标签：特征值 方程 ... 矩阵 基础 SLAM 奇异 范数

矩阵相关概念

线性相关与线性无关

\[c_1u_1 + c_2u_2 + ... + c_nu_n = 0 \]

其中可以有这样一组解：

\[c_1 = c_2 = ... = c_n = 0 \]

若只有这样一种解 则认为 \(u_1, u_2, ... ,u_n\) 线性无关
若有0以外的解 则认为线性相关

奇异矩阵

\[Ax = 0 \]

等价于

\[a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n = 0 \]

其中A等于 \([a_1, ... , a_n]\) 若只有0解 则 \(a_1, ..., a_n\) 线性无关 此时A为非奇异矩阵
若有除0以外的解 A是奇异矩阵

范数

向量范数：描述向量的长度
对向量求范数

\[||X||_2 \]

X为向量 它等于每一项的平方求和再开根号
矩阵范数：描述矩阵的大小

\[||A||_2 \]

也是矩阵中的每一项的平方求和再开根号

行列式

\[det(A) = |A| \]

行列式不等于0的矩阵称为非奇异矩阵
行列式不等于0的矩阵才有逆矩阵
行列式不等于0称为满秩

特征值

\[Lu = \lambda u \]

若能找到 \(n * 1\) 的非零解
则 \(L\) 为特征向量 \(\lambda\) 为 \(L\) 对应的特征值 \(u\) 的大小为 \(n * 1\)
可以求出很多特征值
若 \(L\) 有一个特征值为0 则 \(L\) 一定是奇异矩阵
奇异的非零矩阵一定存在非零的特征值

矩阵的迹

\[tr(A) \]

矩阵的迹等于矩阵所有对角元素（从左上角到右下角对角线上的元素）之和

矩阵的秩

\[rank(A) \]

\(A_{mn}\) 的秩定义为该矩阵中线性无关的行或列的数目 线性无关的行和列的数目相同

欠定与超定

欠定方程：方程个数小于未知参数个数
欠定方程特点：无法求出唯一解

超定方程：方程个数大于未知参数个数
超定方程特点：无法求出满足全部方程的精确解

标签：特征值,方程,...,矩阵,基础,SLAM,奇异,范数
来源： https://www.cnblogs.com/linglingdog/p/15906581.html

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