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第2回プログラマのための数学LT会
- 9. c11 ! c1l
! !
cn1 ! cnl
⎛
⎝
⎜
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎟
=
a11 ! a1m
! !
an1 ! anm
⎛
⎝
⎜
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎟
×
b11 ! b1l
! !
bm1 ! bml
⎛
⎝
⎜
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎟
行列に定められる掛け算
行列同士のかけ算は、答えの行列の(i,j)-成分が次
の式を満たすように行う
!
cij = aik ⋅bkj
k=1
m
∑
- 13. !
!
!
!
!
!
より、
!
!
!
!
!
!
Ax − λx =
8 1
4 5
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
x1
x2
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟ − λ
x1
x2
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟ =
0
0
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
x1
x2
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟ ≠
0
0
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
2次元のとき
8 1
4 5
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟ − λ
1 0
0 1
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
⎧
⎨
⎪
⎩⎪
⎫
⎬
⎪
⎭⎪
x1
x2
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟ =
0
0
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
- 16. のとき
!
!
!
!
!
を解くと、
!
!
!
!
!
(tは任意の定数。t≠0)λ=9のときは省略
2次元のとき
λ = 4
8 − 4 1
4 5 − 4
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
x1
x2
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟ =
0
0
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
4x1 + x2 = 0
t
−1
4
⎛
⎝⎜
⎞
⎠⎟
- 27. !
!
Σの固有ベクトル Xi に対応する固
有値 λi は式変形によって各ベクト
ルに対応する分散とみなせ、この
分散が大きくなる固有ベクトルを
用いて次元の圧縮ができる
!
主成分分析などで用いられる
!
!
!
!
!
!
!
データの次元圧縮