特征值与特征向量和特征向量可以干些什么？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2014-11-08 02:11 标签： 矩阵特征向量
求矩阵特征值与特征向量的数值求法有哪些_百度知道
求矩阵特征值与特征向量的数值求法有哪些
求矩阵特征值与特征向量的数值求法有哪几种？
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求三阶矩阵A=(1 2 3,漏织锯淖涑孟撅址楷沙 3 1 2, 2 3 1)的特征值和特征向量 我看了1. 计算行列式 |A-λE| = 1-λ 2 3 3 1-λ 2 2 3 1-λ c1+
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出门在外也不愁求正交矩阵时为什麼要讲特征值所对应的特征向量正交化以後标准化_百度知道
求正交矩阵时为什麼要讲特征值所对应的特征向量正交化以後标准化
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列向量都是单位向量,正交阵的特点是,且两两正交。故需要将特征值所对应的特征向量正交化并且单位化(标准化)。,
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如何利用MATLAB求最大特征值和特征向量,将特征向量归一化怎么做?
如何利用MATLAB求最大特征值和特征向量,将特征向量归一化怎么做?
10-01-02 & 发布
您好origin = ifft2(fftI);origin = uint8(origin); imshow(origin);&strong&答案补充&/strong&相信你在我写的这几句代码之前加的是这句：fftI=imread('2.jpg');这样当然恢复不了了，因为2.jpg里面存储的是原图像1.jpg的二维傅里叶变换后的频谱幅值，它相当于把1.jpg的二维傅里叶变换求出来后对实部和虚部进行平方和再开方，这个过程显然丢失了一半的信息，想从丢失信息后的图片里恢复原来的当然不行了。我这段代码里的变量fftI实际上是你的程序第三行刚刚经过二维傅立叶变换后的未损失信息的既有实部又有虚部的频谱。因此我这段代码应该接着你那段继续运行，而不是从2.jpg里读取数据到fftI来运行，这样得到一片黑是正常的。&strong&答案补充&/strong&可以告诉你，你的想法很难实现，原因如下：就算你把图像进行傅立叶变换后的实部、虚部（或幅度、相位）分别存储在两个矩阵里，从而有了完整的数据，可是但你试图把这两组数据所在的矩阵分别以图像的形式存储时，就会发生问题了。这是因为RGB图像或灰度图像的数值是有范围的（0~255），而傅立叶变换的结果（实部、虚部或幅度、相位）的值是任意无限制的，这就要求在把两个矩阵写入图像时要把数据变成图像所要求的数据，一般是采用映射的方式，即原矩阵中的最小值映射为存储图像中的0，最大值映射为255，中间数据则均匀映射。这里实际上是对原矩阵进行了一个线性变换，可是问题就在于一旦把矩阵映射为响应值存储在图像里，再次读取图像时读到的就是图像的正常灰度值了，而非原来的数值，并且之前进行的线性变换是未知的（因为现在你的手头上有的只是傅立叶变换后映射的图像）。所以在这种条件下想恢复原来的图像非常困难。事实上本身这种正变换后存为图像再反变换也是没什么意义的，一般是正变换后对其频域进行某种变换（如低通、高通等）然后再反变换，相当于对原有图像进行滤波了，正如我之前那样做的，直接对原图像的傅立叶变换求逆，相当于全通滤波器了。
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请登录后再发表评论!特征值定义是Ax=cx(c是特征值，x特征向量)，能写成xA=xc吗，最好具体点_百度知道
特征值定义是Ax=cx(c是特征值，x特征向量)，能写成xA=xc吗，最好具体点
不行x是列向量时 xA 没意义若x是行向量, 且 xA=cx, 则 x^T 是 A^T 的属于特征值c的特征向量原因: Ax=cx两边取转置有
x^T A^T = cx^T特征值、特征向量的特殊性质反应矩阵的哪些特殊性_线性代数吧_百度贴吧
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特征值、特征向量的特殊性质反应矩阵的哪些特殊性收藏
比如，n个独立的特征向量，反应矩阵能被对角化那么，有重复的特征值，反应矩阵的哪些特殊性质
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