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n维正娈k婊辨h?

跟数列的下标n一个意思

基本原理是A=PJP^{-1} => A^k=PJ^kP^{-1}比如说A可对角化,那么J可以取成对角阵,J^k很容易求,所以问题归结为求特征值和特征向量

假设有k=n+1;则每一个向量末添加一个0元素,组成一个k*k的矩阵,其行列式为0,必定线性相关,则删减向量长度后也必线性相关.

n维列向量α,β,γ以及常数k,m,l满足kα+lβ+mγ=0,∴α,β,γ线性相关,km≠0,∴α=-(lβ+mγ)/k, γ=-(kα+lβ)/m,选B.

没看懂你说的,不过应该是数学系同学,你的高代不过关啊~我说一下我的理解,协方差是当随机变量个数增多,衡量每个变量之间的联系的量,如果协方差矩阵是满秩,那么可以说变量是线性无关的,既然线性无关,其联合分布自然也是n维,这些条件是充要的,因为它们都在说同一个道理,就是n维空间可以由n个线性无关的向量张成.

多元是指样本以多个变量来描述,或具有多个属性,在此一般用d维特征向量表示,X=[x1,…,xd]T.d维特征向量的正态分布用下式表示其中μ是X的均值向量,也是d维, μ=E{X}=[μ1,μ2,…,μd]T (2-33) Σ是d*d维协方差矩阵,而Σ-1是Σ的逆矩阵,|Σ|是Σ的行列式 Σ=E{(X-μ)(X-μ)T} (2-34) Σ是非负矩阵,在此我们只考虑正定阵,即|Σ|>0.你是要记下来还是怎么地

n行/n列都是n维,n维行向量转置就是n维列向量

齐次,即满足线性关系:f(ax)=af(x) 通俗来讲,就是次数相等的意思,等式左右两边,λ的次数一样.

因为 (a,b) = 0所以 (ka,lb) = kl(a,b) = 0

这个定理中的x1-xn是不需要独立的.从二维上看.因为二维正态分布是这样的,很明显,相关系数ρ≠0,那么x, y是不独立的.根据你那个定理,x+y应该也是服从正态分布的.书上说,如果x, y独立,那么x+y~N(u1+u2, Δ1^2+Δ2^2)我觉得x+y就算不独立,也服从一维正态分布,但是他的期望和方差应该不是u1+u2和Δ1^2+Δ2^2.而是有另外的方式.

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