如果A的列向量线性无关,则 T(A)*A得到一个可逆的方阵。

假设A是一个kxn的矩阵,那么T(A)*A是一个nxn的方阵;要证明这个方阵可逆,只要证明N(T(A)*A) = 零空间即可。

假设列向量向量V,满足 (T(A)*A) V = 0 

=>  T(V)*T(A)*A*V = 0

=> T(AV)*(A*V) = 0

=> AV=0   A的零空间只包含零向量

=>V = 0

线性代数:A转置乘以A可逆的更多相关文章

  1. 线性代数-矩阵-转置 C和C++的实现

    原理解析: 本节介绍矩阵的转置.矩阵的转置即将矩阵的行和列元素调换,即原来第二行第一列(用C21表示,后同)与第一行第二列(C12)元素调换位置,原来c31与C13调换.即cij与cji调换 . (此 ...

  2. 线性代数和numpy——黑板客老师课程学习

    一.代数是什么 代数->数的抽象表示->向量空间(线性空间) 线代->线性代数 关系: 向量空间之间和内部转换是通过线性变换. 实数——一维空间的点 复数——二维空间的点 如果两个向 ...

  3. Machine Learning - 第3周(Logistic Regression、Regularization)

    Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might u ...

  4. Machine Learning – 第2周(Linear Regression with Multiple Variables、Octave/Matlab Tutorial)

    Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) O ...

  5. 吴恩达-coursera-机器学习-week2

    四.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降 ...

  6. 从矩阵(matrix)角度讨论PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)、SVD(Singular Value Decomposition 奇异值分解)相关原理

    0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilb ...

  7. 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gm ...

  8. 利用奇异值分解(SVD)简化数据

    特征值与特征向量 下面这部分内容摘自:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的 ...

  9. KCF目标跟踪方法分析与总结

    KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. ...

随机推荐

  1. 创建一个视图JSP文件的helloWorld.jsp

    让我们创建下面的JSP文件的helloWorld.jsp,在WebContent文件夹在你的eclipse项目.要做到这一点,右键单击WebContent文件夹中的项目资源管理器,然后选择“新建”&g ...

  2. djangoproject本地部署

    1. 下载源码:https://codeload.github.com/django/djangoproject.com/zip/master2. 本地解压3. 下载python2.7 install ...

  3. js 数组容易弄混的那些方法

    js数组中 我们很多数组的方法都知道其中的含义 但是每一次用的都不是很顺手 下边我给大家写了一个小小的demo 来理解那些 近似”双胞胎“的东西 // splice方法 var a=[1,2,3,4, ...

  4. 单线程爬虫VS多线程爬虫的效率对比

    单线程爬虫: import re import requests import time url_EB = 'http://www.amazon.com/gp/search/other/ref=sr_ ...

  5. [Unity基础]移动平台下的文件读写

    From:http://blog.csdn.net/lyh916/article/details/52161633 参考链接: http://www.cnblogs.com/murongxiaopif ...

  6. Tomcat工作原理解析!

    Tomcat简介   作者:杨晓(http://blog.sina.com.cn/u/1237288325) 一.Tomcat背景 自从JSP发布之后,推出了各式各样的JSP引擎.Apache Gro ...

  7. java中訪问修饰符

    较之c++ 中 public,proctected, private 三种訪问控制, java多了默认訪问控制. java中四种訪问控制权限 简单描写叙述为一下四句: 1)private 仅本类可见 ...

  8. Charles常用设置

    一.软件说明 Charles 通过将自己设置成系统的网络访问代理服务器,使得所有的网络访问请求都通过它来完成,从而实现了网络封包的截取和分析. 二.mock数据 场景说明: 使用步骤: 1.保存待测试 ...

  9. 利用Lucene将被索引文件目录中的所有文件建立索引

    1.新建两个文件夹htm和index,其中htm中存放被索引的文件,index文件中存放建立的索引文件. 2.新建解析目录中所有文件的类,用来解析指定目录下的所有文件. import java.io. ...

  10. Android无线测试之—UiAutomator UiDevice API介绍二

    按键与KEYCODE使用 一.手机常见按键: 1)HOME 主屏幕键 2) MENU 菜单键 3) BACK 返回键 4) VOLUME_UP 音量加键 5) VOLUME_DOWN 音量减键 6) ...