Odgovor:
Obrazloženje:
Vrlo važno svojstvo determinante matrice jest da je ona tzv. Multiplikativna funkcija. To mapira matricu brojeva na broj na takav način da za dvije matrice
#det (AB) = det (A) det (B) * .
To znači da za dvije matrice,
#det (A ^ 2) = det (A)
# = Det (A) det (A) = det (A) ^ 2 # ,
i za tri matrice,
#det (A ^ 3) = det (A ^ 2A) #
# = Det (A ^ 2) det (A) *
# = Det (A) ^ 2det (A) *
# = Det (A) ^ 3 # i tako dalje.
Stoga općenito
Odgovor:
# | bb A ^ n | = | bb A | ^ n #
Obrazloženje:
Upotreba objekta:
# | bbA bbB | = | bb A | bb B | #
Tada imamo:
# | bb A ^ n | (bb A bb bb A … bb A) _ ("n pojmova") |
#. T bb A | | bb A | | bb A | …. | bb A | #
#. T bb A | ^ n #
Neka se [(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] definira kao objekt koji se zove matrica. Odrednica matrice je definirana kao [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. Sada, ako je M [(- 1,2), (-3, -5)] i N = [(- 6,4), (2, -4)] što je determinanta M + N i MxxN?
Odrednica je M + N = 69 i MXN = 200ko. Potrebno je definirati i sumu i proizvod matrica. Ali ovdje se pretpostavlja da su oni jednako definirani u udžbenicima za 2xx2 matricu. M + = N [(- 1,2), (- 3-5)] [(- 6,4), (2, -4)] = [(- 7,6), (- 1 - 9)] Stoga je njegova odrednica (-7xx-9) - (- 1xx6) = 63 + 6 = 69 MXN = [(((- 1) xx (-6) + 2xx2), ((- 1) xx4 + 2xx (-4))), (((- 1) xx2 + (- 3) xx (-4)), ((- 3) xx4 + (- 5) xx (-4)))] = [(10, -12) ), (10,8)] Otuda je značajnost MXN = (10xx8 - (- 12) xx10) = 200.
Što je determinanta inverzne matrice?
Bez ikakvih drugih informacija, sve što možemo reći je: det (A ^ 1}) = 1 / {det (A)} Nadam se da je to bilo od pomoći.
Koja je razlika između korelacijske matrice i matrice kovarijance?
Matrica kovarijance je općenitiji oblik jednostavne korelacijske matrice. Korelacija je skalirana verzija kovarijance; imajte na umu da dva parametra uvijek imaju isti znak (pozitivan, negativan ili 0). Kada je znak pozitivan, za varijable se kaže da su pozitivno korelirane; kada je znak negativan, za varijable se kaže da su negativno korelirane; i kada je znak 0, za varijable se kaže da su nekorelirane. Napominjemo također da je korelacija bezdimenzionalna, budući da numerator i nazivnik imaju iste fizičke jedinice, odnosno proizvod jedinica X i Y. Najbolji linearni prediktor Pretpostavimo da je X slučajni vektor u RR ^ m