前华为智能算法高工。正交矩阵备受关注，其原因在于求逆矩阵的代价非常小。逆矩阵是指矩阵a的-1，与原始矩阵相乘等于单位矩阵。而正交矩阵满足a的转置乘以a的单位矩阵。这意味着什么？如果一个矩阵是正交矩阵，则其逆矩阵容易求。因为并非所有矩阵都有逆矩阵，而求逆矩阵本身也比较复杂。然而，为什么正交矩阵备受
二十年AI实践。再来算一个正交矩阵的例子，加深理解。举个例子，判断这个矩阵是不是矩阵？简单的方法是和转置矩阵相乘。转置矩阵是将每一行变成每一列，这个矩阵也是转置矩阵。将1/49带入转置矩阵，得到全1和其他0的结果，这是单位矩阵，所以这是一个正交矩阵的等角矩阵，也就是说横向向量和列向量不仅正交，
啥叫正交矩阵
重新按行或者按列排列一个N x N单位矩阵就得到一个排列矩阵。排列矩阵是正交矩阵，即逆运算结果和转置运算相同。与排列矩阵进行矩阵乘法运算可以等效地交换原矩阵的行或者列线性代数
如果AAT=E（E为单位矩阵，AT是矩阵A的共轭转置）或ATA=E，则A是酉矩阵。或者说，酉矩阵的共轭转置和它的逆矩阵相等。阶实矩阵A又称为正交矩阵。
矢量缩放(乘数)就是直线，以所有直线为元素的集合是线性代数研究的对象，直线的函数就是矩阵，直线的函数(矩阵)的正交的概念和普通数的函数的正交的概念差不多，f185=1
啥是正交矩阵
线性代数及其应用 第七章 对称矩阵和二次型7.4 奇异值分解A=QDP?
属于不同特征值的特征向量正交
ok，就是今天有人问我这个有一个东西它能不能改一下，这个定理还能不能成立？好，今天我给大家讲一下。就是这个定理，这是一个定理，a为阶10对称矩阵，10对称它的创造条件是，a有个正交的特征项链，意思说是任意两个的特征项链都相互正交，这个当然是没毛病了对吧？大家也经常用这个定理，然后他说10对症矩