No.1ベストアンサー
- 回答日時:
下のサイトに詳しく出ています。
目次
1 正方行列(square matrix)
1.1 零行列(zero matrix)
1.2 対角行列(diagonal matrix)
1.3 単位行列(identity matrix)
1.4 三角行列(triangular matrix)
2 転置行列(transposed matrix)
2.1 随伴行列(adjoint matrix)
3 対称行列(symmetric matrix)
3.1 エルミート行列(Hermitian matrix)
4 反対称行列(antisymmetric matrix)
4.1 反エルミート行列(Anti-Hermitian matrix)
5 正規行列(normal matrix)
5.1 直交行列(orthogonal matrix)
5.2 ユニタリ行列(unitary matrix)
https://ramenhuhu.com/math-uniquematrices
No.8
- 回答日時:
線形代数は統計学の基盤です。
統計関係だと、やはり主旨に合っているかわかりませんが、
■クロスプロダクト行列(XTX,外積とは違います)
■キャッチャー行列((XTX)^-1・XT)
■ハット行列(X・(XTX)^-1・XT)
XTのTは転置です。XTXから分散共分散行列、相関係数行列が出てきます。
ハット行列は、X・(XTX)^-1・XTで、これは特異値分解の形ですね。
前のXがユニタリ行列、後ろのXTが随伴行列に相当します。ここから重回帰分析や主成分分析など多変量解析の式が出てきます。
キャッチャー行列はハット行列の最初の項を除いたもの、(XTX)^-1・XTで、偏残差を求める式がこれから出てきます。
てか、逆行列って出ました?
No.6
- 回答日時:
固有値計算とかでお馴染みの
■三重対角行列
■ヘッセンベルグ行列
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