【无痛线代】特征值的本质究竟体现了什么特征？

一位来自清华的人工智能博士生，日常思索和科普。
An artificial intelligence doctoral student from Tsinghua University who likes to delve into thinking and science popularization.
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#科学 #科普 #知识 #物理 #数学

[@bebystudy]

太誇張了，怎麼可以講的那麼連貫，比課本的編排好理解，厲害啊👍

[@MrPhoenixlife]

真的說得很棒，也懂你說的。希望有更多進階線性代數，或是高階微積分的視頻，先訂閱了！

[@sh2chen117]

真是精彩，用這角度切入，日後對其它學科的坐標轉換就能有更深的領悟與理解。

[@ironimec]

迭代无穷次之后，才能体现出特征的感觉。

[@danlin-cn6mn]

yes!

[@harris770]

感謝講解！ 期待可以出SVD相關解說

[@sisquie]

記得在學變換搞不到怎計算時，常常變換成最基本的座標平面處理
找回最初的感動

[@heyjianjing]

讲得太好了，我个人觉得课本教的东西还有个大问题是太关心symmetric matrix，但是现实中太多例子都是非symmetric matrix

[@user-yg2yi6gy3c]

终于更新了，谢谢

[@ssbin]

超愛❤要是學線代時是這樣教的就好了☺️

[@kjyhh]

有视频真是太好理解了

[@radio0529]

感謝更新

[@worldofwheat]

野生收音機

[@rootcat_copv8176]

好耶，終於更新了❤

[@Wade_Chen]

真是太精彩了!

[@JynyChen]

不知不覺就看完全部影片
謝謝視頻主

[@user-ki2ln5pn6i]

敲碗另個搞得一頭霧水的章節，高等微積分！

[@ghazziwang3147]

bro 讲的真好

[@huichan5140]

很好的解析

[@cktong1489]

A good explanation for eigenvlues and eigenvoctors,thank very much!

[@user-ko2bu9hs9f]

但我完全不懂數學，也看不懂那些計算，但我對哲學與思辯感興趣，這些數學科普提供了我很多"概念" 能更好的幫我理解與變通許多事情，留言支持你

[@albertma1]

such a good channel!

[@user-zn6fq6rv3x]

真的超感謝，觀念整個大升級

[@user-zn8yf4rf4g]

恭喜一萬訂閱

[@aitilang]

我去复习了。回头再看

[@shihjacky5103]

之後會講二次型、虛擬逆矩陣嗎?

[@tsunche]

大哥這些動畫都是什麼軟體做的啊！做得太好了

[@user-gx9pn5eh8l]

这个频道过于惊艳了。

[@3P141592651]

特徵向量不夠，喬登正則式，哇靠！我大學時想超久的

[@rocky_talkie]

雖然我大學時的線性代數是「優秀」，但我當時完全搞不懂線代，考試做題都是背公式套公式😂😂😂

[@cicerochen313]

Awesome!

[@user-lx7yw4pc6e]

剛學到特徵值
蠻有趣的

[@Charles-rn3ke]

什么时候讲PCA呀？

[@jackykjk]

想問問 11:51 怎麼得出的壓
lambda 我經過長時間推敲之後是有得出來，但特徵向量跟 P 又是怎麼得出來的，零空間 N( A - lambda I ) 又是如何算的。
求解~~~

[@HunterRolf]

如果能聯繫到 奇異值 就更完整了

[@houseguy2000]

ai模型裡面的特徵值代表什麼呢？

[@user-os1lc4op4f]

11:51怎麼帶入？

[@corneliusgoh]

他没有 解释 如果 λ=1 ？？？即 变化后还是原样（ie没有变方向，长度）例子：5只猴子采 一大堆 (x 个)椰子, 分5个椰子一小堆 ， 剩一个椰子丢海； 重复分堆"5丢1" ..最后第5次分椰 后，剩0个 (或1个)， 求原来 x 有 多少 （2 个答案： 剩0 case 或1 case ）？

[@jiaweiliu3530]

系数向量和逆映射那里没听懂

[@li2830]

請收下我的膝蓋

[@lol-ho2kj]

C refer to c?C is c?What Is The Inherent Of C

[@practice3914]

太高深了 但很好看
我一個高中生
還是先去學習矩陣再來吧
看到(A-λI)v=0就傻了
等我一到兩週 我來二刷

[@yiyiguxing]

太好了，茅塞顿开

[@aitilang]

太难了😂😂😂😂😂😂

[@lol-ho2kj]

Lology Is Question

[@Daniel-yf2fe]

牛逼牛逼牛逼

[@user-lc1ue8ho1y]

茅塞顿开！

[@Ray-yw5sg]

484

[@tessxu8367]

美国中情局曾用水刑虐囚：用湿布捂脸，快憋死时松开。这个＂快要＂有个值，是十秒钟。这就是特征值。在十秒之内人还能恢复，超过十秒就死了。

[@lol-ho2kj]

Something You Want to Say Something You Want To Learn
Critic

[@xz1891]

主应力

[@textmebabu]

qr分解漏讲了

[@user-gx9pn5eh8l]

催更

[@manshi_math]

在做了在做了qwq