杭州优化矩阵（矩阵运算优化）
矩阵的特征向量和特征值与优化方法1、特征值小于1：当矩阵的特征值小于1时，非奇异矩阵乘以特定向量会导致向量的分量逐渐收缩。这在优化过程中意味着，如果迭代方法的误差矩阵的特征值小于1，那么误差将随着迭代次数的增加而逐渐减小，直至收敛。特征值大于1：相反，如果特征值大于1，则向量的分量会逐渐放大，这可...
矩阵的特征向量和特征值与优化方法1、特征值小于1：当矩阵的特征值小于1时，非奇异矩阵乘以特定向量会导致向量的分量逐渐收缩。这在优化过程中意味着，如果迭代方法的误差矩阵的特征值小于1，那么误差将随着迭代次数的增加而逐渐减小，直至收敛。特征值大于1：相反，如果特征值大于1，则向量的分量会逐渐放大，这可...