
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
行列の固有ベクトルを微分するときに気を付けること - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
行列の固有ベクトルを微分するときに気を付けること - Qiita
まとめ 行列の固有値を微分するとき、固有値が縮退していると発散します。適宜対処しましょう。 きっか... まとめ 行列の固有値を微分するとき、固有値が縮退していると発散します。適宜対処しましょう。 きっかけ 前回の記事 を書いて、固有値が微分できて最適化できるなら、固有ベクトルも同様にできて、欲しい固有ベクトルが得られる行列が得られるんじゃないかと思い、やってみました。 実際得られたのですが、ちょっとした問題があったので、対処しました。 数学 導出はこちらのフォーラムを参考に。 https://mathoverflow.net/questions/229425/derivative-of-eigenvectors-of-a-matrix-with-respect-to-its-components ある行列 $A$ に対し、固有値 $\lambda_i$ があって、それに対応する固有ベクトル $\vec{n}_i$ を考えて、これを微分することを考えます。 固有値の微分 \frac{\part