maths.free › Linear Algebra › Orthogonality, projections and least squares

Orthogonality, projections and least squares

Dot products, orthonormal bases, projection onto a subspace, fitting a line.

The projection of b onto the column space of A is the closest point; the least-squares solution solves AᵀA x = Aᵀ b. Gram-Schmidt turns any basis orthonormal. Picture it: dropping a perpendicular from a point onto a plane. Think it: least squares is regression; the normal equations are calculus's "set the gradient to zero" done with matrices.

Жұмыстағы мысал · inverse of [[2,1],[1,1]]

Linear-Algebra · Matrix-Inverse

Inverse of [[2,1],[1,1]]

\left[\begin{matrix}2 & 1\\1 & 1\end{matrix}\right]

Қадам сайын

  1. \det A = 1

    A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.

  2. A^{-1} = \frac{1}{\det A}\begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix} = \frac{1}{1}\left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]

    For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.

  3. A^{-1} = \left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]

Жауап беріңіз
A^{-1} = \left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]

Енді сен Мәтінді таңдап, жазу немесе өзіңіздің мәтініңізді салу. Әрбір қадамы сурет, сұрағанша жауап жасырылады.

Өзіңіздің жұмысыңызды жалғастыру

Тіркелгіңізде әрбір сабақта жазбалар, орындалған тапсырмалар, шешілген тапсырмалар бір жерде сақталады, және мұғалімге осы бет туралы сұрақ қоюға болады. Математикалық сабақтар жүйеге кірген немесе кірмеген кез келген адамға ашық.

Жазылу Кіру

Мұнда қолданылатын символдар

Тұтас анықтамасын, суретін және әрбір әріптің мағынасын көру үшін кез келген символды түртіңіз.

Не істеу керек: Orthogonality, projections and least squares

  1. A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.
  2. For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.

Адамдар қоятын сұрақтар

What does a determinant mean geometrically?

It is the factor by which the matrix scales area (2×2) or volume (3×3), with a negative sign if orientation flips. Zero means the matrix flattens space and cannot be undone.

What is an eigenvector?

A direction the matrix does not turn: it only stretches it by the eigenvalue. Along eigenvectors a complicated matrix acts like multiplication by a number.

Why is matrix multiplication not commutative?

Because a matrix is a transformation and AB means "do B, then A". Rotating then reflecting is not the same as reflecting then rotating.

Келесіде Linear Algebra

DeterminantsMatrix inverseEigenvalues and eigenvectorsMatrix multiplicationRow reductionVector spaces, span and linear independenceDiagonalisation and matrix powersLinear transformations and change of basis