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.
Shembulli i punuar · inverse of [[2,1],[1,1]]
Inverse of [[2,1],[1,1]]
Hap pas hapi
- \det A = 1
A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.
- 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.
- A^{-1} = \left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]
Zbulo përgjigjen
Tani ti. Zgjidh një problem, shkruaj apo vizato tënd. Çdo hap, një imazh, përgjigja e fshehur deri sa të pyesësh.
Një llogari e lirë shtohet shënime në çdo mësim, një regjistrim të asaj që ju keni përfunduar, problemet tuaja të zgjidhura në një vend, dhe një mësues që ju mund të pyesni rreth kësaj faqeje. Matematika vetë është e hapur për të gjithë, të regjistruar apo jo.
Regjistrohu HyrSimbolet e përdorura këtu
Prek çdo simbol për përkufizimin e plotë, një fotografi dhe se çfarë do të thotë çdo shkronjë në të.
Si: Orthogonality, projections and least squares
- A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.
- For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.
Pyetja që bëjnë njerëzit
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.
Më shumë në Linear Algebra
DeterminantsMatrix inverseEigenvalues and eigenvectorsMatrix multiplicationRow reductionVector spaces, span and linear independenceDiagonalisation and matrix powersLinear transformations and change of basis