中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 8.1节 仅交流学习 1 线性变换 T 将向量 v 变成向量 T (v)。线性要求 T (cv + dw) = cT (v) + dT (w) 注意 T (0) = 0， 所以 T (v) = v + u 0 非线性。 2 输入向量 v 与输出 T (v) 可以在 R n 或矩阵空间或函数空间中。 3 若 A 是 m × n 的，则 T (x) = Ax 是从输入空间 R n 到输出空间 R m 的线性变换。 ∫ x df + 4 导数 T (f ) = 是线性的。积分 T (f ) = f (t)dt 是它的伪逆。 dx 0 5 两个线性变换的乘积 ST 仍然是线性的： (ST )(v) = S(T (v))。 当一个矩阵 A 乘以一个向量 v 时，它将向量 v 变换为另一个向量 Av。输入 v，输出 T (v) = Av。 变换 T 遵循着与函数相同的思想。输入一个数 x，输出 f (x)。对某一个向量 v 或某一个数 x，我们乘 上矩阵或求函数值。更深层次的目标是一次考虑所有向量 v。

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中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.4节，仅用于交流学习！ 1 一个典型的方阵 A = U ΣV T 分解为 (旋转)(拉伸)(旋转)。 2 几何展示了 A 如何将圆上的向量变换为椭圆上的向量 Ax。 3 A 的范数是 ∥A∥ = σ 1 。这个奇异值是它的最大增长因子 ∥Ax∥ / ∥x∥。 4 极分解将 A 分解成 QS：旋转 Q = U V T 乘上拉伸 S = V ΣV T 。 5 伪逆 A + = V Σ + U T 使列空间中的 Ax 还原到行空间中的 x。 SVD 将一个矩阵分成三步：(正交矩阵) × (对角矩阵) × (正交矩阵)。普通的言语就能表达其背后的几 何：(旋转) × (拉伸) × (旋转)。U ΣV T x 从旋转到 V T x 开始。其次 Σ 将向量拉伸到 ΣV T x，然后 U 将其旋转至 Ax = U ΣV T x。以下是其图像。

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.3节，仅用于交流学习！ 本节阐述 SVD 在统计学与数据分析中的一个主要应用。我们的示例将来源于人类遗传、面部识别 及金融。问题在于理解一个大的数据矩阵（= 测量值） 。对 n 个样本的每一个，我们测量 m 个变量。数 据矩阵 A 0 具有 n 列和 m 行。 通过图像，A 0 的列是 R m 里的 n 个点。在我们减去各行的平均值后得到 A，其 n 个点通常沿着 一条直线或接近一个平面（或 R m 的其它低维子空间）聚集。这条直线或平面或子空间是什么？ 允许我从一个图片而不是数字开始。对于如年龄和身高的 m = 2 个变量，其 n 个点位于 R 2 平面。 减去平均年龄和平均身高来中心化数据。假设 n 个中心化后的点沿某条直线聚集，那线性代数如何找 出那条直线呢？

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中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.2节，仅用于交流学习！