前面的笔记部份📒：Linear Algebra_线性代数
刷题部份总结的笔记再更新在这里，最后有补充内容和知识点❗️
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29）相似矩阵和若尔当型
对于不是方阵的矩阵A，如果A列满秩，可以确保AtA是正定矩阵
相似矩阵：特征值相同（线性无关的特征向量数目也一样）
若尔当型：对于不可相似对角化的矩阵，可以完成近似的“对角化”。
若尔当块数量等于矩阵特征向量的个数。
每个方阵都相似于一个若尔当阵J
30）奇异值分解
介绍了奇异值分解
31）线性变换及对应矩阵
线性组合，注意投影本身就是一个线性变换！
32）基变换和图像压缩
33）单元检测3复习
34）左右逆和伪逆
35）期末复习
Cayley–Hamilton theorem
哈密尔顿-凯勒定理是一个强大且普适的定理，适用于所有矩阵，无论它们是否可以被对角化。
Jordan标准型♻️
参考链接🔗：
Hermitian matrix（埃尔米特矩阵）
简单来说就是矩阵A和它的共轭转置相等
unitary matrix（酉矩阵）
简单来说就是矩阵U✖️U的共轭转置 = 单位阵
瑞丽熵（Rayleigh quotient）：
适用条件为广义的Hermitian型（即实对称阵，共轭对称阵）。复杂2015年线代最后一问出现，用瑞丽熵的结论可以轻松解决☺️
特征多项式：
二维旋转阵：
记住下列矩阵的形式，然后是左乘❗️逆时针旋转🔄
