「非負定」是數學和統計學中常用的術語,特別是在線性代數和優化問題中。它指的是一個矩陣或向量的所有特徵值均為非負的情況。這意味著這些特徵值要麼是正的,要麼是零。非負定的概念通常用於描述一個系統的穩定性或優化問題的可行性。
在數學中,這個術語通常用於描述一個矩陣的特性,這個矩陣的所有特徵值都是非負的。這意味著該矩陣在任何非零向量的情況下,計算出的二次型都是非負的,這在優化問題和數據分析中非常重要。
例句 1:
這個矩陣是非負定的,因為它的特徵值都是非負的。
This matrix is non-negative definite because all its eigenvalues are non-negative.
例句 2:
在優化問題中,非負定矩陣確保了解的穩定性。
In optimization problems, a non-negative definite matrix ensures the stability of the solution.
例句 3:
我們需要檢查這個矩陣是否是非負定的。
We need to check if this matrix is non-negative definite.
這是另一個與非負定相似的術語,指的是一個矩陣的所有特徵值都是非負的,並且至少有一個特徵值為零。這意味著該矩陣在某些情況下可能會產生零的二次型,通常用於優化和統計分析中。
例句 1:
這個矩陣是正半定的,因為它的特徵值都是非負的。
This matrix is positive semi-definite because all its eigenvalues are non-negative.
例句 2:
正半定矩陣在機器學習中常用於確保模型的穩定性。
Positive semi-definite matrices are commonly used in machine learning to ensure model stability.
例句 3:
我們在分析數據時,必須確保使用的矩陣是正半定的。
We must ensure that the matrices we use in data analysis are positive semi-definite.