作者rogerexe (rogerexe)
看板Grad-ProbAsk
标题[理工] 请教几何重数/代数重数
时间Sat Mar 9 01:20:04 2019
抱歉打扰～
最近自修看到讲重数/代数重数
问题如图
https://i.imgur.com/27ttfDk.png
想请教,有没有"直觉性"的联想可以解释
几何重数=代数重数 (非defect matrix时)
还请各位高手教学@@
图片中的例子取自
https://www.youtube.com/watch?v=oafswPUBICg
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补问一个问题
若一个矩阵A 2x2 Rank=2
概念上能预期eigenvect会有两条吗？
如果可以,这方面的章节或概念会称做？？会是什麽定理??
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1F：推 TEPLUN: 看rank就知道nullity 可用来求gm 03/09 02:10
2F：→ Ricestone: 通常是翻重数，不是复杂度，那英文也不是复杂度吧？ 03/09 02:13
感谢告知= =,刚读了时间空间复杂度,搞的顺手打了这个词
※ 编辑: rogerexe (61.228.245.144), 03/09/2019 03:31:06
3F：→ Ricestone: 不能预期，例如{{1,1},{0,1}}特徵值1,1，但1的gm=1 03/09 10:24
4F：→ rogerexe: 3qq@_@ 03/09 11:31
5F：推 imadog: 如果已知矩阵可对角化 则am(入)=gm(入) for all 入 03/09 17:37
6F：→ imadog: 这是充要条件 03/09 17:38
7F：→ imadog: 或是算A-入I 通常rank很容易看得出来 再用n-rank=nullity 03/09 17:41
8F：→ rogerexe: 嗷嗷~ 感谢各位提供想法~ 03/09 18:02
补问一下@@
1,有没非数学的想法说明:几何重数>代数重数 不能成立呢?
9F：→ Ricestone: 几何重数本身就是想要知道到底那个特徵值可以张出多少 03/09 19:02
10F：→ Ricestone: 维度的特徵空间，当然不会比最大的可能性还要大 03/09 19:04
感谢～这句话对我启发良多 >>"不会比最大的可能性还要大"
※ 编辑: rogerexe (61.231.51.141), 03/09/2019 19:34:35
11F：推 Dora5566: 实话 这科念第一次不要念笔记 小黄本已经写很详细了 03/09 20:26
12F：→ rogerexe: 感谢各位前辈意见@@... 收获良多 03/09 21:05
13F：→ eggy1018: 同意Dora大，不补习的话可以先看MIT会大致对线代有个雏 03/09 22:21
14F：→ eggy1018: 形，黄子嘉老师书上的证明可以让你完整了解为什麽会这 03/09 22:21
15F：→ eggy1018: 样 03/09 22:21
16F：→ rogerexe: 感谢建议~~ 03/09 22:23
※ 编辑: rogerexe (61.231.51.141), 03/09/2019 23:25:06