7.1达朗贝尔公式
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降维法推导达朗贝尔公式降维法是一种常用的数据处理方法,在数据分析和机器学习领域具有重要的应用价值。
降维的目的是从高维空间中找到一个低维子空间,能够保留原有数据的主要信息,同时减少数据维度,简化计算复杂度。
在降维法中,达朗贝尔公式是一个重要的定理,它可以帮助我们理解降维过程中数据的变化。
达朗贝尔公式的推导主要基于线性代数的知识,下面我们就一起来推导一下达朗贝尔公式。
假设我们有一个原始数据矩阵X,其中每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。
我们的目标是将这个矩阵降维为一个新的矩阵Y,使得Y能够尽可能地保留X中的主要信息。
首先,我们需要找到一个转换矩阵A,将原始数据矩阵X映射到一个新的低维空间。
这个转换矩阵A的列向量是我们感兴趣的特征向量,它们构成了一个正交基。
我们假设A的每一个列向量都是单位向量,即它们的长度为1。
接下来,我们将原始数据矩阵X用转换矩阵A进行线性变换,得到新的矩阵Y:Y=XA矩阵Y的每一列是原始数据矩阵X的每一行在转换矩阵A的基上的投影,它们构成了新的低维子空间。
现在我们来推导达朗贝尔公式。
假设X的协方差矩阵为C,Y的协方差矩阵为D。
我们知道协方差矩阵描述了数据之间的相关性。
首先,我们需要计算C和D之间的关系。
我们知道投影前后的数据具有相同的协方差矩阵,即C和D具有相同的特征值,不同的特征向量。
假设矩阵A的列向量是特征向量,记作a1,a2,...,am,对应的特征值是λ1,λ2,...,λm。
则有:CA=AΛDA=AΛ其中Λ是一个对角阵,对角线上的元素是特征值。
我们可以将上述等式两边同时左乘A的逆矩阵A^(-1):C=AΛA^(-1)D=AΛA^(-1)其中A^(-1)是A的逆矩阵。
根据矩阵乘法的性质,我们可以得到:D=AΛA^(-1)=AA^(-1)Λ=Λ我们可以看到,新的协方差矩阵D就是特征值构成的对角矩阵Λ。
这就是达朗贝尔公式的推导过程。
通过达朗贝尔公式,我们可以进一步理解降维的过程。
达朗贝尔公式的推导
达朗贝尔公式是用于计算球体表面积的公式,其推导可以分为以下几步:
1. 将球体划分为许多小面片,每个小面片都可以近似看作一个平面三角形。
2. 对于一个小面片,其面积可以使用三角形面积公式计算,即 S = 1/2ab*sin(C),其中 a、b 分别为两边的长度,C为其夹角。
3. 将每个小面片的面积加起来即可得到整个球体表面积。
由于球体具有对称性,每个小面片的面积都相等,可以用一个代表性的面积 S0 代替。
4. 通过对球体的几何性质,可以推导出小面片边长 a、b 和夹角 C 之间的关系式:cos(C) = cos(a/r)*cos(b/r) +
sin(a/r)*sin(b/r)*cos(θ),其中 r 为球体半径,θ为两边的夹角。
5. 将第4步得到的关系式代入第2步的公式中,即可得到达朗贝尔公式:S = 4πr^2,其中π为圆周率。
总结起来,达朗贝尔公式的推导主要依赖于球体的几何性质和三角形面积公式,并通过分割小面片、近似处理等方法进行求解。
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达朗贝尔公式
达朗贝尔公式是一种可以用于计算和比较利息的公式。
它是由18世纪英国经济学家威廉·达朗贝尔(William J. Darby)创造的,用来计算一种名为实际利率的概念。
达朗贝尔公式由两个因素组成,即贴现率(discount rate)和时间价值(time value)。
贴现率表示贷款本息的实际利率,而时间价值表示借款本息的未来价值。
达朗贝尔公式的公式如下:
实际利率=贴现率-时间价值
达朗贝尔公式用于计算和比较利息,而且它也可以用于计算债务的未来价值,以及未来价值和实际价值之间的差异,以及可以用来估计未来收入的折现率。
达朗贝尔公式对经济学家们来说是一个非常重要的工具,它可以帮助他们更好地了解和分析利率及其对经济的影响。
它也可以帮助投资者更好地理解投资的潜在风险和回报。
达朗贝尔公式是一个非常有用的工具,它可以帮助投资者和经济学家正确地估计和比较利息,以便作出明智的投资决策。
它也可以用来估计未来的收入,有助于投资者作出明智的投资决策。