本文主要是介绍稀疏表示学习笔记--正交阵，协方差，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
自己的数学基础比较差，特别是矩阵一块，有一些名词看到了可能不能立刻反应出是什么意思，所以在这里进行一些记录。
1、正交矩阵
如果：AA T=E（E为单位矩阵，A T表示“矩阵A的转置矩阵”。）或A TA=E，则n阶 实矩阵A称为正交矩阵， 若A为 正交阵，则满足以下条件:
1) A T是正交矩阵
2) 
（E为单位矩阵）
3) A的各行是单位向量且两两正交
4) A的各列是单位向量且两两正交
5) (Ax,Ay)=(x,y) x,y∈R
6) |A| = 1或-1
正交矩阵通常用字母Q表示。
举例：A=[r11 r12 r13;r21 r22 r23;r31 r32 r33]
则有：r11^2+r21^2+r31^2=r12^2+r22^2+r32^2=r13^2+r23^2+r33^2=1
r11*r12+r21*r22+r31*r32=0等性质
其实简单的说，就是如果 AA T =E，那么A就能称为正交阵。
2、关于协方差
在 概率论 和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。
分别为 m与 n个标量元素的列向量随机变量 X与 Y，这两个变量之间的协方差定义为 m× n矩阵.其中X包含变量X1.X2......Xm,Y包含变量Y1.Y2......Yn,假设X1的期望值为μ1，Y2的期望值为v2，那么在协方差矩阵中（1,2）的元素就是X1和Y2的协方差。
两个向量变量的协方差Cov( X, Y)与Cov( Y, X)互为转置矩阵。
协方差有时也称为是两个 随机。以上是百度百科的内容
那么讲到协方差，肯定要说到方差，方差大家都知道对于n个数据来说 ![]()
;那么仿照方差，计算各个维度偏离其均值的程度，便用协方差表示 ![]()
这篇关于稀疏表示学习笔记--正交阵，协方差的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
