変換基底ベクトルの
行列に基づく（列）はジェニファーからなるベクトルは、
彼女の目を掛けたベクトル私たちの目は、ベクトル座標を取得する座標
行列は、私のグリッドからのジェニファー・ネットワークにあるので、逆のプロセスを達成するために一口であるように思われグリッド
言語しかし、再び私たちの説明を記述するためにジェニファーの言語に変換されます。
しかし、突然、実現に考える別の角度から
このプロセスを、我々は同じ座標系があること、ジェニファーベクトルの私達の誤解として見ることができ
、彼女は本当に表現したいですベクトルを変換するベクトル座標を
元のベクトル空間を残して大半は、しかし、いくつかの特別なベクトルがちょうどストレッチやそれを圧縮する彼の役割の行列のために意味空間に自分のシートに滞在し、変換に及びました。
次いで、このベクターは、に対応する特性マトリックスを延伸される特徴ベクトルと呼ばれる
性質を満たすのAv =λV、恒等変換（A-λI）V = 0となります 。私たちは、ゼロ以外のソリューションを有するそのような新しい行列をベクトルvを見つける必要があります。
レビュー：IFFがゼロベクトルの下部のみ存在に圧縮されたとき行列は空間次元を表す変換するので、その結果、製品マトリックスとそのゼロベクトル。行列の行列に対応する空間圧縮がゼロである
DET（A-λI）= 0に 、 その手段は、我々の目標は、V固有ベクトルを見つけ、次に、行列式がゼロであることをλそのようなを見つけることです。V Aは、線形空間に元のシートに残って、その対応するスカラー値λの値に延伸対応する変換に見出さ。
次は、コンテンツグループについての特性である
基底ベクトルが固有ベクトルである場合には、行列の列とジェニファーの基底ベクトルの目を発生します。
対角行列の解釈がかもしれについて：すべての基底ベクトルが固有ベクトルである、対角要素は、彼らが所属する固有値あります。しかし、この行列は、すべての後に、特殊なケースです。
nはオーダーの行列であるN個の線形独立の固有ベクトル（すなわち、あなたは固有ベクトル酒十分なスペースのセットを選択することができる）場合には
、あなたは、特徴ベクトルは、ベクトル群（ここで、塩基変化の影響であることが、座標系を変換することができ方法は）
新しい座標ベクトルグループ（ここ2つの特徴ベクトルを参照）として使用したい削除してから、列行列として座標を話す、列には、変換行列をベースにしています。書き込みイル右変換行列は、逆ライトイルは、次の2つの行列の間に挟まれた元の変換を変換行列を左、得られたマトリックスは、同じ変換の代表であるが、ベクターが新しいグループから構築しますシステムに画角を調整します。
これは、特徴ベクトルという意味使用して行う
新たな行列の対角でなければならず、対応する固有値の対角要素。
それだけスケーリング変換における座標系の基底ベクトルが位置しているからである：
ベースと呼ばれる機能の集合の基底ベクトル（また、特徴ベクトル）の集合です。
アプリケーション：次に座標と、標準座標系に変換することは、非特異的な電源100の行列を計算するために塩基が最初の変換ができ、コンピューティングパワー100
（すなわち、対角）
すべてではないが、マトリックス彼らは、同様の対角化しています。
エンドSahua
