22、矩阵广义逆与特殊矩阵性质解析

矩阵广义逆与特殊矩阵性质解析

1. 矩阵方程与广义逆

1.1 矩阵方程 AXB = C 的解

对于矩阵方程 (AXB = C),其解的情况与矩阵 (A) 和 (B) 的秩密切相关。
- 一致性条件 :方程 (AXB = C) 对任意 (C) 都有解的充要条件是 ((B’\otimes A)(B’\otimes A)^+ = I),这等价于 (B^+B = I) 且 (AA^+ = I),即 (A) 具有满行秩,(B) 具有满列秩。
- 唯一解条件 :方程 (AXB = C) 有唯一解的充要条件是 (A^+A = I) 且 (BB^+ = I),也就是 (A) 具有满列秩,(B) 具有满行秩。

1.2 齐次矩阵方程的解

  • (AX = O) 的通解 :将 (B := I) 和 (C := O) 代入方程 (AXB = C),由于 (C = O),该方程为齐次方程,其通解为 (X = (I - A^+A)Q)。
  • (XA = O) 的通解 :同理,齐次方程 (IXA = O) 的通解为 (X = Q(I - AA^+))。

1.3 广义逆的定义与性质

  • 广义逆的存在性 :任何满足 (AXA = A) 的矩阵 (X) 都称为 (A) 的广义逆,记为 (A^-)。显然,(X := A^+) 满足 (AXA = A),所以广义逆 (A^-) 存在。
内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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