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# 计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP7703 Diagonalization

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## 计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Diagonalization

A useful way to understand a Gaussian is to diagonalize the exponent. The exponent of the Gaussian is quadratic, and so its shape is essentially elliptical. Through diagonalization we find the major axes of the ellipse, and the variance of the distribution along those axes. Seeing the Gaussian this way often makes it easier to interpret the distribution.

As a reminder, the eigendecomposition of a real-valued symmetric matrix $\Sigma$ yields a set of orthonormal vectors $\mathbf{v}_i$ and scalars $\lambda_i$ such that
$$\boldsymbol{\Sigma} \mathbf{u}_i=\lambda_i \mathbf{u}_i$$
Equivalently, if we combine the eigenvalues and eigenvectors into matrices $\mathbf{U}=\left[\mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_N\right]$ and $\Lambda=\operatorname{diag}\left(\lambda_1, \ldots \lambda_N\right)$, then we have
$$\Sigma \mathbf{U}=\mathbf{U \Lambda}$$
Since $\mathrm{U}$ is orthonormal:
$$\boldsymbol{\Sigma}=\mathbf{U} \Lambda \mathbf{U}^T$$
The inverse of $\boldsymbol{\Sigma}$ is straightforward, since $\mathbf{U}$ is orthonormal, and hence $\mathbf{U}^{-1}=\mathbf{U}^T$ :
$$\mathbf{\Sigma}^{-1}=\left(\mathbf{U} \boldsymbol{\Lambda} \mathbf{U}^T\right)^{-1}=\mathbf{U} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{U}^T$$

## 计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Conditional Gaussian distribution

In the case of the multivariate Gaussian where the random variables have been partitioned into two sets $\mathbf{x}a$ and $\mathbf{x}_b$, the conditional distribution of one set conditioned on the other is Gaussian. The marginal distribution of either set is also Gaussian. When manipulating these expressions, it is easier to express the covariance matrix in inverse form, as a “precision” matrix, $\Lambda \equiv \Sigma^{-1}$. Given that $\mathrm{x}$ is a Gaussian random vector, with mean $\boldsymbol{\mu}$ and covariance $\Sigma$, we can express $\mathrm{x}, \boldsymbol{\mu}, \Sigma$ and $\Lambda$ all in block matrix form: $$\mathbf{x}=\left(\begin{array}{c} \mathbf{x}_a \ \mathbf{x}_b \end{array}\right), \quad \boldsymbol{\mu}=\left(\begin{array}{c} \boldsymbol{\mu}_a \ \boldsymbol{\mu}_b \end{array}\right), \quad \Sigma=\left(\begin{array}{cc} \Sigma{a a} & \Sigma_{a b} \ \Sigma_{b a} & \Sigma_{b b} \end{array}\right), \quad \Lambda=\left(\begin{array}{cc} \Lambda_{a a} & \Lambda_{a b} \ \Lambda_{b a} & \Lambda_{b b} \end{array}\right)$$
Then one can show straightforwardly that the marginal PDFs for the components $\mathbf{x}a$ and $\mathbf{x}_b$ are also Gaussian, i.e., $$\mathbf{x}_a \sim \mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}{\boldsymbol{a}}, \Sigma_{a a}\right), \quad \mathbf{x}b \sim \mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}{\boldsymbol{b}}, \Sigma_{b b}\right)$$

## 计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Diagonalization

$$\boldsymbol{\Sigma} \mathbf{u}_i=\lambda_i \mathbf{u}_i$$

$$\Sigma \mathbf{U}=\mathbf{U} \mathbf{\Lambda}$$

$$\boldsymbol{\Sigma}=\mathbf{U} \Lambda \mathbf{U}^T$$

$$\boldsymbol{\Sigma}^{-1}=\left(\mathbf{U} \mathbf{\Lambda} \mathbf{U}^T\right)^{-1}=\mathbf{U} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{U}^T$$

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。