orthogonal 하지 않을수도 있는데 내가 책에서 봤는데 수치적인방법으로 구하는건데
arnoldi iteration 과 qr iteration 을 이용해서 우리가 원하지 않는 eigenvalue 근사한것을 polynomial 이용해서 implicit하게 반복하는 알고리즘인데
이거는 return 하는 eigenvector 값이 orthogonal 하네 ( round off error 없다고 가정할때) 근데 이게 eigenvector라고 규정하기보다는 그냥 invariant subspace 정도를 구성하는 basis 정도 같은데 이것을 그냥 eigenvector로 근사한다고 할수 있나?
더 깊게 들어갔다가는 내 지식수준을 뛰어넘을것같아서 대충이라도 설명해주면 안되나?
니가 써 놓은 말들 각각은 다 이해한다면 니 지식 수준에서 이미 다 알아야만 하는건데. 선대책에서 고유벡터의 의미가 뭔지 내적공간에서 고유벡터간의 관계가 어떤지 이런거 찾아봐. 어려운 책 펴면 연습문제에 있을 수도 있다.
Normal하지않을수도있는데 왜 orthogonal한 eigenvector가나오노