矩陣正態分佈維基百科,自由的 encyclopedia 矩陣常態分配(matrix normal distribution) 是一種概率分佈,屬於常態分配的之一。 概率密度函數相對於隨機矩陣(random matrix) X (n × p) 表達如下的矩陣常態分配方式 p ( X | M , Ω , Σ ) = ( 2 π ) − n p / 2 | Ω | − p / 2 | Σ | − n / 2 exp ( − 1 2 tr [ Ω − 1 ( X − M ) Σ − 1 ( X − M ) T ] ) . {\displaystyle p(\mathbf {X} |\mathbf {M} ,{\boldsymbol {\Omega }},{\boldsymbol {\Sigma }})=(2\pi )^{-np/2}|{\boldsymbol {\Omega }}|^{-p/2}|{\boldsymbol {\Sigma }}|^{-n/2}\exp \left(-{\frac {1}{2}}{\mbox{tr}}\left[{\boldsymbol {\Omega }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} ){\boldsymbol {\Sigma }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}\right]\right).}
矩陣常態分配(matrix normal distribution) 是一種概率分佈,屬於常態分配的之一。 概率密度函數相對於隨機矩陣(random matrix) X (n × p) 表達如下的矩陣常態分配方式 p ( X | M , Ω , Σ ) = ( 2 π ) − n p / 2 | Ω | − p / 2 | Σ | − n / 2 exp ( − 1 2 tr [ Ω − 1 ( X − M ) Σ − 1 ( X − M ) T ] ) . {\displaystyle p(\mathbf {X} |\mathbf {M} ,{\boldsymbol {\Omega }},{\boldsymbol {\Sigma }})=(2\pi )^{-np/2}|{\boldsymbol {\Omega }}|^{-p/2}|{\boldsymbol {\Sigma }}|^{-n/2}\exp \left(-{\frac {1}{2}}{\mbox{tr}}\left[{\boldsymbol {\Omega }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} ){\boldsymbol {\Sigma }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}\right]\right).}