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請問這題 (2)，
目前能理解到 min lambda = min f，
但沒有頭緒為什麼要找 eigenvector。
是因為 eigenspace = ker(A-(1-√2)I) 就是能使 f 為最小的解集合嗎？
然後再找它跟範圍的交點，得出解。

單純就是那個eigenvector方向會使那個λ跑出來再加入最後要是球面的限制（長度1）當然你的說法也是對，不過感覺轉了個彎

請問 eigenvector 方向會有 lambda 是什麼意思@@^ min

假設y是eigenvector (y^T)Ay = λy^Ty 對應的λ跑出來你第一小題是找到怎麼樣會最小，發現是min λ第二小題是那我要找什麼vector才會有這λ 也就是eigenvector

看到有點暈了，明天再來看看。先謝謝R大

那我先講完好了，原本之所以會是min會是min λ，是因為從對稱矩陣一定可以分解成QΛQ^T的形式而因為Λ跟A的eigenvalue一樣，於是知道原式會在(maxλ)|x|^2跟(minλ)|x|^2之間但這過程中沒有找出到底是哪個vector會使這最小值發生所以才要重新找A對應minλ的eigenvector到底是什麼

現在好像看得懂了！其實就是那個 min λ 的對應的 eigenvector 就是可以讓函數最小，所以只是找到這個 eigenspace 跟那個圓的交點，就是其中的解

對啊，我一開始就說你的說法也行，但也不用說那麼多就是找怎麼樣會讓那λ實際出現而已

實在感謝R大~~~