x乘以其转置(xT)等于x的协方差矩阵(Covariance Matrix)或者外积(Outer Product)。
假设x是一个n维列向量,那么x的转置xT是一个n维行向量。x乘以其转置(xxT)的结果是一个n×n的矩阵,其元素(i,j)定义为x的第i个元素与第j个元素的内积。
具体来说,如果x = [x1, x2, ..., xn]T,那么xxT = [x1x1, x1x2, ..., x1xn; x2x1, x2x2, ..., x2xn; ..., xnx1, xnx2, ..., xnxn]。
这个矩阵有几个特殊的性质:
1. 它是一个对称矩阵,因为xxT = (xT)x。
2. 它的主对角线元素是x各元素的平方,即x12, x22, ..., xn2。
3. 它描述了x中各元素之间的相关性,即协方差矩阵。
因此,x乘以其转置的结果是一个表示向量x与自身关系的矩阵,在统计学和机器学习中非常有用。