MIT线性代数笔记-第17讲-正交矩阵,Schmidt正交化

17.正交矩阵, S c h m i d t Schmidt Schmidt正交化

  1. “标准”经常表示单位长度

  2. 标准正交基:由两两正交的单位向量组成的基

    将标准正交基中的元素记作 q ⃗ 1 , q ⃗ 2 , ⋯   , q ⃗ n \vec{q}_1 , \vec{q}_2 , \cdots , \vec{q}_n q 1,q 2,,q n

    q ⃗ i T q ⃗ j = { 0 , i ≠ j 1 , i = j \vec{q}_i^T \vec{q}_j = \left\{\begin{matrix} 0 , i \ne j \\ 1,i = j \end{matrix}\right. q iTq j={0,i=j1,i=j

    Q = [ ∣ ⋯ ∣ q ⃗ 1 ⋯ q ⃗ n ∣ ⋯ ∣ ] Q = \begin{bmatrix} | & \cdots & | \\ \vec{q}_1 & \cdots & \vec{q}_n \\ | & \cdots & | \end{bmatrix} Q= q 1q n (此时 Q Q Q不一定要是方阵),则 Q T Q = [ − q ⃗ 1 T − ⋯ ⋯ ⋯ − q ⃗ n T − ] [ ∣ ⋯ ∣ q ⃗ 1 ⋯ q ⃗ n ∣ ⋯ ∣ ] = I Q^T Q = \begin{bmatrix} - & \vec{q}_1^T & - \\ \cdots & \cdots & \cdots \\ - & \vec{q}_n^T & - \end{bmatrix} \begin{bmatrix} | & \cdots & | \\ \vec{q}_1 & \cdots & \vec{q}_n \\ | & \cdots & | \end{bmatrix} = I QTQ= q 1Tq nT q 1q n =I

  3. 正交矩阵:乘上转置得到 I I I的方阵,记作 Q Q Q

    证明正交矩阵各列构成一个标准正交基:

    ​    当 i ≠ j i \ne j i=j时, Q T Q Q^T Q QTQ的第 i i i行第 j j j列等于 0 0 0,即 q ⃗ i T q ⃗ j = 0 \vec{q}_i^T \vec{q}_j = 0 q iTq j=0,说明 Q Q Q各列两两正交,又 Q T Q Q^T Q QTQ的第 i i i行第 i i i列为 1 1 1,即 q ⃗ i T q ⃗ i = q ⃗ i 2 = 1 \vec{q}_i^T \vec{q}_i = \vec{q}_i^2 = 1 q iTq i=q i2=1,可得 ∣ q ⃗ i ∣ = 1 |\vec{q}_i| = 1 q i=1,说明 Q Q Q各列均为单位向量,因而 Q Q Q各列为两两正交的单位向量

    由定义可知 Q T = Q − 1 Q^T = Q^{-1} QT=Q1,所以 Q Q T = Q Q − 1 = I Q Q^T = Q Q^{-1} = I QQT=QQ1=I,因而 Q T , Q − 1 Q^T , Q^{-1} QT,Q1也为正交矩阵

    Q Q Q的列空间的投影矩阵 P = Q ( Q T Q ) − 1 Q T = Q Q T = I P = Q (Q^T Q)^{-1} Q^T = Q Q^T = I P=Q(QTQ)1QT=QQT=I

    因而求解 Q x ⃗ = b ⃗ Q \vec{x} = \vec{b} Qx =b 时,由 Q T b ⃗ = Q T Q x ⃗ Q^T \vec{b} = Q^T Q \vec{x} QTb =QTQx 可得 x ⃗ = Q T b ⃗ \vec{x} = Q^T \vec{b} x =QTb

    所以 b ⃗ \vec{b} b 在第 i i i个基方向上的投影 x i = r o w   i   o f   Q ⋅ b ⃗ = q ⃗ i T b ⃗ x_i = row\ i\ of\ Q \cdot \vec{b} = \vec{q}_i^T \vec{b} xi=row i of Qb =q iTb

    • 哈达玛矩阵:由 1 , − 1 1 , -1 1,1构成的满足右乘其转置得到 n I nI nI的方阵,记作 H H H

      易证 n I nI nI中的 n n n H H H的阶数

      与正交矩阵同理可知 H H H各列两两正交,进而由定义可知 1 n H \dfrac{1}{\sqrt{n}} H n 1H为正交矩阵

      哈达玛矩阵的阶数只能为 1 , 2 1 , 2 1,2 4 4 4的倍数(但并不是所有 4 4 4的倍数都可以) (暂时不会证明) \color{OrangeRed}(暂时不会证明) (暂时不会证明)

  4. 格拉姆-施密特正交化

    • 考虑两个线性无关向量 a ⃗ , b ⃗ \vec{a} , \vec{b} a ,b ,先将二者正交化得到两个新向量 A ⃗ , B ⃗ \vec{A} , \vec{B} A ,B

      正交化具体方法为:令其中一个保持不变,如 A ⃗ = a ⃗ \vec{A} = \vec{a} A =a ,将另一个向量投影到前者后用后者减去投影,得到的就是后者的正交化,如 B ⃗ = b ⃗ − A ⃗ A ⃗ T b ⃗ A ⃗ T A ⃗ \vec{B} = \vec{b} - \vec{A} \dfrac{\vec{A}^T \vec{b}}{\vec{A}^T \vec{A}} B =b A A TA A Tb

      再将正交化得到的向量标准化,即每个向量除以自己的模,得到一个标准正交基 { q ⃗ 1 , q ⃗ 2 } \{ \vec{q}_1 , \vec{q}_2 \} {q 1,q 2},如 q ⃗ 1 = A ⃗ ∣ A ⃗ ∣ , q ⃗ 2 = B ⃗ ∣ B ⃗ ∣ \vec{q}_1 = \dfrac{\vec{A}}{|\vec{A}|} , \vec{q}_2 = \dfrac{\vec{B}}{|\vec{B}|} q 1=A A ,q 2=B B

    • 考虑将线性无关向量拓展至三个—— a ⃗ , b ⃗ , c ⃗ \vec{a} , \vec{b} , \vec{c} a ,b ,c

      正交化得到的向量增加一个 C ⃗ \vec{C} C

      C ⃗ ′ = c ⃗ − A ⃗ A ⃗ T c ⃗ A ⃗ T A ⃗ \vec{C}^{'} = \vec{c} - \vec{A} \dfrac{\vec{A}^T \vec{c}}{\vec{A}^T \vec{A}} C =c A A TA A Tc ,有 ( C ⃗ ′ ) T A ⃗ = 0 (\vec{C}^{'})^T \vec{A} = 0 (C )TA =0

      C ⃗ ′ ′ = C ⃗ ′ − B ⃗ B ⃗ T C ⃗ ′ B ⃗ T B ⃗ \vec{C}^{''} = \vec{C}^{'} - \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{C}^{'}}{\vec{B}^T \vec{B}} C ′′=C B B TB B TC ,有 C ′ ′ ⃗ T B ⃗ = 0 \vec{C^{''}}^T \vec{B} = 0 C′′ TB =0

      其中 B ⃗ B ⃗ T C ⃗ ′ B ⃗ T B ⃗ \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{C}^{'}}{\vec{B}^T \vec{B}} B B TB B TC B ⃗ \vec{B} B 共线,而 B ⃗ \vec{B} B A ⃗ \vec{A} A 正交,因而 B ⃗ B ⃗ T C ⃗ ′ B ⃗ T B ⃗ \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{C}^{'}}{\vec{B}^T \vec{B}} B B TB B TC A ⃗ \vec{A} A 正交,又 ( C ⃗ ′ ) T A ⃗ = 0 (\vec{C}^{'})^T \vec{A} = 0 (C )TA =0,所以 ( C ⃗ ′ ′ ) T A ⃗ = ( C ⃗ ′ − B ⃗ B ⃗ T C ⃗ ′ B ⃗ T B ⃗ ) A ⃗ = 0 (\vec{C}^{''})^T \vec{A} = (\vec{C}^{'} - \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{C}^{'}}{\vec{B}^T \vec{B}}) \vec{A} = 0 (C ′′)TA =(C B B TB B TC )A =0,即 C ⃗ ′ ′ \vec{C}^{''} C ′′ A ⃗ \vec{A} A 正交,所以 C ⃗ ′ ′ \vec{C}^{''} C ′′ B ⃗ , A ⃗ \vec{B} , \vec{A} B ,A 均正交, C ⃗ = C ⃗ ′ ′ \vec{C} = \vec{C}^{''} C =C ′′

      下证 B ⃗ B ⃗ T C ⃗ ′ B ⃗ T B ⃗ = B ⃗ B ⃗ T c ⃗ B ⃗ T B ⃗ \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{C}^{'}}{\vec{B}^T \vec{B}} = \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{c}}{\vec{B}^T \vec{B}} B B TB B TC =B B TB B Tc

      等式左右分别表示 C ⃗ ′ , c ⃗ \vec{C}^{'} , \vec{c} C ,c B ⃗ \vec{B} B 的投影, c ⃗ \vec{c} c 的投影由 C ⃗ ′ , A ⃗ A ⃗ T c ⃗ A ⃗ T A ⃗ \vec{C}^{'} , \vec{A} \dfrac{\vec{A}^T \vec{c}}{\vec{A}^T \vec{A}} C ,A A TA A Tc 的投影两部分组成,而后者与 A ⃗ \vec{A} A 共线,即与 B ⃗ \vec{B} B 正交,投影为 0 ⃗ \vec{0} 0 ,所以 c ⃗ \vec{c} c 的投影与 C ⃗ ′ \vec{C}^{'} C 的投影一致,即 B ⃗ B ⃗ T C ⃗ ′ B ⃗ T B ⃗ = B ⃗ B ⃗ T c ⃗ B ⃗ T B ⃗ \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{C}^{'}}{\vec{B}^T \vec{B}} = \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{c}}{\vec{B}^T \vec{B}} B B TB B TC =B B TB B Tc

      ∴ C ⃗ = c ⃗ − A ⃗ A ⃗ T c ⃗ A ⃗ T A ⃗ − B ⃗ B ⃗ T c ⃗ B ⃗ T B ⃗ \therefore \vec{C} = \vec{c} - \vec{A} \dfrac{\vec{A}^T \vec{c}}{\vec{A}^T \vec{A}} - \vec{B} \dfrac{\vec{B}^T \vec{c}}{\vec{B}^T \vec{B}} C =c A A TA A Tc B B TB B Tc (如果 A ⃗ , B ⃗ \vec{A} , \vec{B} A ,B 不正交,是无法这样得到与两者都正交的分向量的)

      当然最后还是要除以模

    • 将最初和最终的向量分别按列摆放组合为两个矩阵 A = [ ∣ ∣ ⋯ a ⃗ 1 a ⃗ 2 ⋯ ∣ ∣ ⋯ ] , Q = [ ∣ ∣ ⋯ q ⃗ 1 q ⃗ 2 ⋯ ∣ ∣ ⋯ ] A = \begin{bmatrix} | & | & \cdots \\ \vec{a}_1 & \vec{a}_2 & \cdots \\ | & | & \cdots \end{bmatrix} , Q = \begin{bmatrix} | & | & \cdots \\ \vec{q}_1 & \vec{q}_2 & \cdots \\ | & | & \cdots \end{bmatrix} A= a 1a 2 ,Q= q 1q 2

      A = Q R A = QR A=QR,有 Q T A = Q T Q R Q^T A = Q^T QR QTA=QTQR,可得 R = Q T A R = Q^T A R=QTA

      思考得到每个 q ⃗ \vec{q} q 的过程不难发现 a ⃗ 1 , a ⃗ 2 , ⋯   , a ⃗ i \vec{a}_1 , \vec{a}_2 , \cdots , \vec{a}_i a 1,a 2,,a i q ⃗ 1 , q ⃗ 2 , ⋯   , q ⃗ i \vec{q}_1 , \vec{q}_2 , \cdots , \vec{q}_i q 1,q 2,,q i线性组合所能得到的空间是一致的,而 q i q_{i} qi之后的向量会正交于 q ⃗ 1 , q ⃗ 2 , ⋯   , q ⃗ i \vec{q}_1 , \vec{q}_2 , \cdots , \vec{q}_i q 1,q 2,,q i中的每一个,即正交于这个空间中的每一个向量,因此想要对 q ⃗ \vec{q} q 线性组合得到 a ⃗ i \vec{a}_i a i,无法使用到 q ⃗ i \vec{q}_i q i之后的 q ⃗ \vec{q} q ,即它们在 R R R中的对应参数为 0 0 0,所以 R R R为一个上三角阵,且其对角线上的元素为对应的未标准化的新向量的模


打赏

制作不易,若有帮助,欢迎打赏!
赞赏码

支付宝付款码

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/199493.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Redis学习文档

目录 一、概念1、特征2、关系型数据库和非关系型数据库的区别3、键的结构4、Redis的Java客户端5、缓存更新策略5.1、概念5.2、代码 6、缓存穿透6.1、含义6.2、解决办法6.3、缓存空值代码举例6.4、布隆过滤器代码举例 7、缓存击穿7.1、概念7.2、解决办法7.3、互斥锁代码举例7.4、…

DBT踩坑第二弹

总结下dbt-spark踩到的坑,连接方式采用的是thrift连接 Kerberos认证。考虑到开源组件Kyuubi也是基于Hiveserver2,使用的thrift协议,所以采用Kyuubi执行SparkSQL。 官方文档给出的Thrift方式连接示例真的是简单,但是真是用起来真是…

vue3 + element-plus + ts el-table封装

vue3 element-plus ts el-table封装 博客参考https://blog.csdn.net/weixin_45291937/article/details/125523244 1. 文件位置&#xff08;根据自己的需求&#xff09; 2. 在 custom 文件夹下面 创建 mytable 文件夹 3. 直接上代码 // index.vue<template><div …

西工大网络空间安全学院计算机系统基础实验一(123)

在实验零中&#xff0c;我们拿到了lab1-handout.zip压缩文件&#xff0c;接着&#xff0c;我们使用unzip ./lab1-handout.zip命令&#xff0c;解压缩该压缩文件。解压缩成功后&#xff0c;使用"ls"命令查看当前工作目录下的文件和文件夹&#xff0c;发现得到了"…

Day41 使用listwidget制作简易图片播放器

1.简介 使用QlistWidget实现简易图片播放器&#xff0c;可以打开一个图片序列&#xff0c;通过item的单击事件实现图片的切换&#xff0c;通过设置list的各种属性实现图片预览的显示&#xff0c;美化滚动条即可实现一个简易图片播放器。 2.效果 3.实现步骤&#xff1a; 1.初始…

如何使用 Python(NumPy 和 OpenCV)对图像进行 Funkify

如何使用 Python&#xff08;NumPy 和 OpenCV&#xff09;对图像进行 Funkify 作者|Luke Tambakis 编译|Flin 来源|medium 在这篇博客中&#xff0c;我将解释如何制作一个 Python 脚本来使用 Python 代码“funkify”图像。该程序速度足够快&#xff0c;甚至可以处理实时视频&am…

【Java Spring】Spring MVC基础

文章目录 1、Spring MVC 简介2、Spring MVC 功能1.1 Spring MVC 连接功能2.2 Spring MVC 获取参数2.2.1 获取变量2.2.2 获取对象2.2.3 RequestParam重命名后端参数2.2.4 RequestBody 接收Json对象2.2.5 PathVariable从URL中获取参数 1、Spring MVC 简介 Spring Web MVC是构建于…

低压三相无刷直流驱动芯片GC5958,无感,正弦,低压,PWM调速可替代APX9358/茂达

GC5958提供了无传感器的三相无刷直流电机的速度控制的所有电路。正弦波驱动器的方法将是更好的低噪声。控制器功能包括启动电路、反电动势换向控制、脉宽调制 (PWM) 速度控制锁定保护和热关断电路GC5958适用于需要静音驱动程序的游戏机和CPU散热器。它以DFN3x3-10封装形式展现。…

深入理解虚拟 DOM:提升前端性能的关键技术

&#x1f90d; 前端开发工程师&#xff08;主业&#xff09;、技术博主&#xff08;副业&#xff09;、已过CET6 &#x1f368; 阿珊和她的猫_CSDN个人主页 &#x1f560; 牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》 &#x1f35a; 蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云…

Maven 介绍

文章目录 什么是 maven为什么要选择mavenmaven 仓库什么是maven中央仓库什么是maven本地仓库 idea如何创建出maven项目如何引入第三方库依赖配置国内源 下载 Maven Helper 插件查看各个项目之间的依赖关系 什么是 maven Maven是 Apache 下的一个纯 Java 开发的开源项目&#x…

鼎捷副总裁谢丽霞:从四大趋势来看,数智时代企业如何加速研发创新

目录 导读 01 研发创新 势不可挡 ① 从逆向设计走向正向设计 ② 从专业协助走向全面协同 ③ 从单点场景走向业务闭环 ④ 从知识管理走向知识工程 02 鼎捷雅典娜 数智驱动企业新未来 03 鼎捷PLM 赋能企业研发创新 导读 研发&#xff0c;企业长青的必备源动能。如何在…

游戏录屏怎么录?学会这几招,轻松搞定!

电子游戏已成为人们日常生活中重要的娱乐方式之一&#xff0c;许多玩家希望在游戏的过程中录制一些精彩的瞬间&#xff0c;或与他人分享自己的游戏体验&#xff0c;因此游戏录屏成为了一种普遍的需求。可是游戏录屏怎么录呢&#xff1f;在本文中&#xff0c;我们将为大家介绍两…

OpenGL笔记:纹理的初次使用

说明 纹理的代码写完后&#xff0c;一直出不来结果&#xff0c;原因是没有设置GL_TEXTURE_MIN_FILTER&#xff0c; 它的默认值为GL_NEAREST_MIPMAP_LINEAR&#xff0c; 因为这里我还没用到Mipmap&#xff0c;所以使用这个默认值&#xff0c;结果是错误的&#xff0c;关于mipma…

Paragon NTFS16Mac读写外置移动硬盘专业工具

Paragon NTFS for Mac16是一款非常不错的Mac读写工具&#xff0c;解决了大部分Mac电脑用户无法读取移动硬盘的困扰&#xff0c;Paragon NTFS for 16版一直是Mac OS平台上最受欢迎的NTFS硬盘格式读取工具&#xff0c;有了NTFS for Mac &#xff0c;安装了双系统的Mac用户可以在O…

从Android面试题目溯源-1、创建线程有那几种方式

概念 程序执行流的最小单位&#xff0c;处理器调度调度和分派的基本单位。 如何理解这个概念 如下图&#xff0c;可以简单类比吉他&#xff0c;六根弦代表六个线程&#xff0c;每个线程独立且单独运行&#xff0c;且持有上一个音的状态&#xff0c;每根手指可类比为一个CPU的…

C#开发的OpenRA游戏之属性SelectionDecorations(12)

C#开发的OpenRA游戏之属性SelectionDecorations(12) 前面分析了显示选择框的指示器类SelectionBoxAnnotationRenderable,它的作用就是画一个四个角的方角。 这个类是在属性SelectionDecorations里调用的,如下: protected override IEnumerable<IRenderable> Rende…

企业如何选择安全又快速的大文件传输平台

在现代信息化社会&#xff0c;数据已经成为各个行业的重要资源&#xff0c;而数据的传输和交换则是数据价值的体现。在很多场合&#xff0c;企业需要传输或接收大文件&#xff0c;例如设计图纸、视频素材、软件开发包、数据库备份等。这些文件的大小通常在几百兆字节到几十个字…

交流负载的原理与应用

交流负载是指能够消耗交流电能的设备或系统&#xff0c;在电力系统中&#xff0c;交流负载是不可或缺的一部分&#xff0c;它们将电能转化为其他形式的能量&#xff0c;以满足人们生产和生活的需求。交流负载的原理与应用涉及到许多方面&#xff0c;包括电气工程、电子技术、自…

数据库系统概述之国产数据库

当今世界&#xff0c;数据已成为重要的生产要素&#xff0c;数据库管理系统更是广泛应用于信息化行业各领域&#xff0c;国内数据库产业能否健康可持续的发展&#xff0c;在很大程度上影响着国民经济发展和网络空间安全。 当前&#xff0c;国产数据库行业竞争非常激烈&#xf…

Docker 安装kafka 并创建topic 进行消息通信

Apache Kafka是一个分布式流处理平台&#xff0c;用于构建高性能、可扩展的实时数据流应用程序。本文将介绍如何使用Docker容器化技术来安装和配置Apache Kafka。 一、使用镜像安装 1、kafka安装必须先安装Zookpper 2、下载镜像 docker pull wurstmeister/kafka 3、查看下载…