向量正交化

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向量的正交规范化

向量的正交规范化


1

2 2
, ,
r 2


2


r1,r r1, r1

r 1
则 1, 2 , , r 两两正交,且与 1,2 , ,r等价.
15
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2)规范化

1
1
1
1,
2
1
2
2,
,
r
1
r
r ,
解 cos , 18 1
3 26 2
.
4
练习 1 1 1 1T , 1 1 1 0T , 求, .
9
三、正交向量组 1、正交
当 , 0 ,称α与β正交.
注 ① 若 0 ,则α与任何向量都正交. ② 0.
或 x1 x2 x3 0,
1 0
其基础解系为
1


0 1

,
2


11 .
19
1
1
0

1


11
,
2
1


0 1

,
3
2


11
.
1)正交化
1
1

1
四、应用举例 例1 证明:Rn 中,勾股定理 x y 2 x 2 y 2 成立
的充要条件是 x, y 正交.
解 x y 2 x y, x y x, x y, y 2 x, y x 2 y 2 2 x, y
所以 x y 2 x 2 y 2成立的充要条件是 x, y 0,

gram-schmidt过程

gram-schmidt过程

gram-schmidt过程
Gram-Schmidt过程是一种用于将一组线性无关的向量正交化的方法。

它通过对每个向量进行归一化,并使用先前正交化的向量来去除未正交化的向量中的线性依赖项,从而生成一组正交基。

Gram-Schmidt过程的基本步骤如下:
1. 选取一组线性无关的向量作为初始向量组。

2. 对每个向量进行归一化,使其长度为1。

3. 使用先前正交化的向量来去除未正交化的向量中的线性依赖项,即通过正交化过程消除向量组中的线性相关项。

4. 重复步骤2和3,直到所有向量都被正交化。

Gram-Schmidt过程可以用于将任意一组线性无关的向量转换为正交基,因此在数学、物理和工程等领域有广泛的应用。

向量组正交化的新方法

向量组正交化的新方法




o 一o 一 2 2。0
O O 4 一 O 1

则A T=


1 一



O Oห้องสมุดไป่ตู้

——

o 一 o。2 o 2 一
2 O 6 0 0 1



J0 1
—。 一 。 。 —。


l 2



一2 。 一
一 0 2 一 2

: =
0 o


叼 面 ( - 22 ) 2 :_== ‘ 2 +8 ‘  ̄ 4 1
一 1 ‘ 旦3 : ( i B

解法 二 : A= 设
(二 l ÷ 兰 ) A = 则 A = (

[ 收稿 日期]08 0 一I 20 — 7 l [ 作者简介 ] 吴炳华( 96一 , , 徽灵 壁人, 州工程学院讲师 , 1 6 )女 安 徐 硕士。研究方 向: 应用数学。
6 ・ 7
/ ,. 。 . .. 。 . . ,, . 。 。 。 . . .

要: 向量组的正交化是 高等代 数教材 里的问题 , rm—S h it Ga em d 最初提 出了方 法, 称为 Sh d 正交化过 cmi t
程, 本为介绍一种新的方法 , 简单 实用。
关键 词 : 量 组 ; 交化 向 正
中图分类号 : 112 05.1
文献标 志码 : A
文章编号 :0 8— 6 5 2 0 ) 3— 07— 2 10 6 2 ( 0 8 0 06 0

第6讲向量的内积与正交化

第6讲向量的内积与正交化
ATA = E 则称 A 为正交矩阵,简称正交阵。 对正交阵 A 按列自然分块,则有
可得: 定理:方阵 A 为正交阵的充分必要条件是 A 的列(行)向量都 是单位向量,且两两正交。
正交矩阵有如下性质: 1) 若 A 为正交矩阵,则 |A|=1 或 |A|= -1; 2) A为正交矩阵,则 AT=A-1 也为正交矩阵; 3) 若A,B为同阶正交矩阵,则 AB 也为正交矩阵。 定义:若 P 为正交矩阵,则线性变换 y = Px 称为正交变换。 性质:正交变换保持线段长度不变。 设 y=Px 为正交变换,则有 由于任意两点的距离均不变,从而正交变换不改变图形的形状, 这是正交变换的优良特性。
(1) (x,y) = (y, x); (2) (kx, y) = k (x, y); (3) (x+y, z) = (x, z)+(y,z); (4) (x, x)≥0,当且仅当 x=0 时, (x,x)=0。 内积还满足施瓦茨(Schwarz)不等式
定义:定义向量
的长度(范数, 模)为
向量的长度具有下述性质: (1) 非负性:当 x≠0 时,|| x ||>0;当 x=0 时,||x||=0; (2) 齐次性: ||k x || = |k| ||x||; (3) 施瓦茨不等式:|(x,y)| ≤ ||x|| ||y||; (4) 三角不等式:||x+y|| ≤ ||x|| + ||y||。
正交的

,即得 n 个两两正交的
若现已有线性无关的向量组
,也可以构
建一个与之等价的且两两正交的向量组:
以上过程称为施密特(Schimidt)正交化过程。 进一步,可将 单位化(规范化),
对施密特正交化过程,应注意向量组 等价,其中 t=1,…, r

5.1向量组规范正交化

5.1向量组规范正交化

x2
x2
x4 x4
a4
令x2
c1
2 (0,0,1,1)
2
,
1 0
x4
c2
c1
1 0 0
c2
0 11
则a1, a2 , a3, a4即为所求
解(1)法二a1, a2线性无关,可取3 (1,0,0,0),4 (0,0,1,0)
使a1,
a2
,
3
,
线性无关。
4
将a1
,
a3
[a3, b1] [b1, b1]
b1
[a3 [b2
, ,
b2 b2
] ]
b2
3,5,1,1 8 1,1,1,1 140,2,1,3 1,1,2,0
4
14
再单位化, 得规范正交向量组如下
e1
b1 b1
1 1,1,1,1 1 , 1 , 1 , 1
2
2 2 2 2
e2
b2 b2
(ii) 齐次性 x x ; R
(iii) 三角不等式 x y x y .
证 (i) 与(ii) 是显然的,下面证明 (iii) , (iii) 三角不等式 x y x y .
x y 2 [ x y , x y ] [ x, x ] 2 [x, y] [ y, y ] ,
例2 用施密特正交化方法,将向量组
a1 (1,1,1,1), a2 (1,1,0,4), a3 (3,5,1,1)
正交规范化.
解 先正交化, 取 b1 a1 1,1,1,1
b2
a2
a2 , b1 b1 , b1
b1
1,1,0,4
1
1
1
1 1

正交化施密特公式例题

正交化施密特公式例题

正交化施密特公式例题施密特正交化公式(Schmidt Orthogonalization)是线性代数中非常重要的一个公式,它可以将一组线性无关的向量组正交化,从而得到一组相互正交的向量组。

本文将通过一个例题详细介绍施密特正交化公式的应用。

假设有一个向量组V={v1,v2,v3},其中v1=(1,1,1),v2=(1,0,-1),v3=(1,-1,0)。

现在我们要将这个向量组正交化。

1.首先,我们定义一个新的向量u1,使其与v1相等:u1=v1=(1,1,1)。

2.接下来,我们要找到与u1垂直的向量u2、根据施密特正交化公式,我们可以通过以下步骤来计算u2:a.计算投影向量p2=v2-u1*(v2·u1)/(u1·u1),其中·表示向量的点乘运算。

b.令u2=p2/,p2,其中,p2,表示向量p2的模。

计算过程如下:p2=v2-u1*(v2·u1)/(u1·u1)=v2-u1*(v2·v1)/(u1·u1)=v2-u1*(1+0-1)/(3*1)=v2-u1*0=v2=(1,0,-1)u2=p2/,p2= (1, 0, -1) / sqrt(1^2+0^2+(-1)^2)= (1, 0, -1) / sqrt(2)≈(0.707,0,-0.707)3.现在我们要找到与u1和u2垂直的向量u3、同样地,我们可以通过施密特正交化公式来计算u3:a.计算投影向量p3=v3-u1*(v3·u1)/(u1·u1)-u2*(v3·u2)/(u2·u2)。

b.令u3=p3/,p3计算过程如下:p3=v3-u1*(u3·u1)/(u1·u1)-u2*(v3·u2)/(u2·u2)=v3-u1*(v3·u1)/(u1·u1)-u2*(v3·u2)/(u2·u2)=v3-u1*(1+(-1)+0)/(3*1)-u2*(1+0+0)/(2*1)=v3-u1*0-u2*0=v3=(1,-1,0)u3=p3/,p3= (1, -1, 0) / sqrt(1^2+(-1)^2+0^2)≈(0.707,-0.707,0)至此,我们得到了一组相互正交的向量组:U={u1,u2,u3},其中u1=(1,1,1),u2=(0.707,0,-0.707),u3=(0.707,-0.707,0)。

向量空间的正交化_图文_图文

向量空间的正交化_图文_图文

在空间 中,若一组基
满足标准正交
向量组的条件,即
则称
为标准正交基。
例如 是 中的一组标准正交基,而 中的自然基
也是标准正交基。 设
三、Schmidt正交化方法
空间中的线性无关 向量组。 (当r=n时,就是Rn空间里的一组基)
但是,这组向量组不定是(标准)正交向量组; (当r=n时,这组向量组不定是(标准)正交基) 下述方法称为Schmidt正交化方法,它是把线性无关向量组, 转变为正交向量组的方法。
长度不为1,则可取
称 为与
同向的单位向量, 从
的过程也称为
向量的单位化。
定义3
,则称向量 正交。 零向量与任何向量都正交。
例1 求与 解:设
都正交的单位向量。

都正交

对系数矩阵A作初等行变换
所以 再单位化得
为所求向量。
二 向量的正交性
设一个向量组
,若它们两两正交,
称这个向量组为正交向量组。 又若每一个向量
所得向量组是正交向量Fra bibliotek。当时,Schmidt 正交化方法就可以将一组基
化为正交基
然后单位化:

书例2
即为标准正交基。
四、 正交矩阵
定义 设A是n阶的实矩阵,若 A是正交矩阵。 正交矩阵的性质:若A为正交阵,则
,则称
(1) (2)
(3) 也为正交阵 (4)若A,B为正交阵,则AB也为正交阵
向量空间的正交化_图文_图文.ppt
一 向量的内积 定义1 对n 维向量空间 中的向量
定义 中内积

注:

到实数集R的函数,
上述定义中给出的内积满足: (1)交换性: (2)线性性:

§3.4向量的内积与正交化

§3.4向量的内积与正交化

|| y||= yT y = xT PT Px = xT x 不变, 特点: 经正交变换线段的长度保持不变, (从而三角形的形状保持不变 。 从而三角形的形状保持不变)。 从而三角形的形状保持不变
例 求向量 α = (1,2,2,3 )与β = (3,1,5,1)的夹角.
α ⋅ β = 18 = 2 解 Q cosθ = 3 2⋅6 2 α β π ∴θ = .
4
二 向量组的正交化
若一非零向量组中的向量两两正交, 若一非零向量组中的向量两两正交,则称该向量组 正交向量组. 为正交向量组. 例如, 例如, 向量组
再令
−1 4 1 5−1 (b1 , a2 ) b2 = a2 − b1 = 3− 2 = 1 , 1 6−1 3 1 (b1 , b1 )
1 −1 1 b 1 2 e = b2 = 1 1 e = b3 = 1 0 , . e1 = 1 = , 2 −1 || b || || b2 || 3 1 3 || b3 || 6 2 1 1 e1, e2, e3即为所求. 即为所求.
维向量a 是一组两两正交的非零向量, 定理 若n维向量 1, a2, ⋅ ⋅ ⋅, ar是一组两两正交的非零向量, 维向量 线性无关. 则a1, a2, ⋅ ⋅ ⋅, ar线性无关. 证明 设有λ1, λ2, ⋅ ⋅ ⋅, λr, 使 , λ1a1+λ2a2+ ⋅ ⋅ ⋅ +λrar=0, 左乘上式两端, λ1a1Ta1=0, 以a1T左乘上式两端, 得 , 因a1≠0, 故a1Ta1=||a1||2≠0, 从而λ1=0. , , . . 类似可证λ2=λ3= ⋅ ⋅ ⋅=λr=0. 因此, 向量组a 线性无关. 因此, 向量组 1, a2, ⋅ ⋅ ⋅, ar线性无关.

标准正交化的公式

标准正交化的公式

标准正交化的公式标准正交化公式是线性代数中的重要概念,它可以将一个向量空间中的任意一组线性无关的基向量,转换成一个标准正交基向量组。

标准正交基向量组具有互相正交的特点,而且每个向量的模长为1。

标准正交基向量组在计算机图形学、数值计算、量子物理等领域都有广泛的应用。

下面是标准正交化公式的具体内容:标准正交化公式:对于一个向量空间$V$中的$m$个线性无关向量组成的集合$B=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}$,我们可以通过以下步骤将它转换为一个标准正交基向量组:1.选取向量组中的第一个向量$v_1$,作为标准正交基向量组的第一个向量。

2.对于向量组中的下一个向量$v_2$,我们需要将其投影到标准正交基向量组的第一个向量$v_1$上,然后用$v_2$减去它在$v_1$上的投影,就得到一个新的向量$u_2$,即:$u_2=v_2-{\frac{(v_2,v_1)}{(v_1,v_1)}}v_1$3.将$u_2$单位化,得到标准正交基向量组的第二个向量$v_2'$。

4.对于向量组中的第$i$个向量$v_i$,我们需要计算它相对于前面$i-1$个已经转换好的标准正交基向量组的投影,并用$v_i$减去它在这些向量上的投影,得到一个新的向量$u_i$,即:$u_i=v_i-\sum_{j=1}^{i-1}\frac{(v_i,v_j)}{(v_j,v_j)}v_j$5.将$u_i$单位化,得到标准正交基向量组的第$i$个向量$v_i'$。

6.重复上述过程,直到将所有的向量都转换为标准正交基向量。

以下是标准正交化公式的一些应用:应用一:计算两个向量的夹角在计算机图形学中,我们经常需要计算两个向量之间的夹角,可以利用向量的内积公式计算:$\cos\theta=\frac{\boldsymbol{a}\cdot\boldsymbol{b}}{\left\|\boldsymbol{a}\right\|\lef t\|\boldsymbol{b}\right\|}$其中,$\boldsymbol{a},\boldsymbol{b}$分别为两个向量,$\theta$为夹角。

向量内积与向量组的正交化

向量内积与向量组的正交化

向量内积与向量组的正交化
定义3-16
对Rn中的向量α=a1,a2,…,anT,称实数α,α为向量α的长度 或模,记作‖α‖.即
‖α‖=43;a2n 长度为1的向量称为单位向量. 由向量长度的定义,可证得以下性质: (1)‖α‖≥0,且‖α‖=0的充要条件是α=0. (2)对任意实数k,有‖kα‖=k‖α‖. (3)‖α,β‖≤‖α‖·‖β‖. (4)‖α+β‖≤‖α‖+‖β‖.
向量内积与向量组的正交化
定义3-19
如果n阶方阵Q满足 QTQ=QQT=E 那么称Q为正交矩阵.
正交矩阵具有下列性质:
向量内积与向量组的正交化
定理3-11
若Q是正交矩阵,则 (1)Q=±1. (2)Q-1=QT也是正交矩阵. 证明 (1)因QTQ=E=1,所以Q2=1,故Q=±1. (2)因(Q-1) T=(QT)T=Q=(Q-1) -1,所以Q-1也是正交矩阵. 证毕. 由定义3-19及定理3-11可得:
向量内积与向量组的正交化
定理3-12
n阶方阵Q是正交矩阵的充分必要条件,是Q的列(行) 向量组,是单位正交向量组.
由以上讨论容易验证下面两个实方阵都是正交矩阵:
谢谢聆听
向量内积与向量组的正交化
上述定理的逆命题不成立.即线性无关的向量 组不一定是正交向量组.但可以通过线性组合的方 式将一个线性无关的向量组改造成一个与之等价 的正交向量组.
将一个线性无关的向量组正交化的方法很多, 此处不加证明地给出一种方法:施密特(Schmidt) 正交化法.具体操作步骤如下:
向量内积与向量组的正交化
设向量组α1,α2,…,αs线性无关.

β1=α1
向量内积与向量组的正交化
【例3-22】

特征向量的正交化与单位化的公式

特征向量的正交化与单位化的公式

特征向量的正交化与单位化的公式下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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施密特正交化推导过程

施密特正交化推导过程

施密特正交化推导过程
高斯-施密特正交化(Gram-Schmidt Orthogonalization)是一种向量正交化方法,是有效正交化基底(orthonormal basis)状态的一种方法。

它是定义在实数向量空间上且有限维的。

它的目标是对给定的v1,v2,…,vn基向量族生成一组正交和成比例的替换向量基向量w1,w2,…,wn,从而得到一个正交且比例的基底。

它的推导公式很简单,首先把原来的基向量定义为V1,…,Vn,然后将第一个基向量标准化为Wi,同时Wi是一个和V1正交的基向量,以此类推,后面的基向量Wi,为了使它和前面的基向量正交,通过把它们分别减去与Wi,Wi−1相关的实际上是该线性组合,最后获得Wi。

它的实现算法如下:
(1)第一步:计算Wi=V1/||V1||(| |表示V1的范德蒙范数);
(2)第二步:计算Wi+1=V2−(V2· Wi)Wi/ ||V2−(V2· Wi)Wi||;
(3)第三步:对于第n个基向量Vn,计算
Wn=Vn−(Vn· W1)W1−(Vn·W2)W2−…−(Vn · Wn−1)Wn−1/||Vn−(Vn·W1)W1−(Vn·W2 )W2−…−(Vn· Wn−1)Wn−1||
上述就是高斯-施密特正交化的推导过程,可以使任意多维向量空间的基向量被唯一的正交化。

它的算法比较简单,算法的复杂度只有O(n2),所以,在线性代数运算中很常用。

格拉姆施密特正交化公式

格拉姆施密特正交化公式

格拉姆施密特正交化公式
格拉姆斯密特正交化是一种线性代数中常用的方法,可以将一组线性无关的向量组正交化,从而得到一组正交的向量组。

设有一组线性无关的向量组{v1, v2, ..., vn},格拉姆斯密特正
交化可通过以下公式来计算正交向量组{u1, u2, ..., un}:
u1 = v1
u2 = v2 - Proj(v2, u1)
u3 = v3 - Proj(v3, u1) - Proj(v3, u2)
...
un = vn - Proj(vn, u1) - Proj(vn, u2) - ... - Proj(vn, un-1)
其中,Proj(v, u)表示向量v在向量u上的投影。

格拉姆斯密特正交化过程中,每一步都会减去前面已经正交化的向量的投影,以确保得到的向量组是相互正交的。

最后得到的向量组{u1, u2, ..., un}是一组正交的向量组。

如果
希望得到单位正交向量组,只需要将每个向量除以其模长即可。

施密特正交化例子(一)

施密特正交化例子(一)

施密特正交化例子(一)施密特正交化施密特正交化是一种线性代数中常用的技巧,用于将一组线性无关的向量正交化并规范化。

它可以用于解决很多实际问题,例如计算机图形学、信号处理等领域。

什么是施密特正交化施密特正交化是通过一系列步骤将一组线性无关的向量变成一个正交基的过程。

它的基本思想是通过逐个处理向量,每一步将当前向量与前面已经处理过的向量进行正交化。

步骤1:选择第一个向量首先,我们从原始向量组中选择一个非零向量作为第一个向量。

这个向量将成为新的正交基中的第一个向量。

步骤2:正交化然后,我们将第二个向量与第一个向量进行正交化。

具体来说,我们需要计算第二个向量与第一个向量的投影,然后将第二个向量减去该投影得到一个新的向量。

步骤3:规范化接下来,我们将新的向量进行规范化,即使其长度为1。

这可以通过将向量除以其长度来实现。

步骤4:重复上述步骤现在,我们重复进行步骤2和步骤3,直到处理完所有的向量。

每一步中,我们将当前的向量与之前已经处理过的向量进行正交化,并将其规范化。

最终,我们得到了一个正交基,其中的向量两两正交且长度为1。

施密特正交化的例子下面是一个施密特正交化的例子,以便更好地理解这个过程:假设我们有一个向量组V = {v1, v2, v3},其中v1 = [1, 1, 1],v2 = [1, 2, 3],v3 = [2, 2, 2]。

1.选择第一个向量:v1 = [1, 1, 1]。

2.正交化:将v2与v1进行正交化。

投影计算:v2_proj = (v2 · v1) / (v1 · v1) * v1 = (6 / 3) * [1, 1, 1] = [2, 2, 2]。

正交化:v2_ortho = v2 - v2_proj = [1, 2, 3] - [2, 2, 2] = [-1, 0, 1]。

3.规范化:v2_ortho_normalized = v2_ortho /||v2_ortho|| = [-1, 0, 1] / √2 = [-, 0, ]。

标准正交化公式

标准正交化公式

标准正交化公式在数学和工程领域中,正交化是一种重要的数学工具,它可以将原始数据转换成正交的基,从而简化问题的求解过程。

标准正交化公式是实现正交化的一种方法,本文将介绍标准正交化的基本概念和公式推导过程。

首先,我们来看一下标准正交化的定义。

对于一个线性空间中的一组基向量,如果这组基向量两两正交且归一化,那么我们称这组基向量是标准正交化的。

其中,两个向量的内积为0表示它们正交,向量的模长为1表示它们归一化。

接下来,我们将介绍标准正交化的具体公式推导过程。

假设有一组线性无关的向量组成的矩阵A,我们要对这组向量进行正交化处理。

首先,我们取矩阵A的第一列作为正交化后的第一列,即将第一列向量单位化得到第一列向量的单位向量。

然后,我们用这个单位向量去减去矩阵A中其他列向量在这个单位向量上的投影,得到正交化后的第二列向量。

接着,我们对第二列向量进行单位化,得到第二列向量的单位向量。

然后,我们用这个单位向量去减去矩阵A中其他列向量在这个单位向量上的投影,得到正交化后的第三列向量。

以此类推,直到对矩阵A的所有列向量进行了正交化处理。

经过上述步骤,我们就得到了矩阵A的标准正交化矩阵Q。

这个矩阵Q的列向量是相互正交且归一化的,即Q^T·Q=I,其中I为单位矩阵。

这个过程也可以用矩阵运算的形式表示为,Q=(A·A^T)^(-1/2)·A。

标准正交化的公式推导过程相对复杂,但是它在实际问题中有着重要的应用价值。

通过标准正交化,我们可以将原始数据转换成正交的基,从而简化问题的求解过程。

在信号处理、图像处理、数值计算等领域,标准正交化都有着广泛的应用。

例如,在信号处理中,正交基可以用来表示信号的特征,从而方便信号的分析和处理;在数值计算中,正交基可以用来构造正交多项式,从而简化函数的逼近和积分计算。

总之,标准正交化是一种重要的数学工具,它可以简化问题的求解过程,方便实际问题的分析和处理。

通过本文的介绍,相信读者对标准正交化的基本概念和公式推导过程有了更深入的理解。

向量的正交分解

向量的正交分解

向量的正交分解在线性代数中,向量的正交分解是一种将一个向量表示为一组正交向量的线性组合的方法。

正交分解在计算机图形学、信号处理、机器学习等领域有着广泛的应用。

本文将详细介绍向量的正交分解的概念、原理和应用。

一、概念向量的正交分解是将一个向量表示为一组正交向量的线性组合的过程。

正交向量是指两个向量之间的夹角为90度,即它们的内积为0。

正交分解的基本思想是通过构造一组正交向量,将原向量表示为这组正交向量的线性组合。

正交分解的重要性在于它能够将一个向量的复杂性分解为一组简单的正交向量,从而简化计算和分析的过程。

二、原理1. 施密特正交化过程施密特正交化过程是一种常用的正交分解方法。

它的基本思想是通过逐步构造正交向量组来得到正交分解。

具体过程如下:(1)将向量组中的第一个向量作为正交向量组的第一个向量。

(2)对于向量组中的每个向量,将它与已经得到的正交向量组中的向量进行正交投影,得到与之正交的新向量。

(3)将得到的新向量归一化,作为正交向量组的新向量。

(4)重复步骤(2)和(3)直到得到所需数量的正交向量。

2. 正交矩阵正交矩阵是一种特殊的方阵,它的列向量组成的向量组是正交向量组。

正交矩阵的性质是其转置矩阵等于其逆矩阵,即Q^T = Q^(-1)。

利用正交矩阵的性质,可以通过矩阵运算实现向量的正交分解。

三、应用1. 图像处理在图像处理中,向量的正交分解被广泛应用于图像的压缩和去噪等领域。

通过将图像表示为一组正交向量的线性组合,可以减少图像的冗余信息,从而实现图像的压缩。

同时,正交分解还可以用于图像的去噪,通过去除图像中与正交向量组的投影较小的成分,可以减少图像的噪声。

2. 信号处理在信号处理中,正交分解常用于信号的频域分析。

例如,傅里叶变换将信号分解为一组正交的复指数函数,从而得到信号的频域表示。

通过正交分解,可以分析信号的频谱特性,实现滤波、降噪等操作。

3. 机器学习在机器学习中,正交分解被广泛应用于特征提取和降维等任务。

格拉姆-施密特过程

格拉姆-施密特过程

格拉姆-施密特过程(Gram-Schmidt Process)是一种用于将一组线性无关的向量正交化的方法。

这个过程由赫尔曼·冯·亥姆霍兹和卡尔·弗里德里希·高斯的学生弗朗茨·约翰·格拉姆和理查德·施密特在19世纪中叶独立发现,因此得名。

格拉姆-施密特过程的基本步骤如下:
1. 首先,我们有一个包含n个向量的集合,我们的目标是将这些向量正交化。

2. 我们从第一个向量开始,将其作为正交化的基向量。

3. 然后,我们将每个后续的向量减去它在已经正交化的向量上的投影。

这样,我们就可以得到一个新的向量,它是已经正交化的向量和原始向量的差。

4. 我们重复这个过程,直到所有的向量都被正交化。

格拉姆-施密特过程的一个重要应用是在量子力学中,特别是在处理多电子系统时。

在这种情况下,我们可以将电子波函数视为向量,并使用格拉姆-施密特过程将它们正交化,以得到一个正交基。

然后,我们可以使用这个正交基来描述电子的状态。

此外,格拉姆-施密特过程也被广泛用于线性代数、信号处理和机器学习等领域。

例如,在主成分分析(PCA)中,我们使用格拉姆-施密特过程来找到一个新的特征空间,其中的数据点是原始数据在新空间中的投影。

二重根特征向量正交化

二重根特征向量正交化

二重根特征向量正交化特征向量正交化是线性代数中一个非常重要的概念,通过正交化可以降低计算的复杂度并提高求解的稳定性。

本文将介绍二重根特征向量正交化的概念及其应用。

首先,我们先了解一下什么是特征向量。

在线性代数中,对于一个n阶方阵A,如果存在一个非零向量X,使得AX=kX,则称X是矩阵A的特征向量,k称为特征值。

特征值和特征向量的存在是矩阵运算和理论分析的重要基础,它们在很多问题中起到了至关重要的作用。

在实际问题中,通常矩阵的特征向量不是唯一的,可能存在重复的特征值对应多个特征向量。

这时候,我们可以利用这个特征值对应的特征向量构成一个特征向量矩阵,我们可以将这个特征向量矩阵看作一个向量空间的基,将其他线性无关的向量映射到这个特征向量矩阵上,从而得到这些向量在特征向量矩阵上的坐标。

然而,特征向量矩阵通常是不正交的,这就增加了我们在进行线性代数运算时的复杂度。

为了解决这个问题,我们引入特征向量的正交化。

特征向量的正交化是将特征向量矩阵进行正交化处理,使得特征向量间两两正交。

它可以通过施密特正交化的方法实现。

施密特正交化是一种基于向量线性无关性的正交化方法。

对于n个线性无关的向量组成的向量集合{v1,v2,…,vn},我们可以通过以下步骤进行施密特正交化:1. 令u1=v1,计算u1的范数|u1|。

2. 对于k=2,3,…,n,计算向量uk:首先计算uk' = vk - ∑(vj·u'j),j=1,2,…,k-1。

其中∑(vj·u'j)是向量vj与向量u'j的内积。

接着计算uk = uk' / |uk'|,即将uk'单位化。

重复进行上述步骤,我们可以得到一组相互正交的向量{u1,u2,…,un}。

在二重根特征向量的正交化中,我们需要处理的是重复的特征值对应的特征向量。

设矩阵A具有一个二重根特征值λ,对应的特征向量是v1和v2。

我们可以利用施密特正交化的方法对其进行正交化处理。

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Gram-Schmidt 正交化方法 正射影设欧式空间V 中向量s ααα ,,21线性无关,令;11αβ=111122,,ββββααβ-=; (1)222231111333,,,,ββββαββββααβ--=; (11)1122221111,,,,,,--------=s s s s s s s s s ββββαββββαββββααβ .则s βββ,,,21 均非零向量,且两两正交.再令,1i ii ββγ= s i ,.2,1 =则},,,{21s γγγ 为规范正交组.将(1)重新写成i i i i i i t t βββα+++=--11,11, , s i ,,2,1 = 其中kk ki ik t βββα,,=,,,,2,1s i = .1,,2,1-=i k{},,,2,1,s j i ∈∀有∑∑-=-=++=1111,,j k jk jk i k i k ikj i t tββββαα()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-001,000,000,0,,0,1,,,1112222111,21 j j j i i i i t t t t t t ββββββ 令⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=---10001001011,2,2,11,1,121s s s s s s t t t t t t T则T T ss s s s s s s s s s s s s ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----ββββββββααααααααααααααααααααααα,0000,0000,0000,,,,,,,,,,,,,112211/21121112221212111上式左端的实方阵是s ααα,,,21 的格兰母矩阵,记为:()s G ααα,,,21 ,上式右端中间的对角阵是sβββ,,,21 的Gram 矩阵.即有:()()T G T G s s βββααα,,,,,,21/21 =因此()()s s s s G G βββββββββααα,,,,,,det ,,,det 22112121 ==注意:对任意一个向量组,无论它是线性相关,还是线性无关,它总有Gram 矩阵(或者事先给出定义).例1 设s ααα,,,21 欧式空间V 中向量,则(1)()⇔≠0,,,det 21s G ααα s ααα,,,21 线性无关; (2)()⇔=0,,,det 21s G ααα s ααα,,,21 线性相关. 证明:只证(2))⇐设s ααα,,,21 线性相关,则存在一个向量,不妨设为1α,可由其余向量线性表示:s s k k ααα++= 221给s 阶的行列式()s G ααα,,,det 21 的第i 行乘数()i k -加到第1行,s i ,,3,2 =得()ss s s ssi si i s si i i si i i s k k k G αααααααααααααααααααααααααα,,,,,,,,,,,,,,,det 2122212212221211121∑∑∑===---=0=)⇒法一:由上页证明推理过程立即得证。

法二:当()0,,,det 21=s G ααα 时,()s G ααα,,,21 的行向量组线性相关,因此存在不全为零的实数12,,,s k k k ,使1,0,1,2,,sii j i kj s αα===∑ .即1,0,1,2,,si iji k j s αα===∑ .故11,0ssi iiii i k k αα===∑∑,即有10si i i k α==∑.即有12,,,s ααα 线性相关.注:当12,,,s ααα 线性无关时,12det (,,,)0s G ααα≠ ,且12det (,,,)0s G ααα> .推论1 设12,,,s ααα 是欧氏空间V 中任意向量,则 (ⅰ) 12(,,,)s G ααα 是半正定矩阵;(ⅱ) 12(,,,)s G ααα 是正定阵⇔12,,,s ααα 线性无关. 证明(ⅰ)对任意121k i i i s ≤<<<≤ ,主子式12121212det[(,,,)]det (,,,)k k s i i i k i i i G G i i i αααααα⎛⎫= ⎪⎝⎭ 总大于或等于零.因此12(,,,)s G ααα 是半正定矩阵.(ⅱ)(⇐)当12,,,s ααα 线性无关时,对任意121k i i i s ≤<<<≤ ,主子式12121212det[(,,,)]det (,,,)k k s i i i k i i i G G i i i αααααα⎛⎫= ⎪⎝⎭ 总大于零(因为12,,,ki i i ααα 线性无关).故12(,,,)s G ααα 是正定阵.(⇒)由例1,这是显然的.推论2 (ⅰ)设欧氏空间V 中向量12,,,s ααα 线性无关,则121det (,,,),ss i i i G αααα=≤∏ ,且上式取等号⇔12,,,s ααα 两两正交.(ⅱ)设12,,,s V ααα∈ (欧),则121det (,,,),ss i i i G αααα=≤∏ .(ⅲ)设()n A M ∈ ,12(,,,),n n i A αααα=∈ ,则12(,,,)s G A A ααα'= ,故2211det()(det )nnjij i A A A a =='=≤∑∏. 当A 可逆时,上式取等号⇔,{1,2,,},i k n i k ∀∈≠ ,有10nji jk j a a ==∑.例2 设12(),(),,()s f x f x f x 是欧氏空间[,]C a b 中的向量,且它们线性无关.证明21max ()()(),;,1,2,,bbi j k a ai sf x dx f x f x dx j k j k s ≤≤≥≠=⎰⎰.证明 令()ij n n B b ⨯=,其中(),()()()b ij i j i j ab f x f x f x f x dx ==⎰. 则B 是线性无关向量组12,,,s f f f 的Gram 矩阵,故B 正定.假如B 的元素中,绝对值最大者不在主对角线,设max{,1,2,,}kl ij b b i j s == ,k l ≠.则0kl kk b b >>,0kl ll b b >>.故2kl kk ll b b b >.这样B 的二阶主子式20kk kl kk ll kl lk kk ll kl lkllb b b b b b b b b b b =-=-<.这与B 是正定阵相矛盾.因此B 的元素中,绝对值最大者必是主对角元,结论得证.注:从例2的证明中,可以看出这样一个结论:任意m 阶(实对称)正定阵的元素中,绝对值最大者必在主对角线上.设12{,,,}n ααα 是(0)n >维欧氏空间V 的规范正交基,,V ξη∀∈,1n i i i a ξα==∑,1ni i i b ηα==∑,则1),,1,2,,i i a i n ξα== . 2)1,ni i i a b ξη==∑.3)2,ξξξξ=⇒=4)(,)d ξηξη=-=设W 是欧氏空间V 的有限维子空间,则V W W ⊥=⊕.,,,V W W ξξηζηζ⊥∀∈=+∈∈,表示法唯一.称η为ξ在W 上的正射影.当12,,,t γγγ 为W 的规范正交基时,ξ在W 上的正射影为1122,,,n n ηγγγγγγ=+++ .例3 证明,3 中向量000(,,)x y z 到平面3{(,,)|0}W x y z ax by cz =∈++=证明 000(,,)x y z ξ=,,,)a b c γ=,ξ在L (γ)的正射影的长度即为所求:,ξγ==例4 设12{,,,}m ααα 是欧氏空间V 的一个规范正交组.证明,对于任意V ξ∈,以下不等式成立:22,1i mi ξαξ≤∑=.证明:令W =L 12(,,,)m ααα ,则V W W ⊥=⊕,,V ξξηζ∀∈=+,,W W ηζ⊥∈∈.简单的计算表明222ξηζ=+.故22ηξ≤.而ξ在W 上的正射影,1i i m i ηξαα=∑=.因此由22ηξ≤知22,1i mi ξαξ≤∑=.注:设12,,,m ααα 与12,,,m γγγ 均是V 的规范正交基,且L 12(,,,)m ααα = L 12(,,,)m γγγ,则22,,11ii mmi i ξαξγ=∑∑== .。

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