Gram-Schmidt正交化方法

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(1) det G1, 2 ,, s 0 1,2 ,,s 线性无关; (2) det G1, 2 ,, s 0 1,2 ,,s 线性相关.
证明:只证(2) ) 设1,2,,s 线性相关,则存在一个向量,不妨设为1 ,可由其余向量线 性表示:
i, j 1,2,, s, 有 i , j tik k i , t jk k j

ti1,
ti2
,t
i,i1,1,0,,0

1 t21 ts1,1 0 1 ts1,2
令T

0 0 1

j 1
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1 i
t j1
t j1

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t j1

0
i ,


i 1,2., s
(1)
1,1
2,1



s1 ,1 s ,1
1 , 2 2 , 2
中向量


,,s
det
1
,且上式取等号
(欧),则
(ⅱ)设
det
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,力根通保据过护生管高产线中工敷资艺设料高技试中术卷资,配料不置试仅技卷可术要以是求解指,决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高与中带资负料荷试下卷高问总中题体资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下,安与要全过加,度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高;试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中,核资或对料者定试对值卷某,弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试,.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置,弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误,试高要方中求案资技,料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高,术料课中并3中试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术,管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高,案中为;资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资,管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装,工置合作调理并试利且技用进术管行,线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确:指灵在导活分。。线对对盒于于处调差,试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷,术调应问试采题技用,术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔,变开需压处要器理在组;事在同前发一掌生线握内槽图部内 纸故,资障强料时电、,回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资,料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而,与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检,卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。

施密特正交化GramSchmidt

施密特正交化GramSchmidt

施密特正交化GramSchmidt施密特正交化 GramSchmidt施密特正交化的原名是 Gram–Schmidt process,是由Gram和schmidt两个⼈⼀起发明的,但是后来因为施密特名⽓更⼤,所以该⽅法被简记为施密特正交化。

借⽤《线性代数》P117-例2 的例⼦来运⾏代码。

a1=(1,2,−1)T a2=(−1,3,1)T a3=(4,−1,0)T正交化后:a1=(1,2,−1)T a2=53(−1,1,1)T a3=2(1,0,1)T单位化后:a1=1√6(1,2,−1)T a2=1√3(−1,3,1)T a3=1√2(4,−1,0)T代码实现python3 的 sympy 包实现了 GramSchmidt ⽅法。

from sympy.matrices import Matrix, GramSchmidtl = [Matrix([1,2,-1]), Matrix([-1,3,1]), Matrix([4,1,0])]o = GramSchmidt(l)计算结果如下:[Matrix([[ 1],[ 2],[-1]]),Matrix([[-5/3],[ 5/3],[ 5/3]]),Matrix([[2],[0],[2]])]单位化也就是在调⽤函数的时候传⼊参数。

from sympy.matrices import Matrix, GramSchmidtl = [Matrix([1,2,-1]), Matrix([-1,3,1]), Matrix([4,1,0])]o = GramSchmidt(l, True)计算结果如下:[Matrix([[ sqrt(6)/6],[ sqrt(6)/3],[-sqrt(6)/6]]),Matrix([[-sqrt(3)/3],[ sqrt(3)/3],[ sqrt(3)/3]]),Matrix([[sqrt(2)/2],[ 0],[sqrt(2)/2]])]sympy.Matrix 与 Numpy 的互操作Matrix 转 Numpy.arrayimport numpy as npfrom sympy.matrices import Matrix, GramSchmidtl = [Matrix([1,2,-1]), Matrix([-1,3,1]), Matrix([4,1,0])]o = GramSchmidt(l, True)m = np.array(o)内积计算(m[0] * m[1]).sum() References Processing math: 100%。

GramSchmidt正交化的一种计算方法及其在QR分解中的应用

GramSchmidt正交化的一种计算方法及其在QR分解中的应用

Gram-Schmidt 正交化的一种计算方法及其在QR 分解中的应用1. Gram-Schmidt 正交化给定线性无关的一个向量组()12,,n ααα ,则由其张成一个线性空间()12,,n V span ααα= 。

如何根据所给出的这个向量组写出这个线性空间中的一个标准正交基()12,,n e e e 。

可以看出比较困难的是如何使选出的向量组中的向量两两正交;至于标准化,选定两两正交的向量组后,各向量除以其范数即可得到。

Gram-Schmidt 正交化给出了一种解法:1. 在给定的向量组中取第一个作为正交基中的第一个向量,并将其标准化;2. 依次取给定向量组中后续的向量,减去其在已有标准正交基中的投影,并将其标准化,作为新的元素添加到标准正交基中,直至取完。

用数学语言描述即为:111112222112211;,;,;n nn n n i i n i n w w e w w w e e e w w w e e e w αααα−====−⋅==−⋅=∑<1-1>由其算法可知,给定的线性无关的向量组中的每一个向量,1,i i n α= ,均是由构造出来的SOB 中的前i 个基向量()1,i e e 的线性组合;由{}i n α的线性无关性可知:i α提供了与SOB 中前i-1个向量均正交的分量,即其除去其在前i-1个向量上的分量剩下的部分,由此类推可得出由{}i n α张成的线性空间中的n 个两两正交的向量。

以上讨论可以看出,每取一个正交分量,即进行标准化。

可将其运算过程稍加改动,有如下表达形式:111112122212221121;,;,;n n i nn n i n i niw w e w w w w w e w w w w w w e w w ααααα−====−⋅==−⋅=∑<1-2>由此可以看出式<1-2>中左右两边独立。

即我们可以先求正交基{}i n w ,之后再将其标准化,得出{}i n e 。

施密特正交化方法

施密特正交化方法

施密特正交化方法
1.引言
正交化是在线性代数和数值计算中使用的一种技术,属于建模技术。

它可以将一个多元函数拟合到期望值,并使多变量的线性函数系数之积最大化。

然后,通过分析这些系数,可以获取相关的数据结构以及这些函数的响应状态,从而为我们提供有用的信息。

同时,正交化也可以用于定义软件中的因素,以及解决若干个多元函数之间的冲突和调整。

正交化的技术中,最著名的是Schmidt正交化方法,也称作Gram-Schmidt正交化法,它是一种简便的正交化方法,可以将任意一组线性无关的向量用正交互补的方法正交化。

本文将讨论Schmidt正交化方法的原理,这个方法的主要应用,以及实现的一般步骤,以便让读者更好地理解它。

2.Schmidt正交化法原理
Schimidt正交化法的定义可以说是很宽泛的,即任意一个给定的无关向量组,可以使用此方法把它们正交化,并在此过程中产生一组正交向量组。

通过把正交向量的正交补偿引入,可以使得它们仍处于空间中,并保持它们之间的正交性。

首先, Schimidt正交化法需要确定一个原始向量,并且使用这个原始向量来产生其他的正交向量。

其次,需要计算出原始向量和当前向量的内积,并且把它们的结果成为比例系数。

Gram-Schmidt正交化方法

Gram-Schmidt正交化方法

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--=;……111122221111,,,,,,--------=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 k i 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 ikji t tββββαα()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-001,000,000,0,,0,1,,,1112222111,21j j j i i i i t t t t t t ββββββ 令⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=---101001011,2,2,11,1,121s s s s s s t t t t t t T则TTssssssssssssss⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----ββββββββαααααααααααααααααααααααα,,,,,,,,,,,,,,,,112211/21121112221212111上式左端的实方阵是sααα,,,21的格兰母矩阵,记为:()sGααα,,,21,上式右端中间的对角阵是sβββ,,,21的Gram矩阵.即有:()()TGTGssβββααα,,,,,,21/21=因此()()ssssGGβββββββββααα,,,,,,det,,,det22112121==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sααα,,,21欧式空间V中向量,则(1)()⇔≠0,,,det21sGαααsααα,,,21线性无关;(2)()⇔=0,,,det21sGαααsααα,,,21线性相关.证明:只证(2))⇐设sααα,,,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:sskkααα++=221给s阶的行列式()sGααα,,,det21的第i行乘数()i k-加到第1行,si,,3,2=得()ssssssisiissiiisiiiskkkGααααααααααααααααααααααααααα,,,,,,,,,,,,,,,det2122212212221211121∑∑∑===---==)⇒法一:由上页证明推理过程立即得证。

gramschmidt正交化多项式

gramschmidt正交化多项式

gramschmidt正交化多项式
Gram-Schmidt正交化是一种将一组线性无关的向量转化为正交向量的方法。

对于多项式来说,也可以应用Gram-Schmidt正交化。

假设我们有一组多项式(p_1(x), p_2(x), \ldots, p_n(x)),它们线性无关。

我们想要找到一组正交多项式(q_1(x), q_2(x), \ldots, q_n(x)),使得它们在某个内积空间(比如所有次数不超过(n)的多项式构成的空间,内积定义为(\langle p, q \rangle = \int_a^b p(x)q(x)dx))中是正交的。

Gram-Schmidt正交化的步骤如下:
令(q_1(x) = p_1(x))。

对于(k = 2, 3, \ldots, n),计算
(q_k(x) = p_k(x) - \sum_{j=1}^{k-1} \frac{\langle p_k, q_j \rangle}{\langle q_j, q_j \rangle} q_j(x))
这里,(\langle p_k, q_j \rangle)和(\langle q_j, q_j \rangle)都是内积。

这样,我们就得到了一组正交多项式(q_1(x), q_2(x), \ldots, q_n(x))。

注意,这个过程并不保证(q_k(x))的次数低于或等于(k),所以可能需要进行额外的步骤来得到次数正确
的正交多项式。

以上是一个基本的Gram-Schmidt正交化多项式的过程,对于具体的多项式和内积空间,可能需要进行一些调整。

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。

施密特正交化)

施密特正交化)

施密特正交化在线性代数中,如果内积空间上得一组向量能够张成一个子空间,那么这一组向量就称为这个子空间得一个基。

Gram-Schmidt正交化提供了一种方法,能够通过这一子空间上得一个基得出子空间得一个正交基,并可进一步求出对应得标准正交基。

这种正交化方法以Jørgen Pedersen Gram与Erhard Schmidt命名,然而比她们更早得拉普拉斯(Laplace)与柯西(Cauchy)已经发现了这一方法。

在李群分解中,这种方法被推广为岩泽分解(Iwasawa deposition)。

在数值计算中,Gram-Schmidt正交化就是数值不稳定得,计算中累积得舍入误差会使最终结果得正交性变得很差。

因此在实际应用中通常使用豪斯霍尔德变换或Givens旋转进行正交化。

记法•:维数为n得内积空间•:中得元素,可以就是向量、函数,等等•:与得内积•:、……张成得子空间•:在上得投影基本思想图1 v在V2上投影,构造V3上得正交基βGram-Schmidt正交化得基本想法,就是利用投影原理在已有正交基得基础上构造一个新得正交基。

设。

V k就是V n上得k维子空间,其标准正交基为,且v不在V k上。

由投影原理知,v 与其在V k上得投影之差就是正交于子空间V k得,亦即β正交于V k得正交基ηi。

因此只要将β单位化,即那么{η1,、、、,ηk+1}就就是V k在v上扩展得子空间span{v,η1,、、、,ηk}得标准正交基。

根据上述分析,对于向量组{v1,、、、,vm}张成得空间V n,只要从其中一个向量(不妨设为v1)所张成得一维子空间span{v1}开始(注意到{v1}就就是span{v1}得正交基),重复上述扩展构造正交基得过程,就能够得到V n得一组正交基。

这就就是Gram-Schmidt正交化。

算法首先需要确定扩展正交基得顺序,不妨设为。

Gram-Schmidt正交化得过程如下:这样就得到上得一组正交基,以及相应得标准正交基。

gram-schimidt 标准正交法的权函数

gram-schimidt 标准正交法的权函数

gram-schimidt 标准正交法的权函数Gram-Schmidt标准正交法是一种用于将一组向量正交化的方法。

这种方法通过构造一个新向量,使得该向量与原始向量组之间的内积为零,从而将原始向量组转化为正交向量组。

在处理矩阵分解、数值线性代数等领域时,Gram-Schmidt标准正交法具有广泛的应用。

一、基本原理Gram-Schmidt标准正交法的核心思想是通过构造一组新的向量,使得这组新向量的内积为零。

具体步骤如下:1. 选取一组初始向量,这些向量可以是任意一组不相关且不共线的向量。

2. 对于第i个向量,构造新的向量qi=vi-Σ_{k=1}^{i-1}γkvi,k(q_i - \sum_{k=1}^{i-1} \gamma_k v_k) ,其中vi是第i 个原始向量,γk是Gram-Schmidt标准正交过程计算得到的比例系数。

这个过程称为第i个向量的正交化过程。

3. 重复上述过程,直到得到一组完全正交的向量组。

通过Gram-Schmidt标准正交法,我们可以在原始向量组的基础上构造出一组正交向量组,其中任意两个向量之间的内积为零。

二、权函数在Gram-Schmidt标准正交法中,权函数起着重要的作用。

权函数代表了新向量与原始向量的关系,即新向量与第i个原始向量的点积。

在构造新向量的过程中,权函数起到了关键的作用。

对于任意一组正交向量组(q_i),其权函数满足Σ_{i=1}^nλ_i(q_i) = 0。

其中λ_i(q_i)表示第i个向量的权函数,n为向量的个数。

这个结论表明,新向量的权函数与原始向量的权函数之和为零,即新旧向量之间是相互独立的。

三、应用场景Gram-Schmidt标准正交法在处理矩阵分解、数值线性代数等领域具有广泛的应用。

例如,在计算机视觉中,Gram-Schmidt标准正交法可以用于图像去噪、特征提取等任务。

此外,Gram-Schmidt标准正交法还可以用于求解线性方程组、特征值问题等数学问题。

标准正交化公式

标准正交化公式

标准正交化公式标准正交化是线性代数中一个重要的概念,它在向量空间的正交基和正交矩阵的计算中起着关键作用。

在实际应用中,我们常常需要将一组线性无关的向量转化为一组标准正交基,以便于进行计算和分析。

本文将介绍标准正交化的基本概念和公式,帮助读者更好地理解和运用这一重要的数学工具。

一、Gram-Schmidt正交化方法。

Gram-Schmidt正交化方法是一种常用的标准正交化方法,它可以将任意一组线性无关的向量转化为一组标准正交基。

设有向量组{v1,v2,...,vn},其中vi≠0,1≤i≤n,要求得一组标准正交基{u1,u2,...,un},满足Span{v1,v2,...,vi}=Span{u1,u2,...,ui},1≤i≤n。

具体的Gram-Schmidt正交化方法如下:1. 取u1=v1/‖v1‖,其中‖v1‖表示向量v1的模长。

2. 对于i=2,3,...,n,依次计算。

u'i=vi-Σ(j=1)^(i-1)(vi·uj)uj。

ui=u'i/‖u'i‖。

其中vi·uj表示向量vi和向量uj的内积,Σ表示求和运算。

经过上述计算,我们可以得到一组标准正交基{u1,u2,...,un},满足Span{v1,v2,...,vi}=Span{u1,u2,...,ui},1≤i≤n。

二、标准正交化公式。

在Gram-Schmidt正交化方法的基础上,我们可以得到一组标准正交化公式,用于计算一组线性无关向量的标准正交基。

假设有n个线性无关向量{v1,v2,...,vn},我们可以使用以下公式进行标准正交化计算:1. 计算u1=v1/‖v1‖。

2. 对于i=2,3,...,n,依次计算。

u'i=vi-Σ(j=1)^(i-1)(vi·uj)uj。

ui=u'i/‖u'i‖。

通过上述公式,我们可以将任意一组线性无关向量{v1,v2,...,vn}转化为一组标准正交基{u1,u2,...,un},满足Span{v1,v2,...,vi}=Span{u1,u2,...,ui},1≤i≤n。

矩阵的正交化方法

矩阵的正交化方法

矩阵的正交化方法在矩阵运算中,正交化是一种常见的计算方法。

正交化的目的是将一个矩阵转化为正交矩阵或者单位正交矩阵,以便在某些特定的应用中更好地利用矩阵的性质。

本文将介绍两种常见的矩阵正交化方法:Gram-Schmidt正交化和施密特正交化。

一、Gram-Schmidt正交化Gram-Schmidt正交化是一种将一组线性无关的向量转化为一组正交向量的方法。

假设有一组线性无关的向量{v1, v2, ..., vn},我们希望将它们转化为一组正交向量{u1, u2, ..., un}。

具体步骤如下:1. 将第一个向量v1标准化,即令u1 = v1 / ||v1||,其中||v1||表示向量v1的模长;2. 对于第k个向量vk,先将其投影到前k-1个正交向量张成的子空间上,得到投影向量Pvk,然后令uk = vk - Pvk;3. 将uk标准化,即令uk = uk / ||uk||。

通过上述步骤,我们可以将一组线性无关的向量转化为一组正交向量。

需要注意的是,Gram-Schmidt正交化方法对于线性相关的向量组可能会出现数值不稳定的情况,因此在实际应用中需要注意。

二、施密特正交化施密特正交化是一种将一组线性无关的向量转化为一组正交向量的方法。

与Gram-Schmidt正交化不同的是,施密特正交化方法不仅仅要求正交,还要求每个向量都是单位向量。

具体步骤如下:1. 将第一个向量v1标准化,即令u1 = v1 / ||v1||,其中||v1||表示向量v1的模长;2. 对于第k个向量vk,先将其投影到前k-1个正交向量张成的子空间上,得到投影向量Pvk,然后令uk = vk - Pvk;3. 将uk标准化,即令uk = uk / ||uk||。

通过上述步骤,我们可以将一组线性无关的向量转化为一组正交单位向量。

施密特正交化方法在很多领域都有广泛的应用,例如信号处理、图像处理等。

三、正交矩阵的性质正交矩阵是一种非常特殊的矩阵,具有一些独特的性质。

GS方法

GS方法

x(i) j
rij
yi
以上过程,y1,y2,ym 向量的产生过程示意如下:
第 3 节
正 交 化 方 法
Gram—Schmidt
x1(1) , x2(1) , x3(1) , x4(1) ,, xm(1)
i=1
y1 , x2(2) , x3(2) , x4(2) ,, xm(2) 与 y1 正交!
yi
xi(i) rii
若 i = m 则过程结束,否则继续下列计算:
② 对 j = i+1 , i+2,…,m 计算内积
rij
(
x(i) j
, yi )
即消去后续向量与
yi
平行的分量
消去
x(i) j
中平行于 yi 的分量,使
x(i) j
与 yi 正交,即
x(i1) j
第 一 章基
础 知 识
Gram—Schmidt
2、三维向量组正交化
设 x1,x2,x3 是3个线性无关向量

y1
x1 x1 2
② ~y2 x2 (x2,y1)y1
y2
~y2 ~y2 2
③ ~y3 x3 (x3,y1)y1 (x3,y2)y2
y3
~y3 y3 2
④ 可验证:
(~y3,y1) 0 (~y3,y2) 0
Gram—Schmidt
正 交
⑥ 可验证: (~y2,y1) 0
化 方
(y2,y1) 0

证: y2 ,y1 x2,y1 x2,y1y1,y1

x2,y1 x2,y1 0 ?思考

章基
证毕
础 知 识
y1,y2

正交化公式计算过程

正交化公式计算过程

正交化是指将一组向量转化为一组正交向量的过程。

正交化常用于解决线性代数问题,能够提高计算效率,也有助于理解问题的本质。

正交化的公式主要有两种:Gram-Schmidt正交化公式和Householder 正交化公式。

Gram-Schmidt正交化公式的计算过程如下:1.将第一个向量归一化,得到第一个正交向量v₁。

2.对于第二个向量,将其减去和第一个向量的投影,得到第二个正交向量v₂。

3.对于第三个向量,将其减去和前两个向量的投影,得到第三个正交向量v₃。

以此类推,可以得到一组正交向量{v₁,v₂,v₃,...,vₙ}。

Gram-Schmidt正交化公式的计算过程如下:1.将第一个向量归一化,得到第一个正交向量v₁。

2.对于第二个向量,将其减去和第一个向量的投影,得到第二个正交向量v₂。

3.对于第三个向量,将其减去和前两个向量的投影,得到第三个正交向量v₃。

以此类推,可以得到一组正交向量{v₁,v₂,v₃,...,vn}。

Householder正交化公式的计算过程如下:对于第一个向量v₁,可以通过将其转化为单位向量得到第一个正交向量v₁'。

对于第二个向量v₂,可以通过将其减去和第一个向量v₁'的投影,然后将其转化为单位向量得到第二个正交向量v₂'。

对于第三个向量v₃,可以通过将其减去和前两个向量v₁'和v₂'的投影,然后将其转化为单位向量得到第三个正交向量v₃'。

以此类推,可以得到一组正交向量{v₁',v₂',v₃',...,vn'}。

这就是正交化的基本计算过程。

在实际应用中,可以根据需要使用Gram-Schmidt正交化公式或Householder正交化公式,来实现对向量的正交化处理。

正交化具有很多优点,能够帮助我们解决线性代数问题,提高计算效率,也有助于理解问题的本质。

正交化的一种简便方法

正交化的一种简便方法

正交化的一种简便方法正交化是线性代数中一种重要的操作,它可以将一组线性无关的向量转化成一组正交基。

正交基具有很多优良的性质,在计算和应用中具有广泛的应用。

下面我将介绍一种简便的正交化方法,并对其原理和应用进行详细阐述。

该方法叫做Gram-Schmidt正交化方法,它的基本思想是通过逐步对向量组中的每个向量求投影,从而得到一组正交基。

具体步骤如下:假设我们有一组线性无关的向量{v1, v2, ..., vn},我们要求得一组正交基{u1, u2, ..., un}。

第一步,我们先令u1 = v1,即将第一个向量作为正交基的第一个向量。

第二步,我们对第二个向量进行处理。

首先计算其在u1 上的投影,即proj(v2, u1) = <v2, u1>/ u1 ^2 * u1。

然后将v2 减去其在u1 上的投影,得到新的向量w2 = v2 - proj(v2, u1)。

最后,将w2 进行标准化,得到u2 = w2/ w2 。

至此,我们得到了正交基的前两个向量。

第三步,我们对第三个向量进行类似的处理。

首先计算其在u1 上的投影,即proj(v3, u1) = <v3, u1>/ u1 ^2 * u1。

然后再计算其在u2 上的投影,即proj(v3, u2) = <v3, u2>/ u2 ^2 * u2。

最后,将v3 减去其在u1 和u2 上的投影之和,得到新的向量w3 = v3 - proj(v3, u1) - proj(v3, u2)。

最后,将w3进行标准化,得到u3 = w3/ w3 。

至此,我们得到了正交基的前三个向量。

以此类推,我们可以完成对所有向量的求解,最终得到一组正交基{u1, u2, ..., un}。

Gram-Schmidt正交化方法的关键在于投影这一步骤。

通过计算向量在已求得的正交基上的投影,我们得到了该向量在已存在的正交基所张成的子空间上的投影。

然后将该向量减去其在子空间上的投影,得到与子空间正交的新向量。

施密特标准正交化公式

施密特标准正交化公式

施密特标准正交化公式
施密特标准正交化公式,也称为Gram-Schmidt标准正交化过程,是一种用于将线性无关的向量组转化为标准正交基的方法。

它可以帮助我们得到一组正交向量,并将它们单位化,从而方便进行向量的计算和分析。

该过程的主要步骤是:
1. 假设有一个线性无关的向量组 {v1, v2, ..., vn},我们想要将它们转化为标准正交基。

2. 首先,我们定义第一个正交向量 u1,与原始向量 v1 相等,即 u1 = v1。

3. 接下来,我们计算第二个正交向量 u2。

用以下公式计算:
u2 = v2 - proj(v2, u1)
其中,proj(v, u) 表示向量 v 在向量 u 上的投影。

公式的含义是,我们从 v2 中减去其在 u1 上的投影,以确保 u2 与 u1 正交。

4. 然后,我们计算第三个正交向量 u3。

用以下公式计算:
u3 = v3 - proj(v3, u1) - proj(v3, u2)
同样地,我们从 v3 中减去其在 u1 和 u2 上的投影,以确保 u3 与 u1 和 u2 正交。

5. 以此类推,继续计算剩余的正交向量,直到得到一组标准正交基{u1, u2, ..., un}。

这种标准正交化过程的结果是一组正交向量,它们彼此正交且单位化,可以在向量空间中形成一个标准正交基。

这对于许多数学和工程问题都非常有用,如线性方程组的求解、向量的投影和傅立叶级数的计算等。

通过施密特标准正交化公式,我们能够将复杂的向量计算问题简化为更容易处理的形式,从而方便进行数值计算和分析。

标准正交基的另一种求法

标准正交基的另一种求法

标准正交基的另一种求法
另一种求解标准正交基的方法叫做Gram-Schmidt正交化法,它是一种最优化
技巧,主要是为了确保给定线性空间中的一组向量能够相互正交,是线性代数中一种经典的数学方法。

Gram-Schmidt正交化法的基本思想是采用一种“迭代”的方式,从一组基向
量出发,将它的每一个向量都正交化,让最终的基向量都能形成一种标准正交形式。

在实际操作时,Gram-Schmidt正交化法主要通过一个直接正交化的技术来求解。

在反复迭代的过程中,首先,让第一个向量V1成为标准正交基的第一个向量,V1就是我们给定的那组基向量;其次,将向量V2与第一个基向量V1做内积,求
取第二个向量V2经过正交化之后的向量;然后,将第三个向量V3与第一个和第二个向量V1和V2分别做内积,求取第三个向量经过正交化之后的向量等等。

直到所有的向量都完成正交化,得到一组标准正交基向量为止。

Gram-Schmidt正交化法的实现容易并且代码也少,但是它的效率比其他的技
术要低的多。

所以它的应用范围非常有限。

但是它在微积分、矩阵分析等技术上仍然是扮演着重要的角色,将Gram-Schmidt正交化法运用得当,能够带来有效的结果。

施密特正交化)

施密特正交化)

施密特正交化在线性代数中,如果内积空间上的一组向量能够张成一个子空间,那么这一组向量就称为这个子空间的一个基。

Gram-Schmidt正交化提供了一种方法,能够通过这一子空间上的一个基得出子空间的一个正交基,并可进一步求出对应的标准正交基。

这种正交化方法以Jørgen Pedersen Gram和Erhard Schmidt命名,然而比他们更早的拉普拉斯(Laplace)和柯西(Cauchy)已经发现了这一方法。

在李群分解中,这种方法被推广为岩泽分解(Iwasawa decomposition)。

在数值计算中,Gram-Schmidt正交化是数值不稳定的,计算中累积的舍入误差会使最终结果的正交性变得很差。

因此在实际应用中通常使用豪斯霍尔德变换或Givens旋转进行正交化。

记法∙:维数为n的内积空间∙:中的元素,可以是向量、函数,等等∙:与的内积∙:、……张成的子空间∙:在上的投影基本思想图1 v在V2上投影,构造V3上的正交基βGram-Schmidt正交化的基本想法,是利用投影原理在已有正交基的基础上构造一个新的正交基。

设。

V k是V n上的k维子空间,其标准正交基为,且v 不在V k上。

由投影原理知,v与其在V k上的投影之差是正交于子空间V k的,亦即β正交于V k的正交基ηi。

因此只要将β单位化,即那么{η1,...,ηk+1}就是V k在v上扩展的子空间span{v,η1,...,ηk}的标准正交基。

根据上述分析,对于向量组{v1,...,v m}张成的空间V n,只要从其中一个向量(不妨设为v1)所张成的一维子空间span{v1}开始(注意到{v1}就是span{v1}的正交基),重复上述扩展构造正交基的过程,就能够得到V n的一组正交基。

这就是Gram-Schmidt正交化。

算法首先需要确定扩展正交基的顺序,不妨设为。

Gram-Schmidt正交化的过程如下:这样就得到上的一组正交基,以及相应的标准正交基。

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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--=;……111122221111,,,,,,--------=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 k i 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 ikji t tββββαα()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-001,000,000,0,,0,1,,,1112222111,21j j j i i i i t t t t t t ββββββ 令⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=---101001011,2,2,11,1,121s s s s s s t t t t t t T则TTssssssssssssss⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----ββββββββαααααααααααααααααααααααα,,,,,,,,,,,,,,,,112211/21121112221212111上式左端的实方阵是sααα,,,21的格兰母矩阵,记为:()sGααα,,,21,上式右端中间的对角阵是sβββ,,,21的Gram矩阵.即有:()()TGTGssβββααα,,,,,,21/21=因此()()ssssGGβββββββββααα,,,,,,det,,,det22112121==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sααα,,,21欧式空间V中向量,则(1)()⇔≠0,,,det21sGαααsααα,,,21线性无关;(2)()⇔=0,,,det21sGαααsααα,,,21线性相关.证明:只证(2))⇐设sααα,,,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:sskkααα++=221给s阶的行列式()sGααα,,,det21的第i行乘数()i k-加到第1行,si,,3,2=得()ssssssisiissiiisiiiskkkGααααααααααααααααααααααααααα,,,,,,,,,,,,,,,det2122212212221211121∑∑∑===---==)⇒法一:由上页证明推理过程立即得证。

法二:当()0,,,det21=sGααα 时,()sGααα,,,21的行向量组线性相关,因此存在不全为零的实数12,,,sk k k,使1,0,1,2,,sii ji kj sαα===∑ .即1,0,1,2,,siiji k j sαα===∑ .故11,0ssiiiii 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 ααααα=≤∏,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 ααααα=≤∏.(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21m ax ()()(),;,1,2,,bb i 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G ram 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∀∈,1niii a ξα==∑,1niii b ηα==∑,则1),,1,2,,i i a i n ξα== .2)1,ni ii a b ξη==∑.3)2,ξξξ=⇒=4)(,)d ξηξη=-=.设W 是欧氏空间V 的有限维子空间,则V W W ⊥=⊕.,,,V W Wξξηζηζ⊥∀∈=+∈∈,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 ηξγγξγγξγγ=+++ .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:22,1im i 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 mi ηξαα=∑=.因此由22ηξ≤知22,1im i 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,,11iim m i i ξαξγ=∑∑== .。

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