线性代数(六)正交性
文章目录
- 一:内积、长度、正交性
- 1.1内积
- 1.2长度
- 1.3正交向量
- 1.4总结
- 二:正交集
- 2.1定义
- 2.2定理--正交基
- 2.3正交投影
- 2.4单位正交集
- 三:正交矩阵
- 3.1单位正交列向量
- 3.2性质
- 3.3正交矩阵初入门
- 四:拉格姆-施密特方法
- 4.1定义
- 4.2步骤
- 4.3例子
- 4.4QR分解
一:内积、长度、正交性
1.1内积
1.定义:
2.定理:
注:从上面的性质可以简单总结出其是符合“对加法、对乘法封闭的”。
1.2长度
1.定义:
2.单位向量
3.n维空间的距离
1.3正交向量
注:补充定理
1.4总结
以上比较简单,但是有时候总是忘,可能是年纪大了,留着简单回顾吧!!!!!!!!!
二:正交集
2.1定义
2.2定理–正交基
注:因为正交基的优越性,其必然是在当前子空间的线性无关集,所以两两正交,从而对于子空间内的任一个由其表示的向量已知的时候,对于权重由于线性无关集的正交性从而比较容易求出,了解即可!!!!
2.3正交投影
注:这部分简单总结如下,一个向量往另一个向量(所在直线的所有)投影的过程。
几何解释:
注:这部分则是将投影和正交基结合起来,可以看到定理5其实就是投影的权重系数,所以一个n维空间的向量可以由其空间的n个正交基表示,这也就是线性表示!!!!!!!!!!
2.4单位正交集
注:其实就是标准正交基!!
三:正交矩阵
3.1单位正交列向量
注:此时,不是单位正交矩阵,因为不是方阵!
3.2性质
注:
具体证明参照例题,P340页自己看书吧。
3.3正交矩阵初入门
正交矩阵: 一个可逆的方阵,并且转置矩阵等于逆矩阵。—行向量组是正交集、列向量组是正交集。
当矩阵是方阵的时候,上面的定理6和定理7就非常有用了,对于定理6:此时的矩阵就是标准正交矩阵。
注: 正交矩阵在第七章节会发挥更大的作用,现在了解即可,第七章见---------------待
四:拉格姆-施密特方法
4.1定义
注:这里每个向量都是n维的,但是根据向量的个数,可以构造其不同子空间下的正交基和标准正交基~
4.2步骤
注:标准正交基则在其基础上进一步做单位向量即可,了解即可-----------------证明见参考书吧~~~
4.3例子
注:给出两个例子,有兴趣自己看看吧。
4.4QR分解
注:知道得了。。。。。。
参考书籍:线性代数及其应用(原书第5版)
书籍下载:https://download.csdn.net/download/qq_37534947/13115301
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