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.
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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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