2第二节 标准正交基

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标准正交基

标准正交基


A1
,
A2
,
An
, An En
(8)
练习:
1.设1 (0,1,1,0,0),2 (1,1,0,1,0),3 (4,5,0,0,1). 求L(1, 2 ,3 )的一个标准正交基.
答案:
标准正交基为:
1
1 2
(0,1,1,0,0), 2

1 10
因为 m n,
所以必有向量 不能被 1,2, ,m 线性表出,
作向量 m1 k11 k22 kmm ( 0)
ki R 待定.
证明续: 从正交向量组的性质知
(i ,m1 ) ( ,i ) ki (i ,i ), i 1, 2, , m.
证明 设有一组数 k1, k2 , , kr使得
k11 k22 krr 0 等号两边的向量分别和1作内积
k11 k22 krr , 1 0, 1 展开得 k1 1,1 k2 2,1 kr r ,1 0
L(1, 2 , , i ) L(1,2, ,i ), i 1, 2, , n
证: 基本方法─逐个构成出满足要求的 1,2 ,
首先,可取
1

1
| 1
|1
.
,n .
证明续:
一般地,假定已求出 1,2 , ,m 是单位正交的 ,且
L(1, 2 , , i ) L(1,2 , ,i ), i 1, 2, , m (4) 当 m n 时,因为有 m1 L(1, 2 , , m ), 由(4)知 m1不能被 1,2 , ,m线性表出.
于是取
ki

( ,i ) , (i ,i )

标准正交基

标准正交基

ki R 待定.
§2 标准正交基
从正交向量组的性质知
( i , m1 ) ( , i ) ki ( i , i ),
于是取
( , i ) ki , ( i , i )
i 1,2, , m .
i 1,2, , m ,
可得 ( i , m 1 ) 0 ,
( i , j ) 1 i j, 0 i j

i , j 1,2,, n
(1)
③ n 维欧氏空间V中的一组基 1 , , n 为标准正交基 当且仅当其度量矩阵 A ( i , j ) En . ④ n 维欧氏空间V中标准正交基的作用: 设 1 , , n为V的一组标准正交基,则
§2 标准正交基
例2. 在 R[ x ]4 中定义内积为
( f , g ) f ( x ) g( x )dx
1 1
求 R[ x ]4 的一组标准正交基. (由基 1, x , x 2 , x 3 出发作正交化)
2 3 1, x , x , x 解: 取 1 2 3 4
§2 标准正交基
3
3 x i y j z k , x i y j z k R 设 1 1 1 2 2 2 ① 从 ( , i ) x1 , ( , j ) y1 , ( , k ) z1 得 ( , i ) i ( , j ) j ( , k ) k
2 再单位化得标准正交向量组 1 ,2 ,,m .
i
1 | i |
i , i 1,2,, m
§2 标准正交基
例1. 把 1 (1,1,0,0), 2 (1,0,1,0),

9.2__标准正交基

9.2__标准正交基
特别地,由单个非零向量所成的向量组也是 正交向量组.
2. 正交向量组的性质
定理1 正交向量组是线性无关的.
证明 设 1 , 2 , … , m 是一正交向量组,
k1 , k2 , … , km 是 m 个实数,且有
k1 1 + k2 2 + … + kmm = 0 .
用 i 与等式两边作内积,得
ki (i , i ) = 0 . 由 i 0,有 (i , i ) > 0 ,从而
则 xi = (i , ) ( i = 1, 2, … , n ) .
证明
(i , ) = (i , x1 1 + x2 2 + … + xn n )
= (i , x11) + … + (i , xii ) + … + (i , xnn ) = x1(i , 1) + … + xi(i , i ) + … + xn(i , n )
这个表达式正是几何中向量的内积在直角坐标系中
的坐标表达式的推广.
注意
1)应该指出,内积的表达式 (2) , 对于任一组标准 正交基都是一样的. 这说明了,所有的标准正交基 在欧氏空间中有相同的地位. 在下一节,这一点将 得到进一步的说明. 2)特别地,在欧氏空间的任一标准正交基下,有
| | x12 L xn2
第九章 欧几氏空间
§1 定义与基本性质 §5 子空间
§2 标准正交基
§6 对称矩阵的标准形
§3 同构 §4 正交变换
§7 向量到子空间的 距离─最小二乘法
第二节 标准正交基
主要内容
定义 标准正交基的求法 正交矩阵
一、定义

标准正交基的求法

标准正交基的求法

标准正交基的求法在线性代数中,标准正交基是指一个向量空间中的一组基,其中每个向量都是单位向量,并且每个向量都与其他向量正交。

标准正交基在计算机图形学、信号处理和量子力学等领域中都有广泛的应用。

本文将介绍标准正交基的求法。

1. Gram-Schmidt正交化过程Gram-Schmidt正交化过程是求解标准正交基的一种常用方法。

该方法的基本思想是将原始向量空间中的基向量逐一正交化,得到一组正交基向量,然后将这些向量单位化,得到标准正交基向量。

具体步骤如下:假设有一组线性无关的向量{v1, v2, ..., vn},要求得它们的标准正交基。

1)将第一个向量v1单位化,得到u1:u1 = v1 / ||v1||其中||v1||表示向量v1的模长。

2)对于第二个向量v2,先将它在u1上的投影p2计算出来:p2 = (v2 · u1)u1其中·表示向量的点积运算。

然后将v2减去它在u1上的投影,得到一个新的向量w2:w2 = v2 - p23)将w2单位化,得到u2:u2 = w2 / ||w2||4)对于第三个向量v3,先将它在u1和u2上的投影p3计算出来:p3 = (v3 · u1)u1 + (v3 · u2)u2然后将v3减去它在u1和u2上的投影,得到一个新的向量w3:w3 = v3 - p35)将w3单位化,得到u3:u3 = w3 / ||w3||以此类推,直到求得所有的标准正交基向量。

2. QR分解QR分解是另一种求解标准正交基的方法。

该方法的基本思想是将原始向量空间中的基向量通过正交矩阵Q变换成一组正交基向量,然后将这些向量单位化,得到标准正交基向量。

具体步骤如下:假设有一组线性无关的向量{v1, v2, ..., vn},要求得它们的标准正交基。

1)将这些向量组成一个矩阵A:A = [v1 v2 ... vn]2)对矩阵A进行QR分解,得到正交矩阵Q和上三角矩阵R:A = QR其中Q的列向量就是标准正交基向量。

标准正交基怎么求

标准正交基怎么求

标准正交基怎么求标准正交基是线性代数中的重要概念,它在向量空间的正交性质和标准化表示方面起着关键作用。

那么,接下来我们就来探讨一下标准正交基的求解方法。

首先,我们需要明确标准正交基的定义。

在n维实内积空间中,如果向量组{v1, v2, ..., vn}满足以下两个条件,一是向量组中的向量两两正交,即vi·vj=0(i≠j),二是向量组中的每一个向量的模长为1,即||vi||=1,则称向量组{v1, v2, ..., vn}为标准正交基。

接下来,我们来讨论标准正交基的求解方法。

一般来说,求解标准正交基的方法有Gram-Schmidt正交化方法和矩阵的特征值分解方法。

首先是Gram-Schmidt正交化方法。

对于给定的线性无关向量组{u1, u2, ..., un},我们可以通过以下步骤来求解标准正交基:1. 取第一个向量v1=u1,进行标准化处理,即v1=u1/||u1||。

2. 对于第i个向量ui,我们可以通过以下公式来求解vi:vi=ui-Σ(j=1 to i-1)(ui·vj)·vj。

然后进行标准化处理,即vi=vi/||vi||。

3. 重复以上步骤,直到求得n个标准正交向量{v1, v2, ..., vn}。

其次是矩阵的特征值分解方法。

对于给定的矩阵A,我们可以通过以下步骤来求解标准正交基:1. 首先,求解矩阵A的特征值和对应的特征向量。

2. 将特征向量进行标准化处理,即将每个特征向量除以其模长。

3. 如果A是对称矩阵,那么它的特征向量是两两正交的,我们可以直接将它们作为标准正交基。

需要注意的是,对于一般的矩阵,其特征向量未必是两两正交的,所以在使用特征值分解方法求解标准正交基时,需要进行额外的正交化处理。

综上所述,我们可以通过Gram-Schmidt正交化方法和矩阵的特征值分解方法来求解标准正交基。

在实际应用中,我们可以根据具体情况选择合适的方法来求解标准正交基,以满足我们的需求。

4-2标准正交基

4-2标准正交基
3
α1,α2,…,αm两两正交,则称α1,α2,…,αm是V的 , 两两正交, , 的 , 又都是单位向量, 一个正交基;如果α1,α2,…,αm又都是单位向量, 一个正交基; 正交基 的一个标准正交基 则称α1,α2,…,αm是V的一个标准正交基. , 的一个标准正交基.
定义4.7 定义4.7 设α1,α2,…,αm是欧氏空间 的一个基.如果 , 是欧氏空间V的一个基.
1 1 1 1 1 1 α 3 = ,− ,0, ,0 为R4的一个基 ,α 4 = − , , 的一个基. 2 2 2 2 2 2
T T
说明 1)自然基 1,e2,…,en是Rn标准正交基. 标准正交基. )自然基e ,
T
T
4
3)向量空间V的任意向量α ,在V中的一个标准正交基 )向量空间 的任意向量 中的一个标准正交基 α1,α2,…,αm下的坐标为: = k α + k α + L + k α , 下的坐标为: α
由单位向量组成的正交向量组称为标准正交向量组. 由单位向量组成的正交向量组称为标准正交向量组. 标准正交向量组
2
正交向量组是线性无关的. 定理4.2 正交向量组是线性无关的. 定理 , 是正交向量组, 证 设α1,α2,…,αm是正交向量组,并有一组数使 k1α1 + k2α2 + … + kmαm= 0. , , , )对上式的两边做内积, 用αi(i=1,2,…,m)对上式的两边做内积,得 <k1α1 + k2α2 + … + kmαm ,αi >= <0 ,αi> 0 k1<α1, αi> + k2<α2, αi> + … + km<αm, αi>= 0 因α1, α2, …, αm两两正交, 所以<αi, αj>= 0( i ≠ j, ), 两两正交 所以 , 故 ki<αi,αi>=0,(i=1,2,…,m) , , , , ) 所以< 因αi ≠ 0,所以 αi,αi>≠0,故ki =0(i=1,2,…,m). , ( , , , ) 于是向量组α1,α2,…,αm线性无关 , 线性无关.

§2 标准正交基

§2 标准正交基

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结束
注3 若基 1, 2 ,, n 满足:
1, i j, ( i , j ) ij 0, i j.
则它就是一组标准正交基. 综上可知,一组基为标准正交基的充分必要条件 是:它的度量矩阵为单位矩阵.
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结束
注4 设基 1, 2 ,, n 的度量矩阵为A,则 A 为
x11 x2 2 xn n ,
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结束
注7 标准正交基下的向量内积的计算
在标准正交基 1 , 2 ,, n 下,
x11 x2 2 xn n ,
y11 y2 2 yn n .

( , ) x1 y1 x2 y2 xn yn X TY .
推论 在n维欧氏空间中,两两正交的非零向量
不可能超过n个.
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定义6
在n维欧氏空间中,由n个向量组成的正交向量 组称为正交基; 由单位向量组组成的正交向量组称 为标准正交基.
注1 对一组正交基进行单位化就可得到一组标
准正交基. 注2 设 1, 2 ,, n 是一组标准正交基,由定义, 有 1, i j, ( i , j ) ij 0, i j.
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注6 向量在标准正交基下的坐标
设 1 , 2 ,, n 为V 的一组标准正交基,则任一向 量 V , 则 ( , 1 )1 ( , 2 ) 2 ( , n ) n . 事实上,设
两边同时与 i 作内积,即得 xi ( , i ), i 1,2,, n.
§2 标准正交基

标准正交基

标准正交基

标准正交基是一种常用的几何概念,它表示空间中的基本向量,可以用来描述物体的形状、大小和位置。

正交基是一个基本的几何空间,由三个互相垂直的向量组成,它们之间互相垂直,每个向量不同。

这三个向量构成一个正交基,它们构成一个标准正交基。

标准正交基是在几何学中经常使用的一种基本概念,它可以帮助我们理解物体的外观和位置,以及物体之间的关系。

它由三个基本的向量组成,这三个向量构成一个正交基,它们之间的比例是一样的,以此来确定物体的位置和形状。

正交基可以把空间划分成一个个小块,这些小块构成一个坐标系,以便我们可以轻松地把物体放到一个特定的位置。

正交基也可以用来表示几何图形,因为它们可以描述物体的形状和位置,所以可以用来表示图形。

例如,正交基可以用来描述三角形、多边形等,可以把它们划分成若干个小正方形,这样就可以得到几何图形的形状和位置。

总之,标准正交基是一种几何概念,它由三个相互垂直的向量构成,可以用来描述物体的形状、大小和位置,以及用来表示几何图形。

正交基可以把空间划分成若干个小块,这样就可以轻松地把物体放到一个特定的位置。

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事实上,设
α=x1ε1 +x2ε2+…+xnεn.
用εi与等式两边作内积,即得 xi=(εi, α), (i=1,2, …, n).
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在标准正交基下,内积有特别简单的表达式. 设
α=x1ε1+x2ε2+…+xnεn.
β=y1ε1+y2ε2+…+ynεn. 那么
(α, β)=x1y1+x2y2+…+xnyn=XTY.
ATA=E
即得
AAT=E
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写出来就是
1 ,当 i j ;
ai1a j1 ai2a j2

aina jn


0
,当
i

j.
(7)
(5)式是矩阵列与列之间的关系,(7)式是矩阵行与
行之间的关系. 这两组关系是等价的.
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例2 考虑定义在闭区间[0, 2π]上一切连续函数所作 成的欧氏空间C[0, 2π]. 函数组
k1α1+k2α2+…+kmαm=0 . 用αi (i=1,2, …, m)与等式两边作内积,即得
ki(αi , αi)=0 .
由αi ≠0 ,有(αi , αi)>0 ,从而ki=0 (i=1,2, …, m). 这 就证明了a1, a2,…,am是线性无关的. 证毕.
这个结果说明,在n 维欧氏空间中,两两正交 的非零向量不能超过n个.
3

(1,
1,
1,
1).
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第二步再单位化,便得到单位正交的向量组为
1


1 ,
2
1 , 0, 0, 2
2

1 , 6
1 ,
6
2 , 0, 6
3

1, 12
1, 12
1, 12
3 , 12
3


1 2
,

1 2
,
1,cos x,sin x, ,cos nx,sinnx, .
构成C[0, 2π]的一个正交组.
把上面的每一向量除以它的长度, 就得到C[0,2π] 的一个标准正交组:
1 , 1 cos x, 1 sin x, , 1 cos nx, 1 sinnx, .
2



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例3 欧氏空间Rn的基
(αi, αm+1)=(β, αi)-ki(αi, αi), (i=1,2, …, m) .

ki

( ,i ) (i ,i )
,(i

1,2,
, m).
返回
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(αi, αm+1)=0, (i=1,2, …, m) .
由β的选择可知,αm+1≠0. 因此a1, a2,…,am,αm+1是
第二节 标准正交基
一、标准正交基
定义5 欧氏空间V的一组非零的向量,如果它们 两两正交,就称为一个正交向量组.
应该指出,按定义,由单个非零向量所成的向 量组也是正交向量组. 以下讨论的正交向量组都是 非空的.
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结论 正交向量组是线性无关的. 证明 设正交向量组 a1, a2,…,am 有一线性关系
由归纳法原理,定理2得证.
证毕.
应该指出,定理中的要求 L(ε1,ε2,…,εi)=L(η1,η2,…,ηi),i=1,2, …,n.
就相当于由基ε1,ε2,…,εn到基η1,η2,…,ηn的过渡矩 阵是上三角形的.
定理2中把一组线性无关的向量变成一单位正
交向量组的方法在一些书和文献中称为施密特
(Schimidt)正交化过程.
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a1, a2,…, am , β1, β2,…,βk . 成为一组正交基.
现在来看n-m=k+1的情形. 因为m<n ,所以
一定有向量β不能被a1, a2,…,am线性表出,作向量 αm+1=β-k1α1-k2α2-…-kmαm .
这里k1, k2,…,km是待定系数. 用αi与αm+1作内积,得
一正交向量组,根据归纳法假定,a1,…,am,αm+1可
以扩充成一正交基.
证毕.
应该注意,定理的证明实际上也就给出了一 个具体的扩充正交向量组的方法. 如果从任一个 非零向量出发,按证明中的步骤逐个地扩充,最 后就得到一组正交基. 再单位化,就得到一组标 准正交基.
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在求欧氏空间的正交基时,常常是已经有了 空间的一组基,对于这种情形,有下面的结果:
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这个事实的几何意义是清楚的. 例如,在平面上 找不到三个两两垂直的非零向量;在空间中,找 不到四个两两垂直的非零向量.
从解析几何中看,直角坐标系在图形度量性 质的讨论中有特殊的地位. 在欧氏空间中,情况 是相仿的.
定义6 在n维欧氏空间中,由n个向量组成的正交 向量组称为正交基;由单位向量组成的正交基称 为标准正交基组.
(i)
i (0, ,0, 1 ,0, ,0) i 1,2, ,n 是Rn的一个标准正交基.
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显然
m
m1 m1 ( m1 ,i )i . i 1
ξm+1≠0,且 (ξm+1, ηi)=0,i=1,2, …,m.

m1

m1 | m1
|
.
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η1,η2,…,ηm,ηm+1 就是一单位正交向量组. 同时
L(ε1,ε2,…,εm+1)=L(η1,η2,…,ηm+1).

(1 2
,

1 2
, 1,
0),
3

3

(3 , 1 ) (1, 1)
1

(3 , (2,
2 ) 2 )
2

(
1 3
,
1 3
,
1 3
,
1),
4

4

(4 , 1 ) (1, 1)
1

(4 , 2 ) (2 , 2 )
2

(4 , (3,
3) 3 )
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对一组正交基进行单位化就得到一组标准正交基.
设ε1,ε2,…,εn是一组标准正交基,由定义,有
1 ,当 i j;
(i , j )

0,当i

j.
(1)
显然,(1)式完全刻画了标准正交基的性质. 换句话说
结论 一组基为标准正交基的<=>是它的度量矩 阵为单位矩阵.
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(6)
或者
A-1=AT .
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我们引入 定义7 n级实数矩阵A称为正交矩阵,如果ATA=E .
因此,以上分析表明,由标准正交基到标准正交 基的过渡矩阵是正交矩阵;反过来,如果第一组基 是标准正交基,同时过渡矩阵是正交矩阵,那么第 二组基一定也是标准正交基.
最后我们指出,根据逆矩阵的性质,由
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例1 把 1 (1,1,0,0),2 (1,0,1,0),3 (1,0,0,1),4 (1,1,1,1) 变成单位正交的向量组.
解 第一步把它们正交化,得
1 1 (1, 1, 0, 0),
2

2

(2 , 1 ) (欧氏空间中任一个正交向量组都能扩 充成一组(标准)正交基.(称为正交基扩充定理)
证明 设a1, a2,…,am是一个正交向量组,我们对 n-m作数学归纳法.
当n-m=0时,a1, a2,…,am就是一组正交基了.
假设n-m=k时定理成立,也就是说,可以找 到向量β1, β2,…,βk ,使得
j.
(4)
矩阵 A 的各列就是 η1,η2,…,ηn 在标准正交基
ε1,ε2,…,εn下的坐标. 按公式(3), (4)式可以表示为
1 ,当 i j ; a1ia1 j a2ia2 j ani anj 0 ,当 i j .
(5)
(5)式相当于一个矩阵的等式
ATA=E ,
定理2 对于n维欧氏空间中任意一组基 ε1,ε2,…,εn,
都可以找到一组标准正交基η1,η2,…,ηn,使 L(ε1,ε2,…,εi)=L(η1,η2,…,ηi),i=1,2, …,n.
证明 设 ε1,ε2,…,εn是一组基,我们来逐个地求出
向量η1,η2,…,ηn .
首先,可取
1

|
1
1
|
1
a11 a12
(1,2 ,
,n )

(1,2 ,
,

n
)
a21 an1
a22 an2

a1n a2n ann
返回
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因为η1,η2,…,ηn是标准正交基,所以
1 ,当 i j;
(i , j )

0
,当i

.
一般地,假定已经
求出η1,η2,…,ηm ,它们是单位正交的,具有性质
返回
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L(ε1,ε2,…,εi)=L(η1,η2,…,ηi),i=1,2, …,m.
下一步求ηm+1. 因为L(ε1,ε2,…,εm)=L(η1,η2,…,ηm),所以εm+1不
能被线性表出. 按定理1证明的方法,作向量
(3)
这个表达式正是几何中向量的内积在直角坐标系
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