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线性代数之——正交向量与子空间

线性代数之——正交向量与子空间

作者: seniusen | 来源:发表于2018-11-20 13:45 被阅读20次

    1. 正交子空间

    两个向量垂直,意味着 v^Tw=0

    两个子空间 \boldsymbol V\boldsymbol W 是正交的,如果\boldsymbol V 中的每个向量 v 都垂直于 \boldsymbol W 中的每个向量 w

    想象你处在一个房间里,那么地面是一个子空间 \boldsymbol V,两面墙的交线是另一个子空间 \boldsymbol W,这两个子空间是正交的。

    两面看起来垂直的墙不是正交的,因为它们相交于一条直线,这条直线同时存在于两个子空间,它不可能自己垂直于自己。

    两个 \boldsymbol R^3 空间中的二维平面不可能正交,当两个子空间的维数之和大于整个空间的维数时,这两个子空间肯定不是正交的。

    如果一个向量同时位于两个正交的子空间内,那这个向量一定是零向量,只有零向量自己垂直于自己

    零向量是零空间和行空间的唯一交点,并且零空间和行空间是 \boldsymbol R^n 中正交的两个子空间。

    Ax=0 可得,行空间中的每个向量和零空间中的每个向量都是垂直的,因此它们是正交的子空间。

    另一方面,A^Ty 是对 A 的行的线性组合,那么有

    x^T(A^Ty) = (x^TA^T)y = (Ax)^Ty = 0

    即,所有 A 的行的线性组合都垂直于 x

    左零空间和列空间是 \boldsymbol R^m 中正交的两个子空间。

    2. 正交补

    基本空间不仅仅是正交的,它们的维数也刚刚好。行空间的维数为 r,零空间的维数为 n-r,和为 n。列空间的维数为 r,左零空间的维数为 m-r,和为 m

    \boldsymbol R^3 空间中的两条直线也可以是垂直的,但它们不可能是一个 3×3 矩阵的行空间和零空间。

    一个子空间 \boldsymbol V正交补(orthogonal complement)包含所有垂直于 \boldsymbol V 的向量 ,称为 \boldsymbol V^\perp

    由这个定义,那么零空间 N(A)\boldsymbol R^n 中行空间 C(A^T) 的正交补,左零空间 N(A^T)\boldsymbol R^m 中列空间 C(A) 的正交补。

    补的意思是说每个向量 x,都可以表示为行空间分量 x_r 和零空间分量 x_n 的和,那么有:

    Ax_n =0
    Ax_r =Ax

    所有的向量都去到了列空间,乘以 A 后没有做其它的事情。

    而且,任何列空间中的向量 b 都来自于行空间中的唯一一个向量。如果有 Ax_r = Ax_r',那么 x_r-x_r' 就位于零空间中,而且它也位于行空间中,所以它一定为零向量,也就是 x_r=x_r'

    3. 基和子空间

    任何 \boldsymbol R^n 空间中的 n 个不相关向量一定扩充出 \boldsymbol R^n 空间,因此它们是一个基。

    任何扩充出 \boldsymbol R^n 空间的 n 个向量一定是不相关的,因此它们是一个基。

    如果 A 中的 n 列是不相关的,则它们扩充出 \boldsymbol R^n 空间,因此 Ax=b 是可解的。

    如果 n 列扩充出 \boldsymbol R^n 空间,则它们是不相关的,因此 Ax=b 有唯一解。

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