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第16课 投影矩阵和最小二乘

第16课 投影矩阵和最小二乘

作者: rascalpotato | 来源:发表于2019-10-29 13:10 被阅读0次

投影矩阵P=A(A^TA)^{-1}A^T

① 如果向量\vec{b}A列空间里,则投影结果Pb=b

② 如果\vec{b}垂直于A列空间(可买想象成一个平面),此时Pb=0b最近,即\vec{b}的投影点。一般情况 下向量会有一个分量列空间里,另一个分量则和列空间垂直

投影矩阵起的作用保留第一部分,去掉第二部分。

从第二部分开始,

什么向量会垂直于列空间?在A转置的零空间里的向量

怎么知道一定会得到0?

\vec{b}垂直于列空间究竟是什么意思?

如果它垂直所有列,它会在其他某个空间里

②证明:

​ 如果b \bot C(A)b就在N(A^T)里。如果bN(A^T)里,则有A^Tb=0 ,可推以下:

​ 投影矩阵P乘以b的表示为:
Pb = A(A^TA)^{-1}A^Tb = A(A^TA)^{-1}(A^Tb) = A(A^TA)^{-1}0 = 0

①证明:

C(A)里的向量就是Ax=b可推如下:
Pb = A(A^TA)^{-1}A^TAx = A\underbrace{(A^TA)^{-1}(A^TA)}_{相互抵消}x = Ax

投影矩阵的作用:

投影

P是投影矩阵,(I-P)也是投影矩阵:
b=p+e\\ p=Pb\\ e=(I-P)b

最小二乘:

  • 投影向量p和误差向量e的和是b
  • pe相互垂直,点积为零
  • e垂直C(A)

线性代数的性质:

​ 如果A各列线性无关,A^TA是可逆的

​ 假设:A^TAx=0​

​ 目标:证明A^TS可逆

x只有零解,所以只需证明x一定是零向量

方程:
\underbrace{x^TA^T}_{Ax向量的转置}Ax = 0 = \underbrace{(Ax)^T(Ax)}_{向量长度的平方}\\ \rightarrow Ax = 0 \\ if(A的线性无关且Ax=0)\rightarrow x = 0

相互垂直的各列一定是线性无关的

相互垂直的单位向量(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)

标准正交向量组

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