1-1-向量内积正交
引言
第一章
基础知识
向量的内积、正交等概念矩阵相似变换、正交变换概念
:标准特征问题基本性质向量正交化方法(G-S方法)
矩阵三角分解、QR分解*
(* 通过H变换和Givens变换实现QR分解)
这些基础知识在后面具体方法中都会用到,因此首先介绍这些内容。
本章介绍
第一节向量的内积和正交
一、线性空间子空间
1、:n 维实向量{x}的全体(集合)
称为n 维线性空间,记为R n
则 x Rn
称为实空间:n 维复向量{x}的全体,记为C n,则
x C
n
称为复空间。
另外:R
m n是m×n阶实矩阵 A 集合。
C
m n
是m×n阶复矩阵 A 集合。
R
m n
和
C
m n
均为线性空间。
均为
线性
空
间
第一节向量的内积和正交
2、子空间的概念设有
m n 个向量: x1 x2 xm R
n
由这m 个向量的任何线性组合所构成的集合:
称为Rn
的由
x1 x2 xm 所生成的子空间,
记为
span x1 xm
生成/张成
x1 xm
称为子空间生成向量。
第一节向量的内积和正交
子空间的维数= m
即
span x1 , x2 , xm
是Rn
的一个m维子空间。
二、向量的内积和正交
1、向量内积的定义①设有
x , y R
n
在实数域线性空间中定义内积:
则 x , y y T
x xiyi
在
Rn
中定义了内积的向量集合
—称为n 维欧几里德空间
(或称为内积空间)
第一节向量的内积和正交
②
如设
x , y C
n
在复数域上两向量内积定义:
则
x , y y H
x xii
(复数域上n 维线性空间Cn
内积定义)
则C
n
称为酉空间。
式中
y
H
11 n ——转置共轭。
2、内积的性质(共4条)(1)对称性质
第一节向量的内积和正交
x , y y , x x , y y,x——实数域——复数域
(2)线性性质
Rn: x , y x , y x , y x , y 第一节Cn
: x , y x , y
向量的证:内 x , y y,x积 和正 y ,xx , y
交
为实数
——实数域
复数, C
1)得)
证毕。
(由性质(
(3)结合性
x y ,z x ,z y ,z
第
一节向量的内积和正交
(4)正定性
x , x 0
当
x 0
时,内积>0
当且仅当 x 0时,
x , x 0
有了“内积”定义,我们就可以定义向量的模和向量的夹角。
、向量的模、夹角与正交
①向量的模(或长度,或欧几里德范数)第一节向量的内积和正交
定义:
例如:则模:
1x 2
2 x , x
x1 111 , x2 1
42
x1 2
x2 2
第一节向量的内积和正交
②向量的夹角
由Schwarz (许瓦兹)不等式
x , y x 2
y
2
即:两向量内积绝对值≤两向量模的乘积。
即:
x , y
x2 y 1
2
第一节向量的内积和正交
cos 1
则cos
x , y
x1
2 y 2
Schwarz不等式定义两向量 x 和 y
x , y arccos
x , y x2 y2
y 角描述了两向量之间的相关程度。
x
因此,可根据之间的夹角:
第一节向量的内积和正交
可见:二向量之间的夹角越小,其相关程度越大;
当θ为零时,二向量相互平行—线性相关。
即
x , y cos 1
1 0
y
x 当θ
2
时, x , y y
T
x 0
反之,若
x , y y T
x 0
则θ
2
x
两向量正交!
第一节向量的内积和正交
③两向量正交的概念(由内积定义引出)定义:设
x , y R
n
(Rn
向量空间)
若
x , y 0
则称
x 与 y 正交。
记为
x y 特别当 x 2
y 2
1时,且
x y
称
x 与 y 相互规范正交.(规一化!)
说明:复数域上n维线性空间
C
n
中向量的模、
Rn中完全相同。不再重复叙述。
向量间夹角与两向量正交的概念与
第一节向量的内积和正交
∵工程实际一般要求特征问题为
K M
称为广义特征问题。
因此需引出广义加权内积、加权规范化和加权正交等概念。这里的权表现为质量矩阵。
设[M]是正定的对称质量矩阵
M R
n n
,
x , y 思考:
R
n
正定矩阵?
1、广义内积定义
M x , y y T
M x
n
n
mijxjyi x , y i 1j 1M
第一节向量的内积和正交
可以证明:当[M]对称正定时,即
M
M
广义内积满足前面内积的4条性质,否则将不具有前4条性质!
2、广义模定义:
x
M
x , x 12M
M x , x
12
1
x
T
M x
2
3、广义正交定义:
当 x , y M 0时,称
x 与 y 广义正交,即
y T
M x 0
第一节向量的内积和正交
4、正交组及规范正交组①若m 个向量
x1 , x2 , xm
中两两相互正交,即:
xi , xj 0
即
xj
T xi 0
xi , xj M
0即
x
j
T
M xi 0
则
x1 , x2 , ,
xm 构成了正交组。
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