线代:施密特正交化
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从线性无关向量组
到正交向量组
采取的方法就是正交化方法
可以看出一定的规律。
以下图为例
首先,确定了一个基准,也就是a1。这一步是很关键的,没有参考也就谈不上描述了。
然后就是神奇的构造过程。
向量可看做是从原点引出的,所以两向量必有一公共点,也就是原点。所以这两个向量必确定一个平面。注:考虑两向量线性无关,所以不存在共线的情况。
对于平面向量,可以进行正交分解。对于a2,它可以分解为沿b1方向和垂直于b1方向的两个分量。于是考虑到可以考虑将b1方向的分量去除,这样就得到了⊥b1的向量,也就实现了正交化的目的。
具体的做法
先分解,再减去线性相关的分量,得到的就是正交的分量。
至于三维,四维,乃至n维向量,没有区别
最后,进行单位化,除以模长,得到单位向量。
这几天有了新的理解,关于 向量内积
在傅里叶级数的理解一文中,使用了内积来求分量,是一个不错的方法。介绍于下:
对于标准正交基:
对于正交基,无非是添上了系数,仍然反映坐标。
从而就很好理解了。
到正交向量组
采取的方法就是正交化方法
可以看出一定的规律。
以下图为例
首先,确定了一个基准,也就是a1。这一步是很关键的,没有参考也就谈不上描述了。
然后就是神奇的构造过程。
向量可看做是从原点引出的,所以两向量必有一公共点,也就是原点。所以这两个向量必确定一个平面。注:考虑两向量线性无关,所以不存在共线的情况。
对于平面向量,可以进行正交分解。对于a2,它可以分解为沿b1方向和垂直于b1方向的两个分量。于是考虑到可以考虑将b1方向的分量去除,这样就得到了⊥b1的向量,也就实现了正交化的目的。
具体的做法
先分解,再减去线性相关的分量,得到的就是正交的分量。
至于三维,四维,乃至n维向量,没有区别
最后,进行单位化,除以模长,得到单位向量。
这几天有了新的理解,关于 向量内积
在傅里叶级数的理解一文中,使用了内积来求分量,是一个不错的方法。介绍于下:
对于标准正交基:
对于正交基,无非是添上了系数,仍然反映坐标。
从而就很好理解了。
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