矩阵论——正交向量

2023-11-16

向量正交:向量 u u u与向量 v v v正交 ⟺ u ⋅ v = 0 ⟺ u ⊥ v \Longleftrightarrow u\cdot v = 0\Longleftrightarrow u\bot v uv=0uv
子空间正交:子空间S与子空间T正交 ⟺ \Longleftrightarrow S中的每个向量与T中的每个向量均正交.
基正交

四个基本子空间的关系在这里插入图片描述

左侧将 R n R^n Rn划分为两个子空间 ⟷ \longleftrightarrow 行空间和零空间在 R n R^n Rn内互为正交补充1.
右侧将 R m R^m Rm划分为两个子空间 ⟷ \longleftrightarrow 列空间和左零空间在 R m R^m Rm内互为正交补充.
行空间与零空间正交,列空间与 A T A^T AT的零空间正交。
零向量和任意向量正交。


  1. 零空间包含所有垂直于行空间的向量。 ↩︎

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

矩阵论——正交向量 的相关文章

  • 17. 线性代数 - 矩阵的逆

    文章目录 矩阵的转置 矩阵的逆 Hi 您好 我是茶桁 我们已经学习过很多关于矩阵的知识点 今天依然还是矩阵的相关知识 我们来学一个相关操作 矩阵的转置 更重要的是我们需要认识 矩阵的逆 矩阵的转置 关于矩阵的转置 咱们导论课里有提到过 转置
  • cuBLAS【CUDA专门用来解决线性代数运算的库】

    cuBLAS是CUDA专门用来解决线性代数运算的库 分为三个级别 Lev1向量乘向量 Lev2矩阵乘向量 Lev3矩阵乘矩阵 此外 cuBLAS库还包含一些功能和状态结构函数 学习网站为 参考资料 四 cuBLAS与cuDNN
  • 应用MATLAB求解线性代数题目(五)——特征值与特征向量

    目录 特征值和特征向量 相似矩阵 orth 将矩阵正交规范化 特征值和特征向量 我们先看一下特征值和特征向量的定义 可见 特征值可以通过特征方程 行列式 求得 则特征值与特征向量只存在于方阵中 根据MATLAB中的帮助文档 help eig
  • 数学建模之灰色关联分析(GRA)

    本文参考的是司守奎 孙兆亮主编的数学建模算法与应用 第二版 灰色关联分析不仅能够用做关联分析 也能够用于评价 其具体分析步骤如下 第一步 需要确定评价对象和参考数列 评价对象一般指的就是待分析的各个特征组 例如需要评价一个同学的成绩 那么他
  • 刚体动力学

    文章目录 刚体状态 将某个物体从局部坐标系变化到全局坐标系 对时间求导 对矩阵求导 惯性 刚体属性 1 质心 计算方法 体素法 直接计算法 四面体体积 四面体的中心 2 惯性张量 世界坐标系中的惯性变量 刚体运动 力矩 刚体的固定属性 当前
  • 11-矩阵(matrix)_方阵_对称阵_单位阵_对角阵

    矩阵 向量是对数的拓展 一个向量表示一组数 矩阵是对向量的拓展 一个矩阵表示一组向量 1 2
  • jsp+Echarts实现图表可视化,连接数据库,从数据库拿数据

    实现可视化的图表 jsp mysql eclipse 从数据库拿数据改变表格的数据算是echarts的初始入门案例的升级版 想了解Echarts的各位大大 传送门 https echarts apache org examples zh e
  • 线性代数——二次型

    一 通过矩阵研究二次方程 二次型的定义 把含有n个变量的二次齐次函数或方程称为二次型 例如 二次型可以用矩阵来表示 可以表示为 更一般的情况 可以表示为 令 则上式表示为 这就是我们常见的二次型表示方式 在 Linear Algebra a
  • 线性代数的本质(九)——二次型与合同

    文章目录 二次型与合同 二次型与标准型 二次型的分类 度量矩阵与合同 二次型与合同 二次型与标准型 Grant 二次型研究的是二次曲面在不同基下的坐标变换 由解析几何的知识 我们了解到二次函数的一次项和常数项只是对函数图像进行平移 并不会改
  • 图谱论学习—拉普拉斯矩阵背后的含义

    目录 一 为什么学习拉普拉斯矩阵 二 拉普拉斯矩阵的定义与性质 三 拉普拉斯矩阵的推导与意义 3 1 梯度 散度与拉普拉斯算子 3 2 从拉普拉斯算子到拉普拉斯矩阵 一 为什么学习拉普拉斯矩阵 早期 很多图神经网络的概念是基于图信号分析或图
  • MATLAB之LU分解法(十)

    LU分解 1 LU分解的基础知识 矩阵的LU分解又称为矩阵的三角分解 即将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U 即 A L U A LU A LU 其在方程组的求解和求矩阵的逆有许多应用 LU分解的求解命令是lu 基本使用格式如
  • 问题 D: 稀疏矩阵类型判断

    题目描述 输入一个稀疏矩阵 输出其类型 类型包括 上三角 对角线及其右上方的元素非0 其它元素为0 下三角 对角线及其左下方的元素非0 其它元素为0 对称 沿对角线对称的元素非0且相等 空矩阵 所有元素都为0 其它为普通矩阵 输入 输入包括
  • 带有两个/三个未知数的算数-几何均值不等式的证明及其思路解析

    这是一篇学习手记 注 尽管文中大量使用了 一个显然的想法 自然而然 我们会想 等词语 我们也必须承认 这些伟大成果的证明需要天才的思路和不断的尝试 因此 第一次学习理解不了是很有可能的 比如我 基础 带有两个未知数的算数 几何均值不等式的证
  • 密码复习——AES

    AES 分组加密 明文的固定长度128位 密钥长度可以是128 192 256位 按明文与密钥长度都是128位来解释AES的加密过程 在AES中 明文是以字节的形式排列 一个字节8bit位 排列如下 AES的整体加密流程 其中最后一轮第十轮
  • GPU编程 CUDA C++ 线性代数求解器 cuSolver库

    cuSolver库较cuBLAS库更为高级 其能处理矩阵求逆 矩阵对角化 矩阵分解 特征值计算等问题 cuSolver库的实现是基于cuBLAS库和cuSPARSE库这两个基本库 cuSolver库的功能类似于Fortran中的LAPACK
  • 逆矩阵的算法

    花了10分钟 终于明白矩阵的逆到底有什么用 首先 我们先来看看这个数的倒数 倒数 其实矩阵的逆矩阵也跟倒数的性质一样 不过只是我们习惯用A 1表示 问题来了 既然是和倒数的性质类似 那为什么不能写成1 A 其实原因很简单 主要是因为矩阵不能
  • 矩阵的分解——LU分解

    LU分解 LU分解是矩阵分解的一种 将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积 有时需要再乘上一个置换矩阵 LU分解可以被视为高斯消元法的矩阵形式 在数值计算上 LU分解经常被用来解线性方程组 且在求逆矩阵和计算行列式中都是一个关
  • 第一章 函数 极限 连续

    第一章 函数 极限 连续 第一节 函数 一 函数的概念及常见函数 1 函数概念 函数的两个基本要素 对应关系 定义域 判断两函数相等 从函数的两基本要素入手 即两函数的对应关系 表达式 定义域相同 对 于 任 意 x
  • 机器学习入门——线性代数简单回顾

    本节课程回顾了一些简单但常用的线性代数知识 很基础的 我会直接跳过 并对矩阵的一些运算进行编程实现 3 1 矩阵的加法和标量乘法 矩阵加法 要求行列数要相等 然后 每个元素对应相加 exp 矩阵的标量乘法 每个元素都要乘 exp 3 2 矩
  • MIT_线性代数笔记:第 23 讲 微分方程和 exp(At)

    目录 微分方程 Differential equations 矩阵指数函数 Matrix exponential e A t e At

随机推荐

  • Reid 论文文章

    Reid 论文探索 Harmonious Attention Network for Person Re Identification 着重在空间注意力和通道注意力上 结构设计比较巧妙 通过global和local的两级将特征细化 参考链接
  • [QT_027]Qt学习之按钮类控件(QPushButton、QToolButton、QRadioButton、QCheckBox、QCommandLinkButton)

    本文转自 Qt编程指南 作者 奇先生 Qt编程指南 Qt新手教程 Qt Programming Guide 5 1 按钮类的控件 本节介绍图形程序里常见的按钮 包括普通的按钮按钮 之前都用过多次了 还有单选按钮 复选框 命令链接按钮等 本节
  • 【python】jupyter notebook的快捷键

    Jupyter Notebook 提供了许多快捷键以方便操作 这些快捷键分为两类 命令模式快捷键和编辑模式快捷键 命令模式快捷键 在命令模式下 细胞边框是蓝色的 这些快捷键主要用于操作单元格 Enter 进入编辑模式 Shift Enter
  • NoSQL数据库如何选型

    NoSQL数据库在体系结构和功能上各不相同 整体来说 NoSQL数据库选型需要从数据模型和存储特性两方面综合考虑 一 数据模型 NoSQL数据模型包括键值 宽列 图形 文档等 与关系型数据库使用的数据结构不同 具有高扩展性 弱一致性 适合分
  • Ozone作为Hadoop FileSystem的配置使用

    文章目录 前言 Ozone FileSystem的Hadoop兼容性文件系统实现原理 Ozone FileSystem的配置 Ozone FileSystem的使用 引用 前言 Ozone作为同样隶属于Hadoop大数据生态圈的一个系统 尽
  • Dynamics CRM 365 电子邮箱配置

    Dynamics CRM 365 如何配置电子邮箱服务 电子邮件服务器配置 电子邮件配置设置 邮箱 注意 天天在踩坑 坑坑不一样 启用CRM的电子邮箱通知 1 先配置电子邮件服务器文件 2 在电子邮件配置中设置好相关属性配置 3 在邮箱中设
  • NPOI从数据库中调取数据直接导出到EXCEL中

    https blog csdn net weixin 30725315 article details 98769248 一 关于NPOI NPOI是POI项目的 NET版本 是由 Tony Qu http tonyqus cnblogs
  • 证明正定矩阵的充要条件:全部顺序主子式大于0

    定理 f x T A x f x TAx f xTAx 正定的充要条件是
  • ChatGLM-6B,支持在单张消费级显卡上进行推理使用 案例

    近日 由清华技术成果转化的公司智谱AI 开源了 GLM 系列模型的新成员 中英双语对话模型 ChatGLM 6B 支持在单张消费级显卡上进行推理使用 这是继此前开源 GLM 130B 千亿基座模型之后 智谱AI 再次推出大模型方向的研究成果
  • artTemplate 模板引擎(简洁语法/原生语法)

    1 artTemplate 简洁语法模板 1 引入插件 lt script src template js gt 2 编写模板
  • flea-common使用之通用策略模式实现

    通用策略模式实现 Flea Strategy 1 概述 2 参考 3 实现 3 1 定义Flea策略接口类 3 2 定义狗喊叫声策略类 3 3 定义猫喊叫声策略类 3 4 定义鸭喊叫声策略类 3 5 定义策略上下文接口类 3 6 定义Fle
  • 采坑系列:Waves MaxxAudio Pro无法正常启动,插入耳机窗口闪过,耳机没声音

    解决 用驱动精灵下载这个版本的驱动就可以解决 参考网址 http tieba baidu com p 5887035088 第11楼 降低声卡驱动版本
  • 图像拼接技术步骤归纳

    前言 图像拼接也是计算机视觉领域的一个研究热点 本人这段时间内也对该算法进行了一番研究 在这里把其思想步骤简单归纳总结一下 以免忘记 一 算法目的 随便拍摄两张图片 图1和图2 两图之间有相同的拍摄区域 需要将两幅图无缝拼接在一起 完全接壤
  • AcWing 1227. 分巧克力(二分)

    输入样例 2 10 6 5 5 6 输出样例 2 include
  • 归并排序(递归,非递归)

    目录 写在前面的话 一 归并思想 二 归并排序递归实现 2 1思想实现 2 2排序实现 2 3代码实现 三 归并排序非递归实现 3 1思路实现 小区间优化 3 2边界值处理 3 2代码实现 写在前面的话 小伙伴们大家好啊 今天依旧小菜鸡库森
  • 高并发,你真的理解透彻了吗

    高并发 几乎是每个程序员都想拥有的经验 原因很简单 随着流量变大 会遇到各种各样的技术问题 比如接口响应超时 CPU load升高 GC频繁 死锁 大数据量存储等等 这些问题能推动我们在技术深度上不断精进 在过往的面试中 如果候选人做过高并
  • C++ 捕捉 crash 信号(win&Linux)

    目录 Win 函数说明 具体例子 Linux 具体例子 作为一个程序员 必现的 bug 容易排查 最怕遇见非必现 bug 尤其是那种在自己环境上测多少次都没问题 到用户环境偶尔会 crash 无从下手 让人瞬间抓狂 并且像这种非必现 bug
  • java spring cloud 使用nacos配置多数据源(druid)AbstractRoutingDataSource

    第一步 在nacos中加入 spring datasource master url jdbc mysql base mysql 3306 XXX characterEncoding utf8 zeroDateTimeBehavior co
  • 常用测试工具-----SecureCRT

    目录 1 1 SecureCRT简介 1 2 SecureCRT用途 1 3 SecureCRT操作 1 3 1 SecureCRT 串口连接 1 3 2 SecureCRT 日志记录 1 3 3 SecureCRT 日志记录 1 3 4
  • 矩阵论——正交向量

    向量正交 向量 u u u与向量 v v v正交 u