内积空间

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1、<p>&lt;p&gt;&amp;lt;p&amp;gt;&amp;amp;lt;p&amp;amp;gt;&amp;amp;amp;lt;p&amp;amp;amp;gt;第五章 內積空間 5.1 Rn上之長度與點積 5.2 內積空間 5.3 單範正交基底:Gram-Schmidt過程 5.4 數學模型與最小平方分析 1 5.1 Rn上之長度與點積 n長度 (length) 在Rn上向量 的長度可能表示為 n注意:長度的性質(向量的長度不能為負數) 為單位向量 (unit vector) n注意:向量的長度也可以稱為

2、範數 (norm) 2 n範例 1: (a)在R5上, 的長度 (b)在R3上, 的長度 (因為長度為1,所以v是單位向量) 3 nRn的標準單位向量 (standard unit vector) 和 同方向(same direction) 和 反方向(opposite direction) n注意:兩非零向量互相平行 (parallel) n範例: R2上的標準單位向量: R3上的標準單位向量: 4 n定理 5.1:純量乘積的長度 令v為Rn上的向量,而c是一純量,則 證明: 5 n定理 5.2:在v方向上的單位向量 若v是Rn中一個非零的向量,則下列向量 表示長度為1且與v同方向。向量u可

3、稱為在v方向 上的單位向量 (unit vector in the direction of v) 證明: v不為零向量 (與v為同方向 ) (u的長度為1) 6 n注意: (1) 向量 可稱為在v方向上的單位向量 (unit vector in the direction of v) (2) 這個在v方向上找單位向量的過程稱為單範化 (normalizing)向量v 7 n範例 2:求單位向量 求在 方向上的單位向量,並證明其長度 為1 為單位向量 解: 8 n兩個向量間的距離 (distance) 在Rn上u與v兩個向量間的距離為 n注意:距離的性質 (1) (2) 若且唯若 (3) 9

4、n範例 3:求兩向量間的距離 兩向量 與 間的距離為 10 nRn的點積 (dot product) 在Rn上 與 的點 積為 n範例 4:求兩向量間的點積 兩向量 與 間點積是 11 n定理 5.3:向量點積的性質 若u, v與w為Rn上的向量且c為一純量, 則以下的性質成立 (1) (2) (3) (4) (5) , 此外 若且唯若 12 n歐基里德n維空間 (Euclidean n-space) Rn被定義為所有有序n項實數對的集合。當Rn 結合了 向量加法、純量乘積、向量長度與點積這些標 準運 算後所構成的向量空間,我們稱為歐基里德n 維空間 13 解: n範例 5:求點積 求解下列問

5、題 (a) ; (b) ; (c) ; (b) (d) ; (e) 14 n範例 6:使用點積的性質 已知 解: 求解 15 n定理 5.4:科西 - 舒瓦茲不等式(Cauchy - Schwarz inequality) 若u與v為Rn上的向量,則 ( 代表 的絕對值) n範例 7:科西 - 舒瓦茲不等式的例子 用 與 來證明科西 - 舒 瓦茲 不 等式 解: 16 n注意: 零向量與其他向量的夾角並沒有被定義 nRn上兩個非零向量的夾角 (angle) 17 n範例 8:求兩向量間的夾角 解: u與v是反向的 18 n正交 (orthogonal) Rn上的兩個向量u與v為正交 若 n注意

6、: 零向量 0 與任何向量都成正交 19 n範例 10:求正交向量 求Rn中與 成正交的所有向量 令 解: 20 n定理 5.5:三角不等式 (triangle inequality) 若u與v為Rn上的兩個向量,則 證明: n注意: 三角不等式的等號成立若且唯若u與v為同方向 21 n定理 5.6:畢氏定理 (Pythagorean theorem) 若u與v為Rn上的兩個向量,則u與v為正交若且唯若 22 n點積與矩陣乘積 用一個nx1的行矩陣來表示 在Rn上向量 23 摘要與復習 (5.1節之關鍵詞) nlength: 長度 nnorm: 範數 nunit vector: 單位向量 ns

7、tandard unit vector : 標準單位向量 nnormalizing: 單範化 ndistance: 距離 ndot product: 點積 nEuclidean n-space: 歐基里德n維空間 nCauchy Schwarz inequality: 科西 - 舒瓦茲不等式 nangle: 夾角 ntriangle inequality: 三角不等式 nPythagorean theorem: 畢氏定理 24 5.2 內積空間 (1) (2) (3) (4) 且 若且唯若 n內積 (inner product) 令u, v與w為向量空間V的向量且c是任何純量。V 上的內積是一

8、個函數,其將每一向量對u與v對 應到一個實數並且滿足下列公理 25 n注意: 具有內積的向量空間V稱為內積空間(inner product space) n注意: 向量空間: 內積空間: 26 n範例 1: Rn上的歐基里德內積 說明Rn上的點積符合內積的四個公理 解: 由定理 5.3可知點積符合內積的四個公理 因此為Rn上的內積 27 n範例 2:Rn上的另一種內積 證明下列式子符合R2的內積定義 解: 28 n注意: Rn上的一個內積型式 29 n範例 3:一個非內積的函數 證明下列式子不是R3的一個內積 解: 令 不符合第4個公理 所以此式子不是R3的一個內積 30 n定理 5.7:內積

9、的性質 令u, v與w為內積空間V的向量且c是任何實數 (1) (2) (3) nu的範數(norm)或長度(length) n注意: 31 nu與v的距離 (distance) n兩個非零向量 u與v的夾角 (angle) n正交 (orthogonal) 若 ,則稱u與v為正交 32 n注意: (1) 若 則稱其為單位向量(unit vector) (2) (在v方向的單位向量) 非單位向量 33 n範例 6:求內積 為一內積函數 解: 34 n範數的性質 (1) (2) 若且唯若 (3) n距離的性質 (1) (2) 若且唯若 (3) 35 n定理 5.8: 若u與v為內積空間V的向量

10、(1) 科西 - 舒瓦茲不等式: (2) 三角不等式: (3) 畢氏定理:u與v成正交若且唯若 定理 5.5 定理 5.6 定理 5.4 36 n正交投影 (orthogonal-projection) 令u與v為內積空間V上的兩個向量且 , 則u正交投影到v可表示為 n注意: 若 (v為單位向量), 則u正交投影到v的式子可簡寫成 37 n範例 10:求R3上的正交投影 用R3上的歐氏內積求 的正交投影 解: 38 n定理 5.9:正交投影與距離 令u與v為內積空間V上的兩個向量且 ,則 39 摘要與復習 (5.2節之關鍵詞) ninner product: 內積 ninner produc

11、t space: 內積空間 nnorm: 範數 ndistance: 距離 nangle: 夾角 northogonal: 正交 nunit vector: 單位向量 nnormalizing: 單範化 nCauchy Schwarz inequality: 科西 - 舒瓦茲不等式 ntriangle inequality: 三角不等式 nPythagorean theorem: 畢氏定理 northogonal projection: 正交投影 40 5.3 單範正交基底:Gram-Schmidt過程 n正交 (orthogonal) 在內積空間V上的集合S稱為正交,若在S上每對向量 均為正

12、交 n單範正交 (orthonormal) 若在S上每對向量均為正交且每個向量均為單位向量 則稱S為單範正交 n注意: 若S為基底,則分別稱為正交基底 (orthogonal basis) 或 單範正交基底 (orthonormal basis) 41 n範例 1: R3上一個非標準的單範正交基底 證明S為單範正交基底 解: 證明三個向量彼此為正交 42 證明三個向量的長度均為1 因此S是一個單範正交集合 43 證明: n範例 2: 的單範正交基底 在 上,使用下列的內積定義 此組標準基底 為單範正交 44 45 n定理 5.10 :正交集合為線性獨立 若 為內積空間V上一些非零向量 所構成的

13、正交集合,則S為線性獨立 證明: 因為S為正交且S上的每個向量都不為零向量 46 n定理 5.10的推論 若V為n維的內積空間,則n個非零向量所構成的任意 正交集合為V的基底。 47 n範例 4:使用正交性質來測試基底 證明下列集合為 的基底 解: :非零向量 (定理5.10的推論) 48 n定理5.11:相對於單範正交基底的座標 若 為內積空間V的單範正交基 底,則向量w相對於B的座標表示為 為單範正交 (唯一表示) 證明: 因為 為V的基底 49 n注意: 若 為V的單範正交基底且 則w相對於B的座標矩陣為 50 n範例 5:相對於單範正交基底的向量表示 求 相對於下列 單範正交基底的 座

14、標 解: 51 nGram-Schmidt單範正交化過程 為內積空間V的基底 為正交基底 為單範正交基底 52 解: n範例 7:Gram-Schmidt單範正交化過程的應用 應用Gram-Schmidt單範正交化過程求下列基底的單範 正交基底 53 正交基底 單範正交基底 54 n範例 10:Gram-Schmidt單範正交化過程的另一種形式 求下列線性方程式齊次系統之解空間的單範正交 基底 解: 此系統的增廣矩陣可化簡為 55 因此解空間的一組基底為 (正交基底) (單範正交基底) 56 摘要與復習 (5.3節之關鍵詞) northogonal set: 正交集合 northonormal

15、 set: 單範正交集合 northogonal basis: 正交基底 northonormal basis: 單範正交基底 nlinear independent: 線性獨立 nGram-Schmidt Process: Gram-Schmidt過程 57 5.4 數學模型與最小平方分析 W的正交補集 (orthogonal complement) 令W是內積空間V的一個子空間 (a)在V中的一個向量u被稱正交於W (orthogonal to W), 若u正交W中的每一個向量 (b)在V中與W上每一個向量正交的所有向量所構 成的 集合被稱為W的正交補集 (orthogonal compl

16、ement) (讀 “ perp”) n &amp;amp;amp;amp;#167; 注意: 58 n注意: &amp;amp;amp;amp;#167; 範例: 59 n直和(direct sum) 令 與 為 上的子空間。若每個向量 可被唯一寫成為 中向量 與 中向量 的和 , 則 為 與 的直和而且我們可以寫成 n定理 5.13:正交子空間的性質 令W為Rn的子空間,則下列性質為真 (1) (2) (3) 60 n定理 5.14:在子空間的投影 (projection onto a subspace) 若 為內積空間上子空間W的一組 單範正交基底且 ,則 61 n範例 5:在上子空間的投影 求向量v在上子空間 &amp;amp;amp;lt;/p&amp;amp;amp;gt;&amp;amp;lt;/p&amp;amp;gt;&amp;lt;/p&amp;gt;&lt;/p&gt;</p>

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