线性代数正交化公式
线性代数中,正交化是将一组线性无关的向量转化为正交(垂直)向量的过程。施密特正交化是一种常用的正交化方法,其基本思想是对给定的线性无关向量序列,通过正交化过程生成一个新的正交向量序列。
施密特正交化公式如下:
设有一组向量 \\(\\{x_n\\}\\),其中 \\(\\{x_1, x_2, \\ldots, x_n\\}\\) 是线性无关的,施密特正交化过程生成的新向量序列为 \\(\\{e_1, e_2, \\ldots, e_n\\}\\),其中 \\(e_i\\) 是 \\(x_i\\) 的施密特正交化结果,则施密特正交化公式为:
\\[ e_i = x_i - \\sum_{j=1}^{i-1} \\frac{x_i \\cdot x_j}{x_j \\cdot x_j} x_j \\]
其中 \\(x_i \\cdot x_j\\) 表示向量 \\(x_i\\) 和 \\(x_j\\) 的内积。
单位化后的正交基为:
\\[ \\hat{e}_i = \\frac{e_i}{\\|e_i\\|} \\]
其中 \\(\\|e_i\\|\\) 是向量 \\(e_i\\) 的模长,计算公式为:
\\[ \\|e_i\\| = \\sqrt{e_i \\cdot e_i} \\]
以上是正交化及单位化的基本概念和公式。
其他小伙伴的相似问题:
施密特正交化适用于几维向量?
正交化公式的几何意义是什么?
如何判断一组向量是否正交?