Tag Archives: 單範正交基底

每週問題 June 20, 2016

計算一個線性變換的秩。 Let be an orthonormal set in and be the cross product of and , i.e., . A linear transformation is defined by . Determine the rank of .

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單範正交基底

本文的閱讀等級:中級 歐幾里得空間 和 是具有內積運算的向量空間 (見“歐幾里得空間的數學結構”),稱為內積空間。歐幾里得空間 的標準基底 由正交 (垂直) 的單位向量組成,即 且 。令 與 逆時針旋轉 徑度,所得的向量 與 是 的另一組基底。同樣地,基底 滿足 和 。我們稱 與 是歐幾里得空間 的單範正交基底[1] (orthonormal basis)。基底造出向量空間的結構,單範正交基底則造出內積空間的結構。若與非正交基底比較,單範正交基底的最大優勢在於具備清晰的幾何意義而且容易計算。通過討論一般內積空間的單範正交基底的等價條件可以幫助你了解這種特殊基底的應用價值。

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Krylov 子空間法──線性方程的數值解法 (一):Arnoldi 與 Lanczos 算法

本文的閱讀等級:高級 令 為一 階複矩陣, 為一非零向量。向量序列 稱為 Krylov 序列,此序列所生成的子空間稱為 Krylov 子空間 (見“Krylov 子空間法”),記為 。 因為 是有限維空間 的一個子空間,當 不斷增大時,Krylov 序列 最終會是一個線性相關集。設 為最小的正整數使得 ,也就是說 為一個線性獨立集且 。因此,存在唯一數組 滿足 。 定義 次多項式 。 因為 ,我們稱 為 相對於 的最小 (消滅) 多項式 (minimal polynomial)。以下考慮 為可逆矩陣。我們可以斷定 ,否則有 ,即存在次數小於 … Continue reading

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正規矩陣的等價條件

本文的閱讀等級:高級 令 為一個 階矩陣。若 ,也就是說 和 可交換,則 稱為正規矩陣 (normal matrix)。例如,實對稱矩陣 、Hermitian 矩陣 、反共軛對稱矩陣 ,以及么正 (unitary) 矩陣 皆為正規矩陣 (見“特殊矩陣 (2):正規矩陣”)。目前已知的正規矩陣等價條件大約有 90 個[1],其中很多條件引用的概念相近,另有少許冷僻艱澀。本文挑選 25 個 (文獻[2]列舉出 70 個) 有關於特徵值、特徵向量、奇異值、跡數、範數、二次型、可交換、不變子空間 (invariant subspace)、正定、譜分解 (spectral decomposition),以及極分解 (polar decomposition) 等較具代表性的等價條件,並給出證明 (部分已刊登的證明僅提供連結)。

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