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    施密特正交化的计算?

    来源:网络收集  点击:  时间:2024-03-11
    【导读】:
    施密特正交化并不是说矩阵是正交矩阵,而是两个矩阵正交。线性表示的非齐次线性方程组的解互相减一定是齐次方程的解,但是解的集合不一定是全部齐次解的集合,但是至少可以证明系数包括解的秩的范围。工具/原料more参考书线性代数课本方法/步骤1/6分步阅读

    施密特正交化首先需要向量组b1,b2,b3...一定是线性无关的。一般解决的问题是特征向量,同一个特征值的特征向量不一定是线性无关的,但是不同特征值的特征向量一定是线性相关的。

    2/6

    选取向量b1作为基准向量c1,那么c2就等于b2减去b2和c1的内积除以c1和c1的内积再乘以c1,记住诸侯一定是矩阵的形式。包括c3等于b3减去b3与c1的内积乘以b1减去c3与b2的内积除以c2与c2的内积乘以c2。

    3/6

    内积,在前面讲的一个行向量乘以一个列向量组最后的结果是一个数也就是内积。如果是一个列向量乘以一个行向量那么结果一定是一个矩阵,但是矩阵的主对角线上的元素的和也就是矩阵的际也等于内积。

    4/6

    史密斯单位化,也就是将上面的c1,c2,c3向量除以内积得到每个向量的单位向量组成的方程组是一个互相正交的矩阵。最后的结果就是施密特正交单位化得到的一定是一个正交矩阵。

    5/6

    单位矩阵的计算窍门,对于一些未单位化的正交向量如果含有公因式那么就把公因式提出来,再进行单位化的时候是不需要考虑矩阵的公因式直接对向量里化简后的向量进行内积的计算并化为单位矩阵。

    6/6

    史密斯正交化是针对同一特征值的不同特征向量的正交化,对于不同的特征值的特征向量本来就线性无关。对于空间向量的问题是数一考试的范围所以不在此追究。

    注意事项

    考试最多正交两次,绝不会超过3次。

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