线性代数

2023-06-29 22:52| 来源: 网络整理| 查看: 265

Gram-Schmidt正交化

在前面的几个最小二乘的文章中，实际上已经看到Gram-Schmidt正交化的影子。在我个人看来，Gram-Schmidt正交化更像是一种最小二乘的简化算法。下面，我会接着上一篇文章中的最后一个例子讲，慢慢引出Gram-Schmidt的想法 ——> 那就是如何“改写”矩阵A中的列向量? 最大程度简化最小二乘的求解过程。

在上一篇文章的最后一个例子中，给出了和不为0的三个时间点t=(1,3,5)的直线拟合问题b=C+Dt(先不考虑三个时间点所对应的值b)。当时，为了让正规方程 $A^{T}Ax=A^{T}b$ 更好解，通过把t减去他的均值3，得到T=t-3=(-2,0,2)，实现了最小二乘解 $\hat{x}$ 的快速求解。也就是不再需要机械的通过套用公式 $\hat{x}=(A^{T}A)^{-1}A^{T}b$ 来计算，而是直接求解简化后的正规方程，就能得到答案，同时也避免了求 $A^{T}A$ 的逆，这种精度误差较大的运算。下面，我们详细的介绍一下上述过程。

首先，对于三个数据点(t1=1,b1=1),(t2=3,b2=2),(t3=5,b3=4)而言，对应的矩阵A为：

$\large A=\begin{bmatrix} 1 &1 \\ 1 &3 \\ 1 &5 \end{bmatrix}$

矩阵A的两个列向量的内积不为0，不正交

$\large \large col1=\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{bmatrix}$ $\large \large col2=\begin{bmatrix} 1 \\ 3 \\ 5 \end{bmatrix}$

$\large \large col1^{T}*col2=9$

如下图所示：

Matlab code:

close all clear all %时间t=[1 3 5]不在0的两侧，A中的两个列向量不正交，生成的A'A不是主对角线左右两边都是0的对角阵 A=[1 1 1;1 3 5]' b=[1 2 4]' col1=A(:,1) col2=A(:,2) col1'*col2 A'*A %plot X=[0,0]; Y=[0,0]; Z=[0,0]; U=[1,1]; V=[1,3]; W=[1,5]; quiver3(X,Y,Z,U,V,W,0,'LineWidth',1) axis equal legend('Col1,Col2','Location','northwest')

且b不在A的列空间内，原方程组无解，需要通过最小二乘法来求近似解。套用公式得到 $\large \hat{x}=(A^{T}A)^{-1}A^{T}b$ ，其中 $\large A^{T}A$ 与 $\large A^{T}A$ 的逆分别为：

$\large A^{T}A=\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1 &3 & 5 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 1\\ 1& 3\\ 1& 5 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 9\\ 9 & 35 \end{bmatrix}$

$\large (A^{T}A)^{-1}=\begin{bmatrix} 35/24 & -3/8\\ -3/8 & 1/8 \end{bmatrix}$

方程的近似解 $\large \hat{x}$ 为：

$\large \hat{x}=\begin{bmatrix} 1/12\\ 3/4 \end{bmatrix}$

套用公式 $\large p=A\hat{x}=A(A^{T}A)^{-1}A^{T}b$ ，投影p为：

$\large p=\begin{bmatrix} 5/6\\ 7/3\\ 23/6 \end{bmatrix}$

接下来，我们令t=(1,3,5)减去均值，变成了T=(-2,0,2)，矩阵A也变成了：

$\large A=\begin{bmatrix} 1 &1 \\ 1 &3 \\ 1 &5 \end{bmatrix} \Rightarrow A=\begin{bmatrix} 1 &-2 \\ 1 &0 \\ 1 &2 \end{bmatrix}$

两个列向量的内积为0，矩阵A的两个列向量也从非正交变成了正交

$\large \large col1=\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{bmatrix}$ $\large \large col2=\begin{bmatrix} -2 \\ 0 \\ 2 \end{bmatrix}$

$\large \large col1^{T}*col2=0$

如下图所示：

Matlab code:

%时间t=[-2 0 2]位于0的两侧对称，A中的两个列向量彼此正交，A'A可以生成主对角线左右两边都是0的对角阵 A=[1 1 1;-2 0 2]' col1=A(:,1) col2=A(:,2) col1'*col2 A'*A %plot Q1=[1,-2]; Q2=[1,0]; Q3=[1,2]; hold on quiver3(X,Y,Z,Q1,Q2,Q3,0,'LineWidth',2) legend('Col1,Col2','New Col1,New Col2','Location','northwest')

同时，我们还发现，如果矩阵A中的列向量彼此正交，那么 $\large A^{T}A$ 就变成了对角阵：

$\large \large A^{T}A=\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ -2 &0 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & -2\\ 1& 0\\ 1& 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 0\\ 0 & 8 \end{bmatrix}$

补充：

且对角阵有如下性质：

这就是说，通过这一步对矩阵A的改变，达到了简化了计算近似解 $\large \hat{x}$ 的目的，同时也简化了投影向量p的计算。因为 $\large A^{T}A$ 为对角阵，所以我们可以直接写出 $\large A^{T}A$ 的逆，即，直接取所有对角线元素的倒数：

$\large (A^{T}A)^{-1}=\begin{bmatrix} 1/3 & 0\\0 & 1/8 \end{bmatrix}$

方程的近似解 $\large \hat{x}$ ，也变成了：

$\large \hat{x}=\begin{bmatrix} 7/3\\ 3/4 \end{bmatrix}$

套用公式 $\large p=A\hat{x}=A(A^{T}A)^{-1}A^{T}b$ ，投影p仍然是：

$\large p=\begin{bmatrix} 5/6\\ 7/3\\ 23/6 \end{bmatrix}$

注意：矩阵A的改变虽然改变了 $\large \hat{x}$ ，但投影p不变。（这说明，对于矩阵A的改变没有A的列空间，即从A=[1 1 1;；1 3 5]'到A=[1 1 1；-2 0 2]'，矩阵的A的列空间是一样的。因为，如果对他们进行高斯消元，得到的最简行阶梯矩阵是一样的=[1 0 0,0 1 0]'）

更进一步，如果我们把A中的两个彼此正交的列向量(orthogonal vectors)都变成单位正交向量(orthogonal unit vectors)，则 $\large A^{T}A$ 会从对角阵变成单位矩阵I， $\large A^{T}A$ 的逆也变成了单位矩阵。

把矩阵A中已经彼此正交的向量，变成单位正交向量的方法是：把A中的每一个向量进行单位化（也叫归一化），即，该向量除以这个向量自身的长度。

根据向量长度的计算公式，列向量col1的长度为 $\sqrt{3}$ ，col2的长度为 $\sqrt{8}$ ，归一化后有：

$\large \large \large col1=\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{bmatrix}\Rightarrow \large col1_{unit}=\begin{bmatrix} 1/\sqrt{3} \\ 1/\sqrt{3} \\ 1/\sqrt{3} \end{bmatrix}$

$\large \large col2=\begin{bmatrix} -2 \\ 0 \\ 2 \end{bmatrix}\Rightarrow \large col2_{unit}=\begin{bmatrix} -2/\sqrt{8} \\ 0 \\ 2/\sqrt{8} \end{bmatrix}$

内积为0，彼此正交：

$\large \large col1_{unit}^{T}*col2_{unit}=0$

如下图所示：

Matlab code:

%把矩阵A中的两个相互正交的列向量变成单位向量，这样一来，A也变成了标准正交矩阵 Length_Col1 = sqrt(sum(col1.^2)); Length_Col2 = sqrt(sum(col2.^2)); col1_unit=col1./Length_Col1 col2_unit=col2./Length_Col2 A_unit=[col1_unit col2_unit] % check:对于标准正交矩阵而言，有A'A=I A_unit'*A_unit %plot Q1=[1/Length_Col1,-2/Length_Col2]; Q2=[1/Length_Col1,0/Length_Col2]; Q3=[1/Length_Col1,2/Length_Col2]; hold on quiver3(X,Y,Z,Q1,Q2,Q3,0,'LineWidth',2) legend('Col1,Col2','NewCol1,NewCol2','Unit NewCol1,Unit NewCol2','Location','northwest')

单位化后，矩阵A又变成了矩阵 $\large A_{new}$ ：

$\large A=\begin{bmatrix} 1 & 1\\ 1 & 3\\ 1 & 5 \end{bmatrix}\Rightarrow A=\begin{bmatrix} 1 & -2\\ 1 & 0\\ 1 & 2 \end{bmatrix}\Rightarrow A_{new}=\begin{bmatrix} 1/\sqrt{3} & -2/\sqrt{8}\\ 1/\sqrt{3} & 0\\ 1/\sqrt{3} & 2/\sqrt{8} \end{bmatrix}$

以及，新的方程 $A_{new}x_{new}=b$ ：(注意：为了维持原方程组Ax=b中的A变成 $\large A_{new}$ 后，方程左右两边保持不变，原方程中的x也要改，变成 $x_{new}=\sqrt{3}C+\sqrt{8}D$ )

$\large \large A_{new}x_{new}=\begin{bmatrix} 1/\sqrt{3} &-2/\sqrt{8} \\ 1/\sqrt{3} &0 \\ 1/\sqrt{3}&2/\sqrt{8} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \sqrt{3}C\\ \sqrt{8}D \end{bmatrix}=b$

现在，基于这个新矩阵 $\large A_{new}$ 生成正规方程 $\large A_{new}^{T}A_{new}x_{new}=A_{new}^{T}b$ ，右边 $\large A_{new}^{T}A_{new}$ 的计算结果就是单位矩阵I：

$\large \large A_{new}^{T}A_{new}=\begin{bmatrix} 1/\sqrt{3} &1/\sqrt{3} &1/\sqrt{3} \\ -2/\sqrt{8}&0 & 2/\sqrt{8} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1/\sqrt{3} & -2/\sqrt{8}\\ 1/\sqrt{3}& 0\\ 1/\sqrt{3}& 2/\sqrt{8}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0\\ 0 & 1 \end{bmatrix}$

正规方程左边 $A_{new}^{T}b$ ：

$\large \large A_{new}^{T}b=\begin{bmatrix} 1/\sqrt{3} &1/\sqrt{3} &1/\sqrt{3} \\ -2/\sqrt{8}&0 & 2/\sqrt{8} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1\\ 2\\ 4\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 7/\sqrt{3} \\ 6/\sqrt{8} \end{bmatrix}$

也就是说，当矩阵A中的列向量变成单位正交向量后，极大的简化了近似解 $\large \hat{x}$ 的计算。因为 $\large A_{new}^{T}A_{new}$ 为单位矩阵，使得原来的正规方程变成了：

$\large \large 1,Ax=b\Rightarrow A_{new}x_{new}=b$

$\large \large 2,A_{new}x_{new}=b\Rightarrow A_{new}^{T}A_{new}x_{new}=A_{new}^{T}b$

$\large 3,Ix_{new}=A_{new}^{T}b \Rightarrow x_{new}=A_{new}^{T}b$

与此同时，近似解 $\large \hat{x}$ 的计算公式也被极大地简化了：

$\large \hat{x}_{new}=(A_{new}^{T}A_{new})^{-1}A_{new}^{T}b=(I)^{-1}A_{new}^{T}b=IA_{new}^{T}b=A_{new}^{T}b$

最终得到的答案和之前一样：

$\large \large \sqrt{3}\hat{C}=7/\sqrt{3}\Rightarrow \hat{C}=7/3$

$\large \sqrt{8}\hat{D}=6/\sqrt{8}\Rightarrow \hat{D}=3/4$

$\large \hat{x}=\begin{bmatrix} 7/3\\ 3/4 \end{bmatrix}$

在本例中，归一化后的两个相互正交的单位列向量 $\large col1_{new}=(1/\sqrt{3},1/\sqrt{3},1/\sqrt{3})$ 和 $\large col2_{new}=(-2/\sqrt{8},0,2/\sqrt{8})$ 是一组标准正交基。

Matlab code:

%% 用简化后的公式计算正规方程的解 %x=Q'b x=A_unit'*b x_new=[x(1)/Length_Col1; x(2)/Length_Col2] %P=QQ' P=A_unit*A_unit' %projection p=QQ'b p=P*b

标准正交基(Orthonormal Bases)

现在，我们给出关于标准正交基Orthonormal的正式定义：

如果一组列向量 $\large q_{1},q_{2},...q_{n}$ ，他们满足彼此之间的内积为0(正交性)，且，他们的长度都为1(归一化)。则，我们把这样的一组列向量称为标准正交基Orthonomal。同时，我们也把由标准正交基组成的矩阵用大写的英文字母Q来表示。

对于标准正交基而言，一个最常见的例子就是x-y二维坐标系。x轴和y轴不仅相互垂直，坐标轴上的每一个刻度都是该轴所对应的单位向量的长度的倍数(如果用q1=(1,0)表示x轴的单位向量，用q2=(0,1)表示y轴的单位向量的话)。q1和q2共同组成了一个2x2矩阵Q，这是一个2x2的单位矩阵。

对于n维空间，同样有n个坐标轴e1,e2,....en，他们也是一组标准正交基，且他们所组成的矩阵Q也是一个单位阵。

标准正交矩阵(Orthogonal Matrices)

我们把用标准正交基q1,q2...qn所组成的矩阵称为标准正交矩阵Q，Q可以是方阵也可以不是方阵。且， $\large Q^{T}Q=I$ 。

如果标准正交矩阵Q是一个方阵的话，则有：

$\large \large Q^{T}Q=QQ^{T}=I\; and\; Q^{T}=Q^{-1}$

也就是说，如果方阵Q是一个标准正交矩阵，则方阵Q的转置就是Q的逆矩阵。

例：任何置换矩阵P(permutation)都是一个标准正交矩阵。

上图的两个置换矩阵，分别交换了(x,y,z)的位置和交换了(x,y)的位置。因为，这两个置换矩阵P的列向量都是单位向量，且彼此两两正交。所以也是标准正交矩阵。

最后，在这里补充一条标准正交矩阵Q的又一条重要性质，即，用一个标准正交矩阵Q去乘一个任意向量都不会改变这个向量的长度。（书上上，这一性质还挺重要的，只是我暂时没发现）

标准正交矩阵的投影与最小二乘

对于一个mxn的矩阵A，如果矩阵A中的列向量都彼此正交，且向量长度都是1。则A是一个标准正交矩阵。若方程组Ax=b无解，则需要根据最小二乘的计算公式分别计算 $\large \hat{x}=(A^{T}A)^{-1}A^{T}b$ 和 $\large p=A\hat{x}=A(A^{T}A)^{-1}A^{T}b$ 。但如果A是标准正交矩阵Q的话，或者说，如果我们预先把原本不是标准正交矩阵的矩阵A变成标准正交矩阵Q的话，就能极大的简化最小二乘的计算。如下图所示，下图中横线处都是原来需要计算的部分，因为标准正交矩阵的性质，都变成了单位矩阵I，等同于不再需要计算了。

也就是说，如果我们能够在计算任意矩阵A的最小二乘解之前，预先把A改造成标准正交矩阵Q，则能够带来以下的一些计算上的简化与便利。：

第一：他极大地简化了正规方程的表达式，同时，直接给出了最小二乘解。

$\large \large A^{T}A\hat{x}=A^{T}b\Rightarrow Q^{T}Q\hat{x}=Q^{T}b\Rightarrow \hat{x}=Q^{T}b$ （正规方程）

第二：他简化了所有包含 $\large A^{T}A$ 的计算，同时，更重要的是他也避免了求 $\large A^{T}A$ 的逆。

$\large \large p=A(A^{T}A)^{-1}A^{T}b\Rightarrow p=Q(Q^{T}Q)^{-1}Q^{T}b \Rightarrow p=QQ^{T}b$ （投影） $\large \large P=A(A^{T}A)^{-1}A^{T}\Rightarrow P=Q(Q^{T}Q)^{-1}Q^{T} \Rightarrow P=QQ^{T}$ （投影矩阵）

标准正交矩阵Q所带来的影响，并不仅仅体现在简化计算公式上，在投影的几何表示上也有相应的体现。当A为正交矩阵Q时，向量的投影( $\large p=QQ^{T}b$ )可写成在每一个列向量上的投影的和的形式：

其中：

$\large a_{1}a_{1}^{T}=\begin{bmatrix} 1 & 0 & . &.& 0\\ 0 & 0 & .&. & .\\ . & . & . & .& .\\ .& . & . & . &. \\ 0& .&. & . &0 \end{bmatrix}$

$\large a_{2}a_{2}^{T}=\begin{bmatrix} 0 & 0 & . &.& 0\\ 0 & 1 & .&. & .\\ . & . & . & .& .\\ .& . & . & . &. \\ 0& .&. & . &0 \end{bmatrix}$

依此类推。。。

$\large a_{n}a_{n}^{T}=\begin{bmatrix} 0 & 0 & . &.& 0\\ 0 & 0 & .&. & .\\ . & . & . & .& .\\ .& . & . & . &. \\ 0& .&. & . &1 \end{bmatrix}$

令b=(b1,b2,...,bn),则有：

$\large a_{1}a_{1}^{T}b=\begin{bmatrix} 1 & 0 & . &.& 0\\ 0 & 0 & .&. & .\\ . & . & . & .& .\\ .& . & . & . &. \\ 0& .&. & . &0 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} b1\\ b2\\ .\\ .\\ bn\\ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} b1\\ 0\\ .\\ .\\ 0\\ \end{bmatrix}$

$\large a_{2}a_{2}^{T}b=\begin{bmatrix} 1 & 0 & . &.& 0\\ 0 & 0 & .&. & .\\ . & . & . & .& .\\ .& . & . & . &. \\ 0& .&. & . &0 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} b1\\ b2\\ .\\ .\\ bn\\ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0\\ b2\\ .\\ .\\ 0\\ \end{bmatrix}$

依此类推。。。

$\large a_{n}a_{n}^{T}b=\begin{bmatrix} 1 & 0 & . &.& 0\\ 0 & 0 & .&. & .\\ . & . & . & .& .\\ .& . & . & . &. \\ 0& .&. & . &0 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} b1\\ b2\\ .\\ .\\ bn\\ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0\\ 0\\ .\\ .\\ bn\\ \end{bmatrix}$

用几何图像来表示就是：

也就是说，向量b在A所张成的列空间上的投影p等于，b在每个坐标轴上的投影的和。

此外，当A为标准正交矩阵时(当A为方阵时,m=n)，A中的列向量可以张满整个 $\large R^{n}$ 。A中的每个列向量，实际上就是n维正交坐标系中的每个轴所对应的单位向量。对于 $\large R^{n}$ 中的任意一个向量b，b在A的列空间内，所以可以写成Ax=b的形式，x中的每个元素都是A中各列所对应的权重。当A为Q时，我们把Qx=b写成如下形式：

q1,q2,...,qn分别表示n维坐标系中的每个坐标轴上的单位向量，这样一来，上式所表示的就是，在n维直角坐标系中，任意一个向量b等于，他在q1轴，q2轴，。。。qn轴上分量的和。

例如：

$\large \large Qx\; \begin{bmatrix} 1 &0 &0 \\ 0 & 1 &0 \\ 0 &0 & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x\\ y\\ z \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} x\\ y\\ z \end{bmatrix}\; b$