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15.4 QR分解在线视频

15.4 QR分解

下一节:第十五章讲义

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15.4 QR分解课程教案、知识点、字幕

从这一部分呢

我们来考虑一下上一节的

我们把v1到vk这一组无关向量

变成一个q1到qk

这样一组标准正交的

那么这一节我们来考虑一下

当我们把v1 vk做成一个矩阵

也就是说用它们做列

得到一个新的用q1到qk

得到的一个矩阵Q

这样一个变换过程呢

就是我们的

Gram-schmidt正交化过程

那么我们把这个过程

希望写成矩阵的形式

我们回忆

当时我们做高斯消元法的时候

把一个A通过行消去

变成一个上三角阵U

那么A就等于LU

LU分解实际上就是

高斯消元法的矩阵形式

那么现在呢

我们是把A通过列变换变成Q

那么A呢就可以等于QR

对照正交化的公式呢

A是等于QR

Q是个列正交阵

R是个对角线为正数的上三角阵

一般来说呢

Q可能不一定是方阵

但是R呢总是一个方阵

R呢我们可以写出

它的一个形式呢应该是

q1转置v1到qk转置vk

这个地方是q1转置vk

这底下是0

那么这些对角线的元素qi

转置vi

我们回忆一下

上次我们的Gram Schmidt

就是我们的ei的长度

所以它的对角线呢

一般来说都是长度大于0的

也就是说R实际上是个可逆阵

我们下面来看一下

QR分解的一些应用

第一个应用呢

我们想考虑一下

如果A是个列满秩矩阵的时候

它的QR分解能帮助我们给出

它的最小二乘解

假设A列满秩

那么A呢最后可以写成

一个QR的形式

Q是个列正交阵

那么Ax等于b呢

我们考虑它的法方程组

通过这样的化简

最后我们可以得到x hat

等于R的逆乘上Q转置b

这就是它的最小二乘解

那么更特别的

如果A的列本身是相互正交的

那么这时候R就更简单了

R就是个对角阵

这时候列相互正交

R就是个对角阵

这时候呢

最小二乘解实际上

就有更简单的一个表达形式

另一方面如果Ax等于b无解

则我们可以看到

b在C(A)上的投影

是这样一个表达形式

因为这时候这个αi

都是相互正交的

所以我们使用一个向量

在相互正交向量上的投影

这个概念呢

我们就可以算出这个投影

确切的这个p

作为b在C(A)上的投影

我们第二点我们要看一下

A如果是一个可逆矩阵的话

这时候QR分解是唯一的

我们来看一下

假设A等于Q1R1

和Q2R2两种分解方式

那么我们把

这时候Q是个正交阵

因为A是个方阵 Q是个正交阵

这时候我们把Q2呢

就移到左边

左乘一个Q2逆

我们得到这样一个表达式

好 那么我们来看一下

Q2逆乘Q1等于R2乘R1逆

Q2逆乘Q1呢

是两个正交阵的乘积

那么它还是个正交阵

但是R2本身这个上三角阵

R1也是个上三角阵

一个上三角阵的逆

还是上三角阵

它们的乘积也是上三角阵

而且对角线元素都是大于0的

那么这两个等式相等呢

告诉我们

存在的一个正交阵

同时又是一个上三角阵

且对角线元素都大于0

那么可以看到这样一个矩阵呢

它必须是单位阵

为什么呢

因为一个上三角阵它的逆

还是上三角的

而一个正交阵呢

它的逆呢是它的转置

所以一个上三角阵

又是一个正交阵

那么它的逆是它的转置

但是上三角阵的转置

又是下三角阵

所以除了单位阵和对角阵以外

不存在着一个同时上三角阵

又是正交阵的

然后我们再使用对角元素为正

我们就推出了

这个对角阵必须是个单位阵

第三点我们来看一下

如果A是列满秩的话

它有QR分解

那么假设我们Ax等于b是无解的

也就是b不属于C(A)

我们找这样一个

不在列空间中的b

那么b在C(A)上的投影为p

这我们都已知的

那么这时候

我们考虑增广矩阵A b

它也是列满秩的

因为b不属于A的列空间

所以这个矩阵呢

它的列还是线性无关的

也就是说b不可能用A的列

线性组合出来

A的列也不可能用b

和A的其他列线性组合出来

那么这时候呢

关于这个增广矩阵

它的QR分解呢

就是这种表达形式

那么我们看到这个e的长度呢

实际上是b这个向量减去p

这个p是b这个向量

在前面的空间里面的投影

就是p实际上是b在CA上的投影

而CA呢

比如说我们把A写成一个α1到αn

那么这一组呢

假如说变成Q等于q1到qn

那么实际上这个CA呢

就等于L(q1到qn)

所以这个p呢实际上

是q1到qn的线性组合

也是b在这上面的坐标

b把它在这个空间的坐标减去

那么得到的呢

就是在剩下的一部分的向量

所以我们考虑

这样一个误差向量的长度

就是它的新的QR分解

对角的最后一项

线性代数(1)课程列表:

总引言

-课前引言

--课前引言

第一讲 向量及其运算

-1.1 引言

--1.1 引言

-1.2 n维向量空间中的点

--1.2 n维向量空间中的点

-1.3 向量

--1.3 向量

-1.4 向量空间的定义

--1.4 向量空间的定义

-1.5 向量空间的线性组合

--1.5 向量空间的线性组合

-1.6 向量的点积、长度

--1.6 向量的点积、长度

-1.7 向量的夹角

--1.7 向量的夹角

-1.8 两个不等式

--1.8 两个不等式

-第一讲 向量及其运算--1.9 课后作业

-第一章讲义

第二讲 矩阵与线性方程组

-2.1 矩阵与向量的乘积

--2.1 矩阵与向量的乘积

-2.2 可逆矩阵

--2.2 可逆矩阵

-2.3 线性方程组的行图和列图

--2.3 线性方程组的行图和列图

-第二讲 矩阵与线性方程组--2.4 课后作业

-第二章讲义

第三讲 高斯消元法

-3.1 Gauss消元法(上)

--3.1 Gauss消元法(上)

-3.1 Gauss消元法(下)

--3.1 Gauss消元法(下)

-3.2 消元法的矩阵表示 3.2.1 消去矩阵

--3.2 消元法的矩阵表示 3.2.1 消去矩阵

-3.2 消元法的矩阵表示 3.2.2 置换阵

--线性代数03++3.2.2置换阵

-3.2 消元法的矩阵表示 3.2.3 初等行(列)变换和初等矩阵

--线性代数03++3.2.3初等行列变换和初等矩阵

-第三讲 高斯消元法--3.3 课后作业

-第三章讲义

第四讲 矩阵的运算

-4.1 矩阵

--4.1 矩阵

-4.2 矩阵的加法和数乘

--4.2 矩阵的加法和数乘

-4.3 矩阵的乘法

--4.3 矩阵的乘法

-4.4 矩阵的乘法的性质

--4.4 矩阵的乘法的性质

-4.5 矩阵的方幂

--4.5 矩阵的方幂

-4.6 关于矩阵乘法的引入

--4.6 关于矩阵乘法的引入

-4.7 分块矩阵

--4.7 分块矩阵

-4.8 矩阵的转置

--4.8 矩阵的转置

-第四讲 矩阵的运算--4.9 课后作业

-第四章讲义

第五讲 矩阵的逆

-5.1 可逆矩阵的定义

--5.1 可逆矩阵的定义

-5.2 矩阵可逆的性质

--5.2 矩阵可逆的性质

-5.3 初等矩阵的逆

--5.3 初等矩阵的逆

-5.4 Gauss-Jordan消元法求A的逆

--5.4 Gauss-Jordan消元法求A的逆

-5.5 矩阵可逆与主元个数

--5.5 矩阵可逆与主元个数

-5.6 下三角矩阵的逆

--5.6 下三角矩阵的逆

-5.7 分块矩阵的消元和逆

--5.7 分块矩阵的消元和逆

-第五讲 矩阵的逆--5.8 课后作业

-第五章讲义

第六讲 LU分解

-6.1 LU分解

--LU分解

-6.2 用LU分解解线性方程组

--用LU分解解线性方程组

-6.3 消元法的计算量

--消元法的计算量

-6.4 LU分解的存在性和唯一性

--LU分解的存在性和唯一性

-6.5 对称矩阵的LDL^T分解

--对称矩阵的LDL^T分解

-6.6 置换矩阵

--置换矩阵

-6.7 PA=LU分解

--PA=LU分解

-第六讲 LU分解--6.8 课后作业

-第六章讲义

第七讲 向量空间

-7.1 引言

--7.1 引言

-7.2 向量空间和子空间

--7.2 向量空间和子空间

-7.3 列空间和零空间

--7.3 列空间和零空间

-7.4 阶梯形

--7.4 阶梯形

-第七讲 向量空间--7.5 课后作业

-第七章讲义

第八讲 求解齐次线性方程组

-8.1 引言

--8.1 引言

-8.2 基础解系

--8.2 基础解系

-8.3 简化行阶梯形的列变换

--8.3 简化行阶梯形的列变换

-第八讲 求解齐次线性方程组--8.4 课后作业

-第八章讲义

第九讲 求解非齐次线性方程组

-9.1 复习

--9.1 线性代数复习

-9.2 求特解

--9.2 线性代数求特解

-9.3 解的一般性讨论

--9.3 解的一般性讨论

-第九讲 求解非齐次线性方程组--9.4 课后作业

-第九章讲义

第十讲 线性无关、基与维数

-10.1 引言

--引言

-10.2 n维空间的坐标系

--10.2 +n维空间的坐标系

-10.3 无关性、基与维数

--10.3 无关性、基与维数

-10.4 无关性、基与维数的性质

--10.4 无关性、基与维数的性质

-10.5 关于秩的不等式

--10.5 +关于秩的不等式

-第十讲 线性无关、基与维数--10.6 课后作业

-第十章讲义

第十一讲 四个基本子空间的基和维数

-11.1 四个基本子空间的基

--11.1

-11.2 维数公式

--11.2

-11.3 例题

--11.3

-第十一讲 四个基本子空间的基和维数--11.4 课后作业

-第十一章讲义

第十二讲 四个基本子空间的正交关系

-12.1 引言

--12.1

-12.2 四个子空间的正交性

--12.2

-12.3 正交补

--12.3

-12.4 Ax=b在行空间中的唯一性

--12.4

-第十二讲 四个基本子空间的正交关系--12.5 课后作业

-第十二章讲义

第十三讲 正交投影

-13.1 引言

--13.1 引言

-13.2 点在直线和平面上的投影

--13.2 点在直线和平面上的投影

-13.3 一般情形

--13.3 一般情形

-第十三讲 正交投影--13.4 课后作业

-第十三章讲义

第十四讲 最小二乘法

-14.1 复习

--14.1 复习

-14.2 最小二乘法

--14.2 最小二乘法

-14.3 最小二乘法的应用:曲线拟合

--14.3 最小二乘法的应用:曲线拟合

-第十四讲 最小二乘法--14.4 课后作业

-第十四章讲义

第十五讲 Gram-Schmidt正交化

-15.1 引言

--15.1 引言

-15.2 正交向量组和正交矩阵

--15.2 正交向量组和正交矩阵

-15.3 Gram-Schmidt正交化过程

--15.3 Gram-Schmidt正交化过程

-15.4 QR分解

--15.4 QR分解

-第十五讲 Gram-Schmidt正交化--15.5 课后作业

-第十五章讲义

第十六讲 行列式的基本性质

-16.1 引言

--16.1 引言

-16.2 二阶行列式的几何含义

--16.2 二阶行列式的几何含义

-16.3 一般行列式的定义

--16.3 一般行列式的定义

-16.4 行列式和初等变换

--16.4 行列式和初等变换

-第十六讲 行列式的基本性质--16.5 课后作业

-第十六章讲义

第十七讲 行列式的计算

-17.1 行列式计算公式与展开定理

--17.1 行列式计算公式与展开定理

-17.2 典型例题

--17.2 典型例题

-第十七讲 行列式的计算--17.3 课后作业

-第十七章讲义

第十八讲 Cramer法则及行列式的几何意义

-18.1 引言

--18.1 引言

-18.2.1 求逆矩阵公式

--18.2.1 求逆矩阵公式

-18.2.2 线性方程组的公式解

--18.2.2 线性方程组的公式解

-18.3 计算有向长度、面积和体积

--18.3 计算有向长度、面积和体积

-18.4 和QR分解的联系

--18.4 和QR分解的联系

-第十八讲 Cramer法则及行列式的几何意义--18.5 课后作业

-第十八章讲义

第十九讲 特征值与特征向量

-19.1 引言和定义

--default

-19.2 例

--default

-19.3 特征值的性质

--default

-第十九讲 特征值与特征向量--19.4 课后作业

-第十九章讲义

第二十讲 矩阵的对角化

-20.1 矩阵可对角化的条件

--default

-20.2 特征值的代数重数和几何重数

--default

-20.3 矩阵可对角化的应用

--default

-20.4 同时对角化

--default

-20.5 小结

--default

-第二十讲 矩阵的对角化--20.6 课后作业

-第二十章讲义

第二十一讲 特征值在微分方程中的应用

-21.1 引言

--21.1 引言

-21.2 A可对角化的情形

--21.2 A可对角化的情形

-21.3 矩阵的指数函数

--21.3 矩阵的指数函数

-21.4 二阶常系数线性微分方程

--21.4 二阶常系数线性微分方程

-21.5 微分方程的稳定性

--21.5 微分方程的稳定性

-第二十一讲 特征值在微分方程中的应用--21.6 课后作业

-第二十一章讲义

第二十二讲 实对称矩阵

-22.1 实对称矩阵的特征值与特征向量

--22.1 实对称阵的特征值与特征向量

-22.2 实对称阵正交相似于对角阵

--22.2 实对称阵正交相似于对角阵

-22.3 实对称阵特征值与主元的关系

--22.3 实对称阵特征值与主元的关系

-22.4 小结

--22.4 小结

-第二十二讲 实对称矩阵--22.5 课后作业

-第二十二章讲义

结束语

-总结和预告

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15.4 QR分解笔记与讨论

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