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MIT18.06線性代數課程筆記15:子空間投影矩陣

課程簡介

課程筆記

設空間S是位於Rn的子空間,維度為m。求Rn中的任意向量在子空間S中的投影p

1. 子空間維度為1

對於m=1的情況,則有S={λa,λ}. 任意bRn,其在與a方向相同的線上的投影pp=aTb||a||a||a||=aaTbaTa。上訴方法是從內積的物理意義出發,為了拓展到高維子空間,我們仔細討論各項的幾何意義。
因為pS,所以λ,p=λa。同時pb的投影,所以有bpa垂直。回憶垂直的性質,可以推出aT(pb)=0。帶入λ,得到λ=aTbaTa,從而p=λa=aλ=aaTaTab。注意b是原向量,p是投影向量,定義投影矩陣Pp=Pb

,從而對於m=1的情況,P=aaTaTa

2. 子空間維度大於1

向高維拓展,對於子空間S,我們有m個基向量a1,a2,,am。定義A=[a1,a2,,am],從而S=C(A),即子空間為基向量組成矩陣的column space。
重複上訴步驟,因為pS,所以x,Ax=p。然後因為pb的投影,所以有bpa垂直。回憶垂直的性質,可以推出AT(pb)=0。求解x可得x=(ATA)1ATb。帶入得p=A(ATA)1ATb。即投影矩陣P=A(ATA)1AT
上訴步驟中,也可以發現pbN(AT),和pbS的垂直關係相呼應。
A為可逆方陣,則有P=I,因為C

(A)=R

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