首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使一组向量正交化

为了使一组向量正交化,可以使用Gram-Schmidt正交化方法。这是一种常用的方法,可以将一组向量转换为正交向量的集合。以下是使用Gram-Schmidt方法正交化向量的步骤:

  1. 初始化:首先,选择一组向量{v1, v2, ..., vn},这些向量将被正交化。
  2. 第一个向量:将第一个向量v1归一化,即将其长度变为1。这是因为正交向量的长度可以是任意的,所以我们可以选择任意长度的向量。
代码语言:txt
复制

u1 = v1 / ||v1||

代码语言:txt
复制
  1. 后续向量:对于剩余的每个向量vi (i=2,...,n),执行以下操作:

a. 计算ui与已正交化的向量集合{u1, u2, ..., u(i-1)}的内积,得到投影pi

代码语言:txt
复制
  ```
代码语言:txt
复制
  pi = (u1 ⋅ vi) * u1 + (u2 ⋅ vi) * u2 + ... + (u(i-1) ⋅ vi) * u(i-1)
代码语言:txt
复制
  ```

b. 从vi中减去投影pi,得到正交向量ui

代码语言:txt
复制
  ```
代码语言:txt
复制
  ui = vi - pi
代码语言:txt
复制
  ```

c. 将ui归一化,得到最终的正交向量ui

代码语言:txt
复制
  ```
代码语言:txt
复制
  ui = ui / ||ui||
代码语言:txt
复制
  ```
  1. 结果:最后,我们得到一组正交向量{u1, u2, ..., un}。这些向量是正交的,即它们两两之间的内积为0。

需要注意的是,Gram-Schmidt方法并不是唯一的正交化方法,还有其他方法,如QR分解、奇异值分解等。此外,在实际应用中,可能需要考虑数值稳定性和计算效率等问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使企业移动风险转化为机遇

当下,企业日渐意识到制定移动战略的重要性,但仍对完全移动管理抱有疑虑。不过,挑战永远伴随着机遇,拥有适当的战略,平台以及合作伙伴是关键。...最重要的是,企业在进行移动改革中要“以人为本”而非“设备为重”。即是说,要能让企业员工随时随地安全、放心得处理工作任务。...以下是企业移动改革进程中最可能遇到的五大风险,当然,机遇也随之并存: 1....尽管如此,多台设备的移动办公趋势将使得工作形式更加灵活和方便。 2. 集中管理和简化数据访问流程 如今,传统的固定地点办公模式受到挑战,新兴的移动和云看似很复杂,但其实不然。...采用适合的平台,并投资多种企业移动化工具,也许能够保证企业移动战略能够长期有效发展。 成功的企业移动战略都是能够化繁为简且能适用于市面上各种主要设备的。

68160

正交

一、正交向量组的概念与求法 1、正交的概念 如果向量, 则称两个向量正交,零向量与任何向量正交。 2、正交向量组概念 若一非零向量组中的向量两两正交,则称该向量组为正交向量组。...3、正交向量组的性质 定理1 若n维向量一组两两正交的非零向量组则 线性无关。...5 求规范正交基的方法 设 是向量空间V的一个极大无关组,要求V的一个规范正交基,就是找一组两两正交的单位向量 使 与 等价,这样一个问题,称为把 这个极大无关组规范正交...(1)正交,取 那么 两两正交,且与 等价。...(2)单位,取 那么 为V的一个规范正交基 上述由线性无关向量组 构造出的正交向量组 的过程称为斯密特正交过程。

1.6K20

揭秘 LlamaIndex|如何持久存储 LlamaIndex 向量索引?

回到 LlamaIndex,随着 AGI 时代的到来,越来越多的开发者开始思考如何有效利用大模型,不过,大家在构建 LLM 应用时普遍会面临三大挑战: LLM 的使用成本高昂 LLM 无法及时提供最新信息...本文为【揭秘 LlamaIndex 系列】,此前我们已经邀请 LlamaIndex 的联合创始人详解【如何使用私有数据提升 LLM 的能力】,也细致介绍过 LlamaIndex 的各式索引,以及如何查询...本次,我们将着重讲解如何在 LlamaIndex 中创建并存储向量索引及 2 种持久存储向量索引的方法。 01....如果想要使用持久存储引擎来存储索引,以便在后续应用搭建过程中使用,可以参照下文的教程。 02....……) 使用云端向量数据库 需要注意的是,如果遇到海量数据,我们推荐使用云端向量数据库来存储 LlamaIndex 向量索引。 以下教程中使用了 Zilliz Cloud向量数据库。

74020

机器学习数学基础:线性代数基本定理

设 ,其中 是 维向量, 是 维向量,欲使 成立,即: 所以: , 于是: 所以: 即: 。...设 的一组基底为 ,扩充此基底为向量空间 的基底 且 。 向量空间 中任一向量 可表示为基底向量的唯一线性组合: 因为 ,即 (如下图所示) ?...定理3:正交基 设 矩阵 , 。 是 的行空间 的一组基, 是列空间 的一组基。...令: 对于 , 则 构成了 的列空间 的一组单位正交基。 因为 和 有相同的非零特征值, 另有 个零特征值。...根据格拉姆-施密特正交方法(参阅《机器学习数学基础》第3章3.5.1节),得左零空间 的单位正交基 。 因为 (定理2), 是 的单位正交基。

1.4K50

稀疏分解中的MP与OMP算法

即在字典中找到一组基来表示信号,而用一组特定基表达一个信号其实就是找到相应的一组展开系数。一组基表达信号的能力取决于信号的特性是否与基向量的特性相吻合。...然而由于这组字典中的向量来自不同的基,它们可能不是线性独立的,会造成用这组字典做信号表达时系数不唯一。然而如果创建一组冗余字典,你就可以把你的信号展开在一组可以适应各种时频或时间-尺度特性的向量上。...即对于正交原子,为投影到由φk张成的子空间上的幅值。 匹配追踪的中心问题是你如何选择信号在字典中最优的M个展开项。...所选择的一组基是线性无关的,我们可以通过施密特正交来将这组选择的基转换为正交基。 ? ?   那么具体在OMP算法中是如何体现的?   ...文献[4]中给出了施密特(Schimidt)正交的过程: ?   上面的的[x,y]表示向量内积,[x,y]=xTy=yTx=[x,y]。施密特正交公式中的br实际上可写为: ?

5.3K71

博客 | 机器学习中的数学基础(线性代数)

但是,请注意二维线性平面中不平行不共线的任意两个向量都可以看作是一组基,因此基的选择也要视具体需要解决的问题而定,这就引出了正交基,正交规范基等等。...线性映射和矩阵,线性映射是线性空间中的运动,表示线性空间中的某点跃迁到另外一点,矩阵就决定了向量运动的轨迹,任何一个矩阵M都能分解为缩放、旋转和平移分量,使向量最终变换至任意的地方。...首要问题是如何衡量信息量,一般认为,样本间的方差衡量样本间的信息,信息量越大则样本间的方差越大,PCA变换的一个角度就是找到某一个正交映射,使得样本在新的特征维度上拥有的方差最大,简称最大方差解释。...首先,将已知样本矩阵在特征维中心和标准;其次,求解预处理后的样本矩阵在方向向量u上的投影 ? 。...最后,工业界的应用就是使用PCA预处理数据,即求解归一后样本矩阵的协方差矩阵,求解它的特征值和特定的正交特征向量,按特征值大小重排后得到新的压缩后的样本矩阵,再利用压缩后样本矩阵做训练,得到模型。

80520

SVD分解及其应用

但是这种情况下SS基中的向量不一定是正交的。当AA是对称矩阵的话SS中的基可以是标准正交的。...如果不存在的话说明不能找到同一组使矩阵对角化。同时如果矩阵是对称矩阵的话,那么特征值肯定存在,肯定存在标准正交的特征向量。 其他矩阵可以采用不同的两组基底实现SVDSVD对角化。...如果基底是标准正交基,那么从特征值或者奇异值的绝对值上可以找到哪个维度上的方差最大,利用这个思路可以实现数据压缩。 那么,具体如何将一个矩阵分解成对角矩阵和标准正交矩阵的乘积?...,通过线性变换AA得到列空间RmR^m中的一组标准正交基。...然后分别以这两组正交且单位的V,UV,U为基,SS中包含了他们的比例系数,构建了对角化的矩阵SS,实现了对角化解耦的线性变换。

2.5K60

学习笔记DL005:线性相关、生成子空间,范数,特殊类型矩阵、向量

一组向量线性组合,每个向量乘以对应标量系数的和。sumiciv⁽i⁾。一组向量的生成子空间(span)是原始向量线性组合后能抵达的点的集合。...方程Ax=b对任意向量b∈ℝ⁽m⁾都存在解,要求A列空间构成整个ℝ⁽m⁾。ℝ⁽m⁾点不在A列空间,对应b使方程没有解。矩阵A列空间是整个ℝ⁽m⁾的要求,A至少有m列,n>=m。...某个向量一组向量中某些向量的线性组合,这个向量加入这组向量不会增加这组向量的生成子空间。一个矩阵列空间涵盖整个ℝ⁽m⁾,矩阵必须包含一组m个线性无关的向量。...两个向量都有非零范数,两个向量间夹角90°。ℝⁿ至多有n个范数非零向量互相正交向量不但互相正交,且范数为1,标准正交(orthonorma)。...正交矩阵(orthogonal matrix),行向量和列向量是分别标准正交方阵。 A⫟A=AA⫟=I,A⁽-1⁾=A⫟。正交矩阵求逆计算代价小。正交矩阵行向量不仅正交,还标准正交

1.4K10

第4章-变换-4.2-特殊矩阵变换和运算

由于 是旋转矩阵的级联,因此它显然也是正交的。因此,它的逆可以表示为 ,当然,尽管直接使用 的转置更容易。 图4.7. 欧拉变换,以及它如何与你改变航向、俯仰和滚动角度的方式相关联。...例如,改变航向角使观看者摇头“不”,改变俯仰角使他们点头,而改变滚动角度使他们将头侧向倾斜。我们不讨论围绕x轴、y轴和z轴的旋转,而是讨论改变航向、俯仰和滚动。...在计算机图形学中,在如何看待世界以及如何形成内容方面存在分歧:y-up或z-up。大多数制造过程,包括3D打印,都认为z方向在世界空间中;航空和海上交通工具认为-z向上。...因此,围绕归一向量 旋转 弧度的最终变换是: image.png 换句话说,这意味着首先我们变换使得 是x轴(使用 ),然后我们围绕这个x轴旋转 个弧度(使用 ),然后我们使用...在该部分中还有针对相关问题的更有效算法,例如从一个向量到另一个向量的旋转。

3.5K40

『 特征降维』PCA原理-Principal Component Analysis

要准确描述向量,首先要确定一组基,然后给出在基所在的各个直线上的投影值,就可以了 一组基的唯一要求就是线性无关,非正交的基也是可以的。...R决定了变换后数据的维度 两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去 协方差矩阵及优化目标 如何选择基才是最优的。...或者说,如果我们有一组N维向量,现在要将其降到K维(K小于N),那么我们应该如何选择K个基才能最大程度保留原有的信息? 如果我们必须使用低维来表示高纬数据,又希望尽量保留原始的信息,要如何选择?...降维问题的优化目标:将一组N维向量降为K维(K大于0,小于N),其目标是选择K个单位(模为1)正交基,使得原始数据变换到这组基上后,各字段两两间协方差为0,而字段的方差则尽可能大(在正交的约束下,取最大的...2)设特征向量 \lambda 重数为r,则必然存在r个线性无关的特征向量对应于 \lambda ,因此可以将这r个特征向量单位正交

1.3K10

线性代数精华——从正交向量正交矩阵

正交向量组 搞清楚了正交向量之后,正交向量组也就明确了。正交向量组是指一组两两正交且非零的向量组。 如果n维的向量组: ? 两两正交,那么,它们一定线性无关。...规范正交基 我们把正交向量组的概念和基的概念融合,如果向量组 ? 是向量空间V的一个基。如果它们之间彼此正交,那么就称它们是一组规范正交基。...如果说我们已经知道向量空间V中的一组基是 ? ,我们怎么求V的规范正交基呢? 这里要用到一个算法,叫做施密特算法。通过这个算法,我们可以通过向量空间的一组基来求出它的正交基。...我们随便取两个b向量乘一下就知道,b向量组之中两两正交。所以,我们只要将b向量组单位一下,就可以求出对应的规范正交基了。 即: ? 这个算法虽然不难,但蛮重要。...在机器学习领域中一些降维算法,很多都与施密特正交方法有关。 正交矩阵 之前我们在介绍矩阵的时候,曾经说过,我们可以把一个矩阵看成是一个特定的向量组的结构。

2.2K20

二次型优化问题 - 6 - 共轭梯度法

如何可以分步计算并且可以整合成真正的结果,是共轭梯度法来解决的问题 该方法的核心思想是建立一组N维空间线性无关的一组基,理论上这组基的线性组合可以表示空间中任意一点,共轭梯度法通过多次计算,精确求解目标在空间中位置在这组基空间中的各个系数分量...如果\bf{A}为单位矩阵,则式\eqref{2}即成为\bf{s}_1\bf{s}_2,这样两个向量的点积为零,此二向量在几何上是正交的,它是共轭的一种特例。...设A为对称正定矩阵,若一组非零向量\bf{s}_1,\bf{s}_2,…,\bf{s}_n满足 image.png 则称向量系 image.png 为关于矩阵A共轭。...若 image.png 之间线性无关,那么我们称该向量集合为n维空间中关于矩阵A的一组共轭基。...),我们都可以直接解得{\lambda _i} 这是一个令人振奋的结论,所以我们当前的工作重点转为了如何快速地求得一组关于\bf{A}的共轭基 根据定义获取共轭基 有了定义,我们不难想到暴力获取共轭基的方法

78330

呆在家无聊?何不抓住这个机会好好学习!

⑴矩阵的秩 矩阵可以理解为一组线性方程的系数矩阵,线性方程组为线性变换的具体形式,任何一组如下所示的有限数目线性方程: 都可以表示成Ax=b的形式,其中A为系数矩阵,x为未知数向量或解向量,b为常数向量...假如a1,a2, … am两两正交,那么则称A为Rn的正交基,假如a1, a2, … am都是单位向量,那么则称A为Rn的规范正交基,把一个普通基转换为规范正交基的过程称为规范正交。...B具有不同的特征矩阵(正交的坐标系),但是A和B在各自特征向量上的投影也即特征值相同,而这两个正交的特征向量坐标系是可以通过简单旋转来转换的(因为P、Q均为正交矩阵,也即正交转换),我们称B为A的相似矩阵...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,实现数据降维,转换后的这组变量叫主成分。...PCA是基于维度(也即变量)之间的协方差矩阵进行分析,实际上PCA只是进行了维度的正交并给出正交后每个维度的贡献(特征值),正交的维度也即主成分其个数等于原来数据矩阵的秩,之后根据新维度方差贡献的大小而忽略贡献率小的坐标

71930

物联网如何使城市智能的9个例子

火狐截图_2020-06-22T13-31-48.507Z.png Cisco Kinetic 所在地:加利福尼亚州圣何塞 如何建设物联网智能城市:思科Kinetic的位置监控技术允许用户查看任何监控摄像头的实时信息...公司的基础设施融资计划(https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/industries/smart-connected-communities/financing.html)使城市更容易采用...火狐截图_2020-06-22T13-41-35.846Z.png Enevo 地点:马萨诸塞州波士顿(美国总部) 如何构建物联网智能城市:Enevo称自己为“技术驱动的先进废物管理公司”。...网址:http://enevo.com/ 火狐截图_2020-06-22T23-12-47.569Z.png Clarity Movement 地点:加利福尼亚州伯克利 如何构建IoT智慧城市:Clarity...Air Monitoring通过使用IoT硬件,机器学习算法和基于云的数据分析,提供了“可操作的空气质量数据,旨在改变城市如何理解和应对空气污染。”

1.5K56

掌握机器学习数学基础之线代(二)

违反直觉的是,正交矩阵的行向量不仅是正交的,还是标准正交的。 对于行向量或列向量互相正交但不是标准正交的矩阵,没有对应的专有术语。...做法:把数据集赋给一个178行13列的矩阵R,减掉均值并归一,它的协方差矩阵C是13行13列的矩阵,对C进行特征分解,对角化,其中U是特征向量组成的矩阵,D是特征值组成的对角矩阵,并按由大到小排列。...V,同时可以在对应空间找到一组标准正交基U,我们知道,看一个矩阵的作用效果只要看它在一组基上的作用效果即可,在内积空间上,我们更希望看到它在一组标准正交基上的作用效果。...这就大大简化了我们对矩阵作用的认识,因为我们知道,我们面前不管是多么复杂的矩阵,它在某组 标准正交基上的作用就是在另外一组标准正交基上进行伸缩而已。...Moore-Penrose伪逆使我们能够解决这种情况,矩阵A的伪逆定义为: 但是计算伪逆的实际算法没有基于这个式子,而是使用下面的公式: 其中,矩阵U,D 和V 是矩阵A奇异值分解后得到的矩阵。

70680

博客 | MIT—线性代数(下)

2、 正交矩阵与Gram-Schmidt正交:前文提到过正交向量, a^T·b=0 ;正交空间,行空间与零空间互为Rn空间正交补,两者交于零向量。...这里,标准正交的方法就是Gram-Schmidt方法,该方法的核心就是投影,特别的,这里选取的是除去了投影向量p后产生的法向量e,同时对e单位。...事实上,奇异值分解是将(行空间+零空间)中的一组标准正交基V通过矩阵A,变换至(列空间+左零空间)中的另一组标准正交基U。...标准正交基的选取可以首先选定一组线性无关基,然后通过Gram-Smith正交来实现。即,A·V=U·E,A是变换矩阵,E是由伸缩因子组成的对角矩阵,得到 A=U·E·V^T 。...16、 基变换和图像压缩:基变换是更一般的线性变换,通常用于图像压缩,图像压缩本质上先将图像按块划分成n*n的小矩阵,组成R(n*n)维向量,随后选取一组基U,将原始图像表示为标准基V上的坐标至新基U

1.3K20

降维方法(一):PCA原理

另外这里要注意的是,我们列举的例子中基是正交的(即内积为0,或直观说相互垂直),但可以成为一组基的唯一要求就是线性无关,非正交的基也是可以的。不过因为正交基有较好的性质,所以一般使用的基都是正交的。...协方差矩阵及优化目标 上面我们讨论了选择不同的基可以对同样一组数据给出不同的表示,而且如果基的数量少于向量本身的维数,则可以达到降维的效果。但是我们还没有回答一个最最关键的问题:如何选择基才是最优的。...或者说,如果我们有一组N维向量,现在要将其降到K维(K小于N),那么我们应该如何选择K个基才能最大程度保留原有的信息? 要完全数学这个问题非常繁杂,这里我们用一种非形式的直观方法来看这个问题。...至此,我们得到了降维问题的优化目标:将一组N维向量降为K维(K大于0,小于N),其目标是选择K个单位(模为1)正交基,使得原始数据变换到这组基上后,各字段两两间协方差为0,而字段的方差则尽可能大(在正交的约束下...2)设特征向量λ重数为r,则必然存在r个线性无关的特征向量对应于λ,因此可以将这r个特征向量单位正交

1.3K90
领券