Линейная алгебра

Ортонормированный базис

Базисы из единичных взаимно ортогональных векторов и координаты через скалярные произведения.

7 формул

Таблица формул

Формула Запись Тема Для чего нужна
Ортонормированный базис $e_i\cdot e_j=\delta_{ij}$ Матрицы, определители Базис называется ортонормированным, если его векторы имеют длину 1 и попарно ортогональны. Краткая запись e_i*e_j=delta_ij объединяет оба условия в одной формуле.
Координаты в ортонормированном базисе $x=\sum_{i=1}^{n}(x\cdot e_i)e_i$ Матрицы, определители В ортонормированном базисе коэффициент при базисном векторе равен скалярному произведению x с этим вектором. Поэтому разложение вектора строится без решения системы уравнений.
Ортогональная проекция на подпространство с ортонормированным базисом $\operatorname{proj}_{W}x=\sum_{i=1}^{k}(x\cdot q_i)q_i$ Матрицы, определители Если q_1,...,q_k образуют ортонормированный базис подпространства W, то проекция x на W равна сумме его компонент вдоль этих базисных направлений.
Матрица ортогональной проекции $P=QQ^{T},\quad Q^{T}Q=I$ Матрицы, определители Если столбцы Q образуют ортонормированный базис подпространства W, то матрица P=QQ^T переводит любой вектор в его ортогональную проекцию на W.
Ортогональная матрица $Q^{T}Q=I,\quad Q^{-1}=Q^{T}$ Матрицы, определители Квадратная матрица Q ортогональна, если ее столбцы образуют ортонормированный базис. Тогда обратная матрица равна транспонированной, а преобразование сохраняет длины и углы.
Первый вектор в Gram-Schmidt $q_1=\frac{a_1}{\|a_1\|}$ Матрицы, определители Нормировка первого столбца задает первый ортонормированный вектор. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.
k-й шаг алгоритма Gram-Schmidt $u_k=a_k-\sum_{j=1}^{k-1}(q_j^{\top}a_k)\,q_j,\quad q_k=\frac{u_k}{\|u_k\|}$ Матрицы, определители Для каждого нового столбца убирают вклад уже построенных ортонормированных направлений, затем нормируют остаток. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.