矩阵论——正交向量
作者:互联网
向量正交:向量
u
u
u与向量
v
v
v正交
⟺
u
⋅
v
=
0
⟺
u
⊥
v
\Longleftrightarrow u\cdot v = 0\Longleftrightarrow u\bot v
⟺u⋅v=0⟺u⊥v
子空间正交:子空间S与子空间T正交
⟺
\Longleftrightarrow
⟺S中的每个向量与T中的每个向量均正交.
基正交
四个基本子空间的关系
左侧将
R
n
R^n
Rn划分为两个子空间
⟷
\longleftrightarrow
⟷行空间和零空间在
R
n
R^n
Rn内互为正交补充1.
右侧将
R
m
R^m
Rm划分为两个子空间
⟷
\longleftrightarrow
⟷列空间和左零空间在
R
m
R^m
Rm内互为正交补充.
行空间与零空间正交,列空间与
A
T
A^T
AT的零空间正交。
零向量和任意向量正交。
零空间包含所有垂直于行空间的向量。 ↩︎
标签:Longleftrightarrow,矩阵,正交,空间,Rm,向量,零空间 来源: https://blog.csdn.net/qq_44955314/article/details/116895030