设A是n阶实矩阵,b是任意的n维向量,证明线性方程组ATAx=ATb有解.其中AT表示A的转置请问这个解的几何意义是什么?
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/15 20:08:40
设A是n阶实矩阵,b是任意的n维向量,证明线性方程组ATAx=ATb有解.其中AT表示A的转置请问这个解的几何意义是什么?
设A是n阶实矩阵,b是任意的n维向量,证明线性方程组ATAx=ATb有解.其中AT表示A的转置
请问这个解的几何意义是什么?
设A是n阶实矩阵,b是任意的n维向量,证明线性方程组ATAx=ATb有解.其中AT表示A的转置请问这个解的几何意义是什么?
这是最小二乘解,解释有点麻烦,楼主看下线性代数中最小二乘法吧
比较清晰的理解方式是利用奇异值分解A=USV^T,其中U和V是正交阵,S是非负的对角阵(并且可以要求S的对角元递减)。
A^TAx=A^Tb <=> VS^TSV^Tx=VS^TU^Tb <=> S^TSV^Tx=S^TU^Tb
显然这个方程总是有解的,
如果S的恰好前r个对角元非零(以下总按这个假设),并且要求x的r+1,r+2,...,n的分量为0的话解还是唯一的。
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比较清晰的理解方式是利用奇异值分解A=USV^T,其中U和V是正交阵,S是非负的对角阵(并且可以要求S的对角元递减)。
A^TAx=A^Tb <=> VS^TSV^Tx=VS^TU^Tb <=> S^TSV^Tx=S^TU^Tb
显然这个方程总是有解的,
如果S的恰好前r个对角元非零(以下总按这个假设),并且要求x的r+1,r+2,...,n的分量为0的话解还是唯一的。
至于几何意义,U的前r列构成A的列张成的空间span{A}的一组标准正交基,U^Tb相当于求出了b在span{A}上的正投影在U下的坐标,所以事实上就是把方程Ax=b正投影到span{A}上在求解,得到的解满足残向量b-Ax和span{A}正交,并且残量||b-Ax||_2是最小的。
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