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线性代数
第六篇 向量内积与矩阵正交化
向量单位化
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更新:
2024-11-28 09:41
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向量单位化
## 向量长度的几何意义 如果 $ x$ 是属于 $R ^n$ 的向量,其分量为 $ x_1, \cdots, x_n$ ,因为 $ x \cdot x$ 是非负数,那么 $ x \cdot x$ 的平方根有意义。 向量 $x$ 的长度的定义为 $$ \| x \|=\sqrt{ x \cdot x }=\sqrt{ x_1^2+ x_2^2+\cdots+ x_n^2} $$ ### 二维向量长度的理解 假若 $ x$ 是 $R ^2$ 中的向量,且 $ x=\left[\begin{array}{l}4 \\5 \end{array}\right]$ 。如果我们将 $ x$ 与平面上的点 $(4, 5)$ 相对应,那么 $\| x\|$ 的值和平面内原点到点 $ x$ 的线段长度一致, 即$||x||=\sqrt{4^2+5^2}$ {width=300px} ### 三维向量长度的理解 假若 $ x$ 是 $R ^3$ 中的向量,且 $ x=\left[\begin{array}{l}5 \\8 \\3 \end{array}\right]$ ,如果我们将 $ x$ 与空间上的点 $(5, 8,3)$ 相对应,那么 $\| x\|$ 长度就是空间长方体对角形的长度,也就是$||x||=\sqrt{5^2+8^2+3^2}$ {width=300px} 以此类推,可以得到$n$维向量的长度。 ## 单位向量 长度为 1 的向量称为**单位向量**。如果把一个非零向量$v$除以自身的长度, 即乘 $\frac{1}{\|v\|}$, 就可以得到一个单位化的向量$u$。这个过程称为向量 $v$ 的单位化, 且此时 $u$ 和 $v$ 方向一致. `例`若 $v=(1,-2,2,0)$, 找出和 $v$ 方向一致的单位向量 $u$. 解:首先计算向量 $v$ 的长度 $$ \|v\|^2=v \cdot v=(1)^2+(-2)^2+(2)^2+(0)^2=9,\|v\|=\sqrt{9}=3 $$ 对 $v$ 乘 $\frac{1}{\| v \|}$ 得到 $$ u=\frac{1}{\|v\|} v=\frac{1}{3} v=\frac{1}{3}\left[\begin{array}{r} 1 \\ -2 \\ 2 \\ 0 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} 1 / 3 \\ -2 / 3 \\ 2 / 3 \\ 0 \end{array}\right] $$ 为验证 $\| u \|=1$, 只需验证 $\| u \|^2=1$. $$ \|u\|^2=u \cdot u=\left(\frac{1}{3}\right)^2+\left(-\frac{2}{3}\right)^2+\left(\frac{2}{3}\right)^2+(0)^2=\frac{1}{9}+\frac{4}{9}+\frac{4}{9}+0=1 $$ `例`设 $W$ 是 $R ^n$ 的子空间且由向量 $x=\left(\frac{2}{3}, 1\right)$ 生成, 求出一个单位向量 $z$ 且 $z$ 构成 $W$ 的一个基. 解: 空间 $W$ 包含所有 $x$ 数倍的向量, 如图所示. $W$ 中的任意非零向量都是 $W$ 的基. 为简化计算, 重新 "标度" $x$ 以消去分数。即向量 $x$ 乘 3 得到 $y =\left[\begin{array}{l}2 \\ 3\end{array}\right]$, 现在计算 $\| y \|^2=2^2+3^2=13$, $\|y\|=\sqrt{13}$. 把向量 $y$ 单位化可得: {width=200px} $$ z=\frac{1}{\sqrt{13}}\left[\begin{array}{l} 2 \\ 3 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{l} \frac{2}{\sqrt{13}} \\ \frac{3}{\sqrt{13}} \end{array}\right] $$ 见下图 另外一个单位向量是 $(-2 / \sqrt{13},-3 / \sqrt{13})$. {width=200px}
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