線性代數之——正交向量與子空間
1. 正交子空間
兩個向量垂直,意味著 \(v^Tw=0\)。
兩個子空間 \(\boldsymbol V\) 和 \(\boldsymbol W\) 是正交的,如果\(\boldsymbol V\) 中的每個向量 \(v\) 都垂直於 \(\boldsymbol W\) 中的每個向量 \(w\)。
想象你處在一個房間裡,那麼地面是一個子空間 \(\boldsymbol V\),兩面牆的交線是另一個子空間 \(\boldsymbol W\),這兩個子空間是正交的。
兩面看起來垂直的牆不是正交的,因為它們相交於一條直線,這條直線同時存在於兩個子空間,它不可能自己垂直於自己。
兩個 \(\boldsymbol R^3\)
如果一個向量同時位於兩個正交的子空間內,那這個向量一定是零向量,只有零向量自己垂直於自己。
零向量是零空間和行空間的唯一交點,並且零空間和行空間是 \(\boldsymbol R^n\) 中正交的兩個子空間。
由 \(Ax=0\) 可得,行空間中的每個向量和零空間中的每個向量都是垂直的,因此它們是正交的子空間。
另一方面,\(A^Ty\) 是對 \(A\) 的行的線性組合,那麼有
\[x^T(A^Ty) = (x^TA^T)y = (Ax)^Ty = 0\]
即,所有 \(A\)
左零空間和列空間是 \(\boldsymbol R^m\) 中正交的兩個子空間。
2. 正交補
基本空間不僅僅是正交的,它們的維數也剛剛好。行空間的維數為 \(r\),零空間的維數為 \(n-r\),和為 \(n\)。列空間的維數為 \(r\),左零空間的維數為 \(m-r\),和為 \(m\)。
\(\boldsymbol R^3\) 空間中的兩條直線也可以是垂直的,但它們不可能是一個 3×3 矩陣的行空間和零空間。
一個子空間 \(\boldsymbol V\) 的正交補(orthogonal complement)包含所有垂直於 \(\boldsymbol V\)
的向量 ,稱為 \(\boldsymbol V^\perp\)。
由這個定義,那麼零空間 \(N(A)\) 是 \(\boldsymbol R^n\) 中行空間 \(C(A^T)\) 的正交補,左零空間 \(N(A^T)\) 是 \(\boldsymbol R^m\) 中列空間 \(C(A)\) 的正交補。
補的意思是說每個向量 \(x\),都可以表示為行空間分量 \(x_r\) 和零空間分量 \(x_n\) 的和,那麼有:
\[Ax_n =0\]
\[Ax_r =Ax\]
所有的向量都去到了列空間,乘以 \(A\) 後沒有做其它的事情。
而且,任何列空間中的向量 \(b\) 都來自於行空間中的唯一一個向量。如果有 \(Ax_r = Ax_r'\),那麼 \(x_r-x_r'\) 就位於零空間中,而且它也位於行空間中,所以它一定為零向量,也就是 \(x_r=x_r'\)。
3. 基和子空間
任何 \(\boldsymbol R^n\) 空間中的 \(n\) 個不相關向量一定擴充出 \(\boldsymbol R^n\) 空間,因此它們是一個基。
任何擴充出 \(\boldsymbol R^n\) 空間的 \(n\) 個向量一定是不相關的,因此它們是一個基。
如果 \(A\) 中的 \(n\) 列是不相關的,則它們擴充出 \(\boldsymbol R^n\) 空間,因此 \(Ax=b\) 是可解的。
如果 \(n\) 列擴充出 \(\boldsymbol R^n\) 空間,則它們是不相關的,因此 \(Ax=b\) 有唯一解。
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