8. Ortogonaaliprojektiot

Samankaltaiset tiedostot
Ortogonaalisuus ja projektiot

9. Ominaisarvot. Diagonalisointi

9 Lukumäärien laskemisesta

1. Ominaisarvot. Diagonalisointi

4.7 Todennäköisyysjakaumia

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II

Luku 2. Jatkuvuus ja kompaktisuus

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Tehtävä 11 : 1. Tehtävä 11 : 2

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Ortogonaalisen kannan etsiminen

Insinöörimatematiikka D

Luku 11. Jatkuvuus ja kompaktisuus

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

C (4) 1 x + C (4) 2 x 2 + C (4)

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

b 4i j k ovat yhdensuuntaiset.

Luku 1. Euklidinen avaruus

2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla

Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 1, MALLIRATKAISUT

Tämä merkitsee geometrisesti, että funktioiden f

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Tehtäviä neliöiden ei-negatiivisuudesta

Insinöörimatematiikka IA

Havainnollistuksia: Merkitään w = ( 4, 3) ja v = ( 3, 2). Tällöin. w w = ( 4) 2 + ( 3) 2 = 25 = 5. v = ( 3) = 13. v = v.

M 2 M = sup E M 2 t. E X t = lim. niin martingaalikonvergenssilauseen oletukset ovat voimassa, eli löydämme satunnaismuuttujan M, joka toteuttaa ehdon

Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006

1. osa, ks. Solmu 2/ Kahden positiivisen luvun harmoninen, geometrinen, aritmeettinen ja + 1 u v 2 1

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

Esimerkki 2 (Kaupparatsuongelma eli TSP)

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

q =, r = a b a = bq + r, b/2 <r b/2.

Noora Nieminen. Hölderin epäyhtälö

Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 139 Päivitetty a) 402 Suplementtikulmille on voimassa

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 5 (6 sivua)

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 6A Ratkaisuehdotuksia.

Diskreetin Matematiikan Paja Ratkaisuja viikolle 5. ( ) Jeremias Berg

Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on

1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

Joulukuun vaativammat valmennustehtävät ratkaisut

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle

3x + y + 2z = 5 e) 2x + 3y 2z = 3 x 2y + 4z = 1. x + y 2z + u + 3v = 1 b) 2x y + 2z + 2u + 6v = 2 3x + 2y 4z 3u 9v = 3. { 2x y = k 4x + 2y = h

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I

S Laskennallinen systeemibiologia

Laaja matematiikka 2 Kertaustehtäviä Viikko 17/ 2005

Tarkastelemme sitten epähomogeenista toisen kertaluvun yhtälöä

Matematiikan tukikurssi

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

HY, MTL / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIb, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.

LIITTEET Liite A Stirlingin kaavan tarkkuudesta...2. Liite B Lagrangen kertoimet...3

Lineaarialgebra (muut ko)

Tehtävä 1. Voidaanko seuraavat luvut esittää kahden neliön summina? Jos voidaan, niin kuinka monella eri tavalla? (i) n = 145 (ii) n = 770.

Solmu 3/ toteutuu kaikilla u,v I ja λ ]0,1[. Se on aidosti konveksi, jos. f ( λu+(1 λ)v ) < λf(u)+(1 λ)f(v) (2)

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

Avaruuden R n aliavaruus

5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

III. SARJATEORIAN ALKEITA. III.1. Sarjan suppeneminen. x k = x 1 + x 2 + x ,

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle /

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 1, ratkaisut Maanantai

1. Normi ja sisätulo

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Tehtävä 3. Määrää seuraavien jonojen raja-arvot 1.

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II/PART II

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

Analyysi A. Harjoitustehtäviä lukuun 1 / kevät 2018

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I

Miehitysluvuille voidaan kirjoittaa Maxwell Boltzmann jakauman mukaan. saamme miehityslukujen summan muodossa

7. Aliavaruudet. Lineaariset yhtälöryhmät

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35

Talousmatematiikan perusteet: Luento 9

EX1 EX 2 EX =

Seuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II LINEAR ALGEBRA PART II

Ylioppilastutkintolautakunta S tudentexamensnämnden

Kohdeyleisö: toisen vuoden teekkari

Insinöörimatematiikka D

HILBERTIN AVARUUKSISTA

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II/PART II

Talousmatematiikan perusteet: Luento 8. Vektoreista ja matriiseista Vektorien peruslaskutoimitukset Lineaarinen riippumattomuus Vektorien sisätulo

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Insinöörimatematiikka D

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II LINEAR ALGEBRA PART II

i ni 9 = 84. Todennäköisin partitio on partitio k = 6, k k

RATKAISUT x 2 3 = x 2 + 2x + 1, eli 2x 2 2x 4 = 0, joka on yhtäpitävä yhtälön x 2 x 2 = 0. Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavalla saadaan

Diskreetin Matematiikan Paja Ratkaisuja viikolle 4. ( ) Jeremias Berg. n(n + 1) 2. k =

Insinöörimatematiikka D

Ristitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti

Transkriptio:

44 8 Ortogoaaliprojetiot Avaruus R o eemmäi ui pelä vetoriavaruus, osa siiä o mahdollisuus määritellä vetoreide pituus, välie ulma ja erityisesti ohtisuoruus ähä päästää ottamalla äyttöö vetoreide välie sisätulo (pistetulo, salaaritulo) xy = xy i = x y + x y Sisätulo toteuttaa seuraavat lasusääöt, jota yt ovat seurausia matriisialgebrasta: Kaiilla x, y R ja aiilla c R o voimassa S xy= yx S2 ( x+ y) z= x z+ y z S3 ( cx) y= c( x y ) S4 xx 0, ja xx= 0 x= 0 Yleisesti, jos vetoriavaruudessa o määriteltyä yo ehdot toteuttava sisätulo, ii avaruutta utsutaa sisätuloavaruudesi Avaruus R o siis eräs sisätuloavaruus, ja sitä saotaa usei myös - ulotteisesi eulidisesi avaruudesi Neljäs omiaisuus ataa mahdollisuude määritellä äsittee vetori x pituus eli ormi: x x x 2 2 =+ =+ x + x Normi eliö o siis x 2 = x x, joa o usei hyödyllie lähtöohta ormilauseeide "puruu" (s alla olevia epäyhtälöide todistusia)

45 Vetori x 0 suutaie ysiövetori o u = x x, jolloi saotaa myös, että vetori x o ormeerattu Normille o voimassa seuraavat omiaisuudet: Kaiilla x, y R ja aiilla c R N x 0, ja x = 0 x= 0 N2 cx = c x N3 x+ y x + y (olmioepäyhtälö) Näistä asi esimmäistä seuraavat suoraa sisätulo omiaisuusista Kolmioepäyhtälö todistamisesi tarvitsemme toista imeltä tuettua epäyhtälöä: Cauchy-Schwarzi epäyhtälö Kaiilla x, y R o voimassa x y x y ja yhtäsuuruus pätee, jos ja vai jos x= 0 tai y = cx, jollai c R Cauchy-Schwarzi epäyhtälö todistus: Osoitetaa väite oieasi esi ysiövetoreille u, v: ( ) ( ) 2 2 0 u± v = u± v u± v = u u± 2u v+ v v = u ± 2u v+ v eli 0 ± 2uv +, josta seuraa 2uv 2 eli uv Yhtäsuuruus o täsmällee tapausessa u± v = 0 eli u u= ± v Yleie tapaus: Oloot x = au, y = bv, a = x, b= y Silloi x y = ( au) ( bv) = ab u v ab = x y Yhtäsuuruus o voimassa, u ab=0 tai (jaamalla ab:llä) u uv = eli u u= ± v Silloi x = 0 tai y = 0 ( = 0 x) tai y= ± b a x Kolmioepäyhtälö todistus: x + y = ( x + y) ( x + y) = xx + 2xy + y y = x + 2x y+ y 2 2 2 2 2 2 2 2 x + 2 x y + y x + 2 x y + y = ( x + y ) ässä äytettii epäyhtälöä a a, a R ja Cauchy-Schwarzi epäyhtälöä

46 Sisätulo avulla voidaa yt määritellä ollasta eroavie vetorie x ja y välie ulma: θ = arccos x y x y Ku ulma o π /2, ii vetorit x ja y ovat ohtisuorassa toisiaa vastaa eli ortogoaaliset, meritää x y Ortogoaalisuusehto o siis x y x y = 0 xi y = 0 Jos vetorie välie ulma o 0, vetorit ovat samasuutaiset ja jos se o π, vetorit ovat vastaaissuutaiset Yhteisimitys äille o yhdesuutaiset Meriät ovat x y, x y, x y Ortogoaalisille vetoreille pätee (yleistetty) Pythagoraa lause: 2 2 2 x y x + y = x + y ämä seuraa olmioepäyhtälö todistusesta, u huomataa, että yt x y = 0 Jos vetorijouo { u,, u } vetorit ovat eseää aii ortogoaalisia eli ui uj = 0 i j, ii vetorijouo o ortogoaalie Jos lisäsi aii vetorit ovat ysiövetoreita, ii vetorijouo o ortoormaali eli ortoormeerattu Samoi saotaa, että vetorit u, u ovat silloi ortoormaaleja eli ortoormeerattuja, Ortoormaalisuusehto voidaa siis esittää muodossa, i= j { u,, u} o ortoormaali ui uj = δij = 0, i j Huomataa, että tuetut aat {i, j} ja {i, j, } ovat ortoormaaleja Yleisemmii tämä o aoille toivottava omiaisuus

47 Ortogoaalisuus pitää sisällää jo lieaarise riippumattomuude, sillä joaie ortogoaalie jouo o automaattisesti lieaarisesti riippumato (odistus harjoitustehtäväsi) Ortoormaalissa aassa atavetorit ovat lisäsi ysiövetoreita, joa helpottaa oordiaattie tulitaa Vetori oordiaatit o helppo selvittää ortoormaali aa ollessa yseessä Jos W o avaruude R aliavaruus ja { u,, u } ii vetori v W esitys tässä aassa o se ortoormaali ata, v= ( v u ) u + + ( v u ) u ämä seuraa siitä, että vetorilla o ysiäsitteie esitys v = cu+ + cu, josta vu= ( cu+ + c u) u= cu u+ c u u= cu u= c Näi tuli äyttöö i i i i i i i i seä ortogoaalisuus u j u i = 0, j i että ormeeraus ui u i = Aliavaruude W ortogoaalie omplemetti W o iide vetoreide jouo R :ssä, jota ovat ohtisuorassa joaista W: vetoria vastaa: W = { x R x w= 0, w W} Silloi myös W o R : aliavaruus, W W = { 0 } ja dimw = dimw Avaruus R voidaa yt hajottaa aliavaruude W aalta ahtee osaa siiä mielessä, että joaie vetori v o esitettävissä ysiäsitteisesti summaa v= w+ p, w W, p W ässä esitysessä w o vetori v ortogoaaliprojetio (lyh projetio) aliavaruudelle W ja p vastaavasti v: projetio aliavaruudelle W

48 Vetori v ortogoaaliprojetiosta aliavaruudelle W äytetää meritää vˆ = proj W v Projetiosta ortogoaaliselle omplemetille W äytetää myös meritää proj v perp W v ja yllä maiittu hajotelma saa muodo W = v= proj v+ proj v= proj v+ perp v W W W W Jos aliavaruudessa W o ortoormaali ata { u,, u } projetiolle saadaa esitys, ii vetori y proj y= ( y u u + + ( y u u W ) ) ämä ähdää suoralla lasulla: Jos u = ( y u) u+ + ( y u) u ja w = au+ + au, ii ( y u) w = ( y ( y u) u+ + ( y u ) ) u ( au+ + au) = ( a yu + + a yu ) ( a yu + + a yu ) = 0 Siis y u w w W, jote y u W eli u=proj W y

49 Yllä o siis edellytyseä, että { u,, u } o aliavaruude W ortoormaali ata Jos ata o ortogoaalie, mutta ei välttämättä ortoormaali, projetio aava saa muodo proj W = u u + + yu u u yu y u u Usei puhumme jatossa ortogoaaliprojetio sijaa lyhyesti projetiosta Oheisissa uvissa asiaa o havaiollistettu olmeulotteisessa avaruudessa:

50 Erityisesti, jos W o ysiulotteie aliavaruus, W = spa{ u }, missä u o ysiövetori, ii äytetää saotaa vetori y ortogoaaliprojetio ysiövetorille u ja meritää proj u y : proj uy= ( y uu ) Jos vetori v, jolle projisioidaa, ei ole ysiövetori, ii se o ormeerattava, jolloi aavasi saadaa sijoittamalla u: paialle v/ v : Vetori y ortogoaaliprojetio vetorille v 0 o proj v y = y v v vv Ku u o ysiövetori, pätee vetorie y ja u väliselle ulmalle cosθ = y u y, josta seuraa projuy= y cosθ u ästä ähdää yhteys aleisgeometria projetioo, u tarastellaa suoraulmaista (vetori)olmiota, jossa vetori y o hypoteuusaa ja proj u y ulma θ viereiseä ateettia Korostettaoo vielä, että projetio yllä määritellyssä mielessä o vetori Josus sitä paiotetaa puhumalla "ortogoaalisesta vetoriprojetiosta" Silloi salaariprojetio o vetoriprojetio pituus eli ormi proj u y

5 2 Esim Projisioidaa piste [, 2, 3] suoralle x = t Nyt y = 2, suora 3 ysiösuutavetori (eli vastaava aliavaruude ortoormaali aa aioa 2 vetori) o u = Siis 6 2 2 2 6 6 ½ proj = ( ) = [ 2 3] uy y u u = 6 3 = ½ Esim 2 Projisioidaa piste y=[, 2, 3] tasolle H: x x2 x3 2 + = 0 aso ormaali o siis edellise esimeri vetori [2, -, ], jote perp H y = saadaa 0 projhy = y perphy = 2 ½ = 2½ 3 ½ 2½ ½ ästä ½ Ortogoaaliprojetio proj W y täreimpii omiaisuusii uuluu, että se o projisioitavaa vetoria y lähiä oleva W: vetori (miimiormilause): y proj y = mi y v W v W Jos imittäi v W, yˆ = proj W y, ii y v = y yˆ + yˆ v ja y yˆ W, yˆ v W Kohtisuoruude ja Pythagoraa lausee muaa saadaa siis 2 2 2 2 y v = y yˆ + yˆ v y y ˆ

52 ällä seialla o paljo äyttöä mm umeerisessa approsimoiissa ja tilastotieteessä Vetori y projetio aetulle aliavaruudelle W voidaa siis lasea aavalla proj y= ( y u u + + ( y u u, W ) ) jos W: ortoormaali ata tuetaa Jos yleisemmi avaruudelle W tuetaa ata { a,, a }, joa ei välttämättä ole ortoormaali, ii projetio voidaa lasea seuraavasti: Avaruus W o silloi matriisi A = [ a,, a ] saraeavaruus eli arvoavaruus R( A ) Oloo vetori y projetio aassa { a,, a } lausuttua yˆ = ca + + ca = Ac Silloi ohtisuoruusvaatimusesta seuraa ( A ) A, y c x x R eli ( A ) ( A ) = 0, x y c x R eli ( ) A A A =, y c x R, josta seuraa x 0

53 A Ac= A y ( "ormaaliryhmä"), A A: tapausessa rataista ( ) c = A A A y josta voidaa äätyvä Silloi projetiolle yˆ = Ac saadaa lausee proj W y= Py, missä ( P= A A A) A o projetiomatriisi Matriisi A A o tässä aia symmetrie eliömatriisi (matriisi A itse ei välttämättä ole eliömatriisi) Se o myös äätyvä, jos A: saraeet ovat riippumattomat (todistus sivuutetaa), ute yt o asialaita ämä ataa mahdollisuude rataista s ylimäärättyjä yhtälöryhmiä (overdetermied liear equatios), joissa o eemmä yhtälöitä ui tutemattomia: ax + a2x2 + + a x = b a x + a x + + a x = b a x + a x + + a x = b 2 22 2 2 2 m m2 2 m m missä m> Näillä o äytäössä epähomogeeisessa tapausessa lähes aia raa < ra[a b] eli ei rataisua Mutta rataisu o olemassa pieimmä eliösumma mielessä site, että vasemma ja oiea puole erotuse (eulidise) ormi erotus b Ax = ( b a x a x ) + + ( b a x a x ), 2 2 m m m o mahdollisimma piei Näi o täsmällee silloi, u Ax o oiea puole b projetio matriisi A arvoavaruudelle R(A) Silloi rataisu x LS saadaa edellisellä sivulla maiitusta ormaaliryhmästä AAx = Ab LS

54 Jos matriisi A aste raa=, ii se saraeet ovat lieaarisesti riippumattomat, jolloi LS ( AA) x = Ab Esim3 Haetaa pieimmä eliösumma suora taso pisteide (,4), (-2,5), (3,-) ja (4,) autta Silloi yseessä o suora y=a+bx, joa toteuttaa ylimääräty yhtälöryhmä a+ b = 4 a+ b ( 2) = 5 a+ b 3= a+ b 4= pieimmä eliösumma mielessä Matriisimuodossa 4 2 a 5 = 3 b 4 eli 4 2 a 5 Au= y, A=, u=, 3 = b y 4 Normaaliryhmä o AA u = Ay eli 4 2 a 5 2 3 4 3 b = 2 3 4 4 4 6 a 9 6 30 = b 5, josta ooaismatriisi avulla 4 6 9 0 25 7 37 6 30 5 0 42 25 37 Suora ertoimet ovat siis a = 357, b= 088 7 42