Gram 矩阵与向量到子空间的距离
设 $W$ 是 $n$ 维 Euclidean 空间 $V$ 的子空间, $\beta\in V$, 定义 $\beta$ 到 $W$ 的距离 $$\bex \rd (\beta,W)=|\beta-\beta'|, \eex$$ 其中 $\beta'$ 为 $\beta$ 在 $W$ 上的正交投影. 设 $\beta_1,\cdots,\beta_m$ 为 $W$ 的一组基, 则 $$\bex \rd (\beta,W)=\sqrt{\frac{G(\beta_1,\cdots,\beta_m,\beta)}{G(\beta_1,\cdots,\beta_m)}}. \eex$$ 证明: $$\beex \bea &\quad G(\beta_1,\cdots,\beta_m,\beta)\\ &=G(\beta_1,\cdots,\beta_m,\beta'+(\beta-\beta'))\\ &=G(\beta_1,\cdots,\beta_m,\beta') +G(\beta_1,\cdots,\beta_m,\beta-\beta')\quad\sex{\mbox{行列式的性质}}\\ &=G(\beta_1,\cdots,\beta_m,\beta-\beta')\quad\sex{\beta\in W\ra \beta=\sum_i c_i\beta_i\mbox{ 及行列式的性质}}\\ &=\sev{\ba{cccc} (\beta_1,\beta_1)&\cdots&(\beta_1,\beta_m)&(\beta_1,\beta-\beta')\\ \vdots&\ddots&\vdots&\vdots\\ (\beta_m,\beta_1)&\cdots&(\beta_m,\beta_m)&(\beta_m,\beta-\beta')\\ (\beta-\beta',\beta_1)&\cdots&(\beta-\beta',\beta_m)&(\beta-\beta',\beta-\beta') \ea}\\ &=\sev{\ba{cccc} (\beta_1,\beta_1)&\cdots&(\beta_1,\beta_m)&0\\ \vdots&\ddots&\vdots&\vdots\\ (\beta_m,\beta_1)&\cdots&(\beta_m,\beta_m)&0\\ 0&\cdots&0&(\beta-\beta',\beta-\beta') \ea}\quad\sex{\sex{\beta-\beta',\beta_i}=0}\\ &=|\beta-\beta'|^2G(\beta_1,\cdots,\beta_m)\\ &=\rd^2(\beta,W)G(\beta_1,\cdots,\beta_m). \eea \eeex$$
Gram 矩阵与向量到子空间的距离的更多相关文章
- 学习笔记DL005:线性相关、生成子空间,范数,特殊类型矩阵、向量
线性相关.生成子空间. 逆矩阵A⁽-1⁾存在,Ax=b 每个向量b恰好存在一个解.方程组,向量b某些值,可能不存在解,或者存在无限多个解.x.y是方程组的解,z=αx+(1-α),α取任意实数. A列 ...
- Gram 矩阵性质及应用
v1,v2,-,vn 是内积空间的一组向量,Gram 矩阵定义为: Gij=⟨vi,vj⟩,显然其是对称矩阵. 其实对于一个XN⋅d(N 个样本,d 个属性)的样本矩阵而言,X⋅X′ 即为 Gram ...
- 学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量,矩阵、向量相乘,单位矩阵、逆矩阵
线性代数,面向连续数学,非离散数学.<The Matrix Cookbook>,Petersen and Pedersen,2006.Shilov(1977). 标量.向量.矩阵.张量. ...
- Spark机器学习中ml和mllib中矩阵、向量
1:Spark ML与Spark MLLIB区别? Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库,现在已经逐渐不再被Spark团队支持,逐渐转向Spark ML库,Spark ML是面向D ...
- Python 矩阵与矩阵以及矩阵与向量的乘法
import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.ar ...
- MathType输入矩阵或者向量的注意事项
如图A区域是换行搞得,BC是插入矩阵,AC明显看着不一样,就是说行间不要使用换行,列间隔不要用空格(ctrl+shift+space),直接插入矩阵,向量就是矩阵的行或者列数目是1. 还有就是需要注意 ...
- Eigen中的矩阵及向量运算
Eigen中的矩阵及向量运算 ,[+,+=,-,-=] ,[\*,\*=] ,[.transpose()] ,[.dot(),.cross(),.adjoint()] ,针对矩阵元素进行的操作[.su ...
- Gram矩阵 迁移学习 one-shot 之类
格拉姆矩阵是由内积空间中的向量两两内积而得.格拉姆矩阵在向量为随机的情况下也是协方差矩阵.每个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积,因此每个数字代表一个特征的强度,而Gram计算的实际上是两两特 ...
- 两矩阵各向量余弦相似度计算操作向量化.md
余弦相似度计算: \cos(\bf{v_1}, \bf{v_2}) = \frac{\left( v_1 \times v_2 \right)}{||v_1|| * ||v_2|| } \cos(\b ...
随机推荐
- Kafka设计解析(六)- Kafka高性能架构之道
本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和 ...
- python基础语法、数据结构、字符编码、文件处理 练习题
考试范围 '''1.python入门:编程语言相关概念2.python基础语法:变量.运算符.流程控制3.数据结构:数字.字符串.列表.元组.字典.集合4.字符编码5.文件处理''' 考试内容 1.简 ...
- Autoware(1)——快速开始
该部分可参照github Autoware中的 Demo Quick_Start. 1. 建立目录“.autoware”来保存demo数据 mkdir .autoware 2. 下载Demo数据下载d ...
- 服务端监控工具:Nmon使用方法
在性能测试过程中,对服务端的各项资源使用情况进行监控是很重要的一环.这篇博客,介绍下服务端监控工具:nmon的使用方法... 一.认识nmon 1.简介 nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统 ...
- git 命令积累
git status # 查看仓库的状态 git add . # 监控工作区的状态树,使用它会把工作时的所有变化提交到暂存区,包括文件内容修改(modified)以及新文件(new),但不包括被删除的 ...
- IDEA远程调试监控端口
大家知道,线上环境定位问题不是那么简单的,如果有非常完善的日志以及监控系统是不必担心的,但是应对这些并不完善的场景下,IDEA提供了一种远程调试的功能,remote集成了可以远程调试的功能,只需要在你 ...
- postgresql事务
查看更多教程:http://www.gitbook.net/postgresql/2013080567.html pgsql事务与并发控制 事务与并发控制 数据库几大特性: ACID: Atomici ...
- spring+struts2+hibernate框架搭建(Maven工程)
搭建Spring 1.porm.xml中添加jar包 <!-- spring3 --> <dependency> <groupId>org.springframew ...
- Laravel 和 Spring Boot 两个框架比较创业篇(二:人工成本)
前面从开发效率比较了 Laravel 和 Spring Boot两个框架,见:Laravel 和 Spring Boot 两个框架比较创业篇(一:开发效率) ,这一篇打算比较一下人工成本. 本文说的人 ...
- 微软是如何重写C#编译器并使它开源的
译者:王亮作者:Mads Torgersen (C# Language PM at Microsoft)原文:http://t.cn/EPOG96O 译者的一些话: 看了大家的评论,有园友说我翻译的不 ...