定理2.1的第三条的第一个证明

红色荧光笔划出的部分的推导,想不明白
方法2已经了解,但略繁琐。想弄明白方法1
请大神赐教!

  • Weyl 回复了此帖
  • 佐仓杏子

    Aα是A的列向量的一个线性组合,也就是A列空间中的一个向量。

    要让Aα-Y的模最小,自然要求Aα-Y与A所有每个列向量正交,否则总可以消除掉其中可以投影到A列空间的部分来减小模长:因为任何向量V总是可以分解到某一子空间(这一例中是A的列空间)和其正交补空间上:V=V+VV=V_\parallel+V_\perp;而向量的模平方是这两部分模方之和,如果我们希望向量的模最小,那就应该消除掉A列空间中的那一部分,只保留与其正交的部分。

    假设A的列空间是{A1,A2,An}\{ A_1,\,A_2,\cdots A_n \}α=(α1,α2,αn)T\alpha=(\alpha_1,\,\alpha_2,\cdots\alpha_n)^T

    如果存在Aα-Y和A的某个列向量(比如AiA_i)内积不为0,假设为λ\lambda,那总可以考虑AαYλAiAi2=AαYA\alpha-Y-\lambda\frac{A_i}{\left|A_i\right|^2}=A\alpha^\prime-Y有更短模长。

    AαY2||A \alpha - Y||_2 取最小值     Aα\iff A \alphaYYAA 的列空间中的最佳逼近     AαYA\iff A \alpha - Y \perp A 的列空间
    相关关键词:内积、最佳逼近

    佐仓杏子

    Aα是A的列向量的一个线性组合,也就是A列空间中的一个向量。

    要让Aα-Y的模最小,自然要求Aα-Y与A所有每个列向量正交,否则总可以消除掉其中可以投影到A列空间的部分来减小模长:因为任何向量V总是可以分解到某一子空间(这一例中是A的列空间)和其正交补空间上:V=V+VV=V_\parallel+V_\perp;而向量的模平方是这两部分模方之和,如果我们希望向量的模最小,那就应该消除掉A列空间中的那一部分,只保留与其正交的部分。

    假设A的列空间是{A1,A2,An}\{ A_1,\,A_2,\cdots A_n \}α=(α1,α2,αn)T\alpha=(\alpha_1,\,\alpha_2,\cdots\alpha_n)^T

    如果存在Aα-Y和A的某个列向量(比如AiA_i)内积不为0,假设为λ\lambda,那总可以考虑AαYλAiAi2=AαYA\alpha-Y-\lambda\frac{A_i}{\left|A_i\right|^2}=A\alpha^\prime-Y有更短模长。

      Weyl

      讲的好清楚!看懂了

      最后这个式子的λ是不是应该在分子上,左右同时和Ai做内积,应该是0?

      • Weyl 回复了此帖

        Chrono 谢谢,画出图很形象了。

        而且我也看出来,如果Y是在A的列空间内,那么这个方程组直接有精确解,进一步如果A可逆,则解α唯一。

          佐仓杏子 将标题更改为 「【已解决】求助 计算方法 证明过程」。
            说点什么吧...