内积、点积和坐标

        内积是一个纯数学概念,在向量空间中,只要满足一定的性质(正性、定性、可加性、齐性和共轭对称性)的函数运算就可以成为内积,因此具体的内积具有很多种形式。

        点积是定义在F^{n}空间上的一种内积,具体的形式为:

(x_{1},...,x_{n})\cdot (y_{1},...,y_{n})=\sum x_{i}y_{i}

目前为止,这里的F^{n}空间以及点积都是纯数学概念,不要将F^{n}中的元素误认为是坐标,其本身就是向量空间中的向量,不需要基才能表达,因此其并不是坐标(坐标意味着必须要明确基)。

        上述是纯数学上定义的点积,不涉及物理意义下的长度和角度等概念(当然数学上的内积空间可以定义自己的长度和角度概念)。在物理意义下,点积的定义和向量的长度和角度有关,对两个向量a和b的点积,定义如下:

a\cdot b=|a||b|cos\theta

其中|a|表示向量a的长度,\theta表示向量a和b之间的夹角。这里的定义中,向量a和b具有明确的物理意义,是物理对象,因为具有物理意义下的长度和角度。这是物理意义下的点积定义。

        如何把纯数学意义上的点积和物理意义下的点积联系起来呢?很容易想到,就是把物理意义下的向量坐标化,因为首先物理意义下的向量满足向量空间的定义,因此只要找到基就可以坐标化。假设a、b是一个平面,也就是二维空间上的两个向量,那么可以随意找一组基i、j,就可以确认a、b的坐标,假设为(x1,y1)、(x2,y2),则a、b的点击可以转化为如下形式:

a\cdot b=x_{1}x_{2}|i|^{2}+y_{1}y_{2}|j|^{2}+(x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1})i\cdot jcos\alpha

其中\alpha是基i、j的夹角。这里利用到了物理定义下的点积依然满足点积的分配律。

         显然,只有i、j是规范正交基时,物理意义下的向量坐标可以等价于数学意义上的F^{n}中的元素,进行点积运算。但是实际上,我们选取规范正交基并不是为了和数学定义上的内积联系起来,因为数学上的内积有很多种,只要满足内积定义即可,对于任意一组基,都可以定义一种内积使得物理意义下的向量坐标等价于F^{n}中的元素,直接采用物理意义下的坐标运算形式即可,可以验证其满足内积定义。实际上,选取基是为了将向量坐标化,从而可以使用内积运算,使用数学工具进行更多的分析研究,而选取规范正交基仅仅只是为了计算简单(上述最后一项为0,可以消去,i、j的长度为1,系数也可以忽略)。

        所以点积的由来源自物理意义下的点积的定义,为了将物理意义下的点积形式化,可以使用内积数学工具,引入基将向量坐标化,从而对坐标进行运算操作。规范正交基的选取是为了计算简单,为了内积具有简单形式(规范正交基下的坐标运算就是本文开始纯数学意义上的点积形式)。

        关键不要混淆向量空间中的向量和坐标,内积是定义在向量上的,而不是坐标上。坐标为什么会引入是因为研究了基的关系,就可以知道整个空间中向量的关系,而向量和基的联系就是坐标。

<think>好的,用户现在想理解坐标变换与之间的数学关系,并希望获得相关的推导过程。首先,我需要回顾一下之前的对话历史,确保回答的连贯性。用户之前询问了从坐标变换角度理解DFT矩阵,涉及酉矩阵、正交基、投影等内容。现在的问题更一般化,聚焦于坐标变换的关系,可能需要结合线性代数中的基变换内积的性质。 首先,用户提供的引用中有两:[1]提到实对称矩阵的特征向量正交性单位正交化,这可能与坐标变换中的正交基有关;[2]涉及SVD分解旋转矩阵的正交性,这可能坐标变换中的正交变换相关。不过用户强调这些引用仅供参考,主要应参考上一次的问题回答。 用户的上一次回答详细讨论了DFT作为酉矩阵的坐标变换,涉及正交基、投影内积。现在需要将这种关系推广到一般的坐标变换的关系。可能需要从基变换的角度出发,讨论内积在不同基下的表达式,以及坐标变换如何保持或改变内积的形式。 接下来,思考如何组织内容: 1. 内积的数学定义及其在不同基下的表达式。 2. 坐标变换矩阵的条件(如正交矩阵)如何影响内积的计算。 3. 具体推导坐标变换后的表达式,并说明当变换矩阵是正交矩阵时,内积保持不变。 4. 可能的应用场景或示例,如PCA中的坐标变换(参考引用[1]中的PCA),或者旋转矩阵在图像处理中的应用(参考引用[2]中的相机标定)。 5. 添加数学公式Python代码验证,如构造正交矩阵,验证变换前后的内积是否相等。 需要注意用户可能混淆了内积)在不同基下的计算,以及坐标变换矩阵的性质如何影响这一计算。需明确当基变换是正交矩阵时,内积保持不变,否则可能需要引入度量矩阵。 可能的问题:用户是否了解基变换矩阵与内积的关系,是否需要从基础的线性代数知识入手,比如基变换的矩阵表示、内积坐标表示、以及正交变换的定义。 此外,用户可能需要具体的数学推导步骤,而不仅仅是结论。比如,如何从基变换的表达式推导出内积在新坐标系中的形式,并说明当变换是正交时,形式不变。 最后,结合之前的DFT示例,说明其作为正交变换的例子,内积在变换前后保持不变,从而能量守恒,这可能回答用户之前的相关问题之一(DFT矩阵的酉性如何保证能量守恒)。 需要确保数学公式正确,使用$$...$$格式,行内公式用$...$,并引用之前的引用标记,但根据用户指令,引用需自然添加,可能引用[^1][^2],但用户提供的引用可能不完全相关,需谨慎使用。 总结回答结构: 1. 内积坐标表示与基变换 - 定义内积在不同基下的表达式 - 基变换矩阵的影响 2. 正交变换保持内积 - 正交矩阵的定义 - 推导正交变换下内积不变 3. 一般线性变换下的内积变化 - 引入度量矩阵 - 推导变换后内积的表达式 4. 应用示例 - PCA中的坐标变换(引用[1]) - 旋转矩阵(引用[2]) 5. Python代码验证正交变换的内积不变性 6. 相关问题 需要确保推导过程清晰,步骤详细,符合用户要求的“举例说明并给出数学推导”。</think>--- ### 坐标变换与的数学关系及推导 #### 一、内积坐标表示与基变换 设向量$\bm{x},\bm{y} \in \mathbb{R}^n$在标准正交基$\{ \bm{e}_i \}$下的坐标为$[x_1,...,x_n]^T$$[y_1,...,y_n]^T$,则内积定义为: $$ \langle \bm{x}, \bm{y} \rangle = \sum_{i=1}^n x_i y_i = \bm{x}^T \bm{y} $$ 当进行**基变换**时,设新基为$\{ \bm{u}_i \}$,其组成的变换矩阵为$U = [\bm{u}_1 | \cdots | \bm{u}_n]$。若新基仍为标准正交基,则$U$是正交矩阵,满足: $$ U^T U = I \quad \Rightarrow \quad U^{-1} = U^T $$ 向量在新基下的坐标$\bm{x}'$与原坐标$\bm{x}$的关系为: $$ \bm{x} = U \bm{x}' \quad \Rightarrow \quad \bm{x}' = U^T \bm{x} $$ #### 二、正交变换保持内积不变 **定理**:正交变换保持向量内积不变,即: $$ \langle U\bm{x}, U\bm{y} \rangle = \langle \bm{x}, \bm{y} \rangle $$ **证明**: $$ \langle U\bm{x}, U\bm{y} \rangle = (U\bm{x})^T (U\bm{y}) = \bm{x}^T U^T U \bm{y} = \bm{x}^T \bm{y} = \langle \bm{x}, \bm{y} \rangle $$ **几何意义**:正交变换(如旋转、反射)不改变向量的长度夹角[^1]。 #### 三、一般线性变换下的内积变化 若基变换矩阵$A$非正交,则内积表达式需引入**度量矩阵**$G = A^T A$。此时内积为: $$ \langle \bm{x}, \bm{y} \rangle_{\text{新基}} = \bm{x}'^T G \bm{y}' = \bm{x}'^T A^T A \bm{y}' $$ **推导**: 原坐标系下$\bm{x} = A\bm{x}'$, $\bm{y} = A\bm{y}'$,因此: $$ \langle \bm{x}, \bm{y} \rangle = (A\bm{x}')^T (A\bm{y}') = \bm{x}'^T A^T A \bm{y}' = \bm{x}'^T G \bm{y}' $$ #### 四、应用示例 1. **主成分分析(PCA)** - 协方差矩阵是实对称矩阵,其特征向量构成正交基(引用[1])。 - 数据投影到主成分方向时,内积保持不变,保留最大方差。 2. **三维旋转** - 旋转矩阵$R$是正交矩阵,满足$R^T R = I$(引用[2])。 - 三维旋转后,保持物体形状不变: $$ \langle R\bm{p}, R\bm{q} \rangle = \langle \bm{p}, \bm{q} \rangle $$ ```python import numpy as np # 验证旋转矩阵保持内积不变 theta = np.pi/6 R = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)], [np.sin(theta), np.cos(theta)]]) # 2D旋转矩阵 x = np.array([3, 4]) y = np.array([1, 2]) print("原内积:", x.dot(y)) # 3*1 + 4*2 = 11 print("变换后内积:", (R@x).dot(R@y)) # 输出11.0(浮误差可忽略) ``` --- ### 数学推导总结 1. **正交变换**:通过正交矩阵$U$进行坐标变换时,内积$\langle \bm{x}, \bm{y} \rangle$保持不变。 2. **一般变换**:通过任意可逆矩阵$A$变换时,内积需用度量矩阵$G = A^T A$修正。 3. **物理意义**:坐标变换是否改变内积,取决于变换矩阵的正交性。 --- ### 相关问题 1. 如何证明度量矩阵$G$是正定对称矩阵? 2. 在非正交基下,如何计算向量的长度夹角? 3. 正交变换在图像处理中的具体应用有哪些?
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