线性代数之——子空间投影

Posted 2021-01-21 seniusen

1. 投影

向量 $ b = (2, 3, 4)$ 在 (z) 轴上和在 (xy) 平面上的投影是什么，哪个矩阵能产生到一条线上和到一个平面的投影？

当 (b) 被投影到 (z) 轴上时，它的投影 (p) 就是 (b) 沿着那条线的部分。当 (b) 被投影到一个平面时，它的投影就是 (b) 在平面中的部分。

到 (z) 轴上的投影 (p_1 = (0, 0, 4))，到 (xy) 平面上的投影 (p_2 = (2, 3, 0))，两个投影矩阵 (P_1) 和 (P_2) 分别为

(P_1) 就是选出每个向量的 (z) 分量， (P_2) 就是选出每个向量的 (x) 和 (y) 分量。

在这个例子中，(z) 轴和 (xy) 平面是正交子空间，就像地面和两面墙的交线一样。

除此之外，它们还是正交补的。整个空间的任意向量都可以表示为它们在两个子空间中分量的和。

2. 到一条线上的投影

假设一条过原点的直线方向为 (a = (a_1, a_2,cdots, a_m))，我们要将点 (b = (b_1, b_2,cdots, b_m)) 投影到这条直线上。

投影 (p) 和 (a) 在一条直线上，因此有 (p = hat xa)，误差 (e = b-p = b-hat xa)，然后由 (e) 垂直于 (a)，我们可得。

[e cdot a = 0 o (b-hat xa) cdot a = 0 o acdot b - hat x acdot a = 0]

因此，可求得系数 (hat x) 为

[hat x = frac{acdot b}{acdot a} = frac{a^Tb}{a^Ta}]

投影为 (p = hat x a = frac{a^Tb}{a^Ta} a)。

如果 (b=a)，那么 (hat x = 1)，投影还是它自己，(Pa = a)。 如果 (bperp a)，那么 (hat x = 0)，投影为 0。

将投影重写为 (p = a hat x =a frac{a^Tb}{a^Ta} = frac{aa^T}{a^Ta}b)。因此，投影矩阵 (P = frac{aa^T}{a^Ta})。

如果向量 (a) 变为两倍，投影矩阵 (P) 不变，它还是投影到同一条直线。如果投影矩阵平方，那就是进行两次投影，和进行一次投影是一样的结果，因此有 (P^2=P)。

同时，(I-P) 也是一个投影矩阵，((I-P)b = b-p = e)。当 (P) 投影到一个子空间时，(I-P) 投影到和它垂直的另一个子空间。

3. 到子空间的投影

假设 (n) 个 (oldsymbol R^m) 空间中的向量 (a_1,cdots,a_n) 是线性不相关的，我们想找到一个线性组合 (p=hat x_1 a_1+cdots+hat x_n a_n) 使得 (p) 距离一个给定向量 (b) 最近。

(a_1,cdots,a_n) 可以看做是矩阵 (A) 的列，我们要找的线性组合是在矩阵 (A) 的列空间中。我们要找的是距离(b) 最近的一个组合 (Ahat x)，也就是 (b) 在列空间的投影。

同理，误差 (e=b-Ahat x) 垂直于子空间，也就是垂直于子空间的所有向量。

也即

[A^T(b-Ahat x) = 0 o A^TAhat x = A^Tb]

(A^TA) 是一个 n×n 的矩阵，因为 (A) 的列是线性不相关的，所以其是可逆的。可得线性组合系数为

[hat x = (A^TA)^{-1}A^Tb ]

所以有，投影和投影矩阵分别为

[p = A hat x = A(A^TA)^{-1}A^Tb]

[P = A(A^TA)^{-1}A^T]

由 (A^T(b-Ahat x) = 0) 可知，误差 (e) 位于 (A) 的左零空间 (N(A^T)) 中，向量 (b) 被分为了投影 (p) 和误差 (e) 两部分。

(A^TA) 是可逆的当且仅当 (A) 的列是线性不相关的。

当 (Ax=0) 时，我们有 (A^TAx=0)。而当 (A^TAx=0) 时，我们有
[x^TA^TAx=0 o (Ax)^TAx = 0 o Ax = 0]

因此 (A^TA) 和 (A) 有着一样的零空间，当 (A) 的列线性不相关时，(A^TA) 是一个方阵，对称并且可逆。

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