Файл: Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 09.04.2024

Просмотров: 607

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

884 Приложение Б

Б.4.3. Нормирование

Норма действительного вектора определяется следующим

образом:

 

Норма = ( x r x ) 4 / 2

(Б.4.22)

'

І=І

Нормированием

вектора

х

называется

процесс

деления каждой

составляющей вектора х на его длину

(получение вектора единич­

ной длины).

Например,

 

 

 

 

 

 

Вектор

х = [ 1 ,

2,

- 3 ,

0

] т ,

 

 

Норма

x =

]A

+

22 +

( - 3 ) a

+ 02 =

/ Ï 4 .

Нормированный вектор I

(вектор единичной длины j

,Г)

~

Г 1

2

3

х =

V~yâ

' " у И '

V Î T ' 0 J

Ортоноржированный вектор — это нормированный ортогональ­ ный вектор (ортогональный вектор единичной длины), который можно получить методом Грама — Шмидта или каким-либо другим методом (см. список литературы, приведенный в конце этого приложения).

Пример Б.4.4. Нормированный вектор

Собственные векторы £

И [ і из примера Б.4.2 норми-

руются следующим образом:

Норма = 1 Л 2 + ( - 1 ) 2 = У 2 ,

Норма = ] / l 2 + I 2 = у 2 .

Нормированные векторы:

L

Ѵ 2 І

И

Ѵ"2

1

1

 

1/2 J

 

L 1/5 J


 

 

Математический

 

аппарат

 

885

Нормированные

собственные

векторы

из примера

Б.4.3 имеют

вид

 

 

 

 

 

 

 

Г

1 "

0

Г 2 H

 

0

"

 

V 5

 

 

V5

 

 

 

 

2

0

 

1

 

0

 

 

Ѵ5

 

V 5

 

 

 

1

 

и

2

 

 

0

 

0

 

 

Ѵ5

 

 

V 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

L

1

 

 

0

L V5 J

0

V 5 J

Б.4.4.

Преобразование

к

канонической

форме [1]

Квадратичной формой называется выражение

пп

q= S

S ацХ1Х; = хТах.

(Б.4.23)

i = l i = l

 

Во избежание путаницы

в связи с членами типа a^x^Xj

и а^х^Хі

(т. е. аі2хіх2 и а21х2Ху), которые содержат одни и те же независимые переменные и которые можно было бы просто сложить, и чтобы исключить всякий произвол, условимся заменять каждый член

этой пары коэффициентов на их среднее: (а^ + ajt)/2.

В соответ­

ствии с этим правилом квадратичная

форма х т а х

будет содержать

симметричную

матрицу (а +

ат )/2 и, как будет

видно

ниже, это

свойство симметрии

дает определенные

преимущества. Напри­

мер, если

q = х\ — 4;г1;г2 +

х\ +

XfX3,

 

 

 

 

 

 

(Б.4.24а)

то в соответствии с принятым соглашением полное

разложение

имеет вид

 

 

 

 

 

 

 

 

 

q = x\ — 2xtx2 2ХІ

 

1

 

1

(Б.4.246)

+ Х\ + - jX i x 3 +

-^xzXi.

В матричных

обозначениях

имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

- 2

1

-ху-

 

 

 

I

 

2

 

 

 

 

 

 

 

х г а х =

 

- 2

1

0

 

 

 

[хух2х3]

 

1

 

 

 

 

 

 

 

L

 

0

-%3 -

 

 

 

Т

0

 

 

 

где матрица а называется матрицей

симметричной

билинейной

формы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

При определении структуры эмпирических моделей особый интерес представляет метод приведения общей квадратичной формы, которая может содержать смешанные произведения, к так



886

 

 

Приложение

 

Б

 

называемой

канонической

форме,

в

которой смешанные произве­

дения отсутствуют.

Например, если

 

?! =

29х2 +

24ада + 5x1 =

х т

•29

121

12

х т а х ,

 

 

 

 

 

 

то, осуществляя подходящее преобразование с помощью некоторой

специальной

матрицы

b

x =

by

 

 

(Б.4.25)

 

 

 

 

 

 

 

 

или для

конкретного

примера

 

- 2

 

 

 

 

 

x =

by =

_

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

можно вычислить

х г

 

 

- 2 "

 

•2'

 

 

 

 

 

 

 

 

и получить

каноническую

•2

для

5.

виде

5

форму

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

qiыв .

 

 

 

? 1

=

уТЬ^аЬу - КУ\ + ^

+

• • • + Кѵ\

 

или в рассматриваемом

частном

случае

 

 

?i = y J

"

1

- 2 " "29

12"

1

- 2

 

. - 2

 

 

5. . 12

5_

•2

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

"1

О"

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.0

1 .

Для осуществления такого преобразования необходимо решить следующий вопрос: как в общем случае можно найти нужную

матрицу преобразования, такую, как b =

в рас-

L—2

5 J

смотренном выше примере? Существует много способов приведе­ ния квадратичной формы к эквивалентным формам (см. литерату­ ру, список которой приведен в конце этого приложения), однако метод, описываемый ниже, является достаточно простым и весьма

эффективным.

Он

известен

под

названием приведение

с

помощью

ортогонального

преобразования

и основан на использовании в каче­

стве вышеупомянутой

матрицы

b некоторой

унитарной

матри­

цы U, так что x =

Ux, где вектор х обозначает старые

координаты,

а вектор х новые

координаты.

 

 

 

Теперь введем ряд новых определений и сформулируем неко­

торые

свойства

матриц:

Действительной унитарной

 

 

О п р е д е л е н и е

1.

матрицей

n x п

 

 

 

U^U

=

U I F = І„.

условию

 

называется матрица, удовлетворяющая

 


 

 

 

Математический

аппарат

 

887

О п р е д е л е н и е

2.

Действительная

унитарная матрица

является

ортогональной

матрицей,

т. е.

U T

= U - 1 .

 

С в о й с т в о

1.

Если

а действительная симметричная

матрица, то всегда существует ортогональная матрица U, такая,

что матрица

U T a U

является

диагональной

матрицей,

диагональ­

ные элементы

которой

равны

собственным

значениям

(характери­

стическим

корням)

матрицы

а:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О

1

 

 

 

 

 

I F a U

 

 

 

 

(Б.4.26)

ОЯтг

Св о й с т в о 2. Собственные векторы, соответствующие раз­ личным собственным значениям действительной симметричной матрицы, ортогональны друг другу.

Матрицу U можно получить, определяя собственные

значе­

ния матрицы а и образуя затем набор нормированных

(орто-

нормированных) собственных векторов, соответствующих этим собственным значениям. Этот набор ортонормированных векторов образует унитарную матрицу U . (Следует заметить, что не каждую квадратичную матрицу можно привести к диагональной форме с помощью невырожденного преобразования типа (Б.4.26); это возможно лишь для эрмитовых матриц.) Наконец, можно провести

ортогональное

 

преобразование:

 

 

 

 

 

q = х^ах = (Uy)T a (Uy)

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= Ут

( T j r a T j ) у

=

Хіуг

+

х2у[

(Б.4.26')

Пример Б . 4 . 5 . Унитарная

матрица

 

 

 

 

Используя

нормированные

векторы

из

примера

Б.4.4 для

=

3 и К2

- 1 , получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г

1

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

U

=

Ѵ 2

 

У 2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

У

2

 

У2Л

 

 

 

Затем

находим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

- i

1

2"

 

 

 

 

U T aU =

 

V 2

Ѵ 2

 

Ѵ 2

 

У 2

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

1

 

.2

1.

 

_ 1 _

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1/2

У2 J

У'2

У г л