Vidokezo vya Linear Algebra kwa Polynomials

Vidokezo vya Linear Algebra kwa Polynomials






Lebo
Hisabati

Tutafanya kazi na seti, polynomials halisi za digrii. Polynomia kama hizo zinaweza kuonyeshwa kwa kutumia coefficients ya scalar kama ifuatavyo:

Nafasi ya Vector

Seti , pamoja na nyongeza ya polynomials na fomu ya kuzidisha scalar a nafasi ya vekta. Kama dhibitisho, hebu tuangalie jinsi mihimili ya nafasi ya vekta inavyoridhika. Tutatumia , na kama polynomials kiholela kutoka kwa seti ya maandamano. Vile vile, na ni scalars kiholela katika Vidokezo vya Linear Algebra kwa Polynomials.

Ushirikiano wa nyongeza ya vekta:

Hili ni jambo dogo kwa sababu ujumlishaji wa polima ni shirikishi. Commutativity vile vile ni ndogo, kwa sababu hiyo hiyo:

Mchanganyiko wa nyongeza ya vekta:

Kipengele cha kitambulisho cha nyongeza ya vekta:

Sifuri polynomial 0 hutumika kama kipengele cha utambulisho. , tunayo.

Kipengele cha kinyume cha kuongeza vector:

Kwa kila , tunaweza kutumia kama nyongeza ya kinyume, kwa sababu .

Kipengele cha utambulisho cha kuzidisha kwa scalar

scalar 1 hutumika kama kipengele cha utambulisho kwa kuzidisha kwa scalar. Kwa kila mmoja, ni kweli.

Ushirikiano wa kuzidisha kwa scalar:

Kwa scalars yoyote mbili na:

Usambazaji wa kuzidisha kwa scalar juu ya nyongeza ya vekta:

Kwa yoyote , na scalar :

Usambazaji wa kuzidisha kwa scalar juu ya nyongeza ya scalar:

Kwa scalars yoyote na na polynomial :

Linear uhuru, span na msingi

Kwa kuwa tumeonyesha kuwa polynomia katika kuunda nafasi ya vekta, sasa tunaweza kujenga ufafanuzi wa ziada wa aljebra wa mstari juu ya hiyo.

Seti ya polynomials inasemekana kuwa kujitegemea linearly ikiwa

ina maana. Kwa maneno, mchanganyiko pekee wa mstari unaosababisha vekta ya sifuri ni wakati coefficients zote ni 0.

Kama mfano, hebu tujadili vizuizi vya msingi vya ujenzi wa polynomia katika : seti . Hizi ni za kujitegemea kwa sababu:

ni kweli tu kwa sifuri polynomial, ambapo coefficients zote . Hii inatokana na ufafanuzi wenyewe wa polynomials. Zaidi ya hayo, seti hii vipindi nzima kwa sababu kila polynomial inaweza (kwa ufafanuzi) kuonyeshwa kama mchanganyiko wa mstari wa .

Kwa kuwa tumeonyesha hizi polynomia za kimsingi zinajitegemea kimstari na zinachukua nafasi nzima ya vekta, ni msingi kwa nafasi. Kwa kweli, seti hii ina jina maalum: the msingi wa monomial (kwa sababu monomial ni polynomial yenye neno moja).

Kuangalia ikiwa seti ya kiholela ya polynomials ni msingi

Tuseme tuna seti za polynomials, na tunataka kujua kama hizi ni msingi wa . Jinsi gani sisi kwenda juu yake?

Wazo ni kutumia aljebra ya mstari kwa njia ile ile tunayofanya kwa nafasi nyingine yoyote ya vekta. Wacha tutumie mfano halisi kuonyesha:

Je, kuweka ni msingi? Tutaanza kwa kuangalia kama washiriki wako huru. Andika:

Kwa kupanga upya, tunaweza kubadilisha hii kuwa:

Ili hili liwe kweli, mgawo wa kila monomia unapaswa kuwa sifuri; kihisabati:

Katika fomu ya matrix:

Tunajua jinsi ya kutatua hili, kwa kupunguza tumbo katika fomu ya safu-echelon. Ni rahisi kuona kwamba umbo la safu-mlalo iliyopunguzwa ya matriki hii mahususi ni , matriki ya utambulisho. Kwa hiyo, seti hii ya equations ina suluhisho moja:.

Tumeonyesha kuwa seti hiyo inajitegemea kimstari. Sasa hebu tuonyeshe hilo vipindi nafasi. Tunataka kuchambua:

Na upate coefficients ambayo inakidhi hii kwa kiholela yoyote \alfa, \beta na. Tunaendelea kama hapo awali, kwa kujipanga tena upande wa kushoto:

na kusawazisha mgawo wa kila nguvu ya x tofauti:

Ikiwa tutageuza hii kuwa fomu ya matrix, matrix ya coefficients ni sawa kabisa na hapo awali. Kwa hivyo tunajua kuna suluhisho moja, na kwa kupanga upya matrix kuwa , suluhisho litaonekana upande wa kulia. Haijalishi kwa sasa suluhisho halisi ni nini, mradi lipo na ni la kipekee. Tumeonyesha kwamba spans nafasi!

Kwa kuwa seti hiyo inajitegemea kimstari na spans , ni a msingi kwa nafasi.

Bidhaa ya ndani

Nimejadili bidhaa za ndani za utendakazi kwenye chapisho kuhusu nafasi ya Hilbert. Naam, polynomials ni kazikwa hivyo tunaweza kufafanua bidhaa ya ndani kwa kutumia viambatanisho kama ifuatavyo:

Ambapo mipaka na ni ya kiholela, na inaweza kuwa isiyo na kikomo. Wakati wowote tunaposhughulika na viambatanisho tuna wasiwasi kuhusu muunganiko; katika chapisho langu kwenye nafasi za Hilbert, tulizungumza tu – kazi zinazoweza kuunganishwa za mraba. Wengi wa polynomials si mraba integable, hata hivyo. Kwa hivyo, tunaweza kuzuia hii kwa kutumia ama:

  1. maalum kazi ya uzito ili kuhakikisha kuwa bidhaa ya ndani inaungana
  2. Weka mipaka yenye kikomo kwenye kiungo, kisha tunaweza tu kuweka .

Wacha tutumie mwisho, na tuzuie mipaka kwenye safu , kuweka . Tuna bidhaa zifuatazo za ndani:

Wacha tuangalie ikiwa hii inakidhi hali ya nafasi ya ndani ya bidhaa.

Ulinganifu wa kuunganisha:

Kwa kuwa kuzidisha halisi kunabadilika, tunaweza kuandika:

Tunashughulikia hali halisi hapa, ili tuweze kupuuza kwa usalama muunganisho changamano.

Linearity katika hoja ya kwanza:

Hebu na. Tunataka kuonyesha hilo

Panua upande wa kushoto kwa kutumia ufafanuzi wetu wa bidhaa ya ndani:

Matokeo yake ni sawa na.

Chanya-uhakika:

Tunataka kuonyesha kwamba kwa nonzero, tunayo. Kwanza kabisa, kwani kwa wote xni kweli kwamba:

Vipi kuhusu matokeo 0 ingawa? Vema, tuseme hivyo

Kwa kuwa ni chaguo la kukokotoa lisilo hasi, hii ina maana kwamba kiunganishi cha chaguo za kukokotoa kisicho hasi huishia kuwa 0. Lakini ni chembechembe nyingi, kwa hivyo ni kuendeleana ndivyo ilivyo. Ikiwa muunganisho wa kitendakazi kisicho na hasi kinachoendelea ni 0, inamaanisha kuwa chaguo la kukokotoa lenyewe ni 0. Kama isingekuwa sifuri mahali popote, kiunganishi lazima kiwe chanya pia.

Tumethibitisha kuwa ni lini tu ni sifuri polynomial. Hali ya uhakika-chanya imeridhika.

Kwa kumalizia, pamoja na bidhaa ya ndani ambayo tumefafanua hutengeneza a nafasi ya ndani ya bidhaa.

Orthogonality

Kwa kuwa sasa tuna bidhaa ya ndani, tunaweza kufafanua uhalisi kwenye polimanomia: polima mbili ni ya orthogonal (wrt bidhaa zetu za ndani) ikiwa

Kinyume na matarajio , polynomia za msingi wa monomia ni sivyo
orthogonal kwa kutumia ufafanuzi wetu wa bidhaa ya ndani.

Kwa mfano, kuhesabu bidhaa ya ndani kwa na:

Kuna seti zingine za polynomials ambazo ni orthogonal kwa kutumia bidhaa zetu za ndani. Kwa mfano, polynomia za Legendre; lakini hii ni mada ya chapisho lingine.




Source link

Postagens Similares

  • मंटन रीस – प्लेडेट और एआई

    पैनिक ने घोषणा की कि प्लेडेट कैटलॉग अब उन खेलों को स्वीकार नहीं करेगा जो कला और संवाद जैसी सामग्री के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं। कोडिंग के लिए AI फिलहाल ठीक है, लेकिन आप बता सकते हैं कि पैनिक इससे खुश नहीं है: फिलहाल, हम उन कैटलॉग शीर्षकों को अनुमति देंगे जिन्होंने…

  • Autonoma bilar eller inte? Fantastiska data om fördelar med autonom bilsäkerhet

    Dr. Jonathan Slotkin, en neurokirurg och medgrundare av Scrub Capital, publicerade ett utmärkt stycke i NYT idag om autonom bilsäkerhet. (DANIEL: Öppningskommentar här) Den mänskliga kostnaden När så mycket energi kommer in i en skalle kan ingen operation vända tillbaka den.Dr Jonathan Slotkin (DANIEL: Kommentar om förebyggande kontra behandling) Uppgifterna Waymos säkerhetsprestandadata från 100 miljoner…

  • Nous confondons deux types d’AGI

    Je pense que le plus gros problème du débat sur l’AGI est que nous confondons deux types d’AGI. Je propose de les réfléchir et d’en discuter comme deux choses différentes : AGI douce: Un système d’IA implémenté en tant que projet produit/OSS qui émule suffisamment bien la généralité de l’apprentissage pour remplacer les travailleurs du savoir….

  • प्रारंभिक संस्थापक ताल की खोज

    जब से मैंने डेविड सैक्स की ‘द कैडेंस’ पढ़ी है तब से मैं इससे काफी प्रेरित हूं। यह 50-500 व्यक्तियों के स्टार्टअप के लिए एक परिचालन प्रक्रिया और आदर्श टीम संरचना निर्धारित करता है – कार्यों के बीच प्रभावी संचार के साथ त्रैमासिक चक्रों में बिक्री, वित्त, उत्पाद और विपणन को चलाना। उदाहरण के लिए…

  • AI తొలగింపులు AI గురించి కాదు

    నేను ఈ AI తొలగింపులను వివరించడానికి ప్రయత్నిస్తాను. సమస్య ఏమిటంటే టాప్ 10% మరియు అందరి మధ్య ఉద్యోగి నాణ్యతలో చాలా వ్యత్యాసం. పెద్ద కంపెనీలో అత్యుత్తమ పనితీరు కనబరిచిన వ్యక్తులను భర్తీ చేయడానికి AI (నేడు) ఎక్కడా చేరుకోలేదు. కానీ వారు నాణ్యతా ప్రమాణంలో దిగువన ఉన్న 75% ఉద్యోగుల కోసం పదివేల మంది ఉద్యోగుల కోసం సంవత్సరానికి మిలియన్లు ఖర్చు చేస్తున్నారు. మరియు AI ఇప్పుడు వాటిని భర్తీ చేయడానికి తగినంతగా మెరుగుపడుతోంది. నేరుగా…

  • Podcast Baru Favorit Saya tahun 2023

    Sebagai seseorang yang banyak belajar melalui podcast, saya telah membuat daftar pilihan selama 4 tahun berturut-turut (lihat daftar utama tahun 2019, lalu perbedaan tahun 2020, 2021, dan 2022), jadi inilah waktunya untuk melakukan tahun ke-5(!) Pembaruan 2024: ini reset 2024 Pada tahun 2023 saya akhirnya menjadi pembawa acara podcast semi-sukses, setelah upaya 1, 2, 3….

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *