射影行列

線形空間の射影

V : 有限次元ユークリッド空間
P : V \to V transform が射影であるとは,
P^2 = P 冪等(idempotent)であることをいう。
このとき \mathrm{id}_V - P もまた射影であって,その像空間Im(I-P)は像空間Im(P)の補空間である。
\mathrm{Im}(I-P) = \left( \mathrm{Im} P \right)^c
従って,射影Pは元の空間Vを直和分解する。
V = \mathrm{Im}P \oplus \mathrm{Im}(I-P)
また逆に,任意の直和分解 V = U \oplus W に対して射影Pが存在する。
さらに,\langle Px, y \rangle = \langle x, Py \rangle  Hermitian のとき直交射影であるという。
この条件は,行列としては Hermitian P^*=Pであることを示す。
直交射影によって得られる補空間は直交補空間である。
Rem.
正方行列に対しては,全射ならば全単射であり,従って必ず逆写像が存在するから,切断を考える意味は失われる。
一方,一般の長方行列に対しては,全射であっても必ずしも単射でないから,切断を考えることができる。
Lem.
一般の長方行列 A \in \mathbb{R}^{m \times n}B \in \mathbb{R}^{n \times m} に対して,
AB = I_m ならば BA = P_n は Im B への射影行列である。

特に,dyadic product (outer product) は射影を与える。
x y^\mathrm{T} ( c^1 y + c^2 y^\bot ) = c^1 \| y \|^2 x
dyadic product (外積, outer product)の性質参照

射影行列の構造と随伴基底

直交行列とユニタリ行列も参照
V : n-dim linear space
S = [ s_1, \cdots, s_n ] : basis of V
  i.e. \mathrm{Span} S = V
W : m-dim subspace of V
B = [ b_1, \cdots, b_m ] : basis of W
  i.e. \mathrm{Span} B = W
[ B \ B^c] = SA
V上の線形写像で,その像がWになるものを考える。
p : V \to W \subset V ; v \mapsto p(v) \in W
射影の定義p^2=pと合わせて,以下を満たさなければならない。
v \in W \ \Rightarrow \ p(v)=v
v \in W^c \ \Rightarrow \ p(v)=0 v \notin W よりも強い条件!

奥行きを考えた射影変換

最終更新:2011年05月17日 22:57
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