Fórmula de memoria ortogonal de Schmitt
La fórmula de memoria ortogonal de Schmitt es: un eje se contrae, dos ejes regresan, dos ejes se expanden, el tercer eje cambia y el tamaño se reduce, La orientación cambia, el tamaño regresa.
La ortogonalización de Schmidt es un método común en álgebra lineal para convertir un conjunto de vectores linealmente independientes en una base ortogonal.
¿Qué es la ortogonalización de Schmidt?
Para una matriz de orden n, si los vectores propios del mismo valor propio no son ortogonales, es necesario realizar la ortogonalización de Schmidt para hacerlos ortogonales.
La ortogonalización de Schmitt es un método para encontrar bases ortogonales para el espacio euclidiano. Del grupo de vectores α1, α2,..., αm es linealmente independiente del espacio euclidiano, y del grupo de vectores ortogonales β1, β2,..., se obtiene βm, tal que α1, α2,..., αm y el grupo de vectores β1, β2,...,βM.
Álgebra lineal:
El álgebra lineal es una rama de las matemáticas. Sus objetos de investigación son los vectores, los espacios vectoriales (o espacios lineales), las transformaciones lineales y las ecuaciones lineales de dimensión finita. Los espacios vectoriales son un tema importante en las matemáticas modernas. Por lo tanto, el álgebra lineal se usa ampliamente en álgebra abstracta y análisis funcional, y el álgebra lineal se puede concretar a través de la geometría analítica.
La teoría del álgebra lineal se ha extendido a la teoría de operadores. Debido a que los modelos no lineales en la investigación científica a menudo pueden aproximarse como modelos lineales, el álgebra lineal se usa ampliamente en las ciencias naturales y sociales.