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선형대수/ Norm, 직교(orthogonal), 정규직교(orthonormal)

Norm

벡터의 노름에 대해 다음과 같은 종류의 노름이 정의된다.
p-norm
xp=(i=1nxip)1/p\|\bold{x}\|_p = (\sum_{i=1}^{n} |x_i|^p)^{1/p}, p1p \geq 1에 대해
2-norm
x2=i=1nxi2\|\bold{x}\|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} x_i^2}, 유클리드 노름이라고도 한다. x22=xx\|\bold{x}\|_2^2 = \bold{x}^\top \bold{x}에 유의
1-norm
x1=i=1nxi\|\bold{x}\|_1 = \sum_{i=1}^{n} |x_i|
Max-norm
x=maxixi\|\bold{x}\|_\infty = \max_i |x_i|
0-norm
x0=i=1nI(xi>0)\|\bold{x}\|_0 = \sum_{i=1}^{n} \mathbb{I}(|x_i| > 0)
이것은 homogeneity를 만족하지 않기 때문에 pseudo 노름이라고도 한다. 이것은 x\bold{x}의 0이 아닌 요소의 갯수를 센다.
00=00^0 = 0이라고 정의하면 이것을 x0=i=1nxi0\|\bold{x}\|_0 = \sum_{i=1}^{n} x_i^0라고 쓸 수 있다.
x=1\|\bold{x}\| = 1인 벡터 xV\bold{x} \in V를 단위벡터(unit vector)라고 한다.
0이 아닌 임의의 벡터 x\bold{x}에 대해 xx{\bold{x} \over \|\bold{x}\|}는 단위벡터가 되는데, 영이 아닌 벡터에 길이의 역수만큼의 스칼라를 곱하는 과정을 정규화(normalizing)이라 한다.

직교(orthogonal), 정규직교(orthonormal)

내적공간 VV의 벡터 x,y\bold{x,y}x,y=0\langle \bold{x,y} \rangle = 0이면 두 벡터는 직교(orthogonal)한다고 한다.
VV의 부분집합 SS에 대하여 SS에 속하는 서로 다른 임의의 두 벡터가 직교할 때, 집합 SS를 직교(orthogonal) 집합이라고 한다.
VV의 부분집합 SS가 직교집합이고 단위벡터로만 이루어져 있을 때, 집합 SS를 정규직교(orthonormal) 집합이라고 한다.
집합 S={v1,v2,...}S = \{ \bold{v}_1, \bold{v}_2, ... \}가 정규직교집합이기 위한 필요충분조건은 vi,vj=δij\langle \bold{v}_i, \bold{v}_j \rangle = \delta_{ij}이다. 여기서 δij\delta_{ij}는 크로네커 델타(Kronecker delta)이다.

참조