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正交矩阵定义及概述

正交矩阵定义及概述

​定义:A是一个n阶方阵,Aт是A的转置。如果有AтA=E(单位阵),即Aт等于 A的逆,则称A是正交矩阵。

正交矩阵是实数特殊化的酉矩阵,因此总是正规矩阵。尽管我们在这里只考虑实数矩阵,这个定义可用于其元素 来自任何域的矩阵。正交矩阵毕竟是从内积自然引出的,对于复数的矩阵这导致了归一要求。

要看出与内积的联系,考虑在 n 维实数内积空间中的关于正交基写出的向量 v。v 的长度的平方是 vTv。

有多种原由使正交矩阵对理论和实践是重要的。n×n 正交矩阵形成了一个群,即指示为 O(n) 的正交群,它和它的子群广泛的用在数学和物理科学中。例如,分子的点群是 O(3) 的子群。因为浮点版本的正交矩阵有有利的性质,它们是字数值线性代数中很多算法比如 QR分解的关键,通过适当的规范化,离散余弦变换 (用于 MP3 压缩)可用正交矩阵表示。

阶实矩阵 A称为正交矩阵,如果:A×Aт=E

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正交矩阵造价信息

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矩阵

  • 产品说明:6.5G带宽,支持EDID读写,支持DVI-D格式,面板/红外/RS-232控制;品种:数字矩阵;型号:DH-DVI16-16B;类型:视频;规格:16入/16出
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矩阵

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矩阵

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  • 产品说明:6.5G带宽,支持EDID读写,支持DVI-D格式,面板/红外/RS-232控制;品种:数字矩阵;型号:DH-DVI8-16B;类型:视频;规格:8入/16出
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环境视频监控系统

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环境视频监控系统

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环境视频监控系统

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环境视频监控系统

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环境视频监控系统

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数据格式定义工具

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  • 霍尼韦尔、江森、新基点、协同、西门子、DELTA
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矩阵

  • AV0808矩阵
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矩阵

  • HDMI矩阵,网络音频媒体矩阵32*32
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VGA矩阵

  • VGA矩阵
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AV矩阵

  • AV矩阵
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  • 2012-05-16
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正交矩阵结论

则下列诸条件是等价的:

1) A 是正交矩阵

2) A×A′=I 为单位矩阵

3) A′是正交矩阵

4) A的各行是单位向量且两两正交

5) A的各列是单位向量且两两正交

6) (Ax,Ay)=(x,y) x,y∈R

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正交矩阵定理

1. 方阵A正交的充要条件是A的行(列) 向量组是单位正交向量组;

2. 方阵A正交的充要条件是A的n个行(列)向量是n维向量空间的一组标准正交基;

3. A是正交矩阵的充要条件是:A的行向量组两两正交且都是单位向量;

4. A的列向量组也是正交单位向量组。

5. 正交方阵是欧氏空间中标准正交基到标准正交基的过渡矩阵。

在矩阵论中,实数正交矩阵是方块矩阵Q,它的转置矩阵是它的逆矩阵,如果正交矩阵的行列式为 +1,则我们称之为特殊正交矩阵

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正交矩阵定义及概述常见问题

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正交矩阵定义及概述文献

矩阵的定义 矩阵的定义

矩阵的定义

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矩阵的定义

RGB矩阵和VGA矩阵的定义原理及区别 RGB矩阵和VGA矩阵的定义原理及区别

RGB矩阵和VGA矩阵的定义原理及区别

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广州明控智能科技有限公司 http://www.gzyueda.com RGB 矩阵和 VGA 矩阵的定义原理及区别 概念: 矩阵的概念引用高数中的线性代数的概念,一般指在多路输入的情况下有多路的输出选择,形 成下图的矩阵结构,既每一路输出都可与不同的输入信号“短接” ,每路输出只能接通某一路输入,但某一 路输入都可 (同时 )接通不同的输出 在实际工程中,大多数朋友对于 RGB 和 VGA 这两者的认识容易混淆。以为是两种信号。 VGA 信号的组成分为五种: RGBHV ,分别是红绿蓝三原色和行场同步信号。 VGA 传输距离非常短, 实际工程中为了传输更远的距离,人们把 VGA 线拆开,将 RGBHV 五种信号分离出来,分别用五根同轴 电缆传输,这种传输方式叫 RGB 传输,习惯上这种信号也叫 RGB 信号,其实本质上 RGB 和 VGA 是没有 什么区别的。 RGB 矩阵切换器的概述与

矩阵分解QR分解

QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵,所以称为QR分解法,与此正规正交矩阵的通用符号Q有关。

MATLAB以qr函数来执行QR分解法, 其语法为[Q,R]=qr(A)。

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矩阵分解奇异值分解

奇异值分解 (singular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法;SVD是最可靠的分解法,但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A),其中U和V分别代表两个正交矩阵,而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同, 原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。

MATLAB以svd函数来执行svd分解法, 其语法为[S,V,D]=svd(A)。2100433B

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空间前方交会基本公式

空间前方交会点投影系数法

由图可以看出,模型点相对于左方投影中心为原点的模型坐标为:

由上式中的(1)式和(3)式求得点投影系数:

在相对定向中上式的运算都是由像点坐标x1,y1,x2,y2和相对定向元素来计算的。

如果用左、右影像的外方位元素来计算,则

由左、右影像的外方位角元素φ1,ω1,κ1φ2,ω2,κ2计算相应的正交矩阵R1,R2,则

这时的N,N1 表示将坐像点和右像点投影到地面上的点投影系数。

任意一点的地面坐标(地面摄测坐标)可由下式求得:

空间前方交会严密解法

共线方程决定了摄影中心点、像点和物点间严格的关系。由共线方程可得:

整理可得:

对左、右影像上的一对同名点,可以列出4个上述的线性方程,而未知数个数为3,故可以用最小二乘法求解。若n幅影像中含有同一空间点,则可由总共2n个线性方程解求X,Y,Z 3个未知数。这是一种严格的、不受影像数约束的空间建前方交会方法,由于是解线性方程组,故也不需要空间坐标的初值。

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