maths.free › Linear Algebra › Orthogonality, projections and least squares

Orthogonality, projections and least squares

Dot products, orthonormal bases, projection onto a subspace, fitting a line.

The projection of b onto the column space of A is the closest point; the least-squares solution solves AᵀA x = Aᵀ b. Gram-Schmidt turns any basis orthonormal. Picture it: dropping a perpendicular from a point onto a plane. Think it: least squares is regression; the normal equations are calculus's "set the gradient to zero" done with matrices.

مثال عملي · inverse of [[2,1],[1,1]]

Inverse of [[2,1],[1,1]]

\left[\begin{matrix}2 & 1\\1 & 1\end{matrix}\right]

خطوة خطوة

  1. \det A = 1

    A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.

  2. A^{-1} = \frac{1}{\det A}\begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix} = \frac{1}{1}\left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]

    For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.

  3. A^{-1} = \left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]

كشفت الإجابة
A^{-1} = \left[\begin{matrix}1 & -1\\-1 & 2\end{matrix}\right]

الآن أنت اختار مشكلة، أو طبعها أو رسمها بنفسك، كل خطوة، صورة، الإجابة مخفية حتى تسأل.

إبقي عملك الخاص

إن الحساب المجاني يضيفه ملاحظات على كل درس، وسجل لما أنجزته، ومشاكلك التي حلتها في مكان واحد، ومعلم يمكنك أن تسأله عن هذه الصفحة. والرياضيات نفسها مفتوحة أمام الجميع، سواء كانوا مستخدمين أو غير مستخدمين.

التسجيل الدخول

الرموز المستخدمة هنا

لمس أي رمز للحصول على التعريف الكامل، والصورة، وما يعنيه كل حرف في ذلك.

كيف: Orthogonality, projections and least squares

  1. A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.
  2. For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.

أسئلة يطرحها الناس

What does a determinant mean geometrically?

It is the factor by which the matrix scales area (2×2) or volume (3×3), with a negative sign if orientation flips. Zero means the matrix flattens space and cannot be undone.

What is an eigenvector?

A direction the matrix does not turn: it only stretches it by the eigenvalue. Along eigenvectors a complicated matrix acts like multiplication by a number.

Why is matrix multiplication not commutative?

Because a matrix is a transformation and AB means "do B, then A". Rotating then reflecting is not the same as reflecting then rotating.

أكثر في Linear Algebra