行列式与平面方程
已知在欧氏几何(Euclidean geometry)中, 一个平面由三个不共线的点唯一确定. 我们假设 X i = ( x i , y i , z i ) X_i = (x_i,y_i,z_i) Xi=(xi,yi,zi)(其中 i ∈ { 1 , 2 , 3 } i \in \{1,2,3\} i∈{1,2,3})不共线, 唯一确定了平面 P P P.
假设 P P P的解析式为 A x + B y + C z + D = 0 Ax+By+Cz+D=0 Ax+By+Cz+D=0(其中 A , B , C A,B,C A,B,C至少一个不为零), 则:
{ A x + B y + C z + D = 0 A x 1 + B y 1 + C z 1 + D = 0 A x 2 + B y 2 + C z 2 + D = 0 A x 3 + B y 3 + C z 3 + D = 0 \begin{cases} Ax+By+Cz+D=0\\ Ax_1+By_1+Cz_1+D=0\\ Ax_2+By_2+Cz_2+D=0\\ Ax_3+By_3+Cz_3+D=0\\ \end{cases} ⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧Ax+By+Cz+D=0Ax1+By1+Cz1+D=0Ax2+By2+Cz2+D=0Ax3+By3+Cz3+D=0
写成矩阵形式, 有:
[ x y z 1 x 1 y 1 z 1 1 x 2 y 2 z 2 1 x 3 y 3 z 3 1 ] ⋅ [ A B C D ] = [ 0 0 0 0 ] \begin{bmatrix} x & y & z & 1 \\ x_1 & y_1 & z_1 & 1 \\ x_2 & y_2 & z_2 & 1 \\ x_3 & y_3 & z_3 & 1 \\ \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} A \\ B \\ C \\ D \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \\ \end{bmatrix} ⎣⎢⎢⎡xx1x2x3yy1y2y3zz1z2z31111⎦⎥⎥⎤⋅⎣⎢⎢⎡ABCD⎦⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎡0000⎦⎥⎥⎤
对于线性方程组 M n × n ⋅ v = 0 \bm M_{n \times n} \cdot \bm v = \bm 0 Mn×n⋅v=0, v \bm v v有非零解的充分必要条件是 M n × n \bm M_{n \times n} Mn×n不满秩, 即 det ( M n × n ) = 0 \det\left(M_{n \times n}\right)=0 det(Mn×n)=0.
注意到 A , B , C A,B,C A,B,C至少一个不为零, 因此:
det ( [ x y z 1 x 1 y 1 z 1 1 x 2 y 2 z 2 1 x 3 y 3 z 3 1 ] ) = 0 \det\left( \begin{bmatrix} x & y & z & 1 \\ x_1 & y_1 & z_1 & 1 \\ x_2 & y_2 & z_2 & 1 \\ x_3 & y_3 & z_3 & 1 \\ \end{bmatrix} \right) = 0 det⎝⎜⎜⎛⎣⎢⎢⎡xx1x2x3yy1y2y3zz1z2z31111⎦⎥⎥⎤⎠⎟⎟⎞=0
矩阵L1范数的几何证明(利用凸性)
等价形式
∥ A ∥ 1 = sup x ≠ 0 ∥ A x ∥ 1 ∥ x ∥ 1 = sup ∥ x ∥ 1 = 1 ∥ A x ∥ 1 \| A\|_1 = \sup\limits_{x \neq 0} \frac{\|Ax\|_1}{\|x\|_1} = \sup\limits_{\|x\|_1 = 1} \|Ax\|_1 ∥A∥1=x=0sup∥x∥1∥Ax∥1=∥x∥1=1sup∥Ax∥1
外曲面
记外曲面 O A 1 ( r ) = { x ∣ ∥ A x ∥ 1 = r } O_A^1(r) = \{x \mid \|Ax\|_1 = r \} OA1(r)={x∣∥Ax∥1=r}, 易见外曲面 O A 1 ( r ) O_A^1(r) OA1(r)所包裹的区域 O A 1 ^ ( r ) = { x ∣ ∥ A x ∥ 1 ⩽ r } \widehat{O_A^1}(r) = \{x \mid \|Ax\|_1 \leqslant r \} OA1 (r)={x∣∥Ax∥1⩽r}是凸的.
内曲面
等价形式
∥ A ∥ 1 = sup x ≠ 0 ∥ A x ∥ 1 ∥ x ∥ 1 = sup ∥ x ∥ 1 = 1 ∥ A x ∥ 1 \| A\|_1 = \sup\limits_{x \neq 0} \frac{\|Ax\|_1}{\|x\|_1} = \sup\limits_{\|x\|_1 = 1} \|Ax\|_1 ∥A∥1=x=0sup∥x∥1∥Ax∥1=∥x∥1=1sup∥Ax∥1
外曲面
记外曲面 O A 1 ( r ) = { x ∣ ∥ A x ∥ 1 = r } O_A^1(r) = \{x \mid \|Ax\|_1 = r \} OA1(r)={x∣∥Ax∥1=r}, 易见外曲面 O A 1 ( r ) O_A^1(r) OA1(r)所包裹的区域 O A 1 ^ ( r ) = { x ∣ ∥ A x ∥ 1 ⩽ r } \widehat{O_A^1}(r) = \{x \mid \|Ax\|_1 \leqslant r \} OA1 (r)={x∣∥Ax∥1⩽r}是凸的.
内曲面
记内曲面 I p = { x ∣ ∥ x ∥ p = 1 } I^p = \{x \mid \|x\|_p = 1 \} Ip={x∣∥x∥p=1}(其中 0 < p ⩽ 1 0 < p \leqslant 1 0<p⩽1), 易见 0 < p < 1 0<p<1 0<p<1时内曲面 I p I^p Ip所包裹的区域 I p ^ = { x ∣ ∥ x ∥ p ⩽ r } \widehat{I^p} = \{x \mid \|x\|_p \leqslant r \} Ip ={x∣∥x∥p⩽r}不是凸的, 且其凸包(convex hull)是 c o n v ( I p ^ ) = I 1 ^ \mathrm{conv}\left(\widehat{I^p}\right)=\widehat{I^1} conv(Ip )=I1 .
外曲面与内曲面所包裹的区域相交
∥ A ∥ 1 = sup ∥ x ∥ 1 = 1 ∥ A x ∥ 1 = lim p → 1 inf r > 0 I [ O A 1 ^ ( r ) ⊅ I p ^ ] \| A\|_1 = \sup\limits_{\|x\|_1 = 1} \|Ax\|_1 = \lim\limits_{p \rightarrow 1} \inf\limits_{r > 0} \mathbb{I}[\widehat{O_A^1}(r) \not\supset \widehat{I^p}] ∥A∥1=∥x∥1=1sup∥Ax∥1=p→1limr>0infI[OA1 (r)⊃Ip ]
r r r从较大的值 R R R( R R R满足 O A 1 ^ ( R ) ⫌ I p ^ \widehat{O_A^1}(R) \supsetneqq \widehat{I^p} OA1 (R)⫌Ip )开始逐渐缩小, 直到缩小到 r ∗ r^* r∗( r ∗ r^* r∗使得外曲面 O A 1 ( r ∗ ) O_A^1(r^*) OA1(r∗)恰好与内曲面所包裹的区域 I p ^ \widehat{I^p} Ip 相交).
恰好相交时, 由于内曲面所包裹的区域
I
p
^
\widehat{I^p}
Ip
非凸, 所以外曲面
O
A
1
(
r
∗
)
O_A^1(r^*)
OA1(r∗)实际上是与内曲面所包裹的区域的凸包
c
o
n
v
(
I
p
^
)
\mathrm{conv}\left(\widehat{I^p}\right)
conv(Ip
)相交.
亦即, 交点属于集合
I
p
^
∩
c
o
n
v
(
I
p
^
)
=
{
x
∣
∃
i
∈
{
1
,
⋯
,
n
}
,
∣
x
i
∣
=
1
,
∀
j
≠
i
,
x
j
=
0
}
\widehat{I^p} \cap \mathrm{conv}\left(\widehat{I^p}\right) = \{x \mid \exists i \in \{1, \cdots, n\}, |x_i| = 1, \forall j \neq i, x_j = 0\}
Ip
∩conv(Ip
)={x∣∃i∈{1,⋯,n},∣xi∣=1,∀j=i,xj=0}
O A 1 ( R ) → O A 1 ( r ∗ ) O_A^1(R) \rightarrow O_A^1(r^*) OA1(R)→OA1(r∗)
I p → I 1 I^p \rightarrow I^1 Ip→I1
∥ A ∥ 1 = sup ∥ x ∥ 1 = 1 ∥ A x ∥ 1 = sup ∃ i ∈ { 1 , ⋯ , n } , ∣ x i ∣ = 1 , ∀ j ≠ i , x j = 0 ∥ A x ∥ 1 = sup i ∈ { 1 , ⋯ , n } ∣ ∑ k = 1 m A k i ∣ \| A\|_1 = \sup\limits_{\|x\|_1 = 1} \|Ax\|_1 = \sup\limits_{\exists i \in \{1, \cdots, n\}, |x_i| = 1, \forall j \neq i, x_j = 0} \|Ax\|_1 = \sup\limits_{i \in \{1, \cdots, n\}} \left| \sum\limits_{k=1}^{m} A_{ki} \right| ∥A∥1=∥x∥1=1sup∥Ax∥1=∃i∈{1,⋯,n},∣xi∣=1,∀j=i,xj=0sup∥Ax∥1=i∈{1,⋯,n}sup∣∣∣∣k=1∑mAki∣∣∣∣