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Significado de $x^T A x$

He visto el término $x^T A x$ donde $A$ es una matriz cuadrada y normalmente simétrica, que aparece en un montón de áreas diferentes del álgebra lineal. Entre los lugares donde la he visto se incluye la definición del cociente de Raleigh, la definición de matrices semidefinidas positivas/negativas y en la derivación de PCA. También he visto que a veces se refiere como la descripción de una forma cuadrática.

¿Existe alguna definición general/descripción intuitiva de lo que $x^T A x$ con respecto a un vector y una matriz?

Mi vaga comprensión es que describe cómo cambia un vector bajo una transformación lineal definida por $A$ (por ejemplo, si $A$ hace que x gire 90 $^\circ$ entonces $x^T A x = 0$ ) pero no encuentro una descripción más precisa o perspicaz de $x^T A x$ y me sorprende lo poco que he podido encontrar en Internet, teniendo en cuenta la frecuencia con la que aparece este término.

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¿Sabes lo que es una forma bilineal?

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No, no tengo. Voy a mirar en eso gracias.

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OK así que puedo ver que usted podría describir $x^T A x$ como un mapa bilineal que toma una matriz nxn y un vector de tamaño n a un número real, pero todavía no estoy seguro de cómo eso ilumina el significado de la misma.

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Yves Daoust Puntos 30126

$$Ax$$ representa el vector $x$ después de haber sufrido la transformación lineal descrita por $A$ y

$$x^TAx$$ es el producto punto de los vectores original y transformado. Este producto punto es cero cuando los dos vectores son ortogonales, y maximizado/minimizado cuando son paralelos/antiparalelos.

Si $x$ es un vector propio de $A$ ,

$$x^TAx=\lambda x^Tx=\lambda\|x\|^2.$$

En términos más generales, $x$ es una combinación lineal de vectores propios $ue_1+ve_2+\cdots we_n$ y

$$x^TAx=\lambda_1u^2+\lambda_2v^2+\cdots\lambda_nw^2$$ es una forma cuadrática canónica. Dependiendo de los signos de las lambdas, la ecuación $x^TAx=1$ describe un elipsoide o una especie de hiperboloide.

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En esa última ecuación que escribiste, ¿son los $u^2$ , $v^2$ , $w^2$ los pesos de cada vector propio en la combinación lineal, o representan las magnitudes al cuadrado de los vectores propios?

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Si $A$ es real valorado que necesita $A^T=A$ (A es simétrico) para dar una base ortonormal para $\mathbb{R}^n$ de vectores propios para $A$ . Si $A$ es complejo valorado necesita $A^*=A$ ( A es hermetiano) para dar una base ortonormal para $\mathbb{C}^n$ de vectores propios de $A$ . Está utilizando $\{e_i\}$ son ortonormales en su expansión $$x^TAx=\lambda_1u^2+\lambda_2v^2+\cdots\lambda_nw^2$$

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@persona1: son los wieights, es decir, las coordenadas en el marco de los vectores propios.

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