เครื่องคำนวณแกรม-ชมิดท์
ทำชุดเวกเตอร์ที่เป็นอิสระต่อกันเชิงเส้นให้เป็นเชิงตั้งฉากปรกติด้วยกระบวนการแกรม-ชมิดท์ รับรายละเอียดการภาพฉายทีละขั้นตอน, ฐานหลักเชิงตั้งฉากและเชิงตั้งฉากปรกติ, การตรวจสอบความเป็นเชิงตั้งฉาก และการแสดงภาพเวกเตอร์แบบโต้ตอบ
ตัวบล็อกโฆษณาของคุณทำให้เราไม่สามารถแสดงโฆษณาได้
MiniWebtool ให้ใช้งานฟรีเพราะมีโฆษณา หากเครื่องมือนี้ช่วยคุณได้ โปรดสนับสนุนเราด้วย Premium (ไม่มีโฆษณา + เร็วขึ้น) หรืออนุญาต MiniWebtool.com แล้วรีโหลดหน้าเว็บ
- หรืออัปเกรดเป็น Premium (ไม่มีโฆษณา)
- อนุญาตโฆษณาสำหรับ MiniWebtool.com แล้วรีโหลด
เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณแกรม-ชมิดท์
ยินดีต้อนรับสู่ เครื่องคำนวณแกรม ชมิดท์ เครื่องมือพีชคณิตเชิงเส้นที่ครอบคลุมสำหรับการทำให้ชุดเวกเตอร์ที่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกันเป็นแบบออร์ทอนอร์มัลโดยใช้กระบวนการแกรม-ชมิดท์แบบคลาสสิก รับรายละเอียดการฉายภาพทีละขั้นตอน ทั้งฐานออร์ทอกอนัลและฐานออร์ทอนอร์มัล การแสดงภาพเวกเตอร์แบบโต้ตอบ และการตรวจสอบความเป็นออร์ทอกอนัล เหมาะสำหรับนักเรียน ครู วิศวกร และใครก็ตามที่ทำงานกับปริภูมิเวกเตอร์
กระบวนการแกรม-ชมิดท์คืออะไร?
กระบวนการแกรม-ชมิดท์ (ตั้งชื่อตาม Jørgen Pedersen Gram และ Erhard Schmidt) เป็นวิธีการทำให้ชุดของเวกเตอร์ในปริภูมิผลคูณภายในเป็นแบบออร์ทอนอร์มัล เมื่อกำหนดชุดเวกเตอร์ที่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกัน \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_n\}\) กระบวนการนี้จะสร้างชุดออร์ทอนอร์มัล \(\{\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n\}\) ที่แผ่ขยายสับสเปซเดียวกัน
อัลกอริทึม
กระบวนการแกรม-ชมิดท์ทำงานในสองขั้นตอนสำหรับเวกเตอร์แต่ละตัว:
- Orthogonalization (การทำให้ตั้งฉาก): ลบการฉายภาพลงบนเวกเตอร์ออร์ทอกอนัลที่คำนวณไว้ก่อนหน้านี้ทั้งหมดออก
- Normalization (การทำให้เป็นบรรทัดฐาน): หารด้วยนอร์มเพื่อให้ได้เวกเตอร์หนึ่งหน่วย
โดยที่ \(\langle \mathbf{a}, \mathbf{b} \rangle\) หมายถึงผลคูณภายใน (dot product) และ \(\|\mathbf{u}\| = \sqrt{\langle \mathbf{u}, \mathbf{u} \rangle}\) คือนอร์มยุคลิด
วิธีใช้งานเครื่องคำนวณนี้
- ป้อนเวกเตอร์ของคุณ: ใส่เวกเตอร์ที่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกันทีละบรรทัด สามารถใช้วงเล็บโค้ง วงเล็บเหลี่ยม หรือค่าที่คั่นด้วยคอมมาก็ได้ เวกเตอร์ทั้งหมดต้องมีมิติเท่ากัน (2 ถึง 10 มิติ)
- ตั้งค่าความแม่นยำทศนิยม: เลือกจำนวนตำแหน่งทศนิยม (2-10) ที่จะแสดงในผลลัพธ์
- คลิก 'ทำให้เป็นออร์ทอนอร์มัล': เครื่องคำนวณจะดำเนินกระบวนการแกรม-ชมิดท์อย่างสมบูรณ์และแสดงผลลัพธ์ทั้งหมด
- ตรวจสอบผลลัพธ์: ตรวจสอบฐานออร์ทอนอร์มัล, การแสดงภาพแบบโต้ตอบ, การฉายภาพทีละขั้นตอน และการตรวจสอบความเป็นออร์ทอกอนัล
การทำความเข้าใจผลลัพธ์
ฐานออร์ทอกอนัล (\(\mathbf{u}_k\))
คือเวกเตอร์ออร์ทอกอนัลขั้นกลางก่อนที่จะทำให้เป็นบรรทัดฐาน เวกเตอร์เหล่านี้จะตั้งฉากซึ่งกันและกันแต่อาจมีขนาดแตกต่างกัน ฐานออร์ทอกอนัลจะคงโครงสร้างจำนวนเต็มหรือเศษส่วนของเวกเตอร์เดิมไว้ ซึ่งบางครั้งเป็นที่ต้องการในงานเชิงทฤษฎี
ฐานออร์ทอนอร์มัล (\(\mathbf{e}_k\))
ผลลัพธ์สุดท้าย — เวกเตอร์ที่ทั้งตั้งฉากซึ่งกันและกัน (orthogonal) และมีความยาวหนึ่งหน่วย (normal) นี่คือผลลัพธ์มาตรฐานของกระบวนการแกรม-ชมิดท์และเป็นรูปแบบที่ใช้กันมากที่สุด
ตารางตรวจสอบ
เครื่องคำนวณจะยืนยันความเป็นออร์ทอนอร์มัลโดยการคำนวณผลคูณจุดของทุกคู่ (ซึ่งควรเป็น 0 สำหรับคู่ที่ต่างกัน) และนอร์มทั้งหมด (ซึ่งควรเป็น 1) สิ่งนี้ทำหน้าที่เป็นข้อพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่ากระบวนการประสบความสำเร็จ
ความเกี่ยวข้องกับการแยกตัวประกอบ QR
กระบวนการแกรม-ชมิดท์เป็นวิธีคลาสสิกในการคำนวณ การแยกตัวประกอบ QR (QR decomposition) ของเมทริกซ์ หากคุณจัดเวกเตอร์ป้อนเข้าเป็นคอลัมน์ของเมทริกซ์ \(A\) และเวกเตอร์ออร์ทอนอร์มัลเป็นคอลัมน์ของเมทริกซ์ \(Q\) จะได้:
โดยที่ \(Q\) คือเมทริกซ์ออร์ทอกอนัล (คอลัมน์คือเวกเตอร์ออร์ทอนอร์มัล) และ \(R\) คือเมทริกซ์สามเหลี่ยมบน (ส่วนประกอบคือค่าสัมประสิทธิ์การฉายภาพ) การแยกตัวประกอบ QR เป็นพื้นฐานในพีชคณิตเชิงเส้นเชิงตัวเลขสำหรับการแก้ปัญหากำลังสองน้อยที่สุด, การคำนวณค่าไอเกน และการแยกตัวประกอบเมทริกซ์
การประยุกต์ใช้งาน
| สาขา | การประยุกต์ใช้งาน |
|---|---|
| การวิเคราะห์เชิงตัวเลข | การแยกตัวประกอบ QR, การแก้ปัญหากำลังสองน้อยที่สุด, ความเสถียรเชิงตัวเลข |
| การประมวลผลสัญญาณ | การสร้างชุดฟิลเตอร์ออร์ทอกอนัล, ระบบ OFDM, การบีมฟอร์มมิ่ง (Beamforming) |
| คอมพิวเตอร์กราฟิก | การสร้างเฟรมพิกัดออร์ทอนอร์มัล, การกำหนดทิศทางกล้อง, การทำ Normal mapping |
| กลศาสตร์ควอนตัม | การสร้างฐานออร์ทอนอร์มัลสำหรับปริภูมิฮิลเบิร์ต (Hilbert spaces), เวกเตอร์สถานะ |
| สถิติ | การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA), การถดถอยออร์ทอกอนัล |
| ทฤษฎีการประมาณค่า | การสร้างพหุนามออร์ทอกอนัล (Legendre, Chebyshev, Hermite) |
แกรม-ชมิดท์แบบคลาสสิก vs แบบปรับปรุง
เครื่องคำนวณนี้ใช้อัลกอริทึม แกรม-ชมิดท์แบบคลาสสิก (CGS) สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขด้วยเลขทศนิยม อัลกอริทึม แกรม-ชมิดท์แบบปรับปรุง (Modified Gram-Schmidt - MGS) จะให้ความเสถียรเชิงตัวเลขที่ดีกว่าโดยการคำนวณการฉายภาพเทียบกับชุดที่ผ่านการทำให้ตั้งฉากบางส่วนแทนที่จะใช้เวกเตอร์เดิม อย่างไรก็ตาม ในการคำนวณที่แม่นยำ (หรือการคำนวณที่มีความแม่นยำสูง) ทั้งสองอัลกอริทึมจะให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน
คำถามที่พบบ่อย
กระบวนการแกรม-ชมิดท์คืออะไร?
กระบวนการแกรม-ชมิดท์เป็นอัลกอริทึมสำหรับการทำให้ชุดของเวกเตอร์ในปริภูมิผลคูณภายในเป็นแบบออร์ทอนอร์มัล โดยรับชุดเวกเตอร์ที่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกันและสร้างชุดเวกเตอร์ออร์ทอนอร์มัลที่แผ่ขยายสับสเปซเดียวกัน เวกเตอร์แต่ละตัวจะถูกทำให้ตั้งฉากกับเวกเตอร์ก่อนหน้าทั้งหมดโดยการลบการฉายภาพออก จากนั้นจึงทำให้เป็นบรรทัดฐานให้มีความยาวหนึ่งหน่วย
ทำไมกระบวนการแกรม-ชมิดท์ถึงสำคัญ?
กระบวนการแกรม-ชมิดท์เป็นพื้นฐานในพีชคณิตเชิงเส้นและมีการประยุกต์ใช้มากมาย เช่น การแยกตัวประกอบ QR ของเมทริกซ์, การแก้ปัญหากำลังสองน้อยที่สุด, การสร้างฐานออร์ทอนอร์มัลสำหรับปริภูมิฟังก์ชัน (เช่น พหุนามเลฌ็องดร์), การประมวลผลสัญญาณ, คอมพิวเตอร์กราฟิก และวิธีการเชิงตัวเลข ฐานออร์ทอนอร์มัลช่วยให้การคำนวณหลายอย่างง่ายขึ้นเนื่องจากเวกเตอร์ฐานตั้งฉากกันและมีความยาวหนึ่งหน่วย
ความแตกต่างระหว่างเวกเตอร์ออร์ทอกอนัลและออร์ทอนอร์มัลคืออะไร?
เวกเตอร์ออร์ทอกอนัลคือเวกเตอร์ที่ตั้งฉากกัน (ผลคูณจุดเป็นศูนย์) แต่สามารถมีขนาดเท่าใดก็ได้ ส่วนเวกเตอร์ออร์ทอนอร์มัลคือเวกเตอร์ที่ทั้งตั้งฉากกันและมีความยาวหนึ่งหน่วย (ขนาด = 1) กระบวนการแกรม-ชมิดท์จะเริ่มจากการทำให้เวกเตอร์ตั้งฉากกันก่อน จากนั้นจึงทำให้เป็นบรรทัดฐานเพื่อสร้างชุดออร์ทอนอร์มัล
จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเวกเตอร์ที่ป้อนเข้ามาไม่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกัน?
หากเวกเตอร์ที่ป้อนเข้ามาไม่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกัน กระบวนการแกรม-ชมิดท์จะสร้างเวกเตอร์ศูนย์ในบางขั้นตอน (เมื่อเวกเตอร์ตัวหนึ่งอยู่ในการแผ่ขยายของเวกเตอร์ก่อนหน้า) เครื่องคำนวณนี้จะตรวจจับการพึ่งพาเชิงเส้นและรายงานข้อผิดพลาด ในการใช้งานเครื่องคำนวณนี้ เวกเตอร์ที่ป้อนเข้าทั้งหมดต้องเป็นอิสระเชิงเส้นต่อกัน
แกรม-ชมิดท์เกี่ยวข้องกับการแยกตัวประกอบ QR อย่างไร?
การแยกตัวประกอบ QR จะแยกเมทริกซ์ A ออกเป็น Q (เมทริกซ์ออร์ทอกอนัล) และ R (เมทริกซ์สามเหลี่ยมบน) กระบวนการแกรม-ชมิดท์ที่ใช้กับคอลัมน์ของ A จะสร้างคอลัมน์ของ Q ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์การฉายภาพจะกลายเป็นส่วนประกอบของ R ความเชื่อมโยงนี้ทำให้แกรม-ชมิดท์เป็นวิธีมาตรฐานในการคำนวณการแยกตัวประกอบ QR
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:
"เครื่องคำนวณแกรม-ชมิดท์" ที่ https://MiniWebtool.com/th// จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
โดย ทีมงาน miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 18 ก.พ. 2026
คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.