格拉姆-施密特计算器
使用格拉姆-施密特正交化过程对一组线性无关的向量进行正交规范化。获取分步投影细节、正交基与标准正交基、正交性校验以及交互式向量可视化。
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格拉姆-施密特计算器
欢迎使用格拉姆-施密特计算器，这是一个全面的线性代数工具，可使用经典的格拉姆-施密特过程对一组线性无关的向量进行标准正交化。获取详细的逐步投影过程、正交基和标准正交基、交互式向量可视化以及正交性验证。非常适合学生、教育工作者、工程师以及任何从事向量空间工作的人员。
什么是格拉姆-施密特过程？
格拉姆-施密特（Gram-Schmidt）过程（以 Jørgen Pedersen Gram 和 Erhard Schmidt 命名）是一种在内积空间中对一组向量进行标准正交化的方法。给定一组线性无关的向量 \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_n\}\)，该过程会生成一组标准正交集 \(\{\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n\}\)，它们跨越相同的子空间。
算法流程
格拉姆-施密特过程对每个向量分两个阶段进行：
- 正交化： 减去其在所有先前计算出的正交向量上的投影
- 归一化： 除以范数以获得单位向量
其中 \(\langle \mathbf{a}, \mathbf{b} \rangle\) 表示内积（点积），而 \(\|\mathbf{u}\| = \sqrt{\langle \mathbf{u}, \mathbf{u} \rangle}\) 是欧几里得范数。
如何使用此计算器
- 输入您的向量： 输入线性无关的向量，每行一个。可以使用圆括号、方括号或仅用逗号分隔的值。所有向量必须具有相同的维度（2 到 10）。
- 设置小数精度： 选择结果中显示的小数位数（2-10）。
- 点击标准正交化： 计算器将执行完整的格拉姆-施密特过程并显示完整结果。
- 查看结果： 检查标准正交基、交互式可视化、逐步投影说明以及正交性验证。
理解结果
正交基 (\(\mathbf{u}_k\))
归一化之前的中间正交向量。这些向量相互垂直，但大小可能不同。正交基保留了原始向量的整数/有理结构，这在某些理论工作中更受欢迎。
标准正交基 (\(\mathbf{e}_k\))
最终输出——既相互垂直（正交）又具有单位长度（归一）的向量。这是格拉姆-施密特过程的标准输出，也是最常用的形式。
验证表
计算器通过计算所有成对点积（对于不同的向量对，结果应为 0）和所有范数（结果应为 1）来验证标准正交性。这可以作为过程成功的数学证明。
与 QR 分解的联系
格拉姆-施密特过程是计算矩阵 QR 分解 的经典方法。如果您将输入向量排列为矩阵 \(A\) 的列，将标准正交向量排列为矩阵 \(Q\) 的列，则：
其中 \(Q\) 是正交矩阵（其列为标准正交向量），\(R\) 是上三角矩阵（其元素为投影系数）。QR 分解在数值线性代数中是解决最小二乘问题、计算特征值和矩阵分解的基础。
应用领域
| 领域 | 应用 |
|---|---|
| 数值分析 | QR 分解、解决最小二乘问题、数值稳定性 |
| 信号处理 | 构建正交滤波器组、OFDM 系统、波束成形 |
| 计算机图形学 | 创建标准正交坐标框架、相机方向、法线贴图 |
| 量子力学 | 构建希尔伯特空间的标准正交基、状态向量 |
| 统计学 | 主成分分析 (PCA)、正交回归 |
| 逼近理论 | 生成正交多项式（勒让德、切比雪夫、埃尔米特） |
经典与修正格拉姆-施密特
此计算器实现了经典格拉姆-施密特 (CGS) 算法。对于使用浮点运算的数值计算，修正格拉姆-施密特 (MGS) 算法通过针对部分正交化的集合（而非原始向量）重新计算投影，提供了更好的数值稳定性。但在精确算术（或高精度计算）中，两种算法产生的结果是相同的。
常见问题
什么是格拉姆-施密特过程？
格拉姆-施密特过程是一种在内积空间中将一组向量标准正交化的算法。它选取一组线性无关的向量，并生成一组跨越相同子空间的标准正交向量。每个向量通过减去其在所有先前向量上的投影而变为正交，然后归一化为单位长度。
为什么格拉姆-施密特过程很重要？
格拉姆-施密特过程是线性代数的基础，具有广泛的应用：矩阵的 QR 分解、解决最小二乘问题、构建函数空间的标准正交基（如勒让德多项式）、信号处理、计算机图形学和数值方法。标准正交基由于其向量相互垂直且长度为单位 1，从而简化了许多计算。
正交向量和标准正交向量有什么区别？
正交向量彼此垂直（它们的点积为零），但它们可以具有任何大小。标准正交向量既是正交的，又具有单位长度（模长 = 1）。格拉姆-施密特过程首先使向量正交，然后将它们归一化以生成标准正交集。
如果输入的向量线性相关会发生什么？
如果输入的向量是线性相关的，格拉姆-施密特过程将在某一步生成零向量（当某个向量位于先前向量的张成空间内时）。此计算器会检测线性相关性并报告错误。要使用此计算器，所有输入向量必须是线性无关的。
格拉姆-施密特与 QR 分解有什么关系？
QR 分解将矩阵 A 分解为 Q（正交矩阵）和 R（上三角矩阵）。应用于 A 的列向量的格拉姆-施密特过程会生成 Q 的列向量，而投影系数则构成 R 的元素。这种联系使格拉姆-施密特成为计算 QR 分解的经典方法。
其他资源
引用此内容、页面或工具为：
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由 miniwebtool 团队开发。更新日期：2026年2月18日
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