Gram-Schmidt-Rechner

Willkommen beim Gram-Schmidt-Rechner, einem umfassenden Werkzeug für lineare Algebra, das einen Satz linear unabhängiger Vektoren mithilfe des klassischen Gram-Schmidt-Verfahrens orthonormalisiert. Erhalten Sie detaillierte Schritt-für-Schritt-Projektionen, sowohl orthogonale als auch orthonormale Basen, interaktive Vektorvisualisierung und Orthogonalitätsprüfung. Ideal für Studenten, Dozenten, Ingenieure und alle, die mit Vektorräumen arbeiten.

Was ist das Gram-Schmidt-Verfahren?

Das Gram-Schmidt-Verfahren (benannt nach Jørgen Pedersen Gram und Erhard Schmidt) ist eine Methode zur Orthonormalisierung eines Satzes von Vektoren in einem Innenproduktraum. Gegeben sei ein Satz linear unabhängiger Vektoren \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_n\}\). Das Verfahren erzeugt einen orthonormalen Satz \(\{\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n\}\), der denselben Unterraum aufspannt.

Der Algorithmus

Das Gram-Schmidt-Verfahren arbeitet in zwei Phasen für jeden Vektor:

1. Orthogonalisierung: Subtraktion der Projektionen auf alle zuvor berechneten orthogonalen Vektoren
2. Normalisierung: Division durch die Norm, um einen Einheitsvektor zu erhalten

Dabei bezeichnet \(\langle \mathbf{a}, \mathbf{b} \rangle\) das Skalarprodukt und \(\|\mathbf{u}\| = \sqrt{\langle \mathbf{u}, \mathbf{u} \rangle}\) die euklidische Norm.

Anleitung zur Verwendung dieses Rechners

1. Vektoren eingeben: Geben Sie linear unabhängige Vektoren ein, einen pro Zeile. Verwenden Sie runde Klammern, eckige Klammern oder einfach durch Kommas getrennte Werte. Alle Vektoren müssen die gleiche Dimension haben (2 bis 10).
2. Dezimalpräzision festlegen: Wählen Sie, wie viele Dezimalstellen (2-10) in den Ergebnissen angezeigt werden sollen.
3. Auf Orthonormalisieren klicken: Der Rechner führt das vollständige Gram-Schmidt-Verfahren durch und zeigt die kompletten Ergebnisse an.
4. Ergebnisse prüfen: Überprüfen Sie die orthonormale Basis, die interaktive Visualisierung, die Schritt-für-Schritt-Projektionen und die Orthogonalitätsbestätigung.

Ergebnisse verstehen

Orthogonale Basis (\(\mathbf{u}_k\))

Die orthogonalen Zwischenvektoren vor der Normalisierung. Diese Vektoren stehen senkrecht aufeinander, können aber unterschiedliche Längen haben. Die orthogonale Basis bewahrt die ganzzahlige/rationale Struktur der ursprünglichen Vektoren, was in der theoretischen Arbeit manchmal bevorzugt wird.

Orthonormale Basis (\(\mathbf{e}_k\))

Das Endergebnis — Vektoren, die sowohl senkrecht aufeinander stehen (orthogonal) als auch die Länge Eins haben (normal). Dies ist die Standardausgabe des Gram-Schmidt-Verfahrens und die am häufigsten verwendete Form.

Verifizierungstabelle

Der Rechner verifiziert die Orthonormalität, indem er alle paarweisen Skalarprodukte berechnet (die für verschiedene Paare 0 sein sollten) und alle Normen berechnet (die 1 sein sollten). Dies dient als mathematischer Beweis für den Erfolg des Prozesses.

Zusammenhang mit der QR-Zerlegung

Das Gram-Schmidt-Verfahren ist die klassische Methode zur Berechnung der QR-Zerlegung einer Matrix. Wenn man die Eingabevektoren als Spalten der Matrix \(A\) und die orthonormalen Vektoren als Spalten der Matrix \(Q\) anordnet, gilt:

Dabei ist \(Q\) eine orthogonale Matrix (ihre Spalten sind die orthonormalen Vektoren) und \(R\) ist eine obere Dreiecksmatrix (ihre Einträge sind die Projektionskoeffizienten). Die QR-Zerlegung ist in der numerischen linearen Algebra grundlegend für das Lösen von Kleinste-Quadrate-Problemen, die Berechnung von Eigenwerten und die Matrixfaktorisierung.

Anwendungen

Klassisches vs. Modifiziertes Gram-Schmidt-Verfahren

Dieser Rechner implementiert den Algorithmus des Klassischen Gram-Schmidt-Verfahrens (CGS). Für numerische Berechnungen mit Gleitkommaarithmetik bietet das Modifizierte Gram-Schmidt-Verfahren (MGS) eine bessere numerische Stabilität, indem Projektionen gegen den bereits teilweise orthogonalisierten Satz statt gegen die ursprünglichen Vektoren neu berechnet werden. In exakter Arithmetik (oder hochpräziser Berechnung) liefern jedoch beide Algorithmen identische Ergebnisse.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Gram-Schmidt-Verfahren?

Das Gram-Schmidt-Verfahren ist ein Algorithmus zur Orthonormalisierung eines Satzes von Vektoren in einem Innenproduktraum. Es erzeugt aus linear unabhängigen Vektoren einen orthonormalen Satz, der denselben Unterraum aufspannt. Jeder Vektor wird durch Subtraktion seiner Projektionen auf alle vorherigen Vektoren orthogonalisiert und anschließend normalisiert.

Warum ist das Gram-Schmidt-Verfahren wichtig?

Es ist grundlegend in der linearen Algebra und findet Anwendung bei der QR-Zerlegung, der Lösung von Kleinste-Quadrate-Problemen, in der Signalverarbeitung, der Computergrafik und bei numerischen Methoden zur Vereinfachung von Berechnungen durch senkrechte Basisvektoren der Länge Eins.

Was ist der Unterschied zwischen orthogonalen und orthonormalen Vektoren?

Orthogonale Vektoren stehen senkrecht zueinander (Skalarprodukt ist null). Orthonormale Vektoren sind zusätzlich auf die Länge Eins normalisiert. Das Gram-Schmidt-Verfahren führt beide Schritte nacheinander aus.

Was passiert, wenn die Eingabevektoren linear abhängig sind?

In diesem Fall entsteht im Verlauf des Verfahrens ein Nullvektor. Dieser Rechner erkennt dies automatisch und gibt eine Fehlermeldung aus, da für eine Basis lineare Unabhängigkeit erforderlich ist.

Wie hängt Gram-Schmidt mit der QR-Zerlegung zusammen?

Das Verfahren liefert direkt die Spalten der Matrix Q, während die Koeffizienten der Projektionen die Matrix R bilden. Es ist somit das klassische Rechenverfahren für diese Zerlegung.

Zusätzliche Ressourcen

• Gram-Schmidt-Verfahren - Wikipedia
• QR-Zerlegung - Wikipedia
• Orthonormalbasis - Wikipedia