共轭复数,共轭根式,共轭矩阵,共轭方向,共轭方向法,共轭梯度法,共轭分布,共轭函数,傅里叶变换的共轭对称

本文主要是介绍共轭复数,共轭根式,共轭矩阵,共轭方向,共轭方向法,共轭梯度法,共轭分布,共轭函数,傅里叶变换的共轭对称,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

1. 共轭复数

2. 傅里叶变换的共轭对称性

3. 共轭根式(radical conjugates)

4. 共轭矩阵(自共轭矩阵、Hermitian(埃尔米特)矩阵)

5. 共轭方向

6. 共轭方向法

7. 共轭梯度法

8. 共轭分布(conjugacy)

9. 共轭函数(对偶函数、极化函数)


共轭(conjugate )的概念在数学、物理、化学、地理等学科中都有出现。 本意:两头牛背上的架子称为轭,轭使两头牛同步行走。扩展到数学等领域,共轭即为按一定的规律相配的一对或一组。

在数学中常见的共轭有:共轭复数,共轭根式,共轭矩阵,共轭转置,共轭分布,共轭先验,共轭函数, 共轭方向,共轭方向法,共轭梯度

法。

我们在关注共轭时,主要关注共轭的配对规律,共轭的性质,以及取共轭可以带来什么样的数学或应用优势。


1. 共轭复数

配对规律:在复数中,实部相等,虚部互为相反数的两个复数互为共轭复数。

公式描述:z=a+ib 与 \widetilde{z}=a-ib 互为复数

共轭性质:1)加和为实数

                  2)在复平面上,共轭复数所对应的点关于实轴对称


2. 傅里叶变换的共轭对称性

说明:这里的共轭就是上面介绍的复数共轭,不是指傅里叶变换与傅里叶反变换是一对共轭。

定义:


3. 共轭根式(radical conjugates)

配对规律:两个不等于零的根式A、B,若它们的积AB不含根式,则称A、B互为共轭根式

共轭性质:通过相乘能把根式去掉。

描述:对根式的模式没有要求,只要满足配对规律的就都是共轭根式。


4. 共轭矩阵(自共轭矩阵、Hermitian(埃尔米特)矩阵)

描述:一般共轭矩阵是一个复数矩阵,实对称阵是Hermite阵的特例。

配对规律:矩阵中第i行第j列的元素与第j行第i列的元素互为共轭复数,的矩阵称为共轭矩阵。

公式描述:对于一个复数矩阵 A=(a_{ij}),如果a_{ij}=\widetilde{a_{ji}},则称A为共轭矩阵。

                  若用H表示矩阵的旋转取共轭操作(称为共轭转置操作),则满足A^{H}=A的矩阵是共轭矩阵。

性质:1)主对角线上的元素全是实数。

           2)若A 和B 是Hermite阵,那么它们的和A+B 也是Hermite阵

           3)若A 和B 是Hermite阵,如果满足AB=BA,那么AB与BA也是Hermite阵

           4)更多性质可参考《矩阵分析与应用(张贤达 第2版)》第101页。拥有很多很好的性质。


5. 共轭方向

组配对规律:对于一组n维的非零(列)向量\{v_1,v_2,v_3,...v_i,...v_j,...\}和一个n*n的对称正定矩阵 Q,若 v_{i}^{T}Qv_j=0,则称这组向量关于矩阵Q是互相共轭的。因为每个向量都可以表示一个方向,所以称为共轭方向。

描述:由定义可知,在高维空间中,一个方向向量的共轭方向不是唯一的,而是一组。

特例:Q为单位矩阵时,v_{i}^{T}v_j=0,此时这组向量是正交的。由此可见,正交是共轭的一种特殊情况,共轭是正交的推广。

性质:1)互为共轭的一组向量,线性无关

           2)n维空间中,关于任何一个n*n的对称正定矩阵 Q 非零的共轭向量个数不超过n


6. 共轭方向法

描述:共轭方向法(conjugate direction method)一种沿着共轭方向寻找无约束最优化问题极小点的一类方法。

对于一个二次型函数f(\vec{x})=\frac{1}{2}\vec{x}^TG\vec{x} + \vec{b} ^T\vec{x} + c, 其中\vec{x}\in R^n,Q是一个正定对称矩阵,

给定关于 Q 的一组包含k(k<=n)个共轭向量的共轭向量组 \{ \vec{d^1},\vec{d^2},...,\vec{d^i},...,\vec{d^k} \} ,与一个初始搜索点\vec{x}^{(1)},可以通过k次迭代,在\vec{x}^{(1)}\{ \vec{d^1},\vec{d^2},...,\vec{d^i},...,\vec{d^k} \}张成的k维子空间中找到f(\vec{x})的极小值。每一次迭代都沿着一个新的共轭方向更新,沿该共轭方向的更新步长是一个解析解。

以下是来自共轭方向法 的摘抄。

其中\alpha_k是沿 \vec{d}^{(k)} 方向的更新步长。\vec{d}^{(k)}是提前已知的。具体的公式证明可参考:《最优化方法(赖炎连 贺国平 主编)》的第三章,3.3节。


7. 共轭梯度法

描述:共轭梯度法可以看作一类特殊的共轭方向法,不同的是,共轭方向法在使用时需要预先定义好一组共轭方向向量。共轭梯度法克服这一缺点,共轭方向向量是随着迭代过程,当场生成下一次迭代的共轭方向。以下摘抄自:共轭梯度法

其中\beta_{k}也是解析解,具体推论与证明可参考 《最优化方法(赖炎连 贺国平 主编)》的第三章,3.3节。。


8. 共轭分布(conjugacy)

配对规律:如果两个分布满足同样的分布律(形式相同,参数不同),那么这两个分布互称为共轭分布。

性质:分布的表达式相同,参数不同

描述:共轭分布概念通常出现在贝叶斯概率理论中,如果后验概率P(θ|X)和先验概率P(θ)满足同样的分布律(形式相同,参数不同)。那么,先验分布和后验分布被叫做共轭分布,同时,先验分布叫做似然函数的共轭先验(分布)


9. 共轭函数(对偶函数、极化函数)

定义:设函数 f:R^n\rightarrow R, 定义函数f^*:R^n\rightarrow R为:

                                                       f^*(y)=\sup_{x\in dom f} (y^Tx-f(x)),

则函数f^*是函数f的共轭函数。其中dom f表示函数f的定义域。sup表示函数的上确界,即最小上界。y是共轭函数f^*的变量。

使f^*上确界有限(即 y^Tx-f(x) 在dom f 上有上确界)的所有的y\in R^n构成共轭函数f^*的定义域。下图描述了此定义。

特点:无论原函数f是否是凸函数,它的共轭函数f^*都是凸函数。

性质:1)凸函数的共轭函数的共轭函数是原函数,f^{**}=f

           2)更多具体性质可参考《凸优化(王书宁 译)》第85页

相关:可微函数的共轭函数称为函数的Legendre变换。为了区分一般情况和可微情况下所定义的共轭,一般函数的共轭有时称为Fenchel共轭


 

参考:[1] 连续时间傅里叶变换的共轭与共轭对称性(详细推导)

           [2]【机器学习之数学】02 梯度下降法、最速下降法、牛顿法、共轭方向法、拟牛顿法

           [3]《凸优化(王书宁 译)》

           [4]《最优化方法(赖炎连 贺国平 主编)》的第三章

这篇关于共轭复数,共轭根式,共轭矩阵,共轭方向,共轭方向法,共轭梯度法,共轭分布,共轭函数,傅里叶变换的共轭对称的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/688038

相关文章

C/C++中OpenCV 矩阵运算的实现

《C/C++中OpenCV矩阵运算的实现》本文主要介绍了C/C++中OpenCV矩阵运算的实现,包括基本算术运算(标量与矩阵)、矩阵乘法、转置、逆矩阵、行列式、迹、范数等操作,感兴趣的可以了解一下... 目录矩阵的创建与初始化创建矩阵访问矩阵元素基本的算术运算 ➕➖✖️➗矩阵与标量运算矩阵与矩阵运算 (逐元

C/C++的OpenCV 进行图像梯度提取的几种实现

《C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的几种实现》本文主要介绍了C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录预www.chinasem.cn备知识1. 图像加载与预处理2. Sobel 算子计算 X 和 Y

Python函数返回多个值的多种方法小结

《Python函数返回多个值的多种方法小结》在Python中,函数通常用于封装一段代码,使其可以重复调用,有时,我们希望一个函数能够返回多个值,Python提供了几种不同的方法来实现这一点,需要的朋友... 目录一、使用元组(Tuple):二、使用列表(list)三、使用字典(Dictionary)四、 使

PyTorch中cdist和sum函数使用示例详解

《PyTorch中cdist和sum函数使用示例详解》torch.cdist是PyTorch中用于计算**两个张量之间的成对距离(pairwisedistance)**的函数,常用于点云处理、图神经网... 目录基本语法输出示例1. 简单的 2D 欧几里得距离2. 批量形式(3D Tensor)3. 使用不

MySQL 字符串截取函数及用法详解

《MySQL字符串截取函数及用法详解》在MySQL中,字符串截取是常见的操作,主要用于从字符串中提取特定部分,MySQL提供了多种函数来实现这一功能,包括LEFT()、RIGHT()、SUBST... 目录mysql 字符串截取函数详解RIGHT(str, length):从右侧截取指定长度的字符SUBST

Kotlin运算符重载函数及作用场景

《Kotlin运算符重载函数及作用场景》在Kotlin里,运算符重载函数允许为自定义类型重新定义现有的运算符(如+-…)行为,从而让自定义类型能像内置类型那样使用运算符,本文给大家介绍Kotlin运算... 目录基本语法作用场景类对象数据类型接口注意事项在 Kotlin 里,运算符重载函数允许为自定义类型重

Pandas中统计汇总可视化函数plot()的使用

《Pandas中统计汇总可视化函数plot()的使用》Pandas提供了许多强大的数据处理和分析功能,其中plot()函数就是其可视化功能的一个重要组成部分,本文主要介绍了Pandas中统计汇总可视化... 目录一、plot()函数简介二、plot()函数的基本用法三、plot()函数的参数详解四、使用pl

Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)

《Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)》Python的time模块提供了各种与时间相关的函数,包括获取当前时间、处理时间间隔、执行时间测量等,:本文主要介绍Python的... 目录1. 获取当前时间2. 时间格式化3. 延时执行4. 时间戳运算5. 计算代码执行时间6. 转换为指

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中

pytorch自动求梯度autograd的实现

《pytorch自动求梯度autograd的实现》autograd是一个自动微分引擎,它可以自动计算张量的梯度,本文主要介绍了pytorch自动求梯度autograd的实现,具有一定的参考价值,感兴趣... autograd是pytorch构建神经网络的核心。在 PyTorch 中,结合以下代码例子,当你