假设 A A A 为 n n n 阶实方阵, 满足
A T A = A A T = I A^{\mathsf T}A = AA^{\mathsf T} = I ATA=AAT=I
即 A T = A − 1 A^{\mathsf T}=A^{-1} AT=A−1, 称 A A A 正交矩阵
(orthogonal matrix). 由上式可知: ∥ A ∥ = ± 1 \lVert A \rVert = \pm 1 ∥A∥=±1.
设 A = [ α 1 , … , α n ] , α i A=[\alpha_1, \dots, \alpha_n],\ \alpha_i A=[α1,…,αn], αi 为 A A A 的列向量, 满足
α i ⋅ α j = { 1 i = j 0 i ≠ j \alpha_i \cdot \alpha_j= \begin{cases} 1 \quad i = j \\[3pt] 0 \quad i \neq j \end{cases} αi⋅αj={1i=j0i=j
即正交矩阵的列向量是 R n \mathbb{R}^n Rn 的标准正交基
.
正交矩阵满足如下性质:
- 对于任意 x , y ∈ R n \mathbf{x}, \mathbf{y}\in\mathbb{R}^n x,y∈Rn, ( A x ) T ( A y ) = x T y (A\mathbf{x})^{\mathsf T}(A\mathbf{y})=\mathbf{x}^{\mathsf T}\mathbf{y} (Ax)T(Ay)=xTy
- 对于任一 x ∈ R n \mathbf{x}\in\mathbb{R}^n x∈Rn, ∥ A x ∥ = ∥ x ∥ \Vert A\mathbf{x}\Vert=\Vert\mathbf{x}\Vert ∥Ax∥=∥x∥
- 对于任意 x , y ∈ R n \mathbf{x},\mathbf{y}\in\mathbb{R}^n x,y∈Rn, ∥ A x − A y ∥ = ∥ x − y ∥ \Vert A\mathbf{x}-A\mathbf{y}\Vert=\Vert\mathbf{x}-\mathbf{y}\Vert ∥Ax−Ay∥=∥x−y∥
上述性质采用循环式证明不难验证
假设 A x = λ x , x ≠ 0 A\mathbf{x} = \lambda\mathbf{x}, \, \mathbf{x}\neq 0 Ax=λx,x=0, 利用性质 2
∥ x ∥ = ∥ A x ∥ = ∥ λ x ∥ = ∣ λ ∣ ∥ x ∥ \Vert\mathbf{x}\Vert = \Vert A\mathbf{x}\Vert= \Vert\lambda \mathbf{x}\Vert = \vert\lambda\vert \Vert\mathbf{x}\Vert ∥x∥=∥Ax∥=∥λx∥=∣λ∣∥x∥
得到: ∣ λ ∣ = 1 \vert\lambda\vert = 1 ∣λ∣=1, 即正交矩阵的特征值的绝对值等于 1 1 1.
若 ∥ A ∥ = 1 \lVert A \rVert = 1 ∥A∥=1, 则成正交矩阵 A A A 为旋转矩阵
. 当 n = 2 n=2 n=2 时, 逆时针旋转 θ \theta θ 角度的旋转矩阵为:
R ( θ ) = [ cos ( θ ) − sin ( θ ) sin ( θ ) cos ( θ ) ] R(\theta) = \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) \end{bmatrix} R(θ)=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)]
显然, R ( θ ) T = R ( − θ ) = R − 1 ( θ ) R(\theta)^{\mathsf T}=R(-\theta)=R^{-1}(\theta) R(θ)T=R(−θ)=R−1(θ), 且
∥ R ( θ ) ∥ = cos 2 θ + sin 2 θ = 1 \lVert R(\theta) \rVert =\cos^2\theta+\sin^2\theta=1 ∥R(θ)∥=cos2θ+sin2θ=1
以及 R ( θ ) R(\theta) R(θ) 的特征值为 cos θ ± i sin θ \cos\theta\pm i\sin\theta cosθ±isinθ, 其中 i = − 1 i=\sqrt{-1} i=−1.
令 U \mathcal{U} U 为 R n \mathbb{R}^n Rn 的一个子空间,且 P P P 是值域为 U ⊥ \mathcal{U}^\perp U⊥ 的正交投影矩阵,满足
P 2 = P = P T P^2=P=P^T P2=P=PT
给定 x ∈ R n \mathbf{x}\in\mathbb{R}^n x∈Rn, 写出 x = P x + ( I − P ) x \mathbf{x}=P\mathbf{x}+(I-P)\mathbf{x} x=Px+(I−P)x, 其中 P x ∈ U ⊥ P\mathbf{x}\in\mathcal{U}^\perp Px∈U⊥, ( I − P ) x ∈ U (I-P)\mathbf{x}\in\mathcal{U} (I−P)x∈U, 因为
( P x ) T ( I − P ) x = x T P T ( I − P ) x = x T ( P − P 2 ) x = 0 \begin{aligned} (P\mathbf{x})^{\mathsf T}(I-P)\mathbf{x} &=\mathbf{x}^{\mathsf T}P^{\mathsf T}(I-P)\mathbf{x} \\[3pt] &=\mathbf{x}^{\mathsf T}(P-P^2 )\mathbf{x}=0 \end{aligned} (Px)T(I−P)x=xTPT(I−P)x=xT(P−P2)x=0
假设 n = 3 n=3 n=3, 如上图所示, 令
S x = P x + ( P − I ) x = ( 2 P − I ) x S\mathbf{x}=P\mathbf{x}+(P-I)\mathbf{x}=(2P-I)\mathbf{x} Sx=Px+(P−I)x=(2P−I)x
对于子空间 U ⊥ \mathcal{U}^\perp U⊥,我们称 S x S\mathbf{x} Sx 是点 x \mathbf{x} x 的镜射点,镜射矩阵为
S = 2 P − I S=2P-I S=2P−I
假设 n = 2 n=2 n=2,
- 若 U ⊥ = { 0 } \mathcal{U}^\perp=\{\mathbf{0}\} U⊥={0}, 则正交投影矩阵为 P 1 = 0 P_1=0 P1=0, 对于原点的镜射矩阵则为 S 1 = − I 2 S_1=-I_2 S1=−I2.
- 若 U ⊥ = L \mathcal{U}^\perp=L U⊥=L 为一穿越原点的直线, 称为
镜射轴
, 设 L L L 与正 X X X 轴的夹角为 ϕ \phi ϕ (以下夹角皆为逆时针转角).令 v = [ cos ϕ , sin ϕ ] T \mathbf{v}=[\cos\phi, \, \sin\phi ]^{\mathsf T} v=[cosϕ,sinϕ]T 代表镜射轴 L L L 的方向向量, 即 L = span { v } L=\text{span}\{\mathbf{v}\} L=span{v}. 写出映至直线 L L L 的正交投影矩阵
P 2 = v v T v T v = v v T P_2=\frac{\mathbf{v}\mathbf{v}^{\mathsf T}}{\mathbf{v}^{\mathsf T}\mathbf{v}}=\mathbf{v}\mathbf{v}^{\mathsf T} P2=vTvvvT=vvT
相应的, 镜射轴 L L L 的镜射矩阵为
S 2 = 2 v v T − I = [ 2 cos 2 ϕ − 1 2 cos ϕ sin ϕ 2 sin ϕ cos ϕ 2 sin 2 ϕ − 1 ] = [ cos 2 ϕ sin 2 ϕ sin 2 ϕ − cos 2 ϕ ] \begin{aligned} S_2&=2\mathbf{v}\mathbf{v}^T-I \\[3pt] &=\begin{bmatrix} 2\cos^2\phi-1&2\cos\phi\sin\phi\\ 2\sin\phi\cos\phi&2\sin^2\phi-1 \end{bmatrix} \\[3pt] &= \begin{bmatrix} \cos 2\phi&\sin 2\phi \\ \sin 2\phi &-\cos 2\phi \end{bmatrix} \end{aligned} S2=2vvT−I=[2cos2ϕ−12sinϕcosϕ2cosϕsinϕ2sin2ϕ−1]=[cos2ϕsin2ϕsin2ϕ−cos2ϕ]
原文链接:
matnoble.me/posts/rotationandmirroring/