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视觉惯性单目SLAM (五)-线性和二次型

2019-11-06 09:35:16
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1. 矩阵基本运算法则

大写字母是矩阵,小写字母是向量矩阵乘法 (AB)C=A(BC)A(B+C)=AB+AC(A+B)C=AB+BC可交换矩阵 AB=BA矩阵转置 (AT)T=A(A+B)T=AT+BT(AB)T=BTAT向量内积(常用于最小二乘法) x∈Rn×1,则有: xTx=||x||2=∑i=1nx2i几何意义:向量x长度的平方方阵A∈Rn×n 对称矩阵AT=A,A=A+AT2反对称矩阵AT=−A矩阵的逆 1) r(A)=n⟺A是非奇异的(non−singular) 2) r(A)<n⟺A是奇异的(singular) 3) AA−1=A−1A=I 4) (A−1)T=(AT)−1 5) (AB)−1=B−1A−1 6) 若A为正交矩阵,则A−1=AT

2. 线性和二次型

线性和二次型:Linear forms and Quadratic forms符号:a∈Rn×1,A∈Rn×n,B∈Rn×m,x∈Rn×1,y∈Rm×1x的线性表示: aTxx的二次型: xTAx 若A是对称矩阵,则有:xTAx=xT(A+AT2)x对称矩阵A的正定的判别方式: 1)∀x≠0,若xTAx>0,则A是正定矩阵(positive definite) 2)∀x,若xTAx≥0,则A是半正定矩阵(positive semidefinite) 3)∀x≠0,若xTAx<0,则A是负定矩阵(negative definite) 4)∀x,若xTAx≤0,则A是半负定矩阵(positive semidefinite) 5)若一些x使xTAx>0,另一些x使xTAx<0,则A是不定的(indefinite)x和y的双线性表示: xTBy 对x和y都分别是线性表示,所以叫双线性表示有用的定理,A∈Rm×n,B∈Rn×p,C∈Rn×p,x∈Rn×1 (a) Ax=0⟺ATAx=0 (b) AB=0⟺ATAB=0 (c) ATAB=ATAC⟺AB=AC
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