在 R 语言中查找矩阵的零空间

Jesse John 2023年1月30日
  1. 在 R 中使用 pracma 包的 nullspace() 查找矩阵的零空间
  2. 检查 R 中 nullspace() 函数的结果
  3. R 中零空间基中的小数元素
在 R 语言中查找矩阵的零空间

矩阵 A 的零空间包含所有向量 x,满足方程 Ax = 0。本文演示了如何在 R 中找到矩阵的零空间。

在 R 中使用 pracma 包的 nullspace() 查找矩阵的零空间

实用数值数学函数包 pracma 提供 nullspace() 函数来查找矩阵的零空间。我们需要安装这个包(一次性任务),加载它,然后使用 nullspace() 函数。

该函数返回另一个矩阵。此结果的列是线性独立的,并且跨越矩阵的零空间。

换句话说,它们构成了原始矩阵的零空间的基础。如果零空间仅包含零向量,则函数返回 NULL

在示例代码中,我们将创建一个 2 行 5 列的矩阵。nullspace() 函数返回的矩阵的行数与矩阵中的列数一样多。

对于我们的示例矩阵,它将有 5 行。

示例代码:

# Install the pracma package. (One-time task.)
install.packages(pracma)

# Load the pracma package.
library(pracma)

# Create a sample matrix, A.
A = matrix(c(11:20), nrow = 2, byrow = TRUE)
A

# Find the nullspace of the matrix A.
# Here, we save the nullspace as N to check the result.
N = nullspace(A)
N

输出:

> # Create a sample matrix, A.
> A = matrix(c(11:20), nrow = 2, byrow = TRUE)
> A
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]   11   12   13   14   15
[2,]   16   17   18   19   20
> # Find the nullspace of the matrix A.
> # Here, we save the nullspace as N to check the result.
> N = nullspace(A)
> N
            [,1]       [,2]       [,3]
[1,] -0.40544227 -0.3635422 -0.3216421
[2,]  0.04947538  0.3931700  0.7368647
[3,]  0.84401032 -0.1910660 -0.2261424
[4,] -0.21467770  0.6567907 -0.4717409
[5,] -0.27336573 -0.4953525  0.2826606

检查 R 中 nullspace() 函数的结果

零空间基的每个列向量必须满足方程 Ax = 0。这些向量的每个线性组合也必须满足这个方程。

但是,我们必须记住,会出现舍入误差。1e-10 阶的元素几乎等于 0。

示例代码:

# Multiply A with a column of N.
A %*% N[,1]

# Multiply A with a linear combination of all columns of N.
A %*% (5*N[,1]+2*N[,2]+3*N[,3])

输出:

> # Multiply A with a column of N.
> A %*% N[,1]
             [,1]
[1,] 5.329071e-15
[2,] 1.776357e-15
>
> # Multiply A with a linear combination of all columns of N.
> A %*% (5*N[,1]+2*N[,2]+3*N[,3])
              [,1]
[1,]  1.776357e-14
[2,] -3.197442e-14

R 中零空间基中的小数元素

当我们在具有整数元素的小矩阵上手动计算零空间时,我们通常会得到具有有理数元素的零空间基。

但是,R 返回的矩阵由十进制数组成。

尽管不在 R 上,但 MathWorks 零空间函数的帮助页面 区分了零空间的正交基和有理基。该描述暗示两者是等价的。

这也意味着从算法的角度来看,返回标准正交基在数值上更准确。

作者: Jesse John
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Jesse is passionate about data analysis and visualization. He uses the R statistical programming language for all aspects of his work.

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