
【化】 Schmidt process(for hydrogen and oxygen)
施密特法(Schmidt Method)是線性代數中用于向量正交化的核心算法,其英文對應術語為"Schmidt Orthogonalization Process"。該方法由德國數學家埃哈德·施密特(Erhard Schmidt)于1907年正式提出,與丹麥數學家格拉姆(Jørgen Pedersen Gram)共同構成"格拉姆-施密特正交化"的完整體系。
從數學表達式來看,給定線性無關向量組${mathbf{v}_1,mathbf{v}_2,...,mathbf{v}_n}$,正交化過程可表示為: $$ begin{aligned} mathbf{u}_1 &= mathbf{v}_1 mathbf{u}_k &= mathbf{v}k - sum{j=1}^{k-1}frac{langle mathbf{v}_k,mathbf{u}_j rangle}{langle mathbf{u}_j,mathbf{u}_j rangle}mathbf{u}_j quad (k geq 2) end{aligned} $$ 該公式通過疊代投影消除向量間的線性相關性,最終得到正交基組${mathbf{u}_1,mathbf{u}_2,...,mathbf{u}_n}$。
在工程應用領域,施密特法為信號處理中的正交濾波器設計提供了理論基礎,同時在量子力學波函數構造、計算機圖形學三維坐标變換等場景中具有重要應用價值。美國數學學會(AMS)的專題研究顯示,該方法在機器學習的主成分分析(PCA)算法中能有效降低數據維度。
根據《線性代數及其應用》(David C. Lay著)第6章論述,相比QR分解等其他正交化方法,施密特法具有直觀的幾何解釋優勢,但數值穩定性相對較弱,實際計算中常采用改進的修正格拉姆-施密特算法。
“施密特法”在不同領域有不同含義,主要分為以下兩類:
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