五、柯西-施瓦茨不等式及应用

1. 柯西-施瓦茨不等式

假设

\vec{x},\vec{y} \in R^n

\vec{x},\vec{y}

不为0,那么

\left | \vec{x} \cdot \vec{y} \right | \leqslant \left \| \vec{x} \right \| \left \| \vec{y} \right \|

当且仅当

\vec{x} = c\vec{y}

\left | \vec{x} \cdot \vec{y} \right | = \left \| \vec{x} \right \| \left \| \vec{y} \right \|

该不等式称为柯西-施瓦茨不等式,Cauchy Schwarz Inequality,其表示的是向量的点积与向量的长度之间的关系。

2. 不等式证明

假设

P(t)=\left \| t\vec{y} - \vec{x} \right \| ^2

因为向量的长度大于等于0,所以

\left \| t\vec{y} - \vec{x} \right \| ^2 \geqslant 0

(t\vec{y}-\vec{x}) \cdot (t\vec{y}-\vec{x}) \geqslant 0

根据向量点积的交换率、分配率和结合律

t\vec{y} \cdot t\vec{y} + t\vec{y} \cdot (-1\vec{x}) + (-1\vec{x}) \cdot t\vec{y} + (-1\vec{x}) \cdot (-1\vec{x}}) \geqslant 0

(\vec{y} \cdot \vec{y})t^2 -2(\vec{x} \cdot \vec{y})t + \vec{x} \cdot \vec{x} \geqslant 0

下面做一个替换,目的是简化已展开的不等式,假设

\vec{y} \cdot \vec{y} = a \qquad 2(\vec{x} \cdot \vec{y}) = b \qquad \vec{x} \cdot \vec{x} = c

那么

P(t) = at^2 -bt + c \geqslant 0

对于任意的t,上面的不等式均成立,假设

t=\frac{b}{2a}

那么

P(\frac{b}{2a})=a(\frac{b}{2a})^2-b(\frac{b}{2a})+c \geqslant 0

\frac{b^2}{4a} - \frac{b^2}{2a} + c \geqslant 0

c \geqslant \frac{b^2}{4a}

因为a不仅非0,而且为正,因此

b^2 \leqslant 4ac

将a,b,c重新换成向量的积

(2(\vec{x} \cdot \vec{y}))^2 \leqslant 4(\vec{y} \cdot \vec{y})(\vec{x} \cdot \vec{x})

(\vec{x} \cdot \vec{y})^2 \leqslant \left \| \vec{y} \right \|^2 \left \| \vec{x} \right \|^2

不等式两边同时开平方

\left | \vec{x} \cdot \vec{y} \right | \leqslant \left \| \vec{x} \right \| \left \| \vec{y} \right \|

证明完毕

3. 不等式相等

假设

\vec{x} = c\vec{y}

那么

\left | \vec{x} \cdot \vec{y} \right | = \left | c\vec{y} \cdot \vec{y} \right | = \left | c \right | \left | \vec{y} \cdot \vec{y} \right | = \left | c \right | \left \| \vec{y} \right \|^2

=\left | c \right | \left \| \vec{y} \right \| \left \| \vec{y} \right \| = \left \| c\vec{y} \right \| \left \| \vec{y} \right \| = \left \| \vec{x} \right \| \left \| \vec{y} \right \|

证明完毕

4. 应用--证明三角形两边和大于第三边

\left \| \vec{x}+\vec{y} \right \|^2=(\vec{x}+\vec{y}) \cdot (\vec{x}+\vec{y})

=\vec{x} \cdot \vec{x} + 2(\vec{x} \cdot \vec{y}) + \vec{y} \cdot \vec{y}

=\vec{x} \cdot \vec{x} + 2(\vec{x} \cdot \vec{y}) + \vec{y} \cdot \vec{y} = \left \| \vec{x} \right \|^2 + 2(\vec{x} \cdot \vec{y}) + \left \| \vec{y} \right \|^2

\leqslant \left \| \vec{x} \right \|^2 + 2\left | \vec{x} \cdot \vec{y} \right | + \left \| \vec{y} \right \|^2

应用柯西施瓦茨不等式:

\leqslant \left \| \vec{x} \right \|^2 + 2\left \| \vec{x} \right \|\left \| \vec{y} \right \| + \left \| \vec{y} \right \|^2

\leqslant (\left \| \vec{x} \right \| + \left \| \vec{y} \right \|)^2

不等式两边同时开平方:

\left \| \vec{x} + \vec{y} \right \| \leqslant \left \| \vec{x} \right \| + \left \| \vec{y} \right \|

因此,三角形的两边和大于第三边。

为什么要用柯西施瓦茨不等式来证明三角形两边和大于第三边,而不用初中学过的“大角对大边,小角对小边”?因为前者的证明过程可以扩展到n维空间,后者只适用于2维空间。线性代数的美就在于,其理论可以扩展到n维空间。

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