A geometric approach to invariant subspaces of orthogonal matrices
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This note gives a short, geometrically based, proof that a real orthogonal matrix has a normal form consisting of a direct sum of 1times1 and 2times2 blocks.
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Une matrice carrée A (n lignes, n colonnes) à coefficients réels est dite orthogonale si A A = I, où A est la matrice transposée de A et I est la matrice identité. Des exemples de matrices orthogonales sont les matrices de rotation, comme la matrice de rotation plane d'angle θ ou les matrices de permutation, comme Une matrice réelle A est orthogonale si et seulement si elle est inversible et son inverse est égale à sa transposée : A = A. Une matrice carrée est orthogonale si et seulement si ses vecteurs colonnes sont orthogonaux deux à deux et de norme 1.
En mathématiques, le groupe orthogonal réel de degré n, noté O(n), est le groupe des transformations géométriques d'un espace Euclidien de dimension n qui préservent les distances (isométries) et le point origine de l'espace. Formellement, on introduit le groupe orthogonal d'une forme quadratique q sur E, espace vectoriel sur un corps commutatif K, comme le sous-groupe du groupe linéaire GL(E) constitué des automorphismes f de E qui laissent q invariante : pour tout vecteur x de E.
The direct sum is an operation between structures in abstract algebra, a branch of mathematics. It is defined differently, but analogously, for different kinds of structures. To see how the direct sum is used in abstract algebra, consider a more elementary kind of structure, the abelian group. The direct sum of two abelian groups and is another abelian group consisting of the ordered pairs where and . To add ordered pairs, we define the sum to be ; in other words addition is defined coordinate-wise.
Given a family of nearly commuting symmetric matrices, we consider the task of computing an orthogonal matrix that nearly diagonalizes every matrix in the family. In this paper, we propose and analyze randomized joint diagonalization (RJD) for performing t ...
A key challenge across many disciplines is to extract meaningful information from data which is often obscured by noise. These datasets are typically represented as large matrices. Given the current trend of ever-increasing data volumes, with datasets grow ...
In this manuscript we consider denoising of large rectangular matrices: given a noisy observation of a signal matrix, what is the best way of recovering the signal matrix itself? For Gaussian noise and rotationally-invariant signal priors, we completely ch ...
