Глава 5. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ДИСКРЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В
гл. 2 были рассмотрены вопросы, связанные с математическим описанием
непрерывных изображений. В настоящей главе даны способы формального
представления дискретных изображений с использованием как детерминированных,
так и статистических моделей.
5.1. ДЕЙСТВИЯ С ВЕКТОРАМИ И МАТРИЦАМИ
В
данном разделе коротко рассмотрены встречающиеся в тексте математические
действия, выполняемые с векторами и матрицами. Строгий вывод и доказательства
теорем и положений, приведенных ниже, можно найти в литературе [1-5].
Вектор
Вектор-столбец
размера
представляет
собой совокупность элементов
, где
, расположенных
в виде вертикального столбца
(5.1.1)
Вектор-строка
размера
представляет собой
упорядоченную совокупность элементов
, где
, расположенных
в виде горизонтальной строки
(5.1.2)
В
книге полужирными строчными буквами будут, как правило, обозначаться
вектор-столбцы. Вектор-строка будет обозначаться как транспонированный
вектор-столбец:
(5.1.3)
Матрица
Матрица
размера
представляет собой
совокупность элементов
где
и
, расположенных
в виде строк и столбцов двумерной таблицы
(5.1.4)
Символ
обозначает
нулевую матрицу, все элементы которой равны нулю. Диагональная матрица – это
квадратная матрица (когда
), все элементы которой, не лежащие на
главной диагонали, равны нулю, т.е.
, если
. Единичная
матрица, обозначаемая символом
, есть диагональная матрица, все
диагональные элементы которой равны единице. Индекс при символе единичной
матрицы указывает ее размеры;
обозначает
единичную матрицу размера
. Матрица
может быть
разделена на блоки (подматрицы)
:
. (5.1.5)
Сложение
матриц
Сумма
двух матриц
определена
только в том случае, когда обе матрицы имеют одинаковые размеры. Матрица
- сумма матриц
и
, имеет размеры
, а ее элементы
.
Умножение
матриц
Произведение
двух матриц
определено
только тогда, когда число столбцов матрицы
равно числу строк матрицы
. При умножении
матрицы
размера
на
матрицу
размера
получается
матрица
размера
, элементы
которой определяются равенством
(5.1.6)
При
умножении матрицы
на скаляр
получается
матрица
,
элементы которой
.
Обращение
матриц
Если
- квадратная
матрица, то матрица, обратная относительно нее и обозначаемая как
, обладает
следующими свойствами:
и
. Если матрица
существует, то
матрица
называется
неособенной (невырожденной). В противном случае она называется особенной
(вырожденной). Если у некоторой матрицы есть обратная, то эта обратная матрица
единственна. Матрица, обратная относительной обратной, совпадает с исходной
матрицей, т.е.
(5.1.7)
Если
матрицы
и
неособенные,
то
(5.1.8)
Если
матрица
неособенная,
а скаляр
, то
. (5.1.9)
Обращение
особенных квадратных матриц и неквадратных матриц будет рассмотрено в гл. 8.
Матрицу, обратную относительно блочной квадратной матрицы
, (5.1.10)
можно
представить в виде
(5.1.11)
при
условии, что матрицы
и
не являются
особенными.
Транспонирование
матриц
При
транспонировании матрицы
размера
образуется матрица размера
, которую
обозначают через
.
Строки матрицы
совпадают
со столбцами, а столбцы — со строками матрицы
. Для любой матрицы
. (5.1.12)
Если
, то матрицу
называют
симметричной. Для любых матриц
и
(5.1.13)
Если
матрица
неособенная,
то матрица
также
неособенная и
. (5.1.14)
Прямое
произведение матриц
Левое
прямое произведение матрицы
размера
на матрицу
размера
представляет собой
матрицу размера
. (5.1.15)
Аналогично
можно определить правое прямое произведение. В этой книге будет использоваться
только левое прямое произведение. Прямые произведения
и
могут
различаться между собой. Ниже указаны свойства операций умножения, сложения,
транспонирования и обращения прямого произведения матриц:
, (5.1.16)
, (5.1.17)
, (5.1.18)
, (5.1.18)
След
матрицы
След
квадратной матрицы
размера
равен сумме ее
диагональных элементов и обозначается как
. (5.1.20)
Если
и
- квадратные
матрицы, то
. (5.1.21)
След
прямого произведения двух матриц равен
. (5.1.22)
Норма
вектора
Евклидовой
нормой вектора
размера
называется
скаляр, определяемый как
. (5.1.23)
Норма
матрицы
Евклидовой
нормой матрицы
размера
называется
скаляр, определяемый следующим образом:
. (5.1.24)
Ранг
матрицы
Матрица
размера
имеет ранг
, если наибольший
из всех ее квадратных неособенных блоков имеет размер
. Понятие о
ранге используется при обращении матриц. Если матрицы
и
неособенные, а
- произвольная
матрица, то
. (5.1.25)
Ранг
произведения матриц
и
удовлетворяет неравенствам
, (5.1.26а)
. (5.1.26б)
Ранг
суммы матриц
и
удовлетворяет
неравенству
. (5.1.27)
Скалярное
произведение векторов
Скалярным
произведением векторов
и
размера
является скаляр
(5.1.28)
или
. (5.1.29)
Матричное
произведение векторов
Матричным
произведением вектора
размера
на вектор
размера
является матрица
, (5.1.30)
где
.
Квадратичная
форма
Квадратичной
формой вектора
размера
является скаляр
, (5.1.31)
где
-
матрица размера
. Часто матрицу
берут
симметричной.
Векторная
производная
Производная
от скалярного произведения
по
есть
, (5.1.32)
а
производная от скалярного произведения
по вектору
равна
. (5.1.33)
Производная
от квадратичной формы
по
есть
. (5.1.34)