投影 (线性代数)

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在线性代数和泛函分析中，投影是从向量空间映射到自身的一种线性变换$P$，满足$P^2=P$,也就是说，当$P$两次作用于某个值，与作用一次得到的结果相同（幂等）。是日常生活中“平行投影”概念的形式化和一般化。同现实中阳光将事物投影到地面上一样，投影变换将整个向量空间映射到它的其中一个子空间，并且在这个子空间中是恒等变换。

## 定义

投影的严格定义是：一个从向量空间V射到它自身的线性变换 P 是投影，当且仅当$P^2 = P$。另外一个定义则较为直观：P 是投影，当且仅当存在V的一个子空间W，使得 P 将所有V中的元素都映射到W中，而且 P 在W上是恒等变换。用数学的语言描述，就是：

$\exists W$，使得$\forall u \in V, P(u) \in W$，并且$\forall u \in W, P(u)= u$

## 简单例子

在现实生活中，阳光在地面上留下各种影子。这就是投影变换最直白的例子。可以理想化地假设阳光都是沿着同一个方向（比如说垂直于地面的角度）照射而来，大地是严格的平面，那么，对于任意一个物体（比如说一只正在飞行的鸟），它的位置可以用向量 (x, y, z) 来表示，而这只鸟在阳光下对应着一个影子，也就是 (x, y, 0)。这样的一个变换就是一个投影变换。它将三维空间中的向量 (x, y, z) 到映射到向量 (x, y, 0)。这是在 x-y 平面上的投影。这个变换可以用矩阵表示为

$$P = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}$$

因为对任意一个向量 (x, y, z)，这个矩阵的作用是：

$$P \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x \\ y \\ 0 \end{bmatrix}$$

注意到如果一个向量原来就是表示地面上的一点的话（也就是说它的z分量等于0），那么经过变换 P 后不会有改变。也就是说这个变换在子空间 x-y 平面上是恒等变换，这证明了 P 的确是一个投影。

另外。

$$P^2 \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = P \begin{bmatrix} x \\ y \\ 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x \\ y \\ 0 \end{bmatrix};$$

所以 P = P2，这也证明 P 的确是投影。

## 基本性质

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这里假定投影所在的向量空间W是有限维的（因此不需要考虑如投影的连续性之类的问题）。假设子空间U与V分别为 P 的像空间与零空间（也叫做核）。那么按照定义，有如下的基本性质:

- 按照定义，P是等幂的（即$P^2=P$）
- P 在像空间U上是恒等变换：$\forall x \in U, \quad P(x) = x$
- 整个向量空间可以分解成子空间U与V的直和：$W = U \oplus V$。也就是说，空间里的每一个向量$x \in W$，都可以以唯一的方式写成两个向量$u$与$v$的和：$x = u + v$，并且满足$u=Px$, $v=x-Px=(I-P)x$, 其中$u \in U$、$v \in V$。

用抽象代数的术语来说，投影 P 是幂等的线性映射（P2 = P）。因此它的极小多项式是$X^2-X=X(X-1)$。因式分解后可以看到，这个多项式只有相异的单根（没有多重根），因此 P 是可对角化矩阵。极小多项式也显示出了投影的特性: 像空间与零空间分别是是对应于特征值1和0的特征空间，并给出了整个空间的一个直和分解。

正如日常生活中阳光沿着一定的方向将影子投射到地面上，一般的投影变换也可以称为是沿着W到U上的投影。由于向量空间分解成直和的方式一般不是唯一的（阳光可以顺着不同的方向照射），给定一个子空间 V（地面），一般的说有很多到V 的投影（沿不同的W）。

## 正交投影

如果向量空间$V$被赋予了内积且是完备的，那么就可以定义正交和其它相关的概念(比如线性算子的自伴随性)了。正交投影是指值域$U$和零空间$W$相互正交的投影，也就是说，对于任意$u \in U$，$w \in W$，它们的内积$(u|w)$都等于0。一个投影是正交投影，当且仅当它是自伴算子，以下为证明：如果投影 $P$ 是自伴算子，那么

$\forall u = P(v) \in U,$ $w \in W:$

$(u|w) = \left( P(v) | w \right) = \left( v | P^*(w) \right) = \left( v | P(w) \right) = \left( v | 0 \right) = 0,$ 其中$P^*$ 表示 $P$ 的伴随算子。

所以 $P$ 是正交投影。相反的，如果 $P$ 是正交投影，由于

$\forall v \in V: \, v - P(v) \in W,$ 因此我们有

$$\forall v_1, \, v_2 \in V:0 = \left( P(v_1) |(v_2 - P(v_2))\right) = \left( v_1 | (P^* - P^* P)(v_2) \right) .$$

鉴于 $v_1, \, v_2$ 是任意选取的，必然有 $P^* - P^* P = 0$ 或 $P^* = P^* P,$ 由于$P^*P$一定是自伴算子，因此可知 $P^*$与$P$ 也是自伴算子。

这意味着正交投影的矩阵有特殊的性质。如果投影是在实向量空间中，那么它对应的矩阵是对称矩阵: $P = P^T$。如果投影是在虚向量空间中，那么它的矩阵则是埃尔米特矩阵:$P = P^*$

### 例子

正交投影的最简单的情况是到（过原点）直线上的正交投影。如果 u 是这条直线的单位方向向量，则投影给出为

$$P_u = u u^* \ $$

这个算子保留 u 不变（$P_u (u)= u u^* u = u \| u \|^2 = u$），并且它作用在所有正交于 u 的向量上都是0（如果$(u|v) = 0$，那么 $P_u (v)= u u^* v = u (u|v) = 0$），证明它的确是到包含 u 的直线上的正交投影。

这个公式可以推广至到在任意维的子空间上的正交投影。设 u1, …, uk 是子空间 U 的一组正交基，并设 A 为一个n×k 的矩阵，它的列向量是 u1, …, uk。那么投影：

$P_A = A A^T \ $

也是正交的。矩阵 AT 是在 U 的正交补变为零的偏等距同构，而 A 是把 U 嵌入底层向量空间的等距同构。PA 的值域因此是 A 的“终空间”(final space)。ATA 是在 U 上的恒等算子也是明显的。

正交条件也可以去除。如果 u1, …, uk 是(不必须正交)基，而 A 是有这些向量作为列的矩阵，则投影是

$P_A = A (A^T A)^{-1} A^T \,$。

矩阵 AT 仍把 U 嵌入到低层向量空间中但一般不再是等距的。矩阵 (ATA)−1 是恢复规范的“规范化因子”。例如，秩-1 算子 uuT 不是投影，如果

u

2 之后，我们得获得了到 u 所生成的子空间的投影 u(uTu)−1uT。

所有这些公式对于复数内积空间也成立，假如用共轭转置替代转置。

### 斜投影

术语斜投影有时用来提及非正交投影。这些投影也用来在二维绘图中表示空间图形(参见斜投影)，尽管不如正交投影常用。

斜投影用它们的值域和零空间来定义。有给定值域和零空间的投影的矩阵表示的公式可如下这样找到。设向量 u1, …, uk 形成了投影的值域的基，并把这些向量组合到 n×k 矩阵 A 中。值域和零空间是互补空间，所以零空间有维度 n − k。它推出零空间的正交补有维度 k。设 v1, …, vk 形成这个投影的零空间的正交补的基，并把这些向量组合到矩阵 B 中。则投影定义为

$P = A (B^T A)^{-1} B^T \,$。

这个表达式一般化上面给出的正交投影公式。

## 在赋范向量空间上的投影

当底层向量空间 X 是(不必需有限维)赋范向量空间，需要考虑无关于有限维情况的分析问题，假定现在 X 是巴拿赫空间。

上面讨论的多数代数概念转移到这个上下文后幸存下来了。给定的 X 的直和分解成补子空间仍指定一个投影，反之亦然。如果 X 是直和 X = U ⊕ V，则定义自 P(u + v) = u 的算子仍是有值域 U 和核 V 的投影。明显的也 P2 = P。反过来说，如果 P 是在 X 上的投影，就是说 P2 = P，则很容易验证 (I − P)2 = (I − P)。换句话说，(I − P) 也是投影。关系 I = P + (I − P) 蕴涵了 X 是直和 Ran(P) ⊕ Ran(I − P)。

但是相对于有限维情况，投影一般不必须是连续的。如果 X 的子空间 U 在规范拓扑下不闭合，则到 U 上的投影是不连续的。换句话说，连续投影 P 的值域一定是闭合子空间。进一步的，连续投影(事实上，一般的连续线性算子)的核是闭合的。所以连续投影 P 把 X 分解成两个互补的闭合子空间: X = Ran(P) ⊕ Ker(P) = Ran(P) ⊕ Ran(I − P)。

反命题在有额外假定条件下也成立。假设 U 是 X 的闭合子空间。如果存在一个闭合子空间 V 使得 X = U ⊕ V，则有值域 U 和核 V 的投影 P 是连续的。这是从闭合图定理推出的。假定 xn → x 而 Pxn → y。需要证明 Px = y。因为 U 是闭合的且 {Pxn} ⊂ U, y 位于 U 中，就是说 Py = y。还有 xn − Pxn = (I − P)xn → x − y。因为 V 是闭合的且 {(I − P)xn} ⊂ V，我们有了 x − y ∈ V，就是说 P(x − y) = Px − Py = Px − y = 0，这证明了这个断言。

上述论证利用 U 和 V 都是闭合的假定。一般的说，给定一个闭合子空间 U, 不需要存在一个互补的闭合子空间 V，尽管对于希尔伯特空间总是可以采取正交补得到。对于巴拿赫空间，一维子空间总是有闭合的补子空间。这是 哈恩-巴拿赫定理的直接推论。设 U 是 u 的线性扩张。通过哈恩-巴拿赫定理，存在一个有界线性泛函 φ，使得 φ(u) = 1。算子 P(x) = φ(x)u 满足 P2 = P，就是说它是个投影。φ 的有界性蕴涵了 P 的连续性，因此 Ker(P) = Ran(I − P) 是 U 的闭合补子空间。

## 应用

投影（正交与非正交投影）在算法领域和特定线性代数问题中有重要应用。

- QR分解（参见豪斯霍尔德变换和格拉姆-施密特正交化）
- 奇异值分解
- 化为海森伯格矩阵形式（许多特征值算法的第一步）
- 线性回归