Mercer's Theorem的证明
2016-02-21 22:48
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[由于还没有完全学会PHP和HTML,暂时先用新浪博客写一部分文档,之后等自己建出来个人网站后,在将博客移动至个人网站。今天算是人生以来第一个博客吧!]
在学习Kernel和RKHS的时候有遇到一个定理为Mercer's Theorem,网上基本没有多少详细的证明,看了维基百科和一个google出来的网站后明白了如何证明,编写在这里。
首先Copy出来Mercer's Theorem:
定理中引入了本征函数(eigenfunctions)和本征值(eigenvalues)的概念,其实就和线代中的矩阵特征值和特征向量相似。因为矩阵A也是一种线性映射,而这里的本征函数和本征值也是对一个线性映射算子所说的,只不过这里的线性映射是一种函数映射方式。记定理中的线性映射为Tk,则Tk的映射方式便是上式(1.48),上述的本征值和本征函数便是该线性映射Tk对应的本征函数和本征值,满足:
(记为式1)
式1由本征函数和本征值的定义得到。
由于Tk的一组标准正交本征函数(即所有的)可以作为一个函数基,因此k(x,y)可以用这些函数基线性表示,设线性表示中每个基前的系数为Mi,可以得到
(在式中用Mi代替)
又由标准正交基的性质可以得到:
1(i=j)or 0(i不=j) (式2)
然后将线性表示后的k(x,y)带入式1中,积分号和求和号互换位置,利用基函数的正交特性即式2,便可得到Mi=,代回k(x,y)的线性表示中便可得到式(1.49),证明完成。
(还是赶紧学latex吧...写的真难看
)
在学习Kernel和RKHS的时候有遇到一个定理为Mercer's Theorem,网上基本没有多少详细的证明,看了维基百科和一个google出来的网站后明白了如何证明,编写在这里。
首先Copy出来Mercer's Theorem:
定理中引入了本征函数(eigenfunctions)和本征值(eigenvalues)的概念,其实就和线代中的矩阵特征值和特征向量相似。因为矩阵A也是一种线性映射,而这里的本征函数和本征值也是对一个线性映射算子所说的,只不过这里的线性映射是一种函数映射方式。记定理中的线性映射为Tk,则Tk的映射方式便是上式(1.48),上述的本征值和本征函数便是该线性映射Tk对应的本征函数和本征值,满足:
(记为式1)
式1由本征函数和本征值的定义得到。
由于Tk的一组标准正交本征函数(即所有的)可以作为一个函数基,因此k(x,y)可以用这些函数基线性表示,设线性表示中每个基前的系数为Mi,可以得到
(在式中用Mi代替)
又由标准正交基的性质可以得到:
1(i=j)or 0(i不=j) (式2)
然后将线性表示后的k(x,y)带入式1中,积分号和求和号互换位置,利用基函数的正交特性即式2,便可得到Mi=,代回k(x,y)的线性表示中便可得到式(1.49),证明完成。
(还是赶紧学latex吧...写的真难看
)
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