Articulo de referencia

Producto Khatri-Rao

En matemáticas, el producto de Khatri-Rao o producto de Kronecker por bloques de dos matrices particionadas A {\displaystyle \mathbf {A} } y B {\displaystyle \mathbf {B} } se de...

En matemáticas, el producto de Khatri-Rao o producto de Kronecker por bloques de dos matrices particionadasA{\displaystyle \mathbf {A} }yB{\displaystyle \mathbf {B} }se define como [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]

AB=(AijBij)ij{\displaystyle \mathbf {A} \ast \mathbf {B} =\left(\mathbf {A} _{ij}\otimes \mathbf {B} _{ij}\right)_{ij}}

en el que el bloque ij es el producto de Kronecker de tamaño m i p i × n j q j de los bloques correspondientes de A y B , suponiendo que el número de particiones de filas y columnas de ambas matrices es igual. El tamaño del producto es entonces i m i p i ) × (Σ j n j q j ) .

Por ejemplo, si A y B son ambas matrices particionadas de 2 × 2 , por ejemplo:

A=[A11A12A21A22]=[123456789],B=[B11B12B21B22]=[147258369],{\displaystyle \mathbf {A} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}&\mathbf {A} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}&\mathbf {A} _{22}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{cc | c}1&2&3\\4&5&6\\\hline 7&8&9\end{array}}\right],\quad \mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {B} _{11}&\mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {B} _{21}&\mathbf {B} _{22}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{c | cc}1&4&7\\\hline 2&5&8\\3&6&9\end{array}}\right],}

obtenemos:

AB=[A11B11A12B12A21B21A22B22]=[1212214524421416457221245481].{\displaystyle \mathbf {A} \ast \mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}\otimes \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{12}\otimes \mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}\otimes \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{22}\otimes \mathbf {B} _{22}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{cc | cc}1&2&12&21\\4&5&24&42\\\hline 14&16&45&72\\21&24&54&81\end{array}}\right].}

Esta es una submatriz del producto de Tracy-Singh [ 4 ] de las dos matrices (cada partición en este ejemplo es una partición en una esquina del producto de Tracy-Singh ).

Producto de Kronecker por columnas

El producto de Kronecker por columnas de dos matrices es un caso especial del producto de Khatri-Rao, tal como se definió anteriormente, y también puede denominarse producto de Khatri-Rao. Este producto supone que las particiones de las matrices son sus columnas. En este caso, m 1 = m , p 1 = p , n = q y para cada j : n j = q j = 1 . El producto resultante es una matriz mp × n en la que cada columna es el producto de Kronecker de las columnas correspondientes de A y B. Utilizando las matrices de los ejemplos anteriores con las columnas particionadas:

do=[do1do2do3]=[123456789],D=[D1D2D3]=[147258369],{\displaystyle \mathbf {C} =\left[{\begin{array}{c | c | c}\mathbf {C} _{1}&\mathbf {C} _{2}&\mathbf {C} _{3}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{c | c | c}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{array}}\right],\quad \mathbf {D} =\left[{\begin{array}{c | c | c }\mathbf {D} _{1}&\mathbf {D} _{2}&\mathbf {D} _{3}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{c | c | c }1&4&7\\2&5&8\\3&6&9\end{array}}\right],}

de modo que:

doD=[do1D1do2D2do3D3]=[18212102431227420428254812305473263144072214881].{\displaystyle \mathbf {C} \ast \mathbf {D} =\left[{\begin{array}{c | c | c }\mathbf {C} _{1}\otimes \mathbf {D} _{1}&\mathbf {C} _{2}\otimes \mathbf {D} _{2}&\mathbf {C} _{3}\otimes \mathbf {D} _{3}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{c | c | c }1&8&21\\2&10&24\\3&12&27\\4&20&42\\8&25&48\\12&30&54\\7&32&63\\14&40&72\\21&48&81\end{array}}\right].}

Esta versión por columnas del producto de Khatri-Rao es útil en enfoques de álgebra lineal para el procesamiento analítico de datos [ 5 ] y en la optimización de la solución de problemas inversos que involucran una matriz diagonal. [ 6 ] [ 7 ]

En 1996 se propuso el producto Khatri-Rao por columnas para estimar los ángulos de llegada (AOA) y los retrasos de las señales multitrayecto [ 8 ] y las cuatro coordenadas de las fuentes de señales [ 9 ] en un conjunto de antenas digitales .

Producto que te partirá la cara

Producto de división de caras de matrices

V. Slyusar [ 10 ] propuso en 1996 un concepto alternativo del producto matricial, que utiliza la división por filas de matrices con una cantidad dada de filas. [ 9 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]

Esta operación matricial se denominó "producto de división de caras" de matrices [ 11 ] [ 13 ] o "producto de Khatri-Rao transpuesto". Este tipo de operación se basa en productos de Kronecker fila por fila de dos matrices. Utilizando las matrices de los ejemplos anteriores con las filas particionadas:

do=[do1do2do3]=[123456789],D=[D1D2D3]=[147258369],{\displaystyle \mathbf {C} ={\begin{bmatrix}\mathbf {C} _{1}\\\hline \mathbf {C} _{2}\\\hline \mathbf {C} _{3}\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&2&3\\\hline 4&5&6\\\hline 7&8&9\end{bmatrix}},\quad \mathbf {D} ={\begin{bmatrix}\mathbf {D} _{1}\\\hline \mathbf {D} _{2}\\\hline \mathbf {D} _{3}\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&4&7\\\hline 2&5&8\\\hline 3&6&9\end{bmatrix}},}

El resultado se puede obtener: [ 9 ] [ 11 ] [ 13 ]

doD=[do1D1do2D2do3D3]=[14728143122182032102540123048214263244872275481].{\displaystyle \mathbf {C} \bullet \mathbf {D} ={\begin{bmatrix}\mathbf {C} _{1}\otimes \mathbf {D} _{1}\\\hline \mathbf {C} _{2}\otimes \mathbf {D} _{2}\\\hline \mathbf {C} _{3}\otimes \mathbf {D} _{3}\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&4&7&2&8&14&3&12&21\\\hline 8&20&32&10&25&40&12&30&48\\\hline 21&42&63&24&48&72&27&54&81\end{bmatrix}}.}

Propiedades principales

En las siguientes propiedades, el operador{\textstyle \bullet }denota el producto de Kronecker por filas (producto de división de caras) y el operador{\textstyle \ast }denota el producto de Kronecker por columnas

  1. Transponer ( V. Slyusar , 1996 [ 9 ] [ 11 ] [ 12 ] ):
    (AB)T=ATBT{\displaystyle \left(\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} \right)^{\textsf {T}}={\textbf {A}}^{\textsf {T}}\ast \mathbf {B} ^{\textsf {T}}},
  2. Bilinealidad y asociatividad : [ 9 ] [ 11 ] [ 12 ]
    A(B+do)=AB+Ado,(B+do)A=BA+doA,(kA)B=A(kB)=k(AB),(AB)do=A(Bdo),{\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {A} \bullet (\mathbf {B} +\mathbf {C} )&=\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} +\mathbf {A} \bullet \mathbf {C} ,\\(\mathbf {B} +\mathbf {C} )\bullet \mathbf {A} &=\mathbf {B} \bullet \mathbf {A} +\mathbf {C} \bullet \mathbf {A} ,\\(k\mathbf {A} )\bullet \mathbf {B} &=\mathbf {A} \bullet (k\mathbf {B} )=k(\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} ),\\(\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )\bullet \mathbf {C} &=\mathbf {A} \bullet (\mathbf {B} \bullet \mathbf {C} ),\\\end{aligned}}}

    donde A , B y C son matrices, y k es un escalar ,

    aB=Ba{\displaystyle a\bullet \mathbf {B} =\mathbf {B} \bullet a}, [ 12 ]
    dóndea{\displaystyle a}es un vector ,
  3. La propiedad de producto mixto ( V. Slyusar , 1997 [ 12 ] ):
    (AB)(ATBT)=(AAT)(BBT){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )\left(\mathbf {A} ^{\textsf {T}}\ast \mathbf {B} ^{\textsf {T}}\right)=\left(\mathbf {A} \mathbf {A} ^{\textsf {T}}\right)\circ \left(\mathbf {B} \mathbf {B} ^{\textsf {T}}\right)},
    (AB)(doD)=(Ado)(BD){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(\mathbf {C} \ast \mathbf {D} )=(\mathbf {A} \mathbf {C} )\circ (\mathbf {B} \mathbf {D} )}, [ 13 ]
    (ABdoD)(LMETROnortePAG)=(AL)(BMETRO)(donorte)(DPAG){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} \bullet \mathbf {C} \bullet \mathbf {D} )(\mathbf {L} \ast \mathbf {M} \ast \mathbf {N} \ast \mathbf {P} )=(\mathbf {A} \mathbf {L} )\circ (\mathbf {B} \mathbf {M} )\circ (\mathbf {C} \mathbf {N} )\circ (\mathbf {D} \mathbf {P} )}[ 15 ]
    (AB)T(AB)=(ATA)(BTB){\displaystyle (\mathbf {A} \ast \mathbf {B} )^{\textsf {T}}(\mathbf {A} \ast \mathbf {B} )=\left(\mathbf {A} ^{\textsf {T}}\mathbf {A} \right)\circ \left(\mathbf {B} ^{\textsf {T}}\mathbf {B} \right)}, [ 16 ]
    dónde{\displaystyle \circ }denota el producto de Hadamard ,
  4. (AB)(doD)=(Ado)(BD){\displaystyle (\mathbf {A} \circ \mathbf {B} )\bullet (\mathbf {C} \circ \mathbf {D} )=(\mathbf {A} \bullet \mathbf {C} )\circ (\mathbf {B} \bullet \mathbf {D} )}, [ 12 ]
  5.  a(Bdo)=(aB)do{\displaystyle \ a\otimes (\mathbf {B} \bullet \mathbf {C} )=(a\otimes \mathbf {B} )\bullet \mathbf {C} }, [ 9 ] dondea{\displaystyle a}es un vector fila ,
  6. (AB)(doD)=(Ado)(BD){\displaystyle (\mathbf {A} \otimes \mathbf {B} )(\mathbf {C} \ast \mathbf {D} )=(\mathbf {A} \mathbf {C} )\ast (\mathbf {B} \mathbf {D} )}, [ 16 ]
  7. (AB)(doD)=PAG[(Ado)(BD)]{\displaystyle (\mathbf {A} \otimes \mathbf {B} )\ast (\mathbf {C} \otimes \mathbf {D} )=\mathbf {P} [(\mathbf {A} \ast \mathbf {C} )\otimes (\mathbf {B} \ast \mathbf {D} )]}, dóndePAG{\displaystyle \mathbf {P} }es una matriz de permutación. [ 7 ]
  8.  
    (AB)(doD)=(Ado)(BD){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(\mathbf {C} \otimes \mathbf {D} )=(\mathbf {A} \mathbf {C} )\bullet (\mathbf {B} \mathbf {D} )}, [ 13 ] [ 15 ]

    Similarmente:

    (AL)(BMETRO)(doS)=(ABdo)(LMETROS){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )\cdots (\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )=(\mathbf {A} \mathbf {B} \cdots \mathbf {C} )\bullet (\mathbf {L} \mathbf {M} \cdots \mathbf {S} )},
  9.  
    doTdT=doTdT{\displaystyle c^{\textsf {T}}\bullet d^{\textsf {T}}=c^{\textsf {T}}\otimes d^{\textsf {T}}}, [ 12 ]
    dod=dod{\displaystyle c\ast d=c\otimes d},
    dóndedo{\displaystyle c}yd{\displaystyle d}son vectores ,
  10. (AdoT)d=(AdT)do{\displaystyle \left(\mathbf {A} \ast c^{\textsf {T}}\right)d=\left(\mathbf {A} \ast d^{\textsf {T}}\right)c}, [ 17 ]dT(doAT)=doT(dAT){\displaystyle d^{\textsf {T}}\left(c\bullet \mathbf {A} ^{\textsf {T}}\right)=c^{\textsf {T}}\left(d\bullet \mathbf {A} ^{\textsf {T}}\right)},
  11.  
    (AB)(dod)=(Ado)(Bd){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(c\otimes d)=(\mathbf {A} c)\circ (\mathbf {B} d)}, [ 18 ]

    dóndedo{\displaystyle c}yd{\displaystyle d}son vectores (es una combinación de las propiedades 3 y 8),

    Similarmente:

    (AB)(METROnortedoQPAGd)=(AMETROnortedo)(BQPAGd),{\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(\mathbf {M} \mathbf {N} c\otimes \mathbf {Q} \mathbf {P} d)=(\mathbf {A} \mathbf {M} \mathbf {N} c)\circ (\mathbf {B} \mathbf {Q} \mathbf {P} d),}
  12.  
    F((do(1)incógnita)(do(2)y))=((Fdo(1))(Fdo(2)))(incógnitay)=(Fdo(1)incógnita)(Fdo(2)y){\displaystyle {\mathcal {F}}\left((C^{(1)}x)\star (C^{(2)}y)\right)=\left(({\mathcal {F}}C^{(1)})\bullet ({\mathcal {F}}C^{(2)})\right)(x\otimes y)=({\mathcal {F}}C^{(1)}x)\circ ({\mathcal {F}}C^{(2)}y)},

    dónde{\displaystyle \star }es convolución vectorial ;do(1),do(2){\displaystyle C^{(1)},C^{(2)}}son matrices de "recuento de bocetos"; yF{\displaystyle {\mathcal {F}}}es la matriz de transformada de Fourier (este resultado es una evolución de las propiedades del boceto de conteo [ 19 ] ).

    Esto puede generalizarse para matrices apropiadas.A,B{\displaystyle \mathbf {A} ,\mathbf {B} }:

    F((Aincógnita)(By))=((FA)(FB))(incógnitay)=(FAincógnita)(FBy){\displaystyle {\mathcal {F}}\left((\mathbf {A} x)\star (\mathbf {B} y)\right)=\left(({\mathcal {F}}\mathbf {A} )\bullet ({\mathcal {F}}\mathbf {B} )\right)(x\otimes y)=({\mathcal {F}}\mathbf {A} x)\circ ({\mathcal {F}}\mathbf {B} y)}

    porque la propiedad 11 anterior nos da

    ((FA)(FB))(incógnitay)=(FAincógnita)(FBy){\displaystyle \left(({\mathcal {F}}\mathbf {A} )\bullet ({\mathcal {F}}\mathbf {B} )\right)(x\otimes y)=({\mathcal {F}}\mathbf {A} x)\circ ({\mathcal {F}}\mathbf {B} y)}

    Y el teorema de convolución nos da

    F((Aincógnita)(By))=(FAincógnita)(FBy){\displaystyle {\mathcal {F}}\left((\mathbf {A} x)\star (\mathbf {B} y)\right)=({\mathcal {F}}\mathbf {A} x)\circ ({\mathcal {F}}\mathbf {B} y)}
  13.  
    AB=(A1kT)(1doTB){\displaystyle \mathbf {A} \bullet \mathbf {B} =\left(\mathbf {A} \otimes \mathbf {1_{k}} ^{\textsf {T}}\right)\circ \left(\mathbf {1_{c}} ^{\textsf {T}}\otimes \mathbf {B} \right)}, [ 20 ]

    dóndeA{\displaystyle \mathbf {A} }esr×do{\displaystyle r\times c}matriz,B{\displaystyle \mathbf {B} }esr×k{\displaystyle r\times k}matriz,1do{\displaystyle \mathbf {1_{c}} }es un vector de 1 de longituddo{\displaystyle c}, y1k{\displaystyle \mathbf {1_{k}} }es un vector de 1 de longitudk{\displaystyle k}

    o

    METROMETRO=(METRO1T)(1TMETRO){\displaystyle \mathbf {M} \bullet \mathbf {M} =\left(\mathbf {M} \otimes \mathbf {1} ^{\textsf {T}}\right)\circ \left(\mathbf {1} ^{\textsf {T}}\otimes \mathbf {M} \right)}, [ 21 ]

    dóndeMETRO{\displaystyle \mathbf {M} }esr×do{\displaystyle r\times c}matriz,{\displaystyle \circ }significa multiplicación elemento por elemento y1{\displaystyle \mathbf {1} }es un vector de 1 de longituddo{\displaystyle c}.

    METROMETRO=METRO[](METRO1T){\displaystyle \mathbf {M} \bullet \mathbf {M} =\mathbf {M} [\circ ]\left(\mathbf {M} \otimes \mathbf {1} ^{\textsf {T}}\right)},

    dónde[]{\displaystyle [\circ ]}denota el producto de caras penetrantes de matrices. [ 13 ]

    Similarmente:

    PAGnorte=(PAG1k)(1donorte){\displaystyle \mathbf {P} \ast \mathbf {N} =(\mathbf {P} \otimes \mathbf {1_{k}} )\circ (\mathbf {1_{c}} \otimes \mathbf {N} )}, dóndePAG{\displaystyle \mathbf {P} }esdo×r{\displaystyle c\times r}matriz,norte{\displaystyle \mathbf {N} }esk×r{\displaystyle k\times r}matriz,.
  14.  
    WdA=wA{\displaystyle \mathbf {W_{d}} \mathbf {A} =\mathbf {w} \bullet \mathbf {A} }, [ 12 ]
    vector((wTA)B)=(BTA)w{\displaystyle \operatorname {vec} ((\mathbf {w} ^{\textsf {T}}\ast \mathbf {A} )\mathbf {B} )=(\mathbf {B} ^{\textsf {T}}\ast \mathbf {A} )\mathbf {w} }[ 13 ] =vector(A(wB)){\displaystyle \operatorname {vec} (\mathbf {A} (\mathbf {w} \bullet \mathbf {B} ))}=vector(AWdB){\displaystyle \operatorname {vec} (\mathbf {A} \mathbf {W_{d}} \mathbf {B} )},
    vector(ATWdA)=(AA)Tw{\displaystyle \operatorname {vec} \left(\mathbf {A} ^{\textsf {T}}\mathbf {W_{d}} \mathbf {A} \right)=\left(\mathbf {A} \bullet \mathbf {A} \right)^{\textsf {T}}\mathbf {w} }, [ 21 ]
    dóndew{\displaystyle \mathbf {w} }es el vector que consta de los elementos diagonales deWd{\displaystyle \mathbf {W_{d}} },vector(A){\displaystyle \operatorname {vec} (\mathbf {A} )}significa apilar las columnas de una matrizA{\displaystyle \mathbf {A} }uno encima del otro para formar un vector.
  15.  
    (AL)(BMETRO)(doS)(KT)=(AB...doK)(LMETRO...ST){\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )\cdots (\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )(\mathbf {K} \ast \mathbf {T} )=(\mathbf {A} \mathbf {B} ...\mathbf {C} \mathbf {K} )\circ (\mathbf {L} \mathbf {M} ...\mathbf {S} \mathbf {T} )}. [ 13 ] [ 15 ]

    Similarmente:

    (AL)(BMETRO)(doS)(dod)=(ABdodo)(LMETROSd),(AL)(BMETRO)(doS)(PAGdoQd)=(ABdoPAGdo)(LMETROSQd){\displaystyle {\begin{aligned}(\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )\cdots (\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )(c\otimes d)&=(\mathbf {A} \mathbf {B} \cdots \mathbf {C} c)\circ (\mathbf {L} \mathbf {M} \cdots \mathbf {S} d),\\(\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )\cdots (\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )(\mathbf {P} c\otimes \mathbf {Q} d)&=(\mathbf {A} \mathbf {B} \cdots \mathbf {C} \mathbf {P} c)\circ (\mathbf {L} \mathbf {M} \cdots \mathbf {S} \mathbf {Q} d)\end{aligned}}},
    dóndedo{\displaystyle c}yd{\displaystyle d}son vectores
  16.  

    SiB{\textstyle \mathbf {B} }es una matriz diagonal yb{\textstyle \mathbf {b} }es su diagonal principal:

    vector(ABdo)=(doTA)b{\displaystyle \operatorname {vec} (\mathbf {A} \mathbf {B} \mathbf {C} )=(\mathbf {C} ^{\mathrm {T} }\ast \mathbf {A} )\mathbf {b} }
    Aquí,vector(){\textstyle \operatorname {vec} (\cdot )}es el operador de vectorización por columnas .

Ejemplos

Fuente: [ 18 ]

([100110][101001])([1111][1111])([σ100σ2][ρ100ρ2])([incógnita1incógnita2][y1y2])=([100110][101001])([1111][σ100σ2][incógnita1incógnita2][1111][ρ100ρ2][y1y2])=[100110][1111][σ100σ2][incógnita1incógnita2][101001][1111][ρ100ρ2][y1y2].{\displaystyle {\begin{aligned}&\left({\begin{bmatrix}1&0\\0&1\\1&0\end{bmatrix}}\bullet {\begin{bmatrix}1&0\\1&0\\0&1\end{bmatrix}}\right)\left({\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix}}\otimes {\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix}}\right)\left({\begin{bmatrix}\sigma _{1}&0\\0&\sigma _{2}\\\end{bmatrix}}\otimes {\begin{bmatrix}\rho _{1}&0\\0&\rho _{2}\\\end{bmatrix}}\right)\left({\begin{bmatrix}x_{1}\\x_{2}\end{bmatrix}}\ast {\begin{bmatrix}y_{1}\\y_{2}\end{bmatrix}}\right)\\[5pt]{}={}&\left({\begin{bmatrix}1&0\\0&1\\1&0\end{bmatrix}}\bullet {\begin{bmatrix}1&0\\1&0\\0&1\end{bmatrix}}\right)\left({\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}\sigma _{1}&0\\0&\sigma _{2}\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{1}\\x_{2}\end{bmatrix}}\,\otimes \,{\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}\rho _{1}&0\\0&\rho _{2}\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}y_{1}\\y_{2}\end{bmatrix}}\right)\\[5pt]{}={}&{\begin{bmatrix}1&0\\0&1\\1&0\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}\sigma _{1}&0\\0&\sigma _{2}\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{1}\\x_{2}\end{bmatrix}}\,\circ \,{\begin{bmatrix}1&0\\1&0\\0&1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}\rho _{1}&0\\0&\rho _{2}\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}y_{1}\\y_{2}\end{bmatrix}}.\end{aligned}}}

Teorema

Fuente: [ 18 ]

SiMETRO=T(1)T(do){\displaystyle M=T^{(1)}\bullet \dots \bullet T^{(c)}}, dóndeT(1),,T(do){\displaystyle T^{(1)},\dots ,T^{(c)}}son componentes independientes de una matriz aleatoriaT{\displaystyle T}con filas independientes e idénticamente distribuidasT1,,TmetroRd{\displaystyle T_{1},\dots ,T_{m}\in \mathbb {R} ^{d}}, de tal manera que

mi[(T1incógnita)2]=incógnita22{\displaystyle E\left[(T_{1}x)^{2}\right]=\left\|x\right\|_{2}^{2}}ymi[(T1incógnita)pag]1pagapagincógnita2{\displaystyle E\left[(T_{1}x)^{p}\right]^{\frac {1}{p}}\leq {\sqrt {ap}}\|x\|_{2}},

entonces para cualquier vectorincógnita{\displaystyle x}

|METROincógnita2incógnita2|<εincógnita2{\displaystyle \left|\left\|Mx\right\|_{2}-\left\|x\right\|_{2}\right|<\varepsilon \left\|x\right\|_{2}}

con probabilidad1δ{\displaystyle 1-\delta }si la cantidad de filas

metro=(4a)2doε2registro1/δ+(2ami)ε1(registro1/δ)do.{\displaystyle m=(4a)^{2c}\varepsilon ^{-2}\log 1/\delta +(2ae)\varepsilon ^{-1}(\log 1/\delta )^{c}.}

En particular, si las entradas deT{\displaystyle T}son±1{\displaystyle \pm 1}puede obtener

metro=O(ε2registro1/δ+ε1(1doregistro1/δ)do){\displaystyle m=O\left(\varepsilon ^{-2}\log 1/\delta +\varepsilon ^{-1}\left({\frac {1}{c}}\log 1/\delta \right)^{c}\right)}

que coincide con el lema de Johnson-Lindenstrauss demetro=O(ε2registro1/δ){\displaystyle m=O\left(\varepsilon ^{-2}\log 1/\delta \right)}cuandoε{\displaystyle \varepsilon }es pequeño.

Producto que divide la cara del bloque

Producto de división de caras de bloques transpuestos en el contexto de un modelo de radar multifacético [ 15 ]

Según la definición de V. Slyusar [ 9 ] [ 13 ] el producto de división de caras por bloques de dos matrices particionadas con una cantidad dada de filas en bloques

A=[A11A12A21A22],B=[B11B12B21B22],{\displaystyle \mathbf {A} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}&\mathbf {A} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}&\mathbf {A} _{22}\end{array}}\right],\quad \mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {B} _{11}&\mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {B} _{21}&\mathbf {B} _{22}\end{array}}\right],}

se puede escribir como  :

A[]B=[A11B11A12B12A21B21A22B22].{\displaystyle \mathbf {A} [\bullet ]\mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}\bullet \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{12}\bullet \mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}\bullet \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{22}\bullet \mathbf {B} _{22}\end{array}}\right].}

El producto de división de caras por bloques transpuestos (o versión por columnas por bloques del producto de Khatri-Rao) de dos matrices particionadas con una cantidad dada de columnas en bloques tiene una vista: [ 9 ] [ 13 ]

A[]B=[A11B11A12B12A21B21A22B22].{\displaystyle \mathbf {A} [\ast ]\mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}\ast \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{12}\ast \mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}\ast \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{22}\ast \mathbf {B} _{22}\end{array}}\right].}

Propiedades principales

  1. Transponer :
    (A[]B)T=AT[]BT{\displaystyle \left(\mathbf {A} [\ast ]\mathbf {B} \right)^{\textsf {T}}={\textbf {A}}^{\textsf {T}}[\bullet ]\mathbf {B} ^{\textsf {T}}}[ 15 ]

Aplicaciones

El producto de división de caras y el producto de división de caras por bloques se utilizan en la teoría de matrices tensoriales de arreglos de antenas digitales . Estas operaciones también se utilizan en:

Véase también

Notas

  1. Khatri CG, CR Rao (1968). "Soluciones a algunas ecuaciones funcionales y sus aplicaciones a la caracterización de distribuciones de probabilidad" . Sankhya . 30 : 167–180 . Archivado del original (PDF) el 23 de octubre de 2010. Consultado el 21 de agosto de 2008 .
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