26.2: Entendiendo las Proyecciones con Código

En esta tarea en clase, vamos a evitar algunas de las bibliotecas más avanzadas (es decir, no numpy o scipy o sympy) para tratar de obtener una mejor comprensión de lo que está pasando en las matemáticas. El siguiente código implementa algunas funciones comunes de álgebra lineal:

#Standard Python Libraries only
import math
import copy

from urllib.request import urlretrieve
urlretrieve('https://raw.githubusercontent.com/colbrydi/jupytercheck/master/answercheck.py', 
            'answercheck.py');

def dot(u,v):
    '''Calculate the dot product between vectors u and v'''
    temp = 0;
    for i in range(len(u)):
        temp += u[i]*v[i]
    return temp

def multiply(m1,m2):
    '''Calculate the matrix multiplication between m1 and m2 represented as list-of-list.'''
    n = len(m1)
    d = len(m2)
    m = len(m2[0])
    
    if len(m1[0]) != d:
        print("ERROR - inner dimentions not equal")
    result = [[0 for i in range(n)] for j in range(m)]
    for i in range(0,n):
        for j in range(0,m):
            for k in range(0,d):
                result[i][j] = result[i][j] + m1[i][k] * m2[k][j]
    return result

def add_vectors(v1,v2):
    v3 = []
    for i in range(len(v1)):
        v3.append(v1[i]+v2[i])
    return v3

def sub_vectors(v1,v2):
    v3 = []
    for i in range(len(v1)):
        v3.append(v1[i]-v2[i])
    return v3

def norm(u):
    '''Calculate the norm of vector u'''
    nm = 0
    for i in range(len(u)):
        nm += u[i]*u[i]
    return math.sqrt(nm)

def transpose(A):
    '''Calculate the transpose of matrix A represented as list of lists'''
    n = len(A)
    m = len(A[0])
    AT = list()
    for j in range(0,m):    
        temp = list()
        for i in range(0,n):
            temp.append(A[i][j])
        AT.append(temp)
    return AT

Función de proyección

Hacer esto

Escribe una función que\(v\) proyecte vector en vector\(u\). No utilice la biblioteca numpy. En su lugar, use las funciones proporcionadas anteriormente:

\[\mbox{proj}_u v = \frac{v \cdot u}{u \cdot u} u \nonumber \]

Asegúrese de que esta función funcione para cualquier tamaño de\(v\) y\(u\).

def proj(v,u):
    ## Put your code here
    return pv

Probemos tu función. A continuación se presentan dos vectores de ejemplo. Asegúrate de obtener las respuestas correctas. Es posible que desee probar este código con más de un conjunto de vectores.

u = [1,2,0,3]
v = [4,0,5,8]
print(proj(u,v))

from answercheck import checkanswer

checkanswer.vector(proj(u,v),'53216508af49c616fa0f4e9676ce3b9d');

Visualización de proyecciones

Hacer esto

Ve si puedes diseñar e implementar una pequeña función que tome dos vectores (\(a\)y\(b\)) como entradas y genere una figura similar a la anterior.

Es decir, una línea negra del origen a “\(b\)”, una línea negra del origen a “\(a\)”; una línea verde que muestra el componente “\(a\)” en la dirección “\(b\)” y una línea roja que muestra el componente “\(a\)” ortogonal a la línea verde. También vea la sección titulada “Proyección de un vector sobre otro vector” en la Sección 4.6 de la página 258 del libro.

Cuando esté completo, muestre su solución al instructor.

%matplotlib inline
import matplotlib.pylab as plt

b = [3,2]
a = [2,3]

def show_projection(a,b):
    plt.plot([0,a[0]], [0,a[1]], color='black')
    plt.annotate('b', b, 
            xytext=(0.9, 0.7), textcoords='axes fraction',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            horizontalalignment='right', verticalalignment='top')
    plt.annotate('a', a, 
            xytext=(0.7, 0.95), textcoords='axes fraction',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            horizontalalignment='right', verticalalignment='top')
    plt.plot([0,b[0]], [0,b[1]], color='black')
    
#Finish your code here

    plt.axis('equal')
    
x = show_projection(a,b) ;