σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Linear Algebra 学习路线›模块 3 · 空间与几何›主题 3.2·~45分钟中级

正交性与投影

路线进度模块 3/4 · 主题 2/2
3.2 正交性与投影
—实验得分— / 100总 XP—连续天数—

直角与影子

两个向量的点积为零,u⋅v=0\mathbf{u}\cdot\mathbf{v}=0u⋅v=0,就称它们正交:成直角。u\mathbf{u}u 的长度是 ∥u∥=u⋅u\|\mathbf{u}\|=\sqrt{\mathbf{u}\cdot\mathbf{u}}∥u∥=u⋅u​。正交使几何可以计算:当 u⊥v\mathbf{u}\perp\mathbf{v}u⊥v 时勾股定理成立,∥u+v∥2=∥u∥2+∥v∥2\|\mathbf{u}+\mathbf{v}\|^2=\|\mathbf{u}\|^2+\|\mathbf{v}\|^2∥u+v∥2=∥u∥2+∥v∥2;不相关的收益率在去掉均值后也是正交的。

p=a⋅ba⋅a a,(b−p)⋅a=0,P=aaTaTa\mathbf{p}=\frac{\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}}{\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}}\,\mathbf{a},\qquad (\mathbf{b}-\mathbf{p})\cdot\mathbf{a}=0,\qquad P=\frac{\mathbf{a}\mathbf{a}^{T}}{\mathbf{a}^{T}\mathbf{a}}p=a⋅aa⋅b​a,(b−p)⋅a=0,P=aTaaaT​(1)

b\mathbf{b}b 在 a\mathbf{a}a 所在直线上的投影是它的影子 p=c a\mathbf{p}=c\,\mathbf{a}p=ca,即直线上离 b\mathbf{b}b 最近的点。剩余部分 b−p\mathbf{b}-\mathbf{p}b−p 与 a\mathbf{a}a 正交,由此确定 c=a⋅ba⋅ac=\frac{\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}}{\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}}c=a⋅aa⋅b​。投影矩阵 PPP 对所有 b\mathbf{b}b 做这件事:p=Pb\mathbf{p}=P\mathbf{b}p=Pb,满足 PT=PP^{T}=PPT=P 和 P2=PP^2=PP2=P(投影两次不变)。它的特征值只有 0 和 1。

投影一个点把 b=(3,1)\mathbf{b}=(3,1)b=(3,1) 投影到 a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) 上。这里 a⋅b=4\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=4a⋅b=4,a⋅a=2\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}=2a⋅a=2,所以 c=2c=2c=2,p=(2,2)\mathbf{p}=(2,2)p=(2,2)。剩余部分为 b−p=(1,−1)\mathbf{b}-\mathbf{p}=(1,-1)b−p=(1,−1),确实 (1,1)⋅(1,−1)=0(1,1)\cdot(1,-1)=0(1,1)⋅(1,−1)=0。矩阵为 P=12(1111)P=\frac{1}{2}\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix}P=21​(11​11​),且 Pb=(2,2)P\mathbf{b}=(2,2)Pb=(2,2)。
  • 正交:u⋅v=0\mathbf{u}\cdot\mathbf{v}=0u⋅v=0。标准正交:正交且每个长度为 1。
  • 投影:子空间中最近的点;剩余部分与该子空间正交。
  • 标准正交的列(QTQ=IQ^{T}Q=IQTQ=I)保持长度和角度,因此从不放大误差。
残差是回归变量无法解释的部分回归中,拟合值是数据向量 y\mathbf{y}y 在回归变量张成空间上的投影,残差是剩下的部分,与每个回归变量正交。因此在拟合好的模型中残差与因子不相关,并且 ∥y∥2=∥y^∥2+∥e∥2\|\mathbf{y}\|^2=\|\hat{\mathbf{y}}\|^2+\|\mathbf{e}\|^2∥y∥2=∥y^​∥2+∥e∥2 把方差分成可解释和不可解释两部分。

实验:评分内容

  • 投影系数15 分
  • 投影矩阵20 分
  • 剩余部分的大小15 分
  • 投影矩阵的性质15 分
  • 找出正交的一对10 分
  • 残差与回归变量25 分
0/ 已答 6 题
任务
1数值作答15 分未作答

把 b=(3,4)\mathbf{b}=(3,4)b=(3,4) 投影到过 a=(2,1)\mathbf{a}=(2,1)a=(2,1) 的直线上,即 p=c a\mathbf{p}=c\,\mathbf{a}p=ca。求 ccc。

c=c =c=允许误差:± 0.001
2矩阵 · 向量20 分未作答

填写向过 a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) 的直线投影的矩阵 P=aaTaTaP=\dfrac{\mathbf{a}\mathbf{a}^{T}}{\mathbf{a}^{T}\mathbf{a}}P=aTaaaT​。

P=P =P=
3数值作答15 分未作答

b=(3,1)\mathbf{b}=(3,1)b=(3,1) 在 a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) 上的投影是 p=(2,2)\mathbf{p}=(2,2)p=(2,2)。剩余部分的长度 ∥b−p∥\|\mathbf{b}-\mathbf{p}\|∥b−p∥ 是多少?保留三位小数。

∥b−p∥=\|\mathbf{b}-\mathbf{p}\| =∥b−p∥=允许误差:± 0.001
4选择15 分未作答

选出平面内向一条直线投影的投影矩阵 PPP 具有的所有性质。

5选择10 分未作答

下面哪一对向量正交?

6用文字解释25 分未作答

请用两句话解释:为什么最小二乘拟合的残差与每个回归变量正交,这说明了拟合值的什么性质。

数学模式键盘或 LaTeX 输入第 1/6 题 · Ctrl ⏎ 检查

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