大矩阵可以分解为低秩矩阵的乘积

大矩阵可以分解为低秩矩阵的乘积

flyfish

核心结论：矩阵的秩分解定理

任何矩阵均可分解为两个秩等于其自身秩的矩阵的乘积。
设矩阵 $A\in {\mathbb{R}}^{m\times n}$ 的秩为 $r$，则存在矩阵 $B\in {\mathbb{R}}^{m\times r}$ 和 $C\in {\mathbb{R}}^{r\times n}$，使得 $A=BC$，且 $\text{rank}(B)=\text{rank}(C)=r$。

• 这里的 $B$ 和 $C$ 相对于原矩阵 $A$ 的维度（$m\times n$）可能是“低秩”的，尤其当 $r\ll m,n$ 时，这种分解体现了“用低秩矩阵乘积表示大矩阵”的思想。

为什么大矩阵可以分解为低秩矩阵的乘积？——从线性变换角度理解

矩阵本质上表示线性变换，而秩 $r$ 表示变换后的空间维度（列空间的维度）。

• 分解逻辑：
  1. 矩阵 $A$ 的列空间是 $r$ 维的，可选取 $r$ 个线性无关的列作为“基向量”，构成矩阵 $B$（$m\times r$，列满秩）。
  2. 矩阵 $A$ 的每一列都可以表示为这 $r$ 个基向量的线性组合，组合系数构成矩阵 $C$（$r\times n$，行满秩）。
     因此，$A=BC$ 等价于“用基向量（$B$）和系数矩阵（$C$）还原原矩阵”。

具体例子：构造低秩分解

例1：简单矩阵的秩分解
设矩阵 $A=\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 3\\ 2& 4& 6\end{array}\right)$，显然其秩 $r=1$（第二行是第一行的2倍）。

• 选取主元列（第一列）作为 $B$：$B=\left(\begin{array}{c}1\\ 2\end{array}\right)$（$2\times 1$ 矩阵）。
• 构造系数矩阵 $C$，使得 $A$ 的每一列是 $B$ 的线性组合：
  第一列：$1=1\times 1$，第二列：$2=1\times 2$，第三列：$3=1\times 3$，故 $C=\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 3\end{array}\right)$（$1\times 3$ 矩阵）。
• 验证：$BC=\left(\begin{array}{c}1\\ 2\end{array}\right)\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 3\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 3\\ 2& 4& 6\end{array}\right)=A$，成功将 $2\times 3$ 矩阵分解为两个 $2\times 1$ 和 $1\times 3$ 的低秩矩阵乘积。

例2：高维矩阵的低秩近似（实际应用场景）
设矩阵 A = ( 1 2 3 4 2 4 6 8 3 6 9 12 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \\ 2 & 4 & 6 & 8 \\ 3 & 6 & 9 & 12 \end{pmatrix} A= ​123​246​369​4812​ ​，秩 $r=1$，维度 $3\times 4$。

• 分解为 B = ( 1 2 3 ) B = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 3 \end{pmatrix} B= ​123​ ​，$C=\left(\begin{array}{cccc}1& 2& 3& 4\end{array}\right)$，则 $A=BC$。
• 这里 $B$ 和 $C$ 的秩均为1，远小于原矩阵的维度，体现了“用低秩结构表示大矩阵”的思想，常用于矩阵压缩（如图片压缩）或降维。

更一般的矩阵分解：从秩分解到低秩近似

1. 满秩分解（标准分解）
   对任意矩阵 $A$，若秩为 $r$，可通过选取主元列和主元行构造分解：

   • 设 $A$ 的前 $r$ 列线性无关，构成矩阵 $B$（主元列矩阵）；
   • 设 $A$ 中前 $r$ 行构成的子矩阵满秩，通过初等变换构造 $C$（系数矩阵）。

2. 低秩近似（实际应用中的“大矩阵分解”）
   在机器学习、推荐系统中，常利用矩阵的低秩性质进行近似：

   • 例如，奇异值分解（SVD）：$A=U\Sigma V^T$，若只保留前 $k$ 个最大奇异值，则 $A\approx U_k{\Sigma }_k{V}_k^T$，其中 $U_k$（$m\times k$）和 $V_k^T$（$k\times n$）是低秩矩阵，$k\ll \text{rank}(A)$，实现“用更低秩的矩阵乘积近似原矩阵”。
   • 应用场景：Netflix推荐系统中，用户-电影评分矩阵可分解为“用户特征矩阵”和“电影特征矩阵”的乘积，降低数据维度。

注意事项

1. 存在性：任何矩阵都可以分解为两个秩等于其自身秩的矩阵的乘积，这是线性代数中的基本定理。
2. “低秩”的相对性：分解后的矩阵是否为“低秩”，取决于原矩阵的秩 $r$ 与维度的对比。若 $r$ 远小于行数和列数，则 $B$ 和 $C$ 是低秩的。
3. 分解不唯一：满足 $A=BC$ 的 $B$ 和 $C$ 不唯一，例如通过不同的主元列选择或基变换可得到不同分解。
4. 实际意义：矩阵分解为低秩矩阵的乘积，本质上是提取矩阵的“核心特征”（如主元向量和组合系数），从而实现数据压缩、降维或特征提取。