Python实现基于李代数(Lie Algebra)的优化器:处理三维旋转等流形数据

好的,我们开始吧。 李代数优化器:处理三维旋转等流形数据 今天我们要探讨的是如何使用李代数构建优化器,特别是在处理三维旋转这类流形数据时。传统的欧几里得空间优化方法在处理流形数据时会遇到问题,例如旋转矩阵的正交性约束。李代数提供了一种在切空间上进行优化的方法,避免了这些约束,并能更有效地处理流形上的优化问题。 1. 流形与李群、李代数 首先,我们简单回顾一下流形、李群和李代数的基本概念。 流形(Manifold): 流形是一个局部看起来像欧几里得空间的拓扑空间。例如,球面、旋转矩阵构成的SO(3)群等。 李群(Lie Group): 李群是一个光滑的流形,同时也是一个群。这意味着它具有群运算(乘法、逆、单位元),且这些运算是光滑的。典型的李群包括SO(3)(三维旋转群)和SE(3)(三维欧几里得变换群)。 李代数(Lie Algebra): 李代数是与李群相关的向量空间,它位于李群单位元处的切空间上。李代数上的运算是李括号(Lie Bracket)。李代数通常用小写字母表示,例如so(3)对应SO(3),se(3)对应SE(3)。 2. SO(3) 与 so(3) 我们重点关注SO(3 …