Die neue Fehlerfunktion (A.18) muss nun minimiert werden.
Da eine Rotation längenerhaltend ist, gilt immer
. Mit Hilfe dieser Eigenschaft wird die Fehlerfunktion
erweitert zu
Wie man leicht sieht, geht die Rotation nur in den mittleren Term ein. Um
die obige Gleichung zu minimieren, genügt es also, den Ausdruck
(7.19)
zu maximieren. An dieser Stelle der Herleitung kommen die Quaternionen
zum Einsatz. Die Bestimmung der Rotationsmatrix , die (A.19)
maximiert, kann aufgefasst werden als das Finden des Einheitsquaternions
, das den Ausdruck
maximiert. Dabei wurde die Rechenregel (A.6)
angewendet. Seien nun
und
die Matrizen zu den
Quaternionen und analog zu (A.7) und
(A.8). Nach (A.9), (A.10) und
(A.11) wird die zu maximierende Summe
bzw.
Schreibt man nun die Matrizen für
und
, ergibt eine
Rechnung:
(7.20)
Die in Kapitel 3.3.3 (vgl. (3.16)) definierte Matrix
entsteht bei der Multiplikation. Folgender Satz zeigt, wie das
Einheitsquaternion, das (A.7) maximiert, bestimmt wird:
Satz 7
Das Einheitsquaternion (es gilt
),
das den Term
(A.20) maximiert, ist der
Eigenvektor zu dem größten positiven Eigenwert der Matrix
[40].
Beweis:Die symmetrische Matrix
ist eine
Matrix. Das
bedeutet, dass
vier Eigenwerte besitzt (
). Zu diesen Eigenwerten können vier Eigenvektoren
(
) konstruiert werden, so dass gilt
für
Die Eigenvektoren spannen einen vier-dimensionalen Vektorraum auf
(sie sind linear unabhängig); also kann ein beliebiges Quaternion
als Linearkombination
dargestellt werden. Da Eigenvektoren orthogonal sind, gilt:
Dies muss gleich 1 sein, da nach einem Einheitsquaternion
gesucht wird. Weiterhin gilt
da
Eigenvektoren von
sind. Daraus lässt sich schließen, dass
gilt. Angenommen die Eigenwerte seien der Größe nach sortiert,
d.h.
. Dann folgt
daraus die Ungleichung
und es ist gezeigt, dass die quadratische Form niemals größer als der
größte Eigenwert sein kann. Bei der Wahl von
und
wird das Maximum erreicht und das
gesuchte Einheitsquaternion ist
[40].