在实际情况中，对于一个空间，我们通常只能获取到这个空间的随意一组基，这样的一组基内的向量大概率不是正交关系的，我们得到的空间的基与矩阵的形状密切相关。但是，对于给定的一个空间的一组基，我们可以进一步的找到这个空间的一组正交基，一个空间的标准正交基方便计算 。
获取空间的一组标准正交基的步骤
- 首先，获取空间的一组基
- 继而求取空间的正交基
- 最后获取空间的标准正交基$\hat u$，$\hat u = \frac {1}{\| \vec u\|} \cdot \vec u = (\frac {u_1}{\| \vec u\|},\frac {u_2}{\| \vec u\|},\cdots , \frac {u_n}{\| \vec u\|})$
从上面整个步骤可以看出，求取一个空间的标准正交基，关键是求取空间的正交基。
求取一个二维平面的一组正交基
在一个二维空间，给出空间的任意一组基$\vec u , \ \vec v$，首先这两个向量一定不共线，那么在二维平面这两向量可以表示成
然后通过这组向量来求取二维平面的正交基，只需让这组向量的其中一个向量保持不变，令另一个向量与保持不变的这向量垂直，这样就得到了二维平面的一组正交基。这里假设让这个二维平面的基中的向量$\vec u$保持不变。
接下来需要找到一个与向量$\vec u$垂直的向量：具体操作为
① 从向量$\vec v$向$\vec u$作投影，即向量$\vec v$所在的线段的末端向向量$\vec u$所在的线代作垂线，那以垂足的位置作为另外一个向量$\vec p_1$的末端，那么这个向量$\vec p_1$就是向量$\vec v$在向量$\vec u$的投影。
②通过向量$\vec p_1$，进一步就可以通过向量减法，求出与向量$\vec u$垂直的那个向量$\vec p_2$ ,按照向量的平行四边形法则，向量$\vec p_2$加上$\vec p_1$ 向量得到$\vec v$向量，所以 $\vec p_2= \vec v - \vec p_1$：
至此，就在在一个二维空间找到的两个向量$\vec p_2$和向量$\vec u$，它们就是这个二维空间的一组正交基。在这个过程中，核心就是求出向量$\vec v$在$\vec u$的投影向量$\vec p_1$。
求出投影向量$\vec p_1$
对于向量的点乘$\vec u \cdot \vec v = \| \vec u \| \cdot \| \vec v \| \cdot \cos \theta$
根据三角函数的知识，就有向量的$\vec p_1$的模$ \| \vec p_1 \| = \| \vec v \| \cdot \cos \theta = \frac {\vec u \cdot \vec v}{\| \vec u \|} $
由于向量$\vec p_1$与向量$\vec u$共线，所以向量$\vec p_1$的方向等于向量$\vec u$的方向,向量$\vec u$的方向就是它的标准单位方向向量，即$\frac {\vec u}{\| \vec u\|}$
最后，由向量$\vec p_1$的标准单位方向向量和向量$\vec p_1$的模相乘就可以完整表示向量$\vec p_1 = \| \vec p_1 \| \cdot \frac {\vec u}{\| \vec u\|} = \frac {\vec u \cdot \vec v}{\| \vec u \|} \cdot \frac {\vec u}{\| \vec u\|} = \frac {\vec u \cdot \vec v}{\| \vec u \|^2} \cdot {\vec u}$
又 $\because \vec u \cdot \vec u = \| \vec u \|^2$
$\therefore \vec p_1 = \frac {\vec u \cdot \vec v}{\vec u \cdot \vec u} \cdot {\vec u}$，注意不能约分，向量点乘与标量数乘是不一样的。
通过向量$\vec p_1$，进而就可以计算出与向量$\vec u$正交的向量$\vec p_2 = \vec v - \vec p_1$
这样，就通过二维空间中任意的一组基$\vec u$ 和 $\vec v$获得了空间中的一组正交基$\vec p_2$和$\vec u$
