矩阵代数概论

矩阵代数

共轭转置

对于矩阵 A = [ a i j ] A=[a_{ij}] A=[aij],共轭矩阵被定义为 A ‾ = [ a ‾ i j ] \overline{A}=[\overline{a}_{ij}] A=[aij],所以 A A A的共轭转置 A ‾ T = A T ‾ \overline{A}^T=\overline{A^T} AT=AT,其中 A ‾ T \overline{A}^T AT记为 A ∗ A^* A
( 1 − 4 i i 2 3 2 + i 0 ) ∗ = ( 1 + 4 i 3 − i 2 − i 2 0 ) \begin{pmatrix}1-4\text{i}&\text{i}&2\\3&2+\text{i}&0\end{pmatrix}^*=\begin{pmatrix}1+4\text{i}&3\\-\text{i}&2-\text{i}\\2&0\end{pmatrix} (14i3i2+i20)= 1+4ii232i0
其中符合如下规则
( A + B ) T = A T + B T and  ( A + B ) ∗ = A ∗ + B ∗ . ( α A ) T = α A T and  ( α A ) ∗ = α ‾ A ∗ . \begin{aligned}\left(\mathbf{A}+\mathbf{B}\right)^T&=\mathbf{A}^T+\mathbf{B}^T\quad\text{ and }\quad\left(\mathbf{A}+\mathbf{B}\right)^*=\mathbf{A}^*+\mathbf{B}^*.\\\\\left(\alpha\mathbf{A}\right)^T&=\alpha\mathbf{A}^T\quad\text{ and }\quad\left(\alpha\mathbf{A}\right)^*=\overline{\alpha}\mathbf{A}^*.\end{aligned} (A+B)T(αA)T=AT+BT and (A+B)=A+B.=αAT and (αA)=αA.

线性系统
f ( α x + y ) = α f ( x ) + f ( y ) f(\alpha x+y)=\alpha f(x)+f(y) f(αx+y)=αf(x)+f(y)
其中满足
( A B ) ∗ = B ∗ A ∗ t r a c e ( A B C ) = t r a c e ( B C A ) = t r a c e ( C B A ) ≠ t r a c e ( B A C ) (AB)^*=B^*A^*\\ trace(ABC)=trace(BCA)=trace(CBA)\not=trace(BAC) (AB)=BAtrace(ABC)=trace(BCA)=trace(CBA)=trace(BAC)
A n × n A_{n\times n} An×n是非奇异矩阵,则 r a n k ( A ) = n rank(A)=n rank(A)=n,即A可以通过Gauss-Jordan方法变为单位阵
A → Gauss-Jordan I [ A ∣ I ] → Gauss − Jordan [ I ∣ A − 1 ] \begin{aligned} A&\xrightarrow{\text{Gauss-Jordan}}I\\ [\mathbf{A}\mid\mathbf{I}]&\xrightarrow{\text{Gauss}-\text{Jordan}} [ \mathbf{I}\mid\mathbf{A}^{-1}] \end{aligned} A[AI]Gauss-Jordan IGaussJordan [IA1]

等价矩阵

若存在矩阵 P A Q = B PAQ=B PAQ=B则称A与B是等价矩阵,其中 P , Q P,Q P,Q为非奇异矩阵

若B由A矩阵可以经过行变换获得,则称B与A行等价,即
A ∼ ⁡ r o w B ⟺ P A = B f o r a n o n s i n g u l a r P \mathbf{A}\overset{\mathrm{row}}{\operatorname*{\sim}}\mathbf{B}\Longleftrightarrow\mathbf{P}\mathbf{A}=\mathbf{B}\quad\mathrm{for~a~nonsingular~}\mathbf{P} ArowBPA=Bfor a nonsingular P
若B由A矩阵可以经过列变换获得,则称B与A列等价,即
A ∼ ⁡ c o l B ⟺ A Q = B f o r a n o n s i n g u l a r Q \mathbf{A}\overset{\mathrm{col}}{\operatorname*{\sim}}\mathbf{B}\Longleftrightarrow\mathbf{A}\mathbf{Q}=\mathbf{B}\quad\mathrm{for~a~nonsingular~}\mathbf{Q} AcolBAQ=Bfor a nonsingular Q
若存在一个矩阵 A n × m A_{n\times m} An×m,其中 rank ( A ) = r \text{rank}(A)=r rank(A)=r,则
A ∼ N r = ( I r 0 0 0 ) \mathbf{A}\sim\mathbf{N}_r=\begin{pmatrix}\mathbf{I}_r&\mathbf{0}\\\mathbf{0}&\mathbf{0}\end{pmatrix} ANr=(Ir000)

LU分解

若存在下三角矩阵 L L L与上三角矩阵 U U U,其中 L U = A LU=A LU=A,则被称为A的LU分解,其中U矩阵是高斯消元法的产物,L矩阵则对角线上是1,其中 l i j l_{ij} lij是被用于高斯消元法中消去 ( i , j ) (i,j) (i,j)位置上的数字

若在LU分解中存在0主元则无法进行LU分解,则可以利用行交换来实现A的LU分解。即 P A = L U PA=LU PA=LU

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LU分解存在的条件

  1. A必须是非奇异矩阵
  2. 在约减成上三角矩阵时候,没有0主元

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