矩阵论 Matrix2-1
矩阵论_精品文档
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矩阵论矩阵论是线性代数的一个重要分支,它研究的是矩阵的性质、运算和应用。
在现代科学和工程领域中,矩阵论被广泛应用于各种数学模型的建立、数据处理和优化问题的求解等。
一、矩阵的定义与性质矩阵是由数个数值排列成矩形形状的数组。
在矩阵论中,通常用大写字母表示矩阵,如A、B、C等。
一个矩阵由m行n列的数值组成,可以表示为A = [aij],其中i表示行的编号,j表示列的编号,aij表示矩阵A中第i行第j列的元素。
在矩阵论中,还有一些基本的运算符号和性质。
如矩阵的转置、加法、乘法等。
矩阵转置是指将矩阵的行列互换得到的新矩阵。
矩阵加法是指将两个具有相同维数的矩阵对应元素相加得到新矩阵。
矩阵乘法是指对矩阵的每个元素进行乘积运算,最终得到的新矩阵的元素是原矩阵对应行与对应列的乘积之和。
矩阵还有一些重要的性质。
如矩阵的对称性、零矩阵、单位矩阵等。
对称矩阵是指元素关于主对角线对称的矩阵,即a[i][j] = a[j][i]。
零矩阵是每个元素都为0的矩阵。
单位矩阵是指主对角线上元素都为1,其它元素都为0的矩阵。
单位矩阵在矩阵乘法运算中起到类似于数1的作用。
二、矩阵的运算与法则1. 矩阵的转置法则:(AB)T = BTAT。
即两个矩阵的乘积的转置等于这两个矩阵分别转置后的乘积。
这个法则在矩阵运算中经常被使用,可以简化复杂矩阵乘法的计算。
2. 矩阵的加法法则:矩阵加法满足交换律和结合律。
即A + B = B + A,(A + B) + C = A + (B + C)。
这些法则使得矩阵的加法运算可以像普通的数的加法一样直观和易于计算。
3. 矩阵的乘法法则:矩阵乘法满足结合律,但一般不满足交换律。
即(AB)C = A(BC),但一般来说,AB ≠ BA。
这是因为矩阵乘法涉及到对矩阵的行和列进行运算,行和列的次序不同会导致运算结果的差异。
4. 零矩阵的性质:对于任意矩阵A,都有A + 0 = A,0A = 0。
即任何矩阵与零矩阵相加或相乘都不改变原矩阵。
研究生矩阵论
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研究生矩阵论矩阵论是数学中的一个重要分支,它研究的对象是矩阵及其性质。
研究生在学习矩阵论时,需要深入理解矩阵的基本概念和性质,并掌握一些重要的定理和推论。
本文将介绍研究生矩阵论的一些重要内容,以帮助读者更好地理解和应用矩阵论知识。
矩阵是由数个数按照一定的规律排列成的矩形数组。
矩阵的行和列分别代表其维度。
在矩阵论中,我们通常用大写字母表示矩阵,如A、B、C等。
矩阵中的每个元素用小写字母表示,如a、b、c等。
矩阵的运算包括加法、减法、数乘和矩阵乘法等。
这些运算满足一定的性质,如结合律、分配律等。
矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。
转置矩阵的性质有:(A^T)^T = A,(A + B)^T = A^T + B^T,(kA)^T = kA^T,其中A、B是矩阵,k是数。
矩阵的逆是指对于一个可逆方阵A,存在一个方阵B,使得AB = BA = I,其中I是单位矩阵。
如果一个矩阵没有逆矩阵,我们称其为奇异矩阵。
逆矩阵的性质有:(A^T)^{-1} = (A^{-1})^T,(AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1},(kA)^{-1} = \frac{1}{k}A^{-1},其中A、B是可逆矩阵,k是非零数。
矩阵的秩是指矩阵中非零行(列)的最大个数。
矩阵的秩具有一些重要的性质:如果矩阵A的秩为r,则A的任意r阶子式不等于0,而r+1阶子式等于0。
矩阵的特征值和特征向量是矩阵论中的重要概念。
对于一个方阵A,如果存在一个非零向量x,使得Ax = \lambda x,其中\lambda是一个数,那么\lambda称为A的特征值,x称为对应于特征值\lambda的特征向量。
特征值和特征向量具有一些重要的性质:矩阵A和其转置矩阵A^T具有相同的特征值;A的特征值之和等于A 的迹,即矩阵A的所有特征值之和等于A的主对角线上元素之和。
矩阵的相似性是矩阵论中的一个重要概念。
对于两个方阵A和B,如果存在一个可逆矩阵P,使得P^{-1}AP = B,那么我们称A和B 是相似的。
矩阵论 Matrix2-1
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背景:求基{i,i=1~n}, 使得 T(1 2 … n) = (1 2 …n)
1. {1 2 … n} 线性无关
1 2 n
2. L{i}是不变子空间: Ti=ii
一、变换T的特征值与特征向量
(I T )( ) O (T I )( ) O
2 (0,0,1,1)T 2 (0,0,1,0)T , P (1, 1, 2 , 2 ).
例题4 (p46,例题7) 设P3[x]上线性变换T在自 然基下的矩阵为A,求P3[x]的基使得T在此基 2 1 1 下的矩阵为Jordan矩阵。其中
解 知,P为自然基到待求基的过渡矩 阵。求得P,便可得到所求!
例2 设A、B分别为m×n和n×m阶矩阵,证明 AB和BA有相同的非零特征值。
AB 0 0 证明 和 B 0 0 B BA
相似,则
AB 0 0 0 I m n B 0 I m n B BA
Vi是不变子空间 i j,则 Vi Vj = {0} 若i是ki重特征值,则 1 dimVi ki
推论: 1) 若i是单特征值,则dimVi =1 2) V1+V2++Vs= V1V2Vs 3) V1V2Vs Vn(F)
例题3 将矩阵A化为Jordan 矩阵。
3 4 0 1 1 0 A 0 0 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 JA 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 or 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1
解 1. I A ( 1)4 0, 得四重根 1. 2. 解方程 ( I A) X 0, 得通解
2-1 矩阵的运算
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矩阵-矩阵的运算
18
A为n阶方阵
若 AT
= A 即 aij = aji 称A为反对称矩阵 反对称矩阵
0 a21 a12 0 T A = a a 1n 2n
an1 0 a12 a21 0 an2 = A = a a n2 n1 0
a1n a2n 0
A+ B = C = (cij )m×n 负矩阵: A = (aij )m×n
运算规律: (1)A + B = B + A
cij = aij + bij
交换律: 结合律:
(2) A+ (B + C) = ( A+ B) + C (3)A+ O = O + A (4) A+ (A) = (A) + A = 0 减法: A B = A+ (B) 特别:
A A = 0
把向量看成一个行矩阵,与向量的加法是统一的
20102010-6-24 矩阵-矩阵的运算 5
2.数与矩阵相乘 数与矩阵相乘 Definition 2.1.3: λ A = Aλ = (λaij )m×n 运算规律: (1) (λ) A = λ() A = (λ A) 结合律 矩阵对数的分配律 数对矩阵的分配律
a11 a21 a12 a22 T A = a a 1n 2n
an1 a11 a12 an2 a21 a22 = A= a a ann n1 n2
a1n a2n ann
元素特点:以主对角线为对称轴对应元素相等
20102010-6-24
例如: (4) 验证:例如:A = 1 1 B = 1 0
( AB) = B A
T T
T
0 3 2 1 3 1 1 21 0 3 6 T T AB = B A = = 6 3 0 11 3 1 3
矩阵论知识要点范文
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矩阵论知识要点范文矩阵论(Matrix theory)是线性代数的一门重要分支,研究的是矩阵的性质、运算以及与线性方程组、线性变换等数学对象之间的关系。
矩阵论在多个领域中都有广泛的应用,如物理学、工程学、计算机科学等。
以下是一些矩阵论的重要知识要点:1.矩阵表示:矩阵由行、列组成,可以表示为一个矩形的数表。
矩阵的大小由行数和列数确定,常用的表示方法是用大写字母表示矩阵,如A、B、C等。
2.矩阵运算:矩阵可以进行加法和乘法运算。
矩阵的加法是对应元素相加,矩阵的乘法是按照一定规则进行计算得到一个新的矩阵。
3.矩阵的转置:矩阵的转置是将矩阵按照主对角线进行镜像变换得到的新矩阵。
对于一个m×n的矩阵,转置后得到一个n×m的矩阵。
4.矩阵的逆:对于一个可逆矩阵A,存在一个矩阵B,满足AB=BA=I,其中I为单位矩阵。
矩阵B称为矩阵A的逆矩阵,记作A^(-1)。
逆矩阵的存在与唯一性为解线性方程组提供了便利。
5.矩阵的秩:矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列的最大个数。
秩是矩阵的一个重要性质,与矩阵的解空间、零空间等直接相关。
6.矩阵的特征值和特征向量:对于一个n阶矩阵A,如果存在一个非零向量x使得Ax=λx,其中λ为一个常数,则称常数λ为矩阵A的特征值,非零向量x称为对应于特征值λ的特征向量。
矩阵的特征值和特征向量可以用来描述线性变换的性质。
7.矩阵的相似性:如果存在一个可逆矩阵P,使得P^(-1)AP=B,则矩阵B与A相似。
相似矩阵具有一些相似的性质,如秩、迹、特征值等。
8.矩阵分解:矩阵分解是将一个复杂的矩阵表示分解为一些简单矩阵的乘积或和的形式,常见的分解方法有LU分解、QR分解、特征值分解等。
9. 矩阵的迹:矩阵的迹是主对角线上各个元素的和,记作tr(A)。
矩阵的迹与矩阵的特征值、秩等有一定的关系。
10.矩阵方程:矩阵方程是形如AX=B的方程,其中A、B为已知矩阵,X为未知矩阵。
矩阵方程的研究可以帮助解决线性方程组、线性变换等相关问题。
Matrix1-2内积空间PPT课件
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重要的子空间:
➢ 设向量组{1,2,···, m}Vn(F), 由它们的一切线性组合生成的子空间:
m
➢L{矩1阵,A2,F m··×·,n,两m }个=子{i空1 间ki:i ki F }
•A的零空间:N(A)={X : AX=0}F n,
“正交补”子空间
(i) 集合的U的正交集:
U={Vn(F ): U,(,)=0 }
(ii) 若U是Vn(F)的子空间,则
U 是Vn(F)子空间
(iii)
Vn(F)=U U 。
U的正交补子空间
刚才的发言,如 有不当之处请多指
正。谢谢大家!
2021/3/9
17
矩 阵
i1 j1
度量矩阵A的性质:Hermite 性与正定性
A
定义内积 在一个基{1,2,…, n }下定义内积 确定一个度量矩阵A 。
二、标准正交基
1. 标准正交的向量组:
定义:
{1,2,…,n}为正交组(i,j ) =0 性质:
2. 标准正交基
基{1,
2,…,n}是标准正交基
(i, j)=
1 0
dimW1+dimW2=dim(W1+W2)+dim(W1W2) 证明的主要方法:基扩充方法
4. 子空间的直和
分析:如果dim(W1W2)0,则 dim(W1+W2)dimW1+dimW2 所以: dim(W1+W2)=dimW1+dimW2
dim(W1W2)=0 W1W2={0} 直和的定义: 定义1·6 : dim(W1W2)=0 ,则和为直和 W=W 1+W2=W1W2,
i j i j
标准正交基的优点:
矩阵理论简介

矩阵理论简介在数学中,矩阵是一个重要的概念。
它是一个由数值排列成的长方形的数组,被广泛应用于线性代数、组合数学、物理和工程学等领域。
矩阵可以用来表示一组线性方程的系数矩阵、旋转矩阵、变换矩阵、图像处理等。
矩阵的定义和表示矩阵是一个长方形的数组,可以用一个大写字母表示,如 A。
矩阵中的每个元素可以用 A(i,j) 表示,其中 i 表示行数,j 表示列数。
例如,一个二阶矩阵可以表示为:$$A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22}\end{bmatrix}$$其中,$a_{11}$ 表示矩阵的第一行第一列的元素,$a_{12}$ 表示矩阵的第一行第二列的元素,以此类推。
矩阵的运算矩阵可以进行加、减、乘等运算。
计算两个矩阵的和时,需要将它们对应位置的元素相加,例如:$$\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12\end{bmatrix}$$矩阵的乘法是比较重要的运算。
两个矩阵的乘积可以表示为:$$C = AB$$其中,矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数。
例如,一个 2x3 的矩阵 A 和一个 3x2 的矩阵 B 的乘积可以表示为:$$\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix} \times\begin{bmatrix} 7 & 8 \\ 9 & 10 \\ 11 & 12 \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} 58 & 64 \\ 139 & 154 \end{bmatrix}$$矩阵的转置一个矩阵的转置是将它的行和列互换得到的新矩阵。
线性代数B21 矩阵的概念与运算PPT课件

a11 a12 a1n
a 21 a 22 a 2 n
a m 1 a m 2 a mn
称为m行n列矩阵,简称 m×n矩阵.
小括号 或中括号
为了表示是一个整体,总是在外面加一个括号,记作
11
一、 矩阵的概念
主对角线 a11
A
a21
副对角线 a m 1
1.2 矩阵的定义 元素间用空
a12
a1n
格隔开
a22
a2n
矩阵 A的
m , n 元
am2
amn
简记为
A Amn aij
aij
.
mn
m×n个数称为矩阵A 的元素,简称 元.
元素是实数的矩阵,称为实矩阵;
元素是复数的矩阵,称为复矩阵.
12
一、 矩阵的概念 1.2 矩阵的定义
例如: 1 0 3 5 是一个 24实矩阵, 9 6 4 3
a1n a2n
b1 b2
对线性方程组的研究 可转化为
对这张表的研究.
an1 an2 ann bn
8
一、 矩阵的概念 1.1 矩阵的相关例子
引例2 某航空公司在A,B,C,D四城市 之间开辟了若干航线 ,如图所示表示了
四城市间的航班图,如果从A到B有航 A
班,则用带箭头的线连接 A 与B.
20
一、 矩阵的概念
1.3 一些特殊矩阵
特殊矩阵
只有行矩阵元素间
B C
四城市间的航班图情况常用表格来表示:
其中
表示有航班.
到站
A
B
C
D D
A 发站 B
C D
9
为了便于计算,把表中的 就得到一个数表:
2-1 矩阵的概念

简记为
A Amn
aij
mn
aij
.
其中aij表示矩阵的第 i行第j列的元素。
元素是实数的矩阵称为实矩阵,
元素是复数的矩阵称为复矩阵.
6
例如
1 9
0 6
3 4
5 3
是一个 2 4 实矩阵,
13 2
6 2
2i 2
是一个
33
复矩阵,
1 2
2 2 2
4
2 3 5 9
是一个 3 1 矩阵,
20
二. 矩阵的定义
由 m n 个数 aij i 1,2,,m; j 1,2,,n
排成的 m行 n列的数表
a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
am1 am2 amn
称为m 行 n 列矩阵. 简称 mn 矩阵. 记作
5
a11
A
a21
a12
a22
a1n a2n
am1 am1 amn
0 0
0 0
0 0
0 0
ห้องสมุดไป่ตู้
0
0
0
0.
0 0 0 0
10
(5)方阵
a11
A
0
a12
a22
a1n a2n
0 0 ann
称为上三角矩阵。
类似地,方阵
a11
A
a21
0
a22
0 0
an1 an2 ann
称为下三角矩阵。
11
(6)方阵
1 0 0
E
En
0
1
线性方程组
a21 x1 a22 x2 a2n xn b2
2-1矩阵的左逆与右逆

第二专题广义逆矩阵广义逆矩阵是 E.H.Moore 于 1920年首次提出来的, 1955 年R.Penrose 利用矩阵方程组给出它更为明确简便的定义。
其后,广义逆矩阵在理论和应用方面都得到了迅速的发展。
它在微分积分方程、数理统计、最优化、测量学等应用科学中发挥了重要作用,更是研究最小二乘等问题不可缺少的工具。
为此,我们从线性方程组A m n X n b m的解开始讨论(m n称为超定方程;m n称为亚定方程)。
若存在向量X,使Ax b成立,则称线性方程组为相容方程组,否则称为不相容方程或矛盾方程。
对于相容方程组,若 A 是列满秩的,则有唯一解;否则有无穷多解A1 A 。
我们要找到唯一的极小范数解A1,4 A m。
对于矛盾方程我们要找到它的近似解——最小二乘解A1,3 A l;如果最小二乘解不唯一,我们要找到唯一的最小二乘解,称为最佳的最小二乘解(或极小范数最小二乘解,或最佳逼近解),A1,2,3,4 A 。
§ 1 矩阵的左逆与右逆设A是n阶矩阵,A可逆当且仅当存在n阶矩阵B,使得AB BA I当A可逆时,其逆唯一,记为A 1.下面,我们把方阵的逆矩阵概念推广到m n 矩阵上,定义一种单侧逆 .一、满秩矩阵与单侧逆定义1设A R m n,若存在矩阵B R n m,使得BA I n则称A是左可逆的,称B为A的一个左逆矩阵,记为代1.若存在矩阵 C R n m,使得AC I m则称A是右可逆的,称C为A的一个右逆矩阵,记为 A R1.下面给出矩阵左逆与右逆的几个等价条件 .定理1设A R mn,则下列条件是等价的:(1)A是左可逆的;(2) A的零空间N(A) 0 ;⑶m n, R(A) n ,即A是列满秩的;⑷A T A是可逆的.证明(1) (2),设A是左可逆的,则存在B R nm,使得BA I n,x N(A), Ax 0,于是x I n x BAx B0 0,即证 A 的解空间N(A) 0 .(2)(3) ,由N(A) 0 ,再根据线性方程组解的理论知,R(A) n dim N (A) n,从而A是列满秩的,当然有 m n.(3)(4),设R(A) n,由dim[ (A T A)] dim (A) R(A) n, 知A T A 是可逆的 .(4)(1),由A T A可逆,得(A T A) 1A T A I n知(A T A)1A T是 A的一个左逆矩阵,即“ (A T A) 1 A T。
2-1 矩阵的概念

作业
判断正误,错误的举出反例. (1) 零矩阵的行列式等于 0.
(2) 方阵 A E (3)
A 0
A 1
.
A=O.
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思考题
矩阵与行列式的有何区别?
目录
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思考题解答
行列式:由行数等于列数的数表所确定的算式,一 个数字行列式经过计算可求得其值. 矩阵:是一个数表,行数和列数可以不同. 只有方阵 A 才对应有行列式 A .
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A 0 A 0
,则称方阵 A 为奇异矩阵; ,则称方阵 A 为非奇异矩阵.
注意 (1) “方阵”和“方阵的行列式”是不同的概念. (2) 由 A B ,不能推出 A=B; 由 AB,不能推出 A B .
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(5) 常见的特殊方阵
a 11 a 11 a 21 a n1 a 12 a 22 a1n a2n a nn
O
x
( y1 , y2 ) ( x1 , x2 )
目录 上页 下页
1 0
0 0
对应的线性变换为 y
y1 x 1 y2 0
( x1 , x 2 )
几何图形上,这是一个 向 x 轴的投影变换.
O
( y1 , y2 ) ( x1 ,0)
x
目录
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cos sin
对应
1 1
1
单位阵.
目录
上页
下页
不仅可以用矩阵研究线性变换,也可利用线性变换 解释矩阵的含义.
矩阵(Matrix)的定义

a11 a12
A
a21
a22
am1 am1
a1n
a2n
amn
系数矩阵
线性变换与矩阵之间存在着一一对应关系.
第二节 矩阵的运算
主要内容
矩阵的加法 数与矩阵相乘 矩阵的乘法 方阵的幂
矩阵乘积的意义 矩阵的转置 方阵的行列式
一、矩阵的加法
1.定义:设有两个 m×n 矩阵 A = (aij),B = (bij) ,那么矩 阵 A 与 B 的和记作 A+B,规定为
a11 b11
A
B
a21
b21
am1 bm1
a12 b12 a22 b22
am2 bm2
a1n b1n
a2n
b2n
amn bmn
说明:只有当两个矩阵是同型矩阵时,才能进行加法运算.
2.矩阵加法的运算规律
a, b, c R
设 A、B、C 是同型矩阵
交 换 abba 律
A(B C) AB AC (B C)A BA CA
(iv) 单位矩阵在矩阵乘法中的作用类似于数1,即
Em Amn Amn En A
推论:矩阵乘法不一定满足交换律,但是纯量阵 lE 与任何
同阶方阵都是可交换的.
(l En ) An l An An (l En )
纯量阵不同 于对角阵
1 2 4 3 9 8 5 2 , 4 2 1 0
1 2 3 0
9
8
.
5 1
3
5
行列式
a11 a12
a1n
a21 a22
a2n
矩阵
a11 a12
a1n
a21 a22
a2n
矩阵论定义

矩阵论定义矩阵论是一种主要研究矩阵结构及其相关性质的数学研究领域。
矩阵理论的发展起源于19世纪50年代,当时名为“行列式”的矩阵数学研究已经出现。
阵论的内容涉及非常广泛,涵盖线性代数、概率论、几何、数值分析、控制论、信号处理等数学学科,以及它们之间的联系和应用。
矩阵论的基本概念是矩阵(Matrix)。
矩阵是指二元数组,一般用粗体字母来表示,它表示一组数字,可用二维形式来表示。
一张矩阵可以通过网格表示出来,每个格子都有一个数字,这些数字的总和就是矩阵的大小。
矩阵论的基本定义是:矩阵(Matrix)是一种多元有序数组,其元素以行和列进行组织,称为行向量和列向量。
矩阵是一个容器,可以容纳多个元素,这些元素可以是数值类型,也可以是文本类型。
矩阵中的每一行和列都是独立的,它们之间都有一定的联系。
矩阵论也涉及矩阵的运算,例如加法、乘法、转置等。
矩阵的加法表达式为A+B=C,其中A和B是两个矩阵,C是他们的和,它的大小和行列数和A和B一样。
矩阵的乘法表达式为A×B=C,其中A和B 都是矩阵,C是他们的乘积,它的大小和行列数和A和B不一样。
矩阵也可以进行转置,即A-1=C,其中A是一个矩阵,C是它的转置,它的大小和A相同,但行列相反。
矩阵运算不仅可以用于理论研究,还可以应用于工程和科学研究中,如线性系统分析、图论、网络分析等。
矩阵论从定义到实际应用,这些矩阵的应用极其广泛,表明它的重要性。
综上所述,矩阵论是一门融合数学、工程和科学等多个学科的学科,主要研究矩阵结构及其相关性质,其基本定义是矩阵是一种多元有序数组,由行和列构建,它的主要运算有加法、乘法、转置等,并可以在理论研究和实践应用中都有所体现。
因此,矩阵论的发展具有重要的现实意义,仍然具有广阔的发展前景。
矩阵论

用途Βιβλιοθήκη 矩阵论的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵,加上常数项,则称 为增广矩阵。另一个重要用途是表示线性变换,即是诸如f(x) 4x之类的线性函数的推广。设定基底后,某个向 量v可以表示为m×1的矩阵,而线性变换f可以表示为行数为m的矩阵A,使得经过变换后得到的向量f(v)可以表示 成Av的形式。矩阵的特征值和特征向量可以揭示线性变换的深层特性。
物理应用
线性变换及对称线性变换及其所对应的对称,在现代物理学中有着重要的角色。例如,在量子场论中,基本 粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示,具体来说,即它们在旋量群下的表现。内含泡利矩阵及更通用的狄拉克 矩阵的具体表示,在费米子的物理描述中,是一项不可或缺的构成部分,而费米子的表现可以用旋量来表述。描 述最轻的三种夸克时,需要用到一种内含特殊酉群SU(3)的群论表示;物理学家在计算时会用一种更简便的矩阵 表示,叫盖尔曼矩阵,这种矩阵也被用作SU(3)规范群,而强核力的现代描述──量子色动力学的基础正是SU(3)。 还有卡比博-小林-益川矩阵(CKM矩阵):在弱相互作用中重要的基本夸克态,与指定粒子间不同质量的夸克态 不一样,但两者却是成线性关系,而CKM矩阵所表达的就是这一点。
量子态的线性组合
1925年海森堡提出第一个量子力学模型时,使用了无限维矩阵来表示理论中作用在量子态上的算子。
感谢观看
先把矩阵作为一个独立的数学概念提出来,并首先发表了关于这个题目的一系列文章。凯莱同研究线性变换 下的不变量相结合,首先引进矩阵以简化记号。1858年,他发表了关于这一课题的第一篇论文《矩阵论的研究报 告》,系统地阐述了关于矩阵的理论。文中他定义了矩阵的相等、矩阵的运算法则、矩阵的转置以及矩阵的逆等 一系列基本概念,指出了矩阵加法的可交换性与可结合性。另外,凯莱还给出了方阵的特征方程和特征根(特征 值)以及有关矩阵的一些基本结果。凯莱出生于一个古老而有才能的英国家庭,剑桥大学三一学院大学毕业后留 校讲授数学,三年后他转从律师职业,工作卓有成效,并利用业余时间研究数学,发表了大量的数学论文。
2-1矩阵的概念

a11 a12 a21 a22 L L a m1 a m 2
L a1n L a2 n L L L amn
列的元素。 其中 aij 为矩阵第 i 行第 j 列的元素。简记矩阵为
A = Am×n = A = ( aij )
m ×n
m×n
= ( aij ) 。
信息系 刘康泽
. L L L L 0 0 L 1
L信息系 刘康泽 a1n L a2 n L L a1 L ann
对角矩阵: 对角矩阵: L L L L 零矩阵。 零矩阵。
0 0 L λn
λ1 0 L 0 0 λ2 L 0
信息系 刘康泽
(5)单位阵 (5)单位阵
1 0 L 0 0 1 L 0 E = En = L L L L 0 0 L 1
全为1 全为
称为单位矩阵( 单位阵) 称为单位矩阵(或单位阵). 单位矩阵
信息系 刘康泽
例 1 n 个变量 x1, x2 ,L, xn 与 m 个变量 y1 , y2 ,L , ym 之间的关系式: 之间的关系式:
(2)只有一行的矩阵 (2)只有一行的矩阵
A = ( a1 , a2 ,L , an ) ,
称为行矩阵(也称为行向量). 称为行矩阵(也称为行向量).
信息系 刘康泽
只有一列的矩阵
a1 a2 B = , 称为列矩阵(也称为列向量). 称为列矩阵(也称为列向量). M a n
表示矩阵。 一般用大写字母 A , B , X , Y , … 表示矩阵。
a11 L a1 j L a1n M M M A = ai1 L aij L ain M M M a L amj L amn m1
矩阵(Matrix)PPT课件

a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n x1 b1
a2n
,
x
x2
,
b
b2
amn xn bn
ai1x1 ai2 x2 ain xn bi
则方程组又可表示为 Ax b.
x1ai1 x2ai2 xnain bi
a11 a21
定义成
a11 a21
x1 x1
a12 x2 a22 x2
x1
a11
a21
x2
a12
a22
x1 1 x2 2
e2
(a12 , a22 )
2
1
y ( y1, y2 )
2
A和x的乘法实质给出了 向量y在A坐标系(β1Oβ2) 下的刻划方法。
e1
(a11,1a21 )
y y1e1 y2e2
ai1b1 j ai 2b2 j a b b 1j is sj
a a a i1 i2
b2 j is
注:A的列数和B的行数相等时 b,sj AB才有意义。
• 例3 设矩阵
1 0 1
A
1
1
3
,
求乘积 AB.
解
1 0
C
AB
1
1
0 3 4 B 1 2 1
3 1 1
B
a12
a22
a1n a2n
am1
am2
y (x1, x2, , xn )
c (b1,b2, ,bm)
amn nm
则方程组又可表示为 yB c.
矩阵向量乘法意义之二:为刻划向量提供了坐标系
根据矩阵乘法定义,m n 阶矩阵A与n维列向
2-1,2-2矩阵

例如
12 3 5 1 8 9 1 9 0 6 5 4 3 6 8 3 2 1
12 1 3 8 5 9 13 11 4 1 6 9 5 0 4 7 4 4 . 3 3 6 2 6 8 9 81
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . 0 0 0 0 0 0
(4)方阵
1 0 0 1 E En O 0 0
0 O 0 1
全为1
称为单位矩阵(或单位阵).
同型矩阵与矩阵相等的概念 1.两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同 型矩阵.
的解取决于
系数
aij i , j 1,2,, n,
常数项 bi i 1,2 , , n
线性方程组的系数与常数项按原位置可排为
a11 a 21 a n1
2. 某航空公司在A,B,C,D四 城市之间开辟了若干航线 , 如图所示表示了四城市间的 航班图,如果从A到B有航班, 则用带箭头的线连接 A 与B.
(其中 为数);
3 AB AB AB
5 若A是 n 阶矩阵,则 A k
k个
为A的 k 次幂,即 m k m k mk kБайду номын сангаасA A A A 并且 A A A ,A Amk .
m, k为正整数, 规定A0 E.
Ax B
b1 b2 . B bm
线性方程组写成矩阵形式
2、矩阵乘法的运算规律
1 ABC A BC ; 2 A B C AB AC , 4 AE EA A;
课件:2-1 内积空间

m
n
m
n
(3) ( i xi , j y j ) (i xi , j y j )
i 1
j1
i 1
j1
mn
mn
(i xi , j y j )
i j ( xi , y j )
i1 j1
i1 j1
推论 设(x,y)是欧氏空间V的内积,则
(1) ( x, y) ( x, y), x, y V , C
则 C n 是n维酉空间。
称为标准内积
定义
设 A C mn 称 A (aij )mn 为A的共轭; 称 AH ( A)T 为A的共轭转置。
不难验证共轭转置矩阵满足下列性质:
(1) A B A B (2) AB AB (3) AH AT AT (4) ( A B)H AH BH
则 (x,y)=xH Ay (3) x C n , x , 均有 xH Ax 0
证明: 设 A (aij )nn , aij ( i , j ), 由于
aij (i , j ) ( j ,i ) aji
所以 AH A
(2)
( x, y) ( x11 x2 2 xn n , y11 y2 2 yn n )
V( x(C) y,酉z)空 间( x, z) ( y, z), z V (可加性) ( x, x) 0 等号成立当且仅当 x (正定性)
例2.1对任意的 x, y Rn,定义内积 ( x, y) xT y
则 Rn 是n维欧氏空间。 证:( x, y) xT y yT x ( y, x)
x
3
0
1 )112(
2( x 1)2
x
8
41)2
5
所以,f(x),g(x)在基1,
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3 矩阵多项式 g(A) 的计算
Jordan块
J1( 1)
AP
J2( 2)
P 1
Jk ( k) nn
g (J1)
g(A)P
g (J2)
P 1
g (Jk ) n n
1
J ()
1
1
rr
g()
g()
g()
g() 2! g()
g (r1) ()
(r
1)!
g(J)
1
例题 设
u
1 2
1,求R3上正交投影P(x) = x0 的特征值和特征向量。
(x,
u)
u
2.2 Jordan 矩阵介绍
目标:发展一个所有方阵都能与之相似的矩 阵结构 --- Jordan矩阵。
一、 Jordan 矩阵
1. Jordan 块(p40,定义2.3)
1
1. 形式:
➢ 特征值
J( )
2 (0,0,1,1)T 2 (0,0,1,0)T , P (1, 1,2 , 2 ).
例题4 (p46,例题7) 设P3[x]上线性变换T在自
然基下的矩阵为A,求P3[x]的基使得T在此基
下的矩阵为Jordan矩阵。其中
2 1 1
A
2
1 2.
解 分析:因P-1AP=JA, 故由Th1.14 1 1 2
a1 a0
g( A) am Am am1Am1 a1A a0I
2 . 性质(定理2.6)
• AX = 0 X g(A)X = g(0 )X
• P -1 AP = B P -1 g(A)P = g(B)
A1
•
A
A2
g( A1)
g(A)
g( A2 )
Ak
g(Ak )
定理2.4 T可以对角化
V1V2Vs =Vn(F)
例3 n>1时,Pn[x]上微分变换d/dx没有对角矩阵表示。
例4 幂等矩阵和乘方矩阵的对角表示特性。
例题 已知{1,2,3 }是线性空间V3(F)的基, T是V3上如下定义的线性变换,
T(1) = 1 T(2) = 2 2 T(3) = 1 + t 2 + 2 3 讨论:t 为何值,T 有对角矩阵表示
k
m k 0
k
i0
ak
Cki
kiU i
m(
i0
m k i
ak
Cki
k
i
)U
i
m 1( i0 i!
a m
k i k
k! ki )U i
(k i)!
m i0
1 i!
(
di
di
m k i
ak
k
)U
i
m 1 g (i) ()U i
i0 i!
3 矩阵多项式 g(A) 的计算
g(J )
J
A
0 0
1 0
0 1
0 1
or 0 1 1 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 0 0 1
解 1. I A ( 1)4 0, 得四重根 1.
2. 解方程 (I A)X 0, 得通解
X l1(2,1,0,0)T l2 (0,0,1,1)T .
知有两个Jordan块! t 4 r(I A) 2 1 (2,1,0,0)T 1 (1,0,0,0)T ; (可推知JA)!
1
2. 确定因素:➢ 矩阵的阶数 3. Jordan 块矩阵的例子:
1
例题1 下列矩阵哪些是Jordan块?
2
2 0
1 1 2 0
1 2
4 0 0
1 4 0
0 0 4
0 0 0
1 0 0
0 1 0
2 Jordan 矩阵
J1(1)
1)
形式: 由Jordan块构成
J 2 (2 )
2) Jordan矩阵举例
Jordan标准型的计算步骤(Jordan化方法):
➢求A的特征值,由特征值i 的代数重数ki确定主对角 线元素是的 i 的 Jordan 矩阵J(i) 的阶数; ➢解方程(A–iI)X = 0,求A关于i的线性无关特征向 量(解空间的基),由特征值i 对应的线性无关的特 征向量的个数ti (即几何重数dimVi )确定 J(i) 中 Jordan 块的个数; ➢由特征向量求得的Jordan 链条的长度确定Jordan块 的阶数;
第2章:Jordan标准形介绍
Jordan Canonical Form
第2章 Jordan标准形介绍
问题:
对线性空间中的线性变换T,求一组基{1,2 ,, n}
和矩阵J ,使 T:
{1,2 ,, n}
J
• 简单性:矩阵 J 尽可能简单
• 通用性:矩阵 J 的结构对任何变换可行
思想:
首选 J 为对角形 线性变换的对角化问题。 建立 J 一般的结构 Jordan标准形理论。 Jordan方法及其应用
问题:设AFn×n ,A 0,问是否存在非零多项式 g(),使得 g(A) = 0 ?
1. 化零多项式(P.52) 如果 g(A) = 0,则称g()为矩阵A的化零多项式。 要点:若A有化零多项式,则有无穷多化零多项式; g(A) = 0 的决定因素和存在性问题。
➢ Cayley-Hamilton 定理(P.52, 定理 2.7):
例题5(p47,例题8) 设A为阶方阵,证明矩阵A 和AT 相似。
证明思想:
证明A和AT 相似
证明 Jordan 矩阵JA和JAT相似,
证明 JA和JAT的Jordan 块J和JT相似。
证明方法:
取逆向(反)单位矩阵S, S
证明:S-1=S,SJS=JT
1
1
1
(backward identity)
4 方阵A的Jordan 标准形的求法
目标:求可逆矩阵P和Jordan矩阵JA ,使AP=PJA 分析方法:
在定理 2.5 的基础上逆向分析矩阵JA和P的构成。 求法与步骤:
f () I A ( 1)k1 ( 2)k2 ( s )ks
➢ 矩阵A和JA的特征值相等
APi Pi Ji (i )
方法:
矩阵的相似化简问题 Jordan化方法
重点:
T (i ) (1,2, ,n )(iei ) ii
2.1 线性变换的对角表示
背景:求基{i,i=1~n}, 使得
1
T(1 2 … n) = (1 2 …n)
2
1. {1 2 … n} 线性无关
n
2. L{i}是不变子空间: Ti=ii
J1(1)
J
A
J 2 (2 )
Js (s )
Ji (i ) diag{Ji1(i ), Ji2 (i ), , Jiti (i )}, i 1, 2, , s 为ki阶Jordan阵。Jij (i ), j 1, 2, , ti 为nij阶Jordan块。
➢ 再细分矩阵Pi 和 Ji,在Jordan块上,有
§2.3 最小多项式 (minimal polynomials)
讨论 n 阶矩阵多项式的相关问题: 矩阵多项式(重点是计算) 矩阵的化零多项式(Cayley 定理) 最小多项式
Jordan标准形的应用(简化计算) 相似不变性 Jordan化的方法
一、矩阵多项式
1.
定义
g() amm
a m1 m1
m k 0
ak
J
k
m 1 g (i) ()U i
i0 i!
i 1
0 0 1 0 0
0 0 1
0
Ui
1
0
0 rr
g()
g()
g()
g() 2! g()
g (r1) ()
(r
1)!
g(J)
g()
g()
2! g()
g()
例题1 设 g() 3 42 5 1
1) 特征子空间:V = { | T = } = N(T- I) 2) 特征子空间的性质:(p36,定理2.2)
✓ Vi是不变子空间 ✓ i j,则 Vi Vj = {0} ✓ 若i是ki重特征值,则 1 dimVi ki
推论:
1) 若i是单特征值,则dimVi =1 2) V1+V2++Vs= V1V2Vs 3) V1V2Vs Vn(F)
➢链条中的向量合起来构成可逆矩阵P,Jordan块构 成JA 。
例题1, 2 (p44,例题5;p45,例题6) 给定A,求可逆 阵P和JA使 P-1AP = JA。
例题3 将矩阵A化为Jordan 矩阵。
3 4 0 0
A 1 1 0 0 0 0 2 1
0
0 1 0
1 1 0 0 1 0 0 0
g()
g()
2! g()
mr
g()
g(J) 的结构特点: 由第一行的元素生成
3 矩阵多项式 g(A) 的计算
1
Cki
k! i!(k i)!
J ()
1
1
Ir Ur
rr
J k (Ir Ur )k
C U k i ki i
i0 k
g(J)
m k 0
ak
J
(I T )( ) O
一、变换T的特征值与特征向量 (T I)( ) O
1. 定义2.1 (eigenvalue and eigenvector) T()=
2. 求解分析(p35 定理2.1) T()= ~ AX= X
➢ A的特征值就是T的特征值 ➢ A的特征向量是T的特征向量的坐标
(I A)X O (A I )X O