M矩阵的性质、定理及证明
M矩阵的性质、定理及证明
M 矩阵的性质、定理及证明一、M 矩阵的概念定义1 设n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,01≥-A ,称A 为M 矩阵。
定义2 设n n ij a A ⨯=)(,且0≥ij a ,若1-A 为M 矩阵,则称A 为逆M 矩阵。
引理1 如果n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,A 为M 矩阵的充要条件是A 可做三角分解,R L A •=,其中L 为下三角阵,R 为上三角阵,L 和R 的主对角元都是正值。
二、M 矩阵的判定定理与证明定理1 若n n ij a A ⨯=)(为M 矩阵,则R L A ⨯=,其中下三角阵L 和上三角阵R 的主对角线元素为正,且其余元素为非正值。
证明 若A 为M 阵,则当j i ≠,0≤ij a ;j i =,0>ij a 。
由引理1,A 可做三角分解R L A •=。
设⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n l l l l l l L ΛM M ΛΛ21222111000 , ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n r r r r r r R ΛM M ΛΛ00022211211 则⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++=nn nn n n n n n n n r l r l r l r l r l l r l r l r l r l r l r l r l A ΛΛMM ΛΛ112221211112212122221221112111112111111, 故0,,1111211≤n r l r l Λ。
因011>l ,故0,,112≤n r r Λ;因,0,0,,111111121>≤r r l r l n Λ故0,,121≤n r r Λ;因022321231≤+r l r l ,故02221≤r l ,从而021≤l ;因023221321≤+r l r l ,故023≤r 。
类似的有02≤i r ,02≤i l (n i ,,5,4Λ=)。
矩阵论公式定理总结
定理 2.2.1 数域 P 上两个有限维线性空间同构的充要条件是它们有
相同的维数。
子空间(略) 定理 2.3.2 两个向量组生成相同子空间的充要条件是它们等价。 定理 2.3.3 dim L(1 , 2 ,, r ) rank (1 , 2 ,, r ) (其中
L(1 , 2 ,, r ) 是由 1 , 2 ,, r 生成的空间)
定理 2.3.4 设 W 是数域 P 上的 n 维线性空间 V 的一个 m 维子空间,
1 , 2 ,, m 是 W 的一个基, 则这组基向量必定可扩充为线性空间 V 的
基, 即在 V 中必定可找到 n m 个向量 m1 , m 2 ,, n , 使得 1 , 2 ,, n 是 V 的一个基。此定理通称为基的扩充定理。
行列式的降阶定理 定理 1.6.1 设 A 和 D 分别为 n 阶及 m 阶的方阵,则有
A C A D CA1B ,当A可逆时; D D A BD 1C ,当D可逆时. B
定理 1.6.2 设 A,B,C,D 皆为 n 阶方阵,且满足 AC=CA,则
A C B D AD CB
的系数矩阵
a11 a A 21 a s1 a12 a1n a22 a2 n as 2 asn
的秩 r<n,则方程组必有非有非零解。
定理 1.3.2 n 阶方阵 A 的行列式 A 0 的充要条件 rank(A)<n 定理 1.1.3 矩阵 A 的秩为 r 的充要条件是 A 中至少有一个 r 阶子式
有解的充要条件为 rank ( A) rank ( B) 。其中
a11 a21 A as1 a11 a21 B as1
幂等矩阵的性质及其应用
0引言幂等矩阵是一类性质特殊的矩阵,不仅在高等代数中有着重要的应用,在其它课程中,如计量经济学、统计学课程中也有着重要应用。
在代数学中,线性变换的许多问题都可以转化为幂等矩阵来解决。
但是在通常的高等代数的教材中关于幂等矩阵的讨论是比较少的。
因此本文对幂等矩阵的性质做出相关讨论。
本文主要给出幂等矩阵特征值、特征子空间和Jordan标准型的基本性质,同时给出了一些相关的应用。
1主要结果首先给出幂等矩阵的定义和基本性质。
定义1:若n阶方阵A满足A2=A,则称A为幂等矩阵。
下面给出关于幂等矩阵的一些简单的性质。
定理1:幂等矩阵A的特征值只能是0或者1。
证明:设A为任意一个幂等矩阵。
由A2=A,可得λ2=λ其中λ为A的特征值。
于是有λ=1或0,命题得证。
推论:可逆的幂等矩阵的特征值均为1。
证明:设A为一可逆的幂等矩阵。
由A2=A可得A2A-1=AA-1即A=E。
此时有λE-E=0即λ=1其中,λ为A的特征值。
命题得证。
定理2:任意的幂等矩阵A都相似于对角阵,即存在可逆阵P,使得:P-1AP=Er0 00 (),其中r=R(A)。
证明:A为任意幂等矩阵,J为其Jordan标准型,即存在可逆矩阵P,使得P-1AP=J=J10⋱0J s (),其中J i=λi1…0⋱┋⋱1 0λi ⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟。
由此可得J2=J。
于是有,J i2=J i。
此时,J i只能为数量矩阵λi E。
又因为A2=A,所以λi=0或1,且r=R(A)。
命题得证。
定理3:幂等矩阵的特征值为1的特征子空间为其值域,特征值为0的特征子空间为其零(核)空间。
证明:(i)A为一n阶幂等矩阵。
α为其特征值1对应的特征向量。
则有,Aα=α。
由此可得α属于A的值域。
反之,对于任意一个A的值域中的向量α,总能找到一个向量β,使得Aβ=α,于是有Aα=A2β=β,即α=β。
综上可知,幂等矩阵的特征值为1的特征子空间与其值域等价。
(ii)A为一n阶幂等矩阵。
M矩阵的性质定理及证明
M 矩阵的性质、定理及证明一、M 矩阵的概念定义1 设n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,01≥-A ,称A 为M 矩阵。
定义2 设n n ij a A ⨯=)(,且0≥ij a ,若1-A 为M 矩阵,则称A 为逆M 矩阵。
引理1 如果n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,A 为M 矩阵的充要条件是A 可做三角分解,R L A •=,其中L 为下三角阵,R 为上三角阵,L 和R 的主对角元都是正值。
二、M 矩阵的判定定理与证明定理1 若n n ij a A ⨯=)(为M 矩阵,则R L A ⨯=,其中下三角阵L 和上三角阵R 的主对角线元素为正,且其余元素为非正值。
证明 若A 为M 阵,则当j i ≠,0≤ij a ;j i =,0>ij a 。
由引理1,A 可做三角分解R L A •=。
设⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n l l l l l l L 21222111000 , ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n r r r r r r R 00022211211 则⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++=nn nn n n n n n n n r l r l r l r l r l l r l r l r l r l r l r l r l A 112221211112212122221221112111112111111, 故0,,1111211≤n r l r l 。
因011>l ,故0,,112≤n r r ;因,0,0,,111111121>≤r r l r l n 故0,,121≤n r r ;因022321231≤+r l r l ,故02221≤r l ,从而021≤l ;因023221321≤+r l r l ,故023≤r 。
类似的有02≤i r ,02≤i l (n i ,,5,4 =)。
又因有0343324321421≤++r l r l r l 及0334323421341≤++r l r l r l 故相应有014≤r ,043≤l 。
矩阵奇异值分解定理的直观证明
矩阵奇异值分解定理的直观证明
矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是线性代数中的一个重要概念,它为各种机器学习和数据挖掘技术提供了基础。
其独特之处在于把一个矩阵分解为三个矩
阵的乘积,因此又被称为三角分解或者三因子分解。
它的定理被称为矩阵奇异值分解定理,是关于任意实矩阵M可以分解为三个矩阵乘积的一个重要结论。
矩阵奇异值分解定理的证明过程涉及到一些数字计算,它的证明可以分为多个步骤:
1)将M矩阵以特征值分解的形式写出:M=UΣV',其中U是特征向量矩阵,Σ是特征值所组成的对角矩阵,V'是转置矩阵。
2)首先,将M矩阵看作是U列空间和V行空间组成的两个子空间。
3)从U空间中选取最大特征值对应的特征向量u1,此向量与V空间中相关的特征向量v1
正交,故令v1与u1的点积为0,则u1'V=0。
4)又因为V剩下的特征向量组成的子空间可以被U剩下的特征向量组成的原子空间(超
平面)正交,可以得到U剩下的特征向量的线性相关,即U剩下的特征向量也可以写成U1的线性组合。
5)通过这几个步骤,得出结论M可以分解成三个矩阵的乘积:M=UΣV',其中U和V分别
是M的左奇异矩阵和右奇异矩阵,Σ是M的特征值所组成的对角矩阵。
经过以上证明,矩阵奇异值分解定理得以证明,它提供了矩阵M可以分解成低秩矩阵的一
种方法。
SVD可以用来对矩阵进行降维,可以有效削减矩阵的维数,减少计算量,提高程
序的运行速度,广泛应用于机器学习和数据挖掘技术,是一种重要而有用的数学计算方法。
第二讲非负矩阵与M矩阵-华东师范大学数学系
2/64
1.1
非负矩阵基本性质
(1) 若 0 ≤ A ≤ B , 0 ≤ C ≤ D, 则 0 ≤ AC ≤ BD. (2) 若 0 ≤ A ≤ B , 则 0 ≤ Ak ≤ B k , k = 1, 2, . . .. (3) 若 A > 0 且 x 0, 则 Ax > 0. (4) 若 A ≥ 0, x > 0 且 Ax = 0, 则 A = 0.
1
非负矩阵
1.1 非负矩阵基本性质 1.2 正矩阵 1.3 非负矩阵的更多性质
元素都是非负实数的矩阵称为非负矩阵, 元素都是正实数的矩阵称为正矩阵. 记号说明: 设 A = [aij ] ∈ Rm×n , B = [bij ] ∈ Rm×n , 则 • 记号 A ≥ B 表示对任意下标 1 ≤ i ≤ m 和 1 ≤ j ≤ n 都有 aij ≥ bij . • 同样地, 记号 A > B 表示对任意下标 1 ≤ i ≤ m 和 1 ≤ j ≤ n 都有 aij > bij . • 如果 A ≥ B 且 A ̸= B , 则记为 A • A 的绝对值定义为 |A| = [|aij |]. 引理 1 设矩阵 A, B ∈ Cn×n , 向量 x ∈ Cn , 则 (1) |Ax| ≤ |A| |x|; (2) |AB | ≤ |A| |B |; (3) |Ak | ≤ |A|k , k = 1, 2, . . .; (4) ∥A∥F = ∥ |A| ∥F ; (5) |A| ≤ |B | =⇒ ∥A∥F ≤ ∥B ∥F . B. • 相类似地, 我们可以定义记号 “≤”, “<” 和 “ ”.
定理 4 设 A = [aij ] ∈ Rn×n 非负, 则 min
n ∑ j =1
M矩阵的性质定理及证明
M矩阵的性质定理及证明M矩阵(M-matrix)是一类具有特定性质的方阵。
它的特点是所有的特征值都是实数且非负,并且它的逆矩阵也是非负的。
M矩阵在数学和物理学中有广泛的应用,特别在线性方程组的求解和优化问题中具有重要意义。
首先,我们来定义M矩阵。
一个n阶实矩阵A称为M矩阵,如果满足以下两个条件:1.A是一个对称矩阵(即A的转置等于自身)。
2.对于矩阵A,存在一个正定矩阵B,使得A的所有主子矩阵(即A 的任意一个顺序主子矩阵,也就是由A的一些行和一些列组成的子矩阵)的行列式都大于等于0。
下面,我们将证明M矩阵具有以下性质:1.所有的特征值都是实数且非负。
设λ是A的一个特征值,v是对应的特征向量。
那么有Av=λv。
对等式两边取共轭,得到(Av)*=(λv)*,即v*A*=λ*v*。
将v和v*分别左乘上述等式,得到v*Av=λ*v*v。
由于v和v*不为0,所以v*v>0。
又因为A是对称矩阵,所以v*Av=v*A*v=(v*A*v)*。
因此,λ是实数。
再证明λ非负,假设存在一个特征向量v使得Av=λv且λ<0。
那么根据v*Av=(v*A)v=λ(v*v),由于λ<0,而v*v>0,所以v*Av<0。
但是由于A 是对称矩阵,所以v*Av=(v*Av)*,即v*Av>0,矛盾。
因此,所有的特征值都是实数且非负。
2.矩阵A的逆矩阵也是非负的。
我们已经证明了A的所有特征值都是非负的。
设A的逆矩阵为A-1,那么有AA-1 = I,其中I是单位矩阵。
假设A-1中存在一个元素小于0,即(A-1)ij < 0。
那么可以构造单位矩阵的一个特征向量为v,其中v的第i个元素为1,其他元素为0。
那么有(A-1)v = λv,其中λ = (A-1)ii < 0。
这与我们前面证明的特征值非负的性质矛盾。
因此,矩阵A的逆矩阵也是非负的。
现在,我们来证明M矩阵的一个重要定理,Hadamard矩阵的逆矩阵也是非负的。
M矩阵判定定理及证明
M矩阵判定定理及证明-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIANM 矩阵的性质、判定定理及证明一、M 矩阵背景介绍:1、M 矩阵是计算数学中应用极其广泛的矩阵类 。
M 矩阵是L 矩阵的一种,M 矩阵要求它自身的逆矩阵为一个非负矩阵。
2、首先,L 矩阵的定义为:若A 一个n*n 的方阵,若0>ii a 而≤ij a (i ≠j),则称A 为L 矩阵。
3、关于M-矩阵的一篇最早的论文发表于1887年,Stieltje 证明了一个具有非正非对角元的,非奇异对称对角占优矩阵的逆是一个非负矩阵。
之后,1937年Ostrowski 提出M 矩阵的定义为:具有非正非对角元,且逆是非负矩阵。
近年来,国内外的许多数学工作者对M 矩阵判定方法的研究都极为重视,并开展了深入的研究工作,给出了许多判定方法。
但就目前的研究成果来看,所提出的M 矩阵的判定方法仅是、且仅能对M 矩阵作整体判定,这对高阶矩阵来说,在计算上较为困难,判定方法难以实现,因而现有M 矩阵的判定方法存在着相当大的局限性。
二、M 矩阵的概念定义1 设n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,01≥-A ,称A 为M 矩阵。
定义2 设n n ij a A ⨯=)(,且0≥ij a ,若1-A 为M 矩阵,则称A 为逆M 矩阵。
引理1 如果n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,A 为M 矩阵的充要条件是A 可做三角分解,R L A •=,其中L 为下三角阵,R 为上三角阵,L 和R 的主对角元都是正值。
三、M 矩阵的判定定理与证明定理1 若n n ij a A ⨯=)(为M 矩阵,则R L A ⨯=,其中下三角阵L 和上三角阵R 的主对角线元素为正,且其余元素为非正值。
证明 若A 为M 阵,则当j i ≠,0≤ij a ;j i =,0>ij a 。
由引理1,A 可做三角分解R L A •=。
稳定矩阵 、正定矩阵和 M 矩阵的新判定
第3 7卷
γ=
,则我们有如下断言 :
t rA) ( )当 R ( 1 e <0 时 ,矩阵 A 为稳定矩阵 ; n
t rA) ( )当 R ( 2 e e r m i t e矩阵时 ,矩阵 A 为 H e r m i t e正定矩阵 ; >0,且 A 为 H n t rA) n n ˑ ( )当 R ( 3 e >0,且 A ɪ Z 时 ,矩阵 A 为 M 矩阵 ,其中 n n n n n ˑ ˑ : , , , Z A=( a AɪR a i i ʂj} ={ i i j ɪ N, j) j ɤ0 参考文献 :
2
-
t rA n
ù 只能 ) 位于 ú ,则矩阵A 的特征值 ( û
é 2 ( 由 R ê A e t rA) 2 > ( n -n) ê ë
-
t r A n
2
ù ,可得 ú ú û
2
t rA n-1 é 2 ê ê A F- n n ë ]中给出的结论可知任意方阵的特征值都位于圆盘 根据文献 [ 2
Δ 3=
]中的判定相矛盾 . 可知矩阵 A 为 M 矩阵 . 显然这与文献 [ 1 例2 1 1 -1ù é 2 ê ú ê 1 1 4 -4ú 设A= ê ú ,由保号变换得 4 1 2 -8ú ê 1 ê 2ú ë-1 -4 -8 û 2 1 1 1 1 4 1 -1 4 -4 2
1 2
0>0 Δ =3 4=
N o .4
2 0 1 2年4月
A r . 2 0 1 2 p
( ) 文章编号 : 1 0 0 0 5 4 7 1 2 0 1 2 0 4 0 0 0 1 0 4
稳定矩阵 ㊁ 正定矩阵和 M 矩阵的新判定
矩阵及其性质知识点及题型归纳总结
矩阵及其性质知识点及题型归纳总结
1. 矩阵基本概念
- 矩阵是一个二维数组,由行和列组成。
- 矩阵的元素可以是实数、复数或其他数域中的元素。
2. 矩阵的性质和运算
- 矩阵的转置:交换矩阵的行和列, 记作A^T。
- 矩阵的加法:对应位置元素相加。
- 矩阵的数乘:将矩阵的每个元素乘以一个数。
- 矩阵的乘法:满足左乘法则和右乘法则。
- 矩阵的逆:对于可逆方阵,存在逆矩阵使得矩阵乘法满足乘法逆的要求。
3. 矩阵的特殊类型和性质
- 单位矩阵:一个方阵的主对角线上元素为1,其他元素为0。
- 零矩阵:所有元素都为0的矩阵。
- 对角矩阵:只有主对角线上元素非零,其他元素为0。
- 对称矩阵:矩阵的转置等于它本身。
- 上三角矩阵:主对角线及其以下的元素都不为0。
- 下三角矩阵:主对角线及其以上的元素都不为0。
4. 矩阵的题型归纳
- 矩阵的基本运算:加法、数乘、乘法和转置操作。
- 矩阵的性质判断:检查矩阵是否为对称矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵等。
- 矩阵的逆和行列式:求逆矩阵、计算行列式的值等。
- 矩阵的方程求解:解线性方程组、求矩阵的特征值和特征向量等。
以上是矩阵及其性质的基本知识点及题型归纳总结。
通过掌握这些知识,你将能够更好地理解和应用矩阵在数学和工程等领域的相关问题。
矩阵的等价标准型定理
矩阵的等价标准型定理王耀伟 学号摘要:本文阐述并论证矩阵的等价标准型定理,具体探讨这个定理的应用,比如在矩阵的秩的定义方面,在矩阵乘积的行列式等于矩阵行列式的乘积的证明中,在线性方程组的求解中,在向量的线性相关、线性无关性的判断中等等. 关键字:矩阵、等价标准型定理、应用引言:文章的目的在于证明等价标准型定理,简单介绍其在矩阵方面、在线性方程组方面、以及在向量的线性相关的判断中的应用。
一、等价标准型定理及其证明对任意m ×n 矩阵A ,用一系列的m 阶初等方阵P 1,P 2,…,P s 左乘A ,以及一系列初等方阵Q 1,Q 2…Q s 右乘A ,将A 化成()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛000r I ,其中r=rank A.存在m 阶可逆方阵P 和n 阶可逆方阵Q 使PAQ具有上述形式。
证明:先证明定理“任意的m ⨯n 矩阵A 都可以通过有限次初等行变换和初等列变换化为()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛000r I ”。
如果A=O ,则A 已经是所需的形状。
设A=(a ij )m ×n ≠O.其中必有某个元a ij ≠0,当k ≠1时将A 的第一行与第k 行互换,可以将非零元a kl 换到第一行;如果l ≠1;再将第一列和第l 列互换,将非零元换到第(1,1)位置。
经过这样的初等行变换和初等列变换,一定可以将A=(a ij )m ×n 化为B=(b ij )m ×n ,使b 11≠0.对2≤i ≤m,2≤j ≤n,将B=(b ij )m ×n 的第一行的-b i1b-111倍加到第i 行,第一列的-b 1j b -111倍加到第j 列,可以将B 中第二至m 行的第一列元化为0,第二至n 列的第一行元化为0.再将第一行乘b -111可以将第(1,1)元化为1.这样就将B 化成了如下形式的矩阵C=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛11A 。
其中A1是(m-1)×(n-1)矩阵。
如果A1=0,则C 已经是所需形状。
线性代数重要公式定理大全
线性代数重要公式定理大全线性代数是数学中的一个重要分支,它研究矩阵、向量、线性方程组等基本概念和性质,并运用线性代数的理论和方法解决实际问题。
在学习线性代数时,了解一些重要的公式和定理,不仅可以帮助我们更好地理解和应用线性代数的知识,还能为进一步学习和研究提供基础。
在线性代数中,有许多公式和定理与行列式、矩阵、向量、线性变换和特征值等相关。
下面我将介绍一些重要的公式和定理,希望对你的学习有所帮助。
一、行列式的公式和定理1. 行列式的定义:设有n阶方阵A,它的行列式记作,A,或det(A),定义为:A,=a₁₁A₁₁-a₁₂A₁₂+...+(-1)^(1+n)a₁ₙA₁其中,a₁₁,a₁₂,...,a₁ₙ分别是矩阵第一行元素,A₁₁,A₁₂,...,A₁ₙ是矩阵去掉第一行和第一列的余子式。
2.行列式的性质:(1)行互换改变行列式的符号,列互换改变行列式的符号。
(2)行列式相邻行(列)对换,行列式的值不变。
(3)行列式其中一行(列)中的各项都乘以同一个数k,行列式的值也乘以k。
(4)互换行列式的两行(列),行列式的值不变。
(5)若行列式的行(列)的元素都是0,那么行列式的值为0。
(6)行列式的其中一行(列)的元素都是两数之和,那么行列式的值等于两个行列式的值之和。
3.行列式的计算:(1)按第一行展开计算行列式:将行列式的第一行元素与其所对应的代数余子式相乘,然后加上符号,得到行列式的值。
(2)按第一列展开计算行列式:将行列式的第一列元素与其所对应的代数余子式相乘,然后加上符号,得到行列式的值。
4.行列式的性质定理:(1)拉普拉斯定理:行列式等于它的每一行(列)的元素与其所对应的代数余子式的乘积之和。
(2)行(列)对阵定理:行列式的值等于它的转置矩阵的值。
(3)行列式的转置等于行列式的值不变。
二、矩阵的公式和定理1.矩阵的定义:将一个复数域上的m行n列数排成一个长方形,并按照一定的顺序进行排列,这个排列称为一个m×n矩阵,其中m是矩阵的行数,n是矩阵的列数。
矩阵初等变换的一些性质及应用
矩阵初等变换的一些性质及应用矩阵初等变换的一些性质及应用摘要:矩阵的初等变换是线性代数中应用十分广泛的重要工具。
文章证明了矩阵初等变换的两个性质, 以此为基础,归纳说明了矩阵的初等变换在线性代数课程中的应用,并给出了一些实例。
关键词:矩阵初等变换性质应用Abstract: The elementaryalternate of matrix is animportant tool broadly usedin linear algebra. The paperdiscusses its properties andapplication.Key w o rd: matrix,elementary alternate,properties, application0 引言矩阵是数域P上的m行n列矩阵,矩阵的行(列)初等变换是指对矩阵施行如下的变换:(1)交换矩阵的两行(列),对调i,j两行,记作←(记作←);(2)以非零数 k 乘矩阵某一行( 列) 的所有元素,第i行(列)乘k,记作×k(记作×k);(3)把某一行(列)所有元素的 k 倍加到另一行(列)对应元素上去,如第j 行(列)的k 倍加到第i行(列)上, 记作+(记作+)。
矩阵的初等变换在高等代数课程中有着十分广泛的应用, 也是本课程的基本工具之一。
矩阵的初等行变换和初等列变换具有同等的地位和作用, 只是在使用过程中有所区别。
本文首先证明初等行变换和初等列变换具有同等的地位和作用,再以具体实例说明矩阵初等变换在求极大无关组和秩的应用。
一、初等变换的性质证明定理1 第一种初等变换可以由第二、三种初等变换实施得到。
证明: 设是为数域P上的m×n 矩阵(i= 1,2,…,m; j=1,2,…,n)对矩阵A 施行第二、三种初等行变换:上述矩阵B 与矩阵A 交换i、j两行后得到的矩阵是相同的。
定理证毕。
定理2 设是数域P上一个m×n 矩阵, 其中且若A经过初等行变换为矩阵,其中则有证明: 由初等行变换的定义知道方程组与方程组同解,因此,若,则有证毕。
幂等矩阵的性质及其应用
幂等矩阵的性质及其应用0 引言幂等矩阵是一类性质特殊的矩阵,不仅在高等代数中有着重要的应用,在其它课程中,如计量经济学、统计学课程中也有着重要应用。
在代数学中,线性变换的许多问题都可以转化为幂等矩阵来解决。
但是在通常的高等代数的教材中关于幂等矩阵的讨论是比较少的。
因此本文对幂等矩阵的性质做出相关讨论。
本文主要给出幂等矩阵特征值、特征子空间和Jordan标准型的基本性质,同时给出了一些相关的应用。
1 主要结果首先给出幂等矩阵的定义和基本性质。
定义1:若n阶方阵A满足A2=A,则称A为幂等矩阵。
下面给出关于幂等矩阵的一些简单的性质。
定理1:幂等矩阵A的特征值只能是0或者1。
证明:设A为任意一个幂等矩阵。
由A2=A,可得λ2=λ其中λ为A的特征值。
于是有λ=1或0,命题得证。
推论:可逆的幂等矩阵的特征值均为1。
证明:设A为一可逆的幂等矩阵。
由A2=A可得A2A-1=AA-1即A=E。
此时有λE-E=0即λ=1其中,λ为A的特征值。
命题得证。
定理2:任意的幂等矩阵A都相似于对角阵,即存在可逆阵P,使得:P-1AP=E■ 00 0,其中r=R(A)。
证明:A为任意幂等矩阵,J为其Jordan标准型,即存在可逆矩阵P,使得P-1AP=J=■,其中Ji=■。
由此可得J 2=J。
于是有,Ji 2=Ji。
此时,Ji只能为数量矩阵λ■E。
又因为A2=A,所以λ■=0或1,且r=R(A)。
命题得证。
定理3:幂等矩阵的特征值为1的特征子空间为其值域,特征值为0的特征子空间为其零(核)空间。
证明:(i)A为一n阶幂等矩阵。
?琢为其特征值1对应的特征向量。
则有,A?琢=?琢。
由此可得?琢属于A的值域。
反之,对于任意一个A的值域中的向量?琢,总能找到一个向量β,使得Aβ=?琢,于是有A?琢=A2β=β,即?琢=β。
综上可知,幂等矩阵的特征值为1的特征子空间与其值域等价。
(ii)A为一n阶幂等矩阵。
x为其特征值0对应的特征向量,则有Ax=0,即A特征值0对应的特征向量都属于A的核。
矩阵的性质公式
矩阵的性质公式
矩阵公式是行矩阵、列矩阵:m x n矩阵中,m=1的为行矩阵。
n=1的为列矩阵。
零矩阵:所有元素都为0的m x n矩阵。
方阵:m=n的m x n矩阵。
单位阵:主对角线上都为1,且其余为0。
n阶单位方阵称为E。
对角型矩阵:非对角线上的元素都为0的n阶方阵。
数量矩阵:n阶对角型矩阵对角线上元素相等的矩阵。
定理
定理1设A为一n×n矩阵,则det(A)=det(A)。
证对n采用数学归纳法证明。
显然,因为1×1矩阵是对称的,该结论对n=1是成立的。
假设这个结论对所有k×k矩阵也是成立的,对(k+1)×(k+1)矩阵A,将det(A)按照A的第一行展开,我们有det(A)=adet(M)-adet(M)+-…±adet(M)。
由于M均为k×k矩阵,由归纳假设有此式右端恰是det(A)按照A的第一列的余子式展开。
因此定理2设A为一n×n三角形矩阵。
则A的行列式等于A的对角元素的乘积。
根据定理1,只需证明结论对下三角形矩阵成立。
利用余子式展开和对n的归纳法,容易证明这个结论。
矩阵知识点归纳
矩阵知识点归纳矩阵是线性代数中一种重要的数学工具,它广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。
本文将对矩阵的基本概念、运算法则以及常见的矩阵类型进行归纳总结。
一、矩阵的基本概念1. 矩阵的定义:矩阵是由m行n列的元素排列而成的矩形阵列,用大写字母表示,如A。
其中,m表示矩阵的行数,n表示矩阵的列数。
2. 元素:矩阵中的数值称为元素,用小写字母表示,如a。
矩阵A的第i行第j列的元素表示为a_ij。
3. 零矩阵:所有元素都为0的矩阵,用0表示。
4. 单位矩阵:主对角线上的元素为1,其他元素为0的矩阵,用I表示。
5. 行向量和列向量:只有一行的矩阵称为行向量,只有一列的矩阵称为列向量。
二、矩阵的运算法则1. 矩阵的加法:两个相同维数的矩阵相加,即对应位置的元素相加。
2. 矩阵的减法:两个相同维数的矩阵相减,即对应位置的元素相减。
3. 矩阵的数乘:用一个数乘以矩阵的每个元素。
4. 矩阵的乘法:矩阵乘法需要满足左矩阵的列数等于右矩阵的行数。
若A是m×n的矩阵,B是n×p的矩阵,那么A与B的乘积AB是m×p的矩阵,且AB的第i行第j列元素为A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。
5. 转置:将矩阵的行和列对调得到的矩阵称为原矩阵的转置。
若A为m×n的矩阵,其转置记作A^T,即A的第i行第j列元素等于A^T的第j行第i列元素。
三、常见的矩阵类型1. 方阵:行数和列数相等的矩阵称为方阵。
2. 对角矩阵:主对角线以外的元素都为0的方阵称为对角矩阵。
3. 上三角矩阵:主对角线以下的元素都为0的方阵称为上三角矩阵。
4. 下三角矩阵:主对角线以上的元素都为0的方阵称为下三角矩阵。
5. 对称矩阵:元素满足a_ij=a_ji的方阵称为对称矩阵。
6. 反对称矩阵:元素满足a_ij=-a_ji的方阵称为反对称矩阵。
7. 单位矩阵:主对角线上的元素为1,其他元素为0的方阵称为单位矩阵。
四、矩阵的性质1. 矩阵的零点乘法:任何矩阵与零矩阵相乘,结果都是零矩阵。
M矩阵判定定理及证明
M矩阵判定定理及证明1.矩阵A是非奇异矩阵(即矩阵A的行列式不为0),且A的所有主子式都大于0;2.矩阵A是非奇异矩阵,且存在一个正数γ,使得γI-A是半正定矩阵(即对任意非零实向量x,有x^T(γI-A)x≥0)。
下面我们分别证明这两个条件。
1.矩阵A是非奇异矩阵,且A的所有主子式都大于0。
(1)首先证明A的主对角线元素都大于0。
假设 A 的对角线元素 aii 小于等于 0,那么构造一个非零向量 x = [0, ...,0,1,0,...,0]^T (第i个分量为1),则有 Ax = 0x = 0。
这与A 是非奇异矩阵矛盾,所以矩阵A的主对角线元素都大于0。
(2)其次证明A的所有顺序主子式都大于0。
对于 A 的第k阶顺序主子式 M_k = ,aij,(1 ≤ i, j ≤ k),记1^k = (1, 1, ..., 1) 是一个 k 维全1向量。
则有 AK_1 = (A , k列均为1向量1^k) 也是一个非奇异矩阵。
由全排列的性质可知,M_k=,AK_1、根据代数余子式定义可知,M_k=1^TC_kAK_1,其中C_k是AK_1的所有k阶子式的代数余子式矩阵。
对于C_k的任意一行,由于AK_1是非奇异矩阵,所以C_k的一行元素之和不小于0。
因此,1^TC_kAK_1的值不小于0。
又因为1^T为正向量,所以M_k的值大于等于0。
而根据 Sylvester 定理可知,所有主子式大于0等价于 A 是一个正定矩阵,而正定矩阵必然是非奇异矩阵。
因此,矩阵A是一个M矩阵。
2.矩阵A是非奇异矩阵,且存在一个正数γ,使得γI-A是半正定矩阵。
(1)首先证明A的所有特征值都小于γ。
假设A的特征值λ大于等于γ,且对应的单位特征向量为x。
那么有Ax=λx,即(γI-A)x=(λ-γ)x,由于λ-γ≥0,所以(γI-A)x的正负性与x相同。
由于A的非奇异性,所以x非零。
若(γI-A)x≥0,则x^T(γI-A)x≥0,进而(γI-A)是半正定矩阵。
非奇M-矩阵的两个判定定理
非奇M-矩阵的两个判定定理李阳【摘要】通过求解特定线性方程组的方法,提出了余子阵的比较矩阵为非奇M-矩阵的充分条件.在此基础上,获得了非奇M-矩阵的另一个简洁判据,并且对它作了进一步的分析.最后,给出数值例子,验证结论的正确性.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2010(010)013【总页数】3页(P3169-3170,3181)【关键词】Z-矩阵;M-矩阵;H-矩阵【作者】李阳【作者单位】辽宁石油化工大学理学院,抚顺,113001【正文语种】中文【中图分类】O151.21非奇异 M-矩阵、H-矩阵是数值分析、矩阵论、控制论、经济数学等领域中应用广泛的矩阵类,引起了众多学者的广泛关注[1—8]。
文献[1—4]给出了一系列实用的判别准则,在此基础上,本文给出了M-矩阵的简洁实用的充要条件和新的性质。
1 预备知识Cn:n阶复矩阵集;Rn:n阶实矩阵集;:n维正列向量集;A>0:矩阵 A的所有元素为正:矩阵 A的元素 aii的余子阵;Zn:n阶 Z-矩阵集;Mn:n阶非奇异 M-矩阵集;μ(A):矩阵A的比较矩阵;Hn:n阶非奇 H-矩阵集。
引理 1[4] 设A∈ Zn,则A∈ Mn⇔∃x∈ ,使得 Ax>0。
引理 2[4] 设A∈Mn,则 det(A)>0。
2 主要结论定理 1 设A=(aij)∈ Cn,则μ(A)∈ Mn⇒Mn-1,i∈ 〈n〉。
证明设μ(A)∈Mn,由引理 1,∃x=(x1,x2,…,xn)T∈ 使得μ(A)x>0,即∃b=(b1,b2,…,bn)T∈,使得下列方程组(1)成立定理 2 设A=(aij)∈ Cn,则μ(A)∈ Mn⇔∀b∈ ,∃xb∈ ,使得μ(A)xb=b证明必要性∀b=(b1,b2,…,bn)T∈,设μ(A)x=b,形如 (1)式。
因μ(A)∈ Mn,由引理 2,得det(A)>0。
令综上所述,xi=Di/det(μ(A))>0,i∈ 〈n〉。
充分性由比较矩阵的定义,有μ(A)∈Zn。
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M 矩阵的性质、定理及证明一、M 矩阵的概念定义1 设n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,01≥-A ,称A 为M 矩阵。
定义2 设n n ij a A ⨯=)(,且0≥ij a ,若1-A 为M 矩阵,则称A 为逆M 矩阵。
引理1 如果n n ij a A ⨯=)(,且0≤ij a ,j i ≠,A 为M 矩阵的充要条件是A 可做三角分解,R L A •=,其中L 为下三角阵,R 为上三角阵,L 和R 的主对角元都是正值。
二、M 矩阵的判定定理与证明定理1 若n n ij a A ⨯=)(为M 矩阵,则R L A ⨯=,其中下三角阵L 和上三角阵R 的主对角线元素为正,且其余元素为非正值。
证明 若A 为M 阵,则当j i ≠,0≤ij a ;j i =,0>ij a 。
由引理1,A 可做三角分解R L A •=。
设⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n l l l l l l L 21222111000 , ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n r r r r r r R 00022211211 则⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++=nn nn n n n n n n n r l r l r l r l r l l r l r l r l r l r l r l r l A 112221211112212122221221112111112111111, 故0,,1111211≤n r l r l 。
因011>l ,故0,,112≤n r r ;因,0,0,,111111121>≤r r l r l n 故0,,121≤n r r ;因022321231≤+r l r l ,故02221≤r l ,从而021≤l ;因023221321≤+r l r l ,故023≤r 。
类似的有02≤i r ,02≤i l (n i ,,5,4 =)。
又因有0343324321421≤++r l r l r l 及0334323421341≤++r l r l r l 故相应有014≤r ,043≤l 。
类似的有03≤i r ,03≤i l (n i ,,6,5 =)。
假设k n =时有0≤ik l ,0≤ki r ,(n k i ,,1 +=),当1+=k n 时,由于02,11,12,,12,22,12,11,1≤++++++++++++++k k k k k k k k k k k k r l r l r l r l ,故02,1≤++k k r 。
又由于01,11,21,11,2≤++++++++k k k k k k r l r l ,故01,2≤++k k l ;类似的可得到0,1≤+i k r ,01,≤+k i l (n k i ,,2 +=)。
证毕。
定理2 设n n ij a A ⨯=)(,ij a 的代数余子式为ij A ,n j i ,,2,1, =,如果,,0j i a ij ≠≥则1-A 为M 矩阵的充要条件0,0≤>ij ii A A 。
证明 必要性:如果1-A 为M矩阵,由于))(,0(11n n ij A A A d A dA ⨯**-=≠==,故0,0≤>ij ii A A )(j i ≠。
充分性:由于*-=A dA 11,且0,0≤>ij ii A A ,),,2,1,(,0,)(n j i a a A ij n n ij =≥=⨯,就由定义1知1-A 为M 矩阵,证毕。
定义3 设有n 阶矩阵n n ij a A ⨯=)(,如果存在正向量X (即它的分量i x 都是正值),使得),,2,1(n i x a x a ij j ij i ii =>∑≠成立,则称A 为拟对角占优。
引理2 设n n ij a A ⨯=)(,满足)(0,0j i a a ij ii ≠≤>,并且矩阵T A A B +=为拟对角占优,则A 为M 矩阵。
定理 3 设n n ij a A ⨯=)(,如果k i n k i a a k i kk ii ≠=ΛΛ>,,,2,1,,41则A 为M 矩阵(其中∑≠+=Λ=>≠≤ij ji ij i ii ij a a j i a j i a ,0,,0)。
证明 若i ii a Λ>21对n i ,,2,1 = 皆成立,则由定义3 知TA AB +=为拟对角占优。
由引理2知A 为M 矩阵,为此,只需证明对某个i 有i ii a Λ≤21的情形。
不失一般性,不妨设121Λ≤ii a 。
由 k i kk ii a a ΛΛ>41,可得,,,3,2,21n k a k kk =Λ>用111/)21(a Λ乘以矩阵B 的第一列,得新矩阵)()1()1(ij b B =,则有1)1(11Λ=b ,∑≠=Λ=++Λ+≥ΛΛ>=nki i kki ik k k k kk kka a a a a a a b2)1(11111111)1()2/()2/(2 再假设0,/1)1(22)1(22)1(2≠Λ>>b b r ,用r 乘以矩阵)1(B 的第二列得到新矩阵)()2()2(ij b B =,则有)2(1)1(1)1(11)2(11Λ>Λ==b b , )2(2)1(2)1(22)2(22Λ=Λ>=r b b , )2()1()1()2(k k kk kk b b Λ≥Λ>=,n k ,,4,3 =于是)2(B 为强对角占优,故B 为拟对角占优。
由引理2知A 为M 矩阵。
定理4 设0),(,0,)(>≠≤=⨯ii ij n n ij a j i a a A ,设⎭⎬⎫⎩⎨⎧Λ>=i ii a i N 211,⎭⎬⎫⎩⎨⎧Λ>=i ii a i N 212,{} n N N N ,,2,121==,∑∈+=1N j ji ij i a a α,∑∈+=1N j ji ij i a a β若对任意21,N j N i ∈∈,恒有i j i jj i ii a a βαβα>--)2)(2(,则A 为M 矩阵。
证明 令:),(2,221N j N i a a R a a r iiii i jjj j j ∈∈-=-=ββ,由于i j j jj i ii a a a βαβ)2)(2(--,故j i r R >,取i N j j N j R r 12min max ∈∈<<δ做{}121,1;,|N i d N i d d diag D i i ∈=∈==当当δ得)()1()1(ij b BD B ==,则当1N i ∈时,有)0(0222)1()1(≠=--->--=Λ-i i iiii i ii i i ii i ii a a a a a a b βββδβ,如果0=i β,显然有 02)1()1(>-=Λ-i ii i ii a a b 。
当2N i ∈时有02)2()2()1()1(=--->--=Λ-i iii ii ii i i ii i ii a a a a a a b ββδβ,于是知BD B =)1(为强对角占优矩阵,由定义3知B 为拟对角占优矩阵,因此,根据引理2知A 为M 矩阵。
证毕。
定理5 如果存在正对角阵D ,使AD 为拟对角占优阵,则A 为拟对角占优阵。
证明 因为存在正对角阵D ,使AD 为拟对角占优,则存在正对角阵1D ,使1ADD 为强对角占优。
又因1DD 仍为正对角阵,故A 为拟对角占优阵。
证毕。
定理6 设0,,0,)(>≠≤=⨯ii ij n n ij a j i a a A ,且对任意的12,N i N j ∈∈有i j i jj i ii a a a βαβ≥--)2)(2( (1)并且对全体等号成立的j i ,,存在非零元素链112111211,k k k k i j j j jj i i i i ii a a a a a a -- ,使得k k k k k k k k i j j j j i i i a a a a ββ1111)2)(2(>--成立,则A 为M 矩阵。
证明 由于i j i jj i ii a a a βαβ≥--)2)(2(,故j i r R >。
取i N j j N j R r 21min max ∈∈<<δ,做{}12,1;,|N i d N i d d diag D i i i ∈=∈==当当δ得)()1()1(ij b BD B ==,则当1N i ∈时,有)0(0)1()1(≠≥Λ-i i ii b β 如果0=i β,显然有 0)1()1(≥Λ-i ii b 。
当2N i ∈时,有 0)1()1(≥Λ-i ii b ,反之,若对使式(1)成立的j i ,,存在非零元素链112111211,k k k k j j j j jj i i i i ii a a a a a a -- ,使得k k k k k k k k i j j j j i i i a a a a ββ1111)2)(2(>-- 成立则由前分析知BD B =)1(为具有非零元素链的对角占优矩阵,并且通过文献知道)1(B 为半强对角占优矩阵。
故BD B =)1(为拟对角占优矩阵,从而B 为拟对角占优矩阵,由引理2知A 为M 矩阵。
证毕。
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