第四章第三节1
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1 0 1 1 . 0 2 2 2 A 5 3 1 4
解
1 0 1 1
0 1 1 1 2 2 2 1 4 1 1 1 5 3
1 0 0 1 1
求A的最大线性无关的列向量,并将其余的列向量用它们 线性表出.
解
1 2 4
2 1 5 5 1 14 9 3 24
1 0 0
2 1 0
1 5 1 0 1 4 0 0 0
0 1 0
3 3 1 4 . 0 0
1 0 10 29 1 0 0 0 7 0 0 1 5 13 0 0 0 0 0 0
因此,取A的第一、第二和第四列所组成的矩阵为F,取上述 行变换所得最后一个矩阵的前三行所组成的矩阵为G,则有
1 1 0 0 2 1 0 1 0 10 29 0 . 0 1 0 0 A FG 0 7 2 1 4 0 0 0 1 5 13 2 1 2
P
(4.3-1)
其中H=P A是Hermite标准形,实质上是一个消元的过程。
例1 其中
将矩阵A化为Hermite标准,并把变换矩阵记录下来,
0 1 2 2 3 4 . A 0 2 4 2 0 4 0 3 6 0 3 0
解
0 1 2 2 3 4 1 0 0 0 2 4 2 0 4 0 1 0 0 3 6 0 3 0 0 0 1
解
对A施行行初等变换,化为Hermite标准形:
0 0 2 2 0 0 2 0 0 0 1 0
1 2 1 1 0 0 0
0 0
1 0
5 0 0 5 5 10 5 5
2 4 1
1 2
2 10 2 10
0 2 5 0 0 2 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1
定理 证
任何秩为r >0的m × n矩阵A必有形如(4.3-3)式的 由于rank A = r,所以存在可逆矩阵P和Q,使
I r A P O O I r Q P I r O O O Q .
满秩分解。
I r F P 令 O ,它是P的前r列组成的子矩阵;令 G I r OQ ,
rankB n rankA .
证 令rankA=r,则存在可逆矩阵P,Q使
I O A P r Q, O O
从而由AB=O得
I r O P QB O, O O I r O 即 QB O . O O
由此可见,QB的前r行必为零行,故QB的非零行至多为 n-r行,即 rankQB rankB n r , 因而 rankB n rankA .
P是可逆的,且
PB H A , 因而B的Hermite标准形
与A的相同. 定理 对矩阵A施行行初等变换不会改变其列的线性组合 关系。 证 记PA=B,则它们的第i个列向量 ( PA)i , Bi 相等,即有
( PA) i PAi Bi .
如果A的某些列向量有某个线性组合关系,如
a 1 Ai1 a 2 Ai 2 a k Ai k 0 ,
则可得
a 1 B i1 a 2 B i 2 a k B i k
a
j 1
k
j
PA i j P a j Ai j 0 .
j 1
k
由于P是可逆矩阵,故同理可得,若矩阵B的某些列向量 有某个线性组合关系,则A中相对应的列向量也有相同的线 性组合关系. 例4 设
1 2 1 5 , A 2 5 1 14 4 9 3 24
2 3 4 1 0 0 0 1 2 0 0 0 6 6 12 2 1 0 0 0 0 6 6 12 3 0 1 0 1 2 2 3 4 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 2 0 6 0 0 0 0 0 0 3 1 1 1 1 1 0 1 2 0 1 0 0 3 3 1 1 0 0 0 1 1 2 0 3 6 0 0 0 0 0 0 1 1 1
( F H F ) 1 F H F I r , GG H (GG H ) 1 I r .
(4.3-4)
由上一定理可知,A中的第一个列向量A1和第2个列向量A2组 成A的一个最大线性无关向量组,且A的第三个列向量A3=3A1A2,第四个列向量A4=-3A1+4A2. 定义 设A是秩为r >0的m × n矩阵,如果存在列满秩矩 A=FG, 则称(4.3-3)式为A的满秩分解。 (4.3-3) 阵F和行满秩矩阵G,使
因此,
1 1 0 0 0 1 P 0 0 , Q 0 1 22 1 0
1 0 0 0 . PAQ 0 1 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 , 0 1 0 0 0 1
例3 设A是m×n矩阵,B是n×s矩阵,且AB=O,证明
第四章
矩阵的满秩分解
如果对矩阵只施行行初等变换(这相当于解线性方程 组),那么可以得到矩阵的Hermite标准型,它在计算上有 广泛的用途。 定义 一个m × n 矩阵,如果它满足下面的条件,则称它 为Hermite梯形矩阵。 (1)它的首r行是非零行,且每一个非零行的第一个非零 元是1; (2)设第i行的第一个非零元出现在第ni 列中,则有
n1 n2 nr ( n);
(3)在第ni 列中除第i 行处的元为1外,其余的元均为零。
显然,该矩阵的秩为r,且Hermite梯形矩阵中必包含一 个r 阶单位矩阵。例如,矩阵
0 0 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 1 i 0 i 0 3 1 1 i 0 0
它是Q的前r行组成的子矩阵,便得(4.3-3)式。
注:A的满秩分解不唯一。因为若D为任意一个r阶可逆 矩阵,则有
A FG FDD 1G ( FD)( D 1G ) F1G1 ,
其中 F1 FD, G1 D 1G 它也是A的一个满秩分解。 求矩阵A的满秩分解的一种方法如下。 由于rank A = r >0,所以它有r个线性无关的列向量,而 其余的n-r个列向量均可由这r个列向量线性表出。 不妨假设A的前r个列向量是线性无关的,并将A分块表示为
I r O B1 , O
B1 , O
这相当于H=P A被左乘置换矩阵Q1,即
I r PAQ1 O
如果对上述矩阵再作列初等变换,那么得到A的相抵 . 标准形
I r O O O
这就是说,任何一个秩为r的m × n矩阵A,都存在可逆 矩阵P和Q,使
定理 若矩阵A通过行初等变换可化为矩阵B,则A,B的 Hermite标准形是相同的。 证 设A的Hermite标准形是HA,则存在可逆矩阵P1使
P1 A H A , 又因 B P2 A , 故 P21 B A , 从而有 P1 P21 B H A . 令
P P1 P2 1 ,
因此,A的Hermite标准形和变换矩阵分别为
1 1 0 3 0 1 2 0 1 0 3 0 0 0 1 1 2 , 1 1 0 . 3 6 0 0 0 0 0 0 1 1 1
如果进一步把A的Hermite标准形H的第n1, n2,…, n r 列 依次调换到前r列的位置上,则有更简单的形式:
I r PAQ O O O
(4.3-2)
且通过对分块矩阵
A I n Im O
的前m行施行初等变换,而对前n列施行列初等变换,使 P AQ变为形如(4.3-2)式的矩阵,那么I m块记录下P, I n 块记录下Q。
例2
将矩阵A化为相抵标准形,并把变换矩阵记录下来,其中
A [ A1
mr m( n r )
A2 ] Biblioteka Baidu
那么存在r × (n- r)矩阵S,使A2=A1S,从而
A [ A1
A1S ] A1[ I r
S].
令 F A1 , G [ I r S ] ,显然F,G是满秩矩阵,且A=FG是
A的一个满秩分解。
为了找出A的哪r个列向量是线性无关的,以及其余的
0 1 1 1 1 0 1
0 0 1 1 1 0 0 2 0 0 1 2 1 1 1
s
1 0 0 1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 0 1
1 1 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0 2 0 1 2 1 1 . 1 0 1 0 1
便是一个Hermite梯形矩阵。 任何一个m × n 矩阵A都可以通过施行初等变换化为 Hermite梯形矩阵,称为A的Hermite标准形。亦即存在可 逆矩阵P,使P A为Hermite标准
形,且P是一系列初等矩阵的乘积。事实上,若对分块矩阵
A
I 施行行初等变换化成如下形式:
p A I PA P H
0 10 0 0
6 14 1 25 6 26 7 26 6 13 29 0
0 0 1 0
1 0 0 0
0 0 1 0
0 0 7 1 5 13 0 10 29 0 0 0
1 0 0 0
n-r个列向量如何由这r个列向量线性表出,由前面的讨
论可知,只要将A施行行初等变换化为Hermite标准形即可。
例6
求矩阵A的满秩分解,其中
1 0 1 5 6 0 0 2 0 0 0 14 . A 2 1 2 4 0 1 2 1 2 2 10 25
对于列满秩或行满秩的矩阵,有一些特殊的性质。 如果矩阵F C nmr 是列满秩的,则r阶方阵FHF是可逆的。 事实上,对于任意的 x C ,有
r
x H F H Fx Fx , Fx 0 ,
且若
Fx , Fx 0 ,则有F
x
= 0。又因F是列满秩的,故F的列
向量是线性无关的,所以有x = 0。因此,FHF是正定Hermite 矩阵,它是可逆的,即(FHF)-1是存在的。 类似地,若矩阵 G C rn 是行满秩的,则r阶方阵GGH 是正定Hermite矩阵,(GGH)-1是存在的。 于是,我们有
解
1 0 1 1
0 1 1 1 2 2 2 1 4 1 1 1 5 3
1 0 0 1 1
求A的最大线性无关的列向量,并将其余的列向量用它们 线性表出.
解
1 2 4
2 1 5 5 1 14 9 3 24
1 0 0
2 1 0
1 5 1 0 1 4 0 0 0
0 1 0
3 3 1 4 . 0 0
1 0 10 29 1 0 0 0 7 0 0 1 5 13 0 0 0 0 0 0
因此,取A的第一、第二和第四列所组成的矩阵为F,取上述 行变换所得最后一个矩阵的前三行所组成的矩阵为G,则有
1 1 0 0 2 1 0 1 0 10 29 0 . 0 1 0 0 A FG 0 7 2 1 4 0 0 0 1 5 13 2 1 2
P
(4.3-1)
其中H=P A是Hermite标准形,实质上是一个消元的过程。
例1 其中
将矩阵A化为Hermite标准,并把变换矩阵记录下来,
0 1 2 2 3 4 . A 0 2 4 2 0 4 0 3 6 0 3 0
解
0 1 2 2 3 4 1 0 0 0 2 4 2 0 4 0 1 0 0 3 6 0 3 0 0 0 1
解
对A施行行初等变换,化为Hermite标准形:
0 0 2 2 0 0 2 0 0 0 1 0
1 2 1 1 0 0 0
0 0
1 0
5 0 0 5 5 10 5 5
2 4 1
1 2
2 10 2 10
0 2 5 0 0 2 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1
定理 证
任何秩为r >0的m × n矩阵A必有形如(4.3-3)式的 由于rank A = r,所以存在可逆矩阵P和Q,使
I r A P O O I r Q P I r O O O Q .
满秩分解。
I r F P 令 O ,它是P的前r列组成的子矩阵;令 G I r OQ ,
rankB n rankA .
证 令rankA=r,则存在可逆矩阵P,Q使
I O A P r Q, O O
从而由AB=O得
I r O P QB O, O O I r O 即 QB O . O O
由此可见,QB的前r行必为零行,故QB的非零行至多为 n-r行,即 rankQB rankB n r , 因而 rankB n rankA .
P是可逆的,且
PB H A , 因而B的Hermite标准形
与A的相同. 定理 对矩阵A施行行初等变换不会改变其列的线性组合 关系。 证 记PA=B,则它们的第i个列向量 ( PA)i , Bi 相等,即有
( PA) i PAi Bi .
如果A的某些列向量有某个线性组合关系,如
a 1 Ai1 a 2 Ai 2 a k Ai k 0 ,
则可得
a 1 B i1 a 2 B i 2 a k B i k
a
j 1
k
j
PA i j P a j Ai j 0 .
j 1
k
由于P是可逆矩阵,故同理可得,若矩阵B的某些列向量 有某个线性组合关系,则A中相对应的列向量也有相同的线 性组合关系. 例4 设
1 2 1 5 , A 2 5 1 14 4 9 3 24
2 3 4 1 0 0 0 1 2 0 0 0 6 6 12 2 1 0 0 0 0 6 6 12 3 0 1 0 1 2 2 3 4 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 2 0 6 0 0 0 0 0 0 3 1 1 1 1 1 0 1 2 0 1 0 0 3 3 1 1 0 0 0 1 1 2 0 3 6 0 0 0 0 0 0 1 1 1
( F H F ) 1 F H F I r , GG H (GG H ) 1 I r .
(4.3-4)
由上一定理可知,A中的第一个列向量A1和第2个列向量A2组 成A的一个最大线性无关向量组,且A的第三个列向量A3=3A1A2,第四个列向量A4=-3A1+4A2. 定义 设A是秩为r >0的m × n矩阵,如果存在列满秩矩 A=FG, 则称(4.3-3)式为A的满秩分解。 (4.3-3) 阵F和行满秩矩阵G,使
因此,
1 1 0 0 0 1 P 0 0 , Q 0 1 22 1 0
1 0 0 0 . PAQ 0 1 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 , 0 1 0 0 0 1
例3 设A是m×n矩阵,B是n×s矩阵,且AB=O,证明
第四章
矩阵的满秩分解
如果对矩阵只施行行初等变换(这相当于解线性方程 组),那么可以得到矩阵的Hermite标准型,它在计算上有 广泛的用途。 定义 一个m × n 矩阵,如果它满足下面的条件,则称它 为Hermite梯形矩阵。 (1)它的首r行是非零行,且每一个非零行的第一个非零 元是1; (2)设第i行的第一个非零元出现在第ni 列中,则有
n1 n2 nr ( n);
(3)在第ni 列中除第i 行处的元为1外,其余的元均为零。
显然,该矩阵的秩为r,且Hermite梯形矩阵中必包含一 个r 阶单位矩阵。例如,矩阵
0 0 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 1 i 0 i 0 3 1 1 i 0 0
它是Q的前r行组成的子矩阵,便得(4.3-3)式。
注:A的满秩分解不唯一。因为若D为任意一个r阶可逆 矩阵,则有
A FG FDD 1G ( FD)( D 1G ) F1G1 ,
其中 F1 FD, G1 D 1G 它也是A的一个满秩分解。 求矩阵A的满秩分解的一种方法如下。 由于rank A = r >0,所以它有r个线性无关的列向量,而 其余的n-r个列向量均可由这r个列向量线性表出。 不妨假设A的前r个列向量是线性无关的,并将A分块表示为
I r O B1 , O
B1 , O
这相当于H=P A被左乘置换矩阵Q1,即
I r PAQ1 O
如果对上述矩阵再作列初等变换,那么得到A的相抵 . 标准形
I r O O O
这就是说,任何一个秩为r的m × n矩阵A,都存在可逆 矩阵P和Q,使
定理 若矩阵A通过行初等变换可化为矩阵B,则A,B的 Hermite标准形是相同的。 证 设A的Hermite标准形是HA,则存在可逆矩阵P1使
P1 A H A , 又因 B P2 A , 故 P21 B A , 从而有 P1 P21 B H A . 令
P P1 P2 1 ,
因此,A的Hermite标准形和变换矩阵分别为
1 1 0 3 0 1 2 0 1 0 3 0 0 0 1 1 2 , 1 1 0 . 3 6 0 0 0 0 0 0 1 1 1
如果进一步把A的Hermite标准形H的第n1, n2,…, n r 列 依次调换到前r列的位置上,则有更简单的形式:
I r PAQ O O O
(4.3-2)
且通过对分块矩阵
A I n Im O
的前m行施行初等变换,而对前n列施行列初等变换,使 P AQ变为形如(4.3-2)式的矩阵,那么I m块记录下P, I n 块记录下Q。
例2
将矩阵A化为相抵标准形,并把变换矩阵记录下来,其中
A [ A1
mr m( n r )
A2 ] Biblioteka Baidu
那么存在r × (n- r)矩阵S,使A2=A1S,从而
A [ A1
A1S ] A1[ I r
S].
令 F A1 , G [ I r S ] ,显然F,G是满秩矩阵,且A=FG是
A的一个满秩分解。
为了找出A的哪r个列向量是线性无关的,以及其余的
0 1 1 1 1 0 1
0 0 1 1 1 0 0 2 0 0 1 2 1 1 1
s
1 0 0 1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 0 1
1 1 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0 2 0 1 2 1 1 . 1 0 1 0 1
便是一个Hermite梯形矩阵。 任何一个m × n 矩阵A都可以通过施行初等变换化为 Hermite梯形矩阵,称为A的Hermite标准形。亦即存在可 逆矩阵P,使P A为Hermite标准
形,且P是一系列初等矩阵的乘积。事实上,若对分块矩阵
A
I 施行行初等变换化成如下形式:
p A I PA P H
0 10 0 0
6 14 1 25 6 26 7 26 6 13 29 0
0 0 1 0
1 0 0 0
0 0 1 0
0 0 7 1 5 13 0 10 29 0 0 0
1 0 0 0
n-r个列向量如何由这r个列向量线性表出,由前面的讨
论可知,只要将A施行行初等变换化为Hermite标准形即可。
例6
求矩阵A的满秩分解,其中
1 0 1 5 6 0 0 2 0 0 0 14 . A 2 1 2 4 0 1 2 1 2 2 10 25
对于列满秩或行满秩的矩阵,有一些特殊的性质。 如果矩阵F C nmr 是列满秩的,则r阶方阵FHF是可逆的。 事实上,对于任意的 x C ,有
r
x H F H Fx Fx , Fx 0 ,
且若
Fx , Fx 0 ,则有F
x
= 0。又因F是列满秩的,故F的列
向量是线性无关的,所以有x = 0。因此,FHF是正定Hermite 矩阵,它是可逆的,即(FHF)-1是存在的。 类似地,若矩阵 G C rn 是行满秩的,则r阶方阵GGH 是正定Hermite矩阵,(GGH)-1是存在的。 于是,我们有