第三章矩阵对角化、若当标准型
矩阵的标准形

矩阵的标准形矩阵的标准形是线性代数中一个非常重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点。
在本文中,我们将深入探讨矩阵的标准形及其相关概念,帮助读者更好地理解和运用这一概念。
首先,我们来介绍一下矩阵的标准形。
矩阵的标准形是指通过一系列相似变换,将一个矩阵转化为特定形式的过程。
这个特定形式可以更好地展现矩阵的结构和性质,帮助我们更好地理解和分析矩阵。
在实际应用中,矩阵的标准形可以帮助我们简化计算、解决线性方程组、分析线性变换等问题。
接下来,我们将介绍几种常见的矩阵标准形,它们分别是,对角形、上三角形、若当形。
对角形是指可以通过相似变换将矩阵化为对角矩阵的形式;上三角形是指可以通过相似变换将矩阵化为上三角矩阵的形式;若当形是指可以通过相似变换将矩阵化为若当标准形的形式。
这些标准形在不同的情况下具有不同的作用,我们需要根据具体的问题和需求选择合适的标准形进行分析和运用。
在实际操作中,我们可以通过一系列的相似变换,将一个矩阵逐步转化为标准形。
这个过程通常涉及到矩阵的相似对角化、特征值分解等操作,需要我们熟练掌握线性代数的相关知识和技巧。
通过将矩阵转化为标准形,我们可以更好地理解和分析矩阵的性质,为后续的计算和分析奠定基础。
除了上述提到的几种常见的标准形外,还有一些特殊的标准形,如Jordan标准形、Frobenius标准形等。
这些标准形在特定的情况下具有重要的作用,我们需要根据具体的问题和需求选择合适的标准形进行运用。
总之,矩阵的标准形是线性代数中一个非常重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点。
在实际应用中,我们需要根据具体的问题和需求选择合适的标准形进行分析和运用,从而更好地解决实际问题。
希望本文对读者能有所帮助,谢谢阅读!。
对角矩阵 约当标准型

对角矩阵约当标准型介绍对角矩阵约当标准型是线性代数中一个重要的概念。
在本文中,我们将详细讨论对角矩阵以及约当标准型的定义、性质和应用。
对角矩阵对角矩阵是指所有非对角元素为零的方阵。
具体地说,如果一个n阶方阵A的第i行第j列元素满足i≠j时A[i, j]=0,则A为对角矩阵。
对角矩阵可以用一个简洁的方式表示,即将对角元素列出来形成一个向量。
例如一个3阶对角矩阵可以表示为[a, b, c],其中a、b、c是对角线上的元素。
对角矩阵具有许多特殊的性质,其中一些是: 1. 对角矩阵的特征值即为其对角线上的元素。
2. 对角矩阵的行列式等于对角线上元素的乘积。
3. 对角矩阵的乘法仍为对角矩阵,乘法结果的对角线元素等于相应位置的乘积。
对角矩阵的应用十分广泛。
在数值分析中,对角矩阵的乘法和求逆运算非常高效。
在图论中,对角矩阵可以用来表示图的邻接矩阵,便于处理与图相关的问题。
对角矩阵还在信号处理、物理学和工程学等领域中有重要应用。
约当标准型约当标准型是一个与给定矩阵相似的矩阵,具有特殊的形式。
设A是一个n阶方阵,存在一个可逆矩阵P,使得[P^{-1}AP = J],其中J是约当形矩阵。
约当形矩阵是一个分块对角矩阵,每个对角块由一个特征值和一些1构成。
例如,对于一个3阶矩阵,其对应的约当形矩阵可能具有以下形式: [] 其中[_1, _2, _3]为矩阵的特征值。
约当标准型是一种重要的矩阵形式,因为它使得研究矩阵的性质和求解线性系统变得更加简单。
对于一个给定的矩阵,通过求取其约当标准型,我们可以得到关于特征值和特征向量的重要信息。
约当标准型的计算计算一个矩阵的约当标准型是一个复杂且困难的过程。
幸运的是,存在许多有效的算法可以用来计算约当标准型。
其中一种常见的方法是使用Jordan分解。
Jordan 分解将矩阵分解为一个对角矩阵和一个Jordan块(由特征值和1构成的矩阵块)之和。
通过计算特征向量和特征矩阵,我们可以得到矩阵的Jordan标准型。
《矩阵论》教学大纲

《矩阵论》教学大纲-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)《矩阵论》课程教学大纲一、课程性质与目标(-)课程性质《矩阵论》是数学专业的选修课,是学习经典数学的基础,乂是一门最具有实用价值的数学理论。
它不仅是数学的一个重要的分支,而且业已成为现代各科技领域处理大量有限维空间形式与数量关系的强有力的工具。
(二)课程目标通过本课程的学习,使学生掌握矩阵论的基本概念,基本理论和基本运算,全面了解若干特殊矩阵的标准形及其基本性质,了解近代矩阵论中十分活跃的若干分支,为今后在应用数学,计算数学专业的进一步学习和研究打下扎实的基础。
二、课程内容与教学(-)课程内容1、课程内容选编的基本原则把握理论、技能相结合的基本原则。
2、课程基本内容本课程主要介绍了线性空间、线性映射、酉空间、欧氏空间、若当标准型、矩阵的分解、矩阵的分析.矩阵函数和广义逆矩阵等基本内容。
(二)课程教学通过本课程中基本概念和基本定理的阐述和论证,培养高年级本科生的抽象思维与逻辑推理能力,提高高年级本科生的数学素养。
三、课程实施与评价(-)学时、学分本课程总学时为54学时。
学生修完本课程全部内容,成绩合格,可获3学分。
(二)教学基本条件1、教师教师应具有良好的师徳和较高的专业素质与教学水平,一般应具备讲师以上职称或本专业硕士以上学位。
2、教学设备配置与教学内容相关的图书、期刊、音像资料等。
(三)课程评价1、对学生能力的评价逻辑推理能力,包括逻辑思维的合理性和严密性。
2、采取教师评价为主的评价方法。
3、课程学习成绩由期末考试成绩(70%)和平时成绩(30%)构成。
课程结束时评出成绩,成绩评定可分为优、良、中、及格和不及格五个等级,也可采用白分制。
四、课程基本要求第一章线性空间和线性变换基本内容:线性空间线性变换基本要求:(1)理解线性空间有关内容。
(2)掌握线性变换及其矩阵表示。
第二章内积空间基本内容:欧氏空间、酉空间、正交基、正交变换基本要求:理解内积空间的有关性质掌握正交投影了解酉变换第三章矩阵的对角化、若当标准型基本内容:矩阵对角化、埃尔米特二次型、若当标准型基本要求:掌握矩阵对角化了解埃尔米特二次型理解若当标准型第四章矩阵的分解基本内容:矩阵的分解、矩阵的谱分解矩阵奇异值分解基本要求:(1)掌握矩阵的三角分解与满秩分解。
矩阵的对角化与Jordan标准形

第三讲矩阵的对角化与Jordan标准形对任何线性空间,给定基后,我们对元素进行线性变换或线性运算时,只需用元素的坐标向量以及线性变换的矩阵即可,因此,在后面的内容中着重研究矩阵和向量。
对角矩阵的形式比较简单,处理起来较方便,比如求解矩阵方程=时,将矩阵A对角化后很容易得到方程的解。
对角化的过程实Ax b际上是一个去耦的过程。
以前我们学习过相似变化对角化。
那么,一个方阵是否总可以通过相似变化将其对角化呢?或者对角化需要什么样的条件呢?如果不能对角化,我们还可以做哪些处理使问题变得简单呢?一、特征值与特征向量1. 定义:对m阶方阵A,若存在数λ,及非零向量(列向量)x,使=λ,则称λ为A的特征值,x为A的属于特征值λ的得Ax x特征向量。
∙特征向量不唯一∙特征向量非零∙(I A)x 0λ-=有非零解,则det(I A)0λ-=,称det(I A)λ-为A 的多项式。
[例1]122A 212221⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,求其特征值和特征向量。
[解] 122det(I A)2120221λ---λ-=-λ--=--λ-2(1)(5)0λ+λ-= 121λ=λ=- 35λ=属于特征值1λ=-的特征向量 (I A)x 0--=1232222220222ξ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥ξ=⎢⎥⎢⎥ξ⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦1230ξ+ξ+ξ=1122312ξ=ξ⎧⎪ξ=ξ⎨⎪ξ=-ξ-ξ⎩ 可取基础解系为 11x 01⎡⎤⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦ 20x 11⎡⎤⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦属于5λ=的特征向量 (5I A)x 0-=1234222420224--ξ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--ξ=⎢⎥⎢⎥--ξ⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 123ξ=ξ=ξ可取基础解系为 31x 11⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦2. 矩阵的迹与行列式nii i 1trA a ==∑ 所有对角元素之和n i i 1det A ==λ∏ ni i 1trA ==λ∑3. 两个定理(1) 设A 、B 分别为m n ⨯和n m ⨯阶矩阵,则 tr(AB)tr(BA)=(2)sylvster 定理:设A 、B 分别为m n ⨯和n m ⨯阶矩阵,则m n m n det(I AB)det(I BA)-λ-=λλ-即:AB 与BA 的特征值只差零特征值的个数,非零特征值相同。
矩阵对角化若当标准型样本

第三章矩阵对角化、若当原则型§3.1矩阵对角化线性变换在基下矩阵若为对角阵,则向量在基下表达将非常简朴,而线性变换在两个基下矩阵相似,故线性变换在基下矩阵为对角阵问题即为矩阵对角化问题。
一、特性值、特性向量性质定义1设A e C nxH,称A全体特性值为A谱。
下面定理1是显然。
定理1相似矩阵有相似特性多项式,从而有相似谱。
山于矩阵A不同特性值相应特性子空间和是直和,故有下面定理2。
定理2设A e C Hxn,则A不同特性值相应特性向量线性无关。
定义2设人为A特性值,称A特性多项式中入重根数“为人代数重复度,称特性子空间匕维数匕为人几何重复度。
山定义2即知A特性值人儿何重复度匕为A相应于特性值人线性无关特性向量个数。
定理3设AeC”",人为A特性值,缶为人儿何重复度,则a t =n-rank(4,” _ A)证明特性子空间={xlAv = A^-veC,},因此a{ = dim = dim N (入人一A)=M - dim R(入人一A) = ”_nrnk(&/” - A)1 2 3例1求人=3 2 3谱,及相异特性值代数重复度和儿何重复度。
0 0-12-2 -3=(2 + 1)2(2-4)因此A谱为人=-1,-1, Z, =4 ,人,易代数重复度分别为叫=2,m2 = 1 oA 儿何重复度a x =3-rank(21/-A)_-2 -2 -3_=3 - rank -3 —3 -3 = 10 0 0入儿何重复度<z2 =3-rank(Z,Z-A)'3 -2 -3_=3 - rank 一3 2 -3=10 0 5定理4设Aw C",入为A特性值,心为&代数重复度,乞为人儿何重复度, 则% <m i o证明山于乞为人儿何重复度,因此A相应于&有乞个线性无关特性向量习,匂,…,%是特性子空间比基,将久6,…,%扩充为C"基设P =[毕2 •••%%+】•••£”],则AP = A[£x£V-£a£a^C-S n]=[举]举2…入甩A屯科,…]人:*•=国勺田…£]•!•其中△ eC o,^)x(n^),因此矩阵A与B相似,故特性多项式det(2/n—A) = det(A/n—B)= (2-^rdet(A/…_a-A)乂由于det(AZ n-A) = (2-^r-/W因此匕<nij o 二、矩阵对角化定义3设A s C lx,t,若A与对角阵相似,则称A可对角化,可对角化矩阵称为单纯矩阵。
矩阵论课后习题答案

第一章 线性空间与线性映射 习题一 (43-45)1、(1)对于V y x ∈∀,,x y x y x y x y y x y x y x y x +=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=+112211112211;(2)对于V z y x ∈∀,,,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=++))()(1111112221111112112211121112211z y z x y x z y x z y x y x z z y x y x z y x z z y x y x y x z y x ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=++))()(1111112221111111122211111221121z y z x y x z y x z y x z y x z y z y x z y x z y z y z y x x z y x ,即)()(z y x z y x ++=++。
(3)对于⎪⎪⎭⎫⎝⎛=00θ和V x ∈∀,显然x x x x x x x =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++=+21121000θ; (4)对于V x ∈∀,令⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=2211x x x y , 则θ=⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=+0021221211221121x x x x x x x x x x x y x ,即x y -=。
(5)对于R ∈∀μλ,和V x ∈∀,有x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x )()()]()[(21)()()2(21)()()]1()1([21)1(21)1(2121212212122212121221121212121μλμλμλμλμλμλμλμλμλμλμλλμμμλλμλμλμμμμλλλλμλ+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-+++=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-++⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=+(6)对于R ∈∀λ和V y x ∈∀,,有⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=+211112211112211))(1(21)()()(y x y x y x y x y x y x y x y x λλλλλλ, ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-++-++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-++-++=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-++⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=+211112211112212211122111122122121121212121))(1(21)()()1(21)1(21)()1(21)1(21)1(21)1(21y x y x y x y x y x y y x y x y x y x y x y y x x y x y y y x x x y x λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ,即y x y x λλλ+=+)(。
矩阵论3-3.方阵的若当标准型

2 1 0 1 0 0 λ +λ ≅ 3 2 3 2 ≅ 0 −λ − λ + λ −λ 0 −λ − λ + λ −λ 0 −λ4 − λ3 − λ −λ2 0 −λ4 − λ3 − λ −λ2
Department of Mathematics
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B ( λ ) = P ( λ ) A( λ )Q ( λ )
行列式因子的定 义: 矩阵, 设 A(λ )为一个 n 阶 λ 矩阵,对于任意的正整数 k 阶子式, A 1 ≤ k ≤ r A( λ ) 必有非零的 k 阶子式, (λ) 的全部 k 阶 行列式因子。 子式的首一最大公因子称为 A( λ ) 的k 阶行列式因子。 规定: 规定 D0 (λ) = 1 记为: 记为: D (λ) 显然, 显然,如果 rank ( A(λ )) = r ,则行列式因子一共有r 个 例1 求
λ ( λ + 1) A( λ ) =
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λ
2 ( λ + 1)
λ ( λ + 1) A( λ ) =
λ
2 ( λ + 1)
≅ ≅
λ ( λ + 1) λ λ ( λ + 1) 2 λ ( λ + 1) λ λ −λ ( λ + 2) 1
k
1− λ A(λ ) = λ 1 + λ 2
λ λ 的各阶行列式因子。 λ −λ 的各阶行列式因子。 λ 2 −λ 2
2
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高等代数若尔当标准型

高等代数若尔当标准型高等代数是数学中的一个重要分支,研究的是代数结构及其运算规律。
在高等代数中,若尔当标准型是一个非常重要的概念和工具。
本文将对若尔当标准型进行详细介绍,并探讨其在高等代数中的应用。
若尔当标准型是矩阵理论中的一个重要概念。
它是指一个矩阵可以通过相似变换转化为一个由若干个若尔当块组成的对角矩阵。
若尔当块是一个由特征值构成的对角矩阵,其中每个特征值所对应的特征向量构成一个块。
若尔当块的形式可以简单描述为一个主对角线上全为特征值,上方为1的矩阵。
若尔当标准型的形式化定义可以表述为:一个n阶矩阵A可以通过相似变换转化为若尔当标准型的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量。
若尔当标准型的应用非常广泛。
首先,在矩阵理论中,若尔当标准型可以用来简化矩阵的运算。
因为若尔当标准型是对角矩阵的一种特殊形式,对角矩阵的运算非常方便。
其次,在线性代数中,若尔当标准型可以用来求解线性方程组。
通过将线性方程组转化为矩阵形式,然后将矩阵转化为若尔当标准型,可以方便地求解线性方程组的解。
此外,在微分方程中,若尔当标准型可以用来求解某些特殊形式的微分方程,从而简化求解过程。
若尔当标准型的求解方法有多种。
一般来说,求解若尔当标准型需要先求解特征值和特征向量。
特征值可以通过求解矩阵的特征方程得到,特征向量可以通过将特征值代入矩阵的特征向量方程组得到。
然后,根据特征值和特征向量的性质,可以确定若尔当块的个数和大小,从而得到若尔当标准型。
若尔当标准型的计算过程可能相对复杂,但是对于某些特殊情况,可以通过一些技巧和性质来简化计算。
例如,对于可对角化的矩阵,其若尔当标准型就是对角矩阵本身。
对于具有重复特征根的矩阵,可以通过求解广义特征向量来确定若尔当块的个数和大小。
此外,若尔当标准型与线性变换和矩阵的相似性密切相关,因此在实际问题中,可以通过相似变换将一个复杂的矩阵转化为若尔当标准型,从而更方便地进行分析与求解。
总结来说,若尔当标准型是高等代数中的一个重要概念,它可以将一个矩阵转化为由若干个若尔当块组成的对角矩阵。
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第三章 矩阵的对角化、若当标准型§3.1 矩阵对角化线性变换在基下的矩阵若为对角阵,则向量在基下的表示将非常简单,而线性变换在两个基下的矩阵相似,故线性变换在基下矩阵为对角阵问题即为矩阵对角化问题。
一、特征值、特征向量性质定义1 设n n A ⨯∈C ,称A 的全体特征值为A 的谱。
下面定理1是显然的。
定理1 相似矩阵有相同的特征多项式,从而有相同的谱。
由于矩阵A 的不同特征值对应的特征子空间的和是直和,故有下面定理2。
定理2 设n n A ⨯∈C ,则A 的不同特征值对应的特征向量线性无关。
定义2设n n A ⨯∈C ,i λ为A 的特征值,称A 的特征多项式中i λ的重根数i m 为i λ的代数重复度,称特征子空间i V λ的维数i α为i λ的几何重复度。
由定义2即知A 的特征值i λ的几何重复度i α为A 对应于特征值i λ的线性无关特征向量的个数。
定理3 设n n A ⨯∈C ,i λ为A 的特征值,i α为i λ的几何重复度,则rank()i i n n I A αλ=--证明 特征子空间{|,}i n i V x Ax x x λλ==∈C ,所以dim dim ()ii i n V N I A λαλ==-dim ()i n n R I A λ=--rank()i n n I A λ=--例1 求123323001A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦的谱,及相异特征值的代数重复度和几何重复度。
解 123det()32301I A λλλλ----=---+ 2(1)(4)λλ=+-所以A 的谱为11,1λ=--,24λ=,12,λλ的代数重复度分别为122,1m m ==。
1λ的几何重复度113rank()I A αλ=--2233rank 3331000---⎡⎤⎢⎥=----=⎢⎥⎢⎥⎣⎦2λ的几何重复度223rank()I A αλ=--3233rank 3231005--⎡⎤⎢⎥=---=⎢⎥⎢⎥⎣⎦定理4 设n n A ⨯∈C ,i λ为A 的特征值,i m 为i λ的代数重复度,i α为i λ的几何重复度,则i i m α≤。
证明 因为i α为i λ的几何重复度,所以A 对应于i λ有i α个线性无关的特征向量12,,,i αεεε是特征子空间i V λ的基,将12,,,i αεεε扩充为n C 的基121,,,,,iin ααεεεεε+设121[]iin P ααεεεεε+=,则121[]iin AP A ααεεεεε+=121[,]iii i i n AA ααλελελεεε+=121*[]iiiin iOααλλεεεεελ+⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥∆⎣⎦PB =其中()()i i n n αα-⨯-∆∈C ,*i iiB Oλλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥∆⎣⎦。
所以矩阵A 与B 相似,故特征多项式det()det()n n I A I B λλ-=-()det()i i i n I ααλλλ-=--∆又因为det()()()i m n i I A f λλλλ-=-所以i i m α≤。
二、矩阵的对角化定义3 设n n A ⨯∈C ,若A 与对角阵相似,则称A 可对角化,可对角化的矩阵称为单纯矩阵。
定理5 设n n A ⨯∈C ,则A 为单纯矩阵的充分必要条件是A 的任一特征值的代数重复度等于几何重复度。
证明 设12,,,σλλλ为A 的全部相异特征值,i m 为i λ的代数重复度,i α为i λ的几何重复度,1,2,,i σ=。
充分性 因为1i i m n σ==∑,i i m α=,所以A 有n 个线性无关的特征向量12111222121212,,,,,,,,,,,,p p p p p p p p p σσσσααα 其中12,,,ii iip p p α为i λ对应的特征向量,1,2,,i σ=。
设12111222121212[,,,,,,,,,,,,]P p p p p p p p p p σσσσααα= 则1122diag[,,,,,,,,,]AP P σσλλλλλλ=故11122diag[,,,,,,,,,]A P P σσλλλλλλ-=必要性 设A 与12diag[,,,]n μμμ相似,则12,,,n μμμ是A 的特征值,不妨设1211122diag[,,,,,,,,,]m m m A P P σσσλλλλλλ-=则A 关于特征值i λ至少有i m 个线性无关的特征向量,即i i m α≥,又由定理4:i i m α≤,故得i i m α=,1,2,,i σ=。
由定理5的证明显然有下面的结论。
推论1 设n n A ⨯∈C ,则A 为单纯矩阵的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量。
推论2 设n n A ⨯∈C ,若A 有n 个不同的特征值,则A 为单纯矩阵。
三、正规阵及其对角化定义4 设()n n n n A ⨯⨯∈C R ,如果H H A A AA =,则称A 为复(实)正规阵。
显然埃尔米特矩阵(对称阵)、反埃尔米特矩阵(反对称阵)和酉矩阵(正交阵)都是复(实)正规阵。
定义5 设,()n n n n A B ⨯⨯∈C R ,若()n n n n U ⨯⨯∃∈U E ,使得H A UBU =(T A UBU =)则称,A B 酉(正交)相似。
引理1(司楚尔(Schur )引理) 设n n A ⨯∈C ,则n n U ⨯∃∈U ,使得H A URU =,其中R 是上三角阵,且R 的对角线为A 的特征值。
证明 用归纳法 当1n =时,命题显然。
假设n m =时命题成立,要证1n m =+时命题也成立。
设(1)(1)m m A +⨯+∈C ,1λ为A 的特征值,1u 为其对应的特征向量,且1||||1u =。
将1u 扩充为1m +C 的标准正交基121,,,m u u u +记1121[]m U u u u +=,则[]H 1H H 211121H 1m m u uU AU Au Au Au u ++⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦11B OA λ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦因为1m m A ⨯∈C ,故由假设1m m V ⨯∃∈U ,使得H1111A V RV =,其中1R为上三角阵。
所以1H 11H 111B U AU O V RV λ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦11H 11111O BV O O V OR O V λ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦所以11H1111111H O BV O A U U O V OR O V λ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦记111O U U O V ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,111BV R O R λ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,则 (1)(1)m m U +⨯+∈U ,且H A URU =其中R 为上三角阵。
因为A 与R 酉相似,故A 与R 有相同的特征值,所以R 的对角线元素为A 的特征值。
推论3 设n n A ⨯∈C ,则n n U ⨯∃∈U ,使得H A URU =,其中R 是 下三角阵,且R 的对角线为A 的特征值。
定理 6 设n n A ⨯∈C ,则A 为正规阵的充分必要条件是n n U ⨯∃∈U ,使得H A U U =Λ,其中12diag[,,,]n λλλΛ=,12,,,n λλλ是A 的特征值。
证明 必要性 由司楚尔引理n n U ⨯∃∈U ,使得H A URU =,111212220n n nn r r r r r R r ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦且R 的对角线为A 的特征值12,,,n λλλ。
因为H H H H HA AU R U U R U U R R U== H H H H H H A A UR U URU UR RU ==所以H H RR R R =, 即1112111222122212000000n n nn nn nn r r r r r r r r r r r r ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 111112112222221200000n n nnnn nn r r r r r r r r r r r r ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦比较此式两端即得12diag[,,,]n R λλλ=Λ=。
充分性 H A U U =Λ,故H H A A AA =。
推论4 正规阵是单纯矩阵。
推论5 正规阵的属于不同特征值的特征子空间正交。
证明 由定理6知A 酉相似对角阵,故A 的不同特征值的特征子空间基底正交,故得证。
推论 6 设A 为正规阵,其特征值为12,,,n λλλ,则H A 的特征值为12,,,n λλλ。
证明 因为A 为正规阵,所以n n U ⨯∃∈U ,使得12diag[,,,]H n A U U λλλ=所以12diag[,,,]H H n A U U λλλ=即H A 的特征值为12,,,n λλλ。
推论7 设A 为正规阵,则A 为Hermite 矩阵的充分必要条件是A 的特征值都是实数。
证明 由推论6,若H A A =,则A 的特征值为实数。
反之若A 的特征值为实数,则H A A =。
推论8 设A 为正规阵,则A 为酉矩阵的充分必要条件是A 的特征值|()|1A λ=。
证明 因为A 为正规阵,所以n n U ⨯∃∈U ,使得12diag[,,,]H n A U U λλλ=若H AA I =,则1i i λλ=,即||1i λ=,1,2,,i n =。
反之,若||1i λ=,1,2,,i n =,则H AA I =。
n 阶正规阵A 酉相似于对角阵,求酉矩阵n n U ⨯∈U ,使得12diag[,,,]H n U AU λλλ=的方法与线性代数中实对称阵对角化方法相似,介绍如下。
(1) 求出A 的相异特征值12,,,σλλλ(2) 对A 的每个相异特征值i λ求出其对应的特征子空间的基底12,,,ii iip p p α(即方程()0i I A x λ-=的基础解系),1,2,,i σ=。
(3) 将12,,,ii ii p p p α化为i λ对应的特征子空间标准正交基12,,,ii i iαεεε(用施密特正交化,然后单位化),1,2,,i σ=(4) 取12111222121212[]U σσσσαααεεεεεεεεε=,则1122diag[,,,,,,,,,]H U AU σσλλλλλλ=§3.2 埃尔米特二次型埃尔米特矩阵是实对称阵的推广,而一个实对称阵对应着一个实二次型,相应的我们讨论复(埃尔米特)二次型,这在力学及其它一些工程中有重要的应用。
一、埃尔米特矩阵定理1 设H n n A A ⨯=∈C ,则(1)A 酉相似于对角线上都是A 的特征值的对角阵,且A 的特征值都是实数。