一个算子迹不等式

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纳维-斯托克斯方程

纳维-斯托克斯方程

纳维-斯托克斯方程纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes equations),以克劳德-路易·纳维(Claude-Louis Navier)和乔治·加布里埃尔·斯托克斯命名,是一组描述像液体和空气这样的流体物质的方程。

这些方程建立了流体的粒子动量的改变率(加速度)和作用在液体内部的压力的变化和耗散粘滞力(类似于摩擦力)以及引力之间的关系。

这些粘滞力产生于分子的相互作用,能告诉我们液体有多粘。

这样,纳维-斯托克斯方程描述作用于液体任意给定区域的力的动态平衡。

他们是最有用的一组方程之一,因为它们描述了大量对学术和经济有用的现象的物理过程。

它们可以用于模拟天气,洋流,管道中的水流,星系中恒星的运动,翼型周围的气流。

它们也可以用于飞行器和车辆的设计,血液循环的研究,电站的设计,污染效应的分析,等等。

纳维-斯托克斯方程依赖微分方程来描述流体的运动。

这些方程,和代数方程不同,不寻求建立所研究的变量(譬如速度和压力)的关系,而是建立这些量的变化率或通量之间的关系。

用数学术语来讲,这些变化率对应于变量的导数。

这样,最简单情况的0粘滞度的理想流体的纳维-斯托克斯方程表明加速度(速度的导数,或者说变化率)是和内部压力的导数成正比的。

这表示对于给定的物理问题的纳维-斯托克斯方程的解必须用微积分的帮助才能取得。

实用上,只有最简单的情况才能用这种方法解答,而它们的确切答案是已知的。

这些情况通常涉及稳定态(流场不随时间变化)的非湍流,其中流体的粘滞系数很大或者其速度很小(小的雷诺数)。

对于更复杂的情形,例如厄尔尼诺这样的全球性气象系统或机翼的升力,纳维-斯托克斯方程的解必须借助计算机。

这本身是一个科学领域,称为计算流体力学。

虽然湍流是日常经验中就可以遇到的,但这类问题极难求解。

一个$1,000,000的大奖由克雷数学学院于2000年5月设立,奖给对于能够帮助理解这一现象的数学理论作出实质性进展的任何人。

关于矩阵迹的不等式

关于矩阵迹的不等式

关于矩阵迹的不等式
矩阵迹,是数学中用来衡量矩阵行列式的强度大小和程度性质的数字,在生活
中也被认为是重要的运算工具,它可以应用于折扣计算、分布和拆分等方面。

由于矩阵迹的不等式,数学家们可以得出了有关矩阵的各种准确的结果。

矩阵迹的不等式是数学家们一种用于求解矩阵中数值的重要策略,它可以表述
为“矩阵迹下三角形空间内的点的总和不小于矩阵迹本身”,即:若矩阵A有n行,则Tr(A)≥a*(1+a*+a^2+…+a^(n-1)),其中a是矩阵每个单元值的
绝对值。

即矩阵迹大于三角形空间内点的总和,矩阵A不是正可积的,若矩阵A是正可积的,则Tr(A)= a*(1+a*+a^2+…+a^(n-1))。

矩阵迹的不等式的重要性,在于它可以确定矩阵的分层次性,以及矩阵针对不
同特征的特异性,从而有效地应用于折扣计算,分布和拆分等矩阵相关操作中。

此外,在许多研究工作中,数学家也需要采用矩阵迹的不等式,以求解和证明特定问题的推断性结果。

矩阵的系统性分析必须从矩阵的结构和特性来入手,不等式是这一过程中不可
或缺的部分。

矩阵迹的不等式为矩阵的结构和特性的系统分析提供了强有力的数学依据,是数学界一个重要的发现,也是矩阵系统性分析的基本框架。

一类矩阵迹的不等式

一类矩阵迹的不等式

一类矩阵迹的不等式周其生;金乐乐【摘要】In this paper, inequality on trace of a class of matrix are provided, by using Young inequality and Lieb-Thirring inequality, and the result of some of the literature is generalized.%本文利用Young不等式和Lieb-Thirring不等式,给出一类矩阵迹的新的不等式,且推广了一些文献的结果。

【期刊名称】《安庆师范学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P1-4,56)【关键词】矩阵;迹;不等式【作者】周其生;金乐乐【作者单位】安庆师范学院数学与计算科学学院,安徽安庆246133;安庆师范学院数学与计算科学学院,安徽安庆246133【正文语种】中文【中图分类】O178;O151.21矩阵的迹是矩阵的一个重要数值特征,由于矩阵迹的运算在数值计算、逼近论以及统计估计、随机控制、滤波和经济计量学等理论中应用广泛,因此,对于它的讨论引起众多数学工作者的重视。

由于矩阵的乘法无实数乘法所具有的交换性,这使得许多关于实数的不等式不能直接推广到矩阵论中,一些看似平常的代数不等式,推广为按Löwner偏序的矩阵不等式一般可能不成立。

由于矩阵迹运算克服了矩阵乘法交换性的困难,又使得实数不等式的推广成为可能,鉴于矩阵乘积的迹一般不等于矩阵迹的乘积,故而又成为推广的障碍,因此,研究矩阵不等式不仅具有应用价值,而且也极具挑战性。

本文将利用矩阵迹的Young不等式和Lieb-Thirring 不等式,以及关于迹的性质,将一些熟知的实数不等式推广到矩阵论中,得到关于矩阵迹的不等式。

杨晋和稽国平、汤正谊等人分别在文[1]和[2]中给出如下一些实数不等式。

1.Jacobsthal不等式设x≥0,y≥0,对任意正整数n,有xn+(n-1)yn≥nxyn-1;当y>0时,上式可变形为。

矩阵迹的几个不等式

矩阵迹的几个不等式

矩阵迹的几个不等式矩阵迹是矩阵理论中的一个重要概念,它是矩阵的一种量度,可以用来衡量矩阵的大小。

矩阵迹的不等式是矩阵理论中的一个重要概念,它可以用来衡量矩阵的大小,以及矩阵之间的关系。

首先,我们来看一下矩阵迹的定义。

矩阵迹是矩阵的一种量度,它是矩阵的对角元素之和。

换句话说,矩阵迹就是矩阵的对角元素的总和。

例如,对于一个3×3的矩阵A,它的矩阵迹就是A的对角元素a11+a22+a33的和。

矩阵迹的不等式是矩阵理论中的一个重要概念,它可以用来衡量矩阵的大小,以及矩阵之间的关系。

矩阵迹的不等式有很多,其中最重要的是Hadamard不等式,它表明矩阵的迹不能大于矩阵的乘积。

Hadamard不等式可以表示为:|A| ≤ |A|1|A|2|A|3|…|A|n其中,|A|表示矩阵A的迹,|A|1、|A|2、|A|3…|A|n表示矩阵A的各个分量的迹。

此外,还有一些其他的矩阵迹不等式,比如Gershgorin不等式,它表明矩阵的迹不能小于矩阵的最小特征值。

Gershgorin不等式可以表示为:|A| ≥ λmin其中,|A|表示矩阵A的迹,λmin表示矩阵A的最小特征值。

另外,还有一些其他的矩阵迹不等式,比如Frobenius不等式,它表明矩阵的迹不能小于矩阵的Frobenius范数。

Frobenius不等式可以表示为:|A| ≥ ||A||F其中,|A|表示矩阵A的迹,||A||F表示矩阵A的Frobenius范数。

总之,矩阵迹的不等式是矩阵理论中的一个重要概念,它可以用来衡量矩阵的大小,以及矩阵之间的关系。

Hadamard不等式、Gershgorin不等式和Frobenius不等式是矩阵迹不等式中最重要的三个不等式,它们可以用来衡量矩阵的大小,以及矩阵之间的关系。

hadamard不等式的几何解释

hadamard不等式的几何解释

hadamard不等式的几何解释Hadamard不等式是数学中的一个重要不等式,它在几何上有着丰富的解释。

以下是关于Hadamard不等式的几何解释的一些内容:1. 向量的长度:Hadamard不等式可以用来证明向量的长度。

对于一个向量的模长为1的向量(单位向量),其内积的绝对值不会超过1。

这可以被解释为单位向量在任意两个方向之间的夹角不会大于180度。

换句话说,Hadamard不等式说明了单位向量在空间中的分布会更加均匀。

2. 几何中心:Hadamard不等式与几何中心有着密切关系。

几何中心是指在给定一组点的情况下,存在一个点使得到该点的距离之和最小。

Hadamard不等式可以用来证明在欧几里德空间中,几何中心存在且唯一。

这意味着Hadamard不等式在几何中心的问题上起到了关键作用。

3. 凸集:Hadamard不等式可以用来证明凸集的性质。

凸集是指包含其任意两点之间的线段的集合。

Hadamard不等式可用于证明一个凸集中的任意两个向量的内积的绝对值不超过这两个向量的模长之积。

这个结果可以被解释为凸集中的向量趋向于平行分布,而不会过于聚集在一起。

4. 极大化最小角度:Hadamard不等式可以应用于极大化最小角度的问题。

给定一组向量,Hadamard不等式可以用来证明最小角度的正弦值不会超过向量模长的最小值。

这意味着通过使向量的模长最小化,可以使最小角度的正弦值最大化。

Hadamard不等式在几何中有着广泛的应用和解释。

它涉及到向量的长度、几何中心、凸集以及极大化最小角度等问题。

这些几何解释帮助我们更好地理解和应用Hadamard不等式。

矩阵迹不等式

矩阵迹不等式

矩阵迹不等式是数学中的一个重要概念,它依据矩阵的定义来研究矩阵的属性和性质。

矩阵迹不等式是一种描述矩阵特征的公式,是比较矩阵当中不同项之间迹(也就是对角线上所有元素之和)是否大于、小于或等于某个其他表达式的一种不等式。

矩阵迹不等式主要用于建模和计算时,它可以用来在机器学习和数据分析中研究特征、建立模型和发现规律,也用于在数值分析中优化计算。

矩阵迹不等式的一般形式为:
迹(A)>= |A1|+ |A2|+...+ |An|
其中A1、A2……An表示矩阵A的迹(对角线上所有元素之和)。

由于迹的性质,矩阵迹不等式的右侧的表达式的值都可以从矩阵的元素值计算出来,因此它可以用于计算矩阵A的特征和结构。

矩阵迹不等式的应用很广泛,主要用于解决一些定性问题,如判断矩阵的半正定性、无穷正定性和行列式等问题,矩阵迹不等式也可以应用于矩阵投影、数据统计分析等建模和计算中。

矩阵迹不等式可以用来建立多元变量分析时的参数估计模型,它也可以应用于建立回归模型和凸优化中,用来构建多重非线性约束,实现最大化和最小化目标。

总之,矩阵迹不等式是一种重要的数学工具,它能够帮助我们理解矩阵的特性,也能够应用于一些具有实际意义的领域,实现快速有效的数值分析。

闵可夫斯基不等式holder

闵可夫斯基不等式holder

闵可夫斯基不等式holder闵可夫斯基不等式(Minkowski inequality)是数学中的一个重要不等式,它以俄罗斯数学家闵可夫斯基(Hermann Minkowski)的名字命名。

该不等式是关于向量范数的一个基本性质,具有广泛的应用领域。

闵可夫斯基不等式是基于闵可夫斯基和距离的概念而建立的。

在欧几里得空间中,闵可夫斯基和距离定义为两个向量的p次方和的p 次方根。

对于任意的向量x和y,以及一个正实数p,闵可夫斯基和距离表示为:||x + y||_p <= ||x||_p + ||y||_p其中||x||_p表示向量x的p次方和的p次方根。

闵可夫斯基不等式表示两个向量的和的p次方和的p次方根不大于两个向量各自p 次方和的p次方根之和。

闵可夫斯基不等式的证明可以通过利用闵可夫斯基和距离的三角不等式性质来完成。

首先,我们考虑两个向量x和y的p次方和的p 次方根,记为||x + y||_p。

根据三角不等式,我们有:||x + y||_p <= ||x||_p + ||y||_p这是因为闵可夫斯基和距离满足三角不等式性质。

因此,闵可夫斯基不等式得证。

闵可夫斯基不等式在数学和工程领域有广泛的应用。

在实际问题中,我们经常需要评估向量的大小或距离。

闵可夫斯基不等式提供了一种有效的方法来比较向量的大小或距离。

例如,在信号处理中,我们可以利用闵可夫斯基不等式来评估信号的功率。

在图像处理中,闵可夫斯基不等式可以用来比较两幅图像的相似性。

闵可夫斯基不等式还有一些重要的推论。

例如,当p取值为1或2时,闵可夫斯基不等式分别退化为曼哈顿距离和欧几里得距离的性质。

曼哈顿距离和欧几里得距离在几何学和优化问题中有着广泛的应用。

总结来说,闵可夫斯基不等式是数学中的一个重要不等式,它提供了比较向量大小或距离的有效方法。

闵可夫斯基不等式以闵可夫斯基的名字命名,是基于闵可夫斯基和距离的概念而建立的。

该不等式在数学和工程领域有广泛的应用,能够解决实际问题中的向量大小和距离评估。

一类矩阵迹的不等式

一类矩阵迹的不等式

t ≤ r (
关 键
和r c㈣ ( ) ( ≤

词 :上三 角矩 阵 ;特 征值 ;矩 阵迹
中图分类号 :0 12 2 文献标识码 :A 文章 编号 :17 9 9 ( 0 8 1- 12- 3 5 . 1 6 3— 7 8 2 0 )O 0 2 0
I e u lt n ta e o l s f Marx n q a i o r c f a ca s o ti y
维普资讯
第 2 第 1期 7卷 20 0 8年 2月
河南 理 工 大 学 学 报 ( 自然 科 学 版 )
J U N LO E A O Y E H I NV R IY ( A U A CE C ) O R A FH N NP L T C N CU I E ST N T R LS I N E
引理 2
则 有
( t e 不等式 )设 I0 Hi r l d > ,b ≥0 ( k=1 ,… ,m) ,2 ,又 O> , > t 0 0,O+ 3 t /=1
收 稿 日期 :2 0 0 0 0 7— 5— 1
基 金 项 目 :河 南 省 自然 科 学 基金 资助 项 目 (6 156 0 ;河 南 省 教育 厅 自然 科 学 基金 资 助 项 目 (0 6 10 4 0 105 0 ) 20 10 0 ) 作者简介 :郑 玉敏 (9 3一) 16 ,女 ,河南浚县人 ,副教授 ,从事高等数学教学 和矩阵方面的研究.

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k k k k | (t r A) (t r B) - (t r A M ) (t r ( B M ) | ≤ k k k k k k | (tr A) - (t r A M ) | ・ | ( t r B ) | +| ( t r A M ) | ・ | (t r B) - (t r B M ) | = k- 1 k- 2 k ( t r A M ) + … + ( t r A ) ( t r A M ) k- 2 + ( t r A M ) k- 1 | ・ | trA - trAM | ・ | (tr A) + (tr A) | (t r B) | + k k- 1 k- 2 (trB M) + … + | (tr A M) | ・ | trB - trBM | ・ | (t r B) + (trB M )
( t r B ) ( t r B M ) k- 2 + ( t r B M ) k- 1 | ϖ 0 ( n ϖ 0) .
k k
( 1)
(nϖ ∞ ). 用归纳法证明 ‖( AB ) - ( A M B M ) ‖ 1 ϖ0 ) . 假设 当 k = 1 时 , ‖AB - A M B M ‖ A ‖・‖ B - BM ‖ A - AM ‖ B ‖ϖ 0 ( n ϖ ∞ 1 ≤ ‖ 1 + ‖ 1 ・‖
(nϖ ∞ ) . 由 | t r A - t r A M | ≤ ‖A - A M ‖ (nϖ ∞ ). 同理可得 ‖B - B M ‖ 1 ϖ0 1 , 则得 | t r A - t r A M | ϖ 0 ) . 于是 同理可得 | t r B - t r B M | ϖ0 ( n ϖ ∞
∞ ∞
证明 设 A =
i=1
λ iei ∑

i =1
ei , B =
i=1
μg ∑
i
i
gi . 令
i i

An =
λ iei ∑
ei , B n =
i =1
μg ∑
g i , M = span{ e1 … en , g1 …g n } .
记 PM 为 H 到 M 上的正交投影算子 , 且 A M = PM A P M , B M = PM B P M . 显然 , A M , B M 是 M 上的正迹类算 [4 ] 子 , 并且 ‖A M ‖ ≤ ‖A ‖, ‖B M ‖ ≤ ‖B ‖ . 由正迹类算子的特征值与奇异值一致且 ‖ ei ei ‖ 1 = 1 及引理 1 , 则 ‖A - A M ‖ A - An ‖ An - AM ‖ 1 ≤‖ 1 + ‖ 1 =
An operator trace inequality
L I Qi an
1 ,2
, L I U L ei

2
( 1. Dept . of Mat hematics and Physics ,Xi′ an Technological University ,Xi′ an 710032 ,China ; 2. College of Mat hematics and Informatio n Science ,Shaanxi No rmal U niversity ,Xi′ an 710062 ,China)
一个算子迹不等式
李 倩1 ,2 , 刘 磊2
( 1. 西安工业大学 数理系 , 陕西 西安 710032 ;2. 陕西师范大学 数学与信息科学学院 ,陕西 西安 710062)
摘要 : 利用泛函分析方法将半正定矩阵迹不等式 t r ( AB ) k ≤ ( t r A ) k ( t r B ) k , 其中 k 为任意自然 数 ,推广到 Hilbert 空间 ,并得到相应的正迹类算子不等式 . 关键词 : Hilbert 空间 ; 正迹类算子 ; 不等式 中图分类号 :O 177. 1 文献标识码 :A 文献 [ 1 ] 证明了半正定矩阵的迹有 t r ( AB ) k ≤( t r A ) k ( t r B ) k , 其中 k 为任意自然数 . 而矩阵可看作有限 维 Hilbert 空间的算子 , 则自然想到将此不等式推广到 Hilbert 空间上的迹类算子上 . 本文将利用泛函分析 的方法证明此不等式对于无限维 Hilbert 空间上的正迹类算子同样是成立的 . 用 B ( H) 表示无限维可分 Hilbert 空间 H 上有界线性算子全体 . 当 A 为 B ( H) 中紧算子时 , | A | = ( A 3 A ) 1/ 2 的特征值称为 A 的奇
编辑 、 校对 : 黄燕萍
© 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

第 19 卷第 4 期 2006 年 12 月
纺 织 高 校 基 础 科 学 学 报 BASIC SCIENCES JOURNAL OF TEXTIL E UNIVERSITIES
Vol. 19 ,No . 4 Dec. ,2006
3 研究简报 3 文章编号 :100628341 ( 2006) 0420403202

i =1
s ( A) ∑
i
称为 A 迹范数 , 当 A 只有有限个非零奇异值时 , 则 ϖ k 使得 s i ( A ) = 0 ( i > k) . 由文献 [ 2 ] 知 , 当 A 是
B 1 ( H) 中正算子时 , A =
i =1
λe ∑
i
i
ei , 这里λ |λ |λ i 为 A ( 包括重数) 的特征值且 | λ 1 | ≥ 2 | ≥…≥ n | ≥ …,

i = n+1

λ iei ∑

ei
1
+
i = n+1
λP ∑
i i
M
( ei
ei ) PM
1


i = n+1

i = n+1
λ i + ∑
i = n+1
λ i = 2 ∑
λ ϖ0 ( n ϖ ∞ ). ∑
收稿日期 :2006202227 通讯作者 : 李倩 (19822) ,女 ,山西省大同市人 ,西安工业大学助教 . E2mail :liqiansxsf dx @163. com
k
- t r ( A M B M ) | = | t r ( ( AB )
k k k
k
k
k - ( A MB M) ) | ≤
(nϖ ∞ ). ‖( AB ) k - ( A M B M ) k ‖ 1 ϖ0
( 2)
因此 , 由 ( 1) 和 ( 2) 式得 t r ( AB ) 参考文献 :
≤ ( t r A ) ( t r B ) . 定理 1 证毕 .

异值 , 分别记为 s1 ( A ) , s2 ( A ) , …, s n ( A ) , …, 且 s1 ( A ) ≥s2 ( A ) ≥ … ≥s n ( A ) ≥ …. 当
i=1
s ( A) ∑
i
< ∞时 ,

则称 A 为迹类算子 , 并记 A 的迹为 t r A , 全体迹类算子记为 B 1 ( H) . 当 A ∈B 1 ( H) 时 , ‖A ‖ 1 =
λi = 0 ( i > k) . ei 为 A 相应于λ i 的标准正交特征向量 . 同样当 A 只有有限个非零特征值时 , 则 ϖ k 使得 引理 1 [ 3 ] 设 T ∈ B 1 ( H) , P ∈ B ( H) , 则 ‖T P ‖ 1 ≤ ‖T ‖ 1 ‖P ‖, ‖P T ‖ 1 ≤ ‖P ‖‖T ‖ 1. k k k ( ) ( ) ( ) 定理 1 如果 A , B 均为正迹类算子 , Π k ∈ N , 有 t r AB ≤ trA trB .
' 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

404
纺 织 高 校 基 础 科 学 学 报 第 19 卷
t t (nϖ ∞ ) . 当 k = t + 1 时 ,则 k = t 时 , 有 ‖( AB ) - ( A M B M ) ‖ 1 ϖ0
( AB ) t+1 - ( AB ) t ( A M B M ) ‖ ( AB ) t ( A M B M ) - ( A M B M ) t+1 ‖ ‖( AB ) t+1 - ( A M B M ) t+1 ‖ 1 ≤‖ 1 + ‖ 1 ≤ ( AB ) t ‖( AB ) t ‖・‖AB - A M B M ‖ 1 + ‖ ( A MB M) t ‖ ). A M B M ‖ϖ 0 ( n ϖ ∞ 1 ・‖ (nϖ ∞ ) . 从而 即 Π k ∈ N+ , 有 ‖( AB ) k - ( A M B M ) k ‖ 1 ϖ0 | t r ( AB )
Abstract : By t he met hod of f unctio nal analysis ,t he inequalit y abo ut t he t race of po sitive semidefinite ma2 t rix t r ( AB ) k ≤ ( t r A ) k ( t r B ) k is generalized to Hilbert space ,and a relevant inequalit y abo ut po sitive t race class operator is o btained. Key words : Hilbert space ;po sitive t race class operator ; inqualit y
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