矩阵理论ppt
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《矩阵概念简易入门》课件

矩阵在未来的发展趋势与展望
矩阵在计算机科学 中的应用将更加广 泛,如机器学习、 图像处理等领域
矩阵理论将在数学、 物理等基础学科中 发挥更加重要的作 用
矩阵计算方法将更 加高效,如并行计 算、分布式计算等
矩阵理论将与其他 学科交叉融合,如 量子计算、生物信 息学等
THANKS
汇报人:
Part Four
矩阵的分解与变换
矩阵的LU分解
LU分解:将矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U 应用:求解线性方程组、数值计算、矩阵分析等 特点:LU分解是唯一分解,且分解后的矩阵L和U都是稀疏矩阵 计算方法:高斯消去法、追赶法等
矩阵的QR分解
QR分解:将矩 阵分解为正交 矩阵Q和上三
矩阵的正则化方法
正则化方法:将矩 阵中的元素进行规 范化处理,使其满 足一定的约束条件
目的:提高矩阵的 稳定性和准确性, 避免过拟合和欠拟 合
正则化方法包括: L1正则化、L2正则 化、Elastic Net 正则化等
正则化方法的应用: 在机器学习、深度 学习等领域广泛应 用,如SVM、神 经网络等模型中
矩阵概念简易入门
,
汇报人:
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 矩 阵 的 应 用 场 景 05 矩 阵 的 优 化 方 法 07 总 结 与 展 望
02 矩 阵 的 定 义 与 性 质 04 矩 阵 的 分 解 与 变 换 06 矩 阵 在 机 器 学 习 中 的 应 用
Part One
角矩阵R
正交矩阵Q: 满足Q^TQ=I, 其中I为单位矩
阵
上三角矩阵R: 主对角线以上 的元素均为0
QR分解的应用: 求解线性方程 组、最小二乘 法、特征值分
大学数学矩阵ppt课件

,达到降维的目的。
矩阵运算过程
02
构建协方差矩阵,计算特征值和特征向量,选择主成分进行投
影。
应用场景
03
高维数据处理、数据可视化、异常检测等。
图像处理和计算机视觉中矩阵运算实例
图像处理基础
图像可以表示为矩阵,矩阵运算可用于图像处理的各种操作,如 滤波、变换等。
计算机视觉应用
矩阵运算在计算机视觉领域有广泛应用,如目标检测、图像分割等 任务中的特征提取和降维处理。
拓展延伸:广义逆矩阵、张量等概念简介
广义逆矩阵
介绍广义逆矩阵的概念、性质及其在解决实际问题中的应用,如最小二乘法等。
张量简介
引入张量的概念、性质及其在数学、物理和工程领域的应用,为学生提供更广阔的视野。
THANKS
感谢观看
适用于求解中小规模线性方程组,具有计算简单、直观易懂等优点。
矩阵求逆方法及性质讨论
要点一
矩阵求逆方法
包括伴随矩阵法、初等行变换法等,用于求解方阵的逆矩 阵。
要点二
逆矩阵性质讨论
探讨逆矩阵的唯一性、性质及其在线性方程组求解中的应 用。
线性方程组解存在性判定
齐次线性方程组解存在性 判定
利用系数矩阵的秩与增广矩阵的秩之间的关 系,判断齐次线性方程组是否有非零解。
具体实例
卷积神经网络中的卷积运算、图像压缩中的离散余弦变换等。
机器学习算法中优化问题转化为矩阵形式求解
机器学习优化问题
许多机器学习算法可以转化为优 化问题进行求解,如线性回归、
支持向量机等。
矩阵形式表示
优化问题可以表示为矩阵形式,便 于使用矩阵运算进行高效求解。
求解方法
常用的求解方法包括梯度下降法、 牛顿法等,这些方法可以通过矩阵 运算实现并行计算,提高求解效率 。
矩阵理论课件 (5)

AP (1, ,r ,r1, ,n )
其中,1,2, ,r 线性无关
(r1, ,n ) (1, ,r ) C
AP (1, ,r )Er
C
U
R 0
E
r
C
U
R 0
RC 0
B R
RC
C rn r
B R RC L 0V1
A
U
R 0
RC 0
P
1
U
(L
0
0)V1 0
P1
(L U (0
0)V1 0)V1
A12
A22
A11 A12
A21
A22
L11 L21
0
L22
R%11 0
R%12 R%22
LL1211RR%%1111
L11R%12 L21R%12 L22
R%22
A11 L11R%11
K | A11 || L11 || R%11 | | L11 |
l11l22 lkk 0
An11
1
L1 R%11
0
ann
An11
R%1 0
R%1 An11
1
~
LR
唯一性:设A L1 R%1 L2 R%2
L11L2 R%1R%21
L11L2 R%1R%21 E
L1 L2, R%1 R%2
(ii) (i) A LR%且lii 0(i)
A
A11 A21
P1
U
L 0
0 0
V1
P
1
U
L 0
00V ,其中 V V1P 1.
A RT R
定理 2:设 ACnnn, 用L表示下三角复矩阵, L~是单位下三角复矩阵 , R是上三角复矩阵,
矩阵理论矩阵的标准型ppt课件

–矩阵的相等、加法、数乘和乘法等概念与运算 都与数字矩阵相同,而且有相同的运算规律. 对 n n 的 -方阵可类似定义行列式、子式、余子式、 伴随矩阵等概念.
如果 –矩阵 A( ) 中有一个 r 阶子式 (r 1) 不为零,
而所有 r 1 阶子式(如果存在的话)全为零,则称
A( ) 的秩为 r ,记为 rankA( ) r .零矩阵的秩为 0 . 当 rank( Ann ( ) ) n 时,称 Ann ( ) 为满秩的或非奇异的.
矩阵理论矩阵的标准型
3.1不变因子与初等因子
形如
a11( )
A(
)
a21 (
)
am1
(
)
a12( ) a22( )
am2( )
a1n( )
a2n
(
)
amn
(
)
的 m n 型矩阵称为 –矩阵或多项式矩阵,
其中 aij ( ) (i 1, 2, , m; j 1, 2, , n) 为 的多项式.
若 A( ) 的秩为 r ,则 Dr ( ) 0 ,但 Dr1( ) 0 ,
记
d1( ) D1( )
dk ( )
Dk ( ) , k Dk1( )
2, ..., r
则 di ( )(i 1, , r) 是 r 个首 1 的多项式.
定义 3.4 上式中的 di ( ) (i 1, , r) 称为 A( ) 的不变因子. 其中 r 为 A( ) 的秩. 定理 3.3 里 A( ) 的 Smith 标准形中的 d1( ), , dr ( ) 就是 它的不变因子.
解 A( ) 虽然是对角形,但对角元素不满足依次相除性,
故不是 Smith 标准形. 方法一 用初等变换
(精品课件)研究生教材《矩阵理论》PPT演示文档

列和第
行, x ( x1 , x2 ,, xn ) ,则有
( 2) ( n)
Ax x1 A x2 A xn A
这就是说,矩阵乘一个列向量,其结果是将该矩 阵的列向量进行线性组合,组合系数即是该列向量 的对应系数。 若令 y ( y1 , y2 ,, ym ), 则有:
yA y1 A(1) x2 A( 2) xm A( m)
其余元素均为0的矩阵。借助这些矩阵,任意 矩阵 A aij , 均能唯一地表示成: A
m n
n ij ij
a E .
i 1 j 1
m
对矩阵乘法的表达,可以利用下述性质:
Eij Ekl jk Eil ,1 i, j, k , l n,
其中 jk 是Kronecker符号,即当
.函数与极限
5
【定义1.1.4 】 一个 一个
m p
pn
p
矩阵 B bij
m n
矩阵 C cij , 其中
矩阵 A aij
与
的乘积是一个
cij aik bkj ,1 i m,1 j n.
j 1
★矩阵的乘法有下述性质: (M1)结合律:( AB)C A( BC);
并将其分块成
P Q1P2 ,
P 11 P P 21
.函数与极限
P 12 P22
26
其中
P 11 , P 12 , P 21 , P 22
分别为
r1 r2 ,
r1 ( p r2 ), ( p r1 ) r2 , ( p r1 ) ( p r2 )
A( E pq Eqp ) (aii Eii E pq aii Eii Eqp ) a pp E pq aqq Eqp ;
矩阵理论及方法(谢冬秀,雷纪刚,陈桂芝编著)PPT模板

第7章矩阵的广义逆与直积及其应用
7.1矩阵的几种广义逆
01
7.1.1广义逆矩阵的基本概 念
03
7.1.3自反减号逆A<sup></sup><sub>r</sub>
05
7.1.5最小二乘广义逆A<sup></sup><sub>l</sub>
02
7.1.2减号逆
04
7.1.4极小范数广义逆A<sup></sup><sub>m</sub>
01
习题6
06
6.2随机矩 阵与双随 02 机 矩 阵
6 . 5 T o e p l 05 itz矩阵与 Hankel
矩阵
04
6.4广义对 角占优矩阵
6.3M矩
03
阵与 Stieltje
s矩阵
第6章几类特殊矩阵
6.1非负矩阵
6.1.2非负矩 阵谱半径的 界
6.1.1Perron -Frobenius 定理
2.4.3常用的 直接三角分 解法
第2章矩阵的变换与分解
2.5QR分解
2.5.1QR分解的概念
2.5.2QR分解的实际求 法
2.5.3基于QR分解的参 数估计问题
2.5.4矩阵与Hessenberg矩 阵的正交相似问题
04 第3章矩阵范数及其应用
第3章矩阵范数及其应用
3.1向量范数
3.2矩阵范数
06
7.1.6加号逆 A<sup>+</sup>
第7章矩阵的广义逆与直积及其应用
7.2广义逆与线性方程组的解
矩阵理论课件 (21)

例2: C[a,b]表示在[a,b]所有实连续函数的全体, 其构成R上的 线性空间,f ( x), g( x) [a,b]规定
b
(f (x), g(x)) a f ( x)g( x)dx
证明: C[a,b]是欧氏空间.
b
f ( x), g( x), a f ( x)g( x)dx 是唯一确定实数
当 t (t R,非零),显然定理中等号成立;反之,如果等号 成立,则, 必线性相关.因为若, 线性无关,则t R, 非零,都有 t 0.从而( t , t ) 0,所以等号不
成立, 矛盾.
返回
证明(2):若=0,不等式显然成立. 设 0,则
0 -k 2 =(-k ,-k )
( , )-k( , )-k( , ) kk( , )
(4)(分配律): ( , ) ( , ) ( , )
则映射( , ) 是 Vn(C) 上的内积,定义了内积的V为
n维酉空间.
返回
例1: (a1 ,L ,an )T , (b1 ,L ,bn )T Rn ,若规定
n
( , ) aibi i 1
则上式定义了一个内积, Rn是内积空间.
i 1
j 1
n
n
n
n
( , ) ( xii , y j j )
xi y j (i , j )= xi y j aij
i 1
j 1
i, j 1
i, j 1
(其中aij=(i , j )),构造矩阵和列向量:
(1, 1) (1, 2 ) L
A ( 2 ,1) ( 2 , 2 ) L
(2) , V , , 在基1 ,L
,
下的坐标分别为
n
x (x1 ,L , xn )T , y (y1 ,L , yn )T ,则
b
(f (x), g(x)) a f ( x)g( x)dx
证明: C[a,b]是欧氏空间.
b
f ( x), g( x), a f ( x)g( x)dx 是唯一确定实数
当 t (t R,非零),显然定理中等号成立;反之,如果等号 成立,则, 必线性相关.因为若, 线性无关,则t R, 非零,都有 t 0.从而( t , t ) 0,所以等号不
成立, 矛盾.
返回
证明(2):若=0,不等式显然成立. 设 0,则
0 -k 2 =(-k ,-k )
( , )-k( , )-k( , ) kk( , )
(4)(分配律): ( , ) ( , ) ( , )
则映射( , ) 是 Vn(C) 上的内积,定义了内积的V为
n维酉空间.
返回
例1: (a1 ,L ,an )T , (b1 ,L ,bn )T Rn ,若规定
n
( , ) aibi i 1
则上式定义了一个内积, Rn是内积空间.
i 1
j 1
n
n
n
n
( , ) ( xii , y j j )
xi y j (i , j )= xi y j aij
i 1
j 1
i, j 1
i, j 1
(其中aij=(i , j )),构造矩阵和列向量:
(1, 1) (1, 2 ) L
A ( 2 ,1) ( 2 , 2 ) L
(2) , V , , 在基1 ,L
,
下的坐标分别为
n
x (x1 ,L , xn )T , y (y1 ,L , yn )T ,则
电子科技大学 矩阵理论!ppt课件

n
( , ) H aibi i 1
则上式定义了一个内积,C n是酉空间.
返回
定义: 设1,L , n是酉空间V一组基,令aij ( i , j ),
则称矩阵A=(aij )为基1,L
,
的度量矩阵
n
,或Gram矩阵
.
定理:
设矩阵A=(aij
)为酉空间V的一组基1,L
,
的
n
度量矩阵,则
(1) AH A;
xi H Bx j ij .
返回
定理 6 设n n矩阵 A AH , B BH,且B正定,与B共扼 向量系x1 , x2 ,L , xn具有以下性质, (1) xi 0 ( i 1, 2,L ,n ) ; (2) x1 , x2 ,L , xn 线性无关 ; (3)i与xi满足方程Axi i Bxi ; (4)若令X ( x1 , x2 ,L , xn ) , X H BX E , X H AX diag( 1 , 2 ,L ,n )
定义 4 ( x, y) 0
向量 x和y正交,记为 x y
勾股定理: x y
|| x y ||2 || x ||2 || y ||2
垂线最短定理:欧氏空间Vn ( R) 中的一个固定向量 和一个子空间中各向量的距离“垂线最短”.
返回
定义5
n维欧氏空间V中向量1 ,2 ,L ,k的Gram行列式 :
b
(f (x), g(x)) a f ( x )g( x )dx
证明: C[a,b]是欧氏空间.
b
f ( x ), g( x ), a f ( x )g( x )dx 是唯一确定实数
返回
1
f
,
g
b
a
( , ) H aibi i 1
则上式定义了一个内积,C n是酉空间.
返回
定义: 设1,L , n是酉空间V一组基,令aij ( i , j ),
则称矩阵A=(aij )为基1,L
,
的度量矩阵
n
,或Gram矩阵
.
定理:
设矩阵A=(aij
)为酉空间V的一组基1,L
,
的
n
度量矩阵,则
(1) AH A;
xi H Bx j ij .
返回
定理 6 设n n矩阵 A AH , B BH,且B正定,与B共扼 向量系x1 , x2 ,L , xn具有以下性质, (1) xi 0 ( i 1, 2,L ,n ) ; (2) x1 , x2 ,L , xn 线性无关 ; (3)i与xi满足方程Axi i Bxi ; (4)若令X ( x1 , x2 ,L , xn ) , X H BX E , X H AX diag( 1 , 2 ,L ,n )
定义 4 ( x, y) 0
向量 x和y正交,记为 x y
勾股定理: x y
|| x y ||2 || x ||2 || y ||2
垂线最短定理:欧氏空间Vn ( R) 中的一个固定向量 和一个子空间中各向量的距离“垂线最短”.
返回
定义5
n维欧氏空间V中向量1 ,2 ,L ,k的Gram行列式 :
b
(f (x), g(x)) a f ( x )g( x )dx
证明: C[a,b]是欧氏空间.
b
f ( x ), g( x ), a f ( x )g( x )dx 是唯一确定实数
返回
1
f
,
g
b
a
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解 A 的3个盖尔圆为
G1: z 20 5.8, G2: z 10 5; G3: z 10i 3
G3
G2
G1
选取 D=diag(1,1,2)
20 5 0.4 则 1 B DAD 4 10 0.5 2 4 10i 的3个盖尔圆为 ' ' G3 G1: z 20 5.4,
j 1 j t
n
两边除以 x t 并取模得
| att | | atj |
j 1 j t
n
n
xj xt
| atj | Rt ,
j 1 j t
n
所以 S t ,即 S S i .
i 1
例 估计矩阵
0.1 0.2 1 0. 5 3 0.1 A 1 0.3 1 0.2 0.3 0.1
n
(i 1, , n).
j 1 j i
称为盖尔圆 Gi 的
定理(圆盘定理 1) 设 A (aij ) C
nn
,则 A 的一切特
征值都在它的 n 个盖尔圆的并集之内,即 A 的任一特征值 满 足
S Si .
i 1
n
设 为 A 的特征值,其对应的特征向量为 x ( x 0) ,即 Ax x ,写成分量形式为 证明
征值都是实数.
定义 设 A (aij ) C
nn
,则称圆盘
S j { z | z a jj | Rj , z C } 为矩阵 A 在复平面上的第 j 个列盖尔圆( j 1,2,, n ) ,其中
Rj Rj ( A) | aij | ( j 1,2,, n )称为 S j 的半径.
G4
~ G4
-2i
四个孤立圆盘
~ ~ G1, G 2, G 3, G4
中,
且各圆盘中仅有A的一个特征值。
例
试估计矩阵
0.11 0.02 1 A 0.02 0.5 0.01 0.01 0.14 0.9
集 S 3 S 4 含有 A 的两个特征值.
0.25 0 1 0.5
0.25 0.25 的特征值. 0.5 2 2i
| z (1 2i) | 0.5 , | z (2 2i) | 1.25 .
其中 S1 与 S 2 是孤立的圆盘,因而各含有 A 的一个特征值, S 3 与 S 4 连通,并
的特征值的范围.
解 A的4 个盖尔圆为 z 1 0.6, z 3 0.8
0.3 0.2 0.5 4
z 1 1.8, z 4 0.6
在复平面的图:
那么,A的全部特征值就在这四个盖尔圆并起来
的区域之中.
连通区域:区域中的任意两点都可以用位于该
推论 1
设 n 阶矩阵 A 的 n 个盖尔圆两两互不相交(都是孤
立的) ,则 A 相似于对角矩阵.
推论 2 设 n 阶实矩阵 A 的 n 个盖尔圆两两互不相交, 则 A的 特征值全为实数. 证明 因为 A 为实矩阵,所以 A 的 n 个盖尔圆都关于实轴对
称.又由这 n 个盖尔圆两两互不相交知, A 的 n 个特征值互不相 等,且每个盖尔圆内恰含有一个特征值.因为,如果实矩阵有复 特征值,则一定成对出现,且在复平面上关于实轴对称,所以若 有一个复特征值在某个盖尔圆内,则与其成共轭的特征值也一定 在该盖尔圆内,这与圆盘定理 2 的结论相矛盾,所以 A 的特征值 都是实数.
区域内的一条折线连接起来的区域.
连通部分:交结为一起的盖尔圆所构成的最大 连通区域.
定理 (圆盘定理2)在矩阵A所
有盖尔圆组成的任一连通部分中,含有A的特征
值的个数等于该连通部分的盖尔圆的个数.
由圆盘定理 2 可知, 由一个盖尔圆组成的连通部分有且仅有一个特 征值, 由两个盖尔圆组成的连通部分有且仅有两个特征值, 但可能这两 个特征值都落在一个圆盘中,而另一个圆盘中没有特征值.
矩阵的特征值在理论上和实际应用中都是 十分重要的,但是特征值的计算一般是非常
麻烦的,尤其当矩阵的阶数比较高时,要精
确计算出矩阵的特征值是相当困难的,因此, 由矩阵元素的简单关系式估计出特征值的范 围就显得尤为重要.本节将主要给出特征值 的估计与圆盘定理,以及谱半径的估计.
特殊矩阵的特征值: 实对称矩阵(厄米特矩阵):特征值在实轴上
0.8 1 2 例 矩阵 A 的特征方程为 0.4 0 ,所以 0.5 0
A 的特征值为
1
A 的两个盖尔圆为
由于
1 0.6 i 2
,
2
1 0.6 i 2
.
| z 1 | 0.8 ,
| z | 0.5 .
| 1 || 2 | 0.4 0.63 0.5 . 所以这两个特征值都不落在圆盘 | z | 0.5 内.
a
j 1
n
ij
x j xi , ( i 1,2,, n )
或
( aii ) xi aij x j . ( i 1,2,, n )
j 1 ji
n
设 x t 为 x 的各分量中模最大的一个,则 xt 0 ,在上式中当 i t 时 有
( att ) xt atj x j ,
G: z 10 4.5;
' 2
G: z 10i 6
' 3
G
' 2
G
' 1
因为 5.4+4.5=9.9 10,4.5+6=10.5 10 2 ' ' ' G , G 与 G 5.4+6=11.4 10 5 ,所以 1 2 3 互不 相交,因而3个特征值在分别在该3个盖尔圆中.
例 如果矩阵 A (aij ) nn , 按行(列)严格对 角占优,则
1i n j 1
n
l 1
n
2
l
aij
i , j 1
n
2
( Schur )
证明 由舒尔定理,存在酉矩阵 U 使得
U H AU T . 其中 T 为上三角矩阵, T 的对角线元素 t ii (i 1,2,, n) 为 A 的特征
值,于是
2 2 2 2 | t | | t | | t | T | | i ii ii ij
det A 0.
证 设 是A 的任一特征值,则存在 i使
Gi , 于是可得
如果
aii Ri aij
j i
0, 则有
aii aij
j i
这与A按行严格对角占优矛盾,故应有 0,
所以 det A 0.
例
估计矩阵
的特征值范围。 解
1 1 2 1 2 4 4 1 1 2 i 0 1 4 4 A 1 1 1 2 1 4 2 1 1 1 2 2 2 i 4 2
n
T ( Si ) ( G j )
i 1
j 1
之中.
取行盖尔圆的并集与列盖尔圆的并集的交一般可以得到比较满意的特征值估
计.
0.5 2 0.25 1 2i 例 隔离矩阵 A 0.5 0.25 0.25 0.5 解 A 的四个行盖尔圆为 S1 : | z 2 | 1 , S 2 : S 3 : | z 1 | 1.25 , S 4 :
幂等矩阵:特征值为0或1
正交矩阵(酉矩阵):特征值位于单位圆上
4.5 特征值的估计
一.特征值的界
nn A ( a ) C 定理:设 的特征值为 1 , ij
, n ,则
l max aij ( A 1 )
1 j n i 1
n
l max aij ( A ) (l 1, 2, , n)
n
n
n
2 F
.
i 1
i 1
i 1
i j
由于在酉相似下矩阵的 F 范数不变,所以
|
i 1
n
i
| T
2
2 F
A F.
2
结论中等号成立当且仅当
2 | t | ij 0 . i j
即 T 为对角阵,因此结论中等号成立当且仅当 A 酉相似于对角阵, 即 A 为正规矩阵.
3 i 2 3i 2i 例 已知矩阵 A 1 0 0 0 1 0
A 的四个列盖尔圆为 : | z (1 2i) | 1.25 , : | z 2 | 1 , S2 S1 : | z 1 | 0.75 , S4 : | z (2 2i) | 1 . S3 与 S4 内, 是孤立的圆盘,因而含在 S 3 S 4 内的两个特征值一个在 S 3 其中 S 3 内. 一个在 S 4
的特征值范围。 解
1 1 2 1 2 4 4 1 1 2 i 0 1 4 4 A 1 1 1 2 1 4 2 1 1 1 2 2 i 4 2 2
A的四个盖尔圆为
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1 G1 : z 2 1 ,G 2 : z 1 2 i 2 5 5 G3 : z 1 , G4 : z 2 2i 4 4
j 1
推论 4 设矩阵 A 的 n 个列盖尔圆中有 k 个互相连通且与其 余 n k 个不相交,则这个连通区域中恰有 A 的 k 个特征值 (当
A 的主对角线上有相同元素时,则按重复次数计算,有特征值相
同时也按重复次数计算).
推论 5 设 A (aij ) C 域