矩阵方程的解法

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矩阵方程的求解步骤

矩阵方程的求解步骤

矩阵方程的求解步骤嘿,朋友!今天咱们来聊聊矩阵方程的求解步骤。

这玩意儿听起来可能有点复杂,但别担心,跟着我一步一步来,其实也没那么难。

咱们先得搞清楚啥是矩阵方程。

简单说,就是一个含有矩阵的等式。

比如说,AX = B,这里 A 是一个矩阵,X 是我们要求的矩阵,B 也是个矩阵。

那咋解呢?第一步,咱得看看矩阵 A 是不是可逆的。

啥叫可逆?就是存在另一个矩阵 A^(1),使得 A 乘以 A^(1)等于单位矩阵 I 。

如果 A 可逆,那这事儿就好办多啦。

要是 A 可逆,那咱们就可以在方程两边同时左乘 A 的逆矩阵A^(1) ,这样就得到 A^(1) AX = A^(1)B ,因为 A^(1)A 等于 I ,所以 X 就等于 A^(1)B 。

那怎么求 A 的逆矩阵呢?这就有点小麻烦啦。

不过一般有特定的方法,比如通过初等变换啥的。

但咱先不深究这个,知道有办法求就行。

要是 A 不可逆呢?那可能就得用其他办法啦。

比如说,把矩阵方程转化成线性方程组来求解。

这时候就得用到矩阵的行变换或者列变换,把矩阵变得简单点,好找到解。

有时候,还可以利用矩阵的一些性质,像矩阵的秩啊,特征值啊啥的,来帮助咱们求解。

比如说,如果矩阵 A 是对称矩阵,那可能就有特殊的解法。

再比如,如果矩阵 A 是正定矩阵,也有对应的求解技巧。

还有哦,在求解的过程中,一定要仔细,别算错啦。

一步错,可能后面就都不对啦。

呢,求解矩阵方程需要耐心和细心。

多做几道题,多练练手,慢慢就熟练啦。

刚开始可能觉得有点难,但只要坚持,肯定能掌握的!好啦,关于矩阵方程的求解步骤,就先说到这儿。

希望能对你有点帮助,加油哦!。

初等变换求解矩阵方程

初等变换求解矩阵方程

初等变换求解矩阵方程作者:张馨元来源:《读写算》2013年第45期【摘要】本文给出了求解矩阵方程AX=B,XA=B以及AXB=C的初等变换法.【关键词】初等变换初等矩阵单位矩阵矩阵方程1.引言矩阵方程是指含有未知矩阵的矩阵等式.本文主要研究了三种典型矩阵方程,即AX=B、XA=B和AXB=C的求解.当矩阵A,B可逆时,一般上述三种矩阵的计算结果是:X=A-1B、X=BA-1和X=A-1CB-1.也就是要计算矩阵方程需要先求相应的逆矩阵,然后再做矩阵的乘法运算.显然这样比较麻烦,本文运用初等变换的相关理论,给出这三种矩阵的解法.引理1 对矩阵A施行一次初等行变换就相当于在A的左边乘上相应的初等矩阵;对A施行一次初等列变换就相当于在A的右边乘上相应的初等矩阵.引理 2 设A为可逆矩阵,则A可单用初等行变换化为单位矩阵E,也可以单用初等列变换化为单位矩阵E.2.AX=B定理1 设矩阵方程AX=B中的矩阵A可逆,则此矩阵方程的解可以通过下列矩阵的初等变换得到:证明由可逆,根据引理1和2,存在初等矩阵,使,将这些初等矩阵去左乘矩阵方程,得,即,由上可见,如果用一系列的初等行变换把A化为E,同时把这些相同的初等行变换施加在B上, B就化成了X,即矩阵方程的解.3.XA=B定理2 设矩阵方程XA=B中的矩阵A可逆,则此矩阵方程的解可以通过下列矩阵的初等变换得到:证明由A可逆,根据引理1和2,存在初等矩阵,使,将这些初等矩阵去右乘矩阵方程XA=B,得列,即,由上可见,如果用一系列的初等列变换把A化为E,同时把这些相同的初等列变换施加在B上, B就化成了X,即矩阵方程的解.4.AXB=C利用矩阵方程AX=B和XA=B的解法,综合可得矩阵方程AXB=C的解法.定理3 假设矩阵方程AXB=C中的矩阵A和B均可逆.则此矩阵方程的解可以通过下列矩阵的初等变换得到:1)2)3)4)5.定理的应用例 1 解矩阵方程.解:设, .故.例2 设且满足XA=B,求X解:故.例3 设,,,求解矩阵方程AXB=C.解:法一:故.法二:故.上例的两个方法是运用定理3的(1)和(2)而得的,我们也可以运用定理3的(3)和(4)来求解上述矩阵方程.参考文献[1]北京大学数学系几何与代数教研室代数小组.高等代数.高等教育出版社.1988年[2]同济大学数学教研室.线性代数(第五版).高等教育出版社,2007年。

二次 矩阵方程

二次 矩阵方程

二次矩阵方程
二次矩陣方程是指形如AX^2+BX+C=0的方程,其中A、B、C均为已知矩阵,X为未知矩阵。

要解决二次矩阵方程,首先需要明确矩阵乘法的定义。

对于方阵A和B,它们的乘积AB定义为:AB=C,其中C的第(i,j)个元素为
C_{ij}=\sum_{k=1}^{n}A_{ik}B_{kj},即A的第i行与B的第j列的元素逐个相乘再求和。

矩阵乘法遵循结合律,但不满足交换律,即AB \neq BA。

针对二次矩阵方程,通常的解法是通过化简和代入来求解。

具体步骤如下:
1. 将方程AX^2+BX+C=0写成X^2+AX^{-1}B+AX^{-1}CX^{-1}=0,其中X^{-1}是X的逆矩阵。

2. 令Y=X^{-1},则方程变为Y^2+AYB+AYC=0。

3. 将方程用矩阵形式表示为Y^2+DY+E=0,其中D=AYB和E=AYC是已知矩阵。

4. 可以将Y^2+DY+E=0展开为Y^2+(D+E)Y+E=0。

5. 使用适当的代数求解方法,如特征值分解、矩阵对角化等,解出Y 的值。

6. 计算X=Y^{-1},即得到原方程的解。

需要注意的是,二次矩阵方程可能存在多个解,或者不存在解。

解二次矩阵方程时需要保证矩阵的可逆性,即X必须存在逆矩阵才能解出方程。

矩阵方程xa=b例题解法

矩阵方程xa=b例题解法

矩阵方程xa=b例题解法
两种方法:
1、转换成AX=B 的形式。

XA=B 两边取转置得A^TX^T = B^T 对(A^T,B^T)用初等行变换化为(E,(A^T)^-1B^T) = (E,X^T)
2、构造分块矩阵A B 用初等列变换化为E BA^-1 = E X
注:不要先求A^-1,那样会多计算一次矩阵的乘法!
扩展资料:
对于矩阵方程,当系数矩阵是方阵时,先判断是否可逆。

如果可逆,则可以利用左乘或右乘逆矩阵的方法求未知矩阵,如果方阵不可逆或是系数矩阵不是方阵,则需要用矩阵的广义逆来确定矩阵方程有解的条件,进而在有解的情形求出通解。

举个例子:
1 3
2 ……
3
4 -1
2 6 5 * X = 8 8 3
-1 -3 1 ……-4 1 6
上列就是个矩阵方程。

元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵。

而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。

n×n的方块矩阵A的一个特征值和对应特征向量是满足的标量以及非零向量。

其中v为特征向量,为特征值。

A的所有特征值的全体,叫做A的谱,记为。

矩阵的特征值和特征向量可以揭示线性变换的深层特性。

三种典型矩阵方程的简单解法

三种典型矩阵方程的简单解法

即对矩阵 … 施行初等列变换 ,当把 A 变成 E 时 ,B
B 就变成 X 。(f ) 式提供了一个具体解矩阵方程 XA = B 的
简单方法 。 例2 解下列矩阵方程 。
2005 年 6 月第 3 期 三种典型矩阵方程的简单解法 3 (i) X - 1 3 1 2 4 0 1 2 3 - 1 3 3 A - 1 = 3 1 2 4 2 1 0 0 1 2 = (0 2 3) ; 1 2 4 0 1 2 3 0 0 5 0 1 2 1 2 0 1 2 3 - 1 3 ,B = ( 0 2 3) 。 1 4 7 0 1 2 0 0 - 8 1 0 - 1 0 1 0 0 0 1
… ,
X
可得解矩阵方程 AXB = C 的简单解法 例3 解下列矩阵方程 。
1 (i) 2 3 2 2 4 3 1 X 3 2 5 1 3 1 1 = 2 3 0 ;

- 4

- 3 1 (ii) X 4 7

3 2 5 8 3
于是有 X = ( - 4 - 3 3) 。
1 4 2 5 8 2 5 8 3 1 3 6 1 2 1 5 3 2 。 3 1 4 1 4 7 2 1 5 3 2 。 3 0 - 3 - 6 0 - 6 - 20 6 = 0 1 1 7 1 4 A 7
- 1 - 1 X = PL PL - 1 … P1- 1B 。 证毕
,再左乘 B 即得 X。 ,再右乘 B 即得 X。
- 1 - 1
若 XA = B ,则有 XAA - 1 = BA - 1 ,即 X = BA - 1 。于是
- 1
(1) (2)
又若 AXB = C ,则有 A AXBB
CB
A B

矩阵的线性方程组解法

矩阵的线性方程组解法

矩阵的线性方程组解法线性方程组是数学中的重要概念,它描述了一组线性方程之间的关系。

而求解线性方程组的方法之一就是利用矩阵的运算进行计算。

本文将介绍几种常见的矩阵解法,以帮助读者更好地理解线性方程组求解的过程。

一、高斯消元法高斯消元法是求解线性方程组的基本方法之一。

它通过矩阵的行变换来简化系数矩阵,并最终将线性方程组化简为上三角形式。

步骤如下:1. 构建增广矩阵:将系数矩阵和常数向量合并成一个增广矩阵。

2. 初等行变换:利用加减乘除的运算,将增广矩阵化为上三角矩阵。

3. 回代求解:从方程组的最后一行开始,依次求解每个变量。

二、矩阵的逆解法对于非奇异矩阵(可逆矩阵),可以利用矩阵的逆求解线性方程组。

设线性方程组为Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知向量,b为常数向量。

解法如下:1. 判断A是否可逆:计算矩阵A的行列式,若不为零,则A可逆。

2. 计算逆矩阵:利用伴随矩阵法或初等变换法,求解A的逆矩阵A^-1。

3. 求解线性方程组:利用逆矩阵的性质,有 x=A^-1b。

三、克拉默法则克拉默法则是一种求解线性方程组的特殊方法,它通过计算行列式的比值来求解每个未知数的值。

步骤如下:1. 列出增广矩阵:将线性方程组化为增广矩阵形式。

2. 计算行列式:利用增广矩阵的系数部分,计算系数矩阵A的行列式det(A)。

3. 计算未知数:利用克拉默法则,有 xi=det(Ai)/det(A),其中Ai是用b替换第i列得到的矩阵。

四、LU分解法LU分解法是一种将矩阵A分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的方法。

通过LU分解后,可以利用前代法和回代法求解线性方程组。

步骤如下:1. 进行LU分解:将系数矩阵A分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U,有 A=LU。

2. 利用前代法求解Ly=b:先解 Ly=b 得到y的值。

3. 利用回代法求解Ux=y:再解 Ux=y 得到x的值。

总结:本文介绍了矩阵的线性方程组解法,包括高斯消元法、矩阵的逆解法、克拉默法则和LU分解法。

矩阵方程的解法研究

矩阵方程的解法研究

矩阵方程的解法研究1 矩阵方程概念及有解条件1.1 矩阵方程的概念定义1[1]由m×n个数aij(i=1,2…m;j=1,2…n)排成m行n列的数表A=■叫做m行n列矩阵,简称m×n矩阵.其中m×n个数叫做矩阵的元素,aij 叫做矩阵A的第i行第j列元素.1.2 矩阵方程有解条件矩阵方程:AX=C,XA=C,AXB=C.我们如果去解这些矩阵方程,我们应该先了解他们是否有解,因此我们先看一下解矩阵方程有解的条件.定理2[2]设A是s×n矩阵,C是m×n矩阵,r(A)表示A的轶,矩阵方程AX=C有解当且仅当r(A)=r(A,C),设这个共同轶为r,那么(1)当r=m时,该矩阵方程有唯一解.(2)当r<n时,该矩阵方程有无穷多解.2 矩阵方程的求解2.1 逆矩阵法求解矩阵方程定义3[3]数域p上的m×n矩阵A称为非退化的,如果A≠0,否则称为退化的.定义4[4]n级方阵A称为可逆的,如果有n级方阵B,使得AB=BA=E,这里E是n级单位矩阵,如果矩阵B适合AB=BA=E,那么B称为A的逆矩阵,记为A-1.矩阵方程:AX=C,XA=C,AXB=C.如果这里的A,B都是可逆方阵(矩阵可逆的充分必要条件是矩阵是非退化的).则求解时需要找出矩阵的逆,注意左乘和右乘的区别.它们的解分别为:X=A-1C,X=CA-1,X=A-1B-12.2 用初等变换法求解解矩阵方程对于矩阵方程AX=C,XA=C,AXB=C,如果这里的A,B都是可逆方阵.2.2.1 求A-1C的方法设矩阵方程:AX=C其中A是n阶可逆方阵.此时有X=A-1C.因为A-1(A…C)=(E…A-1C),所以把An×n和Cn×m并排放在一起构造成n×(n+m)矩(A…C),然后施行初等变换,即(A…C)?邛……?邛初等行变换(E…A-1C)所以我们要求A-1C,可以第一步:将这两个矩阵凑在一起,作成矩阵(A┇C)第二步:对(A┇C)作初等行变换,目的是将A变成单位方阵E;当A变成E时,右边C就变成A-1C,即(A┇C)?邛…?邛(E┇A-1C).2.2.2 求CA-1的方法设矩阵方程:XA=C.其中A是n阶可逆方阵,此时有X=CA-1,求CA-1的方法.第一步:将A,C两个矩阵凑在一起,作成矩阵■第二步:对■作初等列变换,目的是将A变成单位阵E;当A变成E时,下面的C就变成CA-1,即■?邛…?邛■.例1:1 2 32 2 13 4 3X=2 53 14 3解:将A,C两个矩阵凑在一起,作成矩阵■,则■?邛1 2 3 2 50 -2 -5 -1 -90 -2 -6 -2 -12 ?邛1 0 -3 0 -70 2 5 1 90 2 3 1 6?邛■?邛■X= 3 2-2 -3 1 3.2.2.3 用初等变化法原理也可以求解一些稍为复杂的矩阵方程,如下例:例3:设矩阵A和X满足关系式AX=A+2X,其中A=■,求矩阵X.解:由AX=A+2X可得:(A-2E)X=A,而A-2E=■,构造3*6矩阵(A-2E)=■?邛■?邛…?邛■因此X=(A-2E)-1A=■.2.3 待定元素法来求解矩阵方程设未知矩阵X的元素为xij,即X=(xij),然后由所给的矩阵方程列出xij 所满足的线性方程组,通过解线性方程组求出(下转第149页)(上接第146页)所有元素xij,从而得到所求矩阵X=(xij)[5].例4:解矩阵方程1 -1 02 0 1X=2 51 4解:利用元素法,先确定X的行数等于左边矩阵的行数3,X的列数等于积矩阵的列数2,则X是3×2的矩阵.设X=x yx■ y■x■ y■,则1 -1 02 0 1x yx■ y■x■ y■=2 51 4即x-x■ y-y■2x+x■ 2y+y■=2 51 4,于是得方程组x-x■=2y-y■=52x+x2=12y+y■=4解得x■=x-2y-y■=y-5x2=1+2xy■=4-2y,所以X=x yx-2 y-5■1-2x■ 4-2y■,其中x,y为任意实数.【参考文献】[1]赵树塬.线性代数[M].北京:中国人民大学出版社,1997.[2]郝秀梅,杨自胥.线性矩阵方程的解[J].数学通报,1996(2):42-43.[3]李世栋,等,编.线性代数[M].科学出版社,2002年:第二章.[4]李君文.线性代数理论与解题方法[M].长沙:湖南大学出版社,2002.[5]陈公宁.矩阵的理论与应用[M].北京:高等教育出版社,1990.。

矩阵方程的数值解法[文献综述]

矩阵方程的数值解法[文献综述]

毕业论文文献综述信息与计算科学矩阵方程的数值解法一. 前言部分在科学、工程计算中,求解矩阵方程的任务占相当大的份额。

这是因为,矩阵方程不仅能以完整的形式作为许许多多实际问题的模型之一,而且还能作为不少其他数值方法处理过程中转化而成的组成部分。

例如,在电路网络、弹性力学、潮流计算、热传导、振动等领域,其基本模型就是矩阵方程,而求微分方程边值问题的差分法和有限元法等数值计算本身,也导致求解某些矩阵方程。

在系统控制等工程研究领域经常遇到矩阵方程的求解问题。

自动控制系统最重要的一个特征是稳定性问题,它表示系统能妥善地保持预定工作状态,耐受各种不利因素的影响,因此矩阵方程在系统的稳定性理论,极点配置等方面具有重要的意义。

在常微分方程的定性研究以及数值求解常微分方程的隐式Rung-kwtta 方法和块方法中,也需要求解矩阵方程。

此外,在广义特征值问题的摄动研究中及隐式常微分方程的数值解中,经常遇到矩阵方程的求解问题。

随着科学技术的迅速发展,矩阵方程越来越多地出现在科学与工程计算领域,关于这类问题的研究也日益受到人们的高度重视.对矩阵方程的研究具有很重要的理论意义和应用价值。

本文主要考虑形如B AX =的矩阵方程的数值解法,其中nn R A ⨯∈.,m n R B X ⨯∈由于线性方程组b Ax =, 其中n n R A ⨯∈,n R b ∈是矩阵方程B AX =的一个特例,所以本文试图将解线性方程组的一些经典方法,如高斯消元法、Jacobi 迭代法、Gauss-Seidcl 迭代法和SOR 迭代方法,推广用来解矩阵方程。

在这些方法的基础上,利用matlab 软件编程快速求出矩阵方程的解,并比较各种方法的优劣。

解上述线性方程组数值的数值方法主要有如下两类:(1)直接法: 就是在没有舍入误差的情况下, 通过有限步的代数运算可以求得方程组准确解的方法, 但由于实际计算中舍入误差是客观存在的, 因而使用此类方法也只能得到近似解。

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两类矩阵方程的行对称矩阵解及AX=B的最佳逼近摘要本文首先介绍了行对称矩阵的定义及性质,利用矩阵的广义逆,奇异值分解,给出了矩阵方程AX=B有行对称解的充分必要条件及有解时通解的表达式;并给出了矩阵方程解集合中与给定矩阵的最佳逼近解的表达式。

最后利用奇异值分解给出了矩阵方程T有AXA B行对称解的充分必要条件及有解时通解的表达式。

矩阵方程问题是指在满足一定条件的矩阵集合中求矩阵方程的解的问题。

不同的约束条件,不同的矩阵方程,就导致了不同的约束矩阵方程问题。

约束矩阵方程问题在结构设计,参数识别,主成分分析,勘测,遥感,生物学,电学,固体力学,结构动力学,分子光谱学,自动控制理论,振动理论,循环理论等领域都有重要应用。

约束矩阵方程问题的内容非常广泛. 约束矩阵方程问题又分为线性约束矩阵方程问题和非线性约束矩阵方程问题. 有关线性约束矩阵方程问题的研究成果相当丰富. 其中最简单的矩阵方程AX = B是研究最透彻的一类问题.求解线性矩阵方程一般会遇到两种情况:一是当矩阵方程有解时,如何求它的解及最佳逼近;二是当矩阵方程无解时,如何求它的最小二乘解。

对于本文所研究的AX=B 、T AXA B =这两类简单矩阵方程,国内外学者已经作了大量研究。

都在相应的文献中对其进行了大量的研究,解决了求此方程的一些约束解和最小二乘解的问题。

自从针对工程应用领域提出了行对称矩阵概念之后,这方面研究已经取得了一些成果,如对行对称矩阵的一些性质,行对称矩阵的QR 分解。

本文先对行对称矩阵进行介绍,再将行对称矩阵与约束矩阵方程结合起来,先研究了矩阵方程AX=B 有行对称实矩阵解的充要条件,有解时,用奇异值分解及广义逆求出解及最佳逼近。

再对矩阵方程T AXA B =有行对称实矩阵解的充要条件进行了研究,利用奇异值分解得出了有解时的充要条件及解的表达式。

设*m n R 表示全体n*m 阶实矩阵集合,rank(A)表示矩阵A 的秩,n J 表示次对角线上元素全为1,其余元素全为0的方阵,即n J =*0101n n⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭,显然有1,Tn n nn J J J J -==成立。

*n n OR 表示n 阶正交矩阵全体。

本文要讨论以下问题:问题1 给定矩阵A,B ∈*m n,求实行对称方阵X ,使得AX=B 。

问题 2 给定*1n nX R ∈,求X ΛE S ∈,使得11min EX SX X X X Λ∈-=-。

其中E S为问题1的解集。

问题 3 给定矩阵*,m n A B R ∈,求实行对称方阵X ,使得AXA T =B 。

定义[2]1设A = (ij a ) ∈*n m R ,若A 满足1,,1,2,,;1,2,,ij n i j a a i n j m -+===,则称A 为n *m 行对称矩阵. 所有n *m 行对称矩阵的全体记为*n m RSR 。

考查满足1,ijn i j a a =-+的矩阵A ,不难发现A 是关于行具有某种对称性的矩阵,即当阶数n 为奇数时,以将12n +行为对称线,矩阵A 的行关于该线对称;当阶数n 为偶数时,在2n 行与22n +行间做一条直线,则A 的行关于该直线对称。

或简单的说,将A 进行上下翻转后矩阵不变,我们就称这种矩阵为行对称矩阵。

为了更好的了解行对称矩阵,我们介绍一下行对称矩阵的性质:(1)当n=2k 时,*n m RSR =1*11{|}k mk A A A R J A ⎛⎫=∈⎪⎝⎭. (2)当n=2k+1时,*n m RSR =1*1*11{|,}k m m k A A A R R J A αα⎛⎫⎪=∈∈ ⎪ ⎪⎝⎭定义[1]2设A=*()ij n m a ,r(A)=r,T A A 的大于零的特征值为12,,,r λλλ。

则,r λ称为A 的奇异值。

定义[1]3 设矩阵A ∈*n m R ,若矩阵X *m n R ∈满足如下四个Penrose 方程: AXA=A XAX=X ()T AX =AX ()T XA =XA则称X 为A 的Penrose 广义逆,记为A +。

设矩阵A ∈*n m R ,若矩阵X ∈*m n R 满足: AX=()R A P , XA=()R X P ,其中L P 是子空间L 上的正交投影矩阵,则称X 为A 的Moore 广义逆矩阵。

Moore 广义逆矩阵与Penrose 广义逆矩阵是等价的。

因此A +通常称为Moore-Penrose 广义逆。

显然,当A 为非奇异矩阵时,有A +=1A -。

定义[1]4设A=*()ij n n a *n nR ∈,令21/2,1()niji j A a ===∑,则•称为*n n R 上的Frobenius 范数。

引理[2]1 A *n m RSR ∈,当且仅当A=n J A 。

n J 的第i 行为1(0,0,1,0,0)n i -+⇔n J A 的第i行j 列位置的元素为1,n i j a -+ ⇔1,ij n i j a a -+= ⇔ A *n m RSR ∈设A=*()ij m n a ,,r λ为A 的奇异值分解,则A 有如下分解:A=UD TV ,D=*00m n⎫⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭, 其中U ,V 分别为m 阶和n 阶的正交矩阵。

上式称为A 的奇异值分解。

对任意A ∈*m n,A +存在并且唯一。

给定矩阵A,B ∈*m n,若矩阵A 的奇异值分解为A=U 000∑⎛⎫⎪⎝⎭TV其中∑=diag 1,2,,()r a a a ,i a >0,(i=1,2,…,r),r =rank(A),U=1,2()U U ,V=(1,2V V ),U 为m 阶正交矩阵,V 为n 阶正交矩阵,1U *m r∈, 1V ∈*n r,则矩阵方程AX=B 有解的充分必要条件是2T U B=0,且有解时的一般表X=20A B V G ++ 其中0G ∈()*n r n-是任意的。

在*n n R 上,矩阵乘上一个正交矩阵后,它的Frobenius 范数不变。

2.问题1的解先对后面证明要用到的两个矩阵做奇异值分解: 矩阵A 的奇异值分解为 A=U 000∑⎛⎫⎪⎝⎭TV(1)其中∑=diag 1,2,,()r a a a ,i a >0,(i=1,2,…,r),r =rank(A),U=1,2()U U ,V=(1,2V V ),U 为m 阶正交矩阵,V 为n 阶正交矩阵,1U *m r∈, 1V ∈*n r。

矩阵W=22n V J V -*()n n r R -∈的奇异值分解为W=P 000Λ⎛⎫⎪⎝⎭TQ (2) 其中Λ=diag(12t b b b ),i b >0,(i=1,2,,t),t=rank(W),P=(12,P P )*n n OR ∈,Q=(12,Q Q )()*()n r n r OR --∈,*1n t P R ∈,()*1n r t Q R -∈. 给定矩阵A,B ∈*m n,求实行对称方阵X ,使得AX=B 。

将A ,W 分别按(1),(2)进行分解,则问题1有解的充分必要条件是2T U B=0,2T P N=2T P (n J A B A B ++-)=0 (3)且有解时的一般表达式为X=2A B V ++(2W N Q G ++) (4) 其中()*n r r G R -∈是任意的。

证明:由引理4,AX=B 有解的充要条件为2T U B=0, 它的通解为X=20A B V G ++。

由引理1,X 为行对称矩阵的充要条件为X=n J X 即(20A B V G ++)=n J (20A B V G ++) (22n V J V -)0G =n J A B A B ++- 令 W=22n V J V - , N=n J A B A B ++- ,由引理4,则问题1有解的充要条件是2T U B=0, 2TP N=2T P (n J A B A B ++-)=0当问题1有解时,可以解得0G =2W N Q G ++, ()*n r r G R -∈是任意的。

所以有解时,方程的行对称矩阵解为X=2A B V ++(2W N Q G ++),()*n r r G R -∈是任意的。

问题 2 给定*1n nX R ∈,求X ΛE S ∈,使得11min EX SX X X X Λ∈-=-。

其中E S为问题1的解集。

给定*1n n X R ∈,若问题1的解集合E S 非空,则问题2在E S 中存在唯一解X Λ,并且X Λ=22[()]TA B V Q M W N +++- (3) 其中M=21()T V X A B +-。

证明: 因为问题1的解集合E S 非空,则E S 是Hilbert 空间*n n R 中一个非空闭凸锥。

所以问题2有唯一解X Λ[4,5,6]E S ∈。

把(4)代入,有221221()X X A B V W N Q G X ++-=++-左乘T V ,利用引理5,上式=2221(())T V A B V W N Q G X ++++-=2221()()V W N Q G X A B +++--=212212(())T T V A B V W N Q G X V ++⎛⎫++- ⎪⎝⎭因为1T V 2V =0,所以上式=2221()T W N Q G V X A B +++--+211()T V X A B +- =22()Q G M W N +--+211()T V X A B +- 左乘T Q ,上式=22()TG Q M W N +--+21()T Q M W N +-+211()T V X A B +-因此,要使得21X X -=min则 G=2()TQ M W N +-,其中M=21()T V X A B +-, 所以X Λ=22[()]TA B V Q M W N +++-,其中M=21()T V X A B +-。

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