幂等矩阵的性质研究

合集下载

矩阵的运算及其运算规则

矩阵的运算及其运算规则

矩阵的运算及其运算规则矩阵是线性代数中的基本概念,也是数学、计算机科学、物理、经济学等领域中广泛运用的工具之一。

矩阵的运算是矩阵代数的重要组成部分,并且矩阵的运算规则是进行代数运算、求解线性方程组、计算特征值和特征向量等的关键。

1.基本矩阵运算矩阵的四则运算:加法、减法、乘法和除法是矩阵运算的基础。

加减法均是对应元素相加减,必须两个矩阵形状相同才可加减。

例如A、B是两个3\*3矩阵,那么它们相加后我们可以表示为C=A+B,C的每个元素都等于A和B对应位置的元素之和。

矩阵的乘法是相乘并对乘积元素求和,而不是元素相乘。

A\*B中A的列数应该等于B的行数,乘积C则应该是A的行数和B的列数构成的矩阵。

例如A是一个3\*2 的矩阵,B是一个2\*4 的矩阵,则将A的每一行和B的每一列依次相乘求和,得到一个3\*4的结果矩阵C。

除法在矩阵中一般不存在,但是可以通过矩阵的逆来实现除法运算。

如果乘积A\*B=C,且B是可逆的,那么我们可以利用B的逆矩阵来得出矩阵A,即A=B^{-1}C。

2.转置和逆矩阵矩阵的转置是将矩阵的行和列交换位置得到的新矩阵。

如果矩阵A的形状是m\*n,则转置后的矩阵形状是n\*m。

例如A=\begin{bmatrix}1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6\end{bmatrix},则A的转置为A^T=\begin{bmatrix}1 & 3 & 5 \\ 2 & 4 & 6\end{bmatrix}。

矩阵的逆矩阵是一个矩阵,使得矩阵和它的逆矩阵的乘积为单位矩阵。

只有方阵才有逆矩阵,而且并不是所有的方阵都有逆矩阵。

如果一个矩阵A不能求逆,那么我们称它是奇异矩阵或不可逆矩阵。

如果一个矩阵A可以求逆,那么我们称它是非奇异矩阵或可逆矩阵。

逆矩阵的求解方法有伴随矩阵法、高斯-约旦消元法、矩阵分块法等。

3.矩阵的性质及运算规则矩阵的性质包括转置、对称、正交、幂等、奇异等性质。

矩阵分析期末试题及答案

矩阵分析期末试题及答案

矩阵分析期末试题及答案矩阵分析是一门重要的数学课程,在科学、工程和经济等领域都有广泛的应用。

期末试题的设置既考查学生对于矩阵分析理论的理解,也测试其应用能力和解决问题的能力。

本文将为您提供一套矩阵分析的期末试题,并附有答案解析。

1. 简答题(每小题2分,共20分)(1) 请简述矩阵的定义和基本术语。

答案:矩阵是由数个数排成m行n列的一个数表。

行数和列数分别称作矩阵的行数和列数。

矩阵的元素用a[i, j]表示,其中i表示所在的行数,j表示所在的列数。

(2) 请解释什么是方阵和对角矩阵。

答案:方阵是行数和列数相等的矩阵。

对角矩阵是除了主对角线上的元素外,其他元素都为零的矩阵。

(3) 请解释矩阵的转置和逆矩阵。

答案:矩阵的转置是指将矩阵的行和列进行互换得到的新矩阵。

逆矩阵是满足A * A^(-1) = I的矩阵A的逆矩阵,其中I是单位矩阵。

(4) 请简述特征值和特征向量的定义。

答案:特征值是方阵A满足方程A * X = λ * X的标量λ,其中X是非零的列向量。

特征向量是对应特征值的零空间上的非零向量。

(5) 请解释矩阵的秩和行列式。

答案:矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列的最大个数。

行列式是将矩阵的元素按照一定规则相乘并相加得到的一个标量。

(6) 请解释正交矩阵和幂等矩阵。

答案:正交矩阵是满足A * A^T = I的矩阵A。

幂等矩阵是满足A *A = A的矩阵A。

(7) 请解释矩阵的特征分解和奇异值分解。

答案:矩阵的特征分解是将一个矩阵表示为特征向量矩阵、特征值矩阵和其逆的乘积。

奇异值分解是将一个矩阵表示为三个矩阵相乘的形式,其中一个是正交矩阵,一个是对角矩阵。

(8) 请解释矩阵的迹和范数。

答案:矩阵的迹是指矩阵对角线上元素的和。

范数是用来衡量矩阵与向量的差异程度的指标。

(9) 请解释矩阵的稀疏性和块状矩阵。

答案:矩阵的稀疏性是指矩阵中大部分元素为零的特性。

块状矩阵是由多个子矩阵组成的一个矩阵。

(10) 请解释矩阵的正定性和对称性。

浅谈伴随矩阵的性质及其应用【文献综述】

浅谈伴随矩阵的性质及其应用【文献综述】

文献综述数学与应用数学浅谈伴随矩阵的性质及其应用高等代数是最具有生命力的数学分支之一, 从它诞生起即日已成为人类认识并进而改造自然的有力工具, 成为数学科学联系实际的主要途径之一. 在长期不断的发展过程中, 它一方面直接从与生产实践联系的其他科学技术中汲取活力, 另一方面又不断地以全部数学科学的新旧成就来武装自己, 所以它的问题和方法越来越显得丰富多彩[1].线性代数是高等代数的重要组成部分, 是讨论矩阵理论、与矩阵结合的有限维向量空间及其线性变换理论的一门学科. 它在数学、力学、物理学和技术学科中有各种重要应用, 因而它在各种代数分支中占居首要地位. 在计算机广泛应用的今天, 计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分. 随着科学的发展,我们不仅要研究单个变量之间的关系, 还要进一步研究多个变量之间的关系, 各种实际问题在大多数情况下可以线性化, 而由于计算机的发展, 线性化了的问题又可以计算出来, 线性代数正是解决这些问题的有力工具[2].矩阵, 是代数学的一个主要研究对象, 是数学中最重要的基本概念之一, 也是数学研究及应用的一个重要工具. 矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出的, 并形成了矩阵代数这一系统理论. 在实际生活中, 很多问题可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算, 如在各循环赛中常用的赛况表格、国民经济的数学问题等[2-3].数学上, 一个矩阵乃一行列的矩形阵列. 矩阵由数组成, 或更一般的有某环n m m n 中元素组成, 矩阵常见于线性代数、线性规划、统计分析、解析几何, 以及组合数学等. 矩阵在微积分、图论、对策、数据拟合等模型中也有着非常广泛的应用. 如数学建模是把现实世界中的实际问题抽象成数学模型,求出模型的解,验证模型的合理性后,用它的解来解释现实问题,这其中要用到许多的数学知识, 而矩阵作为一种认识复杂问题的简捷的数学工具,在数学模型中具有重要的作用, 从数学规划模型和线性代数模型中分析矩阵应用, 通过分析来提高数学建模的技巧, 可以使数学建模更好地服务于各个领域[ 4]. 又如在图论中应用于顶点覆盖问题、最短路径问题、哈密顿回路问题和最大团问题等[2].矩阵可以分为很多类, 有初等矩阵、分块矩阵[5]、幂等矩阵[7]、Hankel 矩阵[8]等等, 近E3227号问题[18]. 现今不仅专业研究伴随矩阵的数学工作者愈加众多, 而且量子力学、刚体力学、流体力学、自动控制等各个学科或尖端技术领域内的研究工作者也都以它为必需的工具了. 如蔡建乐提出了用特征矩阵的伴随矩阵求惯量主轴的代数方法[19], 这有利于刚体力学的发展, 更体现伴随矩阵的物理意义.在《高等代数》和《线性代数》的各种教材中, 伴随矩阵只是作为求解逆矩阵的工具出现的, 并没有进行深入的研究. 所以对伴随矩阵的研究是十分必要的, 本课题将进一步探讨伴随矩阵的性质和应用, 特别在一些特殊矩阵的基础上, 以便进一步发掘伴随矩阵的作用.参考文献[1] 杨子胥. 高等代数习题集[M]. 济南: 山东科学技术出版社, 1982.[2] 北京大学数学系几何与代数小组编. 高等代数[M]. 北京: 高等教育出版社, 2003.9.[3] R. A. Horn, C. R. Johnson. Matrix Analysis[M]. Cambridge University Press, 1986.[4] 许维珍. 数学模型中矩阵的应用[J]. 湖南农业大学学报, 2008, 9(5): 84~86.[5] 徐天保. 分块矩阵的应用[J]. 安庆师范学院学报, 2010, 16(2): 106~108[6] C.M. Han. Some operation properities of Adjoint Matrices for Block Matrices[J]. Journal ofMathematics Reseearch, 2009, 1(2): 119~122.[7] 徐宏武. 幂等矩阵的性质及应用[J]. 宜春学院学报, 2004, 26(6): 22.[8] 谭瑞梅等. Hankel 矩阵的性质及其应用[J]. 郑州轻工业学院学报, 2005, 20(4): 97~99.[9] 杨闻起. 伴随矩阵的性质[J]. 宝鸡文理学院学报, 2003, 23(1): 20~21.[10] 王航平. 伴随矩阵的若干性质[J]. 中国计量学院学报, 2004, 15(3): 247~249.[11] 郑茂玉. 伴随矩阵的性质[J]. 南方冶金学院学报, 1991, 12(3): 55~60.[12] 徐淳宁. 关于伴随矩阵的推广[J]. 长春邮电学院学报, 1997, 15(4): 63~64.[13] 贾美娥. 关于矩阵的伴随矩阵[J]. 赤峰学院学报, 2009, 25(9): 16~17n m [14] 韩成茂. 伴随矩阵性质研究[D]. 山东: 山东大学, 2008.[15] 吕兴汉. 关于伴随矩阵性质的进一步讨论[J]. 2006, 22: 322~323.[16] 刘佑林. 伴随矩阵若干性质[J]. 湘南学院学报, 2009, 30(5): 31~32.[17] 肖翔, 许伯生. 伴随矩阵的性质[J]. 上海工程技术大学教育研究, 2007, (3): 48~49.[18] 张明善. 伴随矩阵的一个应用[J]. 西南民族学院学报. 自然科学版, 1996, 22(1): 123.[19] 蔡建乐. 用特征矩阵的伴随矩阵求解惯量主轴方向[J]. 大学物理, 1995, 14(9): 21~22.[20] 苗宝军, 赵艳敏. 高等代数中伴随矩阵性质的研究及其应用[J]. 考试周刊, 2009, 31:61.。

幂等矩阵线性组合的非奇异性

幂等矩阵线性组合的非奇异性

矩 阵是 线性 代 数 中一个 非 常 基 础 的概 念 , 在 线 件一般都转化 为值 域和零空 间之间 的关 系( 如文 性 代数 中很 多 相 对 复 杂 的 问 题 都 可 以通 过 矩 阵来
等 矩 阵是矩 阵理 论 中一 类特 殊 的 矩 阵 , 它 不 仅具 有
[ 1 - 4 ] ) , 对 于 可交换 幂等 矩 阵一般 利用 可 同时对 角 本文 , 从另 一个 角 度 出发 , 利 用 分块 矩 阵来 给 出不
Abs t r a c t : I d e mp o t e n t ma t i r x ,a s p e c i a l t y p e i n ma t i r x t h e o r y,p o s s e s s e s g o o d p r o p e r t i e s a n d p r a c t i c a l v lu a e .T h e s u f i c i e n t
S e p. 2 01 3
幂 等 矩 阵 线 性 组 合 的 非奇 异 性
曾月迪 , 林 丽芳
( 莆 田学 院 数学与应用数学系 , 福建 莆田 3 5 1 1 0 0 )

要: 幂等矩 阵是 矩阵理论 中一类特 殊的矩阵 , 它具有 良好 的性质和 实际应 用。利用分块矩阵给 出幂等矩阵线性 组
异 的且 M =N T
Байду номын сангаас
关键 词 : 幂等矩 阵 ; 非奇异 性 ; 线性 组合 ; 分块矩 阵
中 图分 类 号 : 0 1 5 1 . 2 1
No n s i n g u l a r i t y o f l i n e a r c o mb i n a t i o n s o f i d e mp o t e n t ma t r i c e s

矩阵函数的定义与性质

矩阵函数的定义与性质

矩阵函数的定义与性质矩阵函数是一类涉及矩阵运算的多元函数,广泛应用于数学、物理、工程等领域。

矩阵函数的定义与性质对于深入理解矩阵运算非常重要,本文将介绍矩阵函数的基本定义以及一些常见的性质。

矩阵函数的定义矩阵函数通常可以表示为f(A),其中A是一个矩阵,$f(\\cdot)$是一个函数。

对于一个$n \\times n$的矩阵A,其矩阵函数可以通过泰勒级数展开来定义:$$f(A) = c_0I + c_1A + c_2A^2 + \\cdots + c_kA^k + \\cdots$$其中,I是单位矩阵,c i是函数f(x)在点i处的导数。

矩阵函数的性质1. 线性性质若f(A)和g(A)是矩阵A的函数,c1和c2为常数,则有:$$ \\begin{aligned} & f(A) + g(A) = g(A) + f(A) \\\\ & c_1f(A) = f(c_1A)\\end{aligned} $$2. 矩阵的幂运算对于矩阵函数f(A)=A k,其性质如下:•若A是可对角化的矩阵,则f(A)也可对角化。

•若A是对称矩阵,则f(A)也是对称矩阵。

•若A是幂等矩阵(即A2=A),则f(A)也是幂等矩阵。

3. 矩阵函数的微分对于矩阵函数f(A),其微分形式如下:df(A)=f′(A)dA其中,f′(A)表示f(A)的导数,dA表示矩阵A的微小变化。

4. 特征值与特征向量矩阵函数f(A)的特征值与特征向量也与矩阵A的特征值与特征向量有密切联系。

若$\\lambda$是矩阵A的特征值,v是对应的特征向量,则$f(\\lambda)$是矩阵f(A)的特征值,v是对应的特征向量。

结语通过以上介绍,我们对矩阵函数的定义与性质有了初步了解。

矩阵函数的研究不仅有助于理解矩阵运算的复杂性,还在实际问题中有着广泛的应用。

希望本文的介绍能够对读者有所帮助。

矩阵可交换成立的条件与性质

矩阵可交换成立的条件与性质

毕业设计(论文)题目矩阵可交换成立的条件与性质学院理学院专业数学与应用数学年级 2008级班级 0814 姓名吴锦娜学号 2008530088 指导教师李伟职称副教授矩阵可交换成立的条件与性质[摘要]矩阵是高等数学中一个重要内容,在数学领域以及其他科学领域有着重大的理论意义.众所周知,矩阵的乘法在一般情况下是不满足交换律的,即在通常情况下,BAAB .但是,在某些特殊情况下,矩阵的乘法也能满足交换律.可交换矩阵有着很多特殊的性质和重要的作用.本文从可交换矩阵和相关知识的定义出发,探讨了矩阵可交换的一些条件和可交换矩阵的部分性质及应用,并且介绍了几类特殊的可交换矩阵.[关键词]矩阵可交换条件性质应用The Conditions for The Commutation of Matrix and Its Some Properties[Abstract] Matrix, a important content in altitude-mathematics, has a great theoretic significance in the aspect of both mathematics and other science field。

As far as we have concerned,the multiplication of matrix could not satisfy the exchange rule under the normal condition, that is to say, normally,AB≠BA。

Whereas, in some certain conditions, the multiplication of matrix could satisfy the exchange rule。

The exchangeable matrix has many special properties and important effection。

秩幂等矩阵的特征

秩幂等矩阵的特征

l er pc ^ r g e yui em toso l er l ba i a aeP ae i nb s gt e d i a g r. n s v n h h f n ae
Ke r s d ma n e n ls a e a k o t x h r ce s c s b p c y wo d : o i ;k r e p c ;r n mar ;c a a tr t u s a e f i ii
维普资讯
第2 3卷 第 5期 20 0 7年 1 O月

石 理


院 学

V0. 3 No 5 】2 .
Ot c
பைடு நூலகம்
J OURN AL OF HUAN HII r r OFTE HN OG GS NS T UI I E C OL Y
A 。的几 何重 数. 以下是第 2节 定理 证 明 时需 要 的
收 稿 日期 :0 7—0 20 9—0 5 女 金 项 目 : 北 师 范 学 院 教 学 研 究 项 目( 号 :8 基 湖 编 5) 作者简介 : 涛 (9 0 谢 18一 ) 男 , , 湖北 黄石人 , 助教 , 硕士。
若 A EP
, A)=I E f( 一Al A 的特 征 多 项 A 为
2 主 要 结 果及 证 明
定理 1 如果 A∈P , 那么下列各条彼此等价 :
() 1A是秩幂等矩阵;
( ) EZ rA =rA ) 2 Vk ,( ) ( ; ( ) ∈ , ( ) R A ) 3 Vk Z 尺 A = ( ;
CEP , 么 那
{ a=0} aE l P A 表示 A的核 子空 间 , ( 表示 矩 r A)

伴随变换与伴随矩阵的定义与性质

伴随变换与伴随矩阵的定义与性质

伴随变换与伴随矩阵的定义与性质伴随变换与伴随矩阵是线性代数中的重要概念,它们在矩阵理论、向量空间和线性变换等领域中具有广泛的应用。

本文将介绍伴随变换与伴随矩阵的定义与性质。

一、伴随变换的定义在线性代数中,给定一个向量空间V和线性变换T:V→V,称T 的伴随变换为一个线性变换T*:V→V,满足对任意的u、v∈V有内积的等式:〈Tu,v〉=〈u,T*v〉其中,〈·,·〉表示向量的内积。

二、伴随变换的性质1. 伴随变换的存在性对于给定的线性变换T:V→V,伴随变换T*一定存在且唯一。

2. 伴随变换的线性性质对于任意的线性变换T1、T2以及标量c,有以下等式成立:(T1+T2)*=T1*+T2*(cT1)*=cT1*3. 伴随变换的伴随性质对于任意的线性变换T:V→V的伴随变换T*的伴随变换(T*)*,有以下等式成立:(T*)*=T三、伴随矩阵的定义设V为n维向量空间,B={v1, v2, ..., vn}为V的一组基,对于线性变换T:V→V,其在基B下的矩阵为A=[T]B,称A的伴随矩阵为A*,满足以下等式:[A*]B=[T*]B四、伴随矩阵的性质1. 伴随矩阵的存在性对于给定线性变换T:V→V,其在基B下的矩阵A=[T]B一定存在且唯一,因此其伴随矩阵A*也存在且唯一。

2. 伴随矩阵的基本性质(1)伴随矩阵的行列式若A是一个n×n矩阵,其伴随矩阵为A*,则有det(A*)=[det(A)]^(n-1)。

(2)伴随矩阵的迹若A是一个n×n矩阵,其伴随矩阵为A*,则有tr(A*)=(n-1)tr(A)。

(3)伴随矩阵的秩若A是一个n×n矩阵,其伴随矩阵为A*,则有rank(A*)=rank(A)。

3. 伴随矩阵的转置性质若A是一个n×n矩阵,其伴随矩阵为A*,则有(A*)^T=(A^T)*。

4. 伴随矩阵的幂等性质若A是一个n×n矩阵,其伴随矩阵为A*,则有(A*)^2=(det(A))^(n-2)A。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

滨州学院毕业设计(论文)题目幂等矩阵的性质研究系(院)数学系专业数学与应用数学班级2010级1班学生姓名崔世玉学号1014070124指导教师田学刚职称讲师二〇一四年六月十日独创声明本人郑重声明:所呈交的毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议。

尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本设计(论文)不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。

本声明的法律后果由本人承担。

作者签名:二〇一四年月日毕业设计(论文)使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定。

本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版,同意学校保存学位论文的印刷本和电子版,或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计(论文);同意学校在不以营利为目的的前提下,建立目录检索与阅览服务系统,公布设计(论文)的部分或全部内容,允许他人依法合理使用。

(保密论文在解密后遵守此规定)作者签名:二〇一四年月日幂等矩阵的性质研究摘要幂等矩阵是一类非常特殊的矩阵,不仅在矩阵论中有着重要的应用,而且在其它许多领域也有广泛的应用.本文的主要内容是探讨幂等矩阵性质及其应用,首先对幂等矩阵性质进行分析整理并作简单的推广;然后利用分类讨论的思想研究幂等矩阵线性组合的幂等性,在一定条件下给出3个幂等矩阵的线性组合幂等的充要条件;最后研究幂等矩阵的线性组合的可逆性,给出其可逆的具体刻画.本文研究内容能够丰富幂等矩阵的相关结论,有利于矩阵在其它领域的应用。

关键词:幂等矩阵;线性组合;可逆矩阵;矩阵的秩Research on the properties of idempotent matrixAbstractIdempotent matrix is a very special class of matrices, which having important applications not only in matrix theory, but also in many other fields .The main content of the paper is to investigate the properties of idempotent matrix and its application.Firstly, the properties of idempotent matrix are analyzed and promoted.By using the category talk and the idempotent matrix idempotency of linear combinations.In some conditions three idempotent matrices the necessary and sufficient conditions in which the linear combination is also idempotent are given.The last research idempotent matrix of the linear combination of reversibility, gives its reversible specific features.In this paper, the research content to enrich the idempotent matrix related conclusions, which is helpful for the application of matrix in other areas.Key words: idempotent matrix; linear combination; invertible matrix; rank matrix目录第一章幂等矩阵的概述 (1)1.1研究背景 (1)1.2基本概念介绍 (2)第二章幂等矩阵的性质 (4)2.1幂等矩阵的主要性质 (4)2.2幂等矩阵的等价命题 (7)第三章幂等矩阵线性组合的幂等性 (12)3.1 3个幂等矩阵线性组合的幂等性 (12)3.2 3个立方幂等矩阵的线性组合的幂等性 (14)第四章幂等矩阵线性组合的可逆性 (16)4.1 幂等矩阵线性组合的可逆性 (16)4.2 三个三次幂等矩阵的线性组合的可逆性问题 (18)小结 (20)参考文献 (21)谢辞 (22)第一章幂等矩阵的概述1.1研究背景幂等矩阵是矩阵中非常特殊的一类矩阵,也是非常重要且非常常见的一类矩阵,很多其他特殊矩阵都与幂等矩阵有着密切的联系,如对合矩阵及投影矩阵.幂等矩阵在数学领域及其他许多领域的应用都非常广泛,幂等矩阵更是矩阵论中的一个基础部分,幂等矩阵在可对角化矩阵的分解中具有重要作用.近年来有关此问题的研究吸引了国内外许多研究学者的关注,关于幂等矩阵的研究已经成为矩阵论中的活跃的研究领域.幂等矩阵在研究广义逆矩阵中占有非常重要的位,研究幂等矩阵的性质是研究其他特殊矩阵的基础.广义逆的思想可追溯到1903年(E.) i. Fred Holm的工作,他讨论了关于积分算子的一种广义逆(他称之为伪逆)。

1904年,D. Hilbert broadly 在广义格林函数的讨论中,含蓄地提出了微分算子的广义逆。

而任意矩阵的广义逆定义最早是由E.H. Moore在1920年提出的,他以抽象的形式发表在美国数学会会刊上.当时人们对此似乎很少注意。

这一概念在以后30年中没有多大发展.曾远荣在1933年,F.J. Murray 和J. von Neumann在1936年对希尔伯特空间中线性算子的广义逆作过讨论。

T.N.E. Greville, C.R. Rao和其他人也作出了重要的贡献.1955年,Penrose证明了存在唯一的+=AX满足前述性质①~④,并以此作为+A的定义.1956年,R. Colorado证明了彭罗斯定义的广义逆与穆尔定义的广义逆是等价的,因此通称+A为穆尔-彭罗斯广义逆矩阵。

幂等矩阵是国内外学者都非常感兴趣的一类矩阵,如文[1]中研究了幂等矩阵的可对角化性质,证明了幂等矩阵是可对角化的;文[2]研究了幂等矩阵的伴随矩阵的幂等性等等。

本文在接下来的章节中,我们将先给出幂等矩阵的定义及几个简单命题,并证明.然后给出幂等矩阵的一系列性质,在前人的基础上进行总结以及推广,并进行证明。

再给出幂等矩阵的等价命题,并给出证明。

然后讨论幂等矩阵的线性组合的相关性质并对幂等矩阵进行深入研究。

1.2 幂等矩阵的概念 定义1.1]3[ 若n n C A ⨯∈有性质A A =2, 则称A 为幂等矩阵. 为了更好地了解幂等矩阵, 现在来看以下几个命题:引理1.1 若n 阶方阵A 是幂等矩阵, 则与A 相似的任意n 阶方阵是幂等矩阵. 证明 设A B ~(即矩阵B 与矩阵A 相似),则,可逆n n C P ⨯∈∃使得B AP P =-1且 P A P AP P AP P B 21112---=⋅=,又 A A =2,所以B AP P P A P B ===--1212,所以B 是幂等矩阵.定理1.1也可以表述为: 若A 是幂等矩阵, 则对于任意可逆阵T , AT T 1-也 为幂等矩阵.引理1.2 若n 阶方阵A 是幂等矩阵, 则A 的转置T A , A 的伴随矩阵*A 及A E - 都是幂等矩阵.证明 ()()T T T A A A ==22, 即T A 为幂等矩阵;对*A , 先证明对任意两个幂等矩阵B A 、, 有关系式()***A B AB =.由binet Cauchy -公式有:()()=j i AB ,*矩阵AB 的第i 行第j 列的代数余子式 所以,()()()2*****2*A A A AA A A ====, 对A E -, 有()A E A A E A A E A E -=+-=+-=-22222. 引理1.3 若A 是幂等矩阵, A 的k 次幂仍是幂等矩阵.证明 可用数学归纳法证明. 当1=k 时, 显然成立.假设当n k =时, 命题成立, 现考虑1+n 情形:()1222221+++=⋅=⋅==n n n n n A A A A A A A ,即当1+=n k 时命题仍成立, 由数学归纳法知, 对任意N k ∈命题都成立.第二章 幂等矩阵的性质2.1 幂等矩阵的主要性质性质2.1 0矩阵和单位矩阵E 都是幂等矩阵.证明 由0和E 的定义可知命题成立.性质2.2 幂等矩阵A 满足: ()()0=-=-A A E A E A .证明 ()02=-=-=-A A A A A E A ,()02=-=-=-A A A A A A E .性质2.3 若矩阵B A ,均为幂等矩阵, 且BA AB =, 则AB 与T T B A 也是幂等矩阵.证明 ()AB B A B AB A B BA A AB AB AB ==⋅⋅=⋅⋅=⋅=222, 同理, T T B A 也是幂等矩阵.性质2.4 若幂等矩阵A 可逆, 则E A =.证明 因为A A =2.所以E A A A A A =⋅=⋅=--121.性质2.5 幂等矩阵的特征值只能为0或1.证明 设A 是幂等矩阵, 即A A =2, 再设A 的特征值为λ, 则λλ=2(由特征值的性质), 故10或=λ.由这个性质可以知道幂等矩阵是半正定矩阵.性质2.6 幂等矩阵可对角化.证明 设A 是幂等矩阵, λm 为A 的最小多项式, 由性质2.5知: λλ=m 或1-λ或()1-λλ,最小多项式是互素的一次因式的乘积, 从而A 可对角化. 另]1[证明 当E A 或0=(即n r A 或0=)时, 显然成立.当n r A <<0时, A 的特征值全为0, 1. A 的属于1的特征子空间的维数等于齐次线性方程组()0=-x A E 的解空间的维数()A E r n --. 属于0的特征子空间的维数等于齐次线性方程组0)(=--x A E 的解空间的维数A r n -.由幂等矩阵的性质有[])(A E r n --[]n n n r r n r n A A E A =-=--=-+-22)(故A 可对角化, 设t r A =, 则由幂等矩阵的性质得()r r n A E =--, 因此A 的相似标准型为⎥⎦⎤⎢⎣⎡000rE . 性质2.7 若A 是幂等矩阵, 则()1,0≠∈∀a R a , aE A +是可逆矩阵.证明 因为A A =2,所以()()[]()()E a a E a a A A E a A aE A 1112+-=+--=+-+,又因为A A =21,0≠a ,所以()()()[]E E a A a a aE A =⎭⎬⎫⎩⎨⎧+-+-+111, 故aE A +可逆, 且()()[]E a a A a a aE A 1)1(11+-+-=+-. 性质2.8 幂等矩阵的迹等于幂等矩阵的秩, 即()()A rank A tr =.证明 设()X r A rank ,,λ=分别为A 的特征值及其相应的特征向量, 于是有: X AX X A AX X 22λλλ====,从而有()01=-λλ. 由此可推得结果. 性质2.9 若A 满足()n r r E A A =+-, 则A 是幂等矩阵.证明 设0=Ax 的基础解系为r ξξξ,,,21 (其实它们都是特征值0的特征向量), 再设()0=-x E A 的基础解系为t r r r +++ξξξ,,,21 (它们都是特征值为1的特征向量), 且n t r =+, 设矩阵(可逆)()n r r T ξξξξξ,,,,,,121 +=满足B E AT T t =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-0001, 而B 是幂等矩阵, 故1-=TBT A 也是幂等矩阵.例2.1 设B A 、都是幂等矩阵, 且BA AB =, 证明AB B A -+是幂等矩阵.证明 由题意可知B B A A ==22,, 且BA AB =, 于是:()()2222AB ABB ABA BAB B BA AAB AB A AB B A +---++-+=-+ABAB AB ABA BAB B BA AB AB A +---++-+= AB AB AB BA B BA A +---++= AB B A -+=.例2.2 设B A ,为n 阶幂等矩阵, 且BA AB =, ()0,≠∈∀ab R b a . 证明 (1) 若()E bB aA =+2则0==BA AB 或1±=+b a .(2) 若()E bB aA =-2则0==BA AB 或1±=-b a .证明 (1) ()E bB aA =+2, 由题设知BA AB B B A A ===,,22,则有()B b abAB A a B b abBA abAB A a bB aA 22222222++=+++=+.对上式两边同乘于B A ,得 AB AB b abAB AB a =++222.移项得()()[]0112222=-+=-++AB b a AB b ab a .从而有()012==+AB b a 或, 即0==BA AB 或1±=-b a .同理可证)2(.例2.3 设A 是n 阶实对称阵, 且A A =2, 证明∃正交矩阵T ,使得⎥⎦⎤⎢⎣⎡=-0001rE AT T . 证明 设ξ是属于λ的特征向量, 那么λξξ=A ,()ξλξλλξξ22===A A A ,又A A =2,λξξ=2A , 从而()02=-ξλλ,但0≠λ,所以λλ=2,故1=λ或0,(由幂等矩阵的性质也可以得知), 故A 的特征值不是0就是1.故∃正交矩阵T ,使得⎥⎦⎤⎢⎣⎡=-0001rE AT T (T 可由特征向量构造, 将A 转化为()A Im x x Ax ∈⇔=.(1)⇔(5) “⇒” 因为A A =2,所以()0=-A E A .故A E -的列向量都满足0=Ax . 从而()()A Ker A E Im ⊆-,又()A Ker α∈∀, 有()()()A E Im A E A E A A -∈⇒-=-+⇒=ααααα0.由α的任意性可知()()A Ker A E Imf ⊇-.综上, ()()A Ker A E Im =-.“⇐” 对n R ∈∀α有()()()A Ker A E Im αA E =-∈-,即()()A Ker A E ∈-α. 于是有()[]()002=-⇒=-ααA A A E A .由α的任意性得A A A A ==-220,即.同理可证⇔=A A 2()()A E Ker A Im -=.(1)⇔(6) 若()()A E Im A Im x -⋂∈, 即()z A E Ay x -==对某两个z y 、成立, 则()02=-==z A E A y A x ,故()(){}0A E Im A Im =-⋂.同理可证后面一个式子,从而(4)成立. 反之, 若(6)成立, 则对任一x , 有()x A E Ax x -+=是x 的唯一分解.但又有唯一分解()x A E x A x 22-+=,又()()()A E Im x A E ,A Im x A 22-∈-∈,于是对任何x 成立着x A Ax 2=, 从而A A =2.(6)⇔(7) 注意到()x A E Ax x -+=对任何x 成立, 故总有()()nR A E Im A Im =-⊕, 故(vi)与(vii)等价.(7)⇔(8) ()()n R A E Im A Im =-⊕总是成立的. 由维数公式知()[]()[]()n A E A A E A A E A =-+=-⋂+-+dim dim dim dim .由性质2.8可知, 若A A =2, 则trA r A =.另外, 利用矩阵的满秩分解, 我们可以具体的找出(ix)中的变换阵()0≠P P . 设11Q P A =,22Q P A E =-均为满秩分解, 则有[]E Q Q P P =⎥⎦⎤⎢⎣⎡2121,,且[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡2121,Q Q P P ,均为方阵. 从而[]E Q Q P P =⎥⎦⎤⎢⎣⎡2121,, 由此可知r E P Q =11, 021=P Q , 012=P Q , r n E P Q -=22.于是可证明[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡000,2121rE P P A Q Q . 从此式还可以看出, 1P 与2P 的列向量分别是A 的属于特征值1与0的特征向量. 最后,矩阵的满秩分解可用来判定幂等性: 若21A A A =是满秩分解, 则A A =2当且仅当E A A =12. 另一方面, 常用此特殊性来构造幂等矩阵. 下面给出几个构造幂等矩阵的定理:定理2.2]4[ 设非零列向量()Tn αααα,,, 21=, 则n 阶矩阵T E A αα-=为幂等矩阵⇔122221=+++=n T ααααα .证明 “⇒”因为A A =2, 所以()()TTTE E E αααααα-=--,即()T T T T E E αααααααα-=+-2,从而()01=-T T αααα,因为α, 0≠Tα, 因此, 122221=+++=n Tααααα . “⇐”因为122221=+++=n T ααααα ,所以()A E E A T T T T =-=+-=αααααααα22.推论2.1 令T E A αα-=, 其中: ()Tn αααα,,, 21=为非零列向量. 若122221=+++=n T ααααα , 则n 阶方阵A 不可逆.证明 设A 可逆, 则由幂等矩阵的性质可知E A =, 当122221=+++n ααα 时, 由定理2.2可知A 为幂等矩阵, 即A A =2,但T E A αα-=, 所以T E E αα-=, 得0=T αα, 与122221=+++n ααα 矛盾, 所以A 不可逆. 定理2.3]5[ 若A 和B 是同阶幂等矩阵, 则B A +为幂等矩阵⇔0=+BA AB .证明 因为()BA AB B A B BA AB A B A +++=+++=+222,所以0=+⇔+BA AB B A 为幂等矩阵.定理2.4 若A 和B 是同阶幂等矩阵, 且BA AB =,则AB 为幂等矩阵. 证明 由题意可得 ()AB AABB ABAB AB ===2, 即AB 为幂等矩阵.定理2.5 若A 为幂等矩阵, 且E A ≠, 则A 不可逆.证明 设A A =2,则有()0=-E A A . 若A 可逆, 则1-∃A ,t s .E A A AA ==--11在()0=-E A A 的两边同时乘以1-A , 得0=-E A ,即E A =. 与题设矛盾, 故A 不可逆.定理2.6 若A 是幂等矩阵, 且E A ≠, 则矩阵方程0=Ax 有非零解.证明 由定理2.5可知, A 不可逆, 即0=A . 故矩阵方程0=Ax 有非零解.定理2.7 若A 和B 是同阶幂等矩阵, 则B A -是幂等矩阵⇔B BA AB ==.证明 “⇒”因为B A -是幂等矩阵, 所以()BA AB B A B BA AB A B A B A --+=+--=-=-222,将BA AB B +=2两边分别左乘和右乘B 得:BBA BAB B +=22, 即BA BAB B +=2. (2.1) BAB AB B +=222, 即BAB AB B +=2. (2.2) 两式相减可得BA AB =, 从而B BA AB ==.“⇐” ()B A B B B A B BA AB A B A -=+--=+--=-222.第三章 幂等矩阵线性组合的幂等性3.1 3个幂等矩阵线性组合的幂等性设1T ,2T ,3T 是3个不同的非零的两两相互可交换的m m ⨯幂等矩阵,对于非零复数1l ,2l ,3l 我们将讨论332211T l T l T l T ++= (3.1)是幂等矩阵的一些充分条件.首先,我将给出以下2个引理。

相关文档
最新文档