幂等矩阵的性质研究

幂等矩阵的性质研究
幂等矩阵的性质研究

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 matrix

Abstract

Idempotent 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+=A X 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

(){}{}()

()

{}{}()

{}{}(){}{}().

,,1,1,,2,1,,,1,1,,2,1,,1,1,,2,1,,,1,1,,2,11,,1,1,,2,1,,,1,1,,2,11,**1

1

1

j i jk n

k ki ki n

k jk n

k j

i j

i A B A B B A n i i n k k B n k k n j j A n i i n j j AB ===+-+-?+-+--=+-+--=∑∑∑===++

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:

()

122222

1+++=?=?==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??

????00

0r

E

. 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(1

1+-+-=

+-.

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 ==2

2,, 且BA AB =, 于是:

()()2

222

AB 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 2

2

2

2

2

2

2

2++=+++=+.

对上式两边同乘于B A ,

得 AB AB b abAB AB a =++222.

移项得

()

()[]

01122

2

2

=-+=-++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

??

??

??=-00

01r

E 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=2

A , 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??

?

?

??=-00

01r

E AT T (T 可由特征向量构造, 将A 转化为标准型即为所求).

2.2 幂等矩阵的等价命题

幂等矩阵的等价命题在实数域内与复数域内基本是一致的, 故在此只考虑幂等矩阵在实数域内的等价命题.

定理2.1 以下命题等价:

(1) A A =2; (2) ()

*2

*A A =, ()

T T

A A =2

;

(3) ()A E A E -=-2

; (4) ()A Im x x Ax ∈?=;

(5) ()()A E Im A Ker -=, ()()A E Ker A Im -=; (6) ()(){}0A E Im A Im =-?, ()(){}0A E Ker A Ker =-?; (7) ()()n R A E Im A Im =-⊕, ()()n

R A E Ker A Ker =-⊕;

(8) ()n A E rank rankA =-+;

(9) ?非奇异矩阵()0≠P P , 1

000.-??

??

??=P I P A t s r

, 其中rankA r =. 证明 (1)、(2)、(3)的等价性是易证的.

(1)?(4)因为A A =2, 由性质5知, A 的特征值只能为0或1,即()A Im 为A 对应特征值1的特征子空间. 所以

()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 ==-2

2

0,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 ,

()(){}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-+=,

()()

()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()()n

R 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, 02

1=P Q , 012=P Q , r n E P Q -=22. 于是可证明

[]??

?

???=??????00

0,2121r

E 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()T

n αααα,,, 21=, 则n 阶矩阵T E A αα-=为幂

等矩阵?12

2221=+++=n T ααααα .

证明 “?”因为A A =2

, 所以

()()T

T

T

E E E αα

αααα-=--,

()

T T T T E E αααααααα-=+-2,

从而()

01=-T T αααα,因为α, 0≠T

α,

因此, 12

2221=+++=n T ααααα . “?”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: ()T

n 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12

2

22

1=+++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12

2

22

1=+++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。

引理3.1 设1T ,2T ,3T 是3个不同的非零的两两相互可交换的m m ?幂等矩阵并且1l ,2l ,3l 是非零复数,那么(3.1)是幂等矩阵当且仅当

+-+-+-3323222

21121)()()(T l l T l l T l l 0222323231312121=++T T l l T T l l T T l l (3.2)

我们定义m m ?矩阵),,(321l l l ?如下:

),,(321l l l ?=+-+-+-332322221121)()()(T l l T l l T l l

323231312121222T T l l T T l l T T l l ++.

引理3.2 设1T ,2T ,3T 是3个不同的非零的两两相互可交换的m m ?幂等矩阵并且1l ,2l ,3l 是非零复数,那么(3.1)是幂等矩阵当且仅当

,,,n i t l l l t l l l i i i i i i 10)1)((321321==-++++μλμλ 其中i i i t ,,μλ分别是1T ,2T ,3T 的特征值.

下面给出(3.1)是幂等矩阵的一些充分条件.

定理3.1 设1T ,2T ,3T 是3个不同的非零的两两相互可交换的m m ?幂等矩阵并且1l ,2l ,3l 是非零复数.如果下列情形之一成立,则(3.1)是幂等矩阵.

(1),,,21

3212211===l l l 并且)(3211T T T T +=,)(3122T T T T +=,)(2133T T T T +=; (2)),且,,,(,,k j i k j i l l l k j i ≠≠===-=3,21

21

2121,并且)(3211T T T T +=, )(3122T T T T +=,)

(2133T T T T +=; (3)),且,,,(,,k j i k j i l l l k j i ≠≠===-=3,21112,

并且;k j k i j i i T T T T T T T ===

(4)),且,,,(,,k j i k j i l l l k j i ≠≠==-=-=3,21211,

并且

j i k j i T T T T T =-+2

)(; (5)),且,,,(,,k j i k j i l l l k j i ≠≠===-=3,21111,

并且0))((=--k i j i T T T T ;

(6),,,111321===l l l 并且0323121=++T T T T T T .

证明 通过引理1知道(3.1)是幂等矩阵当且仅当),,(321l l l ?=0. 如果(1)成立,我们有

),,(21

2121?=)

(32312132141222T T T T T T T T T +++--- =[(41)13121T T T T T -++)(23221T T T T T -++)](33231T T T T T -+ =0.

所以在(1)成立下,T 是幂等矩阵. 如果(2)成立,我们有

),,(212121-?=)

(323121321412223T T T T T T T T T +---- =(3[41-)13121T T T T T -++)(23221T T T T T -++)](33231T T T T T -+ =0.

同理,,),,(0212121=-?02121

21=-?)

,,(. 所以在(2)成立下,T 是幂等矩阵. 如果(3)成立,我们有

)(1,1,2-?=1111323121124462446T T T T T T T T T T T +--+--=0. 同理,)(1,2,1-?=0,)(2,1,1-?=0. 所以在(3)成立下,T 是幂等矩阵. 如果(4)成立,我们有

),(2,11--?=323121321442222T T T T T T T T T --+++ =0])[(2212321=--+T T T T T .

同理,0121=--?),,

(,0112=--?),,(. 所以在(4)成立下,T 是幂等矩阵. 如果(5)成立,我们有

)(1,1,1-?=32312112222T T T T T T T +-- =))((23121T T T T -+=0. 同理,01,1,1=-?)(,01,1,1=-?)(. 所以在(5)成立下,T 是幂等矩阵.

如果(6)成立,我们有

)(1,1,1?=323121222T T T T T T ++=)(3231212T T T T T T ++=0, 所以在(6)成立下,T 是幂等矩阵. 证明完毕.

3.2 3个立方幂等矩阵的线性组合的幂等性

定义3.1 任意矩阵m m L T ?∈,如果T T =3,则称T 为立方幂等矩阵. 定理3.2 设非零矩阵m m L T T T ?∈321,满足)3,2,1(=≠±≠j i j i T T j i ,,,

0321=T T T 且3=r ,令T 是321T T T ,, 的线性组合,即i i i T l T ∑==3

1

,22j i j i T T T T =且矩阵

T 是立方幂等矩阵的充要条件是

(1)(321l l l )=(111) (2)(32

1l l l )=(111---)

证明 (1)必要性

因为矩阵T 是立方幂等矩阵,所以

=3T 3

332211)

(T l T l T l ++=T l T l T l 321++ (3.3) 又

i j j i T T T T =,0321=T T T ,

所以(3.3)等价于

()

??

??

?

?????---32133

323

2

131T T T l l l l l l +(

)

????

?

?????3223212213223

212213T T T T T T l l l l l l +

(

)

???

?

??????2322312212322

312

2

13T T T T T T l l l l l l =0 (3.4)

由22j i j i T T T T =)3,2,1(=≠j i j i ,,可得

()

??

??

?

?????---32133

32

3

2131T T T l l l l l l +(

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因为)321(,,=i T i 是非零矩阵,)

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当i j j i T T T T =,0321=T T T 时, =3T 321T T T ++=T .同理可证(2)的充分性.

正定矩阵的性质及其应用_____

如对您有帮助,请购买打赏,谢谢您! 正定矩阵的性质及其应用 姓名: 学号: 指导教师: 摘 要;矩阵是数学中的一个重要基本概念,是代数学中的一个主要研究对象,而正定矩阵作为一类特殊的矩阵,固然有它与其它矩阵不同的性质和应用。本文主要是给出了正定矩阵的若干等价条件,对正定矩阵的一些重要性质进行了归纳整合并给出部分性质的证明过程,最后给出了正定矩阵在不等式证明问题、多元函数极值问题、最优化的凸规划问题以及解线性方程组问题中的应用。 关键词:矩阵;正定矩阵;性质;应用 The Properties of Positive Definite Matrix and Its Applications Abstract: Matrix is one of the important basic concepts and it is one of the main research object in math . Positive definite matrix is a kind of special matrix, no doubt it has its properties and applications different from other matrix. This paper states some equivalent conditions on how to determine a positive definite matrix, integrates some important properties, then puts forward several applications of the positive definite matrices on inequation problems, multiple function extreme problems, the optimization of convex programming problem and solving linear equations. Key Words: matrix; positive definite matrix; property; application 1. 引言 矩阵理论是数学的一个重要分支,它不仅是一门基础学科,也是最具实用价值、应用广泛的数学理论。矩阵是矩阵理论中一个重要基本概念,是代数学的一个主要研究对象,而正定矩阵作为一类常用矩阵,其在计算数学、数学物理、运筹学、控制论、数值分析等领域中都具有着广泛的应用。本文主要介绍正定矩阵的等价定理及其一些重要的性质,最后给出正定矩阵在数学及其它学科中的若干应用。 2. 正定矩阵的等价定理 首先我们给出正定矩阵的定义。 定义1[1] 设()T f x X AX =为一个实二次型,若对任意一组不全为零的实数12,,,n c c c ,都有 12(,,,)0n f c c c >,

伴随矩阵的性质知识讲解

伴随矩阵的性质

编号2009011118 毕业论文(设计) ( 2013 届本科) 论文题目:伴随矩阵的性质 学院:数学与统计学院 专业:数学与应用数学 班级:09级本科1班 作者姓名:魏瑞继 指导教师:俱鹏岳职称:副教授 完成日期:2013年 4 月20日

目录 陇东学院本科生毕业论文(设计)诚信声明 (4) 摘要 (5) 关键词 (5) 0引言 (5) 1主要结论 (6) 1.1伴随矩阵的基本性质 (6) 1.2伴随矩阵的特征值与特征向量的性质 (9) 1.3矩阵与其伴随矩阵的关联性质 (10) 1.4两伴随矩阵间的关系性质 (11) 2应用举例 (12) 例1 (12) 例2 (12) 结束语 (13) 参考文献 (13) 致谢 (14)

陇东学院本科生毕业论文(设计)诚信声明 本人郑重声明:所呈交的本科毕业论文(设计),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,除文中已经注明应用的内容外,本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已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名: 二〇一二年十二月二十日

伴随矩阵的性质 魏瑞继 (陇东学院 数学与统计学院 甘肃 庆阳 745000) 摘要:伴随矩阵是矩阵理论中一个重要的基本概念,我们对几类矩阵的伴随矩阵进行了研究,得到了一些有价值的结论,并给出了部分应用举例. 关键词:伴随矩阵;分块矩阵;正交矩阵;相似矩阵 0引言 伴随矩阵在高等代数中的作用是极其重要的,在关于伴随矩阵的一些性质可以应用到其他矩阵的计算证明中,在这时候就更需要这一方面的知识了,伴随矩阵的内容深入不仅增加了矩阵的内容,也补充了矩阵计算的不足,在矩阵的证明与应用中也得到广泛的推广. 定义1[1] 设矩阵()ij n n A a ?=,将矩阵A 的元素ij a 所在的第i 行第j 列元素划去后,剩余的2(1)n -个元素按原来的排列顺序组成的1n -阶矩阵所确定的行列式称为元素ij a 的余子式,记为ij M ,称(1)i j ij M +-为元素ij a 的代数余子式,记为ij A ,即 ij A = (1)i j ij M +-(i ,j=1,2,……,n). 定义2[2] 方阵()ij n n A a ?=的各元素的代数余子式ij A 所构成的如下矩阵 A *= 112111222212n n n n nn A A A A A A A A A ????? ???????L L M M O M M 称为矩阵A 的伴随矩阵.

幂等矩阵的性质及应用(定稿)

JIU JIANG UNIVERSITY 毕业论文(设计) 题目幂等矩阵的性质及应用 英文题目Properties and Application of Idempotent Matrix 院系理学院 专业数学与应用数学 姓名邱望华 年级A0411 指导教师王侃民 二零零八年五月

幂等矩阵在数学领域以及其他许多领域应用都非常广泛,因此对幂等矩阵进行探讨具有很重要的意义。本文主要是对幂等矩阵的一些性质和结论进行归纳总结并对相关性质进行推广。首先对幂等矩阵简单性质进行了归纳总结,接着谈到了实幂等矩阵的等价条件并推广到复矩阵以及高次幂等矩阵,然后研究了幂等变换、幂等矩阵线性组合的幂等性、幂等矩阵线性组合的可逆性、幂等矩阵秩有关的性质。 [关键词] 幂等矩阵,性质,幂等性,线性组合

The idempotent matrix is widely applied in mathematics as well as other many places, so there is very vital significance to carry on the discussion to the idempotent matrix . This paper mainly carries on the induction summary some simple nature and the important conclusion of idempotent matrix and carries on the promotion to the related nature. Firstly, this article has carried on the induction summary to its simple nature, then talkes about the equivalence condition of the solid idempotent matrix and extends to the equivalence condition of the plural idempotent matrix and the higher mode idempotent matrix . Then the article studies the idempotent transformation、the idempotency of linear combinations of two idempotent matrices、the invertibility of linear combinations of two idempotent matrices. [Key Words] the idempotent, the nature, the idempotence, linear combination

浅谈幂等矩阵的性质

万方数据

万方数据

浅谈幂等矩阵的性质 作者:侯君芳, 黄丽莉 作者单位:郑州旅游职业学院,河南郑州,450009 刊名: 科技风 英文刊名:TECHNOLOGY TREND 年,卷(期):2009,""(13) 被引用次数:0次 相似文献(6条) 1.期刊论文高灵芝幂等矩阵秩试题求解及其结论的推广-中国科教创新导刊2008,""(31) 本文从高等代数课本中的一道习题入手,从不同的角度给出这道习题的不同解法,并把其结论进行了推广. 2.期刊论文邹本强.ZOU Ben-qiang特殊矩阵的特征值性质-重庆职业技术学院学报2006,15(5) 在高等代数中矩阵是研究问题很重要的工具,在讨论矩阵的性质时给出了矩阵特征值的定义,但对矩阵特征值的性质研究很少,对特殊矩阵的特征值性质的研究更少,而特殊矩阵的特征值对研究特殊矩阵有很重要的意义.我们在研究矩阵及学习有关数学知识时,经常要讨论一些特殊矩阵的性质.为此,本文围绕幂等矩阵、反幂等矩阵、对合矩阵、反对合矩阵、幂零矩阵、正交矩阵、对角矩阵、可逆矩阵等特殊矩阵给出了其主要性质并加以证明,为广大读者学习矩阵时提供参考. 3.期刊论文孙莉.陈传良.王品超分块矩阵的理论应用-曲阜师范大学学报(自然科学版)2002,28(1) 分块矩阵的理论在高等代数中有着广泛的应用,用这一理论解决问题简明而清晰,该文是本理论的具体应用. 4.期刊论文杨忠鹏.陈梅香.林国钦.Yang Zhongpeng.Chen Meixiang.Lin Guoqin关于三幂等矩阵的秩特征的研究-数学研究2008,41(3) 本文对已有的关于三幂等矩阵秩的等式作了进一步研究,指出其中有些可以作为判定三幂等矩阵的充要条件,即三幂等矩阵的秩特征等式.本文还证明了有无穷多种三幂等矩阵的秩特征等式形式. 5.期刊论文杨忠鹏.陈梅香.YANG Zhong-peng.CHEN Mei-xiang关于矩阵秩等式研究的注记-莆田学院学报2008,15(5) 最近一些文献应用自反广义逆和广义Schur补得到了一些重要的矩阵秩的恒等式.对这些结果,给出了只用分块初等变换的简单证法;作为应用对 k(k=2,3,4)幂等矩阵的秩等式作进一步讨论,还给出了打洞技巧在求秩上应用的例子. 6.期刊论文林志兴.杨忠鹏.LIN Zhi-xing.YANG Zhong-peng与给定矩阵A的可交换子环C(A)的一些探讨-莆田学院学报2010,17(2) 收集整理现在常用的高等代数与线性代数材料中与给定矩阵A可交换的矩阵所构成的全矩阵空间pn×n的子空间C(A)的习题.指出C(A)的交换性及用 A的多项式表示问题同C(A)的维数与n有密切关系,得到n(n≥3)阶幂等矩阵A或对合矩阵A的C(A)都是不可交换的结论. 本文链接:https://www.360docs.net/doc/d412990968.html,/Periodical_kjf200913005.aspx 授权使用:洛阳工学院(河南科技大学)(wflskd),授权号:d7e0c32f-0155-4388-9ee0-9dde00edfb00 下载时间:2010年8月26日

正定矩阵的性质和判定方法及应用

内蒙古财经大学本科毕业论文正定矩阵的性质及应用 作者郝芸芸 系别统计与数学学院 专业信息与计算科学 年级10级 学号102093113 指导教师高菲菲 导师职称讲师 答辩日期 成绩

内容提要 矩阵是数学中的一个重要基本概念,也是一个主要研究对象,同时矩阵论又是研究线性代数的一个有力工具.而矩阵的正定性是矩阵论中的一个重要概念.正定矩阵是一种特殊的矩阵,其等价定理在解题过程中可以灵活使用.且正定矩阵具有一般矩阵不具有的特殊性质,尤其是这些性质广泛地应用于各个领域.本文在第一部分介绍了实矩阵的正定性的相关定义以及其等价条件.在第二部分列举了正定矩阵的一系列性质,主要介绍了正定矩阵的关联矩阵的正定性.本文在第三部分介绍了正定矩阵的相关定理.本文在第四部分介绍了矩阵正定性的判定方法:定义法、主子式法、特征值法、与单位矩阵合同法.且简单地举了一些实例来阐述实矩阵正定性的判定.最后本文分别从不等式的证明和多元函数的极值两个方面介绍了正定矩阵的实际应用. 关键词:二次型正定矩阵判定方法应用 Abstract Matrix is an important basic concepts in mathematics, but also a main research object, at the same time matrix theory is a powerful tool for the study of linear algebra. At the same time, the positive definiteness of matrix is an important concept in the matrix theory. The positive definite matrix is a special matrix, the equivalence theorem in the problem solving process can be used flexibly. And the positive definite matrix with special properties of general matrix does not have these properties, especially widely used in various fields. In the first part of this thesis introduces the related definition of positive definite real matrix and its equivalent conditions. In the second part are held a series of properties of positive definite matrix, mainly introduced the positive definiteness correlation matrix is positive definite matrix. This paper introduces the related theorem of positive definite matrix in the third part. This paper introduces the method to judge the positive definiteness matrix in fourth parts: the definition, the master method, the eigenvalue method. Determination and simply cited a number of examples of real positive definite matrices. Two aspects of extreme finally this paper from the proof of inequality and multiple function describes the practical application of positive definite matrices. Key words:Quadratic form Positive definite matrix Determination method Application

伴随矩阵的性质及应用

一.伴随矩阵的定义及符号 伴随矩阵是在求非奇异矩阵的逆矩阵时提出来的, 1.代数余子式的定义 为了定义伴随矩阵,需要先定义一个矩阵某一元素的代数余子式: 在行列式 11111..................j n i ij in ni nj nn a a a a a a a a a 中划去元素ij a 所在的第i 行与第j 列,剩下的2(1)n -个元素按原来的排法构成一个n-1级的行列式,称为元素ij a 的余子式,记为ij M ,称(1)i j ij ij A M +=-为元素ij a 的代数余子式。 2.伴随矩阵的定义 设ij A 是矩阵 11111..................j n i ij in ni nj nn a a a A a a a a a a ?????? ??=?????????? 中元素ij a 的代数余子式,矩阵 112111222 2*12.........n n n n nn A A A A A A A A A A ???? ??=?????? 称为A 的伴随矩阵。 二.伴随矩阵的性质

1.伴随矩阵的基本公式:**AA A A A E == 由行列式按一行(列)展开的公式立即得出: **000000d d AA A A A E d ??????===?????? 其中d A =。 这是伴随矩阵的一个基本公式,我们可以从该等式出发推导出一些有关方阵的伴随矩阵的性质,使我们对伴随矩阵有一个更加全面的认识和理解。 2.在公式**AA A A A E ==基础上推导出的其他性质 (1)A 可逆当且仅当* A 可逆。 证明:若A 可逆,则A ≠0.由**AA A A A E ==知 * A A E A ?= 故*1A A A -= 两边取行列式得*1A A A -= 即*11n A A A ??= ? ??? 故*A 0≠,从而*A 可逆 (2)1*n A A -=,其中A 是n ?n 矩阵 证明:由**AA A A A E ==,知*n A A A = ①.当时,有及,故

正投影及其性质

29.1 投影 第2课时正投影 【学习目标】 (一)知识技能: 1.进一步了解投影的有关概念。 2.能根据正投影的性质画出简单平面图形的正投影。 (二)数学思考:在探究物体与其投影关系的活动中,体会立体图形与平面图形的相互转化关系,发展学生的空间观念。 (三)解决问题:通过对物体投影的学习,使学生学会关注生活中有关投影的数学问题,提高数学的应用意识。 (四)情感态度:通过学习,培养学生积极主动参与数学活动的意识,增强学好数学的信心。 【学习重点】 能根据正投影的性质画出简单平面图形的正投影。 【学习难点】 归纳正投影的性质,正确画出简单平面图形的正投影。 【学习准备】手电筒、三角尺、作图工具等。 【学习过程】 【知识回顾】 正投影的概念:投影线于投影面产生的投影叫正投影。 【自主探究】 活动1 出示探究1 如图29.1—7中,把一根直的细铁丝(记为线段AB)放在三个不同位置: (1)铁丝平行于投影面; (2)铁丝倾斜于投影面: (3)铁丝垂直于投影面(铁丝不一定要与投影面有公共点)。 三种情形下铁丝的正投影各是什么形状? (1)当线段AB平行于投影面P时,它的正投影是线段A1B1,线段与它的投影的大小关系为AB A1B1; (2)当线段AB倾斜于投影面P时,它的正投影是线段A2B2,线段与它的投影的大小关系为AB A2B2; (3)当线段AB垂直于投影面P时,它的正投影是。 设计意图:用细铁丝表示一条线段,通过实验观察,分析它的正投影简单直观,易于发现结论。 活动2 如图,把一块正方形硬纸板P(记为正方形ABCD)放在三个不同位置: (1)纸板平行于投影面; (2)纸板倾斜于投影面; (3)纸板垂直于投影面。 三种情形下纸板的正投影各是什么形状?

浅谈幂等矩阵的性质

2009年7月(上 ) [摘要]幂等矩阵的种常规的正定性,虽然在几何学,物理学以及概率论等学科中都得到了重要的应用,但随着数学本身以及应用矩阵的 其他学科的发展,越来越不能满足人们的需要,现代经济数学等众多学科中的重要作用,使矩阵的次正定性研究不仅在理论上,而且在应用上都是有意义的。[关键词]幂等矩阵;高等代数;线性变换浅谈幂等矩阵的性质 侯君芳 黄丽莉 (郑州旅游职业学院,河南郑州 450009) 在高等代数的研究中,矩阵占有重要的地位,线性变换中的许多问题都是通过矩阵来解决的。幂等矩阵是一类特殊的矩阵,本篇文章探讨的就是幂等矩阵的性质,研究过程中运用的特殊符号说明如下:A T 矩阵A 的转置,A H 矩阵A 的共轭转置R (A )矩阵A 的值域,N (A )矩阵A 的核空间。 幂等矩阵 定义[1]设A ∈C n ×n ,若A 2=A 则称A 是幂等矩阵。定理1若P 是幂等矩阵,则 1)P T ,P H ,E-P T ,E-P H 是幂等矩阵。2)P (E-P)=(E-P )P=03)Px=x 的充要条件是x ∈R (P ) 证明:1)P 2=P =>(P T )2=(P 2)T =P T =>P T 为幂等矩阵P 2=P =>(P H )2=(P 2)H =P H =>P H 为幂等矩阵 (E-P )2=(E-P )(E-P )=E 2-EP-PE+P 2=E-2P+P 2=E-P 故E-P 为幂等矩阵 (E-P T )2=(E-P T )( E-P T )=E 2-EP T -P T E+(P T )2 =E-P T 故E-P T 为幂等矩阵 (E-P H )2=(E-P H )( E-P H )=E 2-EP H -P H E+(P H )2=E-P H 故E-P H 为幂等矩阵 2)P (E-P )=PE-P 2=P-P 2=0(E-P )P=EP-P 2=P-P 2=0故P (E-P )=(E-P )P=0 3)设x 满足Px=x ,则x ∈R (P )。反之,若x ∈R (P ),则必存在y ∈C n ,使得Py=x ,于是,Px=P (Py )=Py 结论的几何意义是P 的特征值为1的特征子空间就是P 的值域。定理2秩为r 的n 阶。矩阵P 是幂等矩阵的充要条件是存在C ∈C n ×n 使得 C -1PC= Er 0(1) 证明:必要性:设J 是P 的Jordan 标准形,C ∈C n ×n ,且 C -1PC=J=J 1J 2··J i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i s ,J i = λi 1λi 1··λi i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i n i ×n i J i 是Jordan 块。由于P 2=P ,则J 2i =J i (i=1,2,3…s )。欲使J i 2=J i ,必须n i =1。因此J 是对角阵。又由P 2=P 。知λi =0或1,故r=rankJ=trP 。 充分性:由 Er 02 =Er 0知P 2 =P 。推论[1]rankP=trP 证明:由上题的(1)知幂等矩阵的特征值非1即0。且r=rankP 又有式(1)知 trP=λ1+λ2+…+λN =r 其中λ1,λ2…λN 是P 的n 个特 征值 矩阵的性质通常从以下几方面来研究:矩阵的秩,矩阵的相似对角化,矩阵的特征值对于幂等矩阵我们也从这几方面入手,讨论其具有的性质。 性质1若A 为n ×n 矩阵且A 2=A ,则A 相似于一对角阵 Er 证明:取一线性空间V (n 维)及一组基ε1,ε2…εn 定义一线性变换A :V →V ,A α=A α则A (ε1,ε2,…εn )=(ε1,ε2…εn )A 。由A 2=A ,则A 2=A 。A α∈A ∩A -1(0),设α=A β,β∈V ,A α=A 2β=β=α。又A α=0,则α=0,则AV+A -1(0)为直和。所以V=A +A -1(0)。在子空间AV 中取基η1η2…ηr ,在子空间A -1(0)取基ηr+1ηr+2…ηn ,则向量组η1,η2…ηr ηr+1…ηn 就是V 的一组基。又A η1=η1,A η2=η2…A ηr =ηr 且A ηr+1=0,A ηr+2=0…A ηn =0,A (η1,η2…ηn )=(η1,η2…ηn )Er 所以А相似于Er 性质2若А为n ×n 幂等矩阵,且R ( A 2 )=R (A )则有以下结论成立 1)Ax=0与A 2x=0同解 2)对于任意自然数P ,均有R (A p )=R (A ) 证明:设R (A )=r 显然Ax=0的解均为A 2x=0的解;设有一基础解系η1,η2…ηn-r 则此基础解系也为A 2x=0的解,并且线性无关,而 R (A 2 ) =r ,所以η1,η2…ηn-r 也为A 2x=0的基础解系,那么Ax=0与A 2x=0同解 若α为A 2x=0的解,则A 2α=0= >A 3α=0,则α为A 3E=0的解,反之,若α为A 3x=0的解,则A 3α=0即A 2A α=0,说明向量A α=0为方程组A 2x=0的解,由(1)则A α为Ax=0的解,则有A 2α=0,即α也为A 2x=0的解,所以A 2x=0与A 3x=0同解。因此,照 此方法类推,则必有R ( A p ))=R (A )。性质3若A 为n 阶方程,且R (A )+(E-A )=n ,则A 2=A 证明:设V 为n 维线性空间,其基ε1,ε2...εn 定义下述线性变换A :V →V ,A (ε1,ε2...εn )=(ε1,ε2...εn )A (E-A )(ε1,ε2...εn )=(ε1,ε2...εn )(E-A ),dim (AV )=R (A ),dim [(E-A )]=R (E-A )由题设,则dimAV+dim (E-A )=n (1) A α∈V ,α=A α+(α-A α)∈AV+(E-A )V ,则V=AV+ (E-A )V 则V=AV +(E-A )V 。下证A 2=A ,其实A α∈V ,有A 2α-A α=A (A-E )α∈AV ∩(E-A )α={0}。因此A 2α=A ,则 A 2=A ,从而A 2=A 。 下面通过三个例题说明幂等矩阵的性质与应用 例1设A 为n ×n 矩阵,且R (A )=r ,证明:A 2=A 当且仅当A=CB ,其中C 为n ×r 矩阵,秩为r ,B 为r ×n 矩阵,秩也为r ,且有BC=E r 。 证明:必要性:由于A 2=A ,由性质(1)则A 必(下转第13页)6

4、证明:和是幂等矩阵当且仅当是幂等矩阵。

幂等矩阵 1、如果A 是幂等阵, 证明:A ,),2,1( =k A T 和A E -都是幂等阵。 证:A E A A E A E -=+-=-222)(。 证毕 2、设A 是幂等阵,问:A -是否幂等矩阵? 答:当0≠A ,A A A A -≠==-22)(。 3、问:幂等矩阵是否是对称阵? 答:一般不是。 设T ab A =,满足1=T ba ,其中? ??? ? ??=n a a a 1,????? ??=n b b b 1, 发现A 是幂等矩阵; 而? ? ??? ???? ???=n n n n n n b a b a b a b a b a b a b a b a b a A 2 1 2221 21211 1一般不是对称阵。 4、证明:A 和B 是幂等矩阵当且仅当?? ? ???=B A Z 00是幂等矩阵。 证:?? ? ? ??=2220 0B A Z 。 A 和B 是幂等矩阵当且仅当A A =2且B B =2 当且仅当Z Z =2 当且仅当Z 是幂等矩阵。 证毕 5、以下命题成立吗?

方阵A 是幂等矩阵当且仅当其特征值为0或1。 答:方阵A 是幂等矩阵,则其特征值为0或1。 反之一般不成立。 例如??????????=000110111A ,但A A ≠???? ??????=0001102212 。 6、设A 是特征值为0或1的方阵, 证明:A 幂等矩阵当且仅当A 可对角化。 证: 必要性。 因为A 与若当形矩阵J 相似,所以J AT T =-1 ,且?? ????=01 00J J J , 其中r r J ?? ? ?? ?? ??????=11111 ,()() r n r n J -?-????????????=01100 。 发现J J =2 ,即J 是幂等矩阵。 于是i J 是幂等矩阵,1,0=i ,进而i J 是对角矩阵,1,0=i 。 所以J 是对角矩阵。 即A 可对角化。 充分性。 因为A 可对角化,所以D AT T =-1 ,其中D 是主对角元是0或1的对角矩阵。 有D D =2 , 所以A TDT TDT TDT TDT A ====----11 1 2 12 )(。 证毕 7、问:n 阶幂等矩阵按相似关系来分类,可以分成几类? 答:记r 是幂等矩阵特征值1的个数,n r ≤≤0,所以有1+n 类。 8、设A 是n 阶幂等矩阵,

关于伴随矩阵性质的探讨

关于伴随矩阵性质的探讨 1引言 矩阵是高等代数的重要组成部分,是许多数学分支研究的重要工具.伴随矩阵作为矩阵中较特 殊的一类,其理论和应用有自身的特点.设n 阶矩阵??? ?? ??=n n n a a a a A 1111,()n j i 2,1,= 是A 中元素ij a 的代数余子式,称矩阵? ???? ??=nn n n A A A A A 1 111* 为A 的伴随矩阵[]1(176)P .在大学本科的学 习中,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.本文分类研究了伴随矩阵的性质,并给出了证明过程,得到一系列有意义的结果.从而使高等代数中的重要概念——伴随矩阵比较完整地呈现在我们面前. 2伴随矩阵的性质 2.1伴随矩阵的基本性质 性质1[] 2(5253) P P - E A AA A A ==* * 性质2 若0=A ,则0* =AA . 性质3 1 * -=n A A . 证明 由性质E A AA =* 得E A AA =*, 从而 n A A A =* ,两边同时左乘1 -A 得 1 *-=n A A ,即为所证. 2.2可逆性质 性质4 若A 可逆,则1 * -=A A A (或*1 1 A A A --=). 证明 由性质1,E A AA =* 两边同时左乘1 -A 得 E A A AA A 1*1--=, 即 *1 1 1 * A A A A A A ---==. 性质5 若A 可逆,则* A 可逆且() A A A 1 1 *--=.

证明 若A 可逆,即0,01 * ≠=≠-n A A A ,从而*A 可逆又有性质4得 () () A A A A A 1 1 1 1 *----==. 性质6[3] (124) P 若A 可逆,则() A A A n 2 * *-=. 证明 由性质1得() E A A A ** ** =,A 可逆,*A 也可逆,两边同时左乘() 1 *-A 得 () () A A A A A A A A n n 2 1 1 1 * ** *----===. 性质7[4] (181183) P P - 若A 可逆,则() () * 11 * --=A A . 证明 由性质5得 () A A A 1 1 *--=, 由性质1得()E A A A 1* 11---=. 两边同时左乘A 得 () () 1 * 1* 1---==A A A A . 2.3运算性质 性质8 若A 可逆,k 为非零常数,则()* 1* A k kA n -=. 证明 由性质1得 ()()E kA kA kA =*, 两边同时左乘()1 -kA 得 ()()()*111111*A k A A k A k A k kA kA kA n n n ------====. 性质9 若,A B 均为n 阶可逆方阵,则()* ** A B AB =. 证明 由已知条件可得 0≠A ,0≠B . 从而可得0≠AB 也就是AB 可逆得 ()()()*1 1 *1 1AB B A AB AB AB ----= = , 又因为 ()*1 *1 111A A B B A B AB -----= =, 由以上可得()* * * .AB B A = 推论 若1321,,,,-t t A A A A A 均为同阶可逆矩阵,则()* 1*2*3*1** 1321A A A A A A A A A A t t t t --=. 2.4特殊矩阵的伴随矩阵的性质

量力而行 浅谈投影家庭影院组建方案

量力而行浅谈投影家庭影院组建方案 2008年,不仅仅是奥运年,也是高清迅猛发展的一年,从而真正带动家庭影院的发展。 蓝光、PS3、蓝光播放机、网络高清播放设备、HTPC等都将精彩的高清内容带给我们,高清的快速普及已成定局,它不仅将会是影音爱好者的必备,也将成为普通大众的时尚。 家庭影院 与之呼应,家庭影院投影机与平板电视双双进入大画面全高清数字时代。而家庭影院系统的综合设计、定制安装必将在中国快速兴起。只有当大画面高清效果成为现实,更舒适、更标准、更专业的声音效果才能成为追求。 豪华家庭影院 对于人数最多,经济能力一般的普通人来说,他们也有对视听方面的要求。宽荧幕,大画面,多声道音效,哪怕是在有限的空间里,他们也希望能尽可能的实现影院级的效果。这种要求,并非那么不可实现。因此,组建家庭影院更讲究一个“度”:在有限的预算内买到并用好性价比不错的东西。

一般用户型家庭影院 因为发烧是无止境的,音响、视频、影像,这类产品都是烧钱大户,在这些领域,砸进多少钱都不够。特别是音响和影院,没有真正意义上一目了然的标准。对一般家庭用户来说,如何在适当的预算内获得比较满意的效果,才是最重要的,要因地制宜,免得多花冤枉钱。 下面,笔者从投影机所组建的家庭影院系统来为您逐一介绍下如何掌握这个“度”。 1、组建家庭影院之投影机篇: 家用视频型投影机主要分480p、720p和1080p三种规格,分别对应三种分辨率:640×480、1280×720和1920×1080。当然价位也是不一样的:480p产品更多的在7000元以下,720p的主流价格在7000——20000元左右,而1080p目前价格基本在20000元以上。

幂等矩阵的质

幂等矩阵的质

目录 中文摘要 (1) 英文摘要 (1) 1 引言 (1) 2 幂等矩阵的概念 (3) 3 幂等矩阵的性质 (4) 3. 1 幂等矩阵的主要性质 (4) 3. 2 幂等矩阵的等价性命题 (7) 3. 3 幂等矩阵的线性组合的相关性质 (11) 4 幂等矩阵与其他矩阵的关系 (14) 4. 1 幂等矩阵与对合矩阵 (14) 4. 1. 1 对合矩阵 (14) 4. 1. 2 幂等矩阵与对合矩阵的关系 (15) 4. 2 幂等矩阵与投影矩阵 (16) 4. 2. 1 投影矩阵 (16) 4. 2. 2 幂等矩阵与投影矩阵的关系 (17) 结束语 (19) 参考文献 (20) 致谢 (21) 英文原文 (22) 英文译文 (29)

数学与应用数学专业2009级王素云 摘要:本文对幂等矩阵的一些性质进行归纳总结及推广, 并将幂等矩阵与其他特殊矩阵进行了比较. 给出幂等矩阵的概念. 讨论幂等矩阵的主要性质, 并将其进行推广. 然后研究了幂等矩阵的等价性命题, 以及幂等矩阵的线性组合的相关性质. 再结合对合矩阵和投影矩阵更深入的研究幂等矩阵的性质, 分别讨论了幂等矩阵与对合矩阵, 幂等矩阵与投影矩阵的关系. 关键字: 幂等矩阵; 性质; 对合矩阵; 投影矩阵; 广义逆矩阵 PROPERTIES OF IDEMPOTENT MATRIX Suyun Wang, Grade 2009, Mathematics and Applied Mathematics Abstract In this paper, some properties of the idempotent matrix are summarized and extended, and idempotent matrices are compared with other special matrix. The concept of idempotent matrices are given. The main properties of the idempotent matrix are discussed and promoted . Then, the equivalent propositions of idempotent matrix and the nature of the linear combinations of idempotent matrices are studied. The involution matrix and the projection matrix are used to discuss the nature of the idempotent matrices much deeper. The relationship between the idempotent matrix and involution matrix, the idempotent matrix and the projection matrix are discussed. Key Words the idempotent; the nature; involution matrix; the projection matrix; generalized inverse matrix

正定矩阵的性质及应用

正定矩阵的性质及应用 摘要:正定矩阵是线性代数中一个极其重要的应用广泛的概念,深入探讨其基本性质对于其他科研领域的研究有着重要的意义。基于此,本文首先对正定矩阵的定义进行了描述,其次研究了正定矩阵的性质与判定方法,最后简单介绍了其具体应用。 关键词:正定矩阵;基本性质;推论;判定;应用 前言:矩阵是线性代数中一个极其重要的应用广泛的概念,如线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上,并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程,二次型的正定性与它的矩阵的正定性相对应,甚至有些性质完全不同的表面上完全没有联系的问题,归结成矩阵问题后却是相同的。这就使矩阵成为代数特别是线性代数的一个主要研究对象。作为矩阵的一种特殊类型,正定矩阵有很多特殊性质,是研究二次型,线性空间和线性变换问题的有利工具。本文就此浅谈一下正定矩阵的各种性质和应用。 1.正定矩阵的基本性质 1.1 正定矩阵的定义 设M是n阶实系数对称矩阵,如果对任何非零向量X=(x1,……,xn) 都有X′MX>0,就称M正定(Positive Definite)。正定矩阵在相合变换下可化为标准型,即单位矩阵。所有特征值大于零的对称矩阵(或厄米矩阵)也是正定矩阵。 另一种定义:一种实对称矩阵,正定二次型f(x1,x2,…,xn)=X′AX的矩阵A(A′)称为正定矩阵。 1.2 正定矩阵的性质 当矩阵A为正定矩阵的时候,则必有以下几个性质,即: (1)aii>0,i=1,2,……,n; (2)A的元素的绝对值最大者,必定为主对角元; (3)≤annAn-1 ,其中,An-1是A的n-1阶主子式; (4)≤a11a22……ann,当且仅当A为对角阵的时候成立; 而除了以上这几个性质外,还有若干个推论也是比较重要的,在很多应用中

浅谈投影仪的保养与维护

浅谈投影仪的保养与维护 随着学校教育信息化步伐的加快,投影仪已成为多媒体教学的重要手段,很多学校甚至在每个班级都配备了计算机和投影仪。而投影仪作为教学的重要设备,其保养和维护也成了学校工作的一个重要方面。成为众多用户面临的迫切难题。 需要指出的是,投影仪作为一种高度精密的电子产品,集光学、液晶或DMD、电子电路技术于一体,如果使用不当或没有得到良好的保养就会造成一定的损失。故投影仪的维护和保养是延长其使用寿命的重要方面。下面。与各位同行分享本人在日常使用投影仪过程中积累的经验。 一、防尘防潮是投影仪维护的首要问题 首先,投影仪的防尘、防潮是关键。众所周知,投影仪是一种高科技、高精密的电子产品,核心器件为液晶片或DMD芯片,散热一般都由风扇送风冷却。故投影仪应该放在透气、通风的地方,要保证投影环境中空气能够形成对流,降低通风湿度,从而确保延长机器的使用寿命。 当然。市场上有很多产品充分考虑到用户的保养维护需求,在产品设计上采用独特的风扇,能够大大减轻用户的维护负担。东芝TDP-T100(CH)的风扇设计便于通风,其机壳的侧面有开槽,空气的入口设有隔尘网。但由于高速气流经过滤尘网后可能夹带微小尘粒,其相互磨擦产生静电而吸附于散热系统中,时间一长,灰尘就集中在隔尘网、散热风扇以及一些周边地区堆积,及时进行灰尘的清除对投影仪能起到很好的保护作用。方法是:将隔尘网拆下来进行清洗,并用刷子等工具清扫散热风扇等处,可保证风扇的冷却及防尘效能。 同时,用户要注意的是,光路防尘一定要由专业人士进行操作,发现问题可以联络厂商的维修中心。现在正值暑假,学校可以请专业工程师对投影仪电路和光路除尘。对投影仪进行维护。鉴于暑期学校长时间不使用投影仪,建议用户把投影仪从吊顶上取下来,放到通风好的地方,或者用塑料袋把机器包起来,以便于机器防尘和防潮。 二、维护灯泡,延长其使用寿命 作为投影仪的主要耗材,灯泡的价格普遍上千元。因此,有效延长灯泡寿命,可以降低用户使用成本。对于需要经常使用投影仪的教育用户来说,这一点尤为重要。一般来说,使用投影仪时应尽量减少开关机次数,因为开机的冲击电流会影响灯泡的寿命;关机时要先关机呈等待状态,等风扇停转后再关掉电源开关,避免投影仪长时间的工作,以延长投影仪的使用寿命。还有一点要注意,即灯泡上不能有油渍,否则会使灯泡受热不均,对灯泡的损伤会较大。 如果我们在投影仪工作时将手放在投影仪背部的散热风扇处,就会明显感觉到有一股热风。这些热风主要来源于投影仪内部的成像系统、投影仪的电源部分以及投影灯泡,如果不及时把这些热量从投影仪中迅速排开,那么这些多余热量就会使得投影仪内部产生很高的温度。在高温情况下,投影仪的工作效率就会将低,而且经常长时间工作,投影仪的使用寿命也会大大缩短,关机后应等待5分钟以上才能再次开机操作。同时,要保证机器的挡风口通畅,不要挡住进风口,否则会影响机器散热。如果机器的热量散发不出来,灯泡的温度就会升高,时间长了。灯泡会有爆炸的危险。

正定矩阵及其应用

正定矩阵及其应用

本科毕业论文(设计) 正定矩阵及其应用 学生姓名:学号: 专业:指导老师: 答辩时间:装订时间:

A Graduation Thesis (Project) Submitted to School of Science,Hubei University for Nationalities In Partial Fulfillment of the Requiring for BS Degree In the Year of 2016 Positive definite matrices and their applications Student Name: Student No.: Specialty:s Supervisor: Date of Thesis Defense: Date of Bookbinding:

摘要 矩阵是高等代数里的一个基本概念,是代数知识的基础,是矩阵代数的一个主要研究对象. 它不仅是数学的一个重要分支,而且已经成为现在科技领域处理有限维空间形式与数量关系的强有力的工具. 而正定矩阵是从矩阵延伸出来的具有特殊性质的矩阵,是研究二次型的基础,在函数、不等式中都有应用,因此正定矩阵的特殊性质和广泛应用得到了许多学者关注,进而对此进行了大量的研究. 本文从矩阵最基本的概念和性质出发,由浅入深,层层递进. 从矩阵的性质出发,给出了正定矩阵定义及其等价定义,归纳整理了正定矩阵的性质及其部分证明,总结了正定矩阵的判定定理,最后研究正定矩阵在理论证明和在函数极值中的应用. 关键词:矩阵正定二次型正定矩阵极值

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