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frobenius不等式
弗罗贝尼乌斯不等式（Frobeniusinequality）亦称西尔维斯特不等式，是一种特殊不等式，指矩阵乘积的秩与其因子的秩之间的重要关系式。
设矩阵A和B是可乘的，而B和C是可乘的，则r （ABC）≥r（AB）+r（BC）-r（B），在此不等式中，若A为m×n矩阵，B为n阶单位矩阵，C为n×s矩阵，则r（AC）≥r（A）+r （C）-n，有的书籍也称第一种情况为弗罗贝尼乌斯不等式，第二种情况为西尔维斯特不等式。
Frobenius不等式：rank（ABC）⩾rank（AB）+rank（BC）−rank（B）。
我们知道，任何一个线性变换A∈Hom（V，V），都可以由某组基{αi}以及它们的象完全确定，并由此得到了这组基下的变换矩阵A。
为了让矩阵运算和变换运算的格式保持一致，把aij定义成
Aαj在αi上的坐标。
如果再把所有向量α映射成坐标列向量a，Aα的象就是Aa，而变换AB的矩阵也正好是AB，这样使用起来就方便多了（后面将不加区分地写成A）。
值得提醒的是，变换矩阵是线性变换的一种表示形式，可以更方便地讨论变换的性质；但其并不能完全替代后者，有时反而会让叙述变得繁琐（比如矩阵秩的讨论）。
矩阵Frobenius范数及Hadamard型行列式不等式问题研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名：***指导教师：伍俊良教授专业：应用数学学科门类：理学重庆大学数理学院二O一四年四月Matrix Inequalities on Frobenius Norm and Hadamard-like DeterminantA Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theMaster’s Degree of ScienceByWang JupingSupervised by Prof. Wu JunliangSpecialty：Applied MathematicsCollege of Mathematics and Statistics ofChongqing University, Chongqing, ChinaApril, 2014摘要矩阵不等式作为矩阵论中的重要内容，吸引着众多的线性代数工作者. 本文主要针对矩阵的Frobenius范数及行列式进行研究讨论，得出了一些新的不等式，具体内容和创新点包括：1.对正定矩阵Frobenius范数下的Young不等式给出了几个新形式. 这些不等式从新的角度刻画了矩阵Young不等式，与经典的Young不等式相比，结果更精确.2.对Omar Hirzallah, Fuad Kittaneh的结论进行了改进，并将其推广到复矩阵上，得出了更一般的改进形式.3.进一步改进Omar Hirzallah的不等式，得出了矩阵Frobenius范数的两个Heinz不等式.4.对IMAGE中林明华提出的Hadamard型不等式给出了部分证明. 另外，对于一种特殊的矩阵，我们证明该Hadamard型不等式成立.5.利用矩阵优超理论提出并证明了一个新的Hadamard型不等式.关键词：Frobenius范数；Hadamard型不等式；矩阵凸函数；酉分解ABSTRACTAs an important branch of the matrix theory, the inequalities concerning matrix norms and determinant have been attracting many scholars’ attention. The purpose of this article is to research the inequalities relating to Frobenius norm and the determinant of matrices. The main results and innovations are as follows:1. New Young inequalities of the positive definite matrix for the Frobenius norm are investigated. These new inequalities depict the Young inequality from new point. Compared with the classical Young inequality, our results are tighter.2. We give an improvement of Omar Hirzallah and Fuad Kittaneh’s conclusions.Furthermore, we extend them to the Hermite matrix, which are more general results than the before.3. We improve Omar Hirzallah’s inequalities further and Heinz inequalities for Frobenius norm are given.4. Partial proof of a problem called Hadamard-like inequality is given. This problem is proposed by Minghua Lin and released by Image. For a special case of tri-diagonal matrices we prove it holds for3n≥.5. Finally, we give a new Hadamard-like inequality that holds for all Hermite matrices of order n(2n≥).Keywords：Frobenius Norm；Hadamard-like inequality；Matrix convex function,；Unitary decomposition目录中文摘要 (I)英文摘要 (II)1 绪论 (1)1.1背景介绍 (1)1.2 矩阵Young不等式 (2)1.3矩阵范数 (2)1.4矩阵行列式 (4)1.5 本文的研究内容、方法与主要贡献 (5)2 准备知识 (6)2.1 预备概念 (6)2.2预备定理 (7)3 正定矩阵Young不等式的新形式 (8)3.1 引言 (8)3.2 Young不等式的新形式 (8)3.3 本章小结 (12)4 复矩阵上Young，Heinz不等式的改进 (13)4.1 引言 (13)4.2 Frobenius范数下矩阵Young不等式的改进 (13)4.3正定矩阵Heinz不等式的改进 (17)4.4本章小结 (20)5 关于Hadamard型行列式的探讨 (21)5.1引言 (21)5.2原不等式的部分证明 (21)5.3 一种特殊矩阵原不等式成立的完整证明 (24)5.4 类似的新形式 (27)5.5本章小结 (28)6 结论和展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (34)A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 (34)1 绪论1.1背景介绍矩阵思想的萌芽产生于1801年，德国数学家高斯把一个线性变换的全部系数作为一个整体. 1850年，英国数学家西尔维斯特正式提出矩阵的概念并使用. 随后，数学家凯莱发表了《关于矩阵理论的研究报告》，他将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究，并对该主题发表了一系列文章，因此成为矩阵论的创立者.伴随着矩阵论的发展，特殊矩阵开始崭露头角，其重要性质吸引了国内外很多的学者. 借助于这些性质，学者发现很多问题能够得到更好地解决. 比如正定矩阵这种特殊的Hermite矩阵可以看做是正数概念到矩阵的推广，它对于求解方程组设计新算法起着重要作用. 近年来，人们对正定矩阵加以推广，得到了广义正定矩阵、亚正定矩阵、亚半正定矩阵、复正定矩阵等概念. 我们知道，在实数理论中存在很多经典的不等式，如何将其推广到正定Hermite矩阵上，引起相关学者的极大兴趣. 詹兴致、王贵松、Fuad Kittaneh、Anderson Duffin和Omar Hirzallah等国内外学者对其进行了卓有成效的研究，得出了一些重要的结论[1-14]. 在线性代数中，三对角矩阵也比较特殊，它“几乎”是一个对角矩阵. 在一些实际问题中，例如常微分方程的边值问题，热传导方程建立的三次样条函数等都需要研究三对角矩阵，因此研究三对角矩阵也有一定的理论和实际意义.数学中，等式通常能很精确地描述一个现象，但是这种精确性也使得它具有明显的局限性，因此人们想到了不等式以确定研究对象的大致范围. 数学不等式的研究始于欧洲国家，1934年，它正式成为了一门新兴的学科，因此结束了零星散乱的公式组合从而成为系统的科学理论. 关于不等式的研究广泛存在于众多的学科之中，它们包括物理学、化学、生物、经济运筹与系统控制等各个领域. 自然地，不等式也成了矩阵论中的一个专门课题，很多学者热衷于把实数乃至复数范围内的一些经典不等式放在实矩阵或者复矩阵上，甚至把这些不等式放在矩阵的数值特征上以研究他们的性质. 另一方面，线性矩阵不等式作为控制领域中的基础被广泛应用，因此研究矩阵不等式有着实际的应用价值.但是，矩阵乘法具有不可交换性，这使得正数上成立的很多结论在正定矩阵上并不成立，因而将正数不等式推广到矩阵不等式有一定的困难. 我们通过研究正定矩阵的数值特征的不等式来研究正定矩阵的一些性质，并将其已有的结果进行推广.1.2 矩阵Young不等式Young不等式是数学工作者广泛应用与不断扩张的一个重要不等式. 原始的Young不等式是数学家W.H.Young在1912年以积分的形式首次提出的. 此后，经典的数值型Young不等式被广泛应用. 1994年，T. Ando在文献[5]中指出把两个数值的Young不等式直接推广到两个Hermte矩阵上是不成立的，但如果加上矩阵可交换这个条件，那么则成立. 同时，文献[6，7，8]又指出矩阵的Frobenius范数及奇异值的Young不等式是成立的. 2000年，Omar Hirzallah，Fuad Kittaneh在文献[15]得出了Frobenius 范数下改进的矩阵Young不等式. 2010年，Fuad Kittaneh和Yousef Manasrah结合文献[15]的结论，从另一个角度得到了矩阵范数，迹和行列式下改进的Young不等式，并指出该种改进方法和文献[15]的结论相比，没有明确的优劣关系. 此外，关于矩阵的Young逆不等式也被很多学者研究讨论. 2002年，M.Tominaga 在文献[17]中借助于Specht比和对数均值，写出了正定矩阵两种形式的Young逆不等式，文献[19]借助于另外一种参数，得出了另外的新形式并指出这个不等式和[17]中的不等式相比没有确定的序关系. 2011年，Shigeru Furuichi结合文献[16，17]，得出了改进的Young的逆不等式在Specht比和对数均值下的新形式，而且，新不等式与以前的不等式对比，也没有确定的顺序关系. 2011年，文献[20] 借助于kantorovich系数，得出了另外一种关于两个正定矩阵的Young逆不等式，并指出这个新不等式与[17]中的相比，更精确.Young不等式在数学不等式上占据着极其重要的地位，由他推导出的Holder 不等式和Minkowski不等式更是成为分析学科中应用频繁的两大不等式，主要应用于LP和lp空间，从而为泛函分析的发展起到了极大的促进作用. 因此从其产生到现在一直吸引着众多的学者投入到Young不等式的研究当中. 本文首先列出了Young不等式的几个新形式，进而研究其在Frobenius范数下的矩阵形式；另一方面，我们研究其改进形式，并通过改进形式推出了Heinz不等式的两个范数不等式.此外，我们将实正定矩阵进行推广，从而得出了复矩阵下相应的不等式.1.3矩阵范数在一维空间中，实轴上任意两点,a b的距离用a b-表示，绝对值是一种度量形式的定义.向量和矩阵的度量可借助于范数，它可以测量两个函数、向量或矩阵之间的距离，所得的值是一个非负实数. 范数有多种具体形式，但只要满足下面的三个条件即可定义为一个范数.定义1.3.1[1]对向量n∈，如果按照一个规则使得它与一个实数对应，记该实数X R为X，若X满足下面三个性质：(1)n X R ∀∈有0X ≥，0X =当且仅当0X =.(2)n X R ∀∈，a R ∈有aX a X =.(3),n X Y R ∀∈，有X Y X Y +≤+. 则称X 为向量n X R ∈的范数.向量范数是用来度量向量长度的，设向量12(,,)T n X x x x =，定义p L 范数如下： 1=, 1.n p p i p X x p ⎛⎫≥ ⎪∑,n x +22,n x + {}{}1211max max ,,.i n i n i n X x x x x ∞≤≤≤≤==矩阵是向量的延伸，更一般地，我们定义矩阵范数如下：定义1.3.2[1] 如果矩阵n n A R ⨯∈的某个非负实函数()N A 记作A ，满足以下条件：(1)0A ≥，当且仅当0A =时有0A =.(2)A A αα=，其中a R ∈.(3)对于矩阵,n n A B R ⨯∈，有A B A B +≤+.(4),n n A B R ⨯∈，则AB A B ≤.则称()A N A =为矩阵范数.由于在很多问题中，向量和矩阵会同时参与讨论，因此希望引进一种与向量范数相关的矩阵范数，我们称之为矩阵的算子范数，这种范数也满足相容性条件，具体定义如下：定义1.3.3[1] 设n n A R ⨯∈，n X R ∈，记方阵n n A R ⨯∈的范数为A ，那么0max X AX A X≠=或者1max X A AX ==称为矩阵的算子范数，矩阵的算子范数满足相容性.向量有三种常用范数，相对应的矩阵范数的三种形式为：11max n ij j n i A a ∞≤≤==∑（矩阵的列范数）， 111max nij i n j A a ≤≤==∑（矩阵的行范数）， 2A =1λ是矩阵T A A 的最大特征值）.定义1.3.4[1] 若A 有特征值12,n λλλ记 ()1max r r nA ρλ≤≤=，则称()A ρ为A 的谱半径.有了谱半径的定义，矩阵的2范数可记为：2A =另一方面，我们可得()A A ρ≤.还有一种与向量范数2X 相容的矩阵范数，称为Frobenius 范数，用F A 表示，其定义为：12211.n nij F i j A a ==⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭∑∑ 因为Frobenius 范数易于计算，在实用中是一种十分有用的范数. 关于该范数的不等式引起了很多学者的兴趣，具体的研究成果见文献[40-48].1.4矩阵行列式 行列式产生于解线性方程组，它可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广. 无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中，行列式作为基本的工具，都发挥着非常重要的应用. 17世纪后期，关孝和与莱布尼茨在著作《解伏题之法》中已经使用行列式来确定线性方程组解的个数以及形式. 行列式开始作为独立的数学概念被研究始于18世纪. 19世纪以后，行列式理论进一步发展并逐步完善. 特别是矩阵概念的引入，这使得有关行列式的更多性质被发现，在许多领域里，行列式都显现出其重要意义和作用，并出现了线性自同态和向量组行列式的定义.行列式不仅作为代数学的基石和其他学科应用的重要工具，而且它像魔方一样呈现难以计数的数学问题. 为此它极大地丰富了代数学的理论研究和运用实践.在数学历史上，学者们非常热衷于行列式问题的研究并获得许多举世闻名的成果.早在1893年，著名数学家Hadamard 就给出了著名的Hadamard 定理.Hadamard 不等式[1] 设=()ij A a 是一个n n ⨯阶半正定矩阵，则1122det()nn A a a a ≤，且等号成立当且仅当=()ij A a 为对角矩阵或者矩阵有某一行或有一列全为零. 更一般地，对任意的n m ⨯阶矩阵=()ij A a ，则211det()n m ij j i AA a *==≤∑∏.在1907年，Fisher 给出了比Hadamard 不等式更具广泛意义的不等式，它使得Hadamard 不等式成为他的特例.Fisher 定理[1] 设=()ij A a 是一个实对称半正定矩阵，111211222212k k k k kk A A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，这里(1,2)ii A i k =都是方阵，则有1det()det k ii i A A =≤∏，且等号成立当且仅当A 为准对角矩阵. 后来，各种形式的行列式不断呈现. 比较著名的有Schur 不等式，Szasz 不等式，Oppenhein 不等式，华罗庚不等式和E.H.Lied 不等式等等，此处我们不再一一列举. 关于矩阵行列式不等式已经有了很多的成果，具体见文献[49-52].1.5 本文的研究内容、方法与主要贡献本文继续研究矩阵的Frobenius 范数不等式，另外针对林明华提出的Hadamard 型不等式继续展开矩阵行列式的研究. 全文所采用的研究方法包括：① 线性代数的基本理论；② 线性矩阵不等式理论；③ 矩阵优超理论；④ 矩阵分解；⑤ 特殊矩阵理论；⑥ 矩阵范数理论；⑦ 矩阵函数的凹凸性质.主要内容和创新点如下：(1) 继续研究正定矩阵Frobenius 范数下Young 不等式的新形式，得到两个一般的新形式.(2) 对Omar Hirzallah, Fuad Kittaneh 所得的Young 不等式新形式进行改进，得到更精确的结论；另外，将这个改进形式进一步推导，得到了正定矩阵Heinz 不等式的改进形式.(3) 将正定矩阵的Young 不等式推广到复矩阵上，得出相关结论.(4) 结合行列式理论，讨论了林明华提出的Hadamard 型不等式问题，给出了部分证明，对于一类特殊矩阵，该不等式得以完整证明.(5) 利用矩阵优超理论，我们提出并证明了一个新的Hadamard 型不等式.2 准备知识2.1 预备概念定义2.1.1[1] 设矩阵()n nij A a C⨯=∈，若A A *=，则A 称为Hermite 矩阵，其中()T T ji A A a *==. 当A 为实矩阵时，此时Hermite 矩阵就是对称矩阵，若A A *=-，则称A 为斜对角矩阵.定义2.1.2[1]设()ij A a =为和n n ⨯复矩阵，定义21122,1()()nij Fi j A a tr A A *===∑为Frobenius 范数.定义2.1.3[12] 对任意的,n n A B K C ⨯∈⊂，01α<<，不等式((1))()(1)()f A B f A f B αααα+-≤+-成立，则称f 为K 上的矩阵凸函数，若 ((1))()(1)()f A B f A f B αααα+-≥+-成立，则称f 为K 上的矩阵凹函数.定义2.1.4[12] 设矩阵,n n A B K C ⨯∈⊂，若,n n A B K C ⨯∈⊂且A B ≤时，有()()f A f B ≤成立，则称称f 为K 上的矩阵单调增函数；否则单调减函数.定义2.1.5[1] 设矩阵()n nij A a C ⨯=∈为Hermite 矩阵，若对于所有非零向量n x C ∈有0x Ax *≥成立，则称()n nij A a C ⨯=∈为半正定矩阵，记为0A ≥. 若更严格的有0x Ax *>成立，则称()n nij A a C⨯=∈为正定矩阵，记为0A >.定义2.1.6[1] 设矩阵n U M ∈，若U U I *=,则称U 为酉矩阵. ,)n n x R '∈n x ≥≥表示1k i i i x y =≤∑，2n ，则称x 弱受控于wxy .(2)若,x y R ∈11ki i i i x y ==≤∑，2n 且1n i i x ==∑受控,x 记为x y .2.2预备定理定理2.2.1[1]（酉三角化定理）已知 ()n nij A a C ⨯=∈为Hermite 矩阵，其特征值为12,,n λλλ，则：(1)A 的所有特征值都是实数.(2)存在一个酉矩阵U ，使得12(,,)n UAU diag λλλ*=，其中(1,2,)i i n λ=为A的特征值，即Hermite 矩阵酉相似于对角矩阵. 定理2.2.2[1] 设()n nij A a C⨯=∈为Hermite 矩阵，则0A >的充要条件有：(1)A 的所有特征值均为正数.(2)存在一个可逆的Hermite 矩阵B 使得2A B =. (3)存在可逆的复方阵B ,使得A BB *=. (4)对任意的复方阵P 使得0P AP *>. (5)的所有主子式都为正数. (6)A 的所有顺序主子式都为正数.定理2.2.3[1] 设,A B 是两个n 阶正规矩阵,则存在酉矩阵U 使得*U AU 与*U BU 同时为对角矩阵的充要条件是AB BA =.定理2.2.4 一般的，若n 阶实三对角矩阵11122110000,0n n n a b c a b A b c a --⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪⎪ ⎪⎝⎭如果A 中元素满0(1,2,),i a i n >=,0,(1,2,1)i i b c i n <=-而且各行之和满足: 110a b +>，10n n a c -+>，10i j i a b c -++≥，其中2,3,1i n =-，则A 为正定矩阵.该定理通过简单的推导可以得到，此处我们不对其证明.3 正定矩阵Young 不等式的新形式3.1 引言我们知道著名的Young 不等式形象描述了任意两个非负实数的乘积与幂指数的加权平均关系. 这就是： 引理3.1.1[12]对于任意实数0,0≥≥b a 和1,1p q >>，满足111=+qp ，则不等式qb p a ab qp +≤总成立.近年来，众多的学者致力于研究矩阵的Young 不等式. 2000年，Omar Hirzallah 在文献[15]中改进了的数值型的Young 不等式，并得出Frobenius 范数下矩阵的Young 不等式如下： 引理3.1.2[15]若),(,,C M X B A n ∈其中B A ,是半正定矩阵，1,1p q >>，且,111=+qp 那么下列不等式成立：2222111p q p q F FFA X XB A X XB AXB p qr+≥-+,其中},max{q p r =.2010年，Fuad Kittaneh 等人在文献[16]中对Young 不等式从另一个角度进行了改进，为了方便，我们以下面引理描述文献[16]的结论： 引理3.1.3[16]若)(,,C M X B A n ∈，其中B A ,是半正定矩阵，10≤≤v ，则下面不等式成立：222120(1).v vFFFv AXv XBA XB r -+-≥+其中}1,min{0v v r -=.在本章中，我们仍然探讨矩阵Frobenius 范数下Young 不等式的新形式，这些形式从新的角度刻画了矩阵的Young 不等式.3.2 Young 不等式的新形式类比文献[15,16]，为了更合理地引出矩阵的Young 不等式新形式，我们首先以引理形式给出数值型Young 不等式对应的新形式.引理 3.2.1 设0,0,01a b v ≥≥<<，则下列不等式成立：21212120((1))((1))()2v v v v v v va v b va v b a b a b a b r ---+-≥+--++，其中0min(,1)r v v =-.证明 当12v =时，则不等式左边=2()2a b +，不等式右边= 22(2a bab +-++=2()2a b +=左边. 若102v <<，则由Young 不等式知1112122(12)2v v v v v v b va b b a b a b ---+≥=,此时有212120((1))((1))2v v v v va v b va v b a b a b r --+--+---11122(1)()2(v v v v v vva v b a b a b va b a b ---⎡⎤=+---+-⎣⎦112(12)4v v v va b v b a b --⎡=--+⎣111(2)v v v v v v a b a b a b ---≥-()22121v v v v a b a b --==.同理可证112v ≤≤时不等式成立，因此引理得证. 下面，我们由上述引理得出如下的矩阵范数的Young 不等式.定理3.2.1 如果()n X M C ∈，,A B 是半正定矩阵，如果01v <<，那么下面不等式成立：()()2221111v vv vFFFvAX v XBvAX v XB A XB A XB --+-≥+--+{}211222222m i n ,1v v v v Fv v A X B A X B +--+--.证明 由于,A B 是半正定矩阵矩阵，所以存在酉矩阵,U V 使得A U U *=Λ以及B VMV *=，其中()12,,n diag λλλΛ=()12,n M diag μμμ=，,0(1,2)i i i n λμ≥=.令ij Y U XV y *⎡⎤==⎣⎦，由酉矩阵的性质知11,U U V V -*-*==，那么X UYV *=. 利用上述性质可得到下面等式：()()()()()111i j ij vAX v XB U v Y v YM V U v v y V λμ**⎡⎤+-=Λ+-=+-⎣⎦， (3.1) ()()111v v v v v vi j ij A XB U YM V U y V λμ--*-*⎡⎤=Λ=⎣⎦， (3.2) i ij AX U YV U y V λ**⎡⎤=Λ=⎣⎦， (3.3)j i j X B U Y M V U y V μ**⎡⎤==⎣⎦，(3.4) 11211222222222v v v v v v v vA XB A XB U YM YM V +--+--*⎡⎤-=Λ-Λ⎢⎥⎣⎦1122222[()].v v v vi j i j i j U y V λμλμ+--*=-(3.5)因此利用引理3.2.1可得： 2(1)FvAX v XB+- 22,1((1))ni j iji j v v y λμ==+-∑221212,1,1((1))()nn v v v v i j i j ij i j ij i j i j v v y y λμλμλμ--==≥+--+∑∑{}211222222,12min ,1v v v v ni j i j iji j v v y λμλμ+--=⎡⎤⎛⎫⎢⎥+-- ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦∑211222112222(1)2min vv v v v v v v FFFvAX v XB A XB A XBA XBA XB+----=+--++- .所以结论得证.以下，我们给出第二个Young 不等式的新形式： 引理 3.2.2 设0,0,01a b v ≥≥<<，则下列不等式成立：(1)2(1)2(1)(1)(1)((1))((1))4nv n v nv n v n v n v va v b a b va v b a b a b --++-+-+≥+--+(1)204nv n v a b r -+，其中0min(,1).r v v =-证明 若12v = 时，不等式的左边=2222[()]()()(),22n nn a b a b ab a b ab ab ++⎛⎫+=+++ ⎪⎝⎭不等式的右边=1122222[()]4()2()[2()]2n n n a b ab ab ab a b ab ++-+++- 2112222()()()4()2()()4()2n n n n n a b a b ab ab ab a b ab ab +++⎛⎫=-+++++- ⎪⎝⎭22()()()2nn a b a b abab +⎛⎫=+++ ⎪⎝⎭. 此时左边=右边，等式成立. 下面证102v <<时不等式成立：若102v <<时，则由Young 不等式知1112122(12)2v v v v v v b va b b a b a b ---+≥=，此时有：(1)2(1)2(1)20[(1)][(1)]4nv n v nv n v nv n v va v b a b va v b a b a b r ---+-+-+---[](1)(1)22(1)(2)4(nv n v nv n v va v b a b va b a b --=+--+-(1)4(1)2nv n v a b va v b va vb -⎡=+---+⎣(1)4[(12)2nv n v a b v b -=-+(1)(1)(1)4.n v n v a b ++-≥同理可证112v ≤<时结论成立.因此定理得证.同样地，我们写出它的矩阵范数的Young 不等式：定理3.2.2 若,,()n A B X M C ∈，其中,A B 是半正定矩阵，若01v <<，则有如下不等式成立：{}222(1)(1)(1)(1)(1)21(1)(1)12222(1)(1)44min ,1.nv n v nv n v n v n v FFFnv n v nv n v FvAX v XB A XB vAX v XB A XB A XB v v AXBA XB --++-+--++-+≥+--++--证明 因为,A B 是半正定矩阵，所以由矩阵酉分解可得：存在酉矩阵,U V 使得A U U *=Λ及B VMV *=，其中()12,n diag λλλΛ=，()12,n M diag μμμ=，,0(1,2)i i i n λμ≥=.由定理3.2.1的证明我们可得式子（3.1），（3.3），（3.4）成立：以下，我们讨论如下等式：()()(1)(1)(1)nv n v nv n v nv n v i j ij A XB U YM V U y V λμ--*-*⎡⎤=Λ=⎣⎦ (3.6) 1(1)1(1)1(1)1(1)22222222nvn v nv n v nv n v nv n v A XB A XBU YM YM V +-+-+-+-*⎡⎤-=Λ-Λ⎢⎥⎣⎦1(1)(1)12222[()]nvn v nv n v iji jij U y V λμλμ+--+*=-(3.7)结合上述等式及引理3.2.2，我们可得如下不等式成立：()222(1)(1),1(1)[(1)nnvn v nvn v i j i jijFi j vAX v XB A XBv v y λμλμ--=+-+=+-+∑2(1)2(1)(1)(1),1,1((1))4nnnvn v n v n v i j i ji j iji j i j v v y λμλμλμ-++-==≥+--+∑∑{}1(1)(1)1222222,14min ,1()nv n v nv n v niji jiji j v v y λμλμ+--+=+--∑22(1)(1)(1)(1)(1)4nvn v n vn v FFvAX v XB A XBA XB-++-=+--+{}21(1)(1)122224min ,1.nvn v nv n v Fv v AXBA XB+--++-- 因此，我们证得了结论成立.下面，我们对定理3.2.2给以说明. 特别地，当1n =时，我们可得出如下结论： 推论3.2.1 若,,()n A B X M C ∈，其中,A B 是半正定矩阵.若01v <<，则 下面不等式成立：222111(1)(1)4v vv v v vFFFvAX v XB A XB vAX v XB A XB A XB ---+-+≥+--+{}211222224min ,1.v v vv Fv v AXBA XB+--+--这是由于对于数值型Young 不等式，当0,0,01a b v ≥≥<<，有下列不等式：121222(1)120((1))((1))44.v v v v v v v v va v b a b va v b a b a b a b r ----+-+≥+--++ 其中0min(,1).r v v =-3.3 本章小结本章受文献[15，16]的启发，先得出数值型Young 不等式的改进形式，进而构造Frobenius 范数下矩阵的Young 不等式，得出了矩阵两个新的Frobenius 范数的改进方式. 其中，第二个结论更具有普遍性.4 复矩阵上Young ，Heinz 不等式的改进4.1 引言2000年，文献[15]对矩阵的Young 不等式进行了改进，2010年文献[16]给出了另一种改进方式. 下面，我们将文献中结论进一步改进，得出更强结论的Young 不等式. 更一般地，将改进后的结论应用到复矩阵上，得出相应的范数不等式. 由于Heinz 不等式与Young 不等式有着密切的联系，因此利用这个推导，我们将得到改进的Heinz 不等式.4.2 Frobenius 范数下复矩阵Young 不等式的改进下面，我们继续改进引理3.1.2，得到更加精确的结论. 引理4.2.1 设0,0,01a b v ≥≥<<，则当112v ≤≤时，下面不等式成立： {}22222(1)2((1))(1)()min 21,22(.v v va v b v a b a b v v a -+-≥--++--当102v <<时，下面的不等式成立： {}2(1)22222((1))()min 12,2).v v va v b v a b a b v v b -+-≥-++-证明 由引理3.1.2可得：当112v ≤≤时，下面不等式成立：222((1))(1)()va v b v a b +----2222222(1)2(1)(1)(2)v a v b v v ab v a ab b =+-+----+2(21)(22)v a v ab=-+-{}2(21)(22)2()min 21,22(v v a ab v v a --≥+--{}22(1)2min 21,22(v v a bv v a -=+--.即当112v ≤≤时，下式成立： {}22222(1)2((1))(1)()min 21,22(.v v va v b v a b a b v v a -+-≥--++--同理可证当102v <<，有下面的不等式：{}22222(1)2((1))()min 12,2).v v va v b v a b a b v v b -+-≥-++-因此结论得证.我们希望上述不等式在矩阵的Frobenius 范数意义下也成立，因此有下面的定理：定理4.2.1 若,,()n A B X M C ∈，其中,A B 是半正定矩阵，若112v ≤<，则有如下不等式成立：{}2112222122(1)(1)min 21,22,v v FFFFvAX v XBv AX XBA XBv v AX A XB-+-≥--++---当102v <<时，下面的不等式成立：{}2112222122(1)min 21,22v v FFFFvAX v XBv AX XBA XBv v XB A XB-+-≥-++---.证明 因为,A B 是半正定矩阵，所以由矩阵酉分解可得：存在酉矩阵,U V 使得：A U U *=Λ及B VMV *=，其中()12,n diag λλλΛ=，()12,n M diag μμμ=，,0(1,2)i i i n λμ≥=.令ij Y U XV y *⎡⎤==⎣⎦，由酉矩阵的性质知11,U U V V -*-*==，那么X UYV *=.利用上述性质可得到下面等式：(1)((1))((1))i j ij vAX v XB U v Y v YM V U v v y V λμ**⎡⎤--=Λ--=--⎣⎦，()()i j ij AX XB U Y YM V U y V λμ**⎡⎤-=Λ-=-⎣⎦，1111()v v v v v v v v i j ij A XB U U UYV VM V U YM V U y V λμ-**-*-*-*⎡⎤=Λ=Λ=⎣⎦，i ij AX U U UYV U YV U y V λ****⎡⎤=Λ=Λ=⎣⎦，121111122222.i j ij A XB U YM V U y V λμ**⎡⎤=Λ=⎢⎥⎣⎦所以，当112v ≤<时， 2(1)F vAX v XB +-()22,1(1)ni j ij i j v v y λμ==+-∑(){}2112222222(1)22,1,1,1(1)min 21,22nnnvv ij ij i jiji i j iji j i j i j v y y v v y λμλμλλμ-===⎡⎤⎛⎫⎢⎥≥--++--- ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦∑∑∑ {}211222122(1)min 21,22.v v FFFv AX XB A XBv v AX A XB-=--++---从而证得定理的第一部分.同理可得定理的第二部分，在此，我们不再赘述.更一般地，我们引入五个矩阵的Young 不等式的改进形式如下：定理4.2.2 若,,,,()n A B C D X M C ∈,,,,A B C D 是半正定矩阵，且,AD DA BC CB ==，01v <<，则当112v ≤<时，有：{}222211211112222(1)(1)min 21,22.v v vv FFF FvAXC v DXBv AXC DXBA D XC Bv v AXC A D XB C--+-≥--++---当102v <<时，下面的不等式成立： {}222211211112222(1)min 12,2.v v v vFFFFvAXC v DXBv AXC DXBA D XCB v v DXB A D XB C--+-≥-++--证明 我们只证112v ≤<的情形：由于,AD DA BC CB ==，而可交换正定矩阵可同时酉对角化，所以存在酉矩阵,U 使得12,A U U D U U **=Λ=Λ成立， 其中()12,n diag λλλΛ=，()12,n M diag μμμ=，,0(1,2).i i i n λμ≥=同理存在酉矩阵V ，使得12,B VM V C VM V **==成立，其中112(,,...,)n M diag μμμ=，212(,,...,)n M diag μμμ'''=. 令,ij Y U XV y *⎡⎤==⎣⎦那么，我们可得到如下四个等式：()1221(1)(1)vAXC v DXB U v YM v YM V *+-=Λ+-Λ()(1)i j i j ij U v v y V λμλμ*⎡⎤''=+-⎢⎥⎣⎦；()()1221i j i j ij AXC DXB U YM YM V U y V λμλμ**⎡⎤''-=Λ-Λ=-⎢⎥⎣⎦；()1111*111221vvvvvv v v vv v viijjijA D XCB U YM M V U y V λλμμ------*⎡⎤''=ΛΛ=⎢⎥⎣⎦；()()111111222222.ijijijijAXC A D XC B U y V λμλμλμ*⎡⎤⎛⎫'''⎢⎥-=- ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦结合定理4.2.1及上述等式，我们可得下面的结论：2(1)FvAXC v DXB+-22,1((1))n i j i j iji j v v y λμλμ=''=+-∑222222(1),1,1(1)()()()nnv v i j i j ij i j i j iji j i j v y y λμλμλμλμ-==''''≥--+∑∑{}112222,1min 21,22(()())ni j i j i j iji j v v y λμλμλμ='''+---∑22211(1)v v v v FF v AXC DXBA D XC B--=--+{}211112222min 21,22.Fv v AXC A D XC B +---同理可证102v <<的情形.显然，定理4.2.3中，若令C D I ==，那么就得出4.2.2的结论.下面我们把定理4.2.3推广到复数范围上，给出复矩阵所对应的的Young 不等式的改进形式如下：推论4.2.1 若,,,,(),,,,,01,n A B C D X M C AD DA A D DA BC CB B C CB v ****∈====<<则当112v ≤< 时，有：22221**1(1)(1)()()v v v vFFFv A X C v D X Bv A X C D X BA D X CB --+-≥--+{}211112222min 21,22.Fv v AXC A D XB C+--- 当102v <<时，下面的不等式成立： 22221**1(1)()()v v vv FFFv A X C v D X B vA X C D X BA D X CB --+-≥-+{}211112222min 12,2.Fv v AXC A D XB C+--证明 由于,,,AD DA A D DA BC CB B C CB ****====, 结合谱定理可知:AD A D =及CB C B =，由文献[47]中的引理6可知，()()j j s AD X CB s ADXB C **=,因此可得FFAD X CBADXB C **=.由于12111()A U U U U U U ***=ΛΛ=Λ，同理2D U U *=Λ，1B VM V *=，2C VM V *=.因此问题转化为定理4.2.3，所以结论成立.下面我们对改进后的结论，即定理4.2.2等号成立的条件进行说明. 注1[15] 若,,()n A B X M C ∈，其中B A ,是半正定矩阵，若01v <<，则22210(1)v vFFFvAX v XBr AX XBA XB -+-≥-+，其中0min(,1)r v v =-，且221(1)v v FFvAX v XBA XB -+-=当且仅当AX XB =成立.注2 若,,()n A B X M C ∈，其中B A ,是半正定矩阵，若01v <<，则 当112v ≤<时，下面不等式成立：{}2112222122(1)(1)min 21,22.v v FFFFvAX v XBv AX XBA XBv v AX A XB-+-≥--++---当102v <<时，下面的不等式成立： {}2112222122(1)min 21,22v v FFFFvAX v XBv AX XBA XBv v XB A XB-+-≥-++---.且22122(1)v v vAX v XB A XB -+-=当且仅当AX XB =成立.证明 我们已在定理4.2.2中证明了不等式成立的部分，因此本节只需要证明等式成立.如果AX XB =，那么由谱定理可知v v A X XB =，进而可得下面等式：(1)(1).vAX v XB vXB v XB XB +-=+-=因此，此时221(1)v vFFvAX v XB A XB -+-=成立.反之，若221(1)v v FFvAX v XBA XB -+-=成立，则由注1的不等式可得：AX XB =,1122XB A XB AX ==.下面我们说明若AX XB =成立，则1122XB A XB AX ==成立.因为B A ,是半正定矩阵，所以存在酉矩阵V U ,使得,A U U B VMV **=Λ=, 其中12(,),n diag λλλΛ=12(,),n M diag μμμ=,0i i λμ≥(1,2).i n =令,ij Y U XV y *⎡⎤==⎣⎦那么X UYV *=.若AX XB =，即[()]0i j ij AX XB U y V λμ*-=-=，所以i j λμ=，进而可得1122,i j λμ= 因此下面等式成立：11112222[][][].i j ij i j A XB U y V U V AX U V XB λμλμ***=====因此结论得证. 由上面的注释可知，虽然不等式的界更精确了，但是等式成立的故有充要条件还是成立的.4.3正定矩阵Heinz 不等式的改进根据上述对Young 不等式的改进，结合Young 不等式与Heinz 不等式的关系，我们将得出一个Heinz 不等式的改进形式. 首先，我们给出数值型Heinz 不等式的改进.引理4.3.1 若0,0,01a b v ≥≥<<，则当112v ≤≤时，下面不等式成立：{}311311444443()2min 21,22v vv va bab v a b v v a b a b --⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭+≤-++--+， 当102v <<时，下面的不等式成立： {}311311444441()2min 2,12.v vv va ba b v a b v v a b a b --⎛⎫⎪⎝⎭+≤-++-+证明 当112v ≤≤时，有()(){}21112124411min 21,22v vva v b v a b v v a a b -⎛⎫ ⎪⎝⎭+-≥-++---（4.1） 及()(){}211121244.11min 21,22v vvb v a v b a v v b a b -⎛⎫ ⎪⎝⎭+-≥-++---（4.2）因此将（4.1）+（4.2）可得：2112(1).v vv v a b a ba b v Q --+≥++-+（4.3）这里，我们定义{}221111112442442min 21,22Q v v a a b b a b ⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦=---+-，所以，当1324v ≤<时，化简（4.3）可得： 2112(1)v vv va b a ba b v Q--+≥++-+(()31131144442(1)2122.v vv va ba bv a b v a b a b a b --⎛⎫⎪⎝⎭=++-+-+-++-所以可得：()()311311444423442v vv va ba b v v a b a b --⎛⎫ ⎪⎝⎭+≤-+-+ ()()()311344443442v a b v a b a b ⎛⎫⎪⎝⎭≤-++-+. （4.4）当314v ≤<时，化简（4.3）可得： 2112(1)v vv va b a ba b v Q --+≥++-+(()31131144442(1)2222.v vv va ba bv a b v a b a b a b --⎛⎫⎪⎝⎭=++-+-+-++-所以可得()()()31131144444342v vv va ba b v a b v a b a b --⎛⎫⎪⎝⎭+≤-++-+. （4.5）结合（4.4）式和（4.5）式，可得当112v ≤<时，有结论 {}311311444443()2min 21,22.v vv va ba b v a b v v a b a b --⎛⎫ ⎪⎝⎭+≤-++--+ 同理可证当102v <<时，下面的不等式成立： {}311311444441()2min 2,12.v vv va ba b v a b v v a b a b --⎛⎫⎪⎝⎭+≤-++-+证毕.类比数值型Young 不等式的改进，我们得出相对应的Frobenius 范数下矩阵的Heinz 不等式. 以下我们利用矩阵凸函数的性质给出具体证明：定理4.3.1[53] 若,,()n A B X M C ∈，其中B A ,是半正定矩阵，若01v <<，则当112v ≤<时，下面不等式成立： {}3113114444432min 21,22.v vv v FFFA XB A XBv AX XBv v A XB A XB--+≤-++--+当102v <<时， {}3113114444412min 2,12.vvv v FFFA XBA XBv AX XBv v A XB A XB--+≤-++-+证明 由于11()v v v v F f v A XB A XB --=+在1[,1)2上是凸函数，因此当13[,]24v ∈时，可得不等式1313[(34)(42)](34)()(42)()2424f v v v f v f -+-≤-+-，代入函数()f v 中，可得如下不等式：113113112244442(34)42vvv v FFFA XBA XBv A XB v A XB A XB--+≤-+-+，当3(,1)4v ∈时，可得不等式33[(43)(44)](43)(1)(44)(),44f v v v f v f -+-≤-+-代入函数()f v 中，可得如下不等式：3113114444(43)(44).v v v vF FF A XB A XB v AX XB v A XB A XB --+≤-++-+因此当112v ≤<时，下面不等式成立：{}3113114444432min 21,22.v vv v FFFA XBA XBv AX XBv v A XB A XB--+≤-++--+同理可得当102v <<时，下面不等式成立： {}3113114444412min 2,12.v vvv FFFA XBA XBv AX XBv v A XB A XB--+≤-++-+同样地，利用酉分解及矩阵Frobenius 范数的性质，我们不加证明地给出另一种矩阵Heinz 不等式的形式如下：定理4.3.2 若,,()n A B X M C ∈，其中B A ,是半正定矩阵，若01v <<，则当112v ≤<时，下面不等式成立：{}2311322114444432min 21,22v v v v FFFA XB A XB v AX XBv v A XB A XB--+≤-++--+当102v <<时， {}2311322114444412min 2,12.v v v v FFFA XB A XBv AX XBv v A XB A XB--+≤-++-+4.4本章小结本章主要将正定矩阵的Young 不等式进行了改进，进而将其应用到复矩阵上，得到了相应的Frobenius 范数的不等式. 按照同样的方法，我们将结论进一步改进，得到了两个改进的Heinz 不等式.5 关于Hadamard 型行列式的探讨5.1引言矩阵的行列式作为矩阵的一种重要的数值特征，有着重要的意义. 比如，一个矩阵是为奇异矩阵的一种判定方法就是证明它的行列式0，一个矩阵是正定矩阵，那么它的顺序主子式的行列式都大0. 而且矩阵的行列式也与特征值有着密切的关系，一个矩阵的行列式等于这个矩阵的特征值的乘积. 因此，很多学者热衷于考察矩阵的行列式的估计. 比较著名的有下列结论：1.Hadamard 不等式：若()ij A a =是一个n n ⨯阶正定矩阵，则以下不等式成立： 1122.det()nn A a a a ≤ 2.Oppenheim 不等式：若()ij A a = 和()ij B b =是n n ⨯阶正定矩阵，则1det()det()ni A B B =≥∏,这里()ij ij A B a b =是一个n n ⨯阶复矩阵.表示A 与B 的Hadamard 乘积.Fischer,Johnson 等学者又将Hadamard 不等式推广到复矩阵，块矩阵等其他形式上. 之后，各种各样的行列式不等式不断被提出，近来，林明华提出了一个Hadamard 型的行列式不等式，具体结论如下：A 是正定矩阵，()A i 是A 的子矩阵，证明不等式11(1)d e t ()d e t ()nni i i ii i i n a A a A ==-+≥∑∏（5.1）对于4n ≥成立，而对于2,3n =时不成立.从这个不等式可以看出当矩阵A 是对角矩阵时，等号成立. 以下，我们给出该不等式的部分证明，同时说明对于一种特殊的矩阵上述结论成立，进一步地，我们给出一个与原不等式相似的结论.为了方便本章讨论，记1(1)det()nii i L n a A ==-+∏以及1det ()nii i R a A i ==∑.5.2原不等式的部分证明对林明华提出的不等式，我们的部分证明如下：。
《线性代数》大作业关于Sylvester与Frobenius不等式在矩阵多项式方面等号条件的思考班级：软件学院2012级班学号：姓名：2013年 1 月 2 日关于Sylvester与Frobenius不等式在矩阵多项式方面等号条件的思考摘要：应用新近得到的矩阵多项式秩的恒等式，对矩阵秩Sylvester 不等式和Frobenius不等式限定在矩阵多项式上取等号的条件进行进一步讨论，同时给出近期相关结果的一种统一的证明方法。
关键词：矩阵多项式；秩的恒等式；Sylvester不等式；Frobenius不等式矩阵秩的研究是矩阵理论的重要内容。
矩阵乘积秩的Sylvester 不等式和Frobenius 不等式是两个最基本的不等式，分别是由Sylvester 和Frobenius 于1884 年和1911 年首先证明的。
一、Sylvester与Frobenius不等式Sylvester 不等式A∈P m×n, B ∈P n×s则r(A)+r(B)≤n+r(AB) （1）证明：Frobenius 不等式A∈P m×n, B ∈P n×s,C ∈P s×t，则r(AB)+r(BC)≤r(B)+r(ABC) (2)证明：二、参考文献中的推广命题及其推论经过查阅参考文献，得到下列命题并得出一些实用推论：命题1设A∈P n×n，f(x),g(x)是P数域上的多项式，如果(f (x),g(x))=1，则r(f(A))+r(g(A))=n+r(f(A)g(A)) （3）证明：由(f(x),g(x))=1 知, 存在u(x),v(x), 使得f(x)u(x)+g(x)v(x)=1以A 代入,得f(A)u(A)+g(A)v(A)=E从而因此由初等变换得由（1）、（2）可得r(f(A))+r(g(A))=n+r(f(A)g(A)).推论1 设A∈P n×n，f(x),g(x)是P数域上的多项式，如果(f (x),g(x))=1，则f(x)g(x)=0 r(f(A))+r(g(B))=n (4) 推论2 设A∈P n ×n，k 为正整数，则1)r(A)+r(E±A k)=n+r(A k+1±A) (5)2)r(A-E)+r(A k+……+A+E)=n+r(A k+1-E) (6)3)r(A)+r(A-E)+r(A k-1+……+A+E)=r(A-A k+1)+2n (7) 推论3 设A∈P n ×n，m为正整数，则对任意自然数l,k有1）r( A l)+ r(A m- E)k= n A m+1= A (8)2）r( A- E)l+ r( A m- 1+A m- 2+…+A+E)k= n A m= E (9) 命题2 若(f(x),g(x))=1,(f(x),h(x))=1,A∈P m×n，有r(f(A)g(A)h(A))+r(g(A))=r(f(A)g(A))+r(g(A)h(A)) (10) 证明：∵(f(x),g(x))=1由(3)知r(f(A))+r(g(A))=n+r(f(A)g(A)) (1) ∵(f(x),h(x)=1∴(f(x),g(x)h(x))=1∴r(f(A)g(A)h(A))+n=r(f(A))+r(g(A)h(A)) (2)将（1）代入（2) 得r(f(A)g(A)h(A))+r(g(A))=r(f(A)g(A))+r(g(A)h(A)).推论设A∈P n ×n，k 为正整数，则1)若A k= A，且k为奇数，k≥3，则r( A）= r(A- A(k+1)/2)+r(A+ A(k+1)2) (11) 2)若A k= A，且k为偶数，则r( A）= r(A- A2)+r(A+ A2 +……+A k-1) (12) 三、思考结论思考上述结论，进一步推广下列结论命题1 设A ∈P n ×n，f (x) ,g(x)∈P[x],d(x)=(f(x),g(x)), m(x)= [f(x)，g(x)]则r(f(A))+r(g(A))=r(d(A))+r(m(A)) (13) 证明：令f(x)=s(x)d(x),g(x)=t(x)d(x)则 (s(x),d(x))=1,(s(x),t(x))=1且m(x)=s(x)d(x)t(x)由（1）知r(s(A)d(A))+r(d(A)t(A))= r(s(A)d(A)t(A))+r(d(A))即r(f(A))+r(g(A))=r(d(A))+r(m(A)).推论设A ∈P n ×n，g(x)∈P[x],g（0）≠0 则r(A)+r(g(A))=n+r(Ag(A)) （14）命题2 设M ∈P n ×n，f (x) ,g(x)∈P[x],(f(x),g(x),f(x))=1 则M r(f(M))+r(g(M))=n+r(f(M)g(M)) （15）证明：(x))=1，设d(x)=(f(x),g(x)), m(x)= [f(x)，由(f(x),g(x),fMg(x)]则(x))=1(d(x),fM∴存在u(x),v(x)∈P[x],使得u(x)d(x)+v(x)f(x)=1M由Hamilton-Caylay定理(M)=0fM(M)=u(M)d(M)=E∴u(M)d(M)+v(M)fM∴d(M)可逆∴d(x)≠0∴r(m(M))=r(f(M)g(M)) （1）由（13）r(m(M))=r(f(M))+r(g(M))-r(d(M))=r(f(M))+r(g(M))-n 代入（1）即得r(f(M))+r(g(M))=n+r(f(M)g(M)).参考文献：Mirsky LA.An Introduction to Linear Algebra [M].Oxford：Oxford University Press, 1955.Tian Yongge,Styan GPH. When does rank（ABC）=rank（AB）+rank（BC）-rank（B）hold [J ]. Internat J Math Ed Sc i Tech , 2002, 33：127- 137.余世群. 关于“一类矩阵秩的恒等式及其推广”一文的注记[J ]. 武汉科技学院学报，2006，19（10）：28- 29.邹晓光. 互素多项式在矩阵的秩的一个简单结论及其应用[J ]. 金华职业技术学院学报，2006，6（1）：80- 81.胡付高. 一类矩阵多项式的秩特征[J ]. 大学数学，2007，23（3）：164- 166. 胡付高. 关于一类矩阵秩的恒等式注记[J ]. 武汉科技大学学报：自然科学版，2004，27（3）：322- 323.严坤妹. 一类矩阵的秩[J ]. 福建商业高等专科学校学报，2005（4）：59- 60.杨忠鹏，林志兴. 矩阵方幂的秩的一个恒等式及应用[J ]. 北华大学学报：自然科学版，2007，8（3）：294- 298.北京大学数学系. 高等代数[M]. 2 版. 北京：高等教育出版社，2002.。
矩阵不等式的证明及其应用一矩阵的秩在矩阵理论中起着非常重要的作用, 矩阵的秩是矩阵的一个重要不变量, 初等变换不改变矩阵的秩, 矩阵的秩有一定的规律, 我们有下面一些基本的不等式:Frobenius 不等式: R(ABC) ≥R(AB)+R(BC)-R(B) (1) R(A)-R(B) ≤ R(A±B) ≤ R(A)+R(B) (2) Sylvester 不等式:R(A)+R(B) - n≤R(AB)≤min( R(A),R(B) )(3)对于(1) , (2), (3) 三个不等式有不同的证明和理解,在这里我们利用分块矩阵的知识,来论证上面的结论.在论证之前,我们先来探讨分块矩阵秩的一些性质.矩阵的秩满足一定的规律,同样在分块矩阵中,它们的秩也有一定的规律可寻.利用矩阵的一些基本的不等式,我们对分块矩阵的秩进行探讨.(1)我们首先从特殊的分块矩阵分析,形如A OB C⎛⎫⎪⎝⎭或A BC⎛⎫⎪⎝⎭或0AB C⎛⎫⎪⎝⎭定理1 设A是n阶矩阵,B和C分别是m⨯n矩阵和m⨯1矩阵, 则R(A)+R(C) ≤R(AB C⎛⎫⎪⎝⎭) ≤ min{}m+R(A), n+R(C)证明:AB C⎛⎫⎪⎝⎭=mAB I⎛⎫⎪⎝⎭nCI⎛⎫⎪⎝⎭因为RAB C⎛⎫⎪⎝⎭= R(mAB I⎛⎫⎪⎝⎭nCI⎛⎫⎪⎝⎭)≥ R(mAB I⎛⎫⎪⎝⎭) + R(nCI⎛⎫⎪⎝⎭) - (n+m)= R（A）+R（mI）+ R(n I) +R（C）- (n+m)= R(A) + R(C) (1)又由于 R(0A B C ⎛⎫⎪⎝⎭) = R(0m A B I ⎛⎫ ⎪⎝⎭00n C I ⎛⎫⎪⎝⎭) ≤ min{ R(0m AB I ⎛⎫⎪⎝⎭),R(00n C I ⎛⎫ ⎪⎝⎭) }= min {}m+R(A), n+R(C) (2)综合(1) (2)两式, 故 R(A)+R(C) ≤ R(0A B C ⎛⎫⎪⎝⎭) ≤min {}m+R(A), n+R(C)定理2 设A 为n 阶距阵,B 为n ⨯1矩阵,C 为m ⨯1矩阵, 则R(A)+R(C) ≤ R(A B O C ⎛⎫⎪⎝⎭) ≤ min{ n+R(C), 1+R(A) }证明: 0A B C ⎛⎫⎪⎝⎭ = 0n B C I ⎛⎫⎪⎝⎭100A I ⎛⎫⎪⎝⎭ 因为 R(0A B C ⎛⎫⎪⎝⎭) = R(0n B C I ⎛⎫ ⎪⎝⎭100A I ⎛⎫ ⎪⎝⎭≥ R(0n B C I ⎛⎫⎪⎝⎭) + R(100A I ⎛⎫⎪⎝⎭) - (n+1) = R (n I ) + R （C ） + R(A) + R （1I ） - (n+1) = R(C) + R(A) (1)又由于R(0A B C ⎛⎫⎪⎝⎭) = R(0n B C I ⎛⎫⎪⎝⎭100A I ⎛⎫⎪⎝⎭≤ min{ R(0n B C I ⎛⎫⎪⎝⎭),R(100A I ⎛⎫ ⎪⎝⎭} = min{ n+R(C), 1+R(A) } (2)综合(1),(2) 两式,故R(A)+R(C) ≤R(A BO C⎛⎫⎪⎝⎭)≤ min{ n+R(C), 1+R(A) }定理3 设A是n阶矩阵,B和C分别是m⨯1矩阵和m⨯n矩阵,则 R(A) + R(B) ≤ R(0AB C⎛⎫⎪⎝⎭) ≤ min{}m+R(A), n+R(B)证明:0AB C⎛⎫⎪⎝⎭=mAI C⎛⎫⎪⎝⎭nBI⎛⎫⎪⎝⎭因为R(0AB C⎛⎫⎪⎝⎭) = R(mAI C⎛⎫⎪⎝⎭nBI⎛⎫⎪⎝⎭)≥ R(mAI C⎛⎫⎪⎝⎭) + R(nBI⎛⎫⎪⎝⎭) - (n+m)= R（A）+R（mI）+ R(n I)+R（B）- (n+m) = R(A) + R(B) (1)又由于R(0AB C⎛⎫⎪⎝⎭) = R(mAI C⎛⎫⎪⎝⎭nBI⎛⎫⎪⎝⎭)≤ min{ R(mAI C⎛⎫⎪⎝⎭),R(nBI⎛⎫⎪⎝⎭) }= min{}m+R(A), n+R(B)(2)综合(1) (2)两式, 故R(A)+R(B) ≤R(0AB C⎛⎫⎪⎝⎭) ≤ min{}m+R(A), n+R(B)(2) 我们分析了特殊情况后,接着探讨一下一般情形,形如A BC D ⎛⎫ ⎪⎝⎭.定理4 设A为n阶矩阵,其中B是n⨯1矩阵,C是m⨯n矩阵,D是m⨯1矩阵, 则R(A B C D ⎛⎫ ⎪⎝⎭) ≤ min{ m+R(A)+R(B), n+R(D)+R(B) }证明: 因为 A B C D ⎛⎫ ⎪⎝⎭ = 0A C D ⎛⎫ ⎪⎝⎭ + 000B ⎛⎫⎪⎝⎭所以 R(A B C D ⎛⎫ ⎪⎝⎭) = R(0A C D ⎛⎫ ⎪⎝⎭ + 000B ⎛⎫⎪⎝⎭)≤ R(0A C D ⎛⎫ ⎪⎝⎭) + R(000B ⎛⎫⎪⎝⎭)≤ min{ m + R(A), n + R(D)} + R(B)= min { m+R(A)+R(B), n+R(D)+R(B) } 证毕二 分块矩阵是讨论矩阵的重要手段,利用分块矩秩的不等式,可以系统地推证关于矩阵秩的一些结论,在这里我们利用上面得出的一些定理来证明矩阵秩的某些性质.在证明性质之前,为了便于证明,首先介绍一个引理:引理1 R(AB) ≤ min{R(A),R(B)}, 特别当A ≠0时, R(AB) = R(B)(1) A, B 都是m ⨯n 矩阵, 则R(A+B) ≤ R(A)+R(B)证明: 由于A + B = (m I m I )00A B ⎛⎫ ⎪⎝⎭nn I I⎛⎫⎪⎝⎭由引理１得: R(A+B) = R ((m I m I )00A B ⎛⎫ ⎪⎝⎭nn I I ⎛⎫⎪⎝⎭) ≤R (00A B ⎛⎫ ⎪⎝⎭nn I I⎛⎫ ⎪⎝⎭) ≤ R (00A B ⎛⎫⎪⎝⎭)= R(A) + R(B)故 R(A+B) ≤ R(A)+R(B)(2) 设A 为m ⨯n 矩阵,B 为n ⨯s 矩阵,且A B=0, 则R(A) + R(B) ≤n证明: n n n n A O AAB A O I B I O I B I B O O ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭由引理1得: R(n A O I B ⎛⎫ ⎪⎝⎭) ≤ R(n A O I O ⎛⎫⎪⎝⎭)由定理1得: R(n A O I B ⎛⎫⎪⎝⎭) ≥ R(A) + R(B)又mn n n I A A O O O O I I O I O -⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭且 0mnI A OI -≠由引理1得: R(n O O I O ⎛⎫ ⎪⎝⎭ = R(n A O I O ⎛⎫⎪⎝⎭) = n由定理1得: R(A)+R(B) ≤ R(n A O I B ⎛⎫ ⎪⎝⎭ ≤ R(n A O I O ⎛⎫ ⎪⎝⎭) = R(000nI ⎛⎫⎪⎝⎭) = n 从而有 R(A) + R(B) ≤ n(3) 设A 是m ⨯ n 矩阵,B 是n ⨯s 矩阵,则 R(AB) ≥ R(A) +R(B) - n证明: 000sn n n AB I AB O I B I B I ⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 且0s nI o BI ≠, 由引理1得:R(AB)+ R(n I ) = R(0n AB B I ⎛⎫⎪⎝⎭)即 R(AB) + n = R(0n AB B I ⎛⎫⎪⎝⎭) (1)又00mn n n IA AB O A I B I B I -⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭且00m nI A I -≠, 由引理1,定理3得:R(0n AB B I ⎛⎫⎪⎝⎭) = R(n O A B I ⎛⎫⎪⎝⎭) ≥R(A)+R(B) (2)由(1), (2) 得: R(AB) ≥ R(A)+R(B) – n(4) 设A,B,C 分别是m ⨯n,n ⨯s,s ⨯t 矩阵,则 R(ABC)≥ R(AB) + R(BC) - R(B)证明: 因为 0000mn I A ABC ABC AB I B B ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 且 0;:0m nI A I ≠由引理1得R(ABC) + R(B) = R 0ABCAB B ⎛⎫⎪⎝⎭(1) 又因为 0ABCAB B ⎛⎫⎪⎝⎭000ts I AB CI BC B -⎛⎫⎛⎫=≠ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭t s - I 0且C I由引理1定理3得: R 0ABCAB B ⎛⎫⎪⎝⎭ = R 0()()AB R AB R BC BC B ⎛⎫≥+ ⎪⎝⎭(2) 由(1) (2)得: R(ABC) ≥ R(AB) + R(BC) - R(B) (5)如果 秩(A-I ) = r, 秩( B-I ) = s, 则 秩(AB-I ) ≤ r + s .证明: 令X = 00A IB I -⎛⎫⎪-⎝⎭则: 秩X = r + s由00A IB I -⎛⎫ ⎪-⎝⎭0I B I ⎛⎫ ⎪⎝⎭ = 0A I AB B B I --⎛⎫⎪-⎝⎭且 0I B I≠0 , 由引理1得:R (00A IB I -⎛⎫⎪-⎝⎭) = R(0A IAB B B I --⎛⎫⎪-⎝⎭) = r + s (1) 又因为 0I I I ⎛⎫ ⎪⎝⎭0A IAB B B I --⎛⎫⎪-⎝⎭ = 0A IAB I B I --⎛⎫⎪-⎝⎭得 R(0A IAB I B I --⎛⎫⎪-⎝⎭) ≥ R(AB-I ) (2) 且00I II≠ , 由引理1得:R(0A I AB B B I --⎛⎫ ⎪-⎝⎭) = R(0A IAB I B I --⎛⎫⎪-⎝⎭) (3) 综合 (1) (2) (3) 式可: R(AB-I ) ≤ r + s参考文献[1]樊恽主编. 代数学词典. 武汉: 华中师范大学出版社, 1994.[2] 高等数学研究. 2003.01.[3]北京大学数学系编. 高等代数. 高等教育出版社.[4]张禾瑞．郝炳新主编．高等代数．高等教育出版社．[5]华东师范大学学报．2002.04．[6]西北师范大学学报．1989.01．。
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文章如下：frobenius范数三角不等式证明1. 引言在矩阵理论中，Frobenius范数是一种常用的矩阵范数，它定义如下：对于一个矩阵A，其Frobenius范数定义为||A||_F = sqrt(∑(i,j)|a_ij|^2)。
在矩阵的加法和数乘运算中，Frobenius范数具有三角不等式的性质，即对于任意的两个矩阵A和B，都有||A + B||_F <= ||A||_F + ||B||_F。
本文将探讨Frobenius范数三角不等式的证明。
2. 证明我们来看一下Frobenius范数的定义。
对于一个矩阵A，其Frobenius范数定义为||A||_F = sqrt(∑(i,j)|a_ij|^2)。
在证明Frobenius范数三角不等式之前，我们需要先证明Frobenius范数满足向量范数的所有性质。
3. Frobenius范数的性质（1）非负性：对于任意的矩阵A，有||A||_F >= 0，并且只有当A=0时，||A||_F = 0。
（2）齐次性：对于任意的矩阵A和任意的标量c，有||cA||_F = |c| *||A||_F。
（3）三角不等式：对于任意的两个矩阵A和B，都有||A + B||_F <= ||A||_F + ||B||_F。
上面三条性质都是显而易见的，这里不再赘述证明。
4. Frobenius范数三角不等式的证明我们要证明对于任意的两个矩阵A和B，都有||A + B||_F <= ||A||_F + ||B||_F。
我们来看一下A和B的奇异值分解。
对于A，存在一个酉矩阵U和一个对角矩阵Σ，使得A = UΣV^*，其中Σ的对角线上的元素称为A的奇异值。
对于B，存在一个酉矩阵W和一个对角矩阵Λ，使得B = WΛV^*，其中Λ的对角线上的元素称为B的奇异值。
我们可以得到A + B的奇异值分解。
《矩阵的秩的等式及不等式的证明》(总27页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--摘要矩阵的秩是矩阵的一个重要特征，它具有许多的重要性质.本文总结归纳出了有关矩阵的秩的等式和不等式命题，以及证明这些命题常用的证明方法，即从向量组、线性方程组、线性空间同构、矩阵分块、矩阵初等变换等角度给出多种证明方法.本文主要解决以下几个问题：用矩阵已知的秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题；用线性空间的方法证明矩阵秩的等式和不等式问题；用向量组秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题；用矩阵分块法证明秩的等式和不等式问题.目录第一章绪论 ·······························································错误!未定义书签。
第二章预备知识························································错误!未定义书签。
贝塞尔不等式是概率论和数理统计中的基本定理，它在概率分布函数和数学期望的估计中起到了重要作用。
贝塞尔不等式的等号成立条件，一直以来都是学术界关注的焦点之一。
本文将从推导贝塞尔不等式的基本原理出发，逐步介绍贝塞尔不等式的等号成立条件，帮助读者更好地理解这一重要的数学定理。
一、贝塞尔不等式的基本原理在讨论贝塞尔不等式的等号成立条件之前，我们先来回顾一下贝塞尔不等式的基本原理。
贝塞尔不等式是由德国数学家贝塞尔（F.E.Bessel）于1820年提出的，它的数学形式如下所示：若{an}为任意一组正数序列，且级数∑（an^2）收敛，则对于任意给定的正整数n，级数∑（an^2）的部分和Sn与级数∑（an）的部分和Tn之间成立不等式关系：∑（an^2）≥Tn^2 / n其中Tn=∑（an）二、贝塞尔不等式的等号成立条件贝塞尔不等式的等号成立条件一直以来都备受关注，这是因为等号成立条件的研究对于深入理解贝塞尔不等式的性质和应用具有重要意义。
经过长期研究，学者们总结出了以下关于贝塞尔不等式等号成立条件的结论：1. 等号成立条件的充分性对于任意一组正数序列{an}，若级数∑（an^2）收敛且对于任意给定的正整数n，级数Sn的部分和与级数∑（an）的部分和Tn满足关系式∑（an^2）=Tn^2 / n，则称贝塞尔不等式的等号成立条件在该序列下成立。
2. 等号成立条件的必要性若贝塞尔不等式的等号成立，即∑（an^2）=Tn^2 / n，则该序列{an}必须满足以下条件：级数∑（an^2）收敛；对于任意给定的正整数n，级数Sn的部分和与级数∑（an）的部分和Tn满足关系式∑（an^2）=Tn^2 / n。
三、贝塞尔不等式等号成立条件的应用贝塞尔不等式等号成立条件在概率论、数理统计和信号处理等领域有着重要的应用价值。
在概率论中，通过研究随机变量的平方可积性和级数收敛性，可以利用贝塞尔不等式等号成立条件来推导出布劳恩-塔格伦不等式等其他重要的数学定理；在数理统计中，贝塞尔不等式等号成立条件的研究对于最小均方误差估计和参数极大似然估计具有重要意义；在信号处理中，贝塞尔不等式等号成立条件的应用可帮助人们更准确地估计信号的能量和功率。
Frobenius不等式的等式条件与可对角化矩阵的秩等式林丽美;周书明;杨忠鹏;陈梅香【期刊名称】《山西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(025)003【摘要】本文从Marsaglia和Styan给出的矩阵乘积的Sylvester与Frobenius 不等式中等式成立充要条件出发，利用可同时对角化矩阵的广义逆的性质，给出了可同时对角化矩阵的Sylvester与Frobenius不等式中等式成立的一系列新的充要条件．%In this paper based on from the necessary and sufficient conditions on the equivalence of the Sylvester and the Frobenius of inequality of the rank of matrix product, which were given by Marsaglia and Styan, using the nature of the generalized inverse of simultaneous matrix diagonalization, we give a sequence of necessary and sufficient conditions on equivalence of the Sylvester and the Frobenius of inequality of the rank of simuhaneous matrix diagonalization.【总页数】4页(P39-42)【作者】林丽美;周书明;杨忠鹏;陈梅香【作者单位】福建师范大学数学与计算机学院,福建福州350007;福建师范大学数学与计算机学院,福建福州350007;莆田学院数学系,福建莆田351100;莆田学院数学系,福建莆田351100【正文语种】中文【中图分类】O151.21【相关文献】1.Frobenius不等式中等号成立的充要条件 [J], 马建荣;刘三阳;张鹏鸽2.关于矩阵Frobenius秩不等式的等式条件 [J], 龚和林;舒情;谭海女3.Frobenius不等式的临界条件 [J], 周儒省4.矩阵Sylvester不等式与Frobenius不等式等号成立的条件 [J], 黄卫红;杨兴东;周月军5.除环上矩阵的子矩阵的秩的恒等式与不等式 [J], 屠伯埙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
秩不等式是矩阵理论中的一个重要概念，它表述了矩阵的秩与其行数、列数和子矩阵之间的关系。
以下是秩不等式的几个重要结论：
1. 秩不等式（Rank Inequality）：设A为m×n矩阵，则A的秩r(A)满足：
r(A) ≤ min(m,n)
这个不等式表明矩阵的秩总是小于或等于其行数和列数中的较小值。
2. 行列式不等式（Determinant Inequality）：设A为n阶方阵，则A的行列式|A|满足：
|A| ≤ n!r(A)
这个不等式表明矩阵的行列式值总是小于或等于其秩乘以n的阶乘。
3. 极分解不等式（Spectral Decomposition Inequality）：设A为n阶方阵，则存在一个正交矩阵U和实对称矩阵V，使得A=UV，且满足：
r(A) = r(U) + r(V)
这个不等式表明矩阵A的秩等于其极分解中正交矩阵U和实对称矩阵V的秩之和。
4. 奇异值不等式（Singular Value Inequality）：设A为m×n矩阵，则A的奇异值σ(A)满足：
σ(A) ≤ ||A||_F ≤ ||A||_2 ≤ r(A)
这个不等式表明矩阵的奇异值总是小于或等于其Frobenius范数、谱范数和秩中的最小值。
这些秩不等式在矩阵理论中有着广泛的应用，如矩阵分解、特征值计算、数值稳定性分析等。
线性代数中的若干个充要条件一、n 阶方阵可逆的充要条件A 是n 阶可逆方阵⇔E BA AB ==)(⇔0det ≠A （非奇异）⇔n A =rank （满秩）⇔A 的最高阶非零子式的阶数等于n⇔E A ~(等价)⇔A 的伴随矩阵*A 可逆⇔)rank()rank(B AB =⇔存在n 阶可逆矩阵P ,使E AP =⇔存在n 阶可逆矩阵Q ,使E QA =⇔存在有限个初等方阵s i P i ≤≤1 , ，使s P P P A 21= ⇔0=Ax 只有零解⇔0=Ax 解空间的维数是零⇔ββ=∈∀Ax R n ,总有唯一解⇔A 的行（列）向量组线性无关⇔ββ ,n R ∈∀总可以由n ααα,,,21 唯一的线性表示⇔A 的特征值均不为零实对称A ⇔A 的正、负惯性指数的和n q p =+⇔A A T 是正定矩阵⇔A 的行（列）向量组是n R 的一组基⇔A 的列向量组与单位向量组⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=100,,010,00121 n εεε等价 ⇔A 是n R 的某两组基之间的过渡矩阵二、β=⨯x A n m 有（无）解的充要条件β=⨯x A n m 有（无)解⇔),rank(rank βA A = (),rank(rank βA A <)⇔向量β可以(不能)被A 的列向量组n ααα,,,21 线性表示三、β=⨯x A n m 有唯一（无穷多)解的充要条件β=⨯x A n m 有唯一(无穷多）解⇔)(),rank(rank n n A A <==β⇔A 的列向量组n ααα,,,21 线性无关，且β可以被n ααα,,,21 唯一线性表示(n ααα,,,21 线性相关，β的表示法不唯一）四、0=⨯x A n m 只有零（有非零）解的充要条件0=⨯x A n m 只有零（有非零）解⇔n A =rank （n <)⇔A 列满秩（列亏秩）⇔A A T 可逆 （A A T 不可逆）⇔A A T 正定 (A A T 非负定）⇔存在矩阵m n Q ⨯，使n n E QA ⨯=⇔A 的列向量组n ααα,,,21 线性无关(线性相关)⇔n ααα,,,21 中每一个（至少有一个）都不能（可以)由其余1-n 个线性表出⇔向量组n ααα,,,21 与n 维单位向量组n εεε,,,21 （不)等价 ⇔解空间维数0=s （A n s rank -=）⇔没有基础解向量(基础解系中有A n rank -个基础解向量）五、ββ=∈∀⨯x A R n m m ,总有解的充要条件ββ=∈∀⨯x A R n m m ,总有解⇔m A =rank （行满秩)⇔0)det(≠T AA (0)det(=T AA ）⇔T AA 可逆 (T AA 不可逆）⇔存在矩阵m n P ⨯，使m m E AP ⨯=⇔A 的行向量组T mT T βββ,,,21 线性无关 ⇔m n =),,,(rank 21ααα (若n m <，A 的列向量组线性相关）⇔A 的列向量组n ααα,,,21 可线性表示任意一m 维列向量⇔m R ∈∀β,存在常数n k k k ,,,21 使()βααα=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n n k k k 2121,,, ⇔向量组n ααα,,,21 与m 维单位向量组m εεε,,,21 等价六、n n A ⨯ 可以相似对角化的充要条件n n A ⨯ 可以相似对角化⇔存在可逆矩阵P ，使Λ=-AP P 1（对角矩阵)⇔A 有n 个线性无关的特征向量⇔A 的任一特征值的重数与该特征值线性无关特征向量的个数相等 ⇔对A 的任一k 重特征值0λ，0)(0=-x A E λ有k 个基础解向量 ⇔对A 的任一k 重特征值0λ，k n A E -=-)(rank 0λ附1：n n A ⨯ 可以相似对角化的充分条件n n A ⨯ 有n 个不同的特征值⇒A 可以相似对角化n n A ⨯ 是实对称矩阵⇒A 可以相似对角化附2：两个n 方阵A 与B 相似的必要条件B A ~（相似）⇒)(det )(det B E A E -=-λλ（特征值相同) ⇒B A tr tr =∑==n i i 1λ（等迹且等于特征值的和,∑==ni ii a A 1tr ）⇒B A rank rank =（等秩)⇒B A det det =（行列式相等）七、n 元二次型Ax x T 正定的充要条件n 元二次型Ax x T 正定⇔ 0 ,≠∈∀x R x n ，0>Ax x T⇔A 是正定矩阵⇔A 的正惯性指数n p =⇔E A ~（合同）⇔存在可逆矩阵D ，使D D A T =⇔A 的特征值均为正数⇔A 的顺序主子式均大于零附:n 元二次型Ax x T 正定的必要条件 A 是正定矩阵⇒A 的主对角元n i a ii ,,2,1 , 0 =>⇒ 0det >A八、矩阵合同的充要条件A~(合同）⇔A与B有相同的正、负惯性指数BA~（合同）⇒BBrank=，反之未必.A rankA(与对角阵合同)，反之未必。
