第三章 内积空间、正规矩阵、Hermite矩阵
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复矩阵(向量)的4个一元运算()∀A=(a ij )∈C m ×n ,复矩阵(向量)的一元运算的性质11221122k A k A k A k A +=+ ;TT T A k A k A k A k 22112211)(+=+方阵A=(a ij )∈C n ×n 的迹定义为其所有对角元之和:行列式的性质方阵乘积的行列式公式重要特殊矩阵A=(a ij )∈C n ×n 称为对角矩阵,如果∀i ≠j,a ij =0;A称为上(下)三角矩阵,如果∀i>(<)j,a =0.特征值,特征向量λ∈C称为A=(aij)∈C n×n的一个特征值,如果存在0≠x∈C n,使得Ax=λx.此时,x称为A的特征向量.特征值、特征向量续三角矩阵A的所有对角元组成A的谱:σ(A)={a,…,a}.线性相关与线性无关定义1.1.3 (p.5): F上线性空间V中的向量组{α,…,α}是线性相关的充要条件是:在数域F线性映射与线性变换关于线性映射与线性变换的定义,请看教本第24页§3.1: 欧式空间,酉空间§3.2: 标准正交基,Schmidt方法第三章内积空间,正规矩阵,Hermite矩阵§3.1: 欧式空间,酉空间从解析几何知二平面向量内积的概念定义3.1.1:设V是实数域R 上的n维线性空间,对V 中的任意两个向量α,β,按照某一确定法则对应着欧式空间的概念例3.1.1:∀α=(a 1,…,a n )T ,β=(b 1,…,b n )T ∈R n ,定义标准内积:(α,β)=a b +…+a b ,欧氏空间例1例3.1.2:∀α=(a 1,a 2)T ,β=(b 1,b 2)T ∈R 2,定义内积(R 2×R 2到R的映射):欧氏空间例2在R 2中至少可定义两个不同的内积.今后讨论R n 时都用例3.1.1中定义的内积.关于例1和例2的注例3.1.3:R m ×n ={(a ij )|a ij ∈R,i=1,…m,j=1,…,n}中任取A,B,定义内积:(A,B)=tr(A T B)=ΣΣa b .欧氏空间例3定义3.1.1:设V是复数域C 上的n维线性空间,对V 中的任意两个向量α,β,按照某一确定法则对应着酉空间的概念欧氏空间是酉空间的特例.关于欧式空间和酉空间的注酉空间例1例3.1.6:∀α=(a 1,…,a n )T ,β=(b 1,…,b n )T ∈C n ,酉空间例2例3.1.7:C m ×n ={(a ij )|a ij ∈C,i=1,…,m,j=1,…,n}§3.2: 标准正交基,Schmidt 方法欧氏空间中的C-S不等式推出:-1 ≤(α,β)/‖α‖‖β‖≤1正交的概念(,)1αβαβ≤§3.3: 酉变换,正交变换§3.6: 正规矩阵,Schur引理§3.8: Hermite矩阵,Hermite二次齐式§3.9: 正定二次齐式,正定Hermite矩阵证:设A∈H n×n,A(i1,…,ik)为A的第i1,…,ik行,列组成的k阶主子矩阵,易见:A(i,…,i)∈H n×n.(半)正定矩阵的任何主子矩阵仍为(半)正定证:因为(半)正定矩阵A的任何主子式都是(0或)正的定理:A ∈H n ×n 为正定⇔A的n个顺序主子式全为正:用主子式刻画(半)正定矩阵命题:A ∈H n ×n 为负定⇔-A为正定定理3.9.1:对任意A ∈H n ×n ,下列各条相互等价:定理3.9.3:对任意A ∈H n ×n ,下列各条相互等价:(1) A半正定:∀x ∈C n ,x *Ax ≥0半正定矩阵的基本定理命题:A ∈H n ×n 为半正定⇔∀ε>0,A+εE 为正定半正定矩阵是正定矩阵序列的极限命题:对任意A ∈H n ×n ,下列两条相互等价:半正定矩阵是正定矩阵序列的极限(续)(1) A ∈C n ×n 为(半)正定(半)正定矩阵的补充结果定理(3.9.4):每个(半)正定Hermite矩阵A都有唯下证唯一性.如果还有正定矩阵M=Wdiag(µ,…,µ)W *,使∀i,j,(√λi v ij )=(√λj v ij ) 每个(半)正定矩阵有唯一(半)正定平方根续再证与A可交换的矩阵X(XA=AX)必与B可交换.若XUdiag(λ,…,λ)U *=Udiag(λ,…,λ)U *X 每个(半)正定矩阵有唯一(半)正定平方根续试证:A,B ∈H n ×n 且A为正定⇒AB的特征值全为实数.应用举例例3.9.1:若A,B为同阶正定Hermite矩阵,应用举例命题:A,B ∈H n ×n 且B正定,则det(λB-A)=0的根全为实数.证明: B正定⇒有可逆矩阵P使P *BP=E;定理3.10.1:若A,B ∈H n ×n 且B为正定,则有T ∈C n n ×n 使二矩阵经复相合变换同时对角化易见: µ1,…,µn 是det(λE-T 1*AT 1)=0的根.二矩阵经复相合变换同时对角化定理3.10.4:若A,B ∈H n ×n 且B为正定,则有行列式等二矩阵经复相合变换同时对角化续定义3.11.1:由Hermite矩阵A定义的从C n –{0}到R 的下列函数:R(x)=x *Ax/x *x 称为矩阵A的Rayleigh商.§3.11: Rayleigh商(1)R(x)为x的齐次函数:∀0≠k ∈R ,R(kx)=R(x)(3)min x ≠0R(x)=λ1=min{λ1, …,λn };max R(x)=λ=max{λ, …,λ}.注:由(1)和(3)推出min x ≠0R(x)=min ‖x‖=1x *Ax,Rayleigh 商性质的注设M ∈H n ×n ,用λmin ,λmax 分别记M的最小,大特征值,则λ=min x *Ax,λ=max x *Ax.一个推论。
第三章 内积空间基本概念在几何分析时,向量的长度、夹角是基本的度量。
§3.1 内积空间基本概念定义 1.1 设V 为数域()C 或R F 上线性空间,若有一法则使V 任两向量βα,确定F 中唯一的数,记为〉〈βα,,且〉〈βα,满足:(1)〉〈=〉〈βααβ,,,V ∈∀βα,;(共轭对称) (2)〉〈+〉〈=〉+〈γβγαγβα,,,,V ∈∀γβα,,; (3),,,〉〈=〉〈βαβαk k F k ∈∀,V ∈∀βα,; (4)0,≥〉〈αα,且等号成立当且仅当θα=。
则称><βα,为βα,的内积,V 为内积空间。
特别C F =时称()C V 为酉空间,R F =时称()R V 为欧氏空间。
注 (1)〉〈+〉〈=〉+〈γαβαγβα,,,;〉+〈=〉+〈αγβγβα,, 〉〈+〉〈=αγαβ,, 〉〈+〉〈=αγαβ,,〉〈+〉〈=γαβα,,;(2)〉〈=〉〈βαβα,,k k ; (3)0,,=〉〈=〉〈αθθα。
例1 在n R 中定义,,X Y Y X T =〉〈n R 为欧氏空间。
例2 在n R 中定义,,AX Y Y X T =〉〈其中A 为n 阶正定矩。
例3在n R 中定义,,X Y Y X T =〉〈,n C 为酉空间。
例4 n n C ⨯中TH H B B trAB B A =>=<,,。
例5 ()b a R V ,)(=上一切连续函数的集合),(b a C ,()(),,dx x g x f g f ba ⎰>=<()()V x g x f ∈∀,,()R V 是欧氏空间。
定义1.2 设n ααα,,,21 为内积空间V 的一组基,记,,ij j i g x x =〉〈()n j i ,,2,1, =,则称n 阶矩阵ij g G =,故G G H =。
定理1.1 设内积空间V 的一组基{}ni 1α的度量矩阵为G ,V 中向量βα与在该基下坐标向量分别为Y X ,,则X G Y Y G X T H T =>=<βα,。
hemite矩阵Hemite矩阵是一种特殊的矩阵,它在数学和物理学中有着广泛的应用。
本文将对Hemite矩阵的定义、性质以及应用进行介绍。
我们来定义Hemite矩阵。
Hemite矩阵是一个对称矩阵,它的元素满足以下递推关系:H(n+1, m) = 2nH(n, m) - 2mH(n-1, m),其中n和m是非负整数,H(n, m)表示Hemite矩阵的第n行第m列的元素。
Hemite矩阵具有一些特殊的性质。
首先,Hemite矩阵是对称矩阵,即H(n, m) = H(m, n)。
其次,Hemite矩阵的对角元素均为非零整数,且随着n的增大,对角元素的绝对值也增大。
此外,Hemite矩阵的非对角元素满足一定的关系,即H(n, m) = 2H(n-1, m+1) - H(n-2, m)。
Hemite矩阵在数学和物理学中有着广泛的应用。
首先,Hemite矩阵可以用来解决一些特殊的微分方程。
例如,一维谐振子的时间演化可以通过Hemite矩阵的对角化来求解。
此外,Hemite矩阵还可以用来描述某些量子力学系统的能级结构。
在量子力学中,Hemite矩阵的本征值代表了系统的能级,而本征向量则对应着能级的波函数。
除了在数学和物理学中的应用,Hemite矩阵在工程和计算机科学领域也有着重要的作用。
例如,在信号处理中,Hemite矩阵可以用来对信号进行分析和处理。
Hemite矩阵在图像处理和模式识别中也有着广泛的应用。
通过对Hemite矩阵进行变换和处理,可以提取图像中的特征,并用于图像的分类和识别。
总结起来,Hemite矩阵是一种特殊的对称矩阵,它具有一些特殊的性质。
在数学和物理学中,Hemite矩阵被广泛应用于微分方程的求解和量子力学系统的能级结构描述。
此外,Hemite矩阵在工程和计算机科学领域也有着重要的应用,如信号处理、图像处理和模式识别等。
通过对Hemite矩阵的研究和应用,我们可以更好地理解和处理各种复杂的问题,推动科学技术的发展。
第3章 内积空间 正规矩阵 Hermite 矩阵3-1.已知A=(ij a )是n 阶正定Hermite 矩阵,在n 维线性空间nC 中向量α=[1x ,2x ,…, n x ], β=[1y ,2y ,…, n y ],定义内积(α, β)= αA H β (1) 证明在上述定义下,nC 是酉空间; (2) 写出nC 中的Canchy-Schwarz 不等式. 3-2.已知A= 2 1 -1 1 -31 1 -1 0 1⎛⎫⎪⎝⎭,求N(A)的标准正交基.3-3.已知(1) A=3083-16-20-5⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ (2) A=-1-26-103-1-14⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭试求酉矩阵U ,使得HUAU 是上三角矩阵.3-4.试证:在nC 上的任何一个正交投影矩阵P 是半正定的Hermite 矩阵. 3-5.验证下列矩阵是正规矩阵,并求酉矩阵U ,使HUAU 为对角矩阵,已知(1) A=131612⎛ ⎪ ⎪⎝⎭(2) A=0-110000i i ⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭(3) A=194+34-6-2-44-3-2-66+2-2-60i i i ii i i i ⎛⎫ ⎪⎪⎪⎝⎭(1) A=1-111⎛⎫⎪⎝⎭3-6.求正交矩阵Q ,使TQ AQ 为对角矩阵,已知(1) A=2-20-21-20-20⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭(2) A=110-111-100-111-1011⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦3-7.试求矩阵P ,使HP AP=E(或TP AP=E),已知(1) A=1i 1+i -i 011-i 12⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (2) A=22-225-4-2-45⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦3-8.设n 阶酉矩阵U 的特征根不等于-1,试证:矩阵E+U 满秩,W=i(E-U)()1E U -+是Hermite 矩阵.反之,若W 是Hermite 矩阵,则E-iW 满秩,且U=(E+iW)()1E-iW -是酉矩阵. 3-9.若S,T 分别是实对称和反实对称矩阵,且det(E-T-iS )≠0,试证:(E+T+iS)()-1E T iS ++是酉矩阵.3-10.设A 、B 均是实对称矩阵,试证:A 与B 正交相似的充要条件是A 与B 的特征值相同.3-11.设A 、B 均是Hermite 矩阵,试证:A 与B 酉相似的充要条件是A 与B 的特征值相同.3-12.设A 、B 均是正规矩阵,试证:A 与B 酉相似的充要条件是A 与B 的特征值相同. 3-13.设A 是Hermite 矩阵,且2A =E ,则存在酉矩阵U ,使得: HUAU=r 000E ⎛⎫⎪⎝⎭3-14.设A 是Hermite 矩阵,且2A =E ,则存在酉矩阵U ,使得:H U AU=rn-00-r E E ⎛⎫⎪⎝⎭3-15.已知Hermite 二次型123121321233133(z )=(x ,x ,x )=-i x x -x x +i x x -i x x-x x +i x x f f求酉变换Z=Uy 并将(z)f 化成标准型. 3-16.已知Hermite 二次型12312132231331333(x ,x ,x )=x x +i x x +2x x -i x x +i x x2222f求酉变换Z=Uy 并将123(x ,x ,x )f 化成标准型.3-17.设A 为正定Hermite 矩阵,B 为反Hermite 矩阵,试证:AB 与BA 的特征值实部都为0.3-18.设A 、B 均是Hermite 矩阵,且A 正定,试证:AB 与BA 的特征值都是实数. 3-19.设A 是半正定Hermite 矩阵,且A ≠0,试证:1A E +>.3-20.设A 是半正定Hermite 矩阵,A ≠0,B 是正定Hermite 矩阵,试证:A B A +> 3-21.设A 为正定Hermite 矩阵,且m nA U⨯∈,则A=E.3-22.试证:(1)两个半正定Hermite 矩阵之和是半正定的;(2)半正定Hermite 矩阵与正定Hermite 矩阵之和是正定的.3-23.设A 是正定Hermite 矩阵,B 是反正定Hermite 矩阵,试证:A+B 是可逆矩阵. 3-24.设A 、B 是n 阶正规矩阵,试证:A 与B 相似的充要条件是A 与B 酉相似. 3-25.设HA =A ,试证:总存在t>0,使得A+tE 是正定Hermite 矩阵,tE A -是负定Hermite 矩阵.3-26.设A,B 均为正规矩阵.且AB=BA ,则AB 与BA 均为正规矩阵.3-27.设=-H A A ,试证:1()()U A E A E -=+-是酉矩阵.3-28.设A 为n 阶正规矩阵.12n λλλ ,,,为A 的特征值,试证:HA A 的特征值为22212,,,n λλλ .3-29.设m nA C⨯∈,试证:(1)H A A 和H AA 都是半正定的Hermite 矩阵;(2) H A A 和HAA 的非零特征值相同.3-30.设A 是正规矩阵. 试证:(1)若r A =0(r 是自然数),则A=0;(2)若2=A A ,则H =A A ; (3)若32=A A ,则2=A A . 3-31.设H =A A ,H=-B B ,证明以下三个条件等价:(1)A+B 为正规矩阵;(2)AB=BA ;(3)()=-HAB AB . 3-32.设n nA C⨯∈,那么A 可以唯一的写成A=S+iT ,其中S,T 为Hermite 矩阵,且A 可以唯一的写成A=B+C ,其中B 是Hermite 矩阵,C 是反Hermite 矩阵.3-33. 设nR 是n 维实(列)向量空间,若: 12=a ,,,T n α (a a ),12=,b ,,T n β (b b ) 令()1122,==a b ++T T n n a b a b αβαββα=验证,所规定的(α,β)满足定义3.1.1中的四个条件.因此在这样定义内积后nR 成为欧氏空间.3-34. 设在2R 中队向量()12=,Ta a α和()12=,Tb b β规定内积()11122122,2a b +++a b a b a b αβ=试证:2R 是欧氏空间.3-35. 设在2n 维空间n nR⨯中对向量(n 阶矩阵)A,B 规定内积为()(),,Tn n A B tr A BA B R ⨯=∈试证:n nR⨯是欧氏空间.3-36. 用[]a,C b 表示闭区间[]a,b 上的所有实值连续函数构成的实线性空间,对任意(x)f 、[]g(x)a,C b ∈,规定(),=(x)g(x)d ax bf g f ⎰验证,这样规定的(),f g 是[]a,C b 上的一个内积,从而[]a,C b 成为一个欧式空间. 3-37. 设A 为n 阶正定矩阵,对于nR 中任意两个列向量X,Y .规定 (),T X Y X AY =验证(),X Y 是nR 上的一个内积,于是nR 成为一个欧氏空间.3-38. 设nC 是n 维复(列)向量空间,若1212=(a ,a ,,a )=(b ,b ,,b )T T n n αβ命 ()()1122,==+++=TH n n a b a b a b αββαβα验证,所规定的(),αβ满足定义3.1.2中的四个条件,因此nC 成为一个酉空间. 3-39. 在n nC⨯中,对任意,n nA B C⨯∈定义()(),TA B tr AB =验证(),A B 是n nC⨯的一个内积,从而n nC⨯成为一个酉空间. ()tr A 表示A 的迹,即()tr A 是A 的主对角元素之和. 3-40. 在空间4R 中,设()1=1-11-1T α,,, ()2=51,1,1T α, ()3=33,1,3Tα---,求{}123span ααα,,的一个标准正交基. 3-41. 已知()1=1-1i i Tα,,, ()2=-11i i Tα,,, ()3=11i i Tα,,,求{}123span ααα,,的一个标准正交基.3-42. 设n C α∈,且=1Hαα,若 =2H n n n H E C αα⨯-∈ 则H 是酉矩阵. 3-43. 试证11cos sin 1=1-sin cos 11n nA θθθθ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦是正交矩阵.3-44. 验证2阶矩阵 cos -sin sin cos A θθθθ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦是正交矩阵,它表示平面上的绕坐标原点的旋转变换3阶矩阵100=0cos -sin 0sin cos A θθθθ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦是正交矩阵,它表示三位空间绕x 轴的旋转变换.3-45. 设1234,,,αααα是V 的标准正交基,则12{,}S span αα=与34{,}T span αα=是正交的.3-46. 已知()1212=(1,0,1,1),=0,1,1,2,T=span{,}TTαααα,求T 的正交补.3-47. 设W 是欧式空间V 的一个子空间,那么V 在W 上的正交投影变换P 就是一个对称变换.3-48. 在3R 中,设u 为过直角坐标系原点的平面π的单位法矢量.变换A 是 ()3()=-2,,A u u a R ααα∈验证:对于任意的3,R αβ∈,任意实数k,l 都有()()()()()()()()()=+(),A =,(),=,A A k l kA lA A A αβαβαβαβαβαβ+因此A 既是正交变换,又是对称变换,称其为镜面反射. 3-49. 已知033=-1862-14-10A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦试求酉矩阵W ,使得=HW AW 上三角矩阵 3-50. 已知1-1=11A ⎛⎫⎪⎝⎭A 是正规矩阵,且求酉矩阵U ,使HU AU 为对角矩阵. 3-51. 已知0i -1=-i 0i -1-i 0A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦验证A 是正规举证,且求酉矩阵U ,使HU AU 为对角矩阵. 3-52. 已知 ,0(k )A=0HkA A A ==为自然数,则. 3-53. 已知U 是n 阶酉矩阵,且U-E 可逆,试证 1=(U-E)(U+E)A -是反Hermite 矩阵.3-54. 设A 为欧氏空间V 上的一个对称变换,那么有=.HA A 因为根据对称变换的定义有 ()()()()=A A V αβαβαβ∀∈,,,设A 为欧氏空间V 上的一个反对称变换,那么有=-.HA A 根据反对称变换的定义有 ()()()()()()=-=-A A A αβαβαβ,,,3-55. 设A 为酉空间V 上的一个Hermite 变换,那么有=.HA A Hermite 变换也经常被称做自伴随变换. 设A 为酉空间V 上的一个反Hermite 变换,那么有=-.HA A3-56. 设A 为欧氏空间V 上的一个正交变换,那么有-1=.H A A 由定义有()()()()()()11=(),A A A V αβαβαβαβ--=∀∈,,A(A ),3-57. 设A 为酉空间V 上的一个酉变换,那么有-1=.H A A 3-58. 对于任意给定的n 阶矩阵A ,根据定义证明:(1) A+A ,AA ,A A Hermite (2) A-A ermite H H H HH 是矩阵是反矩阵3-59. 已知正规矩阵102i 030-2i 01A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦试求酉矩阵U ,使得HU AU 为对角矩阵. 3-60. 已知Hermite 二次型 12311132231331331(,,)=++2-+2222f x x x x x ix x x x ix x x x 求酉变换Z=Uy 将123(,,)f x x x 变为Hermite 标准二次型. 3-61. 已知A 、B 是n 阶正定Hermite 矩阵,则=0B A λ-的根全身正的实数.3-62. 已知A 、B 是n 阶正交矩阵,并且=-A B ,试证:A+B 不可逆. 3-63. 设11+i 2i ==1-i 2-i 2A B ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,验证A 是Hermite 矩阵B 是正定的Hermite 矩阵,并求满秩矩阵T ,使得=H H T AT T BT E 为对角矩阵,.3-64. 设A,B 是Hermite 矩阵,且B 是半正定的,则 ()()k k A A B λλ≤+。
hermite矩阵谱分解Hermite矩阵是一个实对称矩阵,它在数学和物理领域中有着重要的应用。
首先,我们来谈谈Hermite矩阵的定义和特性。
Hermite矩阵是指一个n×n的实对称矩阵,满足矩阵的转置等于其自身,即A^T = A。
这意味着Hermite矩阵的元素a_ij等于a_ji,其中i和j分别代表矩阵的行和列。
在量子力学和信号处理中,Hermite矩阵经常出现在描述物理系统的哈密顿量或者信号的自相关矩阵中。
接下来,我们来谈谈Hermite矩阵的谱分解。
谱分解是将一个矩阵分解为特征向量和特征值的过程。
对于Hermite矩阵,由于其是实对称矩阵,所以可以保证它有一组正交归一的特征向量,且对应的特征值都是实数。
因此,Hermite矩阵可以进行谱分解为以下形式,A = QΛQ^T,其中Q是由A的特征向量组成的矩阵,Λ是由A的特征值构成的对角矩阵。
这种谱分解的形式使得Hermite矩阵的性质得到了很好的描述,也为其在信号处理、统计学和量子力学中的应用提供了重要的数学基础。
从应用的角度来看,Hermite矩阵的谱分解在信号处理中有着重要的作用。
例如,在信号处理中,我们可以利用Hermite矩阵的谱分解来分析信号的频谱特性,从而实现信号的分解和重构。
此外,在量子力学中,Hermite矩阵的谱分解也为描述量子态的演化和性质提供了重要的数学工具。
总之,Hermite矩阵作为实对称矩阵,在数学和物理领域中有着重要的地位和应用。
其谱分解为特征向量和特征值的形式,为我们理解和应用Hermite矩阵提供了重要的数学工具。
希望以上内容能够全面回答你关于Hermite矩阵和其谱分解的问题。
hermite标准型矩阵Hermite标准型矩阵。
在线性代数中,Hermite标准型矩阵是一种特殊的矩阵形式,它具有一些独特的性质和特点。
本文将对Hermite标准型矩阵进行详细介绍,包括其定义、性质、应用等方面的内容。
首先,我们来看一下Hermite标准型矩阵的定义。
Hermite标准型矩阵是指对于任意一个m×n的矩阵A,存在一个m×n的矩阵H,使得H是行梯阵,且满足以下两个条件,1)对于任意的i=1,2,...,m,存在一个j(i)使得H(i,j(i))是H的第i行的第一个非零元素,且j(1)<j(2)<...<j(m);2)对于任意的i=1,2,...,m,对于任意的k=1,2,...,n,如果H(i,k)≠0,则对于所有的j(i)≤l≤k,有H(i,l)=0。
接下来,我们来讨论Hermite标准型矩阵的性质。
首先,Hermite标准型矩阵具有唯一性,即对于任意一个矩阵A,其Hermite标准型矩阵H是唯一的。
其次,Hermite标准型矩阵的行数等于矩阵A的秩,且Hermite标准型矩阵的非零行的首个非零元素在每一行都是1,且这些非零元素所在的列是线性无关的。
此外,Hermite标准型矩阵还具有一些其他的性质,比如对于任意的m×n的矩阵A,存在一个m×n的可逆矩阵P,使得PA的Hermite标准型矩阵是唯一的。
最后,我们来探讨一下Hermite标准型矩阵的应用。
Hermite标准型矩阵在线性代数和矩阵理论中具有重要的应用价值,比如在矩阵的相似对角化、线性方程组的求解、特征值和特征向量的计算等方面都有着广泛的应用。
此外,在信号处理、控制理论、图像处理等领域也有着重要的应用,比如在通信系统中,Hermite标准型矩阵可以用来描述信号的频率特性和相位特性,从而对信号进行分析和处理。
总之,Hermite标准型矩阵是一种重要的矩阵形式,具有独特的性质和应用价值。
第三章积空间 正规矩阵 Hermite 矩阵3-1(1)证明:),(αβ=H A αβ=H H A )(βα=HA βα ,(βα,k )=),(βαβαk A k H=),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+=+=+=+H H H A A AH A αααα=),(,因为A 为正定H 矩阵,所以0),(≥αα,当且仅当0),(0==ααα时,由上可知cn是酉空间。
証毕。
(2)解: ∑∑==n jnij ij i Hy a x A |||),(|βαβα∑∑==n jnij ijix ax ),(||||ααα,∑∑==n jnij ijiy ay ),(||||βββ由Cauchy-Schwarz 不等式有:∑∑∑∑∑∑≤n jn ij ijin jnin jnij ijij ijiy ay x ax y ax *3-2解:根据核空间的定义知道N(A)是方程组[][][]()1234512312321-113=011-101=0,1,1,0,0=-1,1,01,0=4-5,0,0,1=span{,,}T T Tx x x x x N A αααααα⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦的解空间,解得它的基础解系为,,,,从而[]()()()()()()1121221211131323312312112212311122schmidt ==0,1,1,0,0,111=-=-=-1,,-,1,0,222,,-513=--=-+,,257663=,-,,,15555==00,022=TTTTβααββαβαβββαβαββαββαββββββββββγββγβ⎡⎤⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎣⎦首先应用正交化方法得到:然后将,,单位化后得到:,,2333123=--0510105==().TTN A βγβγγγ⎡⎤⎢⎥⎣⎦,,,所以,,即为的标准正交基3-3(1)解:由|λE-A| = (λ+1)3得λ= -1是A 的特征值,当λ=-1时,可得|λE-A|=000000201于是ε1=(0,1,0)T是A 的特征向量。