第11章 线性系统的多项式矩阵描述分解
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矩阵的分解§9. 矩阵的分解矩阵分解是将⼀个矩阵分解为⽐较简单的或具有某种特性的若⼲矩阵的和或乘积,这是矩阵理论及其应⽤中常见的⽅法。
由于矩阵的这些特殊的分解形式,⼀⽅⾯反映了原矩阵的某些数值特性,如矩阵的秩、特征值、奇异值等;另⼀⽅⾯矩阵分解⽅法与过程往往为某些有效的数值计算⽅法和理论分析提供了重要的依据,因⽽使其对分解矩阵的讨论和计算带来极⼤的⽅便,这在矩阵理论研究及其应⽤中都有⾮常重要的理论意义和应⽤价值。
这⾥我们主要研究矩阵的三⾓分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解及特殊矩阵的分解等。
⼀、矩阵的三⾓分解——是矩阵的⼀种有效⽽应⽤⼴泛的分解法。
将⼀个矩阵分解为⾣矩阵(或正交矩阵)与⼀个三⾓矩阵的乘积或者三⾓矩阵与三⾓矩阵的乘积,这对讨论矩阵的特征、性质与应⽤必将带来极⼤的⽅便。
⾸先我们从满秩⽅阵的三⾓分解⼊⼿,进⽽讨论任意矩阵的三⾓分解。
定义1 如果(1,2,,)ii a i n = 均为正实数,()(,1,2,1;∈<=- ij a C R i j i n1,2,),=++ j i i n 则上三⾓矩阵1112122200=n nnn a a a a a R a 称为正线上三⾓复(实)矩阵,特别当1(1,2,,)ii a i n == 时,R 称为单位上三⾓复(实)矩阵。
定义2如果(1,2,,)ii a i n = 均为正实数,()(,1,2,1;∈>=- ij a C R i j i n1,2,),=++ j i i n 则下三⾓矩阵11212212000?? ?=n n nn a a a L a a a称为正线下三⾓复(实)矩阵,特别当1(1,2,,)ii a i n == 时,L 称为单位下三⾓复(实)矩阵。
定理1设,?∈n n n A C 则A 可唯⼀地分解为1=A U R其中1U 是⾣矩阵,R 是正线上三⾓复矩阵;或者A 可唯⼀地分解为2=A LU其中2U 是⾣矩阵,L 是正线下三⾓复矩阵。