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么正矩阵(酉矩阵)

时间:2016-11-05 22:50:17      阅读:272      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]


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一实(或复) 正交矩阵(orthogonal matrix) 技术分享 是一个实(或复) 方阵满足

技术分享 ,

即 技术分享 。 写出 技术分享 阶实正交矩阵的行向量(column vector) 表达, 技术分享 ,则 技术分享 ,矩阵乘积 技术分享 的 技术分享 元等于 技术分享 与 技术分享 的内积。 因此, 技术分享 若 技术分享 , 技术分享 若 技术分享 。 换句话说,实正交矩阵 技术分享 的行向量 技术分享 是向量空间 技术分享 的一组单范正交基底(orthonormal basis),单范表示归一, 技术分享 是单位向量,正交意味 技术分享 垂直 技术分享 。 不过,复正交矩阵的行向量并非 技术分享 的一个单范正交集,因为两个复向量 技术分享 与 技术分享 的内积定义为 技术分享 (见“ 内积的定义 ”)。 如欲将实正交矩阵推广至复矩阵,将转置改为共轭转置。 一么正矩阵(酉矩阵,unitary matrix) 技术分享 是一个复方阵满足

技术分享 ,

即 技术分享 。 同样地,设 技术分享 ,则 技术分享 。 么正矩阵的行向量 技术分享 是向量空间 技术分享 的一组单范正交基底。 例如,

技术分享 ,

其中 技术分享 。 因为 技术分享 ,若 技术分享 是一么正矩阵,则 技术分享 也是么正矩阵。 所以,么正矩阵 技术分享 的共轭列向量(row vector) 构成 技术分享 的一个单范正交集(事实上, 技术分享 的列向量即构成单范正交集,因为 技术分享 , 技术分享 也是么正矩阵)。 类似地,实正交矩阵 技术分享 的列向量构成 技术分享 的一个单范正交集。 在一般情况下,么正矩阵与复正交矩阵是不同的,但实么正矩阵与实正交矩阵是相同的。 所以,么正矩阵的所有性质皆可套用于实正交矩阵。


么正矩阵出现于许多矩阵分解式,举两个例子。 第一是矩阵三角化的Schur 定理:任一方阵 技术分享 可分解为 技术分享 ,其中 技术分享 是一么正矩阵, 技术分享 是上三角矩阵(见“ 矩阵三角化的Schur定理 ”)。 第二是正规矩阵(normal matrix) 的么正对角化(unitarily diagonalizable):若 技术分享 为一正规矩阵, 技术分享 ,则存在一么正矩阵 技术分享 使得 技术分享 ,其中 技术分享 为一对角矩阵(见“ 特殊矩阵(2):正规矩阵 ”)。 事实上,可么正对角化是正规矩阵的一个充要条件。

 


以下令 技术分享 为一 技术分享 阶么正矩阵,所有的性质都是由定义式得来。


性质1 .向量的长度不因么正变换而改变,即每一 技术分享 ,

技术分享 。

性质1说明么正变换是一个保长((length-preserving) 变换。使用定义式,

技术分享 。

反过来说,若所有向量 技术分享 都满足 技术分享 ,平方后整理可得 技术分享 ,可知 技术分享 ,并推得 技术分享 。 所以,保长是么正矩阵的一个充要条件。


性质2 .两向量的内积不因么正变换而改变,即任何 技术分享 ,

技术分享 。

性质2说明么正变换具有内积不变性。 使用定义式,

技术分享 。

将上式的 技术分享 替换为 技术分享 ,性质2可推得性质1。 所以,内积不变性是么正矩阵的另一个充要条件。


性质3 .么正矩阵的特征值之绝对值为 技术分享 。

假设 技术分享 ,等号两边同时取向量长度。 利用性质1,等号左边为 技术分享 ,但等号右边为 技术分享 ,所以 技术分享 ,换句话说,么正矩阵的特征值可表示为 技术分享 。


性质4 .么正矩阵 技术分享 可么正对角化, 技术分享 ,其中 技术分享 是一么正矩阵, 技术分享 。

么正矩阵 技术分享 满足 技术分享 ,因此属于正规矩阵家族,本身也可被么正对角化。 下面介绍 技术分享 对应相异特征值的特征向量互为正交的一个证明。 假设非零向量 技术分享 与 技术分享 使得 技术分享 , 技术分享 ,且 技术分享 。 使用性质2,

技术分享 。

比较等号两边,推得 技术分享 或 技术分享 。 使用性质三,令 技术分享 ,则 技术分享 。 但已知 技术分享 不等于 技术分享 ,推论 技术分享 ,证明 技术分享 正交于 技术分享 。


性质5 .么正矩阵 技术分享 的行列式为 技术分享 。

根据性质3, 技术分享 的特征值满足 技术分享 。 行列式等于特征值之积,故 技术分享 。 另一个作法计算

技术分享 ,

但 技术分享 ,所以 技术分享 。


对于一实正交矩阵 技术分享 , 技术分享 为实数,由性质5可知 技术分享 。 据此,实正交矩阵可以区分为两类:若 技术分享 ,则 技术分享 称为适当的(proper) 的正交矩阵;若 技术分享 ,则 技术分享 称为不适当的正交矩阵。 令 技术分享 是平面上逆时针旋转角为 技术分享 的旋转矩阵, 技术分享 是平面上以 技术分享 为镜射轴指向的镜射矩阵,公式如下(见“ 几何变换矩阵的设计 ”):

技术分享 。

因为 技术分享 ,平面旋转是适当的正交矩阵。 另一方面, 技术分享 ,平面镜射是不适当的正交矩阵(见“ 旋转与镜射 ”)。 平面旋转与镜射是保长变换,提示我们这两种矩阵是实正交矩阵。


最后补充一个么正矩阵的充分条件:假设 技术分享 阶矩阵 技术分享 的特征值 技术分享 满足 技术分享 。 若每一 技术分享 使得 技术分享 ,则 技术分享 是一个么正矩阵(见“ 每周问题July 6, 2015 ”)。 注解提供两个证明:第一个证明使用奇异值分解[1] ,第二个证明使用矩阵三角化的Schur定理[2] 。


注解
[1] 令 技术分享 的特征值为 技术分享 ,奇异值为 技术分享 。 给定的不等式等价于

技术分享 ,

其中 技术分享 。 令 技术分享 的奇异值分解为 技术分享 ,其中 技术分享 且 技术分享 。 使用恒等式 技术分享 ,又 技术分享 且 技术分享 ,推得 技术分享 。 但 技术分享 ,可知 技术分享 。 因此, 技术分享 ,即知 技术分享 ,证明 技术分享 是一么正矩阵。

[2] 根据Schur 定理,写出 技术分享 ,其中 技术分享 是么正矩阵, 技术分享 是上三角矩阵,主对角元为 技术分享 的特征值 技术分享 ,每一 技术分享 。 考虑 技术分享 ,其中 技术分享 是第 技术分享 个标准单位向量,则 技术分享 。 我们得到

技术分享 。

对于单位向量 技术分享 ,给定条件等价于 技术分享 ,再有 技术分享 ,使得 技术分享 , 技术分享 。 套用归纳法,重复上述步骤令 技术分享 , 技术分享 ,可推论 技术分享 是一个对角矩阵满足 技术分享 (因为 技术分享 )。 所以,

技术分享 。

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原文:http://www.cnblogs.com/sddai/p/6034114.html

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