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Ramble Over The Cloud~

正交矩陣、正規矩陣和酉矩陣

數學中,正規矩陣 是與自己的共軛轉置交換復係數方塊矩陣,也就是說, 滿足

其中 是 的共軛轉置

如果 是實係數矩陣,那麼條件簡化為 其中 是 的轉置矩陣

矩陣的正規性是檢驗矩陣是否可對角化的一個簡便方法:任意正規矩陣都可在經過一個酉變換後變為對角矩陣,反過來所有可在經過一個酉變換後變為對角矩陣的矩陣都是正規矩陣。

在復係數矩陣中,所有的酉矩陣埃爾米特矩陣斜埃爾米特矩陣都是正規的。同理,在實係數矩陣中,所有的正交矩陣對稱矩陣斜對稱矩陣都是正規的。兩個正規矩陣的乘積也不一定是正規矩陣

酉矩陣

  n階複方陣U的n個列向量是U空間的一個標準正交基,則U是酉矩陣(Unitary Matrix)。

  一個簡單的充分必要判別準則是:

  方陣U的共扼轉置乘以U等於單位陣,則U是酉矩陣。即酉矩陣的逆矩陣與其伴隨矩陣相等。

  酉方陣在量子力學中有著重要的應用。酉等價是標準正交基到標準正交基的特殊基變換。

若一n行n列的矩陣 U 滿足

U^* U = UU^* = I_n,

其中I_n,為n階單位矩陣U^* ,為U的共軛轉置,則稱其為么正矩陣或酉矩陣。即,矩陣U為么正矩陣,當且僅當其共軛轉置U^* ,為其逆矩陣:

U^{-1} = U^* ,;

若么正矩陣的元素都是實數,其即為正交矩陣。與正交陣G不會改變兩個實向量的內積類似,

langle Gx, Gy rangle = langle x, y rangle

么正矩陣U不改變兩個復向量的內積:

langle Ux, Uy rangle = langle x, y rangle

數學中,正規矩陣 mathbf{A} 是與自己的共軛轉置交換復係數方塊矩陣,也就是說,mathbf{A} 滿足

mathbf{A}^* mathbf{A} = mathbf{A} mathbf{A}^*

其中 mathbf{A}^*mathbf{A}共軛轉置

如果 mathbf{A}^* 是實係數矩陣,那麼條件簡化為 mathbf{A}^T mathbf{A} = mathbf{A} mathbf{A}^T 其中 mathbf{A}^Tmathbf{A}轉置矩陣

矩陣的正規性是檢驗矩陣是否可對角化的一個簡便方法:任意正規矩陣都可在經過一個酉變換後變為對角矩陣,反過來所有可在經過一個酉變換後變為對角矩陣的矩陣都是正規矩陣。

在復係數矩陣中,所有的酉矩陣埃爾米特矩陣斜埃爾米特矩陣都是正規的。同理,在實係數矩陣中,所有的正交矩陣對稱矩陣斜對稱矩陣都是正規的。兩個正規矩陣的乘積也不一定是正規矩陣

酉矩陣

  n階複方陣U的n個列向量是U空間的一個標準正交基,則U是酉矩陣(Unitary Matrix)。

  一個簡單的充分必要判別準則是:

  方陣U的共扼轉置乘以U等於單位陣,則U是酉矩陣。即酉矩陣的逆矩陣與其伴隨矩陣相等。

  酉方陣在量子力學中有著重要的應用。酉等價是標準正交基到標準正交基的特殊基變換。

若一 n 行 n 列的矩陣 U 滿足

U^* U = UU^* = I_n\,

其中I_n\,為n階單位矩陣U^* \,U共軛轉置,為酉矩陣或譯么正矩陣。即,矩陣U為酉矩陣,當且僅當其共軛轉置U^* \,為其逆矩陣:

U^{-1} = U^* \,\;

若酉矩陣的元素都是實數,其即為正交矩陣。與正交矩陣G不會改變兩個實向量的內積類似,

\langle Gx, Gy \rangle = \langle x, y \rangle

么正矩陣U不改變兩個復向量的內積:

\langle Ux, Uy \rangle = \langle x, y \rangle

U \,為n階方陣,則下列條件等價:

  1. U \, 是酉矩陣
  2. U^* \, 是酉矩陣
  3. U \,的列向量構成內積空間Cn上的一組正交基
  4. U \,的行向量構成內積空間Cn上的一組正交基

酉矩陣的特徵值都是絕對值為1的複數,即分佈在複平面的單位圓上,因此酉矩陣行列式的值也為1。

酉矩陣是正規矩陣,由譜定理知,么正酉矩陣U可被分解為

U = V\Sigma V^*\;

其中V是酉矩陣,Σ是主對角線上元素絕對值為1的對角陣。

對任意 n,所有n階酉矩陣的集合關於矩陣乘法構成一個

性質

  • U 可逆
  • U − 1 = U *
  • |det(U)| = 1
  • U * 是酉矩陣
  • \|Ux\|_2=\|x\|_2

正交變換最初來自於維基百科,這種矩陣元被稱為簡正座標.用質量加權座標表示的分子內部運動的動能,用質量加權座標表示的分子內部勢能,用質量加權座標表示的分子內部勢能,由力常數的數學表示式可以知道fij = fji因而矩陣為一個正交變換通過酉變換可以把矩陣變形成為對角矩陣的形式:。則有:它的每一個矩陣元都是分子所有質量加權座標的線性組合,總的矩陣元的數量恰巧等於質量加權座標的個數,這些矩陣元就被稱作簡正座標,而這些變換中分子的勢能不變,所以正交變換又稱為酉變換.

矩陣定義和相關符號

  以下是一個 4 × 3 矩陣:

  某矩陣 A 的第 i 行第 j 列,或 i,j位,通常記為 A[i,j] 或 Ai,j。在上述例子中 A[2,3]=7。   在C語言中,亦以 A[j] 表達。(值得注意的是,與一般矩陣的演算法不同,在C中,"行"和"列"都是從0開始算起的)   此外 A = (aij),意為 A[i,j] = aij 對於所有 i 及 j,常見於數學著作中。   一般上構作的矩陣   給出一環 R,M(m,n, R) 是所有由 R 中元素排成的 m× n 矩陣的集合。若 m=n,則通常記以 M(n,R)。這些矩陣可加可乘 (請看下面),故 M(n,R) 本身是一個環,而此環與左 R Rn 的自同態環同構   若 R 可置換,則 M(n, R) 為一帶單位元的 R-代數。其上可以萊布尼茨公式定義行列式:一個矩陣可逆當且僅當其行列式在 R 內可逆。   在百度百科內,除特別指出,一個矩陣多是實數矩陣或虛數矩陣。   分塊矩陣   分塊矩陣是指一個大矩陣分割成“矩陣的矩陣”。舉例,以下的矩陣   可分割成 4 個 2×2 的矩陣。   此法可用於簡化運算,簡化數學證明,以及一些電腦應用如VLSI晶片設計等。   特殊矩陣類別 對稱矩陣是相對其主對角線(由左上至右下)對稱, 即是 ai,j=aj,i。   埃爾米特矩陣(或自共軛矩陣)是相對其主對角線以複共軛方式對稱, 即是 ai,j=a*j,i。   特普利茨矩陣在任意對角線上所有元素相對, 是 ai,j=ai+1,j+1。 隨機矩陣所有列都是概率向量, 用於馬爾可夫鏈。   矩陣運算 給出 m×n 矩陣 A 和 B,可定義它們的和 A + B 為一 m×n 矩陣,等 i,j 項為 (A + B)[i, j] = A[i, j] + B[i, j]。舉例:   另類加法可見於矩陣加法.   若給出一矩陣 A 及一數字 c,可定義標量積 cA,其中 (cA)[i, j] = cA[i, j]。 例如   這兩種運算令 M(m, n, R) 成為一實數線性空間,維數是mn.   若一矩陣的列數與另一矩陣的行數相等,則可定義這兩個矩陣的乘積。如 A 是 m×n 矩陣和 B 是 n×p矩陣,它們是乘積 AB 是一個 m×p 矩陣,其中   (AB)[i, j] = A[i, 1] * B[1, j] + A[i, 2] * B[2, j] + ... + A[i, n] * B[n, j] 對所有 i 及 j。   例如   此乘法有如下性質:   (AB)C = A(BC) 對所有 k×m 矩陣 A, m×n 矩陣 B 及 n×p 矩陣 C ("結合律").   (A + B)C = AC + BC 對所有 m×n 矩陣 A 及 B 和 n×k 矩陣 C ("分配律")。   C(A + B) = CA + CB 對所有 m×n 矩陣 A 及 B 和 k×m 矩陣 C ("分配律")。   要注意的是:可置換性不一定成立,即有矩陣 A 及 B 使得 AB ≠ BA。   對其他特殊乘法,見矩陣乘法

六、其他性質

線性變換,轉置。

  矩陣是線性變換的便利表達法,皆因矩陣乘法與及線性變換的合成有以下的連繫:   以 Rn 表示 n×1 矩陣(即長度為n的向量)。對每個線性變換 f : Rn -> Rm 都存在唯一 m×n 矩陣 A 使得 f(x) = Ax 對所有 x ∈ Rn。 這矩陣 A "代表了" 線性變換 f。 今另有 k×m 矩陣 B 代表線性變換 g : Rm -> Rk,則矩陣積 BA 代表了線性變換 g o f。   矩陣 A 代表的線性代數的映像的維數稱為 A 的矩陣秩。矩陣秩亦是 A 的行(或列)生成空間的維數。   m×n矩陣 A 的轉置是由行列交換角式生成的 n×m 矩陣 Atr (亦紀作 AT 或 tA),即 Atr[i, j] = A[j, i] 對所有 i and j。若 A 代表某一線性變換則 Atr 表示其對偶運算元。轉置有以下特性:   (A + B)tr = Atr + Btr,(AB)tr = BtrAtr。   註記   矩陣可看成二階張量,因此張量可以認為是矩陣和向量的一種自然推廣。

七、矩陣卡

  矩陣卡是由深圳網域提出的一種保護個人帳號的系統,它是由一張表格組成,橫排是A\B\C\D等英文字母,在豎排是1.2.3等阿拉伯數字,在登入時必須通過矩陣卡的驗證才可以進入遊戲..。現廣泛應用於各遊戲公司和銀行等的賬號保密防盜。