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求共軛轉(zhuǎn)置矩陣的例子 共軛轉(zhuǎn)置矩陣怎么求?

共軛轉(zhuǎn)置矩陣怎么求?有實(shí)矩陣和復(fù)矩陣。轉(zhuǎn)置矩陣只是矩陣的行與列的交換,而共軛轉(zhuǎn)置矩陣在行與列的交換中,還要講每個(gè)元素的共軛。共軛,你應(yīng)該知道,就是把一個(gè)bi形式的數(shù)字變成a-bi,實(shí)數(shù)的共軛就是它本身

共軛轉(zhuǎn)置矩陣怎么求?

有實(shí)矩陣和復(fù)矩陣。轉(zhuǎn)置矩陣只是矩陣的行與列的交換,而共軛轉(zhuǎn)置矩陣在行與列的交換中,還要講每個(gè)元素的共軛。共軛,你應(yīng)該知道,就是把一個(gè)bi形式的數(shù)字變成a-bi,實(shí)數(shù)的共軛就是它本身。因此,實(shí)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣是轉(zhuǎn)置矩陣,復(fù)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣是上述行-列交換后各元素的共軛。

共軛轉(zhuǎn)置和伴隨矩陣都用A^*表示,請(qǐng)問它們是一樣的概念么?

不一樣。共軛轉(zhuǎn)置的性質(zhì):(AB)*=b*a*,其中a是M行N列的矩陣,b是N行P列的矩陣。(a*)*=a如果a是方陣,那么det(a*)=(deta)*,tr(a*)=(TRA)*a是可逆的當(dāng)且僅當(dāng)a*是可逆的且inv(a*)=(inv(a))*其中inv表示矩陣的逆。a*的特征值是a.<ax的特征值的復(fù)共軛,Y>=<x,a*Y>,其中a是M行N列的矩陣,復(fù)向量x是N維列向量,復(fù)向量Y是M維列向量,<·,·>是復(fù)數(shù)的內(nèi)積。伴隨矩陣的性質(zhì):原矩陣中的值與伴隨矩陣中的值一一對(duì)應(yīng),如123221----->34326-4-3-6522-2,其中原矩陣第一行的1對(duì)應(yīng)于伴隨矩陣的第一列2;同樣,第一行的2對(duì)應(yīng)于-3;3對(duì)應(yīng)于2;和依此類推

共軛就是矩陣的每個(gè)元素都是共軛的(實(shí)部不變,虛部為負(fù))。轉(zhuǎn)置是將矩陣的每個(gè)元素從左上到右下對(duì)稱地轉(zhuǎn)置。共軛轉(zhuǎn)置是先共軛后轉(zhuǎn)置。

什么是共軛轉(zhuǎn)置矩陣?

是的,矩陣乘以它的共軛轉(zhuǎn)置必須是厄米的。

矩陣運(yùn)算的性質(zhì)可以證明,如下圖所示。

一個(gè)矩陣乘以它的共軛轉(zhuǎn)置,得到的是埃爾米特矩陣嗎?

如何定義共軛矩陣取決于如何在其中定義“共軛”:

1。如果共軛表示“復(fù)共軛”,則共軛矩陣表示相應(yīng)的復(fù)共軛矩陣,表示為a*

2。如果共軛是“厄米共軛”,那么共軛矩陣就是對(duì)應(yīng)的復(fù)共軛轉(zhuǎn)置矩陣(有些線性代數(shù)書也會(huì)把共軛轉(zhuǎn)置矩陣表示為*

*,在量子力學(xué)的書中,我們會(huì)把它記為^

共軛,這是一個(gè)非?;\統(tǒng)的概念。不同書籍的不同作者會(huì)有不同的定義和不同的符號(hào)。目前尚無(wú)統(tǒng)一的定義。在具體使用中,我們只需要對(duì)“共軛”和相應(yīng)的標(biāo)記作適當(dāng)?shù)慕忉尅?/p>

3. 有兩種伴隨矩陣,它們是由不同的英文翻譯成同一個(gè)中文引起的:

adjust matrix,即a

伴隨矩陣的余子矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣,即a的復(fù)共軛轉(zhuǎn)置矩陣,伴隨矩陣和Hermite共軛矩陣指的是同一事物。

矩陣的共軛怎么表示?

如果a是正交矩陣,則乘法等于單位矩陣。如果不是,那么它們就會(huì)成倍增加。

如果B是n階Hermite正定矩陣,則存在n階矩陣,a是下三角矩陣,使得B是a乘以a的共軛轉(zhuǎn)置。在實(shí)數(shù)域中是a乘以a的轉(zhuǎn)置矩陣,ha,實(shí)際上,這就是所謂的矩陣Cholesky分解。

設(shè)a是M×n的矩陣。

我們可以證明AX=0和a“AX=0是兩個(gè)n元齊次方程的相同解。我們可以證明R(a“a)=R(a)

1和Ax=0一定是a“Ax=0的解,這很容易理解。

2. 因此,這兩個(gè)方程有相同的解。

同樣,我們可以得到R(AA)=R(a)

另外,R(a)=R(a)

因此,總之,R(a)=R(a)=R(AA)=R(a)”