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  • 实对称矩阵

    万次阅读 2018-10-18 19:14:30
    实对称矩阵定义,如果n阶矩阵A满足 则称A为实对称矩阵。 性质1:实对称矩阵的特征值都是实数 性质2:对称属于不同特征值的特征向量正交 性质3:若是实对称矩阵A的k重特征值,则与对应的有k个线性无关的...

    实对称矩阵的定义,如果n阶矩阵A满足

    $A^T=A $

    则称A为实对称矩阵。

    性质1:实对称矩阵的特征值都是实数

    性质2:实对称属于不同特征值的特征向量正交

    性质3:若是实对称矩阵A的k重特征值,则与对应的有k个线性无关的特征向量

    性质4:n阶实对称矩阵正交相似于以特征值为对角的对角矩阵。

     

    下面分别证明

           性质1:实对称矩阵的特征值都是实数

                  设为实对称矩阵A的特征值,对应的特征向量为xi

                  则

                 $Ax_i=\lambda_ix_i $

                  两边取共轭可得

                \bar{A} \bar{x_i}=\bar{\lambda_i}\bar{x_i} $

       等号两边同时取转置,并且考虑\bar{A}^T=A$(A为实对称矩阵)可得

                 \bar{x_i}^TA=\bar{\lambda_i}\bar{x_i}^T $

       等号两边同时右乘x可得

               \bar{\lambda_i}\bar{x_i}^Tx=\bar{x_i}^TAx=\bar{x_i}^T \lambda_ix_i=\lambda_i\bar{x_i}x_i $

    于是

              (\lambda_i-\bar{\lambda_i})\bar{x_i}^Tx_i=0 $

                由于

                          \bar{x_i}^Tx_i \neq 0 $

                所以

                           \lambda_i = \bar{\lambda_i} $

                  因此,为实数,性质1得证

         性质2:实对称属于不同特征值的特征向量正交

                  设分别为属于实对称矩阵A特征值的特征向量,则

                                  Ax_i=\lambda_i x_i \\ Ax_j=\lambda_j x_j $

                 等号两边同时转置,并考虑(A 为实对称矩阵)可得

                                 x_i^TA=\lambda_i x_i^T \ \ \ \ \ (1)\\ x_j^T A= \lambda_j x_j^T \ \ \ \ \ (2) $

                 对于等式(2),等号两边同时右乘可得

                                \lambda_jx_j^Tx_i=x_j^TAx_i=\lambda_i x_i^Tx_i $

                 于是

                               (\lambda_j-\lambda_i)x_j^Tx_i=0 $

                由于

                 所以

                            x_j^Tx_i=0 $

                 即正交,性质2得证

     

        性质3:若λ0是A的k重特征值,则与λ0对应的有k个线性无关的特征向量

        性质4:

                  假设n阶实对称矩阵A有m个互不相等的特征值,他们的重数分别是

                   由性质3可知,特征值λi(i=1,2,…,m)个线性无关的特征向量,把他们标准正交化即可得个正交的特征向量。

                  由性质2不同特征值对应的特征向量正交

                  可知:A有n个与特征值对应的相互正交的特征向量,记为,显然Q非奇异

                  则

                           AQ=A(x_1,x_2,...,x_n)=(\lambda_1x_1,\lambda_2x_2,...,\lambda_nx_n)=Qdiag(\lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_n) $

                 因此

                                 Q^{-1}AQ=diag(\lamdba_1,\lambda_2,...,\lambda_n) $

     性质4得证

     

     

     

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  • 实对称矩阵及其几大性质

    万次阅读 多人点赞 2018-08-19 16:27:01
    定义:如果有n阶矩阵A,其矩阵的元素都为实数,且矩阵A的转置等于其本身(aij=aji)(i,j为元素的脚标),则称A为实对称矩阵。 主要性质: 1.实对称矩阵A的不同特征值对应的特征向量是正交的(网易笔试题曾考过)。 ...

    做机器学习的过程中,难免会与矩阵打交道,而实对称矩阵更是其中常用的矩阵之一。所以,下面将介绍一下什么是实对称矩阵,并介绍一下它的几个性质(这也是很多笔试题中常考的点)

    定义:如果有n阶矩阵A,其矩阵的元素都为实数,且矩阵A的转置等于其本身(aij=aji)(i,j为元素的脚标),则称A为实对称矩阵。

    主要性质:

    1.实对称矩阵A的不同特征值对应的特征向量是正交的(网易笔试题曾考过)。

    2.实对称矩阵A的特征值都是实数,特征向量都是实向量。

    3.n阶实对称矩阵A必可对角化,且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值。

    4.若λ0具有k重特征值 必有k个线性无关的特征向量,或者说必有秩r(λ0E-A)=n-k,其中E为单位矩阵。

     

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  • 本文主要针对线性代数中的正定矩阵、实对称矩阵、矩阵特征值分解以及矩阵 SVD 分解进行总结。 如果你对这篇文章可感兴趣,可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」,查看完整博客分类与对应...

    前言

    本文主要针对线性代数中的正定矩阵、实对称矩阵、矩阵特征值分解以及矩阵 SVD 分解进行总结。

    如果你对这篇文章可感兴趣,可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」,查看完整博客分类与对应链接。


    正定矩阵

    1. 概念

    首先正定矩阵是定义在对称矩阵的基础上,其次对于任意非零向量 x \textbf{x} x,若 x T A x > 0 \textbf{x}^T\textbf{\textit{A}}\textbf{x}>0 xTAx>0 恒成立,则矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 为正定矩阵;若 x T A x ≥ 0 \textbf{x}^T\textbf{\textit{A}}\textbf{x}\geq 0 xTAx0 恒成立,则矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 为半正定矩阵。

    2. 物理意义

    任意非零向量 x \textbf{x} x 经过矩阵 A A A 线性变换后,与原先向量的夹角 ≤ 90 \leq 90 90 度。

    3. 其他充要条件

    • 充要条件1: 矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 的全部特征值都是正数
      • 推论: A \textbf{\textit{A}} A 正定,则 ∣ A ∣ > 0 |\textbf{\textit{A}}|>0 A>0,即 A \textbf{\textit{A}} A 可逆(有时会根据矩阵正定来判断是否可逆)
      • 推论: A \textbf{\textit{A}} A 正定,则 A \textbf{\textit{A}} A 与单位阵合同,即存在可逆阵 C \textbf{\textit{C}} C,使得 C T AC = E \textbf{\textit{C}}^T\textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{C}}=\textbf{\textit{E}} CTAC=E 成立
    • 充要条件2: 矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 的各阶顺序主子式都是正数,即 Δ i > 0 \Delta_i>0 Δi>0
      • 其中 Δ i \Delta_i Δi 表示矩阵 A \textbf{\textit{A}} A i i i 行与前 i i i 列组成的子矩阵的行列式的值
      • 推论: ∣ A ∣ > 0 |A|>0 A>0 A A A 一定可逆

    实对称矩阵

    1. 概念

    矩阵为方阵,其中元素均为实数,且 A = A T \textbf{\textit{A}}=\textbf{\textit{A}}^T A=AT

    2. 性质

    • 性质1: 实对称矩阵的特征值都是实数。
      • 假设 λ \lambda λ x \textbf{x} x 分别为矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 的特征值、特征向量,即 A x = λ x \textbf{\textit{A}}\textbf{x}=\lambda \textbf{x} Ax=λx
      • 等式两边取共轭,即 a + b i ‾ = a − b i \overline{a+bi}=a-bi a+bi=abi A ‾ x ‾ = λ ‾ x ‾ \overline{\textbf{\textit{A}}}\overline{\textbf{x}}=\overline{\lambda} \overline{\textbf{x}} Ax=λx A \textbf{\textit{A}} A 是实对称矩阵,因此 A = A T = A ‾ \textbf{\textit{A}}=\textbf{\textit{A}}^T=\overline{\textbf{\textit{A}}} A=AT=A,即 A x ‾ = λ ‾ x ‾ \textbf{\textit{A}}\overline{\textbf{x}}=\overline{\lambda} \overline{\textbf{x}} Ax=λx
      • 等式两边取转置,则 x T A = λ x T \textbf{x}^T\textbf{\textit{A}}=\lambda \textbf{x}^T xTA=λxT
      • x T A x ‾ = λ ‾ x T x ‾ = λ x T x ‾ \textbf{x}^T\textbf{\textit{A}}\overline{x}=\overline{\lambda}\textbf{x}^T\overline{\textbf{x}}=\lambda \textbf{x}^T\overline{\textbf{x}} xTAx=λxTx=λxTx
      • ( λ − λ ‾ ) ∥ x ∥ 2 2 = 0 (\lambda-\overline{\lambda})\left\|\textbf{x}\right\|_2^2=0 (λλ)x22=0,由于 ∥ x ∥ 2 2 > 0 \left\|\textbf{x}\right\|_2^2>0 x22>0,因此 λ = λ ‾ \lambda=\overline{\lambda} λ=λ λ \lambda λ 为实数
    • 性质2: 实对称矩阵不同特征值所对应的特征向量必定正交。
      • 假设 A x 1 = λ 1 x 1 \textbf{\textit{A}}\textbf{x}_1=\lambda_1 \textbf{x}_1 Ax1=λ1x1 A x 2 = λ 2 x 2 \textbf{\textit{A}}\textbf{x}_2=\lambda_2 \textbf{x}_2 Ax2=λ2x2 成立
      • x 1 T A = λ 1 x 1 T \textbf{x}_1^T\textbf{\textit{A}}=\lambda_1 \textbf{x}_1^T x1TA=λ1x1T
      • x 1 T A x 2 = λ 1 x 1 T x 2 = λ 2 x 1 T x 2 \textbf{x}_1^T\textbf{\textit{A}}\textbf{x}_2=\lambda_1 \textbf{x}_1^T\textbf{x}_2=\lambda_2\textbf{x}_1^T\textbf{x}_2 x1TAx2=λ1x1Tx2=λ2x1Tx2
      • ( λ 1 − λ 2 ) x 1 T x 2 = 0 (\lambda_1-\lambda_2)\textbf{x}_1^T\textbf{x}_2=0 (λ1λ2)x1Tx2=0,因此 x 1 \textbf{x}_1 x1 x 2 \textbf{x}_2 x2 正交
    • 性质3: 实对称矩阵相同特征值所对应的特征向量必定线性无关。
      • 证明较繁琐,不详细展开
      • 线性无关的向量可以通过施密特正交化转为正交向量
        • 对于线性无关向量组 x 1 , x 2 , . . . , x n \textbf{x}_1,\textbf{x}_2,...,\textbf{x}_n x1,x2,...,xn,转为正交向量组 y 1 , y 2 , . . . , y n \textbf{y}_1,\textbf{y}_2,...,\textbf{y}_n y1,y2,...,yn
        • y 1 = x 1 \textbf{y}_1=\textbf{x}_1 y1=x1
        • y i = x i − ∑ j = 1 i − 1 x i T y j y j T y j y j \textbf{y}_i=\textbf{x}_i-\sum\limits_{j=1}^{i-1}\displaystyle\frac{\textbf{x}_i^T\textbf{y}_j}{\textbf{y}_j^T\textbf{y}_j}\textbf{y}_j yi=xij=1i1yjTyjxiTyjyj
      • 由于新的正交向量都是原来线性无关向量的线性组合,而原先的线性无关向量对应的特征值均相同,因此新的正交向量也均为该相同特征值对应的特征向量
    • 性质4: 任何一个实对称矩阵,都可以正交对角化。
      • 正交对角化,即存在一个正交矩阵 Q ( Q T = Q − 1 ) \textbf{\textit{Q}}(\textbf{\textit{Q}}^T=\textbf{\textit{Q}}^{-1}) Q(QT=Q1) 使得 Q T AQ = D \textbf{\textit{Q}}^T\textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{Q}}=\textbf{\textit{D}} QTAQ=D,其中 D \textbf{\textit{D}} D 是一个对角矩阵
      • 实对称矩阵,一定有 n n n 个解,因为实对称矩阵特征值都是实数,因此一共有 n n n 个实特征值(包括重特征值)—— 性质 1 1 1
      • 不同特征值对应的特征向量正交,相同特征值也一定存在对应的正交向量 —— 性质 2 , 3 2,3 2,3
      • 实对称矩阵,一定有 n n n 个正交特征向量,因此可以特征值分解,即该性质成立
    • 性质5: 实对称矩阵的非零特征值个数等于矩阵的秩
      • 矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 相似于对角矩阵, P − 1 AP = D \textbf{\textit{P}}^{-1}\textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{P}}=\textbf{\textit{D}} P1AP=D
      • 对角矩阵 D \textbf{\textit{D}} D 的秩 = 矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 的秩 = D \textbf{\textit{D}} D 非零特征值个数
      • 矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 与 矩阵 D \textbf{\textit{D}} D 相似,则特征值相同
    • 性质6:实对称矩阵不一定可逆,但若可逆,则一定是实对称矩阵
      • 0 矩阵对称不可逆
      • ( A − 1 ) T = ( A T ) − 1 = A − 1 (A^{-1})^T=(A^T)^{-1}=A^{-1} (A1)T=(AT)1=A1

    矩阵特征值分解

    1. 概念

    n ∗ n n*n nn 的方阵 A \textbf{\textit{A}} A,由 A x = λ x \textbf{\textit{A}}\textbf{x}=\lambda \textbf{x} Ax=λx 可以得到 AV = V Λ \textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{V}}=\textbf{\textit{V}}\Lambda AV=VΛ

    • 如果方阵 A \textbf{\textit{A}} A n n n 个线性无关的特征向量,则 V \textbf{\textit{V}} V 可逆
    • A = V Λ V − 1 \textbf{\textit{A}}=\textbf{\textit{V}}\Lambda\textbf{\textit{V}}^{-1} A=VΛV1
    • 其中矩阵 V \textbf{\textit{V}} V 的列为方阵 A \textbf{\textit{A}} A 的特征向量, Λ = d i a g ( λ 1 , λ 2 , . . . , λ n ) , λ i ≥ λ i + 1 \Lambda=diag(\lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_n),\lambda_i\geq \lambda_{i+1} Λ=diag(λ1,λ2,...,λn),λiλi+1

    矩阵 SVD 分解

    1. 概念

    任意一个矩阵 A \textbf{\textit{A}} A 都可以分解为 A = U Σ V T \textbf{\textit{A}}=\textbf{\textit{U}}\Sigma\textbf{\textit{V}}^T A=UΣVT,其中 U , V \textbf{\textit{U}},\textbf{\textit{V}} U,V 均为正交单位矩阵, Σ \Sigma Σ 为对角矩阵。

    2. 证明

    • A T A = ( U Σ V T ) T U Σ V T = V Σ 2 V T \textbf{\textit{A}}^T\textbf{\textit{A}}=(\textbf{\textit{U}}\Sigma\textbf{\textit{V}}^T)^T\textbf{\textit{U}}\Sigma\textbf{\textit{V}}^T=\textbf{\textit{V}}\Sigma^2\textbf{\textit{V}}^T ATA=(UΣVT)TUΣVT=VΣ2VT,由于 A T A \textbf{\textit{A}}^T\textbf{\textit{A}} ATA 为实对称矩阵,因此 V \textbf{\textit{V}} V 为矩阵 A T A \textbf{\textit{A}}^T\textbf{\textit{A}} ATA 对应特征向量组成的正交单位阵。
    • A A T = U Σ V T ( U Σ V T ) T = U Σ 2 U T \textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{A}}^T=\textbf{\textit{U}}\Sigma\textbf{\textit{V}}^T(\textbf{\textit{U}}\Sigma\textbf{\textit{V}}^T)^T=\textbf{\textit{U}}\Sigma^2\textbf{\textit{U}}^T AAT=UΣVT(UΣVT)T=UΣ2UT,由于 A A T \textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{A}}^T AAT 为实对称矩阵,因此 U \textbf{\textit{U}} U 矩阵 A A T \textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{A}}^T AAT 对应特征向量组成的正交单位阵。
    • AV = U Σ \textbf{\textit{A}}\textbf{\textit{V}}=\textbf{\textit{U}}\Sigma AV=UΣ,其中 Σ \Sigma Σ 为对角阵,因此 A v i = σ i u i \textbf{\textit{A}}\textbf{v}_i=\sigma_i\textbf{u}_i Avi=σiui,由此可以得到对角矩阵 Σ \Sigma Σ,其中 σ i \sigma_i σi 就是奇异值。
    • A m ∗ n = U m ∗ m Σ m ∗ n V n ∗ n T \textbf{\textit{A}}_{m*n}=\textbf{\textit{U}}_{m*m}\Sigma_{m*n}\textbf{\textit{V}}_{n*n}^T Amn=UmmΣmnVnnT

    3. 几何角度

    矩阵 U , V U,V U,V 仅负责旋转, Σ \Sigma Σ 负责放缩,具体示意图如下:
    在这里插入图片描述

    4. SVD 压缩

    如下所示,仅选取前 r r r 个不为零的奇异值,可以实现无损压缩。注意非零奇异值的个数等于矩阵 A A A 的秩。

    在这里插入图片描述

    5. 计算伪逆

    在这里插入图片描述

    6. Eckart-Young Theorem

    如果矩阵 B \mathbf{B} B 的秩为 k k k,则 ∣ ∣ A − B ∣ ∣ ≥ ∣ ∣ A − A k ∣ ∣ ||A-B||\geq||A-A_k|| ABAAk 对如下三个矩阵范数成立:

    • ∣ ∣ A ∣ ∣ 2 = σ 1 ||A||_2=\sigma_1 A2=σ1,即最大的奇异值
    • ∣ ∣ A ∣ ∣ N u c l e a r = ∑ i = 1 r σ i ||A||_{Nuclear}=\sum\limits_{i=1}^r\sigma_i ANuclear=i=1rσi
    • Frobenius norm = ∣ ∣ A ∣ ∣ 2 , 1 = ∣ ∣ A ∣ ∣ F = ( t r ( A T A ) ) 1 / 2 = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n a i j 2 ) 1 / 2 =||A||_{2,1}=||A||_F=(tr(A^TA))^{1/2}=(\sum\limits_{i=1}^m\sum\limits_{j=1}^na_{ij}^2)^{1/2} =A2,1=AF=(tr(ATA))1/2=(i=1mj=1naij2)1/2

    其中 A \mathbf{A} A A k \mathbf{A_k} Ak 定义如下:
    A = U Σ V T = ∑ i = 1 r σ i u i v i T A k = U k Σ k V k T = ∑ i = 1 k σ i u i v i T \begin{aligned} & \mathbf{A}=\mathbf{U}\Sigma\mathbf{V}^T=\sum\limits_{i=1}^r \sigma_i\mathbf{u}_i\mathbf{v}_i^T\\ & \mathbf{A}_k=\mathbf{U}_k\Sigma_k\mathbf{V}_k^T=\sum\limits_{i=1}^k \sigma_i\mathbf{u}_i\mathbf{v}_i^T \end{aligned} A=UΣVT=i=1rσiuiviTAk=UkΣkVkT=i=1kσiuiviT

    需要注意,矩阵乘上一个正交矩阵,其奇异值不会发生变化,即上述涉及的矩阵范数不会改变。

    7. LSI

    计算不同 q u e r y query query 之间的相似程度,常用于推荐系统。
    在这里插入图片描述
    更多 SVD 的应用:

    展开全文
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    对称矩阵

    对称矩阵(Symmetric Matrix)是指元素以主对角线为对称轴对应相等的矩阵,例如:

    可以看到,对称矩阵的转置等于其自身,即:

    对角矩阵

    对角矩阵(Diagonal Matrix)是指除主对角线之外其他元素都为0的矩阵,例如:

    三角矩阵

    三角矩阵(Triangular Matrix)分为上三角矩阵和下三角矩阵。

    上三角矩阵(Upper Triangular Matrix)是指主对角线以下元素全为0的矩阵,如:

    下三角矩阵(Lower Triangular Matrix)是指主对角线以上元素全为0的矩阵,如:

    可以看到,对角矩阵一定是三角矩阵。

    对称矩阵对角化

    是实对称矩阵(元素都是实数),则一定存在正交矩阵
    ,对角矩阵
    ,使得下式成立:

    例子:

    证明暂且参考:为什么实对称矩阵一定能对角化?

    两边同时左乘

    ,右乘
    ,得:

    又因为

    是正交矩阵,所以:

    这就叫做对称矩阵的对角化

    对称矩阵对角化的过程相当于将矩阵分解为特征值与特征向量的乘积,所以对称矩阵的对角化也叫做特征分解(Eigendecomposition)、谱分解(Spectral Decomposition),在上面的例子中,矩阵

    的特征值为4、1、-2,对应的特征向量为

    总结

    可以看到对称矩阵、对角矩阵和三角矩阵都是关于主对角线进行定义的矩阵,所以都是方阵

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  • 对称矩阵

    千次阅读 2019-09-11 14:36:58
    文章目录啥是 斜对称矩阵结论1结论2证明延伸证明 啥是 斜对称矩阵 A′=−AA'=-AA′=−A ⇒\Rightarrow⇒ 斜对称矩阵对角线元素为0,且aij=−aji,i≠ja_{ij}=-a_{ji},i\ne jaij​=−aji​,i̸​=j 结论1 ...
  • 黎曼流形上的对称正定矩阵的聚类
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  • 什么是对称矩阵

    千次阅读 2021-07-01 22:39:31
    对称矩阵(Symmetric Matrices)是指以主对角线为对称轴,各元素对应相等的矩阵。在线性代数中,对称矩阵是一个方形矩阵,其转置矩阵和自身相等。1855年,埃米特(C.Hermite,1822-1901年)证明了别的数学家发现的一些...
  • 2.8 转置矩阵及对称矩阵

    千次阅读 2020-03-20 12:28:06
    转置矩阵 内积具有重要意义,那么如何计算变换后两个向量的内积呢? 向量 v,w\mathbf{v},\mathbf{w}v,w 经变换矩阵 AAA 变换为向量 Av,AwA\mathbf{v},A\mathbf{w}Av,Aw ,内积按矩阵乘法计算,就是向量 AvA\mathbf{v...
  • python 生成对称矩阵Prerequisite: 先决条件: Defining Matrix using Numpy 使用Numpy定义矩阵 Transpose Matrix 转置矩阵 Here, we will learn how to create a symmetric matrix using a non-symmetric matrix?...
  • 在许多实际问题中,所产生的矩阵往往都是对称矩阵,比如我们耳熟能详的实对称矩阵也是重要的研究对象。以下就从实对称矩阵的角度出发,利用特征值的极小极大原理,从普通特征值问题Ax=λxAx=\lambda xAx=λx衍生到...

空空如也

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实对称矩阵的定义