用初等变换法求分块矩阵的合同变换

一、用「初等变换法」求实对称矩阵所合同的对角阵

为了使本文完整,这里先阐述一下如何使用「初等变换法」求实对称矩阵所合同的对角阵。

在学习线性代数时,我们知道,对于任意一个 n × n n \times n n×n 的实对称矩阵 A A A,可以使用「初等变换法」,求出可逆矩阵 C C C 及对角矩阵 D D D,使得 A A A D D D 合同,即 C T A C = D C^TAC=D CTAC=D,其中 C T C^T CT 表示 C C C 的转置。

具体做法:作 2 n × n 2n \times n 2n×n 矩阵

[ A I ] → 对 2 n × n 矩阵施行相同的初等列变换 对 A 施行初等行变换 [ D C ] \left[ \begin{matrix} A\\ I \end{matrix} \right] \xrightarrow[对2n\times n矩阵施行相同的初等列变换]{对A施行初等行变换} \left[ \begin{matrix} D\\ C \end{matrix} \right] [AI]A施行初等行变换 2n×n矩阵施行相同的初等列变换[DC]

C T A C = D C^TAC=D CTAC=D

注意,需要先施行初等行变换,然后立即对整个列施行相同的初等列变换。

例 1

已知实对称矩阵
A = [ 1 1 1 1 2 3 1 3 5 ] A= \left[ \begin{matrix} 1 & 1 & 1\\ 1 & 2 & 3\\ 1 & 3 & 5\\ \end{matrix} \right] A= 111123135
用初等变换法求可逆矩阵 C C C 及对角阵 D D D,使得 A A A D D D 合同。
[ A I ] = [ 1 1 1 1 2 3 1 3 5 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] → c 2 − c 1 r 2 − r 1 [ 1 0 1 0 1 2 1 2 5 1 − 1 0 0 1 0 0 0 1 ] → c 3 − c 1 r 3 − r 1 [ 1 0 0 0 1 2 0 2 4 1 − 1 − 1 0 1 0 0 0 1 ] → c 3 − c 2 r 3 − r 2 [ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 − 1 1 0 1 − 2 0 0 1 ] \left[ \begin{matrix} A\\ I \end{matrix} \right]= \left[ \begin{matrix} 1 & 1 & 1\\ 1 & 2 & 3\\ 1 & 3 & 5\\ 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1\\ \end{matrix} \right] \xrightarrow[c_2-c_1]{r_2-r_1} \left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 2\\ 1 & 2 & 5\\ 1 & -1 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1\\ \end{matrix} \right] \xrightarrow[c_3-c_1]{r_3-r_1} \left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 2\\ 0 & 2 & 4\\ 1 & -1 & -1\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1\\ \end{matrix} \right] \xrightarrow[c_3-c_2]{r_3-r_2} \left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 0\\ 1 & -1 & 1\\ 0 & 1 & -2\\ 0 & 0 & 1\\ \end{matrix} \right] [AI]= 111100123010135001 r2r1 c2c1 101100012110125001 r3r1 c3c1 100100012110024101 r3r2 c3c2 100100010110000121

所求可逆矩阵 C C C 及对角阵 D D D 分别为
C = [ 1 − 1 1 0 1 − 2 0 0 1 ] , D = [ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ] C= \left[ \begin{matrix} 1 & -1 & 1\\ 0 & 1 & -2\\ 0 & 0 & 1\\ \end{matrix} \right], D= \left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 0\\ \end{matrix} \right] C= 100110121 ,D= 100010000

C T A C = D C^TAC=D CTAC=D

扫描二维码关注公众号,回复: 16009182 查看本文章

二、用「初等变换法」求分块对称阵所合同的分块对角阵

下面,我们将实对称矩阵,拓展到分块对称阵,矩阵内的元素也不再局限于实数,可以是复数。我们不加证明地通过类比上面的初等变换法,给出求分块对称阵所合同的分块对角阵的初等变换法。

对于一个 n × n n \times n n×n 的分块对称阵 A A A,可以使用「初等变换法」,求出可逆矩阵 C C C 及分块对角矩阵 D D D,使得 A A A D D D 合同,即 C H A C = D C^HAC=D CHAC=D,其中 C H C^H CH 表示 C C C 的共轭转置。

具体做法:作 2 n × n 2n \times n 2n×n 的矩阵
[ A I ] → 对 2 n × n 矩阵施行相同的初等列变换 对 A 施行初等行变换 [ D C ] \left[ \begin{matrix} A\\ I \end{matrix} \right] \xrightarrow[对2n\times n矩阵施行相同的初等列变换]{对A施行初等行变换} \left[ \begin{matrix} D\\ C \end{matrix} \right] [AI]A施行初等行变换 2n×n矩阵施行相同的初等列变换[DC]
C H A C = D C^HAC=D CHAC=D

另外,还需要了解分块矩阵的初等变换法则,如下:

  • 分块矩阵的初等行变换规则

    • 把一个块行的 P P P 倍( P P P 是矩阵)加到另一个块行上;
    • 交换两个块行的位置
    • 用一个可逆矩阵乘某一块行
  • 分块矩阵的初等列变换规则

    • 把一个块列的 P P P 倍( P P P 是矩阵)加到另一个块列上;
    • 交换两个块列的位置
    • 用一个可逆矩阵乘某一块列
  • 需要注意行变换和列变换时,有「左」和「右」的区别。

  • 而且(重点),对如果把一个块行的 P P P 倍( P P P 是矩阵)加到另一个块行上,其对应的相同的初等列变换是,把对应块列的 P H P^H PH(注意这里有个共轭转置) 倍加到另一个块列上。

直接看下面的例子会比较容易理解。

例2

已知分块对角阵
B = [ A α α H 1 λ 0 ] B= \left[ \begin{matrix} A & \alpha\\ \alpha^H & \frac{1}{\lambda_0} \end{matrix} \right] B=[AαHαλ01]
其中 A A A n × n n \times n n×n 的 Hermite 阵(即 A H = A A^H=A AH=A),且 A A A 正定, α \alpha α n n n 维单位列向量。用初等变换法求可逆矩阵 C C C 及对角阵 D D D,使得 B B B D D D 合同。

[ B I ] = [ A α α H 1 λ 0 I n O O 1 ] → c 2 − c 1 ( α H A − 1 ) H r 2 − α H A − 1 r 1 [ A O O 1 λ 0 − α H A − 1 α I n − ( A H ) − 1 α O 1 ] \left[ \begin{matrix} B\\ I\\ \end{matrix} \right]= \left[ \begin{matrix} A & \alpha\\ \alpha^H & \frac{1}{\lambda_0}\\ I_n & O\\ O & 1 \end{matrix} \right] \xrightarrow[c_2-c_1(\alpha^HA^{-1})^H]{r_2-\alpha^HA^{-1}r_1} \left[ \begin{matrix} A & O\\ O & \frac{1}{\lambda_0}-\alpha^HA^{-1}\alpha\\ I_n & -(A^H)^{-1}\alpha\\ O & 1 \end{matrix} \right] [BI]= AαHInOαλ01O1 r2αHA1r1 c2c1(αHA1)H AOInOOλ01αHA1α(AH)1α1

所求可逆矩阵 C C C 及对角阵 D D D 分别为

C = [ I n − ( A H ) − 1 α O 1 ] , D = [ A O O 1 λ 0 − α H A − 1 α ] C= \left[ \begin{matrix} I_n & -(A^H)^{-1}\alpha\\ O & 1 \end{matrix} \right], D= \left[ \begin{matrix} A & O\\ O & \frac{1}{\lambda_0}-\alpha^HA^{-1}\alpha\\ \end{matrix} \right] C=[InO(AH)1α1],D=[AOOλ01αHA1α]
C H A C = D C^HAC=D CHAC=D

需要注意的是,因为 B B B 是分块矩阵,所以单位阵 I I I 也得分块,而且分块方式要和 B B B 一致。

三、应用-判断矩阵的正定性

看一道工程矩阵(也可能出自高等代数)的题目:

求一个分块对角阵,与原分块对称阵合同, 常用于分析一个分块矩阵的正定性,例如下面这题。在这里插入图片描述
答案:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
上面这道题的答案里用 E E E 表示单位阵,前文中用的是 I I I 需要注意一下。

这道题里的第一步求出与原矩阵共轭合同的矩阵,就是用到了本文的方法。
另外,两个矩阵如果共轭合同,它们的正定性将保持一致,所以可以通过初等变换,求出一个与原矩阵共轭合同的新矩阵,而且这个新矩阵的正定性很容易证明,那么原矩阵的正定性就随之证明出来了。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_44286126/article/details/131440632