【矩阵论】广义特征值问题

12、特征值与特征向量 一、特征值和特征向量的定义 二、特征值和特征向量的相关函数 三、特征值和特征向量的计算 阅读详情
AI摘要

本文深入探讨了广义特征值问题,详细介绍了其定义、等价形式转换及特征向量的正交性。通过矩阵理论,展示了如何将广义特征值问题转化为普通特征值问题,进而利用成熟的方法求解。

前言:什么是广义特征值问题?

【广义特征值问题】设 A = ( a i j ) ∈ R n × n A=(a_{ij})\in \mathbb{R}^{n\times n} A=(aij​)∈Rn×n是 n n n阶实对称矩阵, B = ( b i j ) ∈ R n × n B=(b_{ij})\in \mathbb{R}^{n\times n} B=(bij​)∈Rn×n是 n n n阶实对称正定矩阵,使下式 A x = λ B x \mathbf{Ax=\lambda Bx} Ax=λBx 有非零解向量 x ∈ R n x\in \mathbb{R}^{n} x∈Rn,则称 λ \lambda λ是矩阵 A A A相对于矩阵 B B B的特征值,且 x x x是属于 λ \lambda λ的特征向量。该问题常见于振动理论。

我们可以发现

  • 当 B ≠ I B\not=I B​=I时,该问题是广义特征值问题
  • 当 B = I B=I B=I时,该问题是普通特征值问题

思路:如何求解广义特征值问题?

在想办法求解广义特征值问题前,我们需要先知道我们会做什么问题?首先,我们会做形如 A x = λ x Ax=\lambda x Ax=λx的普通特征值问题,如使用特征方程 det ⁡ ( λ I − A ) = 0 \det(\lambda I-A)=0 det(λI−A)=0求解特征值,使用 ( A − λ I ) x = 0 (A-\lambda I)x=0 (A−λI)x=0通过求其零空间得到特征向量 x x x,对于实对称矩阵 A A A,我们还能得到任意特征值 λ i ≥ 0 \lambda_i\ge 0 λi​≥0的特性,以及通过瑞利商理论得到当 x H x = I x^Hx=I xHx=I时有 λ = x H A x \lambda=x^HAx λ=xHAx。

因此,面对一个和普通特征值相关的新问题,我们可以尝试将不会做的问题转化为会做的问题。因此我们常将广义特征值问题转化为普通特征值问题,然后再利用普通特征值已成熟的求解方法,从而得到广义特征值问题的解向量。

本文就广义特征值问题做以梳理,完整定理证明请参考西工大的《矩阵论》[1]。

一、广义特征值问题的等价形式

第1种等价形式

我们将等式两端分别左乘 B − 1 B^{-1} B−1得到如下式子,可见虽然 B − 1 , A B^{-1},A B−1,A都是对称矩阵,但 B − 1 A B^{-1}A B−1A一般不再是对称矩阵

B − 1 A x = λ x B^{-1}Ax=\lambda x B−1Ax=λx

第2种等价形式

我们将矩阵 B B B进行 Cholesky \text{Cholesky} Cholesky分解(平方根分解)得到下式 (其中 G G G是下三角矩阵)
B = G G T B=GG^T B=GGT
因此有
A x = λ G G T x ⇒ G − 1 A x = λ G T x ⇒ G − 1 A [ ( G T ) − 1 G T ] x = λ G T x ⇒ [ G − 1 A ( G − 1 ) T ] ( G T x ) = λ ( G T x ) \begin{aligned} &Ax=\lambda GG^Tx\\ \Rightarrow & G^{-1}Ax =\lambda G^Tx \\ \Rightarrow & G^{-1}A[(G^T)^{-1}G^T]x =\lambda G^Tx \\ \Rightarrow & [G^{-1}A(G^{-1})^T](G^Tx) =\lambda (G^Tx) \\ \end{aligned} ⇒⇒⇒​Ax=λGGTxG−1Ax=λGTxG−1A[(GT)−1GT]x=λGTx[G−1A(G−1)T](GTx)=λ(GTx)​
我们令
{ S = G − 1 A ( G − 1 ) T y = G T x \begin{cases} S=G^{-1}A(G^{-1})^T \\ y=G^Tx \end{cases} {S=G−1A(G−1)Ty=GTx​
其中 S S S是实对称矩阵,我们将 A A A的广义特征值问题转化为如下矩阵 S S S的普通特征值问题
S y = λ y Sy=\lambda y Sy=λy

二、特征向量的正交性(共轭性)

由于第2个等价形式的矩阵 S S S是实对称矩阵,因此其特征值均是实数,且存在完备的标准正交特征向量系满足
y i T y j = { 0 ,    i ≠ j 1 ,    i = j y_i^Ty_j = \begin{cases} 0,\; i\not= j \\ 1,\; i= j \end{cases} yiT​yj​={0,i​=j1,i=j​
由于
y i T y j = ( G T x i ) T G T x i = x i T G G T x i = x i T B x i y_i^Ty_j =(G^Tx_i)^TG^Tx_i=x_i^TGG^Tx_i=x_i^TBx_i yiT​yj​=(GTxi​)TGTxi​=xiT​GGTxi​=xiT​Bxi​
因此,有 x = ( x 1 , . . . , x n ) T x=(x_1,...,x_n)^T x=(x1​,...,xn​)T满足下式,其中 x x x称为按 B B B标准正交化向量系,下式称为 B B B正交条件
x i T B x i = { 0 ,    i ≠ j 1 ,    i = j x_i^TBx_i = \begin{cases} 0,\; i\not= j \\ 1,\; i= j \end{cases} xiT​Bxi​={0,i​=j1,i=j​
所以,按 B B B标准正交化向量系 x x x具有如下重要性质

  • x i ≠ 0    ( i = 1 , 2 , . . . , n ) x_i\not= 0 \; (i=1,2,...,n) xi​​=0(i=1,2,...,n)
  • x 1 , x 2 , . . . , x n x_1,x_2,...,x_n x1​,x2​,...,xn​线性无关

参考文献

程云鹏, 凯院, 仲. 矩阵论[M]. 西北工业大学出版社, 2006.

矩阵论学习笔记五:特征值的估计及对称矩阵的极性 参考书:《矩阵论》第3版,程云鹏 张凯院 徐仲编著 西北工业大学出版社 1. 特征值的估计     1)特征值估计的意义:复数域上矩阵的特征值的计算一般比较困难;在大量应用中,往往不需精确计算特征值,只需估计出它们所在的范围;所以从矩阵的元素出发,若能用较简便的运算给出矩阵特征值的范围,将有着十分重要的意义     2)特征值的界         a)估计矩阵特征值的模的上界的方法 阅读详情

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