克罗内克积 (Kronecker product) 在线性矩阵不等式 (LMI) 中怎么描述

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1. Kronecker 积的定义及性质

如果 A , B A, B A,B分别是阶数为 m × n , p × q m\times n, p\times q m×n,p×q的矩阵, 那么 A A A B B B的Kronecker积 A ⨂ B A\bigotimes B AB是阶数为 m p × n q mp\times nq mp×nq的矩阵. A A A B B B的Kronecker积为
A ⨂ B = ( a 11 B ⋯ a 1 n B ⋮ ⋱ ⋮ a m 1 B ⋯ a m n B ) . A\bigotimes B= \begin{pmatrix} a_{11}B & \cdots & a_{1n}B\\ \vdots & \ddots & \vdots\\ a_{m1}B & \cdots & a_{mn}B \end{pmatrix}. AB= a11Bam1Ba1nBamnB .
性质:
文献 [1] 第 280 页, 给出了 Kronecker 积的一个性质:
( A 1 ⨂ B 1 ) ( A 2 ⨂ B 2 ) = ( A 1 A 2 ) ⨂ ( B 1 B 2 ) . (A_1\bigotimes B_1)(A_2\bigotimes B_2) = (A_1A_2) \bigotimes (B_1B_2). (A1B

### 含有克罗内克积的线矩阵不等式解方法 对于给定条件下的线矩阵不等式 (LMI),其形式涉及多个矩阵运算,特别是克罗内克积。具体来说,在此情况下,目标是找到满足特定条件下使得 LMI 小于零的解集。 #### 定义问题框架 考虑如下结构化的 LMI: \[ \begin{bmatrix} A & B \\ B^\top & -I_N \end{bmatrix} \otimes S + T < 0 \] 这里 \( A \) 是一个 \(3\times3\)矩阵;\( I_N \) 表示 \(5\times5\) 单位矩阵;向量 \( B=[1,0,0]'\);而 \( S \), \( T \), 和 \( K=\left[x,y,z\right]\) 则作为待决定的变量矩阵[^1]。特别地,\( S \) 和 \( T \) 均为 \(15\times15\) 阶正定对称矩阵。 #### 使用凸优化工具包解 为了处理这类复杂的 LMIs 并寻找可行解,可以采用基于 MATLAB 或 Python 中可用的各种凸优化库来实现自动化计算过程。例如 YALMIP 工具箱提供了方便易用的功能接口用于定义和解决此类问题。 下面是一个简单的例子展示如何设置并调用相应的函数来进行数值实验: ```matlab % 初始化YALMIP环境 clear; clc; sdpvar s(15); % 创建符号变量表示未知参数组成的向量 S = diag(s); % 构建由这些参数构成的对角阵即为我们所要找寻的S矩阵 T = sdpvar(15); % 给定其他已知数据项... A = randn(3); IN = eye(5); B = [1; zeros(2,1)]; K = [sdpvar(1) sdpvar(1) sdpvar(1)]; F = kron([A B*B'; B'*B' -eye(size(IN))], S)+T; optimize(F<0,[],[],[]); double(S) ``` 上述代码片段展示了利用 `kron` 函数构建两个矩阵之间的克罗内克乘积,并通过 `optimize()` 来尝试最小化 F 而保持它始终小于零。注意实际应用时需替换掉随机生成的数据部分以适应具体的工程背景需
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