正规矩阵的谱半径等于谱范数

本文深入探讨了正规矩阵的特性,包括对角矩阵、实对称矩阵、厄米特矩阵等,及其与谱半径、谱范数的关系。通过详细的数学证明,揭示了正规矩阵的相似标准型和谱半径、谱范数之间的联系。


这里有三个定义:正规矩阵、谱半径、谱范数

正规矩阵

有一类矩阵 A A A,如:对角矩阵、实对称矩阵( A ⊤ = A A^\top = A A=A)、实反对称矩阵( A ⊤ = − A A^\top = -A A=A)、厄米特矩阵( A H = A A^H = A AH=A)、反厄米特矩阵( A H = − A A^H = -A AH=A)、正交矩阵( A T A = A A T = I A^T A = AA^T= I ATA=AAT=I)以及酉矩阵( A H A = A A H = I A^H A = AA^H = I AHA=AAH=I)等,都有一个共同的性质:
A A H = A A H AA^H = AA^H AAH=AAH为了能够用统一的方法研究他们的相似标准型,我们引入正规矩阵的概念。
A ∈ C n × n A \in C^{n \times n} ACn×n,且 A A H = A H A AA^H = A^HA AAH=AHA,则称 A A A 为正规矩阵。

  • 当正规矩阵的全部特征值为实数时,是厄米特矩阵;
  • 当正规矩阵的全部特征值为零或虚数时,是反厄米特矩阵;
  • 当正规矩阵的全部特征值的模为1时,是酉矩阵。

上面提到的几个特殊矩阵都是正规矩阵,但正规矩阵并不限于以上几种。

谱半径

A是n阶方阵,λi是其特征值,i=1,2,…,n。则称特征值的绝对值的最大值为A的谱半径,记为ρ(A)

谱范数

注意要将谱半径与谱范数(2-范数)区别开来,谱范数是指A的最大奇异值,即 A H A A^HA AHA 最大特征值的算术平方根。

谱半径是矩阵的函数,但不是矩阵范数。

证明

命题:A是正规阵,必然存在酉阵Q满足: Q ′ ∗ A ∗ Q = D Q' * A * Q = D QAQ=D,D为对角阵且每个对角元zhi为A的特征值。

  1. A的二范数 <=> A的最大奇异值 <=> max(sqrt(eig(A’ * A))) <=> max(sqrt(eig(D’ * D))) <=> D的模最大对角元 <=> A的谱半径,证毕!
  2. 记D = diag{λ1, λ2, …, λn}满足|λ1| ≥ |λ2| ≥ … ≥ |λn|,则|λ1|为A的谱半径。
    2.1 令x1为λ1对应的右特征向量满足A * x1 = λ1 * x1,必然有:||Ax1||₂/ ||x1||₂= |λ1| ≤ ||A||₂
    2.2 令y1为A的2范数对应的单位向量,即:||y1||₂= 1且||A||₂= ||A
    y1||₂。y1可以被Q线性表出为y1 = Q * z1,且z1也为单位向量。不难得出:||A||₂= ||Ay1||₂= ||AQz1||₂= ||Dz1||₂≤ |λ1|
    综合2.1和2.2可得:||A||₂= |λ1|,证毕!

参考资料

  1. https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E8%A7%84%E7%9F%A9%E9%98%B5/5982147
  2. https://zhidao.baidu.com/question/505550281.html
  3. https://www.zhihu.com/question/40181430/answer/85446211
  4. http://blog.sina.com.cn/s/blog_6edc8c0d0102wdl9.html
谱半径是一个矩阵理论中的重要概念,在数值分析、线性代数以及控制论等领域有着广泛应用。以下是关于谱半径的定义及一些关键数学性质: --- **定义**: 对于一个方阵 $ A \in \mathbb{C}^{n \times n} $,其谱半径 $\rho(A)$ 是指该矩阵特征值集合(即谱)中模最大的特征值的绝对值。形式化地表示为: $$ \rho(A) = \max\{|\lambda| : \lambda \text{ is an eigenvalue of } A\}. $$ --- **主要数学性质**: 1. **非负性** 谱半径总是非负的,因为它是特征值模的最大值,因此满足 $\rho(A) \geq 0$。 2. **与范数的关系** 对于任意诱导矩阵范数 $\|A\|$,总有 $\rho(A) \leq \|A\|$。这意味着谱半径不会超过任何一种相容范数的结果。 3. **幂次收敛行为** 如果 $\rho(A) < 1$,则当 $k \to \infty$ 时,$A^k \to 0$;反之,若 $\rho(A) > 1$,则随着 $k$ 增加,$\|A^k\|$ 可能会无界增长。 4. **连续依赖性** 方阵元素的变化会引起谱半径的连续变化。具体来说,如果两个矩阵非常接近,则它们的谱半径也会很接近。 5. **乘积关系** 若 $B$ $A$ 是同阶方阵,则一般情况下并不成立 $\rho(AB) = \rho(BA)$,但可以保证 $\rho(AB) = \rho(BA)$ 当且仅当两者同时可逆或者不可逆。 6. **特殊情形下的简化计算规则** - 对角矩阵或上三角/下三角形矩阵谱半径等于主对角线上最大元的绝对值。 - 正规矩阵(例如实对称矩阵或酉矩阵),其谱半径正好对应 Frobenius 范数平方根的一个特例。 7. **稳定性条件的应用意义** 在动态系统的渐近稳定判断过程中,状态转移矩阵谱半径是否小于单位圆成为核心判据之一。 --- ### 示例代码演示如何求解谱半径 (Python) ```python import numpy as np # 定义一个随机矩阵 matrix_A = np.random.rand(3, 3) # 计算特征值 eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix_A) # 获取谱半径 spectral_radius = max(abs(eigenval) for eigenval in eigenvalues) print(f"Matrix:\n {matrix_A}") print(f"Spectral Radius: {spectral_radius:.4f}") ``` --- 问题
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