深入详细理解矩阵 (矩阵的加减乘、转置、共轭、共轭转置)

矩阵是数学中的基本概念,涉及加法、减法、乘法等运算。同型矩阵可以进行加减,矩阵乘法不遵循交换律。转置矩阵是将矩阵的行变为列,共轭矩阵则是对复数矩阵的元素取共轭。矩阵的共轭转置同时考虑了转置和共轭。这些概念在数据分析、信号处理等领域有广泛应用。

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简介

矩阵:英文名Matrix。在数学名词中,矩阵用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据。这个定义很好地解释了Matrix代码制造世界的数学逻辑基础。矩阵是数学中最重要的基本概念之一,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究及应用的一个重要工具。

矩阵运算

矩阵加法:(只有同型矩阵之间才可以进行加法)
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矩阵的加法满足下列运算律(A,B,C都是同型矩阵):
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矩阵减法:(只有同型矩阵之间才可以进行减法)
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矩阵乘法
矩阵的加减法和矩阵的数乘合称矩阵的线性运算。
C = AB
将A, B, C分成相等大小的方块矩阵:
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示例:
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矩阵的转置:
把矩阵A的行和列互相交换所产生的矩阵称为A的转置矩阵,这一过程称为矩阵的转置。
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矩阵的转置满足以下运算律:
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矩阵的共轭:
矩阵的共轭定义为:在这里插入图片描述
一个2×2复数矩阵的共轭如下所示 [12] :
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矩阵的共轭转置:
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矩阵的共轭转置定义为:在这里插入图片描述
一个2×2复数矩阵的共轭如下所示:

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### 共轭转置的定义与实现 #### 定义 共轭转置是一种针对复数矩阵的操作,其结果是一个新的矩阵,其中原矩阵的每个元素都被取共轭并按照行列互换的方式重新排列。对于一个 \( m \times n \) 的复数矩阵 \( A \),它的共轭转置记作 \( A^H \) 或者 \( A^\dagger \)[^5]。 如果矩阵中的元素均为实数,则共轭转置退化为普通的转置操作。然而,在处理复数矩阵时,这一额外的共轭运算至关重要,因为它能够保持某些重要的性质,比如厄米特矩阵(Hermitian Matrix)的自伴性。 --- #### 数学表示 假设有一个复数矩阵 \( A = [a_{ij}] \),则其共轭转置 \( A^H \) 可以写成: \[ A^H = [\overline{a}_{ji}] \] 这里,\( a_{ij} \) 是原始矩阵第 \( i \) 行第 \( j \) 列上的元素,而 \( \overline{a}_{ji} \) 是该元素的共轭值位于新矩阵的第 \( j \) 行第 \( i \) 列位置上。 --- #### 编程实现 在 MATLAB 中,可以通过单引号 `'` 来快速完成共轭转置操作。例如给定如下矩阵 \( A \): ```matlab A = [1+2i, 3-4i; 5+6i, 7-8i]; At = A'; disp(At); ``` 上述代码会输出: ``` 1.0000 - 2.0000i 5.0000 - 6.0000i 3.0000 + 4.0000i 7.0000 + 8.0000i ``` 而在 Python 中,可以借助 NumPy 库来实现同样的功能。具体来说,NumPy 提供了 `.T` 属性用于普通转置以及 `.conj().T` 方法组合来进行共轭转置。下面是一段示例代码: ```python import numpy as np A = np.array([[1+2j, 3-4j], [5+6j, 7-8j]]) Ah = A.conj().T print(Ah) ``` 运行此代码将得到相同的结果数组作为 MATLAB 输出的内容[^4]。 --- #### 特殊情况讨论 当仅需执行非共轭版本的简单转置而不考虑任何复数成分时,在 Python 和 MATLAB 中分别有对应的替代方式。例如,在 Python 下可单独调用 `.T`;同样地,在 MATLAB 当中也可以采用 `.'` 符号代替常规意义上的 `'` 运算符。 ---
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