【学习笔记】Cayley-Hamilton定理

Cayley-Hamilton定理表明矩阵的特征多项式可以化简矩阵运算,将常系数其次线性递推的矩阵乘法时间复杂度优化。通过该定理,可以将(M^k)表示为(E,M,M^2,...,M^{N-1})的线性组合,从而高效计算(M^k*B)。" 117195471,8753399,Boost库:bind绑定与数据成员的高级应用测试,"['C++编程', ' Boost库', '函数绑定', '数据成员', '程序设计']

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【定理简介】

  • Cayley-Hamilton定理的叙述如下:设\(A\)是数域\(P\)上的\(N\)阶矩阵,其特征多项式\(p(\lambda)=|\lambda E-A|=\lambda^N+b_1\lambda^{N-1}+b_2\lambda^{N-2}+...+b_{N-1}\lambda+b_N\)。
  • 则\(p(A)=A^N+b_1A^{N-1}+b_2A^{N-2}+...+b_{N-1}A+b_N=O\),即\(p(\lambda)\)为化零多项式。
  • Cayley-Hamilton定理,我们可以将常系数其次线性递推的矩阵乘法优化的时间复杂度从\(O(N^3LogK)\)优化至\(O(N^2LogK)\)乃至\(O(NLogNLogK)\)(本文不对此进行讨论)。

【算法流程】

  • 考虑常系数其次线性递推\(h_i=\sum_{j=1}^{N}a_j*h_{i-j}(i>N)\)的转移矩阵\(M\)的特征多项式\(p(\lambda)\),将行列式按第一行展开,有\
### 关于2×2矩阵的Cayley-Hamilton定理 对于任意方阵 \( A \),其特征多项式可以表示为: \[ p(\lambda) = \det (\lambda I - A ) \] 其中 \( I \) 是单位矩阵。根据定义,\( n \times n \) 方阵满足自身的特征多项式关系。 考虑一个具体的 2 × 2 矩阵: \[ A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} \] 该矩阵对应的特征多项式可写成如下形式[^1]: \[ p_A(t)=t^{2}-{\text{tr}}(A)t+\det(A)\quad {\big (}\equiv t^{2}-(a+d)t+(ad-bc){\big )}. \] 因此,依据 Cayley-Hamilton 定理,上述矩阵应满足下列恒等式: \[ p_{A}(A):=A^{2}-({\text{tr}}A)A+(\det A)I=\mathbf {0}. \] 具体来说就是: \[ A^2 -(a + d)A + (ad - bc)I = O. \] 这里 \(O\) 表示零矩阵;而 \(I\) 则代表单位矩阵。此表达式表明任何 2 × 2 的矩阵都遵循由自己构成的二次方程式的解法特性。 为了验证这一点,可以通过直接计算来确认这个结论确实成立。给定特定数值之后,读者也可以自行尝试通过代数运算完成这一过程。 ```python import numpy as np def cayley_hamilton_2x2(a, b, c, d): """ 验证2x2矩阵是否符合Cayley-Hamilton定理 参数: a,b,c,d -- 构成2x2矩阵的四个元素 返回值: result -- 布尔型变量,指示定理是否被正确应用到输入矩阵上 """ # 创建原始矩阵 mat = np.array([[a, b], [c, d]]) # 计算迹和行列式 trace_val = np.trace(mat) det_val = np.linalg.det(mat) # 左边部分:A²−trace(A)*A+det(A)*I lhs = np.matmul(mat, mat) - trace_val * mat + det_val * np.eye(2) # 右边部分应当是一个全零矩阵 rhs = np.zeros((2, 2)) # 如果两者相等,则返回True; 否则False return np.allclose(lhs, rhs) print(cayley_hamilton_2x2(1, 2, 3, 4)) ```
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