【矩阵论】4. 矩阵运算——矩阵拉直

矩阵论的所有文章，主要内容参考北航赵迪老师的课件

[注]由于矩阵论对计算机比较重要，所以选修了这门课，但不是专业搞数学的，所以存在很多口语化描述，而且对很多东西理解不是很正确与透彻，欢迎大家指正。我可能间歇性忙，但有空一定会回复修改的。

矩阵论
1. 准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换
1.准备知识——复数域上的内积域正交阵
1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩
2. 矩阵分解——SVD准备知识——奇异值
2. 矩阵分解——SVD
2. 矩阵分解——QR分解
2. 矩阵分解——正定阵分解
2. 矩阵分解——单阵谱分解
2. 矩阵分解——正规分解——正规阵
2. 矩阵分解——正规谱分解
2. 矩阵分解——高低分解
3. 矩阵函数——常见解析函数
3. 矩阵函数——谱公式,幂0与泰勒计算矩阵函数
3. 矩阵函数——矩阵函数求导
4. 矩阵运算——观察法求矩阵特征值特征向量
4. 矩阵运算——张量积
4. 矩阵运算——矩阵拉直
4.矩阵运算——广义逆——加号逆定义性质与特殊矩阵的加号逆
4. 矩阵运算——广义逆——加号逆的计算
4. 矩阵运算——广义逆——加号逆应用
4. 矩阵运算——广义逆——减号逆
5. 线性空间与线性变换——线性空间
5. 线性空间与线性变换——生成子空间
5. 线性空间与线性变换——线性映射与自然基分解,线性变换
6. 正规方程与矩阵方程求解
7. 范数理论——基本概念——向量范数与矩阵范数
7.范数理论——基本概念——矩阵范数生成向量范数&谱范不等式
7. 矩阵理论——算子范数
7.范数理论——范数估计——许尔估计&谱估计
7. 范数理论——非负/正矩阵
8. 常用矩阵总结——秩1矩阵，优阵(单位正交阵)，Hermite阵
8. 常用矩阵总结——镜面阵，正定阵
8. 常用矩阵总结——单阵，正规阵，幂0阵，幂等阵，循环阵

4.3 矩阵拉直

4.3.1 定义

按行拉直：设矩阵 $A=(a_{ij}{)}_{m\times n}$ ，其按行拉直向量为一个列向量 $A={\left(a_{11},\cdots ,a_{1n},\cdots ,a_{m1},\cdots ,a_{mn}\right)}^T$

引理：设 $A=(a_{ij}{)}_{m\times n}$ ，记 $A$ 的 $m$ 个行分块为 $A_1,\cdots ,A_m$ ，则有 A = ( A 1 ⋮ A m ) A=\left(\begin{matrix}A_1\\\vdots\\A_m\end{matrix}\right) A= ​A1​⋮Am​​ ​ ，则 A ⃗ = ( A 1 T ⋮ A m T ) \vec{A}=\left(\begin{matrix}A_1^T\\\vdots\\A_m^T\end{matrix}\right) A = ​A1T​⋮AmT​​ ​

按行拉直：按行分块，列向量

eg

4.3.2 拉直性质

线性性质：

• $A+B=A+B$
• $kA=kA$

$X=X(t)\in C^{m\times n}$ ，则 $\frac{dX}{dt}=\frac{d}{dt}X$

拉直三项公式

• $ABC=(A\otimes C^T)B$
  

• 在方程组中为 $AXB=(A\otimes B^T)X$

乘积推广：两项拉直可以看做特殊三项拉直

设 $A=(a_{ij}{)}_{m\times m},X=(x_{ij}{)}_{m\times n},B=(b_{ij}{)}_{n\times n}$
$$\begin{gathered} AX=AX{I}_n=(A\otimes I_n)X \\ XB=I_{m}XB=(I_m\otimes B^T)X \\ AX+XB=(AX{I}_n+I_{m}XB)=(A\otimes I_n+I_m\otimes B^T)X \end{gathered}$$

4.3.3 应用——AXB=C有解判定

详见：正规方程与矩阵方程求解

拉直可求解线性矩阵方程 $AXB=C$ ，其中 $A=A_{m\times n},X=X_{n\times p},B=B_{p\times q}$

记 $X=(x_{ij}{)}_{n\times p}$ ，即为 $np$ 个未知量 $x_{ij}$ 的线性方程组

根据拉直公式，则方程 $AXB=C$ 可被拉直为 $(A\otimes B^T)X=C$

推广：一般的线性矩阵方程 $A_{1}X{B}_1+A_{2}X{B}_2+\cdots +A_{S}X{B}_S=C$
$$\begin{array}{r}{A}_{1}X{B}_1+A_{2}X{B}_2+\cdots +A_{s}X{B}_s=C⟺(A_1\otimes B_1^T+\cdots +A_s\otimes B_s^T)X=C\end{array}$$

拉直前有解则拉直后也有解

• $AXB=C$ 有解的充要条件为 $r(A\otimes B^T\mid C)=r(A\otimes B^T)$
• 齐次方程 $AXB=0$ 的基础解系含有 $np-r(A\otimes B^T)=np-r(A)r(B)$ 无关向量

a. 有解与唯一解条件

b. 里亚普诺夫矩阵方程

$AX+XB=C$ ,其中 $A\in C^{m\times m}.B\in C^{n\times n},X\in C^{m\times n}$

1. 使用拉直公式

   $$\begin{gathered} AX+XB=C⟺(AX{I}_n+I_{m}XB)=C⟺(AX{I}_n+I_{m}XB)=C \\ ⟺(A\otimes I_n+I_m\otimes B^T)X=C \end{gathered}$$

2. 有解的充要条件为 $r(A\otimes I_n+I_m\otimes B^T\mid C)=r(A\otimes I_n+I_m\otimes B^T)$

3. 唯一解充要条件 ：$|A\otimes I_n+I_m\otimes B^T|\ne 0$

   根据特征值计算 $|A\otimes I_n+I_m\otimes B^T|$

定理1：

• $AX+XB=C$ 有唯一解 $⟺|AX+XB|\ne 0$ $⟺A\otimes I_n+I_m\otimes B^T$ 可逆 $⟺A$ 和 $(-B)$ 无公共特根
• $AX-XB=C$ 有唯一解 $⟺|AX-XB|\ne 0$ $⟺A\otimes I_n-I_m\otimes B^T$ 可逆 $⟺A$ 和 $B$ 无公共特根

若 $A=A_{m\times m}$ 的特根为 ${\lambda }_1,{\lambda }_2,\cdots ,{\lambda }_m$ ； $B=B_{n\times n}$ 的特根为 $t_1,t_2,\cdots ,t_n$

则 $A\otimes I_n+I_m\otimes B^T$ 的 $mn$ 个特根为 { λ k + t j } \{\lambda_k+t_j\} {λk​+tj​} ；$A\otimes I_n-I_m\otimes B^T$ 的 $mn$ 个特征值 { λ k − t j } \{\lambda_k-t_j\} {λk​−tj​} $(k=1,2,\cdots ,m,j=1,2,\cdots ,n)$

因为 $B$ 与 $B^T$ 有相同的特征值

$\Rightarrow$ $|A\otimes I_n\pm I_m\otimes B^T|$ 的 $mn$ 个特征值为 $({\lambda }_k\pm t_j)$

$\Rightarrow A\otimes I_n\pm I_m\otimes B$ 不可逆的条件为 无零根 即 { λ k ± t j ≠ 0 } \{\lambda_k\pm t_j\neq 0\} {λk​±tj​=0}

$⟺A$ 与 $(\pm B)$ 没有公共特征值

定理2： 若 A 和 B 的特根都有负实部，则 $AX+XB=C$ 有唯一解

• 若特根都在左半平面，则 $A$ 与 $-B$ 不会有公共特根

定理3 ：若 $A$ 和 $B$ 分别为 $m$ 阶和 $n$ 阶方阵，若 $A$ 和 $B$ 没有公共特征值，则 $\left[\begin{array}{cc}A& C\\ 0& B\end{array}\right]$ 与 $\left[\begin{array}{cc}A& 0\\ 0& B\end{array}\right]$ 相似

定理4 ：若 $A\in C^{m\times m},B\in C^{n\times n},F\in C^{m\times n}$ ，若 $A$ 和 $B$ 没有公共特根，则 $\left[\begin{array}{cc}A& 0\\ F& B\end{array}\right]$ 与 $\left[\begin{array}{cc}A& 0\\ 0& B\end{array}\right]$ 相似

• 证明：令 $P=\left(\begin{array}{cc}I& 0\\ X& I\end{array}\right),P^{-1}=\left(\begin{array}{cc}I& 0\\ -X& I\end{array}\right)$ ，则有许尔公式，$P\left(\begin{array}{cc}A& 0\\ F& B\end{array}\right)P^{-1}=\left(\begin{array}{cc}A& 0\\ XA-BX+F& B\end{array}\right)$ ，若为对角阵，则 $AX-BX=-F\Rightarrow AX-BX=F$

eg

1. 求解矩阵方程

A的特征值为 -2,3；B的特征值为1,1。矩阵方程拉直为 $AX+XB=C⟺(A\otimes I_2+I_2\otimes B^T)X=C$ 。而 $A$ 与 $-B$ 没有公共特征值，则拉直后方程具有唯一解。

λ ( A ) = { 2 , 2 } , λ ( B ) = { 1 , 2 } \lambda(A)=\{2,2\},\lambda(B)=\{1,2\} λ(A)={2,2},λ(B)={1,2} ，故A和B有公共特征值，故解不唯一，

$AX-XB=C$ 可拉直为 $(A\otimes I_{2\times 2}-I_{2\times 2}\otimes B^T)X=C$ ，有 X = [ x 1 x 2 x 3 x 4 ] , X ⃗ = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) X=\left[\begin{matrix}x_1&x_2\\x_3&x_4\end{matrix}\right],\vec{X}=\left(\begin{matrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{matrix}\right) X=[x1​x3​​x2​x4​​],X = ​x1​x2​x3​x4​​ ​

( A ⊗ I 2 × 2 − I 2 × 2 ⊗ B T ) X ⃗ = ( − 1 − 1 − 1 0 2 2 0 − 1 0 0 − 1 − 1 0 0 2 2 ) ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) = ( 0 − 2 2 − 4 )    ⟺    G X = b (A\otimes I_{2\times 2}-I_{2\times 2}\otimes B^T)\vec{X}=\left(\begin{matrix}-1&-1&-1&0\\2&2&0&-1\\0&0&-1&-1\\0&0&2&2\end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}0\\-2\\2\\-4\end{matrix}\right) \iff GX=b (A⊗I2×2​−I2×2​⊗BT)X = ​−1200​−1200​−10−12​0−1−12​ ​ ​x1​x2​x3​x4​​ ​= ​0−22−4​ ​⟺GX=b 由于 $r(G|b)=r(G)=3$ ，故方程有解，其解为 ( G ∣ b ) → ( 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 − 4 4 − 6 0 ) (G\vert b)\rightarrow \left(\begin{array}{c:c} \begin{matrix} 1&1&0&0\\ 0&0&1&0\\0&0&0&1\\0&0&0&0 \end{matrix}& \begin{matrix} -4\\ 4\\-6\\0 \end{matrix} \end{array}\right) (G∣b)→ ​1000​1000​0100​0010​​−44−60​​ ​

故 G 的解为 X = ( − 4 0 4 6 ) + t ( 1 − 1 0 0 ) X=\left(\begin{matrix}-4\\0\\4\\6\end{matrix}\right)+t\left(\begin{matrix}1\\-1\\0\\0\end{matrix}\right) X= ​−4046​ ​+t ​1−100​ ​ 原矩阵方程的解为 $X=\left(\begin{array}{cc}-4& 0\\ 4& 6\end{array}\right)+t\left(\begin{array}{cc}1& -1\\ 0& 0\end{array}\right)$

2. 求解一般的矩阵方程 $A_{1}X{B}_1+\cdots +A_{s}X{B}_s=C$

3. 求解 $AX-XA=\mu X$

1. 将方程拉直为 $(A\otimes I_n-I_n\otimes A^T)X=\mu X$

2. 记 $G=A\otimes I_n-I_n\otimes A^T$ 原方程化为 $GX=\mu X\Rightarrow (G-\mu I)X=0$

   有非零解条件为 $|G-\mu I|=0$ ，即 $\mu$ 是 G的特征值，而 λ ( G ) = { λ r − λ s } \lambda(G)=\{\lambda_r-\lambda_s\} λ(G)={λr​−λs​}

   故 有非零解条件为：$\exists r,s$ ，使 $\mu ={\lambda }_r-{\lambda }_s,1\le r,s\le n$

λ ( A ) = { 1 , 3 } \lambda(A)=\{1,3\} λ(A)={1,3}， G = A ⊗ I 2 − I 2 ⊗ A T = ( 0 − 2 0 0 0 − 2 0 0 2 0 2 − 2 0 2 0 0 ) G=A\otimes I_2-I_2\otimes A^T=\left(\begin{matrix}0&-2&0&0\\0&-2&0&0\\2&0&2&-2\\0&2&0&0\end{matrix}\right) G=A⊗I2​−I2​⊗AT= ​0020​−2−202​0020​00−20​ ​ λ ( G ) = { λ ( A ) i − λ ( A ) j } = { 2 , 0 , 0 , − 2 } \lambda(G)=\{\lambda(A)_i-\lambda(A)_j\}=\{2,0,0,-2\} λ(G)={λ(A)i​−λ(A)j​}={2,0,0,−2} ,故 $\exists \lambda (G)=\mu =-2$ ，矩阵方程有非零解

$X=\left(\begin{array}{cc}{x}_1& x_2\\ x_3& x_4\end{array}\right)$ ， X ⃗ = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) \vec{X}=\left(\begin{matrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{matrix}\right) X = ​x1​x2​x3​x4​​ ​ ，解 $GX=0$ $\Rightarrow X=t_1\left(\begin{array}{c}-1\\ 0\end{array}\right)+t_2\left(\begin{array}{c}1\\ 0\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}-t_1& t_2\\ 0& 0\end{array}\right)$ ，故原矩阵方程的解 X = ( − t 1 t 2 0 0 ) X=\left(\begin{matrix}-t_1\\t_2\\0\\0\end{matrix}\right) X= ​−t1​t2​00​ ​

由拉直公式 $\frac{dX}{dt}=AX+XB=(A\otimes I_n+I_m\otimes B^T)X=C$
$$\begin{array}{rl}& X=e^{t(A\otimes I_n+I_m\otimes B^T)}D=e^{t(A\otimes I_n)}{e}^{t(I_m\otimes B^T)}D==(e^{tA}\otimes I_n)(I_m\otimes e^{t{B}^T})D\\ & =(e^{tA}{I}_m\otimes I_n{e}^{t{B}^T})D=(e^{tA}\otimes e^{t{B}^T})D=e^{tA}D((e^{t{B}^T}){)}^T=...\end{array}$$文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-800318.html

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