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        矩陣的等價、相似與合同

        2008-04-12 00:00:00張李盈步海林田喜峰
        陜西教育·高教版 2008年4期

        初學(xué)者常常會對矩陣的相似,等價,合同這三種關(guān)系感到迷惑,不能清楚地理解它們之間的聯(lián)系和差別,本文首先討論了矩陣這三種關(guān)系各自的本質(zhì)意義;然后分析這三種關(guān)系之間的區(qū)別和聯(lián)系。

        矩陣相似,等價,合同的本質(zhì)意義及充要條件

        設(shè)是兩個矩陣,那么:

        1.矩陣等價

        與等價矩陣能夠經(jīng)過初等變換變成矩陣;

        是同型矩陣且秩相等;

        存在可逆矩陣,使得

        注意,等價與初等變換有關(guān)。秩是矩陣等價關(guān)系的不變量,兩個同型矩陣等價的本質(zhì)是秩相等。

        2.矩陣合同

        (1)與合同矩陣能夠經(jīng)過合同變換變成矩陣

        存在可逆矩陣,使得;

        注意,秩相等是矩陣合同的必要條件,兩個同級對稱矩陣合同的本質(zhì)是秩相等且正慣性指數(shù)也相等。

        (2)矩陣合同,則它們的秩相等,正慣性指數(shù)相等,反之則不一定成立。

        (3)合同與二次型有關(guān),同一數(shù)域上的二次型與對稱矩陣之間一一對應(yīng),因此矩陣合同一般針對的是對稱矩陣。二次型的標(biāo)準(zhǔn)形和有定性(相應(yīng)對稱矩陣的合同對角陣和有定性)與矩陣合同有密切關(guān)系。從有定性角度看,矩陣合同則有定性不變。

        3.矩陣相似

        (1)與相似矩陣能夠經(jīng)過相似變換變成矩陣

        是同級方陣且它們有相同的不變因子[1];

        存在可逆矩陣,使得

        注意:秩相等是矩陣相似的必要條件,兩個同級方陣相似的本質(zhì)是它們有相同的不變因子。

        (2)矩陣相似,則它們的秩相等,跡相等,行列式相等,特征值相等,當(dāng)然特征多項式也相等;它們還有相同的可逆性,可逆時,它們的逆矩陣也相似。

        (3)特別需要注意,兩個同級方陣如果它們可以對角化(例如實對稱矩陣),則它們相似就等價于它們有完全相同的特征值(或特征多項式相等);否則,同級方陣的特征值完全相同是它們相似的必要而非充分條件。

        例:,,盡管有相同的特征值(相同的特征多項式),但由于的線性無關(guān)的特征向量只有一個,所以不與對角形矩陣相似。

        (4)學(xué)習(xí)相似的主要目的是研究矩陣的相似對角化問題。特征值和特征向量與矩陣的相似對角化密切相關(guān),可對角化矩陣相似的本質(zhì)是有相同的特征值。級方陣可對角化的充要條件是有 個線性無關(guān)的特征向量。

        矩陣等價,合同與相似之間的聯(lián)系和差別

        (1)等價關(guān)系最弱。合同與相似是特殊的等價關(guān)系,若兩個矩陣相似或合同,則這兩個矩陣一定等價,反之不成立。相似與合同不能互相推導(dǎo),但是如果兩個實對稱矩陣是相似的,那肯定是合同的。

        (2)等價,合同與相似都具有:反身性,對稱性,傳遞性,因此都是等價關(guān)系。

        (3)秩是矩陣等價的不變量;不變因子是相似的不變量;特征值是可對角化矩陣相似的不變量;正負(fù)慣性指數(shù)是對稱矩陣合同的不變量。

        (4)對于實對稱矩陣,特征值是相似的不變量,秩和正慣性指數(shù)(秩等于非零特征值的數(shù)目,正慣性指數(shù)等于正特征值的數(shù)目)是合同的不變量,因此實對稱矩陣相似則一定合同。注意,一般情況下,相似不一定合同,合同也不一定相似,兩者不能互推。下面是實對稱陣相似則合同的另外一種證明。

        證:設(shè)都是級實對稱矩陣,若相似,則易知有相同的特征值,不妨設(shè)為:。由于都是實對稱矩陣,因此分別存在正交陣使得:() = ,即與同一個對角矩陣既相似又合同,由相似與合同的傳遞性可知與合同。綜上實對稱矩陣相似則一定合同。

        (5)相似不一定都與對角陣相似,因此不能與對角矩陣相似時,并不意味著不能與某一矩陣相似[2]。

        (6)等價是經(jīng)過有限次初等變換 可變?yōu)?;相似矩陣可看作同一線性變化在不同基下的矩陣;合同可通過二次型的非退化線性替換來理解。

        注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。

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