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        半張量積在線性映射中的應(yīng)用

        2021-11-22 11:07:30李東方劉會(huì)彩
        關(guān)鍵詞:定義

        李東方,劉會(huì)彩,張 錦

        (1.許昌電氣職業(yè)學(xué)院公共教學(xué)部,許昌 461000;2.聊城大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,聊城 252059)

        文[1]中,程代展給出了一種新的矩陣乘法——矩陣的左半張量積,并給出了它在Morgan問(wèn)題中的應(yīng)用.隨后,程代展研究員把它應(yīng)用于幾何、代數(shù)、邏輯、圖論、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、故障檢測(cè)、模糊控制、非線性控制等領(lǐng)域,效果顯著,取得了豐碩的成果,并把部分成果總結(jié)于文獻(xiàn)[2-3]中。在文獻(xiàn)[4]中,程代展、齊洪勝、賀風(fēng)華等把半張量積方法應(yīng)用于有限集上的映射表示及動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的演化規(guī)律及控制,利用新的工具,從新的角度審視,給出了一系列新的結(jié)果。在文獻(xiàn)[5-13]中,程研究員等把半張量積應(yīng)用于布爾網(wǎng)絡(luò)控制,先構(gòu)造了它的代數(shù)形式,然后再返回邏輯形式。這與傳統(tǒng)的直接構(gòu)造布爾網(wǎng)絡(luò)的邏輯動(dòng)態(tài)方程的方法截然不同。

        本文把程代展研究員定義的矩陣左半張量積應(yīng)用于線性映射中,從新的視角解決了幾類復(fù)雜的線性映射的矩陣表示問(wèn)題,讓我們看到了用半張量積研究線性映射的優(yōu)越性。

        1 預(yù)備知識(shí)

        給定矩陣A∈Mm×n,B∈Mp×q,如果n=tp,我們記為A?tB;反之,如果nt=p,我們記為AtB。那么左半張量積有如下等價(jià)定義:

        定義1.3[2]換位矩陣W[m,n]是一個(gè)mn×mn矩陣,定義如下:它的行和列都是有雙指標(biāo)(i,j)標(biāo)注,列是按照索引Id(i,j;m,n)排列,行是按照索引Id(J,I;n,m)排列,并且位于[(I,J),(i,j)]上的元素的值為

        可以看出換位矩陣W[m,n]總是一個(gè)正交矩陣。

        定理1.2[2]設(shè)A∈Mm×n,X∈Mn×q,Y∈Mp×m,則有Vr(AX)=A?Vr(X),Vc(YA)=AT?Vc(Y)。

        定理1.3設(shè)A是一個(gè)m×n維矩陣,則有(1)Vr(A)=Vc(AT),Vc(A)=Vr(AT);

        (2)W[m,n]Vr(A)=Vc(A),W[n,m]Vc(A)=Vr(A)。

        推論1設(shè)A是一個(gè)m×n維矩陣,則有Vc(AT)=W[n,m]Vc(A),Vr(AT)=W[m,n]Vr(A)。

        證明由定理1.3直接可得。

        定理1.4[2]設(shè)A∈Mm×n,B∈Mp×q,則有A?B=W[p,m]?B?W[m,q]?A=(Im?B)?A。

        特別地,有W[p,m]?B?W[m,q]=(Im?B)。

        定理1.5[2]設(shè)A∈Mm×n,B∈Mp×q,則有

        (1)(Ip?A)W[n,p]=W[m,p](A?Ip);(2)W[m,p](A?B)W[q,n]=(B?A)。

        定理1.6[4]設(shè)A∈Mm×n,B∈Mp×q,C∈Mn×r,以及D∈Mq×s。那么(A?B)(C?D)=(AC)?(BD)。

        特別地,有(A?Ip)(In?D)=A?B。

        在文獻(xiàn)[2-3]中已表明左半張量積是普通矩陣乘法的推廣,普通矩陣乘法是它的一種特殊情況。除非為了強(qiáng)調(diào)左半張量積,一般情況下我們省略半張量積符號(hào)?。

        2 主要結(jié)論

        設(shè)X∈Mn×p,我們考慮一般的線性映射ρ:Mn×p→Mm×q,定義如下:

        X→AXB+CXTD,

        其中,A∈Mm×n,B∈Mp×q,C∈Mm×p,D∈Mn×q。

        定理2.1設(shè)A∈Mm×n,X∈Mn×p,對(duì)于映射ρ:X→AX,則其行展開(kāi)表示是Vr(ρ(X))=(A?Ip)Vr(X)。

        證明由定理1.2可得:Vr(ρ(X))=Vr(AX)=A?Vr(X)=(A?Ip)Vr(X)。

        定理2.2設(shè)X∈Mn×p,B∈Mp×q,對(duì)于映射ρ:X→XB,則其行展開(kāi)表示是Vr(ρ(X))=(In?BT)Vr(X)。

        證明由定理1.2,1.3及1.5可得:

        Vr(ρ(X))=Vr(XB)=Vc(XB)T=Vc(BTXT)=W[q,n]Vr(BTXT)=W[q,n](BT?In)Vr(XT)=W[q,n](BT?In)Vc(X)=W[q,n](BT?In)W[n,p]

        Vr(X)=(In?BT)Vr(X)。

        定理2.3設(shè)A∈Mm×n,X∈Mn×p,B∈Mp×q,對(duì)于復(fù)合映射ρ:X→AXB,則其行展開(kāi)表示是

        Vr(ρ(X))=(A?BT)Vr(X)

        證明由定理2.1,2.2及1.6可得:

        Vr(ρ(X))=Vr(AXB)=(A?Iq)Vr(XB)=(A?Iq)(In?BT)Vr(X)=(A?BT)Vr(X)

        證明定理2.3中令B=A-1可得。

        定理2.4設(shè)C∈Mm×p,X∈Mn×p,對(duì)于映射ρ:X→CXT,則其行展開(kāi)表示是

        Vr(ρ(X))=(C?In)W[n,p]Vr(X)

        證明由定理1.2,1.3可得:

        Vr(ρ(X))=Vr(CXT)=C?Vr(XT)=(C?In)Vr(XT)=(C?In)W[n,p]Vc(XT)=(C?In)W[n,p]Vr(X)

        定理2.5設(shè)D∈Mn×q,X∈Mn×p,對(duì)于映射ρ:X→XTD,則其行展開(kāi)表示是

        Vr(ρ(X))=(Ip?DT)W[n,p]Vr(X)

        證明由定理1.3,2.1可得:

        Vr(ρ(X))=Vr(XTD)=Vc(DTX)=W[q,p]

        Vr(DTX)=W[q,p](DT?Ip)Vr(X)=W[q,p](DT?Ip)Vc(XT)=W[q,p](DT?Ip)W[p,n]W[n,p]

        Vc(XT)=(Ip?DT)W[n,p]Vc(XT)=(Ip?DT)W[n,p]Vr(X)。

        定理2.6設(shè)C∈Mm×p,X∈Mn×p,D∈Mn×q,對(duì)于復(fù)合映射ρ:X→CXTD,則其行展開(kāi)表示是

        Vr(ρ(X))=(C?DT)W[n,p]Vr(X)

        證明由定理2.4,2.5及1.6可得:

        Vr(ρ(X))=Vr(CXTD)=(C?Iq)Vr(XTD)=(C?Iq)(Ip?DT)W[n,p]Vr(X)=(C?DT)W[n,p]Vr(X)

        推論3(Lyapunov映射)設(shè)A∈Mn×n考慮映射LA:Mn→Mn,定義如下:LA(X)=AX+XAT,則其行展開(kāi)表示是Vr(LA(X))=(A?I+I?A)Vr(X)。

        證明由定理2.1,2.2可得:

        Vr(LA(X))=Vr(AX+XAT)=Vr(AX)+Vr(XAT)=(A?I)Vr(X)+(I?A)Vr(X)=(A?I+I?A)Vr(X)。

        推論4(辛映射)設(shè)A∈Mn×n考慮映射SA:Mn→Mn,定義如下:SA(X)=AX+XTA,則其行展開(kāi)表示是Vr(SA(X))=(A?I+(I?AT)W[n])Vr(X)。

        證明由定理2.1,2.5可得:

        Vr(SA(X))=Vr(AX+XTA)=Vr(AX)+Vr(XTA)=(A?I)Vr(X)+(I?AT)W[n]Vr(X)=(A?I+(I?AT)W[n])Vr(X)

        推論5(伴隨映射)設(shè)A∈Mn×n考慮映射adA:Mn→Mn,定義如下:adA(X)=AX-XA,則其行展開(kāi)表示是Vr(adA(X))=(A?I-I?AT)Vr(X)。

        證明由定理2.1,2.2可得:

        Vr(adA(X))=Vr(AX-XA)=Vr(AX)-Vr(XA)=(A?I)Vr(X)-(I?AT)Vr(X)=(A?I-I?AT)Vr(X)

        定理2.7設(shè)A∈Mn×n,X∈Mn×n,對(duì)于復(fù)合映射ρ:X→XAX,則其行展開(kāi)表示是

        Vr(ρ(X))=(In?VrT(In))(AT?In)

        證明Vr(ρ(X))=Vr(XAX)=XA?Vr(X)

        對(duì)于XA,我們有

        定理2.8設(shè)A,B,C,X∈Mn×n,對(duì)于復(fù)合映射ρ:X→AXBXC,則其行展開(kāi)表示是

        證明由定理2.3可得

        Vr(ρ(X))=Vr(AXBXC)=(A?CT)?

        Vr(XBX)=(A?CT)?XB?Vr(X)

        對(duì)于XB,我們有

        本文討論的幾種線性映射都是按矩陣的行展開(kāi)Vr(X)表示。相應(yīng)的,對(duì)于線性映射的列展開(kāi)Vc(X)表示也有類似的結(jié)論成立,這里不再贅述。

        3 應(yīng)用

        作為應(yīng)用,下面我們給出計(jì)算一般線性群的李代數(shù)。一般線性群記作GL(n,R),把它看作Rn×n的一個(gè)開(kāi)子集,它是一個(gè)解析流形。在這個(gè)流形結(jié)構(gòu)下,乘法和逆運(yùn)算都是解析的。因此,它是一個(gè)李群。李群的所有左不變向量場(chǎng)構(gòu)成它的李代數(shù)。

        又因?yàn)镕(X)是左不變的,A左平移到X的向量正好是F在該點(diǎn)的值,故

        上式最后一個(gè)等號(hào)由定理2.1得到。因此,F(xiàn)(X)在X的矩陣形式是XA。

        接著給定兩個(gè)左不變向量場(chǎng)F和W,分別由A和B生成。由上面的過(guò)程可知,F(xiàn)和W的矩陣形式分別是F(X)=XA和W(X)=XB。利用定理2.1,在向量形式下,它們可以分別表示成

        F(x)=(In?AT)x,W(x)=(In?BT)x

        這里x=Vr(X)。

        根據(jù)公式[14]

        我們有

        [F(x),W(x)]=(In?BT)(In?AT)x-(In?AT)(In?BT)x=((In?BT)(In?AT)-(In?AT)(In?BT))x=(In?BTAT-In?ATBT)x=(In?(BTAT-ATBT))x=(In?(AB-BA)T)x

        再次利用定理2.1,[F(x),W(x)]的矩陣表示是(AB-BA)X,也就是由AB-BA生成的左不變向量場(chǎng)。因此,李群GL(n,R)的李代數(shù)gl(n,R)上的李括號(hào)是[A,B]=AB-BA。

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