🍀線代筆記🍀
🔴矩陣 🔵基本矩陣性質 。t(AB)=t(BA) 。d(AB)=d(A)d(B) 。(AB)ᵀ = BᵀAᵀ 。(AB) ⁻¹ = B ⁻¹A ⁻¹ 。d(A)、d(B) ≠ 0,不保證d(A + B) ≠ 0 。A、B可逆,不保證(A + B)可逆(常考) 。A或B不可逆,則(AB)不可逆 。A、B可逆,則(AB)可逆 。A,B為方陣,AB = I,則AB = BA(因d(A)d(B) = 1 ≠ 0,則A跟B互為反矩陣,反矩陣存在) 。基本列運算之後,行列式可能差負號 。adjA=I,n ≥ 2,則A= ±I 。逆針轉:A=C -S ,此為正交矩陣 S C 🔵實對稱 。任意方陣可拆為對稱與反對稱之和 。必為方陣 。對角線為實數或0,λ∈R,相異λ對應的x正交 。實對稱矩陣可正交對角化,對稱矩陣不保證 。對稱相乘不保證對稱(速推) (AB)ᵀ = BᵀAᵀ = BA ≠ (AB) 。A,B實對稱,若I-AB可逆,則I-BA可逆,則AB與BA具有相同特徵值。 。A為對稱,A²=0,則A=0 。A² 對稱,不保證A 對稱(ex:[0 0 ;1 0] 。adj(A)對稱,則A對稱 。adj(A)=det(A)•A⁻¹ 。adj(A)⁻¹=det(A)⁻¹•A 。det(adj(A))=det(A)ⁿ⁻¹ 。adj(adj(A))=det(A)ⁿ⁻² 🔵正定 。xᵀAx>0則為正定 。正定:λ>0的實對稱矩陣,可化為RRᵀ或LᵀL 。正定必對稱,對稱未必正定 。可逆:A ⁻¹仍為正定 。正定 + 正定 = 正定 。AᵀA為半正定。若A可逆,則為正定。 。正定則所有特質值>0,反之不成立 🔵正交 。Aᵀ = A⁻¹、AᵀA=AAᵀ=I 。幾何意義為旋轉矩陣 。正交相乘,仍為正交(速推) 。A⁻¹仍為正交(速推) 。正交矩陣:方陣的行向量為正交集 。正交矩陣:|λ| =1、|detA| =1 。正交:detA =±1;么正:|detA| =1 。正交矩陣必可對角化 。保內積:<Ax,Ay> = <x,y> 。保長:<Ax,Ax> = <x,x> 🔵投影 。正交投影矩陣:range(P)=W,null(P)=W' 。投影矩陣:B(BᵀB)⁻¹Bᵀ 。P = Pᵀ:實對稱矩陣(可正交對角化) 。P=P²=...(投影幾次都一樣) 。不可逆(用幾何思考) 。λ = 0、1(λ = —1、1為鏡射 🔵Householder 。H:正交、對稱 。H=I-uuᵀ,義為對u'的鏡射 🔵排列、基本矩陣 。PᵀP=PPᵀ=I 。Pⁿ =P,n=1.2.3... 🔵QR分解 。任何矩陣皆可分解 。A=QR,A為m*n,不代表A的行空間維度=m 🔵方程式的解 。Ax = b,A為m*n,A|b為增廣矩陣 1. rank(A) = rank(A|b) = k,則有解 (1)k=n,唯一解,b∈CS(A) (2)k<n,無窮多解,b∈CS(A),有n-k個係數 2. rank(A) ≠ rank(A|b),無解,b∉CS(A) 🌟 。Ax = b,A為m*n,方程式有解: 1. rank(A)=m 2. All of b∈CS(A),即rank(Cs(A))=m 3. m個方程,n個未知數 。Ax = b,A為n*n,方程式有唯一解: 1. rank(A)=n(m=n的特例) 2. b∈CS(A) 。Ax = 0,A為m*n,方程式有唯一零解: 1. rank(A)=n 。Ax = b,無解,則A不可逆,則A線性相依,則detA = 0,Ax = 0有不全為零的解,有∞多組解 。Ax = b唯一解,A為m*n:必為方陣,則A可逆,則A的零空間維度=0,則行獨立,則rank(A)=n 。方程式無解,則只有最佳解,最佳解必定存在,只是不一定可以用投影矩陣算。 。方程式通解的不定係數個數= nullity(A) 。沒有不定係數不一定唯一解,也可能無解 🔵比較 。可逆與可對角化無關 。可逆:detA ≠ 0 或 所有λ ≠ 0 。可對角化:有足夠的特徵向量 。正交:廣義的垂直,內積 = 0 。線獨:c₁x₁+...+cnxn=0,若c只有全為0才滿足,則稱x₁...xn彼此線性獨立。即其中至少存在某一個x可以用其他x表示。 。正交必線獨,線獨不保證正交 。orthogonal set:內積為零的集合,含0 。orthonormal set:單位長度的的正交集,沒0 。W是空間(subspace),則W = (W')' 。W是集合(subset),則W ⊆(W')' 。最簡列梯reduced row echelon form:唯一,未必可逆。 。列梯echelon form:不唯一 🔵rank 。線獨=可逆=滿秩=唯一解=detA ≠ 0 。若A可逆,則列相等於I 。rank(N(A))=n - rank(A) 。rank(Cs(A))=rank(Rs(A))=rank(A) 🌟 。m*n矩陣,若行獨立,則m ≥ n (思考2*3、3*2) 。rank(AᵀA) = rank(A) 。rank(A) ≥ rank(AB) 。A為m*n,則rank(AᵀA) = rank(AAᵀ),概念同SVD 🔵EVD:相似變換對角化(A=PDP ⁻¹) 。相似定義:存在可逆矩陣P,使得A=PBP ⁻¹ 。相似性質: (1)λ一樣(即det(A)、特性方程式一樣) (2)rank、trace一樣 。A,B相似,則f(A),f(B)相似,則tr,det,rank, nullity相同,反之不成立 。A可逆,則AB與BA相似,AB=BABB ⁻¹ 。A跟A⁻¹相似,則λ互為倒數 。特徵:Ax = λx,x ≠ 0,λ為實數 。一般對角化:A=PDP ⁻¹ 。正交對角化:A=PDP ᵀ 。f(A)x = f(λ)x,λ隨函數變化,特徵向量不變 。可對角化: 1. 具有相異λ 2. 具有相同λ,並且有足夠的x,幾何重數=代數重數 幾何重數=n-rank(A-λI)=相同λ對應的x個數 代數重數:相同λ出現的次數 。方陣:EVD,特徵向量不夠就用Jordan 。非方陣:SVD(可以處理任意矩陣) 。相異λ對應的x線性獨立 。實對稱矩陣的特徵值為實數,A = LDU,所以可以對角化 。A可對角化,A跟B特徵方程式相同,不代表B可對角化,僅能說明具有相同λ,x夠不夠則未知 。特徵向量∞多,但最多只有n個線性獨立的x 。廣義特徵向量不算特徵向量 。若A可逆,則A的非零λ個數 = rank(A) ex: A= 1 1 ,λ=0.0,rank(A)=1 -1 -1 。Nilpotent(零勢):所有λ=0,A^(n-1) = O 。若A,B為對角矩陣,則AB=BA 。若A可正交對角化,則A=λ₁x₁x₁ᵀ+...λnxnxnᵀ A必須為方陣,λ為特徵值,x為特徵向量。 🔵映射 。射前LI,射後未必LI 。射前LD,射後必定LD 。T 可逆 ⇔ one to one且onto ⇔ nullity(T)=0 ⇔ dim(V)=dim(W)=rank(T) 。one to one:dim(V)≦dim(W),nullity(T)=0 。onto :dim(V)≧ dim(W),rank(T)=dim(W) 。V to W,T為onto, 則range(T)=W、rank(T)=dim(W) nullity(T)=dim(V)-rank(T)=dim(V)-dim(W) 。T在不同基底下,所對應到的矩陣必定相似。 🔵空間 。向量空間:零向量、封閉性 。線、面、體 。基底:線性獨立的生成集向量,最小生成集、最大獨立集,不具唯一性,但是數量固定(維度 。維度:空間的LI基底個數 。one to one:一對一,rank(N(A))= 0 。onto:多對一,rank(A)=n 。reflection(鏡射):一對一、可逆 。若A線性獨立,則行空間線性獨立,則行空間不含零向量,則行空間不為向量空間 。A跟B的四子空間一樣,則A = B 。函數空間的基底要有無窮個元素。(傅立葉) 。V to W:dim(Ker)+dim(Range)=dim(V) 。Ker(A)=Ker(AᵀA) 。W是向量空間,V跟U是其子空間,則V∩U亦為W的子空間 。W是向量空間,V跟U是其子空間,V∪U為W子空間若且唯若V⊆W or U⊆W 。W1....Wn為V的子空間, 則W1+...+Wn也是V的子空間 。S1...Sn為W1....Wn的基底, 則span(所有S的聯集) = W1+...+Wn 。dim(W1+W2) = dim(W1)+dim(W2)-dim(W1∩W2) 。V=W1⊕W2, 1. 任意u∈V,則存在唯一一組:u=w1+w2 2. S1,S2分別為W1,W2基底, 則S1∪S2= V的基底 3. dim(W) = dim(W1⊕W2) = dim(W1)+dim(W2) 。S為V的子集合,則S⊆(S')' 。S為V的子空間,則S=(S')' 。(W1+W2)'=W1'∩W2' 。(W1∩W2)'=W1'+W2' 🔵內積 1. <aA+bB,C>=a<A,B>+b<A,B> 2. <A,A> ≥ 0Tuesday, November 1, 2022
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