共轭矩阵

共轭矩阵,数学术语,又称Hermite阵,阵中每一个第i行第j列的元素都与第j行第i列的元素的共轭相等。

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共轭矩阵常见问题

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共轭矩阵文献

矩阵函数和函数矩阵 矩阵函数和函数矩阵

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矩阵函数求导 首先要区分两个概念:矩阵函数和函数矩阵 (1) 函数矩阵 ,简单地说就是多个一般函数的阵列, 包括单变量和多变量函数。 函数矩阵的求导和积分是作用在各个矩阵元素上,没有更多的规则。 单变量函数矩阵的微分与积分 考虑实变量 t 的实函数矩阵 ( )( ) ( )ij m nX t x t ×= ,所有分量函数 ( )ijx t 定义域相同。 定义函数矩阵的微分与积分 0 0 ( ) ( ) , ( ) ( ) . t t ij ijt t d d X t x t X d x d dx dx τ τ τ τ ? ? ? ??? ???= =? ??? ?? ?? ? ?? ?∫ ∫ 函数矩阵的微分有以下性质: (1) ( )( ) ( ) ( ) ( )d d dX t Y t X t Y t dt dt dt + = + ; (2) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

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矩阵 矩阵

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第五章 矩 阵 §5.1 矩阵的运算 1.计算 421 421 421 963 642 321 ; 412 503 310 231 4102 2013 ; n n b b b aaa 2 1 21 ,,, ; n n bbb a a a ,, 21 2 1 ; 113 210 121 121 011 132 113 210 121 . 2.证明,两个矩阵 A 与 B 的乘积 AB 的第 i 行等于 A 的第 i 行右乘以 B, 第 j 列等于 B的第 j 列左乘以 A. 3.可以按下列步骤证明矩阵的乘法满足结合律: (i) 设 B=( ijb )是一个 n p矩阵.令 j = njj bjbb ,,2,1 是 B的第 j 列, j=1,2,⋯ ,p. 又 设 pxxx ,,, 21 是 任 意 一 个 p 1 矩 阵 . 证 明 : B = ppxxx 211 . (ii)设 A 是一个

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由对称正定矩阵的特征向量所组成的一组方 向。设有n×n阶对称正定矩阵Q,其共轭方向为 {d,=1,2,…,m},则有

(d)Qd=0,i≠j,i,j=1,2,…,m

也称这m个向量对Q共轭。对于n元正定二次目 标函数,依次沿n个共轭方向作一维搜索,则至多 在n步内可获得最优点,利用这一性质可以构造一 类无约束非线性规划算法——共轭方向法。

以一组共轭方向作为搜索方向来求解无约束非线性规划问题的一类下降算法。是在研究寻求具有对称正定矩阵Q的n元二次函数

f(x)=1/2xQ x bx c

最优解的基础上提出的一类梯度型算法,包含共轭梯度法和变尺度法。根据共轭方向的性质,依次沿着对Q共轭的一组方向作一维搜索,则可保证在至 多n步内获得二次函数的极小点。共轭方向法在 处理非二次目标函数时也相当有效,具有超线性的收敛速度,在一定程度上克服了最速下降法的锯齿形现象,同时又避免了牛顿法所涉及的海色(Hesse) 矩阵的计算和求逆问题。对于非二次函数,n步搜 索并不能获得极小点,需采用重开始策略,即在每进 行n次一维搜索之后,若还未获得极小点,则以负 梯度方向作为初始方向重新构造共轭方向,继续搜索。

设A为n阶实对称正定矩阵,如果有两个n维向量S1和S2满足

(1)

则称向量S1与S2对于矩阵A共轭。如果A为单位矩阵,则式(1)即成为S1S2,这样两个向量的点积(或称内积)为零,此二向量在几何上是正交的,它是共轭的一种特例。

设A为对称正定矩阵,若一组非零向量S1,S2,…Sn满足

SiASj=0 (i≠j) (2)

则称向量系Si(i=1,2,…n)为关于矩阵A共轭。

共轭向量的方向称为共轭方向。

设A是n×n对称正定矩阵,若有两个n维向量P和Q,满足

PAQ=0

则称向量P和Q是关于A共轭的,或称P、Q是A共轭方向。

对m个n维向量P,P,…,p,(m

则称P,P,…,P是A共轭的。

如果A=I (单位矩阵),则上式变为

即向量P,P,…,P相互正交。由此可见正交是共 轭的特殊情形; 共轭是正交概念的推广。

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