W是一个30731的矩阵，X是一个13073的矩阵，W-X如何计算

时间: 2023-07-15 17:14:26 浏览: 74

矩阵论讲义方保镕版本1

根据提供的文件信息，我们可以归纳出该教材主要涵盖了矩阵论的基础知识，包括线性空间理论、矩阵的相似变换以及矩阵分解等内容。接下来将针对这些部分展开详细介绍。 ### 线性空间知识 #### 1.1 向量空间 **线性空间的定义及例子：** - **定义：** 线性空间（或称为向量空间）是指在某个数域\(K\)上的集合\(V\)，其中的元素被称为向量，并且满足加法和数乘两种运算。对于任意两个向量\(u, v \in V\)以及任意两个标量\(a, b \in K\)，存在以下八条公理： 1. \(u + v = v + u\) (加法交换律) 2. \((u + v) + w = u + (v + w)\) (加法结合律) 3. 存在一个零向量\(0\)，使得对所有\(u \in V\)有\(u + 0 = u\) 4. 对于每个\(u \in V\)，存在一个逆元\(-u\)，使得\(u + (-u) = 0\) 5. \(1 \cdot u = u\) (单位元) 6. \(a(bu) = (ab)u\) (数乘结合律) 7. \(a(u + v) = au + av\) (分配律) 8. \((a + b)u = au + bu\) (分配律) - **例子：** \(\mathbb{R}^n\)（实数域上的\(n\)维向量空间）、\(\mathbb{C}^n\)（复数域上的\(n\)维向量空间）、多项式空间等都是常见的线性空间实例。 **子空间：** - **定义：** 如果\(W\)是向量空间\(V\)的一个非空子集，并且\(W\)本身也构成一个向量空间，则称\(W\)为\(V\)的子空间。 - **性质：** 为了验证\(W\)是否为\(V\)的子空间，只需要检查\(W\)中的元素是否满足向量加法和数乘封闭性即可。 **线性相关性：** - **定义：** 若存在一组非全为零的标量\(c_1, c_2, ..., c_n\)，使得\(c_1v_1 + c_2v_2 + ... + c_nv_n = 0\)，则称向量组\(\{v_1, v_2, ..., v_n\}\)是线性相关的；反之，则称它们是线性无关的。 - **应用：** 线性相关性的概念是讨论向量空间基的重要前提。 **线性空间的基：** - **定义：** 如果一组向量\(\{v_1, v_2, ..., v_n\}\)是线性无关的，并且可以生成整个空间\(V\)，那么这组向量就构成了\(V\)的一个基。 - **性质：** 同一空间的不同基之间可以通过线性变换相互转换。 #### 1.2 线性映射 **概念与基本定理：** - **定义：** 设\(V\)和\(W\)分别是数域\(K\)上的两个向量空间，若存在映射\(T: V \to W\)，使得对于任意\(u, v \in V\)及\(a \in K\)，都有\(T(u + v) = T(u) + T(v)\)且\(T(au) = aT(u)\)，则称\(T\)为从\(V\)到\(W\)的线性映射。 - **核与像：** 线性映射\(T\)的核是指所有映射到零向量的向量组成的集合，记作\(\ker(T)\)；而像则是\(T\)的所有可能值构成的集合，记作\(\operatorname{im}(T)\)。 **线性映射的运算：** - **和与差：** 如果\(T, S: V \to W\)都是从\(V\)到\(W\)的线性映射，则\(T + S\)和\(T - S\)也是从\(V\)到\(W\)的线性映射。 - **复合：** 若\(T: V \to W\)和\(S: W \to U\)分别是两个线性映射，则\(S \circ T: V \to U\)也是线性映射。 **线性映射的矩阵表示：** - **定义：** 如果\(V\)和\(W\)都是有限维空间，且分别选取了基\(\{v_1, v_2, ..., v_n\}\)和\(\{w_1, w_2, ..., w_m\}\)，则对于任何线性映射\(T: V \to W\)，存在唯一一个\(m \times n\)矩阵\(A\)，使得\(T(v_j) = \sum_{i=1}^{m} A_{ij}w_i\)。 #### 1.3 内积空间 **定义和例子：** - **定义：** 如果在向量空间\(V\)上定义了一个二元函数\(\langle \cdot, \cdot \rangle: V \times V \to K\)，它满足以下性质： 1. 对每个固定的\(v \in V\)，函数\(\langle v, \cdot \rangle\)是从\(V\)到\(K\)的线性映射。 2. \(\langle v, v \rangle > 0\)对所有非零向量\(v \in V\)成立。 3. \(\langle v, v \rangle = 0\)当且仅当\(v = 0\)。则称\(V\)是一个内积空间。 - **例子：** 实数域上的\(\mathbb{R}^n\)和复数域上的\(\mathbb{C}^n\)都可以配备标准内积，即通常所说的点积。 **内积的基本性质：** - **共轭对称性：** \(\langle u, v \rangle = \overline{\langle v, u \rangle}\)。 - **线性性：** \(\langle au + bv, w \rangle = a\langle u, w \rangle + b\langle v, w \rangle\)。 - **正定性：** \(\langle v, v \rangle \geq 0\)，并且等于0当且仅当\(v = 0\)。 **复内积中的常用结论：** - **Cauchy-Schwarz 不等式：** 对于任意\(u, v \in V\)，有\(|\langle u, v \rangle| \leq \sqrt{\langle u, u \rangle} \sqrt{\langle v, v \rangle}\)。 - **三角不等式：** \(\|u + v\| \leq \|u\| + \|v\|\)。 **酉阵：** - **定义：** 在复数域上，如果矩阵\(A\)满足\(A^*A = AA^* = I\)（其中\(A^*\)是\(A\)的共轭转置），则称\(A\)为酉矩阵。 - **性质：** 酉矩阵的列向量构成一个标准正交基，且其特征值具有模长为1的性质。 **Schmidt 正交化：** - **过程：** Schmidt正交化是一种将线性无关向量组转化为标准正交基的方法。具体步骤如下： 1. 将第一个向量归一化。 2. 用减法去除第二个向量在第一个向量方向上的分量，然后归一化。 3. 重复此过程直到处理完所有向量。 **正交补空间：** - **定义：** 对于内积空间\(V\)中的子空间\(W\)，所有与\(W\)中向量正交的向量构成的集合称为\(W\)的正交补空间，记作\(W^\perp\)。 - **性质：** 如果\(W\)是\(V\)的子空间，则\(W \oplus W^\perp = V\)。 ### 矩阵的相似变换 #### 2.1 特征值与特征向量 **定义与概念：** - **定义：** 对于一个方阵\(A\)，如果存在标量\(\lambda\)和非零向量\(x\)，使得\(Ax = \lambda x\)，则称\(\lambda\)为\(A\)的特征值，\(x\)为对应的特征向量。 - **求解方法：** 通过解方程\(\det(A - \lambda I) = 0\)得到特征值，再解齐次线性方程组\((A - \lambda I)x = 0\)找到对应的特征向量。 **基本性质：** - **迹与行列式：** 方阵\(A\)的迹等于其所有特征值之和，行列式等于所有特征值的乘积。 - **重数：** 特征值的代数重数指的是对应于该特征值的特征多项式的根的重数，几何重数指的是对应特征子空间的维数。 **Sylvester 定理：** - **定理陈述：** Sylvester定理指出，对于任一方阵\(A\)，它的特征值的代数重数总是大于等于几何重数。 #### 2.2 相似对角化 **可相似对角化条件：** - **条件：** 一个\(n \times n\)的方阵\(A\)可以相似对角化的充分必要条件是\(A\)有\(n\)个线性无关的特征向量。 - **过程：** 如果\(A\)可对角化，则存在一个由\(A\)的特征向量构成的可逆矩阵\(P\)，使得\(P^{-1}AP = D\)，其中\(D\)是对角矩阵。 **同时对角化：** - **定义：** 如果两个方阵\(A\)和\(B\)能够通过同一个可逆矩阵\(P\)被同时对角化，即存在\(P\)使得\(P^{-1}AP\)和\(P^{-1}BP\)均为对角矩阵，则称\(A\)和\(B\)可以同时对角化。 - **条件：** 两个方阵可以同时对角化的充分必要条件是它们可交换，即\(AB = BA\)。 #### 2.3 Jordan 标准形介绍 **Jordan 标准形定理：** - **定义：** 每一个方阵都与某一个Jordan矩阵相似，即存在一个可逆矩阵\(P\)，使得\(P^{-1}AP = J\)，这里\(J\)是Jordan标准形。 - **Jordan 块：** Jordan矩阵是由若干个Jordan块构成的块对角矩阵，每个Jordan块对应着矩阵的一个特征值，形式为\(\begin{pmatrix} \lambda & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & \lambda & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & \lambda & 1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & \lambda \end{pmatrix}\)。 **Lambda 矩阵介绍：** - **定义：** Lambda矩阵是指形式为\(\lambda I - A\)的矩阵，其中\(I\)是单位矩阵，\(\lambda\)是标量。 - **用途：** Lambda矩阵在计算矩阵的特征值时起到关键作用，因为特征值正是\(\lambda I - A\)的零点。 #### 2.4 Hamilton-Cayley 定理 - **定理陈述：** 对于任一方阵\(A\)，其特征多项式\(f(\lambda) = \det(\lambda I - A)\)满足\(f(A) = 0\)。 - **证明思路：** 通过展开矩阵行列式来证明该定理。 #### 2.5 酉相似下的标准形 - **定义：** 如果一个方阵可以通过酉矩阵相似变换为某种特定形式，则称这种形式为该矩阵在酉相似下的标准形。 - **例子：** 正交矩阵和酉矩阵都可以通过酉相似变换化为对角矩阵。 ### 矩阵分解 #### 3.1 QR 分解 - **定义：** QR分解是指将矩阵\(A\)分解为一个正交矩阵\(Q\)和一个上三角矩阵\(R\)的乘积，即\(A = QR\)。 - **过程：** 通常使用Gram-Schmidt正交化过程或者Householder反射来实现QR分解。 - **应用：** QR分解在数值线性代数中有广泛的应用，如求解线性方程组、最小二乘问题等。以上内容总结了矩阵论讲义的主要知识点，包括线性空间的基础理论、矩阵的相似变换以及矩阵分解等。这些概念和理论不仅构成了现代线性代数的基础，也是许多高级数学和技术领域的基石。

W和X的维度不匹配，无法直接进行减法运算。需要将X先转置为3073*1的矩阵，然后再进行减法运算。具体计算如下： (W-X)^T = W^T - X^T 其中，W^T是3073*1的矩阵，X^T是1*3073的矩阵，两者相减后得到3073*1的矩阵(W-X)^T。最后再将(W-X)^T转置回来，即可得到1*3073的矩阵(W-X)。所以，W-X的计算步骤为： 1. 将X转置为3073*1的矩阵X^T。 2. 计算(W-X)^T = W^T - X^T，得到3073*1的矩阵。 3. 将(W-X)^T转置回来，得到1*3073的矩阵(W-X)。

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