矩陣論矩陣的分解演示文稿目前一頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)優(yōu)選矩陣論矩陣的分解目前二頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)矩陣分解的概述矩陣的分解：A=A1+A2+…+Ak矩陣的和A=A1A2

…Am矩陣的乘積矩陣分解的原則與意義：實(shí)際應(yīng)用的需要理論上的需要計(jì)算上的需要顯示原矩陣的某些特性矩陣化簡(jiǎn)的方法與矩陣技術(shù)主要技巧：各種標(biāo)準(zhǔn)形的理論和計(jì)算方法矩陣的分塊目前三頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)§3.1常見的矩陣標(biāo)準(zhǔn)形與分解常見的標(biāo)準(zhǔn)形等價(jià)標(biāo)準(zhǔn)形相似標(biāo)準(zhǔn)形合同標(biāo)準(zhǔn)形本節(jié)分解：三角分解滿秩分解可對(duì)角化矩陣的譜分解AT=A相似標(biāo)準(zhǔn)形等價(jià)標(biāo)準(zhǔn)形目前四頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)一、矩陣的三角分解（triangulardecomposition)方陣的LU和LDV分解（P.61）

LU分解：AFnn，有下三角形矩陣L，上三角形矩陣U

，使得A=LU。LDV分解：AFnn，L、V分別是主對(duì)角線元素為1的下三角形和上三角形矩陣，D為對(duì)角矩陣，使得A=LDV。已知的方法：Gauss-消元法例題1（P.61eg1）設(shè)

求A的LU和LDV分解。結(jié)論：如果矩陣A能用兩行互換以外的初等行變換化為階梯形，則A有LU分解。目前五頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)三角分解的存在性和惟一性定理3.1

（P.62）

：矩陣的k階主子式：取矩陣的前k行、前k列得到的行列式，k=1，2，…，n。定理:AFnn有惟一LDV分解的充要條件是A的順序主子式Ak非零，k=1，2，…，n-1。

討論（1）LDV分解的存在LU分解存在（2）矩陣可逆與順序主子式非零的關(guān)系定理3.2（P.64）設(shè)矩陣AFnn

，rank（A）=k（n），如果A的k階順序主子式大于0，則

A有LU分解。討論：LDV分解與LU分解的關(guān)系例題2

（P.65

eg2）

LU分解的應(yīng)用舉例：求解線性方程組AX=b目前六頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)二、矩陣的滿秩分解定義3.2

（P.66

）對(duì)秩為r的矩陣AFmn，如果存在秩為r的矩陣BFmr，CFrn，則A=BC為A的滿秩分解。例題2（P.69，eg5）列滿秩行滿秩定理3.2：任何非零矩陣AFmn都有滿秩分解。滿秩分解的求法：方法1：方法2例題1（P.68，eg4）方法3例題3（P.70，eg6）?方法建立的思想?方法實(shí)現(xiàn)的途徑目前七頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)三、可對(duì)角化矩陣的譜分解將方陣分解成用譜加權(quán)的矩陣和譜：設(shè)AFnn，則A的譜={1，2，，s}。，P具性質(zhì)：1.可對(duì)角矩陣的譜分解分解分析：分解結(jié)果：冪等矩陣意義：可對(duì)角化矩陣可以分解成以譜加權(quán)的冪等矩陣的加權(quán)和目前八頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)2、矩陣可以對(duì)角化的一個(gè)充要條件

定理3.5（P.73

）矩陣A可以相似對(duì)角化當(dāng)且僅當(dāng)矩陣A有譜分解，滿足條件：充分性的證明：在A有譜分解時(shí)Cn=V1V2

Vn目前九頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)3.冪等矩陣的性質(zhì)

定理3.4（P.72）PFnn，P2=P，則矩陣PH和矩陣（I–P）仍然是冪等矩陣。P的譜{0，1}，P可相似于對(duì)角形。

Fn=N（P）R（P）N（P）=V=0，R（P）=V=1

P和（I–P）的關(guān)系N（I–P）=R（P），R（I–P）=N（P）Hermite矩陣的譜分解定理3.6（P.73）設(shè)A是秩為k的半正定的Hermite

矩陣，則A可以分解為下列半正定矩陣的和。A=v1v1H+v2v2H+…vkvkH目前十頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)§3.2Schur分解和正規(guī)矩陣

已知：歐氏空間中的對(duì)稱矩陣A可以正交相似于對(duì)角形。討論：一般方陣A，在什么條件下可以酉相似于對(duì)角矩陣？在內(nèi)積空間中討論問題，涉及：空間Cn、Cnn，酉矩陣U，UHU=I，U–1=UH酉相似：UHAU=JU–1AU=J相似關(guān)系重點(diǎn)：理論結(jié)果列向量是空間Cn中的標(biāo)準(zhǔn)正交基目前十一頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)一、Schur分解1、可逆矩陣的UR分解

定理3.7（P.74）ACnn為可逆矩陣，則存在酉矩陣U和主對(duì)角線上元素皆正的上三角矩陣R，使得A=UR。（稱A=UR為矩陣A的酉分解）證明：源于Schmidt正交化方法（P.18）例題1求矩陣A的UR分解，其中定理3.8（P.76）：設(shè)矩陣ACmn是列滿秩的矩陣，則矩陣A可以分解為A=QR，其中QCmn的列向量是標(biāo)準(zhǔn)正交的向量組，RCnn是主對(duì)角線上元素為正數(shù)的上三角形矩陣。QR分解目前十二頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)2、Schur分解定理3.7（P.74

）對(duì)矩陣ACnn，存在酉矩陣U和上三角矩陣T，使得

UHAU=T=證明要點(diǎn)：A=PJAP–1，P=URA=PJAP–1=U（RJR–1）UH

=UTUH。目前十三頁(yè)\總數(shù)十四頁(yè)\編于十六點(diǎn)二、正規(guī)矩陣（NormalMatrices）1、定義3.3（P.77

）A是正規(guī)矩陣AHA=AAH。常見的正規(guī)矩陣：對(duì)角矩陣對(duì)稱和反對(duì)稱矩陣：AT=A，AT=–A。Hermite矩陣和反Hermite矩陣：AH=A，AH=–A正交矩陣和酉矩陣：A