MIT_线性代数笔记：第 28 讲 相似矩阵和若尔当标准型

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本讲介绍相似矩阵，这些内容以及奇异值分解是线性代数最核心的概念。

正定矩阵 $A^{T}A$

若矩阵 A 满足对任意向量 x≠0 均有 $x^{T}Ax>0$，则称矩阵为正定矩阵，可以通过特征值、主元和行列式的办法来判断矩阵的正定性。

正定矩阵来自于最小二乘问题。有大量的实际问题用到了长方形矩阵，而最小二乘问题中用到了长方形矩阵的积 $A^{T}A$，它是正定矩阵。

正定矩阵 A 是对称矩阵，它的逆矩阵 $A^{-1}$也是正定矩阵，逆矩阵的特征值是原矩阵的倒数，因此也都是正数。若矩阵 A 和 B 都是正定矩阵，则 A+B 也是正定矩阵：$x^{T}Ax>0$，$x^{T}Bx>0$，则有 $x^T(A+B)x>0$。

如果 A 是一个 m x n 长方形矩阵，则 $A^{T}A$ 是对称方阵。通过讨论 $x^T(A^{T}A)x$ 的正负可以确认它是正定矩阵：$x^T(A^{T}A)x=(Ax{)}^T(Ax)={\left|\begin{array}{c}Ax\end{array}\right|}^2\ge 0$。当且仅当 Ax=0 时，表达式为 0。当矩阵 A 的各列线性无关时，即矩阵为列满秩 r=n，A 的零空间只有零向量，即此条件下仅有零向量，满足 $x^T(A^{T}A)x$=0。因此矩阵列满秩时，$A^{T}A$ 是正定矩阵。正定矩阵将之前的知识点串联起来。

相似矩阵 Similar matrices

A 和 B 均是 n x n 方阵，若存在可逆矩阵 M，使得 B=$M^{-1}AM$，则 A 和 B 为相似矩阵。

特征值互不相同 Distinct eigenvalues

若矩阵 A 具有 n 个线性无关的特征向量，可以对角化得到 $S^{-1}AS=\Lambda$，则 A 相似于 Λ，这里的 M 是特征向量矩阵 S。如果将 M 取其它可逆矩阵，可以得到和 A相似的另一矩阵 B，实际上这样可以定义一类矩阵，Λ 是其中最简洁的一个。

$例：A=\left[\begin{array}{cc}2& 1\\ 1& 2\end{array}\right],则\Lambda =\left[\begin{array}{cc}3& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$，而取另一 M，则有

$B=\left[\begin{array}{cc}1& -4\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}2& 1\\ 1& 2\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 4\\ 0& 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}-2& -15\\ 1& 6\end{array}\right]$

相似矩阵最重要的特性是：相似矩阵具有相同的特征值。事实上，所有特征值为 3 和 1 的二阶矩阵都是 A 的相似矩阵。

证明矩阵 A 的相似矩阵 $B=M^{-1}AM$，具有和矩阵 A 相同的特征值λ：矩阵 A具有的特征值λ，即存在特征向量 x 满足 Ax=λx。则有：
$$\begin{gathered} AM{M}^{-1}x=\lambda x \\ {M}^{-1}AM{M}^{-1}x=\lambda M^{-1}x \\ B{M}^{-1}x=\lambda M^{-1}x \end{gathered}$$
即矩阵具有特征值λ，且特征向量为 $M^{-1}x$。
因此，相似矩阵具有相同的特征值，并且线性无关的特征向量的个数相同，但是特征向量往往不同。如果矩阵 A 的特征值互不相等${\lambda }_1\ne {\lambda }_2\ne \dots \dots \ne {\lambda }_n$，而与另一个矩阵 B 的特征值完全相同${\lambda }_1={\lambda }_1^{\prime }、\lambda 2={\lambda }_2^{\prime }\dots \dots \lambda n={\lambda }_n^{\prime }$，则它们与相同的对角矩阵 Λ 相似。

重特征值 Repeated eigenvalues

如果矩阵有重特征值，则可能无法进行对角化。 例：二阶矩阵有重特征值${\lambda }_1={\lambda }_2=4$。

第一类：$\left[\begin{array}{cc}4& 0\\ 0& 4\end{array}\right]$ 只与自己相似，$M^{-1}\left[\begin{array}{cc}4& 0\\ 0& 4\end{array}\right]M=4M^{-1}IM=\left[\begin{array}{cc}4& 0\\ 0& 4\end{array}\right]$。这个系列的相似矩阵仅包含其自身。

第二类包含其它所有的重特征值为 4 的矩阵：其中最简洁的是 $\left[\begin{array}{cc}4& 1\\ 0& 4\end{array}\right]$，元素 1的位置换上其它数值仍然是相似矩阵。这个最优形式称为若尔当（Jordan form）标准型。有了这个理论，就可以处理不可对角化的矩阵，完成近似的“对角化”转化为若尔当标准型进行处理。

与 $\left[\begin{array}{cc}4& 1\\ 0& 4\end{array}\right]$相似的矩阵，迹为 8，行列式为 16，因此我们可以构造出很多相似矩阵： $\left[\begin{array}{cc}5& 1\\ -1& 3\end{array}\right],\left[\begin{array}{cc}4& 0\\ 17& 4\end{array}\right],\left[\begin{array}{cc}a& \ast \\ \ast & 8-a\end{array}\right]$……它们都不能对角化（因为若可以对角化则按照特征值可知结果为 4I，而 4I 只与自己相似）。

若尔当标准型 Jordan form

更复杂的情况，一个四阶矩阵具有重特征值 0，${\lambda }_1={\lambda }_2={\lambda }_3={\lambda }_4=0$。

$A=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$它的秩为 2，因此其零空间的维数为 4-2=2，而零空间的向量就是矩阵的特征向量，满足 Ax=0x，所以矩阵 A 只有两个特征向量。若尔当指出上对角线每增加一个 1，矩阵就减掉一个特征向量，本例中特征向量数为 4-2=2。

$矩阵B=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 7& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$,与矩阵$A=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$为相似矩阵。

$矩阵C=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$,与矩阵$A=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$并不是相似矩阵，两者具有不同的若尔当块。

若尔当块形如 $J_i=\left[\begin{array}{ccccc}{\lambda }_i& 1& 0& ...& 0\\ 0& {\lambda }_i& 1& ...& ...\\ 0& 0& ...& ...& 0\\ ...& ...& ...& ...& 1\\ 0& 0& ...& 0& {\lambda }_i\end{array}\right]$，对角线上为重特征值${\lambda }_i$，上对角线为1，其它位置的元素均为 0，每个若尔当块只有 1 个特征向量。若干个若尔当块可以拼成一个若尔当矩阵。

块可以拼成一个若尔当矩阵。

若尔当矩阵：$J=\left[\begin{array}{cccc}{J}_1& 0& ...& 0\\ 0& J_2& ...& 0\\ ...& ...& ...& ...\\ 0& 0& ...& J_d\end{array}\right]$

两个矩阵具有相同的特征值和特征向量个数，但是其若尔当块的尺寸不同，两者也并不是相似矩阵。如前述矩阵 A 与 B 并不相似。
若尔当理论：任意 n 阶矩阵 A 都与一个若尔当矩阵 J 相似。若尔当矩阵中的每一个若尔当块对应一个特征向量。若矩阵具有 n 个不同的特征向量，则可以对角化，此时其若尔当标准型 J 就是对角矩阵 Λ。若出现重特征值，则特征向量个数变少。

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