矩阵的基本演算

2023-10-27


转置

( A + B ) T = A T + B T (A+B)^T=A^T+B^T (A+B)T=AT+BT
( A B ) T = B T A T (AB)^T = B^TA^T (AB)T=BTAT


( A T ) − 1 = ( A − 1 ) T (A^T)^{-1} = (A^{-1})^T (AT)1=(A1)T
( A B ) − 1 = B − 1 A − 1 (AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1} (AB)1=B1A1


t r ( A T ) = t r ( A ) tr(A^T) = tr(A) tr(AT)=tr(A)
t r ( A + B ) = t r ( A ) + t r ( B ) tr(A+B) = tr(A)+tr(B) tr(A+B)=tr(A)+tr(B)
t r ( A B ) = t r ( B A ) tr(AB) = tr(BA) tr(AB)=tr(BA)
t r ( A B C ) = t r ( B C A ) = t r ( C A B ) tr(ABC) = tr(BCA) = tr(CAB) tr(ABC)=tr(BCA)=tr(CAB)


行列式

d e t ( A ) 也 记 作 ∣ A ∣ det(A)也记作|A| det(A)A

d e t ( A ) = ∑ σ ∈ S n p a r ( σ ) A 1 σ 1 A 2 σ 2 … A n σ n det(A) = \sum_{\sigma \in S_n}{par(\sigma)A_{1\sigma_1}A_{2\sigma_2}\dots A_{n\sigma_n}} det(A)=σSnpar(σ)A1σ1A2σ2Anσn
其中 S n S_n Sn 为所有 n n n 阶排列(permutation)的集合, p a r ( σ ) par(\sigma) par(σ) 的值为
( − 1 ) t ( σ 1 σ 2 … σ n ) (-1)^{t(\sigma_1\sigma_2\dots\sigma_n)} (1)t(σ1σ2σn)
其中
t ( σ 1 σ 2 … σ n ) t(\sigma_1\sigma_2\dots\sigma_n) t(σ1σ2σn)
σ 1 σ 2 … σ n \sigma_1\sigma_2\dots\sigma_n σ1σ2σn 的逆序数。

性质
d e t ( c A ) = c n d e t ( A ) det(cA) = c^ndet(A) det(cA)=cndet(A)
d e t ( A T ) = d e t ( A ) det(A^T) = det(A) det(AT)=det(A)
d e t ( A B ) = d e t ( A ) d e t ( B ) det(AB) = det(A)det(B) det(AB)=det(A)det(B)
d e t ( A − 1 ) = d e t ( A ) − 1 det(A^{-1})=det(A)^{-1} det(A1)=det(A)1
d e t ( A n ) = d e t ( A ) n det(A^n) = det(A)^n det(An)=det(A)n

Frobenius范数
矩阵 A ∈ R   m × n A \in \mathbb{R}^{~ m \times n} AR m×n F r o b e n i u s Frobenius Frobenius 范数定义为
∥ A ∥ F = ( t r ( A T A ) ) 1 / 2 = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m A i j 2 ) 1 / 2 \| A \|_F = (tr(A^TA))^{1/2} = (\sum_{i=1}^{m}{\sum_{j=1}^{m}{A_{ij}^2}})^{1/2} AF=(tr(ATA))1/2=(i=1mj=1mAij2)1/2
容易看出,矩阵的 F r o b e n i u s Frobenius Frobenius 范数就是将矩阵张成向量后的 L 2 L_2 L2 范数。


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