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1、矩阵分析第五章北京理工大学高数教研室现在学习的是第1页，共73页（3）三角不等式：对于三角不等式：对于 中的任意两个向中的任意两个向量量 都有都有例例 ：在在 维线性空间维线性空间 中，对于任意的向中，对于任意的向量量 定义定义现在学习的是第2页，共73页证明：证明：都是都是 上的范数，并且还有上的范数，并且还有引理（引理（Hoider不等式）：不等式）：设设现在学习的是第3页，共73页则则 其中其中 且且 。引理（引理（Minkowski不等式）：不等式）：设设则则 现在学习的是第4页，共73页其中实数其中实数 。几种常用的范数几种常用的范数定义：定义：设向量设向量 ，对任，对任意的数意的数
2、 ，称，称为向量为向量 的的 范数范数。常用的常用的 范数：范数：（1）1范数范数 现在学习的是第5页，共73页（2）2范数范数也称为欧氏范数。也称为欧氏范数。（3）范数范数 定理：定理：证明：证明：令令 ，则，则现在学习的是第6页，共73页于是有于是有另一方面另一方面现在学习的是第7页，共73页故故由此可知由此可知定义：定义：设设 是是 维线性空间维线性空间 上上定义的两种向量范数，如果存在两个与定义的两种向量范数，如果存在两个与 无关的正数无关的正数 使得使得现在学习的是第8页，共73页定理：定理：有限维线性空间有限维线性空间 上的任意两个向量上的任意两个向量范数都是等价的。范数都是等价的
3、。利用向量范数可以去构造新的范数。利用向量范数可以去构造新的范数。例例：设设 是是 上的向量范数，且上的向量范数，且 ，则由，则由所定义的所定义的 是是 上的向量范数。上的向量范数。例例：设设 数域数域 上的上的 维线性空间，维线性空间，现在学习的是第9页，共73页 为其一组基底，那么对于为其一组基底，那么对于 中中的任意一个向量的任意一个向量 可唯一地表示成可唯一地表示成又设又设 是是 上的向量范数，则由上的向量范数，则由所定义的所定义的 是是 上的向量范数。上的向量范数。矩阵范数矩阵范数现在学习的是第10页，共73页定义：定义：对于任何一个矩阵对于任何一个矩阵 ，用，用 表示按照某一确定法
4、则与矩阵表示按照某一确定法则与矩阵 相对应相对应的一个实数，且满足的一个实数，且满足（1）非负性：当）非负性：当 只有只有且仅有当且仅有当 （2）齐次性：齐次性：为任意复数。为任意复数。（3）三角不等式：对于任意两个同种形状矩三角不等式：对于任意两个同种形状矩阵阵 都有都有现在学习的是第11页，共73页（4）矩阵乘法的相容性：对于任意两个可以相乘）矩阵乘法的相容性：对于任意两个可以相乘的矩阵的矩阵 ，都有，都有那么我们称那么我们称 是是矩阵矩阵 的范数的范数。例例 1：对于任意对于任意 ，定义，定义可以证明如此定义的可以证明如此定义的 的确为矩阵的确为矩阵 的范数。的范数。现在学习的是第12页
5、，共73页证明：证明：只需要验证此定义满足矩阵范数的四只需要验证此定义满足矩阵范数的四条性质即可。非负性，齐次性与三角不等式条性质即可。非负性，齐次性与三角不等式容易证明。现在我们验证乘法的相容性。设容易证明。现在我们验证乘法的相容性。设 ，则，则现在学习的是第13页，共73页现在学习的是第14页，共73页例例 2 ：设矩阵设矩阵 ，证明：，证明：是矩阵范数。是矩阵范数。证明：非负性，齐次性和三角不等式容易证证明：非负性，齐次性和三角不等式容易证得。现在我们考虑乘法的相容性。设得。现在我们考虑乘法的相容性。设 ，那么，那么现在学习的是第15页，共73页因此因此 为矩阵为矩阵 的范数。的范数。现
6、在学习的是第16页，共73页例例 3 ：对于任意对于任意 ，定义，定义可以证明可以证明 也是矩阵也是矩阵 的范数。我们称此范数的范数。我们称此范数为矩阵为矩阵 的的Frobenious范数范数。证明证明：此定义的非负性，齐次性是显然的。利用：此定义的非负性，齐次性是显然的。利用Minkowski不等式容易证明三角不等式。现在我不等式容易证明三角不等式。现在我们验证乘法的相容性。们验证乘法的相容性。设设 ，则，则 现在学习的是第17页，共73页于是有于是有 现在学习的是第18页，共73页例例 4：对于任意对于任意 ，定义，定义证明如此定义的证明如此定义的 是矩阵是矩阵 的范数。的范数。证明：证明
7、：首先注意到这样一个基本事实，即首先注意到这样一个基本事实，即由一个例题可知此定义满足范数的性质。由一个例题可知此定义满足范数的性质。现在学习的是第19页，共73页Frobenious范数的性质：范数的性质：（1）如果）如果 ，那么，那么（2）（3）对于任何）对于任何 阶酉矩阵阶酉矩阵 与与 阶酉矩阵阶酉矩阵 现在学习的是第20页，共73页 都有等式都有等式关于矩阵范数的等价性定理。关于矩阵范数的等价性定理。定理：定理：设设 是矩阵是矩阵 的任意两种范的任意两种范数，则总存在正数数，则总存在正数 使得使得现在学习的是第21页，共73页 诱导范数诱导范数定义：定义：设设 是向量范数，是向量范数，
8、是矩阵范数，是矩阵范数，如果对于任何矩阵如果对于任何矩阵 与向量与向量 都有都有则称矩阵范数则称矩阵范数 与向量范数与向量范数 是相容是相容的。的。例例 1：矩阵的矩阵的Frobenius范数与向量的范数与向量的2-范数是范数是相容的相容的.证明证明:因为因为 现在学习的是第22页，共73页根据根据Hoider不等式可以得到不等式可以得到现在学习的是第23页，共73页现在学习的是第24页，共73页于是有于是有 例例 2：设设 是向量的范数，则是向量的范数，则满足矩阵范数的定义，且满足矩阵范数的定义，且 是与向量范是与向量范 相容的矩阵范数。相容的矩阵范数。证明证明：首先我们验证此定义满足范数的
9、四条性：首先我们验证此定义满足范数的四条性质。非负性，齐次性与三角不等式易证。现在质。非负性，齐次性与三角不等式易证。现在考虑矩阵范数的相容性。考虑矩阵范数的相容性。现在学习的是第25页，共73页设设 ，那么，那么 因此因此 的确满足矩阵范数的定义。的确满足矩阵范数的定义。现在学习的是第26页，共73页 最后证明最后证明 与与 是相容的。是相容的。由上面的结论可知由上面的结论可知这说明这说明 与与 是相容的。是相容的。定义：定义：上面所定义的矩阵范数称为由向量范数上面所定义的矩阵范数称为由向量范数 所诱导的所诱导的诱导范数诱导范数或或算子范数算子范数。由。由 现在学习的是第27页，共73页向量
10、向量 P-范数范数 所诱导的矩阵范数称为矩阵所诱导的矩阵范数称为矩阵P-范数。即范数。即常用的常用的矩阵矩阵P-范数范数为为 ，和和 。定理：定理：设设 ，则，则（1）我们称此范数为矩阵我们称此范数为矩阵 的的列和范数列和范数。现在学习的是第28页，共73页（2）表示矩阵表示矩阵 的第的第 个特征值。我们称此范数为个特征值。我们称此范数为矩阵矩阵 的的谱范数谱范数。（3）我们称此范数为矩阵我们称此范数为矩阵 的的行和范数。行和范数。例例 1：设设 现在学习的是第29页，共73页计算计算 ，和和 。解：解：现在学习的是第30页，共73页因为因为所以所以 。练习练习 ：设设 或或现在学习的是第31
11、页，共73页分别计算这两个矩阵的分别计算这两个矩阵的 ，和和 。例例 2：证明：对于任何矩阵证明：对于任何矩阵 都有都有现在学习的是第32页，共73页如何由矩阵范数构造与之相容的向量范数？如何由矩阵范数构造与之相容的向量范数？定理：定理：设设 是矩阵范数，则存在向量范数是矩阵范数，则存在向量范数 使得使得证明：证明：对于任意的非零向量对于任意的非零向量 ，定义向量范数，定义向量范数 ，容易验证此定义满足向量范数的三个性质，容易验证此定义满足向量范数的三个性质，且且现在学习的是第33页，共73页例：例：已知矩阵范数已知矩阵范数求与之相容的一个向量范数。求与之相容的一个向量范数。解：取解：取 。设
12、。设现在学习的是第34页，共73页那么那么矩阵的谱半径及其性质矩阵的谱半径及其性质定义：定义：设设 ，的的 个特征值为个特征值为 ，我们称，我们称为为矩阵矩阵 的谱半径的谱半径。例例 1 ：设设 ，那么，那么现在学习的是第35页，共73页这里这里 是矩阵是矩阵 的任何一种范数。的任何一种范数。例例 2 ：设设 是一个正规矩阵，则是一个正规矩阵，则证明：证明：因为因为 现在学习的是第36页，共73页于是有于是有例例 3 ：设设 是是 上的相容矩阵范数。证上的相容矩阵范数。证明：明：（1）（2）为可逆矩阵，为可逆矩阵，为为 的特征值的特征值则有则有现在学习的是第37页，共73页例例 5 ：如果如果
13、 ，则，则 均为可逆矩阵，均为可逆矩阵，且且这里这里 是矩阵是矩阵 的算子范数。的算子范数。矩阵序列与极限矩阵序列与极限定义：定义：设矩阵序列设矩阵序列 ，其中，其中现在学习的是第38页，共73页 ，如果，如果 个数列个数列都收敛，则称矩阵序列都收敛，则称矩阵序列 收敛。收敛。进一步，如果进一步，如果那么那么 我们称矩阵我们称矩阵 为为矩阵序列矩阵序列 的极限的极限。现在学习的是第39页，共73页例例 ：如果设如果设 ，其中，其中那么那么现在学习的是第40页，共73页定理：定理：矩阵序列矩阵序列 收敛于收敛于 的充分必要条的充分必要条件是件是其中其中 为任意一种矩阵范数。为任意一种矩阵范数。证
14、明：取矩阵范数证明：取矩阵范数必要性：设必要性：设 现在学习的是第41页，共73页那么由定义可知对每一对那么由定义可知对每一对 都有都有从而有从而有上式记为上式记为现在学习的是第42页，共73页充分性：设充分性：设那么对每一对那么对每一对 都有都有即即现在学习的是第43页，共73页故有故有现在已经证明了定理对于所设的范数成立现在已经证明了定理对于所设的范数成立，如果，如果 是另外一种范数，那么由范数的等是另外一种范数，那么由范数的等价性可知价性可知现在学习的是第44页，共73页这样，当这样，当时同样可得时同样可得因此定理对于任意一种范数都成立。因此定理对于任意一种范数都成立。同数列的极限运算一
15、样，关于矩阵序列同数列的极限运算一样，关于矩阵序列的极限运算也有下面的性质。的极限运算也有下面的性质。（1）一个收敛的矩阵序列的极限是唯一的。）一个收敛的矩阵序列的极限是唯一的。（2）设）设现在学习的是第45页，共73页则则（3）设）设，其中，其中 ，那么，那么（4）设）设 ，其中，其中 现在学习的是第46页，共73页那么那么（5）设）设 ，且，且 ，均可均可逆，则逆，则 也收敛，且也收敛，且例例 1：若对矩阵若对矩阵 的某一范数的某一范数 ，则，则现在学习的是第47页，共73页例例 2：已知矩阵序列：已知矩阵序列：则则 的充要条件是的充要条件是 。证明：证明：设设 的的Jordan标准形标准
16、形其中其中现在学习的是第48页，共73页于是于是显然，显然，的充要条件是的充要条件是又因又因现在学习的是第49页，共73页其中其中现在学习的是第50页，共73页于是于是 的充要条件是的充要条件是 。因此因此 的充要条件是的充要条件是例例 3 ：设设 是是 的相容矩阵范数，则对的相容矩阵范数，则对任意任意 ，都有，都有 矩阵的幂级数矩阵的幂级数现在学习的是第51页，共73页定义：定义：设设 ，如果，如果 个常数项级数个常数项级数都收敛，都收敛，则称矩阵级数则称矩阵级数收敛。如果收敛。如果 个个常数项级数个个常数项级数现在学习的是第52页，共73页都绝对收敛，都绝对收敛，则称矩阵级数则称矩阵级数绝
17、对收敛。绝对收敛。例例 ：如果设如果设 ，其中，其中现在学习的是第53页，共73页那么矩阵级数那么矩阵级数是收敛的。是收敛的。现在学习的是第54页，共73页定理：定理：设设 ，则矩阵级数，则矩阵级数绝对收敛的充分必要条件是正项级数绝对收敛的充分必要条件是正项级数收敛，其中收敛，其中 为任意一种矩阵范数。为任意一种矩阵范数。证明：证明：取矩阵范数取矩阵范数 现在学习的是第55页，共73页那么对每一对那么对每一对 都有都有因此如果因此如果收敛，则对每一对收敛，则对每一对 常数项级数常数项级数现在学习的是第56页，共73页都是收敛的，于是矩阵级数都是收敛的，于是矩阵级数绝对收敛。绝对收敛。反之，若矩
18、阵级数反之，若矩阵级数绝对收敛，则对每一对绝对收敛，则对每一对 都有都有现在学习的是第57页，共73页于是于是根据范数等价性定理知结论对任何一种范数都正确。根据范数等价性定理知结论对任何一种范数都正确。现在学习的是第58页，共73页定义：定义：设设 ，称形如，称形如的矩阵级数为矩阵幂级数。的矩阵级数为矩阵幂级数。现在学习的是第59页，共73页定理：定理：设幂级数设幂级数 的收敛半径为的收敛半径为为为 阶方阵。若阶方阵。若 ，则矩阵幂级数，则矩阵幂级数 绝对收敛；若绝对收敛；若 ，则，则 发散。发散。现在学习的是第60页，共73页证明：证明：设设 的的Jordan标准形为标准形为其中其中于是于是
19、现在学习的是第61页，共73页所以所以现在学习的是第62页，共73页其中其中现在学习的是第63页，共73页现在学习的是第64页，共73页当当 时，幂级数时，幂级数都是绝对收敛的，故矩阵幂级数都是绝对收敛的，故矩阵幂级数 绝对收绝对收敛。敛。现在学习的是第65页，共73页当当 时，幂级数时，幂级数发散，所以发散，所以 发散。发散。定理：定理：矩阵幂级数矩阵幂级数绝对收敛的充分必要条件是绝对收敛的充分必要条件是 。且其和为。且其和为 。现在学习的是第66页，共73页例例 1：（1）求下面级数的收敛半径）求下面级数的收敛半径（2）设）设判断矩阵幂级数判断矩阵幂级数 的敛散性。的敛散性。解：解：设此级
20、数的收敛半径为设此级数的收敛半径为 ，利用公式，利用公式现在学习的是第67页，共73页容易求得此级数的收敛半径为容易求得此级数的收敛半径为2。而。而。所以由上面的定理可知矩阵幂级数。所以由上面的定理可知矩阵幂级数绝对收敛。绝对收敛。例例 2：（1）求下面级数的收敛半径）求下面级数的收敛半径现在学习的是第68页，共73页（2）设）设现在学习的是第69页，共73页判断矩阵幂级数判断矩阵幂级数的敛散性。的敛散性。例例 3：（1）求下面级数的收敛半径）求下面级数的收敛半径（2）设）设现在学习的是第70页，共73页判断矩阵幂级数判断矩阵幂级数的敛散性。的敛散性。例例 4：构造一个收敛的二阶可逆矩阵序列，但构造一个收敛的二阶可逆矩阵序列，但是其极限矩阵不可逆。是其极限矩阵不可逆。现在学习的是第71页，共73页解：解：显然每一个显然每一个 均可逆，但是均可逆，但是其极限矩阵其极限矩阵现在学习的是第72页，共73页却不可逆。却不可逆。现在学习的是第73页，共73页