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矩阵论练习4(满秩分解)

时间:2020-05-10 11:01:03      阅读:69      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:beta   time   题目   The   单位   ref   实际应用   没有   isp   

题目

假设 \(s\times n\)矩阵 \(A\) 的秩为 \(r\) , 证明踩在 $s\times r $ 矩阵 B 及 \(r\times n\) 矩阵 \(C\) ,使得 \(A=BC\)

证明

可以证明矩阵 \(B\),\(C\) 的秩均为 \(r\),其实 \(r=R(A)=R(BC)\le R(B),R(C) \le r\), 易得 \(R(B)=R(C)=r\), 用到了两个相乘矩阵的积小于等于两个因数的秩,以及矩阵的秩不会超过行数或列数。
考虑一种特殊情形,如果 \(A\) 如下,则可以拆分成两个秩为 \(r\) 的矩阵

\[A = \left [ \begin{matrix} I_r & O\O & O\\end{matrix} \right ] = \left [ \begin{matrix} I_r \O \\end{matrix} \right ] \left [ \begin{matrix} I_r & O\\end{matrix} \right ] \]

另一方面,任意一个秩为 \(r\) 的矩阵 \(A\),都可以经过有限次初等变换,变成上面考虑的左上角为单位阵的简单形式。即

\[A = P \left [ \begin{matrix} I_r \O \\end{matrix} \right ] \left [ \begin{matrix} I_r & O\\end{matrix} \right ] Q \\therefore B = P \left [ \begin{matrix} I_r \O \\end{matrix} \right ] \C = \left [ \begin{matrix} I_r & O\\end{matrix} \right ] Q \]

上述 \(B,C\) 满足要求,其实 \(B,C\) 的取值有很多种。对于证明本题,已经完成了。但在实际应用中,如何确定 \(P,Q\)? 有没有办法直接求解 \(B,C\)? 其实是有的。把 \(A=BC\) 写成:

\[\left [ \begin{matrix} \alpha_1 & \alpha_2 & \cdots & \alpha_n\\end{matrix} \right ] = \left [ \begin{matrix} \beta_1 & \beta_2 & \cdots & \beta_r\\end{matrix} \right ] \left [ \begin{matrix} c_{11} & c_{12} & \cdots & c_{1n}\c_{21} & c_{22} & \cdots & c_{2n}\\vdots & \cdots & \cdots & \vdots\c_{r1} & c_{r2} & \cdots & c_{rn}\\end{matrix} \right ] \]

可以看出,\(A\) 的其中一列,是 \(B\) 的各列的线性组合,因此可以选 \(B\)\(A\) 中的一组极大无关线性组,然后用 \(B\) 的各列表示出 \(A\) 的各列,组合的系数就构成了 \(C\)

矩阵论练习4(满秩分解)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/forcekeng/p/12862191.html

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