Минимизация полинома второй степени (от n переменных) при линейных ограничениях
[12/100%]Пусть — -вектор (не ограниченных) переменных, и пусть , где — -матрица, а — -вектор. Покажите, что если не является неотрицательно определённой или , то не ограничен снизу, то есть для любого скаляра найдётся вектор такой, что .
Пусть — симметрическая -матрица, а — -матрица. Покажите, что для любой -матрицы такой, что ,
-
;
-
.
Пусть — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, — -матрица, — -матрица такая, что , а — -матрица такая, что . Далее, пусть — произвольная -матрица такая, что , а — произвольная обобщённая обратная матрица к . Дайте короткое доказательство того, что и являются соответственно первой () и второй () частями решения (совместной) линейной системы
(относительно -матрицы и -матрицы ) тогда и только тогда, когда
и
для некоторого решения (совместной) линейной системы
(относительно -матрицы ) и некоторой -матрицы . Сделайте это, воспользовавшись результатом о том, что если коэффициентная матрица, правая часть и матрица неизвестных линейной системы (относительно ) разбиты (согласованно) на блоки
и если
то матрица является решением линейной системы тогда и только тогда, когда является решением линейной системы
и и являются решением линейной системы
Пусть — симметрическая -матрица, а — -матрица. Далее, пусть , где — произвольная матрица, столбцы которой порождают нулевое пространство матрицы . Покажите, что и что и существенно не пересекаются, а и существенно не пересекаются (даже без предположения о неотрицательной определённости ).
Пусть — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, а — -матрица. Далее, пусть — произвольная матрица, столбцы которой порождают или, что то же самое, . И примем ту же терминологию, что и в задаче 17.20.
Используя результат части (a) задачи 17.20 (или иным способом), покажите, что -матрица является матрицей проектирования на вдоль тогда и только тогда, когда является первой () частью решения совместной линейной системы
(относительно -матрицы и -матрицы ).
Пусть — произвольная -матрица такая, что , а — произвольная обобщённая обратная матрица к ; покажите, что -матрица является матрицей проектирования на вдоль тогда и только тогда, когда
для некоторой -матрицы .
Пусть — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, — -матрица, а — -матрица. Покажите, что для того, чтобы матрица была первой () частью некоторого решения (совместной) линейной системы
(относительно -матрицы и -матрицы ), необходимо и достаточно, чтобы и .
Пусть — -вектор переменных, на который наложено ограничение , где — -матрица, а — -вектор такой, что . Пусть , где — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, а — -вектор такой, что . Далее, пусть , где — произвольная -матрица такая, что и , а — произвольный -вектор из . Покажите, что минимизация при ограничении эквивалентна минимизации при том же ограничении [в том смысле, что и достигают своих минимальных значений в одних и тех же точках].
Пусть — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, — -матрица, — -матрица, — -вектор, а — -вектор. Далее, пусть — -вектор такой, что . Покажите, что для того, чтобы вектор был решением, для каждого , задачи минимизации полинома второй степени (относительно ) при ограничении , необходимо и достаточно, чтобы
и
Пусть и — -матрицы, а — -матрица. Покажите, что если и невырожденны, то условие эквивалентно условию , а также эквивалентно условию .
Пусть — симметрическая положительно определённая -матрица, — -матрица, — -матрица, а — -вектор. Покажите, что для того, чтобы вектор был решением, для каждого , задачи минимизации квадратичной формы (относительно ) при ограничении , необходимо и достаточно, чтобы была симметрична и . Покажите, что также необходимо и достаточно, чтобы и .
Пусть — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, — -матрица, а — -вектор. Покажите, что каждое из следующих шести условий необходимо и достаточно для того, чтобы вектор был решением, для каждого , задачи минимизации квадратичной формы (относительно ) при ограничении :
(или, что то же самое, для некоторой матрицы );
(или, что то же самое, );
(или, что то же самое, симметрична);
;
;
.
Пусть — симметрическая неотрицательно определённая -матрица, — -матрица, — -матрица, а — -вектор. Далее, пусть — произвольная -матрица такая, что . Покажите, что если , то каждое из следующих двух условий необходимо и достаточно для того, чтобы вектор был решением, для каждого , задачи минимизации квадратичной формы (относительно ) при ограничении :
для некоторой -матрицы и некоторой -матрицы ;
для некоторой -матрицы и некоторой -матрицы .
И покажите, что если и невырожденна, то ещё одним необходимым и достаточным условием является: [(c)]
для некоторого скаляра , некоторой -матрицы и некоторой -матрицы .
Чтобы установить необходимость условия (a), начните с того, что для некоторой матрицы , и представьте в виде .