Глава 12

Нормы и скалярные произведения

[46/76%]
Показать
LaTeX
§
Задача 12.1.1

Рассмотрим векторы в C4\mathbb {C}^{4}

v→=(i1−1−i),w→=(i00i). \overrightarrow {v} = \begin{pmatrix} i \\ 1 \\ -1 \\ -i \end{pmatrix}, \quad \overrightarrow {w} = \begin{pmatrix} i \\ 0 \\ 0 \\ i \end{pmatrix}.

Найдите евклидову норму, а затем нормируйте векторы. Являются ли эти векторы ортогональными друг другу?

?
Задача 12.1.2

Рассмотрим векторы в R3\mathbb {R}^{3}

v→1=(111),v→2=(1−11),v→3=(1−1−1). \overrightarrow {v}_{1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix}, \quad \overrightarrow {v}_{2} = \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \\ 1 \end{pmatrix}, \quad \overrightarrow {v}_{3} = \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \\ -1 \end{pmatrix}.
?
(i)

Покажите, что эти векторы линейно независимы.

(ii)

Примените к этим векторам процесс ортонормирования Грама–Шмидта.

Задача 12.1.3

Пусть A\mathbf{A} — матрица размера n×nn \times n над R\mathbb {R}. Спектральная норма определяется как

∥A∥2:=max⁡x→≠0→∥Ax→∥2∥x→∥2. \left\| \mathbf{A}\right\| _{2} := \max _{\overrightarrow {x} \neq \overrightarrow {0}} \frac{\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {x}\right\| _{2}}{\left\| \overrightarrow {x}\right\| _{2}}.

Можно показать, что ∥A∥2\left\| \mathbf{A}\right\|_{2} можно также вычислить как

∥A∥2=наибольшее собственное значение ATA. \left\| \mathbf{A}\right\| _{2} = \sqrt{\text{наибольшее собственное значение } \mathbf{A}^{T}\mathbf{A}}.

Собственные значения ATA\mathbf{A}^{T}\mathbf{A} вещественны и неотрицательны. Рассмотрим матрицу 2×22 \times 2

A=(2513). \mathbf{A} = \begin{pmatrix} 2 & 5 \\ 1 & 3 \end{pmatrix}.

Вычислите ∥A∥2\left\| \mathbf{A}\right\|_{2} этим методом.

?
Задача 12.1.4

Пусть {v→j:j=1,…,r}\left\{ \overrightarrow {v}_{j} : j = 1, \ldots , r\right\} — ортогональный набор векторов в Rn\mathbb {R}^{n} с r≤nr \leq n. Покажите, что

∥∑j=1rv→j∥2=∑j=1r∥v→j∥2. \left\| \sum _{j=1}^{r}\overrightarrow {v}_{j}\right\| ^{2} = \sum _{j=1}^{r}\left\| \overrightarrow {v}_{j}\right\| ^{2}.
?
Задача 12.1.5

Рассмотрим матрицу A\mathbf{A} размера 2×22 \times 2 над C\mathbb {C}. Найдите норму A\mathbf{A}, порождённую скалярным произведением ⟨A,A⟩=tr⁡(AA∗)\left\langle \mathbf{A}, \mathbf{A} \right\rangle = \sqrt{\operatorname {tr}(\mathbf{A}\mathbf{A}^{*})}.

?
Задача 12.1.6

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — матрицы размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Скалярное произведение можно определить как

⟨A,B⟩:=tr⁡(AB∗). \left\langle \mathbf{A}, \mathbf{B} \right\rangle := \operatorname {tr}(\mathbf{A}\mathbf{B}^{*}).

Скалярное произведение порождает норму ∥A∥2=⟨A,A⟩=tr⁡(AA∗)\left\| \mathbf{A}\right\|^{2} = \left\langle \mathbf{A}, \mathbf{A} \right\rangle = \operatorname {tr}(\mathbf{A}\mathbf{A}^{*}). Эта норма называется нормой Гильберта–Шмидта.

?
(i)

Рассмотрим две матрицы Дирака

γ0:=(1000010000−10000−1),γ1:=(000100100−100−1000). \gamma _{0} := \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}, \quad \gamma _{1} := \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 0 \\ -1 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

Вычислите ⟨γ0,γ1⟩\left\langle \gamma_{0}, \gamma_{1} \right\rangle.

(ii)

Пусть UU — унитарная матрица размера n×nn \times n. Найдите ⟨UA,UB⟩\left\langle U\mathbf{A}, U\mathbf{B} \right\rangle.

(iii)

Пусть C\mathbf{C}, D\mathbf{D} — матрицы размера m×mm \times m над C\mathbb {C}. Найдите ⟨A⊗C,B⊗D⟩\left\langle \mathbf{A} \otimes \mathbf{C}, \mathbf{B} \otimes \mathbf{D} \right\rangle.

(iv)

Пусть UU — унитарная матрица. Вычислите ⟨U,U⟩\left\langle U, U \right\rangle. Затем найдите норму, порождённую этим скалярным произведением.

(v)

Вычислите ∥U∥:=max⁡∥v→∥=1∥Uv→∥\left\| U\right\| := \max_{\left\| \overrightarrow {v}\right\| =1}\left\| U\overrightarrow {v}\right\|.

Задача 12.1.7
?
(i)

Пусть {x→j:j=1,…,n}\left\{ \overrightarrow {x}_{j} : j = 1, \ldots , n\right\}, {y→j:j=1,…,n}\left\{ \overrightarrow {y}_{j} : j = 1, \ldots , n\right\} — ортонормированные базисы в Cn\mathbb {C}^{n}. Покажите, что

(Ujk):=(x→j∗y→k) (U_{jk}) := (\overrightarrow {x}_{j}^{*}\overrightarrow {y}_{k})

является унитарной матрицей, где x→j∗y→k\overrightarrow {x}_{j}^{*}\overrightarrow {y}_{k} — скалярное произведение векторов x→j\overrightarrow {x}_{j} и y→k\overrightarrow {y}_{k}. Это означает, что нужно показать UU∗=InUU^{*} = I_{n}.

(ii)

Рассмотрим два ортонормированных базиса в C2\mathbb {C}^{2}

x→1=12(11),x→2=12(1−1);y→1=12(1i),y→2=12(1−i). \overrightarrow {x}_{1} = \frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}, \quad \overrightarrow {x}_{2} = \frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 1 \\ -1 \end{pmatrix}; \qquad \overrightarrow {y}_{1} = \frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 1 \\ i \end{pmatrix}, \quad \overrightarrow {y}_{2} = \frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 1 \\ -i \end{pmatrix}.

Используйте эти базисы для построения соответствующей унитарной матрицы 2×22 \times 2.

Задача 12.1.8

Найдите норму ∥A∥=tr⁡(A∗A)\left\| \mathbf{A}\right\| = \sqrt{\operatorname {tr}(\mathbf{A}^{*}\mathbf{A})} кососимметрично-эрмитовой матрицы

A=(i2+i−2+i3i) \mathbf{A} = \begin{pmatrix} i & 2+i \\ -2+i & 3i \end{pmatrix}

не вычисляя A∗\mathbf{A}^{*}.

?
Задача 12.1.9

Пусть A\mathbf{A} и B\mathbf{B} — диагональные матрицы размера 2×22 \times 2 над R\mathbb {R}. Предположим, что

tr⁡(AAT)=tr⁡(BBT) \operatorname {tr}(\mathbf{A}\mathbf{A}^{T}) = \operatorname {tr}(\mathbf{B}\mathbf{B}^{T})

и

max⁡∥x→∥=1∥Ax→∥=max⁡∥x→∥=1∥Bx→∥. \max _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {x}\right\| = \max _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| \mathbf{B}\overrightarrow {x}\right\| .

Можно ли утверждать, что A=B\mathbf{A} = \mathbf{B}?

?
Задача 12.1.10

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n над C\mathbb {C}. Пусть ∥⋅∥\left\| \cdot \right\| — подчинённая матричная норма, для которой ∥In∥=1\left\| I_{n}\right\| = 1. Предположим, что ∥A∥<1\left\| \mathbf{A}\right\| < 1.

?
(i)

Покажите, что матрица (In−A)(I_{n}-\mathbf{A}) невырождена.

(ii)

Покажите, что ∥(In−A)−1∥≤(1−∥A∥)−1\left\| (I_{n}-\mathbf{A})^{-1}\right\| \leq (1-\left\| \mathbf{A}\right\| )^{-1}.

Задача 12.1.11

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n. Предположим, что ∥A∥<1\left\| \mathbf{A}\right\| < 1. Покажите, что

∥(In−A)−1−In∥≤∥A∥1−∥A∥. \left\| (I_{n}-\mathbf{A})^{-1}-I_{n}\right\| \leq \frac{\left\| \mathbf{A}\right\| }{1-\left\| \mathbf{A}\right\| }.
?
Задача 12.1.12

Пусть A\mathbf{A} — невырожденная матрица n×nn \times n, а B\mathbf{B} — матрица n×nn \times n. Предположим, что ∥A−1B∥<1\left\| \mathbf{A}^{-1}\mathbf{B}\right\| < 1.

?
(i)

Покажите, что A−B\mathbf{A}-\mathbf{B} невырождена.

(ii)

Покажите, что

∥A−1−(A−B)−1∥∥A−1∥≤∥A−1B∥1−∥A−1B∥. \frac{\left\| \mathbf{A}^{-1}-(\mathbf{A}-\mathbf{B})^{-1}\right\| }{\left\| \mathbf{A}^{-1}\right\| } \leq \frac{\left\| \mathbf{A}^{-1}\mathbf{B}\right\| }{1-\left\| \mathbf{A}^{-1}\mathbf{B}\right\| }.
Задача 12.1.13

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — матрицы n×nn \times n над R\mathbb {R} и t∈Rt \in \mathbb {R}. Пусть ∥⋅∥\left\| \cdot \right\| — матричная норма. Покажите, что

∥etAetB−In∥≤exp(∣t∣(∥A∥+∥B∥))−1. \left\| e^{t\mathbf{A}}e^{t\mathbf{B}}-I_{n}\right\| \leq \mathrm{exp}\left(\left|t\right|(\left\| \mathbf{A}\right\| +\left\| \mathbf{B}\right\| )\right)-1.
?
Задача 12.1.14

Пусть A1,A2,…,Ap\mathbf{A}_{1}, \mathbf{A}_{2}, \ldots , \mathbf{A}_{p} — матрицы m×mm \times m над C\mathbb {C}. Тогда имеет место неравенство

∥exp(∑j=1pAj)−(eA1/n⋯eAp/n)n∥≤2n(∑j=1p∥Aj∥)2exp(n+2n∑j=1p∥Aj∥) \left\| \mathrm{exp}\left(\sum _{j=1}^{p}\mathbf{A}_{j}\right)-(e^{\mathbf{A}_{1}/n} \cdots e^{\mathbf{A}_{p}/n})^{n}\right\| \leq \frac{2}{n}\left(\sum _{j=1}^{p}\left\| \mathbf{A}_{j}\right\| \right)^{2}\mathrm{exp}\left(\frac{n+2}{n}\sum _{j=1}^{p}\left\| \mathbf{A}_{j}\right\| \right)

и (формула Троттера)

lim⁡n→∞(eA1/neA2/n⋯eAp/n)n=exp(∑j=1pAj). \lim _{n \rightarrow \infty }(e^{\mathbf{A}_{1}/n}e^{\mathbf{A}_{2}/n} \cdots e^{\mathbf{A}_{p}/n})^{n} = \mathrm{exp}\left(\sum _{j=1}^{p}\mathbf{A}_{j}\right).

Пусть p=2p = 2. Найдите оценку для матриц 2×22 \times 2

A1=(0110),A2=(1002). \mathbf{A}_{1} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}, \quad \mathbf{A}_{2} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 2 \end{pmatrix}.
?
Задача 12.1.15

Пусть U1U_{1}, U2U_{2} — унитарные матрицы n×nn \times n. Пусть v→\overrightarrow {v} — нормированный вектор в Cn\mathbb {C}^{n}. Рассмотрим норму матрицы k×kk \times k MM

∥M∥=max⁡∥v→∥=1∥Mv→∥ \left\| M\right\| = \max _{\left\| \overrightarrow {v}\right\| =1}\left\| M\overrightarrow {v}\right\|

где ∥v→∥\left\| \overrightarrow {v}\right\| обозначает евклидову норму. Покажите, что если ∥U1−U2∥≤ϵ\left\| U_{1}-U_{2}\right\| \leq \epsilon, то ∥U1v→−U2v→∥≤ϵ\left\| U_{1}\overrightarrow {v}-U_{2}\overrightarrow {v}\right\| \leq \epsilon.

?
Задача 12.1.16

Дана матрица 2×22 \times 2 (матрица поворота)

R(α)=(cos⁡(α)−sin⁡(α)sin⁡(α)cos⁡(α)). R(\alpha ) = \begin{pmatrix} \cos (\alpha ) & -\sin (\alpha ) \\ \sin (\alpha ) & \cos (\alpha ) \end{pmatrix}.

Вычислите ∥R(α)∥=sup⁡∥x→∥=1∥R(α)x→∥\left\| R(\alpha )\right\| = \sup_{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| R(\alpha )\overrightarrow {x}\right\|.

?
Задача 12.1.17

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n. Пусть ρ(A)\rho (\mathbf{A}) — спектральный радиус матрицы A\mathbf{A}. Тогда имеем

ρ(A)≤min⁡{max⁡1≤i≤n∑j=1n∣aij∣,max⁡1≤j≤n∑i=1n∣aij∣}. \rho (\mathbf{A}) \leq \min \left\{ \max _{1 \leq i \leq n}\sum _{j=1}^{n}\left|a_{ij}\right|, \max _{1 \leq j \leq n}\sum _{i=1}^{n}\left|a_{ij}\right|\right\} .

Пусть

A=(012345678). \mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 2 \\ 3 & 4 & 5 \\ 6 & 7 & 8 \end{pmatrix}.

Вычислите ρ(A)\rho (\mathbf{A}) и правую часть неравенства.

?
Задача 12.1.18

Пусть t∈Rt \in \mathbb {R}. Рассмотрим симметричную матрицу 3×33 \times 3 над R\mathbb {R}

A(t)=(t101t101t). \mathbf{A}(t) = \begin{pmatrix} t & 1 & 0 \\ 1 & t & 1 \\ 0 & 1 & t \end{pmatrix}.

Найдите условие на tt, при котором ρ(A(t))<1\rho (\mathbf{A}(t)) < 1, где ρ(A(t))\rho (\mathbf{A}(t)) обозначает спектральный радиус A(t)\mathbf{A}(t).

?
Задача 12.1.19
?
(i)

Пусть A\mathbf{A} — положительно полуопределённая матрица n×nn \times n. Покажите, что (In+A)−1(I_{n}+\mathbf{A})^{-1} существует.

(ii)

Пусть B\mathbf{B} — произвольная матрица n×nn \times n. Покажите, что обратная к In+B∗BI_{n}+\mathbf{B}^{*}\mathbf{B} существует.

Задача 12.1.20

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n. Один из подходов к вычислению exp(A)\mathrm{exp}\left(\mathbf{A}\right) состоит в вычислении разложения по собственным значениям A=XBX−1\mathbf{A} = XBX^{-1} и последующем применении формулы eA=XeBX−1e^{\mathbf{A}} = Xe^{B}X^{-1}. Используя разложение Шура, имеем

U∗AU=diag⁡(λ1,…,λn)+N U^{*}\mathbf{A}U = \operatorname {diag}(\lambda _{1}, \ldots , \lambda _{n})+N

где UU унитарна, матрица N=(njk)N = (n_{jk}) строго верхнетреугольная (njk=0,j≥kn_{jk} = 0, j \geq k), а λ(A)={λ1,…,λn}\lambda (\mathbf{A}) = \left\{ \lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n}\right\} — спектр матрицы A\mathbf{A}. Используя аппроксимацию Паде для вычисления eAe^{\mathbf{A}}, имеем

Rpq=(Dpq(A))−1Npq(A) R_{pq} = (D_{pq}(\mathbf{A}))^{-1}N_{pq}(\mathbf{A})

где

Npq(A):=∑j=0p(p+q−j)!p!(p+q)!j!(p−j)!Aj,Dpq(A):=∑j=0q(p+q−j)!q!(p+q)!j!(q−j)!(−A)j. N_{pq}(\mathbf{A}) := \sum _{j=0}^{p}\frac{(p+q-j)!p!}{(p+q)!j!(p-j)!}\mathbf{A}^{j}, \quad D_{pq}(\mathbf{A}) := \sum _{j=0}^{q}\frac{(p+q-j)!q!}{(p+q)!j!(q-j)!}(-\mathbf{A})^{j}.

Рассмотрим ненормальную матрицу

A=(0600006000060000). \mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & 6 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 6 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 6 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

Вычислите ∥R11−eA∥2\left\| R_{11}-e^{\mathbf{A}}\right\|_{2}, где ∥⋅∥2\left\| \cdot \right\|_{2} обозначает 2-норму.

?
Задача 12.1.21

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n с ∥A∥<1\left\| \mathbf{A}\right\| < 1. Тогда ln⁡(In+A)\ln (I_{n}+\mathbf{A}) существует. Покажите, что

∥ln⁡(In+A)∥≤∥A∥1−∥A∥. \left\| \ln (I_{n}+\mathbf{A})\right\| \leq \frac{\left\| \mathbf{A}\right\| }{1-\left\| \mathbf{A}\right\| }.
?
Задача 12.1.22

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — матрицы n×nn \times n над C\mathbb {C}. Покажите, что ∥[A,B]∥≤2∥A∥∥B∥\left\| [\mathbf{A},\mathbf{B}]\right\| \leq 2\left\| \mathbf{A}\right\| \left\| \mathbf{B}\right\|.

?
Задача 12.1.23

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — матрицы размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Тогда

∥[A,B]∥≤∥AB∥+∥BA∥≤2∥A∥∥B∥. \left\| [\mathbf{A},\mathbf{B}]\right\| \leq \left\| \mathbf{A}\mathbf{B}\right\| +\left\| \mathbf{B}\mathbf{A}\right\| \leq 2\left\| \mathbf{A}\right\| \left\| \mathbf{B}\right\| .

Пусть

A=(0110),B=12(111−1). \mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}, \quad \mathbf{B} = \frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix}.

Вычислите ∥[A,B]∥\left\| [\mathbf{A},\mathbf{B}]\right\|, ∥AB∥\left\| \mathbf{A}\mathbf{B}\right\|, ∥BA∥\left\| \mathbf{B}\mathbf{A}\right\|, ∥A∥\left\| \mathbf{A}\right\|, ∥B∥\left\| \mathbf{B}\right\| и таким образом проверьте неравенство для этих матриц. Норма задаётся формулой ∥C∥=tr⁡(CC∗)\left\| \mathbf{C}\right\| = \sqrt{\operatorname {tr}(\mathbf{C}\mathbf{C}^{*})}.

?
Задача 12.1.24

Обозначим через ∥⋅∥HS\left\| \cdot \right\|_{HS} норму Гильберта-Шмидта, а через ∥⋅∥O\left\| \cdot \right\|_{O} — операторную норму, т.е.

∥A∥HS:=tr⁡(AA∗),∥A∥O:=sup⁡∥x→∥=1∥Ax→∥=sup⁡λ∈C,∥x→∥=1(A∗A)x→=λx→λ \left\| \mathbf{A}\right\| _{HS} := \sqrt{\operatorname {tr}(\mathbf{A}\mathbf{A}^{*})}, \quad \left\| \mathbf{A}\right\| _{O} := \sup _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {x}\right\| = \sup _{\substack {\lambda \in \mathbb {C}, \left\| \overrightarrow {x}\right\| =1 \\ (\mathbf{A}^{*}\mathbf{A})\overrightarrow {x}=\lambda \overrightarrow {x}}}\sqrt{\lambda }

где A\mathbf{A} — матрица размера m×nm \times n над C\mathbb {C}, x→∈Cn\overrightarrow {x} \in \mathbb {C}^{n}, а ∥x→∥\left\| \overrightarrow {x}\right\| — евклидова норма.

?
(i)

Пусть

M=12(101101). M = \frac{1}{2}\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}.

Вычислите ∥M∥HS\left\| M\right\|_{HS} и ∥M∥O\left\| M\right\|_{O}.

(ii)

Пусть A\mathbf{A} — матрица размера m×nm \times n над C\mathbb {C}. Найдите условия на A\mathbf{A}, при которых ∥A∥HS=∥A∥O\left\| \mathbf{A}\right\|_{HS} = \left\| \mathbf{A}\right\|_{O}.

Задача 12.1.25

Пусть A\mathbf{A} — матрица размера n×nn \times n. Логарифмическая норма определяется как

μ[A]:=lim⁡h→0+∥In+hA∥−1h. \mu [\mathbf{A}] := \lim _{h \rightarrow 0^{+}}\frac{\left\| I_{n}+h\mathbf{A}\right\| -1}{h}.

Пусть ∥A∥:=sup⁡x→=1∣Ax→∣\left\| \mathbf{A}\right\| := \sup_{\overrightarrow {x}=1}\left|\mathbf{A}\overrightarrow {x}\right|. Пусть A\mathbf{A} — единичная матрица InI_{n} размера n×nn \times n. Найдите μ[In]\mu [I_{n}].

?
Задача 12.1.26

Рассмотрим гильбертово пространство Rn\mathbb {R}^{n} и x→,y→∈Rn\overrightarrow {x}, \overrightarrow {y} \in \mathbb {R}^{n}. Скалярное произведение ⟨x→,y→⟩\left\langle \overrightarrow {x}, \overrightarrow {y} \right\rangle задаётся формулой

⟨x→,y→⟩:=x→Ty→=∑j=1nxjyj. \left\langle \overrightarrow {x}, \overrightarrow {y} \right\rangle := \overrightarrow {x}^{T}\overrightarrow {y} = \sum _{j=1}^{n}x_{j}y_{j}.

Таким образом норма задаётся формулой ∥x→∥=⟨x→,x→⟩\left\| \overrightarrow {x}\right\| = \sqrt{ \left\langle \overrightarrow {x}, \overrightarrow {x} \right\rangle }. Покажите, что ∣x→Ty→∣≤∥x→∥⋅∥y→∥\left|\overrightarrow {x}^{T}\overrightarrow {y}\right| \leq \left\| \overrightarrow {x}\right\| \cdot \left\| \overrightarrow {y}\right\|.

?
Задача 12.1.27

Пусть A\mathbf{A} — эрмитова матрица размера n×nn \times n. Пусть u→,v→∈Cn\overrightarrow {u}, \overrightarrow {v} \in \mathbb {C}^{n} и λ∈C\lambda \in \mathbb {C}. Рассмотрим уравнение

Au→−λu→=v→. \mathbf{A}\overrightarrow {u}-\lambda \overrightarrow {u} = \overrightarrow {v}.
?
(i)

Покажите, что при нереальном λ\lambda (т.е. имеющем мнимую часть) вектор v→\overrightarrow {v} не может обращаться в нуль, если только не обращается в нуль u→\overrightarrow {u}.

(ii)

Покажите, что при нереальном λ\lambda имеем

∥(A−λIn)−1v→∥≤1∣Im(λ)∣∥v→∥. \left\| (\mathbf{A}-\lambda I_{n})^{-1}\overrightarrow {v}\right\| \leq \frac{1}{\left|\mathrm{Im}\left(\lambda \right)\right|}\left\| \overrightarrow {v}\right\| .
Задача 12.1.28

Пусть MM — матрица размера m×nm \times n над C\mathbb {C}. Норма Фробениуса матрицы MM задаётся формулой

∥M∥F:=tr⁡(M∗M)=tr⁡(MM∗). \left\| M\right\| _{F} := \sqrt{\operatorname {tr}(M^{*}M)} = \sqrt{\operatorname {tr}(MM^{*})}.

Пусть UmU_{m} — унитарная матрица размера m×mm \times m, а UnU_{n} — унитарная матрица размера n×nn \times n. Покажите, что

∥UmM∥F=∥MUn∥F=∥M∥. \left\| U_{m}M\right\| _{F} = \left\| MU_{n}\right\| _{F} = \left\| M\right\| .

Покажите, что ∥M∥F\left\| M\right\|_{F} есть квадратный корень из суммы квадратов сингулярных чисел MM.

?
Задача 12.1.29

Пусть MM — матрица размера m×nm \times n над C\mathbb {C}. Найдите матрицу A\mathbf{A} ранга 11 размера m×nm \times n над C\mathbb {C}, которая минимизирует

∥M−A∥F. \left\| M-\mathbf{A}\right\| _{F}.

Примените метод к матрице 3×23 \times 2

M=(011001). M = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}.
?
Задача 12.1.30

Пусть A\mathbf{A} — матрица размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Спектральным радиусом матрицы A\mathbf{A} называется неотрицательное число ρ(A)\rho (\mathbf{A}), определяемое как

ρ(A):=max⁡{∣λj(A)∣:1≤j≤n} \rho (\mathbf{A}) := \max \left\{ \left|\lambda _{j}(\mathbf{A})\right| : 1 \leq j \leq n\right\}

где λj(A)\lambda_{j}(\mathbf{A}) (j=1,…,nj = 1, \ldots , n) — собственные значения A\mathbf{A}. Определим норму A\mathbf{A} как

∥A∥:=sup⁡∥x→∥=1∥Ax→∥ \left\| \mathbf{A}\right\| := \sup _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {x}\right\|

где ∥Ax→∥\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {x}\right\| обозначает евклидову норму. Верно ли, что ρ(A)≤∥A∥\rho (\mathbf{A}) \leq \left\| \mathbf{A}\right\|? Докажите или опровергните.

?
Задача 12.1.31

Пусть A\mathbf{A} — матрица размера n×nn \times n над C\mathbb {C}, а ImI_{m} — единичная матрица размера m×mm \times m. Рассмотрим норму матрицы MM размера k×kk \times k

∥M∥=max⁡∥x→∥=1∥Mx→∥ \left\| M\right\| = \max _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| M\overrightarrow {x}\right\|

где ∥x→∥\left\| \overrightarrow {x}\right\| обозначает евклидову норму. Покажите, что ∥A⊗Im∥=∥A∥\left\| \mathbf{A} \otimes I_{m}\right\| = \left\| \mathbf{A}\right\|.

?
Задача 12.1.32

Найдите матрицы 2×22 \times 2 A\mathbf{A} и B\mathbf{B} над C\mathbb {C}, которые минимизируют

∥(0000011001100000)−A⊗B∥F \left\| \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}-\mathbf{A} \otimes \mathbf{B}\right\| _{F}

и найдите минимум.

?
Задача 12.1.33

Рассмотрим матрицу 4×44 \times 4 (гамильтониан)

H^=ℏω2(σ1⊗σ1−σ2⊗σ2) \hat{H} = \frac{\hbar \omega }{2}(\sigma _{1} \otimes \sigma _{1}-\sigma _{2} \otimes \sigma _{2})

где ω\omega — частота, а ℏ\hbar — постоянная Планка, делённая на 2π2\pi. Найдите норму H^\hat{H}, то есть

∥H^∥:=max⁡∥x→∥=1∥H^x→∥,x→∈C4 \left\| \hat{H}\right\| := \max _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| \hat{H}\overrightarrow {x}\right\| , \quad \overrightarrow {x} \in \mathbb {C}^{4}

применяя два различных метода. В первом методе примените метод множителей Лагранжа, где ограничение есть ∥x→∥=1\left\| \overrightarrow {x}\right\| = 1. Во втором методе вычислим H^∗H^\hat{H}^{*}\hat{H} и найдём квадратный корень из наибольшего собственного значения. Это и есть ∥H^∥\left\| \hat{H}\right\|. Заметим, что H^∗H^\hat{H}^{*}\hat{H} положительно полуопределена.

?
Задача 12.1.34

Пусть A\mathbf{A} — обратимая матрица n×nn \times n над R\mathbb {R}. Рассмотрим линейную систему Ax→=b→\mathbf{A}\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b}. Число обусловленности матрицы A\mathbf{A} определяется как

Cond⁡(A):=∥A∥⋅∥A−1∥. \operatorname {Cond}(\mathbf{A}) := \left\| \mathbf{A}\right\| \cdot \left\| \mathbf{A}^{-1}\right\| .

Найдите число обусловленности для матрицы

A=(10.99990.99991) \mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & 0.9999 \\ 0.9999 & 1 \end{pmatrix}

для бесконечной нормы, 1-нормы и 2-нормы.

?
Задача 12.1.35

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — невырожденные матрицы n×nn \times n. Покажите, что

Cond⁡(A⊗B)=Cond⁡(A)Cond⁡(B) \operatorname {Cond}(\mathbf{A} \otimes \mathbf{B}) = \operatorname {Cond}(\mathbf{A})\operatorname {Cond}(\mathbf{B})

для всех матричных норм, где Cond⁡\operatorname {Cond} обозначает число обусловленности.

?
§
Задача 12.2.1

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — матрицы n×nn \times n над C\mathbb {C}. Дано расстояние ∥A−B∥\left\| \mathbf{A}-\mathbf{B}\right\|. Найдите расстояния ∥A⊗In−B⊗In∥\left\| \mathbf{A} \otimes I_{n}-\mathbf{B} \otimes I_{n}\right\| и ∥A⊗In−In⊗B∥\left\| \mathbf{A} \otimes I_{n}-I_{n} \otimes \mathbf{B}\right\|.

?
Задача 12.2.2

Пусть A\mathbf{A} — положительно полуопределённая матрица n×nn \times n. Покажите, что

∣x→∗Ay→∣≤x→∗Ax→y→∗Ay→ \left|\overrightarrow {x}^{*}\mathbf{A}\overrightarrow {y}\right| \leq \sqrt{\overrightarrow {x}^{*}\mathbf{A}\overrightarrow {x}}\sqrt{\overrightarrow {y}^{*}\mathbf{A}\overrightarrow {y}}

для всех x→,y→∈C\overrightarrow {x}, \overrightarrow {y} \in \mathbb {C}.

?
Задача 12.2.3
?
(i)

Пусть A\mathbf{A} и C\mathbf{C} — обратимые матрицы n×nn \times n над R\mathbb {R}. Пусть B\mathbf{B} — матрица n×nn \times n над R\mathbb {R}. Предположим, что ∥A∥≤∥B∥≤∥C∥\left\| \mathbf{A}\right\| \leq \left\| \mathbf{B}\right\| \leq \left\| \mathbf{C}\right\|. Обратима ли B\mathbf{B}?

(ii)

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B}, C\mathbf{C} — обратимые матрицы n×nn \times n над R\mathbb {R} с ∥A∥≤∥B∥≤∥C∥\left\| \mathbf{A}\right\| \leq \left\| \mathbf{B}\right\| \leq \left\| \mathbf{C}\right\|. Верно ли, что

∥A−1∥≥∥B−1∥≥∥C−1∥  ? \left\| \mathbf{A}^{-1}\right\| \geq \left\| \mathbf{B}^{-1}\right\| \geq \left\| \mathbf{C}^{-1}\right\| \; ?
Задача 12.2.4

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n над R\mathbb {R}. Предположим, что ∥A∥<1\left\| \mathbf{A}\right\| < 1, где

∥A∥:=sup⁡∥x→∥=1∥Ax→∥. \left\| \mathbf{A}\right\| := \sup _{\left\| \overrightarrow {x}\right\| =1}\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {x}\right\| .

Покажите, что матрица B=In+A\mathbf{B} = I_{n}+\mathbf{A} обратима, то есть B∈GL(n,R)\mathbf{B} \in GL(n,\mathbb {R}). Чтобы показать, что разложение

In−A+A2−A3+⋯ I_{n}-\mathbf{A}+\mathbf{A}^{2}-\mathbf{A}^{3}+\cdots

сходится, примените

∥Am−Am+1+Am+2−⋯±Am+k−1∥≤∥Am∥⋅∥1+A+⋯+Ak−1∥=∥A∥m1−∥A∥k1−∥A∥. \begin{aligned} \left\| \mathbf{A}^{m}-\mathbf{A}^{m+1}+\mathbf{A}^{m+2}-\cdots \pm \mathbf{A}^{m+k-1}\right\| & \leq \left\| \mathbf{A}^{m}\right\| \cdot \left\| 1+\mathbf{A}+\cdots +\mathbf{A}^{k-1}\right\| \\ & = \left\| \mathbf{A}\right\| ^{m}\frac{1-\left\| \mathbf{A}\right\| ^{k}}{1-\left\| \mathbf{A}\right\| }. \end{aligned}

Затем вычислите (In+A)(In−A+A2−A3+⋯ )(I_{n}+\mathbf{A})(I_{n}-\mathbf{A}+\mathbf{A}^{2}-\mathbf{A}^{3}+\cdots ).

?
Задача 12.2.5

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — матрицы 2×22 \times 2 над R\mathbb {R}. Найдите A\mathbf{A}, B\mathbf{B} такие, что

min⁡∥[A,B]−I2∥. \min \left\| [\mathbf{A},\mathbf{B}]-I_{2}\right\| .

В качестве нормы ∥⋅∥\left\| \cdot \right\| рассмотрите норму Фробениуса и max-норму.

?
Задача 12.2.6

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n над C\mathbb {C}. Предположим, что ∥A∥<1\left\| \mathbf{A}\right\| < 1. Тогда In+AI_{n}+\mathbf{A} обратима. Можем ли мы заключить, что In⊗In+A⊗AI_{n} \otimes I_{n}+\mathbf{A} \otimes \mathbf{A} обратима?

?
Задача 12.2.7

Пусть A\mathbf{A} — положительно полуопределённая (и, следовательно, эрмитова) матрица n×nn \times n. Верно ли, что ∥A1/2∥=∥A∥1/2\left\| \mathbf{A}^{1/2}\right\| = \left\| \mathbf{A}\right\|^{1/2}?

?
Задача 12.2.8

Пусть A\mathbf{A} — заданная симметричная матрица 4×44 \times 4 над R\mathbb {R}. Найдите симметричные матрицы 2×22 \times 2 B\mathbf{B}, C\mathbf{C} над R\mathbb {R} такие, что

f(B,C)=∥A−B⊗C∥ f(\mathbf{B},\mathbf{C}) = \left\| \mathbf{A}-\mathbf{B} \otimes \mathbf{C}\right\|

минимальна. Норма ∥⋅∥\left\| \cdot \right\| — это норма Гильберта-Шмидта над R\mathbb {R}, задаваемая формулой

∥X−Y∥2=tr⁡((X−Y)(X−Y)T) \left\| X-Y\right\| ^{2} = \operatorname {tr}((X-Y)(X-Y)^{T})

где X,YX, Y — матрицы n×nn \times n над R\mathbb {R}. Такая задача называется задачей о ближайшем произведении Кронекера. Заметим, что поскольку AT=A\mathbf{A}^{T} = \mathbf{A}, BT=B\mathbf{B}^{T} = \mathbf{B}, CT=C\mathbf{C}^{T} = \mathbf{C}, tr⁡(B2⊗C2)=tr⁡(B2)tr⁡(C2)\operatorname {tr}(\mathbf{B}^{2} \otimes \mathbf{C}^{2}) = \operatorname {tr}(\mathbf{B}^{2})\operatorname {tr}(\mathbf{C}^{2}) и tr⁡(A(B⊗C))=tr⁡((B⊗C)A)\operatorname {tr}(\mathbf{A}(\mathbf{B} \otimes \mathbf{C})) = \operatorname {tr}((\mathbf{B} \otimes \mathbf{C})\mathbf{A}), мы имеем

∥A−B⊗C∥2=tr⁡((A−B⊗C)(A−B⊗C))=tr⁡(A2)−tr⁡(A(B⊗C))−tr⁡((B⊗C)A)+tr⁡(B2)tr⁡(C2)=tr⁡(A2)−2tr⁡(A(B⊗C))+tr⁡(B2)tr⁡(C2). \begin{aligned} \left\| \mathbf{A}-\mathbf{B} \otimes \mathbf{C}\right\| ^{2} & = \operatorname {tr}((\mathbf{A}-\mathbf{B} \otimes \mathbf{C})(\mathbf{A}-\mathbf{B} \otimes \mathbf{C})) \\ & = \operatorname {tr}(\mathbf{A}^{2})-\operatorname {tr}(\mathbf{A}(\mathbf{B} \otimes \mathbf{C}))-\operatorname {tr}((\mathbf{B} \otimes \mathbf{C})\mathbf{A})+\operatorname {tr}(\mathbf{B}^{2})\operatorname {tr}(\mathbf{C}^{2}) \\ & = \operatorname {tr}(\mathbf{A}^{2})-2\operatorname {tr}(\mathbf{A}(\mathbf{B} \otimes \mathbf{C}))+\operatorname {tr}(\mathbf{B}^{2})\operatorname {tr}(\mathbf{C}^{2}). \end{aligned}

Поскольку

B⊗C=(b11b12b12b22)⊗(c11c12c12c22)=(b11c11b11c12b12c11b12c12b11c12b11c22b12c12b12c22b12c11b12c12b22c11b22c12b12c12b12c22b22c12b22c22) \mathbf{B} \otimes \mathbf{C} = \begin{pmatrix} b_{11} & b_{12} \\ b_{12} & b_{22} \end{pmatrix} \otimes \begin{pmatrix} c_{11} & c_{12} \\ c_{12} & c_{22} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} b_{11}c_{11} & b_{11}c_{12} & b_{12}c_{11} & b_{12}c_{12} \\ b_{11}c_{12} & b_{11}c_{22} & b_{12}c_{12} & b_{12}c_{22} \\ b_{12}c_{11} & b_{12}c_{12} & b_{22}c_{11} & b_{22}c_{12} \\ b_{12}c_{12} & b_{12}c_{22} & b_{22}c_{12} & b_{22}c_{22} \end{pmatrix}

мы имеем

tr⁡(A(B⊗C))=a11b11c11+a22b11c22+a33b22c11+a44b22c22+2(a12b11c12+a13b12c11+a14b12c12+a23b12c12+a24b12c22+a34b22c12). \begin{aligned} \operatorname {tr}(\mathbf{A}(\mathbf{B} \otimes \mathbf{C})) & = a_{11}b_{11}c_{11}+a_{22}b_{11}c_{22}+a_{33}b_{22}c_{11}+a_{44}b_{22}c_{22} \\ & \quad +2(a_{12}b_{11}c_{12}+a_{13}b_{12}c_{11}+a_{14}b_{12}c_{12} \\ & \quad +a_{23}b_{12}c_{12}+a_{24}b_{12}c_{22}+a_{34}b_{22}c_{12}). \end{aligned}

Мы также имеем tr⁡(B2)=b112+2b122+b222\operatorname {tr}(\mathbf{B}^{2}) = b_{11}^{2}+2b_{12}^{2}+b_{22}^{2}, tr⁡(C2)=c112+2c122+c222\operatorname {tr}(\mathbf{C}^{2}) = c_{11}^{2}+2c_{12}^{2}+c_{22}^{2}.

?
Задача 12.2.9

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n над C\mathbb {C}. Верно ли, что ∥In+A∥≤1+∥A∥\left\| I_{n}+\mathbf{A}\right\| \leq 1+\left\| \mathbf{A}\right\|?

?
Задача 12.2.10
?
(i)

Пусть A\mathbf{A}, B\mathbf{B} — положительно определённые матрицы n×nn \times n. Покажите, что ∥A+B∥F≥∥A∥F\left\| \mathbf{A}+\mathbf{B}\right\|_{F} \geq \left\| \mathbf{A}\right\|_{F}, где ∥⋅∥F\left\| \cdot \right\|_{F} обозначает норму Фробениуса.

(ii)

Пусть A\mathbf{A} — матрица n×nn \times n над C\mathbb {C} и v→,u→∈Cn\overrightarrow {v}, \overrightarrow {u} \in \mathbb {C}^{n}. Верно ли, что ∥Av→−Au→∥≤∥A∥⋅∥v→−u→∥\left\| \mathbf{A}\overrightarrow {v}-\mathbf{A}\overrightarrow {u}\right\| \leq \left\| \mathbf{A}\right\| \cdot \left\| \overrightarrow {v}-\overrightarrow {u}\right\|?

Задача 12.2.11

Пусть {v→1,…,v→m}\left\{ \overrightarrow {v}_{1}, \ldots , \overrightarrow {v}_{m}\right\} — линейно независимое множество векторов в евклидовом пространстве Rn\mathbb {R}^{n} с m≤nm \leq n.

?
(i)

Покажите, что существует число c>0c > 0 такое, что для любого выбора действительных чисел c1,…,cmc_{1}, \ldots , c_{m} выполняется

∥c1v→1+⋯+cmv→m∥≥c(∣c1∣+⋯+∣cm∣). \left\| c_{1}\overrightarrow {v}_{1}+\cdots +c_{m}\overrightarrow {v}_{m}\right\| \geq c(\left|c_{1}\right|+\cdots +\left|c_{m}\right|).
(ii)

Рассмотрим R2\mathbb {R}^{2} и линейно независимые векторы

v→1=(10),v→2=(11). \overrightarrow {v}_{1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}, \quad \overrightarrow {v}_{2} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}.

Покажите, что

∥c1v→1+c2v→2∥=(c1+c2)2+c22≥c(∣c1∣+∣c2∣) \left\| c_{1}\overrightarrow {v}_{1}+c_{2}\overrightarrow {v}_{2}\right\| = \sqrt{(c_{1}+c_{2})^{2}+c_{2}^{2}} \geq c(\left|c_{1}\right|+\left|c_{2}\right|)

и c=1/2c = 1/2 даст ответ.