Глава 13

Оператор vec

[27/74%]
Показать
LaTeX
§
Задача 13.1.1

Рассмотрим матрицу 2×32 \times 3

A=(a11a12a13a21a22a23). A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \end{pmatrix}.

Пусть B=ATB = A^{T}. Тогда BB — матрица 3×23 \times 2. Найдите матрицу перестановки PP размера 6×66 \times 6 такую, что

vec⁡(B)=Pvec⁡(A). \operatorname {vec}(B) = P\operatorname {vec}(A).
?
Задача 13.1.2

Пусть AA — матрица m×nm \times n над C\mathbb {C}, а BB — матрица s×ts \times t над C\mathbb {C}. Найдите матрицу перестановки PP такую, что

vec⁡(A⊗B)=P(vec⁡(A)⊗vec⁡(B)). \operatorname {vec}(A \otimes B) = P(\operatorname {vec}(A) \otimes \operatorname {vec}(B)).
?
Задача 13.1.3
?
(i)

Пусть AA, BB — две матрицы n×nn \times n. Верно ли, что

vec⁡(A⊗B)=(vec⁡(A))⊗(vec⁡(B)) ? \operatorname {vec}(A \otimes B) = (\operatorname {vec}(A)) \otimes (\operatorname {vec}(B)) \, ?
(ii)

Пусть AA — произвольная матрица 2×22 \times 2. Найдите условие на AA такое, что

vec⁡(A)⊗vec⁡(A)=vec⁡(A⊗A). \operatorname {vec}(A) \otimes \operatorname {vec}(A) = \operatorname {vec}(A \otimes A).

Что можно заключить о ранге AA?

Задача 13.1.4

Пусть v→\overrightarrow {v} — вектор-столбец в Rn\mathbb {R}^{n}. Покажите, что vec⁡(v→v→T)=v→⊗v→\operatorname {vec}(\overrightarrow {v}\overrightarrow {v}^{T}) = \overrightarrow {v} \otimes \overrightarrow {v}.

?
Задача 13.1.5

Пусть AA — матрица m×nm \times n над C\mathbb {C}. Используя

vec⁡m×n(A):=∑j=1ne→j,n⊗(Ae→j,n)=(In⊗A)∑j=1ne→j,n⊗e→j,n \operatorname {vec}_{m \times n}(A) := \sum _{j=1}^{n} \overrightarrow {e}_{j,n} \otimes (A\overrightarrow {e}_{j,n}) = (I_{n} \otimes A)\sum _{j=1}^{n} \overrightarrow {e}_{j,n} \otimes \overrightarrow {e}_{j,n}

и

vec⁡m×n−1(x→)=∑i=1m∑j=1n((e→j,n⊗e→i,m)∗x→)e→i,m⊗e→j,n∗. \operatorname {vec}_{m \times n}^{-1}(\overrightarrow {x}) = \sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n} \left( (\overrightarrow {e}_{j,n} \otimes \overrightarrow {e}_{i,m})^{*}\overrightarrow {x} \right) \overrightarrow {e}_{i,m} \otimes \overrightarrow {e}_{j,n}^{*}.

Покажите, что vec⁡m×n−1(vec⁡m×n(A))=A\operatorname {vec}_{m \times n}^{-1}(\operatorname {vec}_{m \times n}(A)) = A.

?
Задача 13.1.6
?
(i)

Пусть AX+XB=CAX+XB = C, где CC — матрица m×nm \times n над R\mathbb {R}. Каковы размерности AA, BB и XX?

(ii)

Решите уравнение

(0110)X+X(111111111)=(10−1010) \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} X + X \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}

относительно действительной матрицы XX размера 2×32 \times 3.

Задача 13.1.7

Пусть AA — матрица m×nm \times n над C\mathbb {C}, а BB — матрица s×ts \times t над C\mathbb {C}. Для оператора перестановки RR, определённого как

R(A⊗B):=vec⁡(A)(vec⁡(B))T R(A \otimes B) := \operatorname {vec}(A)(\operatorname {vec}(B))^{T}

и линейного продолжения. Найдите

R((0110)⊗(123)). R\left( \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \otimes \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 3 \end{pmatrix} \right).
?
Задача 13.1.8
?
(i)

Пусть KK — заданная ненормальная матрица размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Мы хотим найти все унитарные матрицы n×nn \times n, такие что UKU∗=K∗UKU^{*} = K^{*}. Теперь мы можем записать KU∗=U∗K∗KU^{*} = U^{*}K^{*} и, следовательно,

KU∗−U∗K∗=0n KU^{*} - U^{*}K^{*} = 0_{n}

где 0n0_{n} — нулевая матрица размера n×nn \times n. Это матричное уравнение (частный случай уравнения Сильвестра), и, используя vec-оператор и произведение Кронекера, мы можем преобразовать матричное уравнение в векторное. Запишите это линейное уравнение.

(ii)

Примените его к случаю n=2n=2 при

K=(−ii0i). K = \begin{pmatrix} -i & i \\ 0 & i \end{pmatrix}.
Задача 13.1.9

Рассмотрим уравнение Ляпунова FX+XFT=CFX+XF^{T} = C и

F=(0110),C=(0110). F = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}, \qquad C = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}.

Найдите XX.

?
Задача 13.1.10

Рассмотрим матрицы

A=(010231−1−20),B=(10−21),C=(12011−2). A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 2 & 3 & 1 \\ -1 & -2 & 0 \end{pmatrix}, \qquad B = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ -2 & 1 \end{pmatrix}, \qquad C = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 1 \\ 1 & -2 \end{pmatrix}.

Найдите решение уравнения AX+XB=CAX+XB = C, где XX — матрица размера 3×23 \times 2

X=(x11x12x21x22x31x32). X = \begin{pmatrix} x_{11} & x_{12} \\ x_{21} & x_{22} \\ x_{31} & x_{32} \end{pmatrix}.
?
Примечание.
?

Используя vec-операцию, мы можем записать уравнение как линейное уравнение

(I2⊗A+BT⊗I3)vec⁡(X)=vec⁡(C). (I_{2} \otimes A + B^{T} \otimes I_{3})\operatorname {vec}(X) = \operatorname {vec}(C).
Задача 13.1.11

Пусть AA, BB, XX — матрицы размера n×nn \times n, где матрицы AA, BB заданы. Предположим, что AX=BAX = B. Найдите XX, используя vec-оператор и произведение Кронекера. Затем рассмотрите случай, когда AA обратима.

?
Задача 13.1.12

Пусть AA, BB, CC, XX — матрицы размера n×nn \times n, где матрицы AA, BB, CC заданы. Предположим, что AXB=CAXB = C. Найдите XX, используя vec-оператор и произведение Кронекера. Затем рассмотрите случай, когда AA и BB обратимы.

?
Задача 13.1.13

Пусть AA, BB, CC, XX, YY — матрицы размера n×nn \times n, где матрицы AA, BB, CC заданы. Предположим, что AX+YB=CAX+YB = C. Примените vec-оператор к этому уравнению, а затем выразите левую часть с помощью произведения Кронекера.

?
Задача 13.1.14

Пусть UU — унитарная матрица размера n×nn \times n. Покажите, что вектор-столбец vec⁡(U)\operatorname {vec}(U) нельзя представить в виде произведения Кронекера двух векторов из Cn\mathbb {C}^{n}.

?
Задача 13.1.15

Пусть AA — произвольная матрица размера n×nn \times n. Пусть UU — унитарная матрица размера n×nn \times n, U−1=U∗U^{-1} = U^{*}. Можем ли мы заключить, что

vec⁡(U∗AU)=vec⁡(A) ?(1) \operatorname {vec}(U^{*}AU) = \operatorname {vec}(A) \, ? \tag {1}
?
Задача 13.1.16

Рассмотрим норму Фробениуса. Пусть MM — матрица размера ms×ntms \times nt над C\mathbb {C}. Найдите матрицы AA размера m×nm \times n над C\mathbb {C} и матрицы BB размера s×ts \times t над C\mathbb {C}, минимизирующие

∥M−A⊗B∥F=∥R(M)−vec⁡(A)(vec⁡(B))T∥F. \left\| M-A \otimes B\right\| _{F} = \left\| R(M)-\operatorname {vec}(A)(\operatorname {vec}(B))^{T}\right\| _{F}.

Примените метод при m=2,n=1,s=2,t=2m=2, n=1, s=2, t=2 к матрице 4×24 \times 2

M=(01100110). M = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \\ 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}.
?
Задача 13.1.17

Пусть PP — матрица перестановки размера n×nn \times n, а HH — эрмитова матрица размера n×nn \times n.

?
(i)

Дана эрмитова матрица HH; требуется найти матрицы перестановки PP такие, что HP=PHHP = PH. Это уравнение можно записать в виде HP−PH=0nHP-PH = 0_{n}. Это частный случай уравнения Сильвестра. Применяя vec-операцию и произведение Кронекера, можно записать уравнение в виде

(In⊗H−HT⊗In)vec⁡(P)=0→. (I_{n} \otimes H - H^{T} \otimes I_{n})\operatorname {vec}(P) = \overrightarrow {0}.

Рассмотрим H=σ1H = \sigma_{1}. Найдите все PP.

(ii)

Дана матрица перестановки PP; требуется найти эрмитовы матрицы HH такие, что PH−HP=0nPH-HP = 0_{n}. Это частный случай уравнения Сильвестра. Применяя vec-операцию и произведение Кронекера, можно записать уравнение в виде

(In⊗P−PT⊗In)vec⁡(H)=0→. (I_{n} \otimes P - P^{T} \otimes I_{n})\operatorname {vec}(H) = \overrightarrow {0}.

Рассмотрим P=σ1P = \sigma_{1}. Найдите все HH.

Задача 13.1.18

Рассмотрим матрицы Паули σ1\sigma_{1}, σ3\sigma_{3}. Унитарные и эрмитовы нормальные матрицы σ1\sigma_{1} и σ3\sigma_{3} имеют одинаковые собственные значения, а именно +1+1 и −1-1. Найдите все обратимые матрицы XX размера 2×22 \times 2 такие, что

X−1σ1X=σ3. X^{-1}\sigma _{1}X = \sigma _{3}.

Действуйте следующим образом: умножьте уравнение на XX и после преобразований получим

σ1X−Xσ3=02. \sigma _{1}X - X\sigma _{3} = 0_{2}.

Это частный случай уравнения Сильвестра. Его можно записать в виде

(I2⊗σ1−σ3T⊗I2)vec⁡(X)=(0000),vec⁡(X):=(x11x21x12x22). (I_{2} \otimes \sigma _{1} - \sigma _{3}^{T} \otimes I_{2})\operatorname {vec}(X) = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}, \qquad \operatorname {vec}(X) := \begin{pmatrix} x_{11} \\ x_{21} \\ x_{12} \\ x_{22} \end{pmatrix}.

Решите эту линейную систему, чтобы найти матрицу XX, но при этом ещё нужно учесть, что матрица XX обратима.

?
Задача 13.1.19

Пусть A∈Cnm≡⨂mCn\mathbf{A} \in \mathbb {C}^{n^{m}} \equiv \bigotimes^{m}\mathbb {C}^{n} и x→∈Cn\overrightarrow {x} \in \mathbb {C}^{n}. Определим произведение

Ax→m−1:=[In⊗x→⊗⋯⊗x→⏟(m−1) раз]TA. \mathbf{A}\overrightarrow {x}^{m-1} := \left[ I_{n} \otimes \underbrace{\overrightarrow {x} \otimes \cdots \otimes \overrightarrow {x}}_{(m-1) \text{ раз}} \right]^{T}\mathbf{A}.

Пусть AA — матрица размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Найдите vec⁡(AT)x→1\operatorname {vec}(A^{T})\overrightarrow {x}^{1}. Какова связь между этим произведением и матричным произведением Ax→A\overrightarrow {x}?

?
Задача 13.1.20

Пусть A∈Cnm≡⨂mCn\mathbf{A} \in \mathbb {C}^{n^{m}} \equiv \bigotimes^{m}\mathbb {C}^{n}. Если λ∈C\lambda \in \mathbb {C} и x→∈Cn\overrightarrow {x} \in \mathbb {C}^{n}, x→≠0→\overrightarrow {x} \neq \overrightarrow {0}, удовлетворяют Ax→m−1=λx→\mathbf{A}\overrightarrow {x}^{m-1} = \lambda \overrightarrow {x}, то говорят, что (λ,x→)(\lambda , \overrightarrow {x}) — собственная пара тензора A\mathbf{A}, где λ\lambda — собственное значение A\mathbf{A}, а x→\overrightarrow {x} — соответствующий собственный вектор. Две собственные пары (λ,x→)(\lambda , \overrightarrow {x}) и (λ′,x→′)(\lambda ', \overrightarrow {x}') эквивалентны, если tm−2λ=λ′t^{m-2}\lambda = \lambda ' и tx→=x→′t\overrightarrow {x} = \overrightarrow {x}' для некоторого ненулевого комплексного числа tt.

?
(i)

Найдите собственные пары для тензора A=(0110)T\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 & 0 \end{pmatrix}^{T} и n=2n=2.

(ii)

Найдите собственные пары для тензора A=(11111111)T\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix}^{T} и n=2n=2.

§
Задача 13.2.1

Пусть AA, BB — матрицы размера n×nn \times n над C\mathbb {C}.

?
(i)

Рассмотрим отображения

f1(A,B)=A⊗Bf2(A,B)=vec⁡(A)(vec⁡(B))Tf3(A,B)=vec⁡(A)(vec⁡(BT))Tf4(A,B)=vec⁡(B)(vec⁡(AT))T. \begin{align} f_{1}(A,B) & = A \otimes B \\ f_{2}(A,B) & = \operatorname {vec}(A)(\operatorname {vec}(B))^{T} \\ f_{3}(A,B) & = \operatorname {vec}(A)(\operatorname {vec}(B^{T}))^{T} \\ f_{4}(A,B) & = \operatorname {vec}(B)(\operatorname {vec}(A^{T}))^{T}. \end{align}

Верно ли, что

tr⁡(f1(A,B))=tr⁡(f2(A,B)),tr⁡(f2(A,B))=tr⁡(f3(A,B)),tr⁡(f3(A,B))=tr⁡(f4(A,B)) ? \begin{align} \operatorname {tr}(f_{1}(A,B)) & = \operatorname {tr}(f_{2}(A,B)), \\ \operatorname {tr}(f_{2}(A,B)) & = \operatorname {tr}(f_{3}(A,B)), \\ \operatorname {tr}(f_{3}(A,B)) & = \operatorname {tr}(f_{4}(A,B)) \, ? \end{align}
(ii)

Покажите, что

tr⁡(vec⁡(B)(vec⁡(A))T)≡tr⁡(ATB). \operatorname {tr}(\operatorname {vec}(B)(\operatorname {vec}(A))^{T}) \equiv \operatorname {tr}(A^{T}B).
Задача 13.2.2

Пусть AA — матрица размера 2×22 \times 2.

?
(i)

Найдите vec⁡(A⊗I2+I2⊗A)\operatorname {vec}(A \otimes I_{2}+I_{2} \otimes A) и vec⁡(A⊗A)\operatorname {vec}(A \otimes A).

(ii)

Найдите условие на AA, при котором vec⁡(A⊗A)=vec⁡(A⊗I2+I2⊗A)\operatorname {vec}(A \otimes A) = \operatorname {vec}(A \otimes I_{2}+I_{2} \otimes A).

Задача 13.2.3

Пусть AA, BB — матрицы размера n×nn \times n. Покажите, что

vec⁡(A∙B)=vec⁡(A)∙vec⁡(B) \operatorname {vec}(A \bullet B) = \operatorname {vec}(A) \bullet \operatorname {vec}(B)

где ∙\bullet обозначает произведение Адамара.

?
Задача 13.2.4

Найдите обратимую матрицу XX размера 3×33 \times 3, которая одновременно удовлетворяет следующим трём матричным уравнениям

X−1(0−i0i00000)X=(10000000−1)X−1(00000−i0i0)X=12(010101010)X−1(00i000−i00)X=i2(0−1010−1010). \begin{align} X^{-1}\begin{pmatrix} 0 & -i & 0 \\ i & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}X & = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix} \\ X^{-1}\begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -i \\ 0 & i & 0 \end{pmatrix}X & = \frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{pmatrix} \\ X^{-1}\begin{pmatrix} 0 & 0 & i \\ 0 & 0 & 0 \\ -i & 0 & 0 \end{pmatrix}X & = \frac{i}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix} 0 & -1 & 0 \\ 1 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}. \end{align}

Приведите уравнения к уравнению Сильвестра и затем решите их. Первое уравнение можно записать в виде

(I3⊗(0−i0i00000)−(10000000−1)T⊗I3)vec⁡(X)=0→ \left( I_{3} \otimes \begin{pmatrix} 0 & -i & 0 \\ i & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}^{T} \otimes I_{3} \right)\operatorname {vec}(X) = \overrightarrow {0}

где 0→\overrightarrow {0} — нулевой вектор-столбец.

?
Задача 13.2.5

Рассмотрим матрицы Паули σ1\sigma_{1}, σ2\sigma_{2} и

R:=σ1⊗σ2≡(0110)⊗(0−ii0)≡(000−i00i00−i00i000). R := \sigma _{1} \otimes \sigma _{2} \equiv \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \otimes \begin{pmatrix} 0 & -i \\ i & 0 \end{pmatrix} \equiv \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & -i \\ 0 & 0 & i & 0 \\ 0 & -i & 0 & 0 \\ i & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

Примените vec-оператор к RR, т.е. vec⁡(R)\operatorname {vec}(R). Вычислите дискретное преобразование Фурье этого вектора в C4\mathbb {C}^{4}. Затем примените vec⁡−1\operatorname {vec}^{-1} к полученному вектору. Сравните эту матрицу размера 4×44 \times 4 с матрицей RR размера 4×44 \times 4. Обсудите.

?
Задача 13.2.6

Пусть AA — матрица размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Найдите матрицу SnS_{n} такую, что Snvec⁡(A)=tr⁡(A)S_{n}\operatorname {vec}(A) = \operatorname {tr}(A). Докажите это равенство. Проиллюстрируйте ответ на примере

A=(123312231) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & 1 & 2 \\ 2 & 3 & 1 \end{pmatrix}

где

Sn=vec⁡(I3)=(100010001)T S_{n} = \operatorname {vec}(I_{3}) = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}^{T}

и

Snvec⁡(A)=(100010001)vec⁡(A)=3. S_{n}\operatorname {vec}(A) = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}\operatorname {vec}(A) = 3.
?
Задача 13.2.7
?
(i)

Пусть AA, BB — матрицы размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Покажите, что

tr⁡(vec⁡(B)(vec⁡(A))T)=tr⁡(ATB) \operatorname {tr}(\operatorname {vec}(B)(\operatorname {vec}(A))^{T}) = \operatorname {tr}(A^{T}B)

применяя tr⁡(vec⁡(B)(vec⁡(A))T)=tr⁡((vec⁡(In))T(I⊗ATB)vec⁡(I))\operatorname {tr}(\operatorname {vec}(B)(\operatorname {vec}(A))^{T}) = \operatorname {tr}((\operatorname {vec}(I_{n}))^{T}(I \otimes A^{T}B)\operatorname {vec}(I)).

(ii)

Пусть AA — матрица размера m×nm \times n, BB — матрица размера p×pp \times p, XX — матрица размера p×np \times n и CC — матрица размера n×nn \times n. Основное поле — R\mathbb {R}. Покажите, что

tr⁡(AXTBXC)≡(vec⁡(X))T((CA)⊗BT)vec⁡(X). \operatorname {tr}(AX^{T}BXC) \equiv (\operatorname {vec}(X))^{T}((CA) \otimes B^{T})\operatorname {vec}(X).