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2010-02-09 22:46:37

转置矩阵

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在中,A转置是另一个矩阵AT (也写做Atr, tAA′)由下列等价动作建立:

  • A 的横行写为AT的纵列
  • A 的纵列写为AT的 横行

形式上说,m × n 矩阵A 的转置是n × m 矩阵

A^\mathrm{T}_{ij} = A_{ji} for  1 \le i \le n, 1 \le j \le m.

注意\mathbf{A}^{T}(转 置矩阵)与\mathbf{A}^{-1}()不同。

目录

[]
//

[] 例子

  • \begin{bmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4 \end{bmatrix}^{\mathrm{T}} \!\! \;\!
= \,
\begin{bmatrix}
1 & 3 \\
2 & 4 \end{bmatrix}
  • \begin{bmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4 \\
5 & 6 \end{bmatrix}^{\mathrm{T}} \!\! \;\!
= \,
\begin{bmatrix}
1 & 3 & 5\\
2 & 4 & 6 \end{bmatrix} \;

[] 性质

对于矩阵A, B 和标量c 转置有下列性质:

1.\left( A^\mathrm{T} \right) ^\mathrm{T} = A 
\quad \,

转置是自身。

2.(A+B) ^\mathrm{T} = A^\mathrm{T} + 
B^\mathrm{T} \,

转置是从m × n 矩阵的到所有n × m 矩阵的向量空间的。

3.\left( A B \right) ^\mathrm{T} = B^\mathrm{T}
 A^\mathrm{T} \,

注意因子反转的次序。以此可推出A 是,当且仅当AT是可逆矩 阵,在这种情况下有 (A−1)T = (AT)−1。 相对容易的把这个结果扩展到矩阵相乘的一般情况,可得出 (ABC...XYZ)T = ZTYTXT...CTBTAT

4.(c A)^\mathrm{T} = c A^\mathrm{T} \,

的转置是同样的 标量。

5.\det(A^\mathrm{T}) = \det(A) \,

矩阵的转置矩阵的同 于这个矩阵的行列式。

6.两个纵列向量ab 的可计算为

 \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = 
\mathbf{a}^{\mathrm{T}} \mathbf{b},

7.如果A 只有元 素,则ATA 是。

8.如果A 是在某个上, 则AAT

[] 特殊转置矩阵

其转置等于自身的方块矩阵叫做;就是说A 是对称的,如果

A^{\mathrm{T}} = A.\,

其转置也是它的逆矩阵的方块矩阵叫做;就是说G 是正交的,如果

G G^\mathrm{T} = G^\mathrm{T} G = I_n , \,   I是。

其转置等于它的负矩阵的方块矩阵叫做;就是A 是斜对称的,如果

A^{\mathrm{T}} = -A.\,

矩阵A 的,写为A*,是A 的转置加上取每个元素的:

A^* = (\overline{A})^{\mathrm{T}} = 
\overline{(A^{\mathrm{T}})}

[] 线性映 射的转置

如果f: VW 是在V和W之间的,我们定义f 的转置为线性映射tf : WV, 确定自

B_V(v,{}^tf(w))=B_W(f(v),w) \quad \forall\ v 
\in V, w \in W.

这里的,BVBW分别是在VW 上的双线性形式。一个映射的转置的矩阵是转置矩阵,只要是 关于它们的双线性形式是正交的。

在复向量空间上,经常用到来替代双线性形式。在这种空间之间的映射的转置可类似的定义,转置映射的矩阵由共轭转置矩阵给出, 如果基是正交的。在这种情况下,转置也叫做。

如果VW 没有双线性形式,则线性映射f: VW 的转置只能定义为在WV 之间的线性映射 tf : W*V*

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