转置矩阵
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在线性代数中,矩阵A的转置(英语:transpose)是另一个矩阵AT(也写做Atr, tA, At或A′)由下列等价动作建立:
- 把A的行写为AT的列
- 把A的列写为AT的行
形式上说,m × n矩阵A的转置是n × m矩阵
- <math>A^\mathrm{T}_{ij} = A_{ji}</math> for <math> 1 \le i \le n,</math> <math>1 \le j \le m</math>。
注意:<math>\mathbf{A}^{\mathrm T}</math>(转置矩阵)与<math>\mathbf{A}^{-1}</math>(逆矩阵)不同。
例子[编辑]
- <math>\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}^{\mathrm{T}} = \begin{bmatrix} 1 & 3 \\ 2 & 4 \end{bmatrix}</math>
- <math>\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6 \end{bmatrix}^{\mathrm{T}} = \begin{bmatrix} 1 & 3 & 5\\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix}</math>
性质[编辑]
对于矩阵A, B和标量c转置有下列性质:
- <math>\left( A^\mathrm{T} \right) ^\mathrm{T} = A \quad</math>
- 转置是自身逆运算。
- <math>(A+B) ^\mathrm{T} = A^\mathrm{T} + B^\mathrm{T}</math>
- <math>\left( A B \right) ^\mathrm{T} = B^\mathrm{T} A^\mathrm{T}</math>
- <math>(c A)^\mathrm{T} = c A^\mathrm{T}</math>
- 标量的转置是同样的标量。
- <math>\det(A^\mathrm{T}) = \det(A)</math>
- 矩阵的转置矩阵的行列式等于这个矩阵的行列式。
- 两个纵列向量a和b的内积可计算为
- <math> \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = \mathbf{a}^{\mathrm{T}} \mathbf{b}</math>
- 如果A只有实数元素,则ATA是半正定矩阵。
- 如果A是在某个域上,则A 相似于AT。
特殊转置矩阵[编辑]
其转置等于自身的方块矩阵叫做对称矩阵;就是说A是对称的,如果
- <math>A^{\mathrm{T}} = A</math>。
其转置也是它的逆矩阵的方块矩阵叫做正交矩阵;就是说G是正交的,如果
- <math>G G^\mathrm{T} = G^\mathrm{T} G = I_n , \,</math> I是单位矩阵。
其转置等于它的负矩阵的方块矩阵叫做斜对称矩阵;就是A是斜对称的,如果
- <math>A^{\mathrm{T}} = -A</math>。
复数矩阵A的共轭转置,写为AH,是A的转置后再取每个元素的共轭复数:
- <math>A^H = (\overline{A})^{\mathrm{T}} = \overline{(A^{\mathrm{T}})}</math>
线性映射的转置[编辑]
如果f: V→W是在向量空间V和W之间非退化双线性形式的线性映射,我们定义f的转置为线性映射tf : W→V,确定自
- <math>B_V(v,{}^tf(w))=B_W(f(v),w) \quad \forall\ v \in V, w \in W</math>
这里的,BV和BW分别是在V和W上的双线性形式。一个映射的转置的矩阵是转置矩阵,只要基是关于它们的双线性形式是正交的。
在复向量空间上,经常用到半双线性形式来替代双线性形式。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,转置也叫做埃尔米特伴随。
如果V和W没有双线性形式,则线性映射f: V→W的转置只能定义为在对偶空间W和V之间的线性映射 tf : W*→V*。