斜对称矩阵

2025年3月17日 | 阅读 10 分钟

在离散数学中,我们可以将斜对称矩阵定义为与其转置矩阵的负数相似的方阵。如果一个矩阵包含相同数量的行和列,我们就可以称它为方阵。如果有一个矩阵 A,那么该矩阵的转置将用符号 AT 表示。如果一个矩阵满足条件 A = -AT,那么该矩阵就是斜对称矩阵。斜对称矩阵有很多应用领域,例如统计分析、机器学习以及更多地方。在本节中,我们将学习斜对称矩阵的定义、性质、相关定理、特征值、迹以及斜对称矩阵的示例等等。

什么是斜对称矩阵

如果一个方阵与它的转置矩阵的负数具有相同的值,那么这个矩阵就被称为斜对称矩阵。要理解斜对称矩阵的概念,我们必须了解求矩阵转置的方法。假设有一个矩阵 B。我们可以用一个公式来确定斜对称矩阵,该公式描述如下:

B = -BT

Skew-symmetric matrix

矩阵的转置

如果我们将原始矩阵的行或列的元素进行交换,那么这个矩阵就被称为转置矩阵。我们可以用符号 T 来表示矩阵的转置。如果一个矩阵的维度是 n*m,那么它的转置矩阵的维度将是 m*n。现在我们将通过一个例子来理解转置的概念,该例子描述如下:

例如:在此示例中,我们有一个 3*3 的矩阵 A。我们将确定矩阵 A 的转置。矩阵 A 的元素描述如下:

Skew-symmetric matrix

解:要执行此矩阵的转置,我们将第一行变为第一列,第二行变为第二列,第三行变为第三列,如下所示:

Skew-symmetric matrix

这里 A = AT

斜对称矩阵的定义

假设有一个 n*n 大小的方阵 B。当且仅当 BT = -B 时,该矩阵才被认为是斜对称的。如果一个斜对称矩阵的负数与其转置矩阵相似,那么我们可以称这个矩阵为斜对称矩阵。斜对称矩阵可以表示如下:

如果有一个斜对称矩阵 B = [bij]n*n,那么对于所有的 i 和 j,即 1 ≤ i ≤ n 且 1 ≤ j ≤ n,都有 bij = -bji。这里 n 用来表示任何自然数。在这个方程中,如果我们令 i = j,那么对于所有的 i,我们都会得到 bii = 0。这意味着在这种斜对称矩阵的情况下,所有的对角线元素都为 0。

斜对称矩阵示例

假设有一个方阵 B,其中:

Skew-symmetric matrix

该矩阵的转置描述如下:

Skew-symmetric matrix

矩阵 B 的负数描述如下:

Skew-symmetric matrix

在此示例中,BT = -B,b12 = -b12 且 b11 = b22 = 0。因此,我们可以说矩阵 B 是一个斜对称矩阵。

确定斜对称矩阵的步骤

有一些步骤我们应该遵循,以确定矩阵是否为斜对称矩阵,这些步骤描述如下:

步骤 1:第一步,我们将确定给定矩阵的转置。

步骤 2:第二步,我们将确定给定矩阵的负数。

步骤 3:在此步骤中,我们将查看矩阵的转置和矩阵的负数是否相似。

步骤 4:如果矩阵的转置和矩阵的负数相似,则该矩阵将被称为斜对称矩阵。

现在我们将通过一个例子来理解所有这些步骤,该例子描述如下:

假设我们有一个矩阵 A,其中:

Skew-symmetric matrix

该矩阵的转置描述如下:

Skew-symmetric matrix

现在我们将对矩阵 A 取负数,得到以下结果:

Skew-symmetric matrix

在这里我们可以看到矩阵 A 的转置和矩阵 A 的负数是相似的。因此矩阵 A 是一个斜对称矩阵。

斜对称矩阵的性质

如果我们想知道给定矩阵是否为斜对称矩阵,需要遵循两个条件。根据第一个条件,给定矩阵必须是方阵,即它必须具有相同数量的行和列。根据第二个条件,给定矩阵及其转置的负数必须相似。斜对称矩阵有多种性质,其中一些性质描述如下:

  • 如果我们有两个斜对称矩阵并想对它们进行相加,那么我们总是会得到一个斜对称矩阵作为结果。假设有两个斜对称矩阵 A 和 B,使得 AT = -A 且 BT = -B。在这种情况下,它们的和为 (A+B)T = -(A+B)。
  • 如果存在一个实斜对称矩阵 A,在这种情况下,A2 将是一个对称的半负定矩阵。
  • 在斜对称矩阵的情况下,迹(trace)始终为 0。这是因为当我们对该矩阵的所有主对角线元素进行相加时,总是会得到零。
  • 如果存在一个实斜对称矩阵 A,在这种情况下,A+I 矩阵将始终是可逆的。其中 I 用于表示单位矩阵。
  • 如果存在一个实斜对称矩阵 A,则它将包含实特征值 λ,且 λ 等于 0。
  • 如果我们用标量或实数乘以一个斜对称矩阵,在这种情况下,我们得到的将是一个斜对称矩阵。假设有一个标量 k,以及一个斜对称矩阵 B,那么它们的乘积将是一个斜对称矩阵,形式为 (kB)T = -kB。

与斜对称矩阵相关的定理

在斜对称矩阵的情况下,我们有两个重要的定理。这里我们将学习这两个定理及其证明。

定理 1:如果有一个方阵 B,包含实数元素,在这种情况下,A + AT 将是一个对称矩阵,而 A - AT 将是一个斜对称矩阵。

证明

这里我们将假设:

P = A + AT

现在我们将对假设的矩阵 P 进行转置,得到以下结果:

PT = (A + AT)T = AT + (AT)T = AT + A = A + AT = P

这表明 A + AT 是一个对称矩阵。

之后,我们将假设:

Q = A - AT

现在我们将对假设的矩阵 Q 进行转置,得到以下结果:

QT = (A + (-AT))T = AT + (-AT)T = AT - (AT)T = AT - A = -(A - AT) = -Q

这表明 A - AT 是一个斜对称矩阵。

定理 2:如果有一个方阵,那么我们可以将其写成一个对称矩阵 S 和一个斜对称矩阵 V 的和。通过以下公式,我们可以确定斜对称矩阵和对称矩阵的和。

假设有一个方阵 B。那么:

A = (1/2) × (A + AT) + (1/2) × (A - AT)。这里 AT 用于表示矩阵 A 的转置。

  • 如果 A + AT 表示一个对称矩阵,那么 (1/2) × (A + AT) 也将表示一个对称矩阵。
  • 如果 A - AT 表示一个斜对称矩阵,那么 (1/2) × (A - AT) 也将表示一个斜对称矩阵。

因此,如果存在一个方阵,那么我们可以将其写成一个斜对称矩阵和一个对称矩阵的和。

斜对称矩阵的行列式

现在我们将使用以下方法通过一个 3*3 矩阵来验证此性质:

Skew-symmetric matrix

现在我们将使用以下公式找到 B 的行列式:

|B| = 0 (b11 的余因子) + a (b12 的余因子) + b (b13 的余因子)

= a (b12 的余因子) + b (b13 的余因子)

= a((-1)1+2 (0 - (bm))) + b ((-1)1+3 (am))

= a(-1)3 (bm) + b (1)4 (am)

= a(-1) (bm) + b (1) (am)

= -abm + abm

= 0

如果一个斜对称矩阵的阶数为奇数,则该矩阵的行列式将始终为零。

斜对称矩阵的特征值

在斜对称矩阵的情况下,特征值必须为零或虚数。如果存在一个实斜对称矩阵 A 和实特征值,在这种情况下,λ 将等于 0。这表明如果我们有一个非零的特征值在斜对称矩阵中,我们将得到一个非实数。

证明:假设有一个矩阵 A,A 的一个特征值为 λ,对应于特征值 λ 的特征向量为 x。

⇒ Ax = λx

现在我们将使用 x̅T 来乘以上述方程的两边(这里 x̅T 用于表示特征值 x 的共轭),如下所示:

TAx = λ x̅Tx = λ||x||2

这里 x̅TAx 用于表示 x̅T 和 Ax 的点积。我们知道点积是可交换的。所以我们将得到以下结果:

TAx = (Ax)Tx̅ = xTATx̅。

这里我们有一个斜对称矩阵 A,所以 AT = -A。现在我们将这个值代入上面的方程,得到以下结果:

xTATx̅ = -xTAx̅

现在我们将利用 A 是实数的这一事实,并取 Ax = λx 的共轭,如下所示:

Ax̅ = ���λλ�x̅

因此我们将得到以下结果:

-xTAx̅ = -xT���λλ�x̅ = -���λλ�||x||2

-���λλ�||x||2 = λ||x||2

由于存在特征向量 x,根据定义,它是非零的。因此 ||x|| ≠ 0。

因此我们将得到以下结果:

-���λλ� = λ

⇒ λ 要么是虚数,要么是零。

斜对称矩阵的迹

我们可以通过将所有对角线元素相加来计算矩阵的迹。在斜对称矩阵的情况下,对角线元素将始终为 0。因此,该矩阵的迹将始终为 0。

关于斜对称矩阵的重要说明

在学习斜对称矩阵的概念时,有一些重要的要点需要了解。这些要点描述如下:

  • 如果一个矩阵的负数与其转置矩阵相似,则该矩阵称为斜对称矩阵。
  • 我们可以将其写成一个斜对称矩阵和一个对称矩阵的和。假设有一个方阵 A,那么我们可以将此陈述表示为 A = (1/2) × (A + AT) + (1/2) × (A - AT)。
  • 如果一个方阵的阶数为奇数,那么这种类型矩阵的行列式为 0。

斜对称矩阵的示例

有很多斜对称矩阵的例子,其中一些例子描述如下:

示例 1:在此示例中,我们有一个矩阵 A,并且我们需要确定它是否是斜对称矩阵。矩阵 A 的元素描述如下:

Skew-symmetric matrix

解:根据题目,我们有矩阵 A

Skew-symmetric matrix

现在我们将对这个矩阵进行转置,如下所示:

Skew-symmetric matrix

现在我们将对矩阵 A 取负数,如下所示:

Skew-symmetric matrix

这里我们有 AT = -A,a12 = -a21 且 a11 = a22 = 0。

答案:矩阵 A 是一个斜对称矩阵。

示例 2:在此示例中,我们有一个矩阵 A,并且矩阵 A 的元素描述如下:

Skew-symmetric matrix

这里我们需要确定选项中哪个对矩阵 A 是正确的。

  1. 斜对称矩阵
  2. 对称矩阵
  3. 对称矩阵和斜对称矩阵
  4. 以上都不是

解:矩阵 A 及其转置描述如下:

Skew-symmetric matrix

现在我们将对原始矩阵 A 取负数或逆,如下所示:

Skew-symmetric matrix

在这里我们可以看到转置矩阵 AT 和逆矩阵 (-A) 是相似的。这里 AT = -A,并且 a12 = -a21,a11 = a22 = 0。因此矩阵 A 是一个斜对称矩阵。

答案:正确选项是 (a)。

示例 3:在此示例中,我们有一个斜对称矩阵 A,其中:

Skew-symmetric matrix

现在我们需要确定 a 和 b 的值。

解:根据题目,我们知道 A 是一个斜对称矩阵。所以 AT = -A。

Skew-symmetric matrix

现在我们将按照以下方式比较对应元素:

-a - 2 = -3 ⇒ -a = -1 ⇒ a = 1

-b + 3 = 3 ⇒ -b = 0 ⇒ b = 0

答案:a 的值为 1,b 的值为 0。

示例 4:在此示例中,我们有一个矩阵,并且我们需要确定给定矩阵是否是斜对称矩阵。

Skew-symmetric matrix

解:这里,我们将检查矩阵 B 是否为斜对称矩阵。为此,我们将对矩阵 B 进行转置并求其负数。所以我们首先对这个矩阵进行转置,得到以下结果:

Skew-symmetric matrix

现在我们将对矩阵 B 取负数或逆,得到以下结果:

Skew-symmetric matrix

在这里我们可以看到矩阵 B 的转置和矩阵 B 的负数是相似的。因此矩阵 B 是一个斜对称矩阵。

答案:矩阵 B 是一个斜对称矩阵。