线性代数中的几个等价关系

【摘要】本文讨论了线性代数之中的四个等价关系:矩阵等价,向量组等价,矩阵相似,矩阵合同;以及和四个等价关系相关的基本性质。

【关键词】等价关系 矩阵 向量组 相似矩阵 合同矩阵

【中***分类号】O151.2 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2013)08-0144-01

一、等价关系的定义

在一个给定的集合S上,我们可以定义元素之间的某种关系。如果该关系满足三个性质:(1)自反性(2)对称性(3)传递性,我们称该关系为等价关系(equivalence relation[1]),记为~。自反性就是S中的任意元素和自身有该种关系,即A~A;对称性是若对于S中两个元素A、B,如果A~B,则有B~A;传递性是指对于S中三个元素A、B、C,如果A~B,则有B~C,则有A~C。

二、等价关系与分类

若集合S上具有等价关系~,则按照该等价关系对S中的元素进行分类,就是把具有等价关系的元素归为一类,称为等价类,使得S成为成为各等价类的无交并。这样当S有一个等价关系,S也就有了一个分类标准。反之,对于集合S,若给一个分类标准,则可以对S进行分类。籍于此分类,我们对S中的元素可以定义一个关系~如下:A、BS,A~B当且仅当A和B属于同一类。易于验证该关系是一个等价关系。也就是说S上的一个分类标准就会给出一个S上的等价关系。一般地我们有结论:集合S上的等价关系和分类方法是一一对应的。

三、线性代数中的四个等价关系

3.1 矩阵的等价关系

不妨设S是实数域上的矩阵组成的集合,对于矩阵A、B,如果A、B同型,即有相同的行数和列数,且A经过有限次初等变换成为B,则称A与B等价[2]。

矩阵等价,这个“等”字之后意味着什么相等呢?该“等”实际是指矩阵的行数和列数相等,同时矩阵的秩相等。我们有如下关于矩阵等价的定理。

定理1: 矩阵A和B等价的充要条件是它们同型且秩相等。

任何一个矩阵通过有限次初等变换可以化成标准型矩阵(参考文献1),我们称之该矩阵的标准型。对此有如下结论:

推论1:矩阵A和B等价的充要条件是它们有相同的标准型。

推论2: n阶方阵可逆的充要条件是它与单位矩阵等价。

根据初等变换和初等矩阵之间的关系,有如下结论。

定理2. 矩阵A和B等价的充要条件是CA=BD, 其中C和D是可逆矩阵。

在矩阵等价关系下,S中的矩阵的分类分为两步走。首先同型的作为一大类;之后,对于k×l型矩阵这一大类,在秩相等要求下,可以分为m+1类,其中m=min(k,l)。

3.2 向量组的等价

设两个向量组A:α1,α2,…,αs ; B:β1,β2,…,βt ,若向量组B中的向量都能由A中的向量线性表示;反之亦然。那么称向量组A和B等价[2],也记作A~B。可以证明在该定义下这是一个等价关系。我们不妨把目光集中在实数域R上的向量和向量空间上。

向量组A和B等价,这个“等”字背后意味着什么相等呢?实际上,“等”字是指A和B生成的向量空间相等,它们分别记作span(A)、span(B)。则有如下结论。

定理3: 向量组A~B的充要条件是span(A)=span(B)。

一个向量组A有一个不变量,就是向量组的秩r(A),它是一个决定span(A)维度大小的量,也就是等于span(A)维度。鉴于此有如下结论。

定理4: 向量组A~B的充要条件是A能被向量组B线性表示,且r(A)=r(B)。

注: 在定理4中,“A能被向量组B线性表示”这个条件不可删减,即单由r(A)=r(B)推导不出A~B。举一个反例:A:α1=(1, 0),α2=(2, 0);B:β1=(0, 1),β2=(0, 2);易见r(A)=r(B)=1,然而A不能被向量组B线性表示,故A与B不等价。

3.3 矩阵的相似

设A和B都是n阶矩阵,如果存在可逆矩阵P,使得A=P-1BP,那么称矩阵A和B相似[3],不妨也记作A~B。由此定义可以证明矩阵的相似关系是一种等价关系。

如果矩阵A与对角矩阵相似,我们称之为A可以对角化。并不是所有的矩阵都可以对角化。关于矩阵可以对角化的充要条件,各线性代数教材中有详述。下面列举几个有关矩阵相似的重要的结论和事实。

定理5:如果矩阵A~B,那么它们有相同的特征值,因而有相同的行列式和痕。

定理6: f(x)为一个多项式,AT表示矩阵A的转置矩阵。如果矩阵A~B,那么f(A)~f(B),AT~BT。若A和B可逆,则A-1~B-1。

3.4 矩阵的合同

设A和B都是n阶矩阵,如果存在可逆矩阵P,使得A=PTBP,那么称矩阵A和B合同[3],不妨也记作A~B。同样,由定义可以证明矩阵的合同关系是一种等价关系。我们主要讨论实对称矩阵的合同和有关实二次型的问题。

每一个实对称矩阵都对应着一个实二次型,后者可以通过可逆线性变换化成标准型,继而化成规范型,称为该二次型的规范型,其中规范型中正项个数称为正惯性指数,负项个数称为负惯性指数[4]。合同的矩阵所对应的二次型有着相同的规范型。故有如下结论。

定理6: 实对称矩阵A和B合同充要条件是实二次型XTAX和 XTBX有相同的规范型。

定理7: 实对称矩阵A和B合同充要条件是实二次型XTAX和 XTBX有相同的正惯性指数和负惯性指数。

对于n阶实对称矩阵,在合同的等价关系下,其中最为特殊的一类是正定矩阵[4]。这里列举几个关于正定矩阵的结论。

定理8: 正定矩阵只与正定矩阵合同。

定理9: 若A是正定矩阵,则AT,A-1,Am(m为非负整数)均是正定矩阵。

定理10: 矩阵A是正定矩阵的充分必要条件是A与单位矩阵E合同。

还有关于正定矩阵重要结论,这里不再详述。

参考文献:

[1]J. J. Rotman,Advanced Modern Algebra(抽象代数,影印版),高等教育出版社,2004年。

[2]吴赣昌,线性代数(经管类,第四版),中国人民大学出版社,2011年。

[3]北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组 编,王萼芳,石生明 修订,高等代数,第三版,高等教育出版社,2003年。

[4]吴传生,经济数学――线性代数,第二版,高等教育出版社,2009年。

线性代数中的几个等价关系

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