贡献者: addis
1. 厄米共轭
我们把矩阵元可以取复数的矩阵叫做复数矩阵。与矩阵转置(式 3 )类似,可以定义厄米共轭(Hermitian conjugate)操作:
定义 1 厄米共轭
要对一个复数矩阵做厄米共轭,就先将其做转置,再对每个矩阵元取复共轭。矩阵 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 的厄米共轭矩阵记为 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger $,其第 $i$ 行第 $j$ 列的矩阵元为
\begin{equation}
A ^\dagger _{i,j} = A_{j,i}^*~.
\end{equation}
注意当矩阵元都是实数时,厄米共轭就是转置。$ \boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger $ 也称为 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 的
伴随矩阵(adjoint matrix)。
2. 厄米共轭的基本性质
任意常数乘以厄米矩阵再取共轭,等于该常数的复共轭乘以矩阵的厄米共轭
\begin{equation}
(c \boldsymbol{\mathbf{A}} ) ^\dagger = c^* \boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger ~.
\end{equation}
类比转置,矩阵相乘的厄米共轭等于分别做厄米共轭,逆序排列,再相乘
\begin{equation}
( \boldsymbol{\mathbf{A}} \boldsymbol{\mathbf{B}} \dots \boldsymbol{\mathbf{C}} ) ^\dagger = \boldsymbol{\mathbf{C}} ^\dagger \dots \boldsymbol{\mathbf{B}} ^\dagger \boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger ~.
\end{equation}
3. 线性映射的厄米共轭
既然矩阵可以用来表示线性映射,那么其厄米共轭(伴随矩阵)也有对应的算符。上述 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 和 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger $ 的算符分别记为 $A:X\to Y$,$A ^\dagger : Y\to X$,其中 $Y = A(X)$ 是 $A$ 的值域空间。为什么 $A ^\dagger $ 要调换 $X, Y$ 呢?考虑长方形矩阵 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 的厄米共轭矩阵就会发现转置后定义域和值域的维数互换了,所以 $A ^\dagger :Y\to X$ 是更自然的定义。
未完成:对任意线性映射有 $ \left\langle u \middle| Av \right\rangle = \left\langle A ^\dagger u \middle| v \right\rangle = \left\langle v \middle| A ^\dagger u \right\rangle $,即 $ \boldsymbol{\mathbf{u}} ^\dagger \boldsymbol{\mathbf{A}} \boldsymbol{\mathbf{v}} = \boldsymbol{\mathbf{v}} ^\dagger \boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger \boldsymbol{\mathbf{u}} $(
式 3 )。这可以看作厄米算符的等效定义,在泛函分析中更有用。
4. 厄米矩阵、自伴矩阵
若 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 的厄米共轭是其本身,即
\begin{equation}
\boldsymbol{\mathbf{A}} ^\dagger = \boldsymbol{\mathbf{A}} ~.
\end{equation}
那么我们称其为
厄米矩阵。厄米矩阵关于对角线对称的任意两个矩阵元互为复共轭
\begin{equation}
A_{i,j} = A_{j,i}^*~.
\end{equation}
特殊地,对角线上的矩阵元的复共轭等于本身($A_{i,i} = A_{i,i}^*$),所以厄米矩阵对角线上的矩阵元都是实数。
事实上,厄米矩阵也可以等效定义为满足
\begin{equation}
\boldsymbol{\mathbf{v}} _i ^\dagger ( \boldsymbol{\mathbf{A}} \boldsymbol{\mathbf{v}} _j) = ( \boldsymbol{\mathbf{A}} \boldsymbol{\mathbf{v}} _i) ^\dagger \boldsymbol{\mathbf{v}} _j~.
\end{equation}
对任意列矢量 $ \boldsymbol{\mathbf{v}} _i$ 和 $ \boldsymbol{\mathbf{v}} _j$ 都成立的矩阵。这可以用
式 3 证明。
致读者: 小时百科一直以来坚持所有内容免费无广告,这导致我们处于严重的亏损状态。 长此以往很可能会最终导致我们不得不选择大量广告以及内容付费等。 因此,我们请求广大读者
热心打赏 ,使网站得以健康发展。 如果看到这条信息的每位读者能慷慨打赏 20 元,我们一周就能脱离亏损, 并在接下来的一年里向所有读者继续免费提供优质内容。 但遗憾的是只有不到 1% 的读者愿意捐款, 他们的付出帮助了 99% 的读者免费获取知识, 我们在此表示感谢。