矩阵分析与应用(20)
学习来源:《矩阵分析与应用》 张贤达 清华大学出版社
奇异值分解
一、矩阵奇异值与矩阵的关系
矩阵的奇异值与矩阵的范数、行列式、条件数、特征值等有密切关系。
1. 奇异值与范数的关系
矩阵 的谱范数等于 的最大奇异值,即
根据矩阵的奇异值分解定理,由于矩阵 的 Frobenius 范数 是酉不变的,即
因此,有
也就是说,任何一个矩阵的 Frobenius 范数等于该矩阵所有非零奇异值平方和的正平方根。
2. 奇异值与行列式的关系
设 是 正方矩阵。由于酉矩阵的行列式的绝对值为 1 ,所以有
当所有的 都不为零,则 是非奇异的;当存在 为零时,则 是奇异的。
对于一个 矩阵 ,以下不等式均成立:
3. 奇异值与条件数的关系
对于一个 矩阵 ,其条件数可以利用奇异值定义为
因为 ,所以条件数是一个大于或等于 1 的正数。对于一个奇异矩阵来说,由于至少有一个奇异值 ,因此奇异矩阵的条件数为无穷大;当一个矩阵 的条件数不是无穷大但很大时,称矩阵 是接近奇异的。它的意思是,当矩阵 的条件数很大时,矩阵 的行向量或列向量的线性相关性很强。
对于方程 , 的奇异值分解为
即矩阵 的最大和最小奇异值分别是矩阵 的最大和最小奇异值的平方,所以
也就是说,矩阵 的条件数是矩阵 的条件数的平方。
4. 奇异值与特征值的关系
设 正方对称矩阵 的特征值为 ,奇异值为 ,则
二、奇异值的性质汇总
1. 奇异值服从的等式关系
1)矩阵 和其复共轭转置矩阵 具有相同的奇异值。
2)矩阵 的非零奇异值是 或 的非零特征值的正平方根。
3) 是矩阵矩阵 的单奇异值,当且仅当 是 或 的单特征值。
4)若 ,且 是矩阵 的奇异值,则
5)矩阵行列式的绝对值等于矩阵奇异值的乘积,即
6)矩阵 的谱范数等于 的最大奇异值,即 。
7)若 ,则对于矩阵 ,有
8)若 ,则对于矩阵 ,有
9)若 矩阵 非奇异,则
10)若 是 矩阵 的奇异值分解,则 的 Moose-Penrose 逆矩阵
11)若 是 矩阵 的非零奇异值(其中, ),则矩阵 具有 个非零奇异值 和 个零奇异值。
2. 奇异值服从的不等式关系
1)若 和 是 矩阵,则对于 ,有
特别地,当 时, 成立。
2)对矩阵 ,有
3)若 和 是 矩阵,则
4)若 的奇异值 ,则
5)若 ,且 和 的奇异值排列为 , 和 ,则
6)设 矩阵 是去掉 矩阵 的任意一列得到的矩阵,且它们的奇异值都按照非降序排列,则
式中, 。
7)设 矩阵 是去掉 矩阵 的任意一行的到的矩阵,且它们的奇异值按照非降序排列,则
式中, 。
8)矩阵 的最大奇异值满足不等式
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