线性代数回顾
线性变换
在 n 维矢量空间中,有基 {e1,e2,⋯,en},任意矢量 a 可被展开为
a=i∑aiei=i∑eiai
线性算符(满足分配律且不作用于常数) L^ 作用于 a
L^a=i∑(L^ei)ai=i∑(j∑ejLji)ai=j∑ejbj(i∑Ljiai)=b
可以看出,在基矢不变(只改变下标)的情况下,线性算符矩阵元与系数 ai 相乘后得到了新的向量系数 bj,在矩阵形式下看得更清楚
L^a=[L^e1L^e2⋯L^en]a1a2⋮an=[e1e2⋯en]L11L21⋮Ln1L12L22⋮Ln2⋯⋯⋱⋯L1nL2n⋮Lnna1a2⋮an=[e1e2⋯en]b1b2⋮bn=b
线性算符通过改变一个矢量的系数来得到另一个矢量,基底不变。也就是说给定一组基矢,若算符 L^ 作用于矢量 a,等价于算符矩阵 L 作用于系数 a,即
b=L^a⟺b=La
相似变换
考虑两组不同的基,设有线性变换 T^:T^ei=ei′=∑jejTji
[e1′e2′⋯en′]=[T^e1T^e2⋯T^en]=[e1e2⋯en]T11T21⋮Tn1T12T22⋮Tn2⋯⋯⋱⋯T1nT2n⋮Tnn
T^ 将基 {e} 变换为 {ei′},同理 {ei} 可由 {ei′} 做逆变换得到
(⋯ei′⋯)=(⋯ei⋯)T⟹(⋯ei⋯)=(⋯ei′⋯)T−1
若矢量 a 在两组基下的系数分别为 a 和 a′,则有
a=(⋯ei⋯)a=(⋯ei′⋯)T−1a=(⋯ei′⋯)a′
矢量 b 由 a 得到后再换基底可写为
b=L^a=(⋯ei⋯)La=(⋯ei′⋯)T−1La=(⋯ei′⋯)T−1L(TT−1)a=(⋯ei′⋯)(T−1LT)(T−1a)=(⋯ei′⋯)L′a′=(⋯ei′⋯)b′
|
基 {ei} |
基 {ei′} |
| a |
a |
a′ |
| L^ |
L |
L′ |
| b |
b |
b′ |
| b=L^a |
b=La |
b′=L′a′ |
基的变换就是表象变换,矢量及算符是物理存在的,不会随着基改变,但其分量会发生变化
(⋯ei′⋯)=(⋯ei⋯)T
a′=T−1a
L′=T−1LT
b′=T−1b
相似矩阵
相似矩阵(L′=T−LT)表示同一线性变换在不同基底下的矩阵形式,具有以下性质
- 矩阵的相似是等价关系
- 相似矩阵具有相同的本征值
- 相似矩阵具有相同的行列式
- 相似矩阵具有相同的迹
- 相似矩阵具有相同的秩
本征值相加等于迹,本征值相乘等于行列式
幺正矩阵
- A†=A−1,A†A=I
- ∣detA∣=1
- 不改变列矩阵内积 (Aa)†(Ab)=a†b
- 本征值模为 1,不同本征值的本征列矩阵正交
- 幺正矩阵相乘仍为幺正矩阵
- 幺正矩阵一定可以通过幺正相似变换对角化
- 矩阵元正交性关系 ∑iAij∗Aik=∑iAji∗Aki=δjk
最后一条与第一条性质等价,只是形式不同
实正交矩阵
(实的幺正矩阵)
- AT=A−1,ATA=I
- detA=±1
- 不改变列矩阵内积 (Aa)T(Ab)=aTb
- 本征值模为 1,不同本征值的本征列矩阵正交
- 实正交矩阵相乘仍为实正交矩阵
- 实正交矩阵一定可以通过实正交相似变换对角化
- 矩阵元正交性关系 ∑iAijAik=∑iAjiAki=δjk
厄米矩阵
- A†=A
- 本征值为实数,不同本征值的本征列矩阵正交
- 厄米矩阵相加仍为厄米矩阵
- 厄米矩阵一定可以通过幺正相似变化对角化
- n 维厄米矩阵有 n 个互相正交的本征列矩阵
若 A†A=AA†,则 A 为规范阵(幺正、厄米都是规范阵):
- 可幺正对角化
- 存在 n 个互相正交的本征列矩阵
- 不同本征值的本征列矩阵正交
实对称矩阵
(实的厄米矩阵)
- AT=A
- 本征值为实数,不同本征值的本征列矩阵正交
- 实对称矩阵相加仍为实对称矩阵
- 实对称矩阵一定可以通过正交相似变化对角化
- n 维实对称矩阵有 n 个互相正交的本征列矩阵