Reálná antisymetrická matice je jednoznačně určena svými prvky pod diagonálou. V matematice se antisymetrickou maticí rozumí čtvercová matice , jejíž transpozicí se pouze změní znaménko u všech jejích prvků.
Antisymetrické matice se používají v lineární algebře mimo jiné k charakterizaci antisymetrických bilineárních forem .
S maticemi úzce souvisí tenzory druhého řádu, které jsou důležitým matematickým nástrojem v přírodních vědách a inženýrství, zejména v mechanice kontinua.
Definice Čtvercová matice A ∈ T n × n {\displaystyle {\boldsymbol {A}}\in T^{n\times n}} nad tělesem K {\displaystyle K} se nazývá antisymetrická , pokud pro ni platí:
A T = − A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }=-{\boldsymbol {A}}} Jinými slovy, její prvky na pozicích souměrných podle diagonály jsou navzájem opačné, čili splňují:
a i j = − a j i {\displaystyle a_{ij}=-a_{ji}} pro všechny dvojice indexů i , j ∈ { 1 , … , n } {\displaystyle i,j\in \{1,\dots ,n\}} .
UkázkaReálná matice A = ( 0 7 23 − 7 0 − 4 − 23 4 0 ) {\displaystyle {\boldsymbol {A}}={\begin{pmatrix}0&7&23\\-7&0&-4\\-23&4&0\end{pmatrix}}} je antisymetrická, protože A T = ( 0 − 7 − 23 7 0 4 23 − 4 0 ) = − A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }={\begin{pmatrix}0&-7&-23\\7&0&4\\23&-4&0\end{pmatrix}}=-{\boldsymbol {A}}} .
Vlastnosti Antisymetrické matice nad tělesy charakteristiky různé od 2 mají na diagonále nuly, a proto je nulová i jejich stopa .
Vektorový prostor antisymetrických maticSoučet dvou antisymetrických matic stejného řádu je antisymetrická matice:
( A + B ) T = A T + B T = − A − B = − ( A + B ) {\displaystyle ({\boldsymbol {A}}+{\boldsymbol {B}})^{\mathrm {T} }={\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }+{\boldsymbol {B}}^{\mathrm {T} }=-{\boldsymbol {A}}-{\boldsymbol {B}}=-({\boldsymbol {A}}+{\boldsymbol {B}})} Podobně skalární násobek antisymetrické matice je antisymetrická matice:
( c A ) T = c A T = c ( − A ) = − ( c A ) {\displaystyle (c{\boldsymbol {A}})^{\mathrm {T} }=c{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }=c(-{\boldsymbol {A}})=-(c{\boldsymbol {A}})} Nulová matice také antisymetrická, a proto množina antisymetrických matic řádu n {\displaystyle n} tvoří vektorový podprostor
Skew n = { A ∈ T n × n : A T = − A } {\displaystyle \operatorname {Skew} _{n}=\{{\boldsymbol {A}}\in T^{n\times n}\colon {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }=-{\boldsymbol {A}}\}} prostoru čtvercových matic T n × n {\displaystyle T^{n\times n}} .
Pokud má těleso T {\displaystyle T} charakteristiku různou od 2, potom dimenze prostoru Skew n {\displaystyle \operatorname {Skew} _{n}} je rovnan 2 − n 2 {\displaystyle {\tfrac {n^{2}-n}{2}}} . Jeho bázi lze vytvořit z rozdílů matic E i j − E j i {\displaystyle \mathbf {E} _{ij}-\mathbf {E} _{ji}} pro 1 ≤ i < j ≤ n {\displaystyle 1\leq i<j\leq n} . Uvedené matice E i j {\displaystyle \mathbf {E} _{ij}} tvoří standardní bázi prostoru T n × n {\displaystyle T^{n\times n}} , čili mají jediný nenulový prvek e i j = 1 {\displaystyle \mathbf {e} _{ij}=1} .
Nad tělesy charakteristiky různé od 2 lze libovolnou čtvercovou matici M ∈ T n × n {\displaystyle {\boldsymbol {M}}\in T^{n\times n}} zapsat jednoznačně jako součet M = A + B {\displaystyle {\boldsymbol {M}}={\boldsymbol {A}}+{\boldsymbol {B}}} , kde matice A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} je antisymetrická a matice B {\displaystyle {\boldsymbol {B}}} je symetrická :
A = 1 2 ( M − M T ) {\displaystyle {\boldsymbol {A}}={\tfrac {1}{2}}({\boldsymbol {M}}-{\boldsymbol {M}}^{\mathrm {T} })} a B = 1 2 ( M + M T ) {\displaystyle {\boldsymbol {B}}={\tfrac {1}{2}}({\boldsymbol {M}}+{\boldsymbol {M}}^{\mathrm {T} })} Symetrické matice řádu n {\displaystyle n} tvoří vektorový prostor Symm n {\displaystyle \operatorname {Symm} _{n}} dimenze n 2 + n 2 {\displaystyle {\tfrac {n^{2}+n}{2}}} . Prostor čtvercových matic T n × n {\displaystyle T^{n\times n}} dimenze n 2 {\displaystyle n^{2}} lze vyjádřit jako direktní součet
T n × n = Skew n ⊕ Symm n {\displaystyle T^{n\times n}=\operatorname {Skew} _{n}\oplus \operatorname {Symm} _{n}} prostorů antisymetrických a symetrických matic.
Reálné antisymetrické matice
Regularita Antisymetrické matice mohou být regulární , např. ( 0 1 − 1 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\-1&0\end{pmatrix}}} , i singulární , např. nulová matice .
Analýzou Gaussovy eliminace lze ukázat, že matice I + A {\displaystyle \mathbf {I} +{\boldsymbol {A}}} je regulární pro každou reálnou antisymetrickou matici A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} , přičemž I {\displaystyle \mathbf {I} } zde značí jednotkovou matici odpovídajícího řádu.
Determinant Pro determinant antisymetrické matice A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} platí:
det A = det ( A T ) = det ( − A ) = ( − 1 ) n det A {\displaystyle \det {\boldsymbol {A}}=\det \left({\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }\right)=\det(-{\boldsymbol {A}})=(-1)^{n}\det {\boldsymbol {A}}} Reálné antisymetrické matice lichého řádu mají proto determinant nulový, čili jsou singulární. Tento fakt se nazývá Jacobiho věta podle Carla Gustava Jacobiho .
Cayley dokázal, že determinant antisymetrických matic sudého řádu lze vyjádřit jako druhou mocninu polynomu v prvcích dané matice. Tento polynom se nazývá Pfaffian a značí Pf {\displaystyle \operatorname {Pf} } :
det A = ( Pf A ) 2 {\displaystyle \det {\boldsymbol {A}}=(\operatorname {Pf} {\boldsymbol {A}})^{2}} Z uvedeného vyplývá, že determinant reálné antisymetrické matice je nezáporný: det A ≥ 0 {\displaystyle \det {\boldsymbol {A}}\geq 0} .
Mnoho členů v rozvoji determinantu antisymetrické matice se navzájem odečte, a tak počet zbývajících členů, značený s ( n ) {\displaystyle s(n)} , je poměrně malý ve srovnání s n ! {\displaystyle n!} členy v rozvoji determinantu obecné matice řádu n {\displaystyle n} . Posloupnost s ( n ) {\displaystyle s(n)} zkoumali již Cayley, Sylvester a Pfaff , a je o ní známo, že začíná čísly:[ 1]
1, 0, 1, 0, 6, 0, 120, 0, 5250, 0, 395010, 0, … a že je zakódována v exponenciální vytvořující funkci :
∑ n = 0 ∞ s ( n ) n ! x n = ( 1 − x 2 ) − 1 4 exp ( x 2 4 ) {\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {s(n)}{n!}}x^{n}=\left(1-x^{2}\right)^{-{\frac {1}{4}}}\exp \left({\frac {x^{2}}{4}}\right)} Pro sudá n {\displaystyle n} lze s ( n ) {\displaystyle s(n)} asymptoticky vyjádřit výrazem:
s ( n ) = π − 1 2 2 3 4 Γ ( 3 4 ) ( n e ) n − 1 4 ( 1 + O ( 1 n ) ) {\displaystyle s(n)=\pi ^{-{\frac {1}{2}}}2^{\frac {3}{4}}\Gamma \left({\frac {3}{4}}\right)\left({\frac {n}{e}}\right)^{n-{\frac {1}{4}}}\left(1+O\left({\frac {1}{n}}\right)\right)} Počet kladných a záporných členů v rozvoji determinantu antisymetrické matice sudého řádu je přibližně poloviční z celkového počtu nenulových členů. S rostoucím řádem matice se zvyšuje i rozdíl mezi počtem kladných a záporných členů (někdy převládají kladné, jindy záporné).
Skalární součinKaždá reálná antisymetrická matice A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} a každá reálná symetrická B {\displaystyle {\boldsymbol {B}}} stejného řádu jsou navzájem ortogonální vzhledem k Frobeniovu skalárnímu součinu na R n × n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n\times n}} . Jinými slovy, vektorové prostory Skew n {\displaystyle \operatorname {Skew} _{n}} a Symm n {\displaystyle \operatorname {Symm} _{n}} jsou vzájemnými ortogonálními doplňky v R n × n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n\times n}} .
Matice A ∈ R n × n {\displaystyle {\boldsymbol {A}}\in \mathbb {R} ^{n\times n}} je antisymetrická, právě když pro libovolné vektory x , y ∈ R n {\displaystyle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {y}}\in \mathbb {R} ^{n}} platí:
⟨ A x , y ⟩ = − ⟨ x , A y ⟩ {\displaystyle \langle {\boldsymbol {Ax}},{\boldsymbol {y}}\rangle =-\langle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {Ay}}\rangle } přičemž ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle } značí standardní skalární součin na R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} .
Uvedená podmínka je ekvivalentní podmínce:
⟨ x , A x ⟩ = 0 {\displaystyle \langle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {Ax}}\rangle =0} pro všechna x ∈ R n {\displaystyle {\boldsymbol {x}}\in \mathbb {R} ^{n}} Dopředná implikace vyplývá bezprostředně z dosazení y = x {\displaystyle {\boldsymbol {y}}={\boldsymbol {x}}} . Zpětnou lze odvodit následujícím způsobem z linearity a symetrie skalárního součinu:
0 = ⟨ x + y , A ( x + y ) ⟩ = ⟨ x , A x ⟩ + ⟨ x , A y ⟩ + ⟨ y , A x ⟩ + ⟨ y , A y ⟩ = ⟨ x , A y ⟩ + ⟨ y , A x ⟩ = ⟨ x , A y ⟩ + ⟨ A x , y ⟩ {\displaystyle 0=\langle {\boldsymbol {x}}+{\boldsymbol {y}},{\boldsymbol {A}}({\boldsymbol {x}}+{\boldsymbol {y}})\rangle =\langle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {Ax}}\rangle +\langle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {Ay}}\rangle +\langle {\boldsymbol {y}},{\boldsymbol {Ax}}\rangle +\langle {\boldsymbol {y}},{\boldsymbol {Ay}}\rangle =\langle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {Ay}}\rangle +\langle {\boldsymbol {y}},{\boldsymbol {Ax}}\rangle =\langle {\boldsymbol {x}},{\boldsymbol {Ay}}\rangle +\langle {\boldsymbol {Ax}},{\boldsymbol {y}}\rangle } Uvedená definice antisymetrie matice vede ke zobecnění pro lineární zobrazení na prostoru se skalárním součinem: Lineární zobrazení f : V → V {\displaystyle f:V\to V} se nazve antisymetrické, pokud pro všechna u ∈ V {\displaystyle {\boldsymbol {u}}\in V} platí: ⟨ u , f ( u ) ⟩ = 0 {\displaystyle \langle {\boldsymbol {u}},f({\boldsymbol {u}})\rangle =0} .
Vektorový součinAntisymetrické matice řádu 3 lze použít k reprezentaci vektorového součinu pomocí maticového součinu . Pro vektory a = ( a 1 , a 2 , a 3 ) T ∈ R 3 {\displaystyle {\boldsymbol {a}}=\left(a_{1},a_{2},a_{3}\right)^{\mathrm {T} }\in \mathbb {R} ^{3}} a b = ( b 1 , b 2 , b 3 ) T ∈ R 3 {\displaystyle {\boldsymbol {b}}=\left(b_{1},b_{2},b_{3}\right)^{\mathrm {T} }\in \mathbb {R} ^{3}} lze vzít následující matici:
[ a ] × = ( 0 − a 3 a 2 a 3 0 − a 1 − a 2 a 1 0 ) {\displaystyle [{\boldsymbol {a}}]_{\times }={\begin{pmatrix}0&-a_{3}&a_{2}\\a_{3}&0&-a_{1}\\-a_{2}&a_{1}&0\end{pmatrix}}} Vektorový součin lze pak vyjádřit výrazem:
a × b = [ a ] × b {\displaystyle {\boldsymbol {a}}\times {\boldsymbol {b}}=[{\boldsymbol {a}}]_{\times }{\boldsymbol {b}}}
Spektrální vlastnostiKaždá čtvercová matice A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} má stejný charakteristický polynom jako matice A T {\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }} k ní transponovaná, a proto obě mají stejná vlastní čísla . Čtvercová komplexní A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} je ve skutečnosti podobná A T {\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {T} }} . Je-li λ {\displaystyle \lambda } vlastním číslem A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} , je − λ {\displaystyle -\lambda } vlastním číslem matice − A {\displaystyle -{\boldsymbol {A}}} . Z uvedeného vyplývá, že nenulová vlastní čísla antisymetrické matice tvoří dvojice navzájem opačných čísel ± λ {\displaystyle \pm \lambda } .
Podle spektrální věty jsou nenulová vlastní čísla reálné antisymetrická matice jsou ryze imaginární a tvoří dvojice λ 1 i , − λ 1 i , … , λ r i , − λ r i {\displaystyle \lambda _{1}{\mathrm {i} },-\lambda _{1}{\mathrm {i} },\ldots ,\lambda _{r}{\mathrm {i} },-\lambda _{r}{\mathrm {i} }} kde λ 1 , … , λ r {\displaystyle \lambda _{1},\dots ,\lambda _{r}} jsou reálná.
Reálné antisymetrické matice jsou normální (komutují se svou hermitovskou transpozicí ), a proto jsou diagonalizovatelné pomocí unitárních matic . Protože vlastní čísla reálné antisymetrické matice jsou imaginární, nelze je diagonalizovat pomocí reálné unitární neboli ortogonální matice .
Každou antisymetrickou matici A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} je však možné převést pomocí ortogonální matice Q {\displaystyle {\boldsymbol {Q}}} do následujícího blokově diagonálního tvaru:
Q A Q T = ( 0 λ 1 − λ 1 0 ⋱ 0 λ r − λ r 0 0 ⋱ 0 ) {\displaystyle {\boldsymbol {QAQ}}^{\mathrm {T} }={\begin{pmatrix}0&\lambda _{1}\\-\lambda _{1}&0\\&&\ddots &\\&&&0&\lambda _{r}\\&&&-\lambda _{r}&0\\&&&&&0\\&&&&&&\ddots \\&&&&&&&0\end{pmatrix}}} s nenulovými vlastními čísly λ 1 i , … , − λ r i {\displaystyle \lambda _{1}{\mathrm {i} },\ldots ,-\lambda _{r}{\mathrm {i} }} . Je-li řád matice lichý, potom výsledná matice obsahuje alespoň jeden nulový řádek i sloupec.
Obecně platí, že každou komplexní antisymetrickou matici lze převést do obdobného blokově diagonálního tvaru U A U T {\displaystyle {\boldsymbol {UAU}}^{\mathrm {T} }} pomocí unitární matice U {\displaystyle {\boldsymbol {U}}} .
Definitnost Druhá mocnina A 2 {\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{2}} reálné antisymetrické matice A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} je negativně semidefinitní .
Antisymetrická forma φ {\displaystyle \varphi } na vektorovém prostoru V {\displaystyle {\boldsymbol {V}}} nad tělesem T {\displaystyle T} je definována jako bilineární forma
B : V × V → T {\displaystyle B:V\times V\to T} taková, že pro všechna u , v ∈ V {\displaystyle {\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {v}}\in V} platí:
B ( u , v ) = − B ( v , u ) {\displaystyle B({\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {v}})=-B({\boldsymbol {v}},{\boldsymbol {u}})} Ve vektorovém prostoru nad tělesem charakteristiky 2 se antisymetrické formy shodují se symetrickými formy, protože každý prvek je svou vlastní aditivní inverzí.
Alternující forma je bilineární forma B {\displaystyle B} na vektorovém prostoru V {\displaystyle V} splňující:
B ( v , v ) = 0 {\displaystyle B({\boldsymbol {v}},{\boldsymbol {v}})=0} Nad tělesy charakteristiky různé od 2 se antisymetrické a alternující formy shodují, protože:
0 = B ( u + v , u + v ) = B ( u , u ) + B ( u , v ) + B ( v , u ) + B ( v , v ) = B ( u , v ) + B ( v , u ) {\displaystyle 0=B({\boldsymbol {u}}+{\boldsymbol {v}},{\boldsymbol {u}}+{\boldsymbol {v}})=B({\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {u}})+B({\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {v}})+B({\boldsymbol {v}},{\boldsymbol {u}})+B({\boldsymbol {v}},{\boldsymbol {v}})=B({\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {v}})+B({\boldsymbol {v}},{\boldsymbol {u}})} Bilineární formu B {\displaystyle B} lze reprezentovat maticí A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} tak, že B ( u , v ) = u T A v {\displaystyle B({\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {v}})={\boldsymbol {u}}^{\mathrm {T} }{\boldsymbol {Av}}} , jakmile jsou oba vektory vyjádřeny vůči libovolně zvolené bázi . Naopak, matice A ∈ T n × n {\displaystyle {\boldsymbol {A}}\in T^{n\times n}} určuje formu na T n {\displaystyle T^{n}} , kde ( u , v ) {\displaystyle ({\boldsymbol {u}},{\boldsymbol {v}})} se zobrazí na u T A v {\displaystyle {\boldsymbol {u}}^{\mathrm {T} }{\boldsymbol {Av}}} . Antisymetrická forma je reprezentována antisymetrickou maticí (podobně pro symetrické formy a matice).
Odkazy
Reference V tomto článku byly použity překlady textů z článků Skew-symmetric matrix na anglické Wikipedii a Schiefsymmetrische Matrix na německé Wikipedii.
Literatura BEČVÁŘ, Jindřich. Lineární algebra . 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 2019. 436 s. ISBN 978-80-7378-392-1 . HLADÍK, Milan. Lineární algebra (nejen) pro informatiky . 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 2019. 328 s. ISBN 978-80-7378-378-5 . OLŠÁK, Petr. Lineární algebra [online]. Praha: 2007 [cit. 2023-02-20]. Dostupné online .
Související články