1. adjugate matrix
주어진 square matrix A의 모든 원소를 대응하는 cofactor로 바꾸고 transpose한 행렬을 말합니다.
즉 Ann={aij}에 대하여 aij의 cofactor cij=(−1)‖Mij‖로 치환하여 만든 행렬 Cnn={cij}의 transpose CT=adjA={cij}T를 adjugate matrix라고 부릅니다.
이 행렬이 중요한 이유는 Ann의 inverse matrix를 구하게 만들어줍니다.
즉 Ann의 역행렬이 존재한다면 A−1=1det(A)adjA
2. unitary matrix
<complex conjugate>
두 실수 a,b에 대하여 complex number a+bi의 complex conjugate란 a-bi를 말한다.
주어진 행렬 A의 conjugate transpose란 A의 transpose AT를 구하고 각 원소를 complex conjugate로 치환한 행렬을 말하고 기호로 AH로 표시한다.
예를 들어 A=(1−2−i51+ii4−2i)가 주어지면 AT=(11+i−2−ii54−2i)이고 각 원소를 complex conjugate로 치환하면 AH=(11−i−2+i−i54+2i)
이로부터 만약 모든 원소가 실수인 행렬 A의 conjugate transpose는 AH=AT
<unitary matrix>
주어진 square matrix U가 UHU=UUH=I이면 unitary matrix라고 부른다.
만약 모든 원소가 실수이면 UTU=UUT=I를 만족시키므로 이 경우 orthogonal matrix이기도 하다.
정의로부터 UH도 inverse가 U인 unitary matrix이다.
3. Hermitian matrix
<정의>
주어진 행렬 A의 모든 i,j원소 aij와 j,i원소 aji의 켤레복소수 ¯aji가 동일하다면 행렬 A를 Hermitian matrix라고 부른다.
주어진 행렬 A의 conjugate transpose란 A의 transpose AT를 구하고 각 원소를 complex conjugate로 치환한 행렬을 말하고 기호로 AH로 표시한다.
그래서 Hermitian matrix는 A=AH를 만족시키는 행렬을 말한다.
<주요 성질>
1) 모든 원소가 실수인 행렬 A는 conjugate transpose가 AH=AT이므로 Hermitian matrix일 필요충분조건은 A가 symmetric인 것이다.
2) 정의로부터 Hermitian matrix의 main diagonal의 모든 원소는 실수이다.
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