面試中的一個(gè)線性代數(shù)證明題

問題:

定義矩陣A的范數(shù):||A||_2 = \max_{x \in R, x \ne 0} \frac{||Ax||_2}{||x||_2}作儿,A為對(duì)稱正定陣。

證明:||A||_2 = \lambda(\lambdaA的最大特征值)

證明過程:

證明:||\cdot||_2表示向量的L_2范數(shù)馋劈,即||x||_2 = \sqrt{x_1^2 + \cdots +x_n^2 } = \sqrt{x^Tx}

由以上定義得:
||A||_2 = \max_{x \in R, x \ne 0}\frac{||Ax||_2}{||x||_2}

= \max_{x \in R, x \ne 0}\frac{\sqrt{(Ax)^T(Ax)}} {\sqrt{x^Tx}}

= \max_{x \in R, x \ne 0}\sqrt{\frac{(Ax)^T(Ax)} {x^Tx}}

= \max_{x \in R, x \ne 0}\sqrt{\frac{(Ax)^T(Ax)} {||x||_2^2}}

= \max_{x \in R, x \ne 0}\sqrt{\frac{x^TA^TAx} {||x||_2^2}}

D=A^TA攻锰,D為對(duì)陣矩陣晾嘶,則上式等于:

\max_{x \in R, x \ne 0}\sqrt{\frac{x^TDx} {||x||_2^2}}

= \max_{x \in R, x \ne 0}\sqrt{\frac{x^T}{||x||_2}D\frac{x}{||x||_2}} ? ? ? ? (1)

令y=\frac{x}{||x||_2},則y為單位矩陣娶吞,||y||_2^2= y^T y = 1垒迂,(1)式等于:

\max_{y \in R, y \ne 0}\sqrt{y^T D y}

根據(jù)條件優(yōu)化定理(見下面)可得,

\max\sqrt{y^T D y} ,s.t.y^T y = 1的值為D的最大特征值,

又由于D = A^TA妒蛇,且A為對(duì)稱矩陣娇斑,則A可正交對(duì)角化,那么A可通過特征值分解為P \Sigma P^T材部,則:

D = A^TA = P \Sigma P^T P \Sigma P^T = P \Sigma^2 P^T

可以看出D相似于\Sigma^2毫缆,則D\Sigma^2具有相同的特征值,即為A的特征值的平方乐导,

如果A的最大特征值為\lambda苦丁,則D的最大特征值為\lambda^2,那么\sqrt{y^T D y}的最大值為\lambda物臂,故:

||A||_2 = \max_{x \in R, x \ne 0} \frac{||Ax||_2}{||x||_2} = \max_{y \in R, y \ne 0}\sqrt{y^T D y}= \lambda旺拉,證畢。

條件優(yōu)化定理:設(shè)A是對(duì)稱矩陣棵磷,且mM的定義如下式蛾狗,那么MD的最大特征值\lambda_1mD的最小特征值仪媒。如果y是對(duì)應(yīng)于M的單位特征向量u_1沉桌,那么y^TDy的值等于M。 如果y是對(duì)應(yīng)于m的單位特征向量算吩,那么y^TDy的值等于m留凭。mM的定義:m = \min\{y^TDy:|y| = 1\}, M = \max\{y^TDy:|y| = 1\}

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