ध्रुवीय अपघटन: Difference between revisions

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गणित में, एक वर्ग [[वास्तविक संख्या]] या [[जटिल संख्या]] [[मैट्रिक्स (गणित)]] का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> प्रपत्र का एक [[मैट्रिक्स अपघटन]] है <math>A = U P</math>, कहाँ <math>U</math> एक [[ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स]] है और <math>P</math> एक सकारात्मक अर्ध-निश्चित सममित मैट्रिक्स है (<math>U</math> एक [[एकात्मक मैट्रिक्स]] है और <math>P</math> एक सकारात्मक अर्ध-निश्चित मैट्रिक्स है | जटिल मामले में सकारात्मक अर्ध-निश्चित [[हर्मिटियन मैट्रिक्स]]), वर्ग और समान आकार दोनों।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Section 2.5</ref> सहज रूप से, अगर एक वास्तविक <math>n\times n</math> आव्यूह <math>A</math> के [[रैखिक परिवर्तन]] के रूप में व्याख्या की जाती है <math>n</math>-आयामी [[कार्तीय स्थान]] <math>\mathbb{R}^n</math>, ध्रुवीय अपघटन इसे घूर्णन (ज्यामिति) या [[प्रतिबिंब (ज्यामिति)]] में अलग करता है <math>U</math> का <math>\mathbb{R}^n</math>, और एक सेट के साथ अंतरिक्ष का एक [[स्केलिंग (ज्यामिति)]]। <math>n</math> ऑर्थोगोनल कुल्हाड़ियों।
गणित में, वर्ग [[वास्तविक संख्या]] या [[जटिल संख्या]] [[मैट्रिक्स (गणित)|आव्यूह (गणित)]] का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> प्रपत्र का [[मैट्रिक्स अपघटन|आव्यूह अपघटन]] <math>A = U P</math> है, जहाँ <math>U</math> [[ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स|ऑर्थोगोनल आव्यूह]] है और <math>P</math> सकारात्मक अर्ध-निश्चित सममित आव्यूह है (<math>U</math> [[एकात्मक मैट्रिक्स|एकात्मक आव्यूह]] है और <math>P</math> सकारात्मक अर्ध-निश्चित आव्यूह है, जटिल स्थिति में सकारात्मक अर्ध-निश्चित [[हर्मिटियन मैट्रिक्स|हर्मिटियन आव्यूह]]), वर्ग और समान आकार दोनों है।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Section 2.5</ref>  


एक वर्ग मैट्रिक्स का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> हमेशा मौजूद है। अगर <math>A</math> व्युत्क्रमणीय मैट्रिक्स है, अपघटन अद्वितीय है, और कारक है <math>P</math> [[सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स]] होगा|सकारात्मक-निश्चित। उस मामले में, <math>A</math> रूप में विशिष्ट रूप से लिखा जा सकता है <math>A = U e^X </math>, कहाँ <math>U</math> एकात्मक है और <math>X</math> मैट्रिक्स के एक मैट्रिक्स का अद्वितीय स्व-संलग्न लघुगणक है <math>P</math>.<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Theorem 2.17</ref> यह अपघटन (मैट्रिक्स) [[झूठ समूह]]ों के [[मौलिक समूह]] की गणना करने में उपयोगी है।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Section 13.3</ref>
सहज रूप से, यदि वास्तविक <math>n\times n</math> आव्यूह <math>A</math> की व्याख्या <math>n</math>-आयामी [[कार्तीय स्थान]] <math>\mathbb{R}^n</math> के [[रैखिक परिवर्तन]] के रूप में व्याख्या की जाती है, तो ध्रुवीय अपघटन इसे <math>\mathbb{R}^n</math> के घूर्णन (ज्यामिति) या [[प्रतिबिंब (ज्यामिति)]] <math>U</math> में अलग करता है, और <math>n</math> ऑर्थोगोनल अक्षों के समुच्चय के साथ स्पेस का [[स्केलिंग (ज्यामिति)]] करता है।
ध्रुवीय अपघटन को इस रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है <math>A  = P' U</math> कहाँ <math>P' = U P U^{-1}</math> के रूप में एक ही eigenvalues ​​​​के साथ एक सममित सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स है <math>P</math> लेकिन विभिन्न eigenvectors।
 
वर्ग आव्यूह का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> सदैव उपस्थित है। यदि <math>A</math> व्युत्क्रमणीय आव्यूह है, अपघटन अद्वितीय है, और कारक <math>P</math> [[सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स|सकारात्मक-निश्चित आव्यूह]] होगा। उस स्थिति में, <math>A</math> को अद्वितीय रूप से <math>A = U e^X </math> लिखा जा सकता है, जहाँ <math>U</math> एकात्मक है और <math>X</math> आव्यूह <math>P</math> का अद्वितीय स्व-आसन्न लघुगणक है।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Theorem 2.17</ref> यह अपघटन (आव्यूह) [[झूठ समूह|लाई समूह]] के [[मौलिक समूह]] की गणना करने में उपयोगी है।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Section 13.3</ref>
 
ध्रुवीय अपघटन को <math>A  = P' U</math> के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है, जहाँ <math>P' = U P U^{-1}</math> सममित धनात्मक-निश्चित आव्यूह है, जो <math>P</math> के समान आइजनवैल्यू के साथ है, लेकिन अलग-अलग आइजनवेक्टर हैं।
 
आव्यूह के ध्रुवीय अपघटन को जटिल संख्या <math>z</math> के ध्रुवीय रूप के आव्यूह एनालॉग के रूप में <math>z = u r</math> के रूप में देखा जा सकता है, जहाँ <math>r</math> इसका पूर्ण मान है (गैर-ऋणात्मक वास्तविक संख्या), और <math>u</math> इकाई मानदंड (वृत्त समूह का तत्व) के साथ सम्मिश्र संख्या है।
 
परिभाषा <math>A = UP</math> को <math>A\in\mathbb{C}^{m \times n}</math> में <math>U\in\mathbb{C}^{m \times n}</math> [[ अर्ध-ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स |अर्ध-ऑर्थोगोनल आव्यूह]] होना और <math>P\in\mathbb{C}^{n \times n}</math> सकारात्मक-अर्ध-परिमित हर्मिटियन आव्यूह होना। अपघटन सदैव उपस्थित रहता है और <math>P</math> सदैव अद्वितीय होता है। आव्यूह <math>U</math> अद्वितीय है यदि और केवल यदि <math>A</math> के पास पूर्ण रैंक है।<ref name="higham1990" />


एक मैट्रिक्स के ध्रुवीय अपघटन को जटिल संख्या के मैट्रिक्स एनालॉग के रूप में देखा जा सकता है#एक जटिल संख्या के ध्रुवीय रूप <math>z</math> जैसा <math>z = u r</math>, कहाँ <math>r</math> इसका पूर्ण मूल्य है # जटिल संख्याएं (एक गैर-ऋणात्मक वास्तविक संख्या), और <math>u</math> इकाई मानदंड (वृत्त समूह का एक तत्व) के साथ एक सम्मिश्र संख्या है।


मानहानि <math>A = UP</math> आयताकार मेट्रिसेस तक बढ़ाया जा सकता है <math>A\in\mathbb{C}^{m \times n}</math> आवश्यकता से <math>U\in\mathbb{C}^{m \times n}</math> [[ अर्ध-ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स ]] होना | सेमी-यूनिटरी मैट्रिक्स और <math>P\in\mathbb{C}^{n \times n}</math> सकारात्मक-अर्ध-परिमित हर्मिटियन मैट्रिक्स होना। अपघटन हमेशा मौजूद है और <math>P</math> हमेशा अनूठा होता है। गणित का सवाल <math>U</math> अद्वितीय है अगर और केवल अगर <math>A</math> पूरी रैंक है। <ref name="higham1990"/>




== सहज व्याख्या ==
== सहज व्याख्या ==
एक वास्तविक वर्ग <math>m\times m</math> आव्यूह <math>A</math> के रैखिक परिवर्तन के रूप में व्याख्या की जा सकती है <math>\mathbb{R}^m</math> जो एक कॉलम वेक्टर लेता है <math>x</math> को <math>A x</math>. फिर, ध्रुवीय अपघटन में <math>A = RP</math>, कारण <math>R</math> एक <math>m\times m</math> वास्तविक ऑर्थोनॉर्मल मैट्रिक्स। ध्रुवीय अपघटन तब द्वारा परिभाषित रैखिक परिवर्तन को व्यक्त करने के रूप में देखा जा सकता है <math>A</math> अंतरिक्ष के स्केलिंग (ज्यामिति) में <math>\mathbb{R}^m</math> प्रत्येक eigenvector के साथ <math>e_i</math> का <math>A</math> पैमाने कारक द्वारा <math>\sigma_i</math> (की क्रिया <math>P</math>), जिसके बाद एक ही घुमाव या प्रतिबिंब होता है <math>\mathbb{R}^m</math> (की क्रिया <math>R</math>).
वास्तविक वर्ग <math>m\times m</math> आव्यूह <math>A</math> की व्याख्या <math>\mathbb{R}^m</math> के रैखिक परिवर्तन के रूप में की जा सकती है जो स्तंभ सदिश <math>x</math> को <math>A x</math> तक ले जाता है। फिर, ध्रुवीय अपघटन में <math>A = RP</math>, कारक <math>R</math> एक <math>m\times m</math> वास्तविक ऑर्थोनॉर्मल आव्यूह है। ध्रुवीय अपघटन को <math>A</math> द्वारा परिभाषित रैखिक परिवर्तन को व्यक्त करने के रूप में देखा जा सकता है, जो स्पेस के <math>\mathbb{R}^m</math> स्केलिंग (ज्यामिति) <math>A</math> के प्रत्येक आइजनवेक्टर <math>e_i</math> के साथ पैमाना कारक <math>\sigma_i</math> के स्केलिंग (<math>P</math> की क्रिया) में व्यक्त करता है, जिसके बाद एकल घुमाव या <math>\mathbb{R}^m</math> प्रतिबिंब (<math>R</math> की क्रिया) होता है।


वैकल्पिक रूप से, अपघटन <math>A=P R</math> द्वारा परिभाषित परिवर्तन को व्यक्त करता है <math>A</math> रोटेशन के रूप में (<math>R</math>) एक स्केलिंग के बाद (<math>P</math>) कुछ ऑर्थोगोनल दिशाओं के साथ। पैमाना कारक समान हैं, लेकिन दिशाएं अलग हैं।
वैकल्पिक रूप से, अपघटन <math>A=P R</math> द्वारा परिभाषित परिवर्तन को <math>A</math> रोटेशन के रूप में (<math>R</math>) स्केलिंग के बाद (<math>P</math>) कुछ ऑर्थोगोनल दिशाओं के साथ व्यक्त करता है। पैमाना कारक समान हैं, लेकिन दिशाएं अलग हैं।


== गुण ==
== गुण ==
जटिल संयुग्म का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> द्वारा दिया गया है <math>\overline{A} = \overline{U}\overline{P}.</math> ध्यान दें कि<math display="block">\det A = \det U \det P = e^{i\theta} r</math>के निर्धारक के संगत ध्रुवीय अपघटन देता है, क्योंकि <math>\det U = e^{i\theta}</math> और <math>\det P = r = \left|\det A\right|</math>. विशेष रूप से, अगर <math>A</math> निर्धारक 1 है तो दोनों <math>U</math> और <math>P</math> निर्धारक 1 है।
जटिल संयुग्म का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> द्वारा <math>\overline{A} = \overline{U}\overline{P}</math> दिया गया है। ध्यान दें कि<math display="block">\det A = \det U \det P = e^{i\theta} r</math>A के निर्धारक के संगत ध्रुवीय अपघटन देता है, क्योंकि <math>\det U = e^{i\theta}</math> और <math>\det P = r = \left|\det A\right|</math>विशेष रूप से, यदि <math>A</math> निर्धारक 1 है तो दोनों <math>U</math> और <math>P</math> निर्धारक 1 है।


सकारात्मक-अर्ध-परिमित मैट्रिक्स P हमेशा अद्वितीय होता है, भले ही A एकवचन मैट्रिक्स हो, और इसे इस रूप में निरूपित किया जाता है<math display="block">P = \left(A^* A\right)^\frac{1}{2},</math>कहाँ <math>A^*</math> के [[संयुग्मी स्थानान्तरण]] को दर्शाता है <math>A</math>. पी की विशिष्टता यह सुनिश्चित करती है कि यह अभिव्यक्ति अच्छी तरह से परिभाषित है। विशिष्टता इस तथ्य से गारंटी है कि <math>A^* A</math> एक सकारात्मक-अर्ध-सीमित हर्मिटियन मैट्रिक्स है और इसलिए, एक मैट्रिक्स का एक अद्वितीय सकारात्मक-अर्ध-अर्ध-सीमित हर्मिटियन वर्गमूल है।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Lemma 2.18</ref> यदि A व्युत्क्रमणीय है, तो P धनात्मक-निश्चित है, इस प्रकार भी व्युत्क्रमणीय है और मैट्रिक्स U विशिष्ट रूप से निर्धारित होता है<math display="block">U = AP^{-1}.</math>
सकारात्मक-अर्ध-परिमित आव्यूह P सदैव अद्वितीय होता है, तथापि A एकल आव्यूह हो, और इसे इस रूप में निरूपित किया जाता है<math display="block">P = \left(A^* A\right)^\frac{1}{2},</math>जहाँ <math>A^*</math> के [[संयुग्मी स्थानान्तरण]] को <math>A</math> दर्शाता है। P की विशिष्टता यह सुनिश्चित करती है कि यह अभिव्यक्ति अच्छी तरह से परिभाषित है। विशिष्टता इस तथ्य से सुनिश्चित है कि <math>A^* A</math> सकारात्मक-अर्ध-सीमित हर्मिटियन आव्यूह है और इसलिए, आव्यूह का अद्वितीय सकारात्मक-अर्ध-अर्ध-सीमित हर्मिटियन वर्गमूल है।<ref>{{harvnb|Hall|2015}} Lemma 2.18</ref> यदि A व्युत्क्रमणीय है, तो P धनात्मक-निश्चित है, इस प्रकार भी व्युत्क्रमणीय है और आव्यूह U विशिष्ट रूप से निर्धारित होता है<math display="block">U = AP^{-1}.</math>




=== एसवीडी से संबंध ===
=== एसवीडी से संबंध ===


एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) के संदर्भ में <math>A</math>, <math>A = W\Sigma V^*</math>, किसी के पास<math display="block">\begin{align}
<math>A</math> के एकल मान अपघटन (एसवीडी) के संदर्भ में, <math>A = W\Sigma V^*</math>, किसी के पास<math display="block">\begin{align}
   P &= V\Sigma V^* \\
   P &= V\Sigma V^* \\
   U &= WV^*
   U &= WV^*
\end{align}</math>कहाँ <math>U</math>, <math>V</math>, और <math>W</math> एकात्मक मैट्रिसेस हैं (यदि क्षेत्र वास्तविक है तो ऑर्थोगोनल मैट्रिसेस कहा जाता है <math>\mathbb{R}</math>). इससे इस बात की पुष्टि होती है <math>P</math> सकारात्मक-निश्चित है और <math>U</math> एकात्मक है। इस प्रकार, एसवीडी का अस्तित्व ध्रुवीय अपघटन के अस्तित्व के बराबर है।
\end{align}</math>जहाँ <math>U</math>, <math>V</math>, और <math>W</math> एकात्मक आव्यूह हैं (यदि <math>\mathbb{R}</math> क्षेत्र वास्तविक है तो ऑर्थोगोनल आव्यूह कहा जाता है)इससे इस बात की पुष्टि होती है कि <math>P</math> सकारात्मक-निश्चित है और <math>U</math> एकात्मक है। इस प्रकार, एसवीडी का अस्तित्व ध्रुवीय अपघटन के अस्तित्व के बराबर है।
 


कोई विघटित भी हो सकता है <math>A</math> प्रपत्र में<math display="block">A = P'U</math>यहाँ <math>U</math> पहले जैसा ही है और <math>P'</math> द्वारा दिया गया है<math display="block">P' = UPU^{-1} = \left(AA^*\right)^\frac{1}{2} = W \Sigma W^*.</math>इसे बाएं ध्रुवीय अपघटन के रूप में जाना जाता है, जबकि पिछले अपघटन को सही ध्रुवीय अपघटन के रूप में जाना जाता है। वाम ध्रुवीय अपघटन को विपरीत ध्रुवीय अपघटन के रूप में भी जाना जाता है।


<math>A</math> को इस रूप में भी विघटित किया जा सकता है:<math display="block">A = P'U</math>यहाँ <math>U</math> पहले जैसा ही है और <math>P'</math> द्वारा दिया गया है<math display="block">P' = UPU^{-1} = \left(AA^*\right)^\frac{1}{2} = W \Sigma W^*.</math>इसे बाएं ध्रुवीय अपघटन के रूप में जाना जाता है, जबकि पिछले अपघटन को सही ध्रुवीय अपघटन के रूप में जाना जाता है। वाम ध्रुवीय अपघटन को विपरीत ध्रुवीय अपघटन के रूप में भी जाना जाता है।


वर्ग उलटा वास्तविक मैट्रिक्स का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> स्वरूप का है
वर्ग उलटा वास्तविक आव्यूह का ध्रुवीय अपघटन <math>A</math> स्वरूप का है
<math display="block">A = |A|R</math>
<math display="block">A = |A|R</math>
कहाँ <math>|A| = \left(AA^\textsf{T}\right)^\frac{1}{2}</math> एक [[सकारात्मक-अर्ध-परिमित मैट्रिक्स]] है | सकारात्मक-निश्चित हर्मिटियन मैट्रिक्स और <math>R = |A|^{-1}A</math> एक ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स है।
जहाँ <math>|A| = \left(AA^\textsf{T}\right)^\frac{1}{2}</math> [[सकारात्मक-अर्ध-परिमित मैट्रिक्स|सकारात्मक-अर्ध-परिमित आव्यूह]] है। सकारात्मक-निश्चित हर्मिटियन आव्यूह और <math>R = |A|^{-1}A</math> ऑर्थोगोनल आव्यूह है।


=== सामान्य मैट्रिसेस से संबंध ===
=== सामान्य आव्यूह से संबंध ===


गणित का सवाल <math>A</math> ध्रुवीय अपघटन के साथ <math>A=UP</math> [[सामान्य मैट्रिक्स]] है अगर और केवल <math>U</math> और <math>P</math> [[कम्यूटिंग मेट्रिसेस]]: <math>UP = PU</math>, या समकक्ष रूप से, वे विकर्णीय मैट्रिक्स # एक साथ विकर्णकरण हैं।
ध्रुवीय अपघटन के साथ <math>A</math> आव्यूह <math>A=UP</math> [[सामान्य मैट्रिक्स|सामान्य]] है यदि और केवल <math>U</math> और <math>P</math> [[कम्यूटिंग मेट्रिसेस|कम्यूटिंग आव्यूह]] है: <math>UP = PU</math>, या समकक्ष रूप से, वे एक साथ विकर्ण हैं।


== निर्माण और अस्तित्व के प्रमाण ==
== निर्माण और अस्तित्व के प्रमाण ==
ध्रुवीय अपघटन के निर्माण के पीछे मुख्य विचार वही है जो एकवचन-मूल्य अपघटन की गणना के लिए उपयोग किया जाता है।
ध्रुवीय अपघटन के निर्माण के पीछे मुख्य विचार वही है जो एकल-मान अपघटन की गणना के लिए उपयोग किया जाता है।


=== सामान्य मैट्रिक्स के लिए व्युत्पत्ति ===
=== सामान्य आव्यूह के लिए व्युत्पत्ति ===
अगर <math>A</math> सामान्य मैट्रिक्स है, तो यह एक विकर्ण मैट्रिक्स के समान रूप से समतुल्य है: <math>A = V\Lambda V^*</math> कुछ एकात्मक मैट्रिक्स के लिए <math>V</math> और कुछ विकर्ण मैट्रिक्स <math>\Lambda</math>. यह इसके ध्रुवीय अपघटन की व्युत्पत्ति को विशेष रूप से सीधा बनाता है, जैसा कि हम तब लिख सकते हैं
यदि <math>A</math> सामान्य आव्यूह है, तो यह विकर्ण आव्यूह के समान रूप से <math>A = V\Lambda V^*</math> समतुल्य है: कुछ एकात्मक आव्यूह के लिए <math>V</math> और कुछ विकर्ण आव्यूह के लिए <math>\Lambda</math>यह इसके ध्रुवीय अपघटन की व्युत्पत्ति को विशेष रूप से सीधा बनाता है, जैसा कि हम तब लिख सकते हैं
<math display="block">A = V\Phi_\Lambda |\Lambda|V^* = \underbrace{\left(V\Phi_\Lambda V^*\right)}_{\equiv U} \underbrace{\left(V |\Lambda| V^*\right)}_{\equiv P},</math>
<math display="block">A = V\Phi_\Lambda |\Lambda|V^* = \underbrace{\left(V\Phi_\Lambda V^*\right)}_{\equiv U} \underbrace{\left(V |\Lambda| V^*\right)}_{\equiv P},</math>
कहाँ <math>\Phi_\Lambda</math> के तत्वों के चरणों से युक्त एक विकर्ण मैट्रिक्स है <math>\Lambda</math>, वह है, <math>(\Phi_\Lambda)_{ii}\equiv \Lambda_{ii}/ |\Lambda_{ii}|</math> कब <math>\Lambda_{ii}\neq 0</math>, और <math>(\Phi_\Lambda)_{ii}=0</math> कब <math>\Lambda_{ii}=0</math>.
जहाँ <math>\Phi_\Lambda</math> के तत्वों के चरणों से युक्त विकर्ण आव्यूह <math>\Lambda</math> है, वह <math>(\Phi_\Lambda)_{ii}\equiv \Lambda_{ii}/ |\Lambda_{ii}|</math> है, जब <math>\Lambda_{ii}\neq 0</math>, और <math>(\Phi_\Lambda)_{ii}=0</math> जब <math>\Lambda_{ii}=0</math>
 
ध्रुवीय अपघटन <math>A=UP</math> इस प्रकार है, <math>A</math> के आइजनबेसिस साथ में <math>U</math> और <math>P</math> विकर्ण के साथ और क्रमशः <math>A</math> के चरणों और पूर्ण मानों के बराबर आइजन मान ​​​​होना।


ध्रुवीय अपघटन इस प्रकार है <math>A=UP</math>, साथ <math>U</math> और <math>P</math> के ईजेनबेसिस में विकर्ण <math>A</math> और उन के चरणों और पूर्ण मूल्यों के बराबर eigenvalues ​​​​होना <math>A</math>, क्रमश।
=== व्युत्क्रमणीय आव्यूह के लिए ===
एकल-मान अपघटन से, यह दिखाया जा सकता है कि आव्यूह <math>A</math> उलटा है यदि और केवल यदि <math>A^* A</math> (समान रूप से, <math>AA^*</math>) है। इसके अतिरिक्त, यह सच है यदि और केवल यदि <math>A^* A</math> के सभी आइजन मान शून्य नहीं हैं।<ref>Note how this implies, by the positivity of <math>A^* A</math>, that the eigenvalues are all real and strictly positive.</ref>


=== व्युत्क्रमणीय मैट्रिक्स के लिए ===
इस स्थिति में, ध्रुवीय अपघटन सीधे लिखकर प्राप्त किया जाता है
एकवचन-मूल्य अपघटन से, यह दिखाया जा सकता है कि एक मैट्रिक्स <math>A</math> उलटा है अगर और केवल अगर <math>A^* A</math> (समान रूप से, <math>AA^*</math>) है। इसके अलावा, यह सच है अगर और केवल अगर के eigenvalues <math>A^* A</math> सभी शून्य नहीं हैं।<ref>Note how this implies, by the positivity of <math>A^* A</math>, that the eigenvalues are all real and strictly positive.</ref>
इस मामले में, ध्रुवीय अपघटन सीधे लिखकर प्राप्त किया जाता है
<math display="block">A = A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}\left(A^* A\right)^\frac{1}{2},</math>
<math display="block">A = A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}\left(A^* A\right)^\frac{1}{2},</math>
और वह देख रहा है <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}</math> एकात्मक है। इसे देखने के लिए, हम के वर्णक्रमीय अपघटन का फायदा उठा सकते हैं <math>A^* A</math> लिखना <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}} = AVD^{-\frac{1}{2}}V^*</math>.
और यह देखते हुए कि <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}</math> एकात्मक है। इसे देखने के लिए, हम <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}} = AVD^{-\frac{1}{2}}V^*</math> लिखने के लिए <math>A^* A</math> के वर्णक्रमीय अपघटन का लाभ उठा सकते हैं।


इस अभिव्यक्ति में, <math>V^*</math> एकात्मक है क्योंकि <math>V</math> है। वो भी दिखाने के लिए <math>AVD^{-\frac{1}{2}}</math> एकात्मक है, हम लिखने के लिए एकवचन-मूल्य अपघटन का उपयोग कर सकते हैं <math>A = WD^\frac{1}{2}V^*</math>, ताकि
इस अभिव्यक्ति में, <math>V^*</math> एकात्मक है क्योंकि <math>V</math> है। यह दिखाने के लिए कि <math>AVD^{-\frac{1}{2}}</math> एकात्मक है, हम <math>A = WD^\frac{1}{2}V^*</math> लिखने के लिए एकल-मान अपघटन का उपयोग कर सकते हैं, जिससे
<math display="block">AV D^{-\frac{1}{2}} = WD^\frac{1}{2}V^* VD^{-\frac{1}{2}} = W,</math>
<math display="block">AV D^{-\frac{1}{2}} = WD^\frac{1}{2}V^* VD^{-\frac{1}{2}} = W,</math>
फिर कहाँ <math>W</math> निर्माण द्वारा एकात्मक है।
जहाँ पुनः <math>W</math> निर्माण द्वारा एकात्मक है।


की एकता को प्रत्यक्ष रूप से दर्शाने का एक और तरीका <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}</math> यह ध्यान रखना है कि, का एकवचन-मूल्य अपघटन लिखना <math>A</math> रैंक -1 मैट्रिसेस के संदर्भ में <math display="inline">A = \sum_k s_k v_k w_k^*</math>, कहाँ <math>s_k</math>के विलक्षण मूल्य हैं <math>A</math>, अपने पास
फिर भी <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}</math> की इकाई को सीधे दर्शाने की एक और विधि यह ध्यान रखनी है कि, रैंक -1 आव्यूह के संदर्भ में <math>A</math> का एसवीडी <math display="inline">A = \sum_k s_k v_k w_k^*</math> लिखना, जहाँ <math>s_k</math>, <math>A</math> के एकल मान हैं, अपने पास
<math display="block">A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}
<math display="block">A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}
= \left(\sum_j \lambda_j v_j w_j^*\right)\left(\sum_k |\lambda_k|^{-1} w_k w_k^*\right)
= \left(\sum_j \lambda_j v_j w_j^*\right)\left(\sum_k |\lambda_k|^{-1} w_k w_k^*\right)
= \sum_k \frac{\lambda_k}{|\lambda_k|} v_k w_k^*,</math> जिसका सीधा तात्पर्य एकता से है <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}</math> क्योंकि एक मैट्रिक्स एकात्मक है अगर और केवल अगर इसके एकवचन मूल्यों में एकात्मक निरपेक्ष मूल्य है।
= \sum_k \frac{\lambda_k}{|\lambda_k|} v_k w_k^*,</math> जिसका सीधा तात्पर्य <math>A\left(A^* A\right)^{-\frac{1}{2}}</math> की एकता से है, क्योंकि आव्यूह एकात्मक है यदि और केवल यदि इसके एकल मानों में एकात्मक निरपेक्ष मान है।


ध्यान दें कि कैसे, उपरोक्त निर्माण से, यह इस प्रकार है कि एक व्युत्क्रमणीय मैट्रिक्स के ध्रुवीय अपघटन में एकात्मक मैट्रिक्स विशिष्ट रूप से परिभाषित है।
ध्यान दें कि कैसे, उपरोक्त निर्माण से, यह इस प्रकार है कि व्युत्क्रमणीय आव्यूह के ध्रुवीय अपघटन में एकात्मक आव्यूह विशिष्ट रूप से परिभाषित है।


=== सामान्य व्युत्पत्ति ===
=== सामान्य व्युत्पत्ति ===
एक चुकता मैट्रिक्स का एसवीडी <math>A</math> पढ़ता <math>A = W D^\frac{1}{2} V^*</math>, साथ <math>W, V</math> एकात्मक मैट्रिक्स, और <math>D</math> एक विकर्ण, सकारात्मक अर्ध-निश्चित मैट्रिक्स। बस की एक अतिरिक्त जोड़ी डालने से <math>W</math>एस या <math>V</math>एस, हम ध्रुवीय अपघटन के दो रूपों को प्राप्त करते हैं <math>A</math>:<math display="block">
वर्ग आव्यूह <math>A</math> का एसवीडी, <math>A = W D^\frac{1}{2} V^*</math> एकात्मक आव्यूह, <math>W, V</math>, और <math>D</math> के साथ विकर्ण, सकारात्मक अर्ध-निश्चित आव्यूह पढ़ा जाता है। <math>W</math>s या <math>V</math>s की अतिरिक्त जोड़ी डालने से, हम <math>A</math> के ध्रुवीय अपघटन के दो रूपों को प्राप्त करते हैं :<math display="block">
   A = WD^\frac{1}{2}V^* =
   A = WD^\frac{1}{2}V^* =
   \underbrace{\left(W D^\frac{1}{2} W^*\right)}_P \underbrace{\left(W V^*\right)}_U =
   \underbrace{\left(W D^\frac{1}{2} W^*\right)}_P \underbrace{\left(W V^*\right)}_U =
Line 74: Line 79:
</math>अधिक सामान्यतः, यदि <math>
</math>अधिक सामान्यतः, यदि <math>
   A
   A
</math> कुछ आयताकार है <math>
</math> कुछ आयताकार <math>
   n\times m
   n\times m
</math> मैट्रिक्स, इसके एसवीडी के रूप में लिखा जा सकता है <math>
</math> आव्यूह है, इसका एसवीडी <math>
   A=WD^{1/2}V^*
   A=WD^{1/2}V^*
</math> कहाँ हैं <math>
</math> के रूप में लिखा जा सकता है जहाँ अब <math>
   W
   W
</math> और <math>
</math> और <math>
   V
   V
</math> आयामों के साथ आइसोमेट्री हैं <math>
</math> क्रमशः <math>
   n\times r
   n\times r
</math> और <math>
</math> और <math>
   m\times r
   m\times r
</math>, क्रमशः, कहाँ <math>
</math> आयामों के साथ आइसोमेट्री हैं, जहाँ <math>
   r\equiv\operatorname{rank}(A)
   r\equiv\operatorname{rank}(A)
</math>, और <math>
</math>, और <math>
   D
   D
</math> आयामों के साथ फिर से एक विकर्ण सकारात्मक अर्ध-निश्चित वर्ग मैट्रिक्स है <math>
</math> आयामों के साथ फिर से विकर्ण सकारात्मक अर्ध-निश्चित वर्ग आव्यूह <math>
   r\times r
   r\times r
</math>. अब हम लिखने के लिए उपरोक्त समीकरण में उपयोग किए गए समान तर्क को लागू कर सकते हैं <math>
</math> है। अब हम लिखने के लिए उपरोक्त समीकरण <math>
   A=PU=UP'
   A=PU=UP'
</math>, पर अब <math>
</math> में उपयोग किए गए समान तर्क को प्रयुक्त कर सकते हैं, पर अब <math>
   U\equiv WV^*  
   U\equiv WV^*  
</math> सामान्य एकात्मक नहीं है। फिर भी, <math>
</math> सामान्य एकात्मक नहीं है। फिर भी, <math>
   U  
   U  
</math> के समान समर्थन और सीमा है <math>
</math> के पास <math>
   A  
   A  
</math>, और यह संतुष्ट करता है <math>
</math> के समान समर्थन और सीमा है, और यह <math>
   U^* U=VV^*  
   U^* U=VV^*  
</math> और <math>
</math> और <math>
   UU^*=WW^*  
   UU^*=WW^*  
</math>. यह बनाता है <math>
</math> को संतुष्ट करता है। यह <math>
   U  
   U  
</math> एक आइसोमेट्री में जब इसकी क्रिया के समर्थन पर प्रतिबंधित होती है <math>
</math> को आइसोमेट्री में बनाता है, जब इसकी क्रिया <math>
   A  
   A  
</math>, अर्थात् इसका अर्थ है <math>
</math> के समर्थन पर प्रतिबंधित होती है, अर्थात् इसका अर्थ है की <math>
   U  
   U  
</math> [[आंशिक आइसोमेट्री]] है।
</math> [[आंशिक आइसोमेट्री]] है।




इस अधिक सामान्य मामले के स्पष्ट उदाहरण के रूप में, निम्नलिखित मैट्रिक्स के एसवीडी पर विचार करें:<math display="block">
इस अधिक सामान्य स्थिति के स्पष्ट उदाहरण के रूप में, निम्नलिखित आव्यूह के एसवीडी पर विचार करें:<math display="block">
   A\equiv \begin{pmatrix}1&1\\2&-2\\0&0\end{pmatrix} =
   A\equiv \begin{pmatrix}1&1\\2&-2\\0&0\end{pmatrix} =
\underbrace{\begin{pmatrix}1&0\\0&1\\0&0\end{pmatrix}}_{\equiv W}
\underbrace{\begin{pmatrix}1&0\\0&1\\0&0\end{pmatrix}}_{\equiv W}
Line 121: Line 126:
</math>हमारे पास तब है<math display="block">
</math>हमारे पास तब है<math display="block">
   WV^\dagger = \frac1{\sqrt2}\begin{pmatrix}1&1 \\ 1&-1 \\ 0&0\end{pmatrix}  
   WV^\dagger = \frac1{\sqrt2}\begin{pmatrix}1&1 \\ 1&-1 \\ 0&0\end{pmatrix}  
</math>जो एक आइसोमेट्री है, लेकिन एकात्मक नहीं है। दूसरी ओर, अगर हम के अपघटन पर विचार करें<math display="block">
</math>जो आइसोमेट्री है, लेकिन एकात्मक नहीं है। दूसरी ओर, यदि हम के अपघटन पर विचार करें<math display="block">
   A\equiv \begin{pmatrix}1&0&0\\0&2&0\end{pmatrix} =
   A\equiv \begin{pmatrix}1&0&0\\0&2&0\end{pmatrix} =
\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}
Line 130: Line 135:
</math>जो आंशिक आइसोमेट्री है (लेकिन आइसोमेट्री नहीं)।
</math>जो आंशिक आइसोमेट्री है (लेकिन आइसोमेट्री नहीं)।


== [[ हिल्बर्ट अंतरिक्ष ]] == पर बंधे हुए ऑपरेटर
=== [[ हिल्बर्ट अंतरिक्ष |हिल्बर्ट स्पेस]] पर बंधे हुए ऑपरेटर ===
जटिल हिल्बर्ट रिक्त स्थान के बीच किसी भी बंधे हुए रैखिक ऑपरेटर '''' का ध्रुवीय अपघटन एक आंशिक आइसोमेट्री और एक गैर-नकारात्मक ऑपरेटर के उत्पाद के रूप में एक विहित गुणनखंड है।
जटिल हिल्बर्ट स्पेस स्थान के बीच किसी भी बाध्य रैखिक ऑपरेटर ''A'' का ध्रुवीय अपघटन आंशिक आइसोमेट्री और गैर-नकारात्मक ऑपरेटर के उत्पाद के रूप में विहित कारक है।


मेट्रिसेस के लिए ध्रुवीय अपघटन निम्नानुसार सामान्य करता है: यदि '''' एक परिबद्ध रैखिक ऑपरेटर है तो उत्पाद ''ए'' = ''यूपी'' जहां ''यू'' के रूप में '''' का एक अनूठा गुणनखंड है। '' एक आंशिक आइसोमेट्री है, ''पी'' एक गैर-नकारात्मक स्व-आसन्न संकारक है और ''यू'' का प्रारंभिक स्थान ''पी'' की सीमा का बंद होना है।
आव्यूह के लिए ध्रुवीय अपघटन निम्नानुसार सामान्य करता है: यदि यदि ''A'' परिबद