वर्ग आव्यूह

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क्रम 4 का एक वर्ग आव्युह। प्रविष्टियाँ $a_{ii}$ एक वर्ग आव्युह का मुख्य विकर्ण बनाएँ। उदाहरण के लिए, उपरोक्त 4×4 आव्युह के मुख्य विकर्ण में तत्व शामिल हैं a₁₁ = 9, a₂₂ = 11, a₃₃ = 4, a₄₄ = 10.

गणित में, वर्ग आव्युह एक आव्युह (गणित) है जिसमें पंक्तियों और स्तंभों की समान संख्या होती है। n-by-n आव्युह को क्रम $n$. के वर्ग आव्युह के रूप में जाना जाता है एक ही क्रम के किन्हीं भी दो वर्ग आव्यूहों को जोड़ा और गुणा किया जा सकता है।

स्क्वायर आव्युह का उपयोग अधिकांशतः सरल रेखीय परिवर्तनों का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, जैसे कि अपरुपण मानचित्रण या प्रवर्तन (गणित) है। उदाहरण के लिए, यदि $R$ प्रवर्तन ( प्रवर्तन आव्युह ) का प्रतिनिधित्व करने वाला वर्ग आव्युह है और $\mathbf {v}$ स्तंभ सदिश है जो अंतरिक्ष में बिंदु की स्थिति (सदिश) का वर्णन करता है, उत्पाद $R\mathbf {v}$ उस घुमाव के बाद उस बिंदु की स्थिति का वर्णन करने वाला एक अन्य स्तंभ सदिश उत्पन्न करता है। यदि $\mathbf {v}$ पंक्ति सदिश है, उसी परिवर्तन $\mathbf {v} R^{\mathsf {T}}$, का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है जहाँ $R^{\mathsf {T}}$ का स्थानान्तरण $R$. है

, तो यह सामान्य है। सामान्य मेट्रिसेस मुख्य रूप से रुचि के होते हैं क्योंकि उनमें अभी सूचीबद्ध आव्युह के प्रकार शामिल होते हैं और मेट्रिसेस का सबसे व्यापक वर्ग बनाते हैं जिसके लिए स्पेक्ट्रल प्रमेय धारण करता है।, तो यह सामान्य है। सामान्य मेट्रिसेस मुख्य रूप से रुचि के होते हैं क्योंकि उनमें अभी सूचीबद्ध आव्युह के प्रकार शामिल होते हैं और मेट्रिसेस का सबसे व्यापक वर्ग बनाते हैं जिसके लिए स्पेक्ट्रल प्रमेय धारण करता है।, तो यह सामान्य है। सामान्य मेट्रिसेस मुख्य रूप से रुचि के होते हैं क्योंकि उनमें अभी सूचीबद्ध आव्युह के प्रकार शामिल होते हैं और मेट्रिसेस का सबसे व्यापक वर्ग बनाते हैं जिसके लिए स्पेक्ट्रल प्रमेय धारण करता है।

तो यह सामान्य है। सामान्य मेट्रिसेस मुख्य रूप से रुचि के होते हैं क्योंकि उनमें अभी सूचीबद्ध आव्युह के प्रकार शामिल होते हैं

मुख्य विकर्ण

Main article: Main diagonal

प्रविष्टियाँ $a_{ii}$ (i = 1, …, n) वर्ग आव्यूह का मुख्य विकर्ण बनाता है। वे काल्पनिक रेखा पर स्थित हैं जो ऊपरी बाएँ कोने से आव्युह के निचले दाएं कोने तक चलती है। उदाहरण के लिए, उपरोक्त 4×4 आव्युह के मुख्य विकर्ण में तत्व शामिल हैं a₁₁ = 9, a₂₂ = 11, a₃₃ = 4, a₄₄ = 10.

वर्ग आव्युह के ऊपरी दाएं कोने से निचले बाएं कोने तक के विकर्ण को एंटीडायगोनल या काउंटरडायगोनल कहा जाता है।

विशेष प्रकार

Name	Example with n = 3
Diagonal matrix	${\begin{bmatrix}a_{11}&0&0\\0&a_{22}&0\\0&0&a_{33}\end{bmatrix}}$
Lower triangular matrix	${\begin{bmatrix}a_{11}&0&0\\a_{21}&a_{22}&0\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{bmatrix}}$
Upper triangular matrix	${\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\0&a_{22}&a_{23}\\0&0&a_{33}\end{bmatrix}}$

विकर्ण या त्रिकोणीय आव्युह

यदि मुख्य विकर्ण के बाहर की सभी प्रविष्टियाँ शून्य हैं, $A$ विकर्ण आव्युह कहा जाता है। यदि मुख्य विकर्ण के ऊपर (या नीचे) सभी प्रविष्टियाँ शून्य हैं, $A$ ऊपरी (या निचला) त्रिकोणीय आव्युह कहा जाता है।

पहचान आव्युह

पहचान आव्युह $I_{n}$ आकार का $n$ है $n\times n$ आव्युह जिसमें मुख्य विकर्ण पर सभी तत्व 1 के बराबर हैं और अन्य सभी तत्व 0 के बराबर हैं, उदा।

$I_{1}={\begin{bmatrix}1\end{bmatrix}},\ I_{2}={\begin{bmatrix}1&0\\0&1\end{bmatrix}},\ \ldots ,\ I_{n}={\begin{bmatrix}1&0&\cdots &0\\0&1&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&\cdots &1\end{bmatrix}}.$

यह क्रम का स्क्वायर आव्युह है $n$, और विशेष प्रकार का विकर्ण आव्युह भी। इसे पहचान आव्युह कहा जाता है क्योंकि इसके साथ गुणा करने से आव्युह अपरिवर्तित रहता है:

AI_n = I_mA = A किसी भी एम-बाय-एन आव्युह के लिए $A$.

उलटा आव्युह और इसके व्युत्क्रम

एक वर्ग आव्युह $A$ एक आव्युह मौजूद होने पर उलटा आव्युह या गैर-एकवचन कहा जाता है $B$ ऐसा है कि

$AB=BA=I_{n}.$

यदि $B$ मौजूद है, यह अद्वितीय है और इसका व्युत्क्रम आव्युह कहा जाता है $A$, लक्षित $A^{-1}$.

सममित या तिरछा-सममित आव्युह

वर्ग आव्युह $A$ यह इसके स्थानान्तरण के बराबर है, अर्थात, $A^{\mathsf {T}}=A$, सममित आव्युह है। यदि इसके बजाय $A^{\mathsf {T}}=-A$, तब $A$ तिरछा-सममित आव्युह कहा जाता है।

जटिल वर्ग आव्युह के लिए $A$, अधिकांशतः ट्रांज़ोज़ का उपयुक्त एनालॉग संयुग्मी स्थानान्तरण ़ होता है $A^{*}$, के जटिल संयुग्म के स्थानान्तरण के रूप में परिभाषित किया गया है $A$. जटिल वर्ग आव्युह $A$ संतुष्टि देने वाला $A^{*}=A$ हर्मिटियन आव्युह कहा जाता है। यदि इसके बजाय $A^{*}=-A$, तब $A$ तिरछा-हर्मिटियन आव्युह कहा जाता है।

वर्णक्रमीय प्रमेय के अनुसार, वास्तविक सममित (या जटिल हर्मिटियन) आव्युह में ऑर्थोगोनल (या एकात्मक) खुद का आधार होता है; यानी, प्रत्येक सदिश ईजेनवेक्टरों के रैखिक संयोजन के रूप में अभिव्यक्त होता है। दोनों ही मामलों में, सभी eigenvalues ​​वास्तविक हैं।

निश्चित आव्युह

Positive definite	Indefinite
${\begin{bmatrix}1/4&0\\0&1\\\end{bmatrix}}$	${\begin{bmatrix}1/4&0\\0&-1/4\end{bmatrix}}$
Q(x,y) = 1/4 x2 + y2	Q(x,y) = 1/4 x2 − 1/4 y2
File:Ellipse in coordinate system with semi-axes labelled.svg Points such that Q(x, y) = 1 (Ellipse).	File:Hyperbola2 SVG.svg Points such that Q(x, y) = 1 (Hyperbola).

सममित n×n-आव्युह कहा जाता है सकारात्मक-निश्चित आव्युह |सकारात्मक-निश्चित (क्रमशः नकारात्मक-निश्चित; अनिश्चित), यदि सभी गैर-शून्य वैक्टर के लिए $x\in \mathbb {R} ^{n}$ द्वारा दिया गया संबद्ध द्विघात रूप

<उद्धृत करें=द्विघात रूप>Q('x') = 'x'^टीएक्स'</उद्धृत>

केवल सकारात्मक मान लेता है (क्रमशः केवल नकारात्मक मान; कुछ नकारात्मक और कुछ सकारात्मक मान दोनों)। यदि द्विघात रूप केवल गैर-नकारात्मक (क्रमशः केवल गैर-सकारात्मक) मान लेता है, तो सममित आव्युह को धनात्मक-अर्ध-परिमित (क्रमशः ऋणात्मक-अर्ध-अर्ध-परिमित) कहा जाता है; इसलिए आव्युह अनिश्चित रूप से अनिश्चित है जब यह न तो सकारात्मक-अर्ध-परिमित है और न ही नकारात्मक-अर्द्ध-परिमित।

सममित आव्युह सकारात्मक-निश्चित है यदि और केवल यदि इसके सभी eigenvalues ​​​​सकारात्मक हैं। दाईं ओर की तालिका 2×2 आव्यूहों के लिए दो संभावनाएँ दिखाती है।

इनपुट के रूप में दो अलग-अलग वैक्टरों को अनुमति देने के बजाय ए से संबंधित द्विरेखीय रूप उत्पन्न होता है:

बी_A(एक्स, वाई) = एक्स^टीओए'।

ओर्थोगोनल आव्युह

ऑर्थोगोनल आव्युह आव्युह (गणित) # स्क्वायर आव्युह है जिसमें वास्तविक संख्या प्रविष्टियाँ होती हैं जिनके स्तंभ और पंक्तियाँ ऑर्थोगोनल इकाई सदिश (यानी, orthonormality वैक्टर) होती हैं। समतुल्य रूप से, आव्युह A ऑर्थोगोनल है यदि इसका स्थानान्तरण इसके व्युत्क्रम आव्युह के बराबर है:

$A^{\textsf {T}}=A^{-1},$

जिसमें शामिल है

$A^{\textsf {T}}A=AA^{\textsf {T}}=I,$

जहां मैं पहचान आव्युह है।

ऑर्थोगोनल आव्युह ए अनिवार्य रूप से उलटा आव्युह है (उलटा के साथ A⁻¹ = A^T), एकात्मक आव्युह (A⁻¹ = A*), और सामान्य आव्युह (A*A = AA*). किसी भी ऑर्थोगोनल आव्युह का निर्धारक या तो +1 या -1 है। विशेष ऑर्थोगोनल समूह $\operatorname {SO} (n)$ के होते हैं n × n निर्धारक +1 के साथ ऑर्थोगोनल मेट्रिसेस।

ऑर्थोगोनल आव्युह का जटिल संख्या एनालॉग एकात्मक आव्युह है।

सामान्य आव्युह

वास्तविक या जटिल वर्ग आव्युह $A$ सामान्य आव्युह कहा जाता है यदि $A^{*}A=AA^{*}$. यदि वास्तविक वर्ग आव्युह सममित, तिरछा-सममित या ऑर्थोगोनल है, तो यह सामान्य है। यदि जटिल वर्ग आव्युह हर्मिटियन, तिरछा-हर्मिटियन या एकात्मक है, तो यह सामान्य है। सामान्य मेट्रिसेस मुख्य रूप से रुचि के होते हैं क्योंकि उनमें अभी सूचीबद्ध आव्युह के प्रकार शामिल होते हैं और मेट्रिसेस का सबसे व्यापक वर्ग बनाते हैं जिसके लिए स्पेक्ट्रल प्रमेय धारण करता है।

संचालन

ट्रेस

वर्ग आव्युह ए के आव्युह, tr (ए) का निशान इसकी विकर्ण प्रविष्टियों का योग है। जबकि आव्युह गुणन कम्यूटेटिव नहीं है, दो आव्युह के उत्पाद का निशान कारकों के क्रम से स्वतंत्र है:

$\operatorname {tr} (AB)=\operatorname {tr} (BA).$

यह आव्युह गुणा की परिभाषा से तत्काल है:

$\operatorname {tr} (AB)=\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}A_{ij}B_{ji}=\operatorname {tr} (BA).$

साथ ही, आव्युह का ट्रेस उसके स्थानान्तरण के बराबर होता है, अर्थात,

$\operatorname {tr} (A)=\operatorname {tr} (A^{\mathrm {T} }).$

निर्धारक

Main article: Determinant

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रेखीय परिवर्तन पर $\mathbb {R} ^{2}$ संकेतित आव्युह द्वारा दिया गया। इस आव्युह का निर्धारक -1 है, क्योंकि दाईं ओर हरे समांतर चतुर्भुज का क्षेत्र 1 है, लेकिन नक्शा अभिविन्यास (गणित) को उलट देता है, क्योंकि यह वैक्टर के वामावर्त अभिविन्यास को घड़ी की दिशा में बदल देता है।

निर्धारक $\det(A)$ या $|A|$ वर्ग आव्युह का $A$ आव्युह के कुछ गुणों को एन्कोडिंग करने वाली संख्या है। आव्युह व्युत्क्रमणीय है यदि और केवल यदि इसका निर्धारक अशून्य है। इसका निरपेक्ष मान क्षेत्रफल के बराबर है (में $\mathbb {R} ^{2}$) या वॉल्यूम (में $\mathbb {R} ^{3}$) इकाई वर्ग (या घन) की छवि का, जबकि इसका चिन्ह संबंधित रेखीय मानचित्र के अभिविन्यास से मेल खाता है: निर्धारक सकारात्मक है यदि और केवल यदि अभिविन्यास संरक्षित है।

2×2 आव्यूहों का निर्धारक किसके द्वारा दिया जाता है

$\det {\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}}=ad-bc.$

3×3 आव्यूहों के निर्धारक में 6 पद (सर्रस का नियम) शामिल हैं। निर्धारकों के लिए अधिक लंबा लिबनिज़ सूत्र इन दो सूत्रों को सभी आयामों के लिए सामान्यीकृत करता है। वर्ग आव्युह के उत्पाद का निर्धारक उनके निर्धारकों के उत्पाद के बराबर होता है:

$\det(AB)=\det(A)\cdot \det(B)$

किसी भी पंक्ति का गुणज दूसरी पंक्ति में, या किसी स्तंभ का गुणज दूसरे स्तंभ में जोड़ने से निर्धारक नहीं बदलता है। दो पंक्तियों या दो स्तंभों को आपस में बदलने से निर्धारक को -1 से गुणा करके प्रभावित करता है। इन परिचालनों का उपयोग करके, किसी आव्युह को निचले (या ऊपरी) त्रिकोणीय आव्युह में परिवर्तित किया जा सकता है, और ऐसे आव्युह के लिए निर्धारक मुख्य विकर्ण पर प्रविष्टियों के उत्पाद के बराबर होता है; यह किसी भी आव्युह के निर्धारक की गणना करने के लिए विधि प्रदान करता है। अंत में, लाप्लास विस्तार निर्धारक को मामूली (रैखिक बीजगणित) के संदर्भ में व्यक्त करता है, अर्थात, छोटे आव्यूहों के निर्धारक। इस विस्तार का उपयोग निर्धारकों की पुनरावर्ती परिभाषा के लिए किया जा सकता है (प्रारंभिक मामले को 1×1 आव्युह के निर्धारक के रूप में लेते हुए, जो इसकी अनूठी प्रविष्टि है, या 0×0 आव्युह का निर्धारक भी है, जो 1 है), जो कि हो सकता है लीबनिज सूत्र के समकक्ष देखा जाता है। क्रैमर के नियम का उपयोग करके रैखिक प्रणालियों को हल करने के लिए निर्धारकों का उपयोग किया जा सकता है, जहां दो संबंधित वर्ग आव्युह के निर्धारकों का विभाजन प्रणाली के प्रत्येक चर के मान के बराबर होता है।

ईजेनवैल्यू और ईजेनवेक्टर

Main article: Eigenvalues and eigenvectors

संख्या λ और गैर-शून्य सदिश $\mathbf {v}$ संतुष्टि देने वाला

$A\mathbf {v} =\lambda \mathbf {v}$

eigenvalue और eigenvector कहा जाता है $A$, क्रमश। संख्या λ n×n-आव्युह A का eigenvalue है यदि और केवल यदि A − λI_n व्युत्क्रमणीय नहीं है, जो तार्किक तुल्यता है

$\det(A-\lambda I)=0.$

बहुपद पी_A निर्धारक के मूल्यांकन द्वारा दिए गए अनिश्चित (चर) एक्स में det(XI_n − A) A का अभिलाक्षणिक बहुपद कहलाता है। यह बहुपद n की घात वाला मोनिक बहुपद है। इसलिए बहुपद समीकरण p_A(λ) = 0 अधिक से अधिक n अलग-अलग समाधान हैं, यानी आव्युह के eigenvalues। A की प्रविष्टियाँ वास्तविक होने पर भी वे जटिल हो सकती हैं। केली-हैमिल्टन प्रमेय के अनुसार, p_A(A) = 0, अर्थात्, आव्युह को अपने स्वयं के विशिष्ट बहुपद में प्रतिस्थापित करने का परिणाम शून्य आव्युह उत्पन्न करता है।

यह भी देखें

• कार्टन आव्युह

संदर्भ

• Brown, William C. (1991), Matrices and vector spaces, New York, NY: Marcel Dekker, ISBN 978-0-8247-8419-5
• Horn, Roger A.; Johnson, Charles R. (1985), Matrix Analysis, Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-38632-6
• Mirsky, Leonid (1990), An Introduction to Linear Algebra, Courier Dover Publications, ISBN 978-0-486-66434-7

बाहरी कड़ियाँ

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