矩阵的幂

发布于 2025-01-20 23:34:34 字数 225 浏览 1 评论 0原文

假设我们有一个Hermitian矩阵a,该> a 已知具有倒数。

我知道zgetrfzgetri Lapack库中的子例程可以计算逆矩阵。

Lapack或Blas库中是否可以直接计算a^{ - 1/2}或任何其他方法来计算a^{ - 1/2}

Suppose we have a Hermitian matrix A that is known to have an inverse.

I know that ZGETRF and ZGETRI subroutines in LAPACK library can compute the inverse matrix.

Is there any subroutine in LAPACK or BLAS library can calculate A^{-1/2} directly or any other way to compute A^{-1/2}?

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评论(1

把昨日还给我 2025-01-27 23:34:34

您可以按照与求矩阵指数类似的过程对矩阵求幂:

  1. 对矩阵进行对角化,得到特征向量 v_i 和相应的特征值 e_i
  2. 对特征值求幂 {e_i}^{-1/2}
  3. 构造特征值为{e_i}^{-1/2}、特征向量为v_i的矩阵。

值得注意的是,正如此处所述,这个问题没有唯一的解决方案。在上面的步骤 2 中,{e_i}^{-1/2}-{e_i}^{-1/2} 都会得出有效的解决方案,因此N*N 矩阵 A 将至少有 2^N 矩阵 B,使得 B^{ -2}=A。如果任何特征值是退化的,那么将存在连续的有效解空间。

You can raise a matrix to a power following a similar procedure to taking the exponential of a matrix:

  1. Diagonalise the matrix, to give the eigenvectors v_i and corresponding eigenvalues e_i.
  2. Raise the eigenvalues to the power, {e_i}^{-1/2}.
  3. Construct the matrix whose eigenalues are {e_i}^{-1/2} and whose eigenvectors are v_i.

It's worth noting that, as described here, this problem does not have a unique solution. In step 2 above, both {e_i}^{-1/2} and -{e_i}^{-1/2} will lead to valid solutions, so an N*N matrix A will have at least 2^N matrices B such that B^{-2}=A. If any of the eigenvalues are degenerate then there will be a continuous space of valid solutions.

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