În matematică matricea adjunctă ,[ 1] cunoscută și sub numele de transpusa conjugată [ 2] sau transpusa hermitiană [ 2] , a unei matrice complexe
A
m
× × -->
n
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}\,m\times n}
este o matrice de
n
× × -->
m
{\displaystyle n\times m}
obținută prin transpunerea lui
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
și conjugarea complexă a fiecărui element (conjugatul complex al lui
a
+
i
b
{\displaystyle a+ib}
fiind
a
− − -->
i
b
{\displaystyle a-ib}
, pentru numere reale
a
{\displaystyle a}
și
b
{\displaystyle b}
). Este adesea notată prin
A
∗ ∗ -->
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{*}}
[ 1] [ 3] ,
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
[ 3] sau
A
′
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}'}
[ 4] și foarte obișnuit în fizică prin
A
† † -->
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\dagger }}
.
Pentru o matrice reală, adjuncta este chiar transpusa sa,
A
∗ ∗ -->
=
A
T
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{*}={\boldsymbol {A}}^{\mathsf {T}}}
.
Definiție
Adjuncta unei matrice
A
m
× × -->
n
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}\,m\times n}
este definită formal prin:
(
A
H
)
i
j
=
A
j
i
¯ ¯ -->
{\displaystyle \left({\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }\right)_{ij}={\overline {{\boldsymbol {A}}_{ji}}}}
unde indicii
i
j
{\displaystyle ij}
indică al
(
i
,
j
)
{\displaystyle (i,j)}
-lea element, pentru
1
≤ ≤ -->
i
≤ ≤ -->
n
{\displaystyle 1\leq i\leq n}
și
1
≤ ≤ -->
j
≤ ≤ -->
m
{\displaystyle 1\leq j\leq m}
, iar suprabararea indică conjugatul complex al unui scalar .
Această definiție poate fi scrisă și ca
A
∗ ∗ -->
=
(
A
¯ ¯ -->
)
T
=
A
T
¯ ¯ -->
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{*}=\left({\overline {\boldsymbol {A}}}\right)^{\mathsf {T}}={\overline {{\boldsymbol {A}}^{\mathsf {T}}}}}
unde
A
T
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathsf {T}}}
indică transpusa iar
A
¯ ¯ -->
{\displaystyle {\overline {\boldsymbol {A}}}}
indică matricea cu elementele conjugate complex.
Adjuncta matricei
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
este notată prin simbolurile:
A
∗ ∗ -->
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{*}}
, uzual în algebra liniară
A
H
,
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} },}
uzual în algebra liniară
A
† † -->
,
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\dagger },}
uzual în mecanica cuantică
A
+
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{+}}
, uzual pentru pseudoinversa Moore–Penrose (d )
În unele cazuri prin
A
∗ ∗ -->
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{*}}
este notată matricea cu doar elementele conjugate complex, fără a fi transpusă.
Exemplu
Se dorește calculul adjunctei următoarei matrice
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
.
A
=
[
1
− − -->
2
− − -->
i
5
1
+
i
i
4
− − -->
2
i
]
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}={\begin{bmatrix}1&-2-i&5\\1+i&i&4-2i\end{bmatrix}}}
Se face transpunerea:
A
T
=
[
1
1
+
i
− − -->
2
− − -->
i
i
5
4
− − -->
2
i
]
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathsf {T}}={\begin{bmatrix}1&1+i\\-2-i&i\\5&4-2i\end{bmatrix}}}
Apoi se conjugă complex fiecare element:
A
H
=
[
1
1
− − -->
i
− − -->
2
+
i
− − -->
i
5
4
+
2
i
]
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }={\begin{bmatrix}1&1-i\\-2+i&-i\\5&4+2i\end{bmatrix}}}
Observații
O matrice pătrată
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
cu elementele
a
i
j
{\displaystyle a_{ij}}
se numește
hermitiană sau autoadjunctă dacă
A
=
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}={\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
; adică
a
i
j
=
a
j
i
¯ ¯ -->
{\displaystyle a_{ij}={\overline {a_{ji}}}}
.
antihermitiană dacă
A
=
− − -->
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}=-{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
; adică
a
i
j
=
− − -->
a
j
i
¯ ¯ -->
{\displaystyle a_{ij}=-{\overline {a_{ji}}}}
.
normală dacă
A
H
A
=
A
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }{\boldsymbol {A}}={\boldsymbol {A}}{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
.
unitară dacă
A
H
=
A
− − -->
1
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }={\boldsymbol {A}}^{-1}}
, echivalent
A
A
H
=
I
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }={\boldsymbol {I}}}
, echivalent
A
H
A
=
I
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }{\boldsymbol {A}}={\boldsymbol {I}}}
.
Chiar dacă
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
nu este pătrată, cele două matrici
A
H
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }{\boldsymbol {A}}}
și
A
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
sunt ambele hermitiene și pozitiv semidefinite .
Adjuncta lui
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
cu elemente reale se reduce la transpusa lui
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
deoarece conjugatul unui număr real este numărul însuși.
Motivare
Adjuncta poate fi motivată observând că numerele complexe pot fi reprezentate prin matrici reale
2
× × -->
2
{\displaystyle 2\times 2}
, respectând adunarea și înmulțirea matricilor :
a
+
i
b
≡ ≡ -->
[
a
− − -->
b
b
a
]
.
{\displaystyle a+ib\equiv {\begin{bmatrix}a&-b\\b&a\end{bmatrix}}.}
Adică, se asociază fiecărui număr complex
z
{\displaystyle z}
matricea reală
2
× × -->
2
{\displaystyle 2\times 2}
a transformării liniare din planul complex (văzut ca un spațiu vectorial real
R
2
{\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}
), la care se aplică înmulțirea complexă a lui
z
{\displaystyle z}
în
C
{\displaystyle \mathbb {C} }
.
Astfel, o matrice
m
× × -->
n
{\displaystyle m\times n}
de numere complexe ar putea fi bine reprezentată printr-o matrice
2
m
× × -->
2
n
{\displaystyle 2m\times 2n}
de numere reale. Prin urmare, adjuncta apare foarte natural ca rezultat al transpusei unei astfel de matrice — atunci când este privită din nou ca o matrice
n
× × -->
m
{\displaystyle n\times m}
formată din numere complexe.
Proprietăți ale adjunctei
(
A
+
B
)
H
=
A
H
+
B
H
{\displaystyle ({\boldsymbol {A}}+{\boldsymbol {B}})^{\mathrm {H} }={\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }+{\boldsymbol {B}}^{\mathrm {H} }}
pentru două matrice oarecare
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
și
B
{\displaystyle {\boldsymbol {B}}}
de aceleași dimensiuni.
(
z
A
)
H
=
z
¯ ¯ -->
A
H
{\displaystyle (z{\boldsymbol {A}})^{\mathrm {H} }={\overline {z}}{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
pentru orice număr complex
z
{\displaystyle z}
și orice matrice
A
m
× × -->
n
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}\,m\times n}
.
(
A
B
)
H
=
B
H
A
H
{\displaystyle ({\boldsymbol {A}}{\boldsymbol {B}})^{\mathrm {H} }={\boldsymbol {B}}^{\mathrm {H} }{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
pentru orice matrice
A
m
× × -->
n
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}\,m\times n}
și orice matrice
B
n
× × -->
p
{\displaystyle {\boldsymbol {B}}\,n\times p}
. De observat că ordinea factorilor este inversată.[ 3]
(
A
H
)
H
=
A
{\displaystyle \left({\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }\right)^{\mathrm {H} }={\boldsymbol {A}}}
pentru orice matrice
A
m
× × -->
n
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}\,m\times n}
, de exemplu adjuncta este o involuție .
Dacă
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
este o matrice pătrată, atunci
det
(
A
H
)
=
det
(
A
)
¯ ¯ -->
{\displaystyle \det \left({\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }\right)={\overline {\det \left({\boldsymbol {A}}\right)}}}
unde prin
det
-->
(
A
)
{\displaystyle \operatorname {det} (A)}
este notat determinantul lui
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
.
Dacă
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
este o matrice pătrată, atunci
tr
-->
(
A
H
)
=
tr
-->
(
A
)
¯ ¯ -->
{\displaystyle \operatorname {tr} \left({\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }\right)={\overline {\operatorname {tr} ({\boldsymbol {A}})}}}
unde prin
tr
-->
(
A
)
{\displaystyle \operatorname {tr} (A)}
este notată urma lui
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
.
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
este inversabilă dacă și numai dacă
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
este inversabilă, iar în acest caz
(
A
H
)
− − -->
1
=
(
A
− − -->
1
)
H
{\displaystyle \left({\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }\right)^{-1}=\left({\boldsymbol {A}}^{-1}\right)^{\mathrm {H} }}
.
valorile proprii ale
A
H
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }}
sunt conjugatele complexe ale valorilor proprii ale
A
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}}
.
⟨
A
x
,
y
⟩
m
=
⟨
x
,
A
H
y
⟩
n
{\displaystyle \left\langle {\boldsymbol {A}}x,y\right\rangle _{m}=\left\langle x,{\boldsymbol {A}}^{\mathrm {H} }y\right\rangle _{n}}
pentru orice matrice
A
m
× × -->
n
{\displaystyle {\boldsymbol {A}}\,m\times n}
, orice vector
x
∈ ∈ -->
C
n
{\displaystyle x\in \mathbb {C} ^{n}}
și orice vector
y
∈ ∈ -->
C
m
{\displaystyle y\in \mathbb {C} ^{m}}
. Aici, prin
⟨ ⟨ -->
⋅ ⋅ -->
,
⋅ ⋅ -->
⟩ ⟩ -->
m
{\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle _{m}}
este notat produsul intern complex standard pe
C
m
{\displaystyle \mathbb {C} ^{m}}
, și similar pentru
⟨ ⟨ -->
⋅ ⋅ -->
,
⋅ ⋅ -->
⟩ ⟩ -->
n
{\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle _{n}}
.
Note
^ a b Veronica Teodora Borcea, Cătălina Ileana Davideanu, Corina Forăscu, Probleme de algebră liniară Anexa: Matrice și determinanți Arhivat în 14 aprilie 2023 , la Wayback Machine ., Iași, Ed. „Gh. Asachi”, 2000
^ a b Călin-Adrian Popa, Algoritmi de învățare pentru rețele neuronale Clifford (Teză de doctorat, 2015), Universitatea Politehnica Timișoara , accesat 2023-04-28
^ a b c en Weisstein, Eric W. „Conjugate Transpose” . mathworld.wolfram.com . Accesat în 8 septembrie 2020 .
^ en H. W. Turnbull, A. C. Aitken, "An Introduction to the Theory of Canonical Matrices," 1932
Legături externe