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复数矩阵
矩阵 A A A 的元素 a i j ∈ C a_{ij}\in\Complex aij∈C ，称为复矩阵。现将实数矩阵的一些概念推广到复数矩阵，相应的一些性质在复数矩阵同样适用。
定义：设复矩阵 A = ( a i j ) m × n A=(a_{ij})_{m\times n} A=(aij)m×n
- 矩阵 A ˉ = ( a i j ‾ ) \bar A=(\overline{a_{ij}}) Aˉ=(aij) 称为矩阵 A A A 的共轭矩阵.
- 矩阵 A H = A ˉ T A^H=\bar A^T AH=AˉT 称为矩阵 A A A 的共轭转置，又叫Hermite转置。
- 若 A H = A A^H=A AH=A，则称 A A A 为 Hermitian 矩阵，是实数域对称阵的推广。
- 若 A H A = A A H = I A^HA=AA^H=I AHA=AAH=I，即 A − 1 = A H A^{-1}=A^H A−1=AH ，则称 A A A 为酉矩阵(unitary matrix)，是实数域正交阵的推广。
- 复向量长度 ∥ z ∥ 2 = ∣ z 1 ∣ 2 + ∣ z 1 ∣ 2 + ⋯ + ∣ z n ∣ 2 \|\mathbf z\|^2=|z_1|^2+|z_1|^2+\cdots+|z_n|^2 ∥z∥2=∣z1∣2+∣z1∣2+⋯+∣zn∣2
- 内积 u H v = u ˉ 1 v 1 + u ˉ 2 v 2 + ⋯ + u ˉ n v n \mathbf u^H\mathbf v=\bar u_1v_1+\bar u_2v_2+\cdots+\bar u_nv_n uHv=uˉ1v1+uˉ2v2+⋯+uˉnvn
- 正交 u H v = 0 \mathbf u^H\mathbf v=0 uHv=0
性质：
- A + B ‾ = A ‾ + B ‾ \overline{A+B}=\overline A+\overline B A+B=A+B
- k A ‾ = k ˉ A ˉ \overline{kA}=\bar k \bar A kA=kˉAˉ
- A B ‾ = A ˉ B ˉ \overline{AB}=\bar A\bar B AB=AˉBˉ
- ( A B ) H = B H A H (AB)^H=B^HA^H (AB)H=BHAH
- 内积满足共轭交换率 u H v = v H u ‾ \mathbf u^H\mathbf v=\overline{\mathbf v^H\mathbf u} uHv=vHu
- Hermitian 矩阵可正交对角化 A = P Λ P − 1 = P Λ P H A=P\Lambda P^{-1}=P\Lambda P^H A=PΛP−1=PΛPH
- Hermitian 矩阵的每个特征值都是实数
附录
极大线性无关组
由向量组线性相关的定义，容易得到以下结论：
(1) 向量组线性相关 ⟺ \iff ⟺向量组中存在向量能被其余向量线性表示。
(2) 向量组线性无关 ⟺ \iff ⟺向量组中任意一个向量都不能由其余向量线性表示。
线性等价：给定两个向量组
a 1 , a 2 , ⋯ , a r b 1 , b 2 , ⋯ , b s \mathbf a_1,\mathbf a_2,\cdots,\mathbf a_r \\ \mathbf b_1,\mathbf b_2,\cdots,\mathbf b_s a1,a2,⋯,arb1,b2,⋯,bs
如果其中的每个向量都能被另一个向量组线性表示，则两个向量组线性等价。
例如，向量组 a , b , a + b \mathbf a,\mathbf b,\mathbf a+\mathbf b a,b,a+b 与向量组 a , b \mathbf a,\mathbf b a,b 线性等价。
极大线性无关组：从向量组 A A A 中取 r r r 个向量组成部分向量组 a 1 , a 2 , ⋯ , a r \mathbf a_1,\mathbf a_2,\cdots,\mathbf a_r a1,a2,⋯,ar ，若满足
(1) 部分向量组 a 1 , a 2 , ⋯ , a r \mathbf a_1,\mathbf a_2,\cdots,\mathbf a_r a1,a2,⋯,ar 线性无关
(2) 从 A A A 中任取 r + 1 r+1 r+1个向量组成的向量组 都线性相关。
则称向量组 a 1 , a 2 , ⋯ , a r \mathbf a_1,\mathbf a_2,\cdots,\mathbf a_r a1,a2,⋯,ar 为极大线性无关组(maximum linearly independent group)。极大线性无关组包含的向量个数为向量组的秩。
性质：
(1) 一个向量组的极大线性无关组不一定是惟一的；
(2) 一个向量组与它的极大线性无关组是等价的；
(3) 一个向量组的任意两个极大线性无关组中包含的向量个数相同，称为向量组的秩 (rank)。全由零向量组成的向量组的秩为零；
(4) 两个线性等价的向量组的秩相等；
(5) 两个等价的向量组生成的向量空间相同。
向量叉积
平面叉积
v 1 v 2 \] × \[ w 1 w 2 \] = det \[ v 1 w 1 v 2 w 2 \] \\begin{bmatrix}v_1\\\\v_2\\end{bmatrix}\\times\\begin{bmatrix}w_1\\\\w_2\\end{bmatrix}=\\det\\begin{bmatrix}v_1 \& w_1\\\\ v_2 \& w_2 \\end{bmatrix} \[v1v2\]×\[w1w2\]=det\[v1v2w1w2
大小等于 v , w v,w v,w 围成的平行四边形的面积
三维叉积
v 1 v 2 v 3 \] × \[ w 1 w 2 w 3 \] = det \[ i v 1 w 1 j v 2 w 2 k v 3 w 3 \] \\begin{bmatrix}v_1\\\\v_2\\\\v_3\\end{bmatrix}\\times\\begin{bmatrix}w_1\\\\w_2\\\\w_3\\end{bmatrix}=\\det\\begin{bmatrix}\\mathbf i \& v_1 \& w_1\\\\\\mathbf j \& v_2 \& w_2 \\\\\\mathbf k \& v_3 \& w_3 \\end{bmatrix} v1v2v3 × w1w2w3 =det ijkv1v2v3w1w2w3 大小等于 v , w v,w v,w 围成的平行六面体的体积，方向遵循右手定则。