方阵

技术上，当处理非方阵问题时，通常难以直接应用反函数求解。为了在Matlab中获得均衡器的抽头系数，我们采用了特定的编程方法。

给定一个方阵X，函数getIsub(X)用于提取其次对角线元素的向量。

§7.4 规范变换 本节讨论n维Euclid空间V的一类重要的线性变换。 定义 7.4.1 如果n维Euclid空间V的线性变换A与它的伴随变换A∗可交换，即 A A∗ = A∗ A，则A称为规范变换。根据定理7.3.6，如果n维Euclid空间V的线性变换A在V的一组基下的方阵为A，则它的伴随变换A∗在同一组基下的方阵为AT，因此可以引进规范方阵的概念如下。 定义 7.4.2 如果n阶实方阵A与它的转置AT可交换，即 A AT = AT A，则方阵A称为规范方阵。 定理 7.4.1 设A是n维Euclid空间V的线性变换，则下述命题等价：1. A是规范变换。2. 对任意α ∈ V，满足 ∥A(α)∥ = ∥A∗(α)∥。3. A在V的标准正交基下的方阵为规范方阵。 证明 (1) ⇒ (2) 对任意α ∈ V，有 ∥A(α)∥² = (A(α)，A(α)) = (α，A∗ A(α))。由于A为规范变换，因此 A A∗ = A∗ A，故 ∥A(α)∥² = (α，A A∗(α)) = (A∗(α)，A∗(α)) = ∥A∗(α)∥²。 证明 (2) ⇒ (3) 设{ξ₁, ξ₂, ... , ξn}是V的标准正交基，且 A(ξ₁, ξ₂, ..., ξn) = (ξ₁, ξ₂, ..., ξn) A，其中A为n阶实方阵。由定理7.3.5，A的伴随变换A∗在这组基下的方阵为AT。对任意1 ≤ j ≤ n，得 A(ξj) = ∑k=1^n akj ξk，A∗(ξj) = ∑ℓ=1^n ajℓ ξℓ，从而 (A(ξi), A(ξj)) = ∑k=1^n aki akj。

在Euclid空间的线性函数概念可以推广到酉空间。定义8.2.1指出，如果对于酉空间V中任意的α， α和复数λ， λ，函数f (λα + λα) = λ f (α) + λ f (α)，则称f (α)为V的线性函数。集合V∗表示n维酉空间V的所有线性函数，是一个复线性空间，称为V的对偶空间。映射σ将酉空间V映射到其对偶空间V∗，形成线性空间的同构映射。利用映射σ，可以证明如果{β， β， . . . ， βn}是V的基，则{ fβ ， fβ ， . . . ， fβn}是V∗的一组基，称为{β， β， . . . ， βn}的对偶基。线性变换A在V的内积下的伴随变换A ∗定义为使得(A (α)， β) = (α， β̃)成立的唯一向量β̃ ∈ V的线性变换。A ∗具有多种性质，如加法、数乘和乘法的线性性质，以及对偶空间不变子空间的正交补。定义8.2.2引入了酉相似的概念，即如果存在酉方阵U使得B =U∗AU，则称方阵A与B为酉相似。

与MATLAB内置的det(A)函数相比，这个特定内部函数能够高效评估任意符号方阵的行列式，显著降低了计算成本并提升了计算速度。该函数利用莱布尼茨公式进行递归计算，将方阵的行列式转化为2x2子阵的行列式逐步累加。经过对10x10符号矩阵的全面测试，该方法表现优异，避免了由于内存不足而导致的计算中断。