请你仔细解决这道题这对我很很重要:若 $n > 1$ 正整数, $x, y \in \mathbb{...

作成日: 2025年6月5日

使用モデル O4 Mini High by Chat01

質問

请你仔细解决这道题这对我很很重要:若 n>1n > 1 正整数, x,yCnx, y \in \mathbb{C}^n, yx0y^* x \ne 0. 证明 Inxyyx2=x2y2yx\left\| I_n - \frac{xy^*}{y^*x} \right\|_2 = \frac{\|x\|_2 \|y\|_2}{|y^*x|}

思考

Proving the norm

The user is asking for a proof related to a norm in linear algebra. Specifically, they want to show that the operator 2-norm of the matrix InxyyxI_n - \frac{xy^*}{y^*x} equals x2y2yx\frac{\|x\|_2 \|y\|_2}{|y^*x|}, given that yx0y^*x \neq 0. I'll approach this by considering the properties of the matrix, using the fact that it's rank-1, idempotent-like, and Hermitian. The nullspaces of MxMx and yMy^* M will help determine the final solution.

Analyzing rank-1 perturbation

I’m thinking through the matrix M. For any vector z orthogonal to y, the operation Mz=zM z = z, implying that the eigenvalue 1 has multiplicity n1n-1 corresponding to the eigenspace yy^\perp, and the eigenvalue 0 corresponding to x.

However, what's tricky here is that M is a projection onto yy^\perp along the x direction, but it’s not Hermitian unless x and y are proportional. Also, I need to compute the singular values of M!

Simplifying the approach

I want to examine the singular values of M restricted to the span of x and y. I'll choose a basis for this subspace: e1=y/ye_1 = y/\|y\| and e2e_2, which will be orthogonal to yy but in the span of xx and yy. After figuring out how M acts on these basis vectors, I’ll find that the matrix for M in this basis looks like [00b1]\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ -b & 1 \end{bmatrix}, where b=dyyxb = \frac{|d| \|y\|}{|y^* x|}. From there, I can compute the singular values by working with the matrix AAA^*A.

Thought for 27 seconds

回答

证明思路:
我们令

M  =  In    xyyx,M \;=\; I_n \;-\;\frac{x\,y^*}{y^*x},

其中 x,yCnx,y\in\mathbb{C}^n,且 yx0y^*x\neq 0。我们要证明

M2  =  x2y2yx.\bigl\|\,M\,\bigr\|_2 \;=\; \frac{\|x\|_2\,\|y\|_2}{\lvert\,y^*x\,\rvert}.

1. 验证 Mx=0Mx=0 以及 MM 在某个维度为 (n1)(n-1) 的子空间上作用如单位算子

  1. 先算 MxM x

    Mx  =  (In    xyyx)x  =  x    xyxyx  =  x    x  =  0.M x \;=\; \Bigl(I_n \;-\;\frac{x\,y^*}{y^*x}\Bigr)\,x \;=\; x \;-\; x\,\frac{y^* x}{\,y^*x\,} \;=\; x \;-\; x \;=\;0.

    因此 xxMM 的一个特征向量,对应特征值为 00

  2. N  =  {zCn:yz=0}\mathcal{N} \;=\; \{\,z\in\mathbb{C}^n : y^* z = 0\,\}

    表示向量 zzyy 正交(在 Cn\mathbb{C}^n 的欧几里得内积下)。若 zNz \in \mathcal{N},则 yz=0y^* z = 0,此时

    Mz  =  z    xyyxz  =  z    xyzyx  =  z    x0yx  =  z.M z \;=\; z \;-\; \frac{x\,y^*}{\,y^*x\,}\,z \;=\; z \;-\; x\,\frac{y^* z}{\,y^*x\,} \;=\; z \;-\; x\,\frac{0}{y^*x} \;=\; z.

    因此,N\mathcal{N}(维度为 n1n-1)是 MM 的一个不变子空间,并且在 N\mathcal{N} 上,MM 就等于单位算子。换句话说:

    • MM 在方向 xx 上(严格来说,xxN\mathcal{N} 不重合,因为 yx0y^*x\neq0 保证了 xNx\notin\mathcal{N})特征值为 00
    • MM 在所有与 yy 正交的方向上,特征值为 11

由此可知:

  • rank(M)=n1\mathrm{rank}(M) = n-1,因为 MMxx 映为 0,但对与 yy 正交的所有向量都不改变。
  • 在“线性变换特征值”的意义下,M\,M特征值 0(重数 1),1(重数 n1).0\quad(\text{重数 }1), \quad 1\quad(\text{重数 }n-1). 但是要注意,算子范数 M2\|M\|_2(也就是谱范数)不仅仅看特征值,而是取 λmax(MM)\sqrt{\lambda_{\max}(M^*M)}。由于 MM 不一定是幺正或厄米(一般来说 xy/(yx)x\,y^*/(y^*x) 不是厄米矩阵,所以 MM 不是厄米投影),仅凭特征值 0 或 1 无法直接得出 M2\|M\|_2。我们需要计算其奇异值。

2. 在一个二维子空间里把 MM 限制下来,计算最大的奇异值

S=span{x,  y}.\mathcal{S}=\operatorname{span}\{\,x,\;y\,\}.

因为 MM 已知在与 yy 正交的子空间上作用如单位算子(奇异值 11),所以如果在 S\mathcal{S} 中产生了一个奇异值 σ1\sigma\ge1,那么

M2  =  max{1,  σ}  =  σ(若 σ1).\|M\|_2 \;=\; \max\{\,1,\;\sigma\,\} \;=\;\sigma \quad(\text{若 } \sigma\ge1).

我们只要在 S\mathcal{S} 这二维子空间中,求出 MM 的奇异值就足够——因为其他方向(与 yy 正交的向量)都只对应奇异值 1,不会超过二维子空间中最大那个奇异值。

2.1 构造适当的标准正交基

首先把 yy 单位化:

e1  =  yy2,e12=1.e_1 \;=\; \frac{y}{\,\|y\|_2\,},\qquad \|e_1\|_2=1.

然后,把 xxe1e_1 方向上的分量提出,剩下的向量做单位化,得到一个与 e1e_1 正交的单位向量 e2e_2。具体地:

  1. c  =  e1x  =  yxy.c \;=\; e_1^*\,x \;=\;\frac{y^*x}{\,\|y\|\,}. 注意这是一个复数;其模长 c=yx/y\lvert c\rvert = \bigl\lvert y^*x \bigr\rvert/\|y\|
  2. 定义 d  =  xce12.d \;=\; \|\,x - c\,e_1\,\|_2. 必然有 x22  =  c2  +  d2,\|x\|_2^2 \;=\; |\,c\,|^2 \;+\; d^2, 因为 x=(ce1)+(xce1)x = (c\,e_1) + \bigl(x - c\,e_1\bigr),且这两部分正交。
  3. d>0d>0 时,令 e2  =  xce1d,e_2 \;=\; \frac{x - c\,e_1}{\,d\,}, {e1,e2}\{\,e_1,e_2\}S\mathcal{S} 中是一组正交规范基。若 d=0d=0,说明 xxyy 线性相关,反而更简单:那时 xyx\parallel y,可直接验证 Ixyyx2=xyyx=1\bigl\|I - \tfrac{xy^*}{y^*x}\bigr\|_2 = \tfrac{\|x\|\,\|y\|}{|y^*x|}=1。下面我们假设 d>0d>0,即 xxyy 不共线。

于是,

e22  =  1,e2e1=0,\|e_2\|_2 \;=\;1,\quad e_2^*\,e_1=0,

并且

x  =  ce1  +  de2,y  =  ye1,x \;=\; c\,e_1 \;+\; d\,e_2, \quad y \;=\; \|y\|\,e_1,

其中

c=yxy,d=x2c2=x2yx2y2.c = \frac{y^*x}{\|y\|}, \quad d = \sqrt{\|x\|^2 - |c|^2} = \sqrt{\|x\|^2 - \frac{|y^*x|^2}{\|y\|^2}}.

2.2 在 {e1,e2}\{e_1,e_2\} 基下表示 MM 并求其奇异值

现在我们只考察 MMS\mathcal{S} 上的作用。任取基向量 e1,e2e_1,e_2

  1. 计算 Me1M e_1

    Me1  =  e1    xyyxe1.M e_1 \;=\; e_1 \;-\; \frac{x\,y^*}{\,y^*x\,}\,e_1.

    因为 ye1=yy^* e_1 = \|y\|(注意 e1=y/ye_1=y/\|y\| ),yx=cyy^*x = c\,\|y\|。于是

    yyxe1  =  ycy  =  1c,\frac{y^*}{\,y^*x\,}\,e_1 \;=\; \frac{\|y\|}{\,c\,\|y\|\,} \;=\; \frac{1}{c},

    因此

    Me1=e1    x(ye1)/(yx)=e1    xyyx=e1    xycy=e1    xc.M e_1 = e_1 \;-\; x\,(y^*e_1)/(y^*x) = e_1 \;-\; x\,\frac{\|y\|}{\,y^*x\,} = e_1 \;-\; x\,\frac{\|y\|}{\,c\,\|y\|\,} = e_1 \;-\; \frac{x}{\,c\,}.

    x=ce1+de2x = c\,e_1 + d\,e_2 代入:

    Me1=e1    ce1+de2c=e1    (e1+dce2)=dc  e2.M e_1 = e_1 \;-\; \frac{\,c\,e_1 + d\,e_2\,}{\,c\,} = e_1 \;-\;\bigl(e_1 + \tfrac{d}{c}\,e_2\bigr) = -\,\frac{d}{\,c\,}\;e_2.

    b  =  dc,  Me1=be2.b \;=\;\frac{d}{\,c\,}, \quad \text{则} \;M e_1 = -\,b\,e_2.

    注意到

    b=dc=x2c2  c  =x2yx2y2yxy  =  x2y2    yx2    yx  .|b| = \frac{|d|}{\,|c|\,} = \frac{\sqrt{\|x\|^2 - \lvert c\rvert^2}}{\;\lvert c\rvert\;} = \frac{\sqrt{\|x\|^2 - \dfrac{|\,y^*x\,|^2}{\|y\|^2}}}{\,\bigl|\tfrac{y^*x}{\|y\|}\bigr|\;} = \frac{\sqrt{\; \|x\|^2\,\|y\|^2 \;-\; |\,y^*x\,|^2 \;}}{\;|\,y^*x\,|\;}.

    我们稍后会看到,这个 b\lvert b\rvert 与最终结果直接相关。

  2. 计算 Me2M e_2
    由于 e2ye_2 \perp y,故 ye2=0y^* e_2 =0。于是

    Me2  =  e2    xyyxe2  =  e2    x  0yx  =  e2.M e_2 \;=\; e_2 \;-\; \frac{x\,y^*}{\,y^*x\,}\,e_2 \;=\; e_2 \;-\; x\;\frac{0}{\,y^*x\,} \;=\; e_2.

    所以 MM 在向量 e2e_2 上只是恒等作用。

综上,在 {e1,e2}\{e_1,e_2\} 这组正交基下,MM 于子空间 S=span{e1,e2}\mathcal{S}=\mathrm{span}\{e_1,e_2\} 上的矩阵表示(写成列向量为像的位置)就是

MS=  [  Me1    Me2]    (00b1),M\bigl|_{\mathcal{S}} =\; \begin{bmatrix} \;M\,e_1\;\big|\;M\,e_2 \end{bmatrix} \;\longleftrightarrow\; \begin{pmatrix} 0 & 0 \\[-1ex] -\,b & 1 \end{pmatrix},

其中我们把 Me1=be2M e_1 = -\,b\,e_2 写作第一列 [ ⁣0b ⁣]\bigl[\! {0\atop -b}\!\bigr](因为它在基 {e1,e2}\{e_1,e_2\} 下的坐标是 (0,b)(0,\,-b)),把 Me2=e2M e_2=e_2 写作第二列 [ ⁣01 ⁣]\bigl[\!{0\atop 1}\!\bigr]


2.3 计算这 2×22\times 2 矩阵的奇异值

A  =  (00b1)在基 (e1,e2) 下就是 MS.A \;=\; \begin{pmatrix} 0 & 0 \\[6pt] -\,b & 1 \end{pmatrix} \quad\text{在基 }(e_1,e_2)\text{ 下就是 }M|_{\mathcal{S}}.

我们要找它的奇异值,也就是先求 AAA^*A 的特征值。注意

A  =  (0b01),AA  =  (0b01)(00b1)  =  (b2bb1).A^* \;=\; \begin{pmatrix} 0 & -\overline{b} \\[6pt] 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad A^* A \;=\; \begin{pmatrix} 0 & -\overline{b} \\[6pt] 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0 \\[6pt] -\,b & 1 \end{pmatrix} \;=\; \begin{pmatrix} |\,b\,|^2 & -\,\overline{b} \\[6pt] -\,b & 1 \end{pmatrix}.

λ\lambdaAAA^*A 的一个特征值,则

det(AAλI)=det(b2λbb1λ)=(b2λ)(1λ)    (b)(b).\det\Bigl(\,A^*A - \lambda I\Bigr) = \det\begin{pmatrix} |\,b\,|^2 - \lambda & -\overline{b} \\[6pt] -\,b & 1 - \lambda \end{pmatrix} = \bigl(|\,b\,|^2 -\lambda\bigr)\,(1-\lambda)\;-\;(-\overline{b})(-\,b).

展开得到

(b2λ)(1λ)    b2=(b2λ)(1λ)    b2=b2(b2)λλ+λ2b2=λ2    (b2+1)λ.\bigl(|\,b\,|^2 -\lambda\bigr)\,(1-\lambda) \;-\; |\,b\,|^2 = (|b|^2 - \lambda)(1-\lambda) \;-\; |b|^2 = |b|^2 - (|b|^2)\lambda - \lambda + \lambda^2 - |b|^2 = \lambda^2 \;-\;\bigl(|b|^2 + 1\bigr)\,\lambda.

这说明 AAA^*A 的特征多项式是

λ(λ(b2+1))=0,\lambda\,\bigl(\,\lambda - \bigl(|b|^2 +1\bigr)\bigr) = 0,

因此它的两个特征值是

λ1=0,λ2=b2+1.\lambda_1 = 0, \qquad \lambda_2 = |b|^2 + 1.

据此,矩阵 AA 的奇异值(即 特征值\sqrt{\text{特征值}})是

σ1=0=0,σ2=b2+1.\sigma_1 = \sqrt{0} = 0, \qquad \sigma_2 = \sqrt{\,|b|^2 + 1\,}.

由于这是 AA 作为 2×22\times2 矩阵在子空间 S\mathcal{S} 上的所有奇异值,而 MM 在正交于 S\mathcal{S} 的补空间上恰好作用为单位算子,对应奇异值 11(重数 n2n-2)。因此在全集 Cn\mathbb{C}^n 上,MM 的奇异值集合是

{0,  1  (重 n2),  b2+1}.\{\,0,\; 1\;(\text{重 }n-2),\; \sqrt{|b|^2 + 1}\}.

于是

M2  =  max{1,  b2+1}  =  b2+1,\|\,M\,\|_2 \;=\; \max\{\,1,\;\sqrt{|b|^2 + 1}\,\} \;=\; \sqrt{|b|^2 + 1},

因为下面会证明 b2+11\sqrt{|b|^2 + 1}\ge1


2.4 简化 b2+1\sqrt{|b|^2 + 1} 的表达式

前面我们已经算出

b  =    x22y22yx2    yx  .|b| \;=\; \frac{\sqrt{\;\|x\|_2^2\,\|y\|_2^2 - \lvert\,y^*x\,\rvert^2\;}}{\;\lvert\,y^*x\,\rvert\;}.

因此

b2=x22y22yx2yx2b2+1=x22y22yx2yx2  +  1=x22y22yx2.|b|^2 = \frac{\|x\|_2^2\,\|y\|_2^2 - |\,y^*x\,|^2}{\,|\,y^*x\,|^2\,} \quad\Longrightarrow\quad |b|^2 + 1 = \frac{\|x\|_2^2\,\|y\|_2^2 - |\,y^*x\,|^2}{\,|y^*x|^2\,} \;+\; 1 = \frac{\|x\|_2^2\,\|y\|_2^2}{\,|\,y^*x\,|^2\,}.

于是

b2+1  =  x2y2  yx  .\sqrt{|b|^2 + 1} \;=\; \frac{\,\|x\|_2\,\|y\|_2\,}{\;\bigl|y^*x\bigr|\;}.

因为 x2>0\|x\|_2>0y2>0\|y\|_2>0 并且 yx>0\lvert\,y^*x\,\rvert>0,显然得到的数 xyyx1\frac{\|x\|\,\|y\|}{|\,y^*x\,|}\ge 1;与之前比较可知

M2=b2+1=x2y2  yx  .\|\,M\,\|_2 = \sqrt{|b|^2 + 1} = \frac{\|x\|_2\,\|y\|_2}{\;\lvert\,y^*x\,\rvert\;}.

这正是要证明的结论。


3. 结论

综上所述,我们已经证明了,对于任意 n>1n>1x,yCnx,y\in\mathbb{C}^n,只要 yx0y^*x\neq0,定义

M=In    xyyx,M = I_n \;-\;\frac{x\,y^*}{\,y^*x\,},

则其算子 2-范数(谱范数)为

In    xyyx2  =  x2y2yx.\boxed{ \bigl\|\,I_n \;-\;\tfrac{x\,y^*}{\,y^*x\,}\bigr\|_2 \;=\; \frac{\|x\|_2\,\|y\|_2}{\lvert\,y^*x\,\rvert}. }

这正是题目所要证明的。 ∎

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