$A,B$ 实对称 $\ra\tr((AB)^2)\leq \tr(A^2B^2)$

简介: 设 $A,B$ 是 $n$ 阶实对称矩阵. 试证: $\tr((AB)^2)\leq \tr(A^2B^2)$. 又问: 等号何时成立?     证明:  由  $$\bex  \sum_i \sez{\sum_j a_{ij}b_{ji}}=\sum_j\sez{\sum_i b_{ji}a_{...

设 $A,B$ 是 $n$ 阶实对称矩阵. 试证: $\tr((AB)^2)\leq \tr(A^2B^2)$. 又问: 等号何时成立?    

证明:  由  $$\bex  \sum_i \sez{\sum_j a_{ij}b_{ji}}=\sum_j\sez{\sum_i b_{ji}a_{ij}}  \eex$$  知  $$\bee\label{130912:1}  \tr(AB)=\tr(BA).  \eee$$  对 $A,B\in M_n(\bbR)$, 定义  $$\bex  \sef{A,B}=\tr(A^tB),  \eex$$  则易知 $\sef{\cdot,\cdot}$ 是 $M_n(\bbR)$ 上的内积 (正定对称双线性函数, 而使得 $M_n(\bbR)$ 成为 Euclidean 空间), 其满足 Cauchy 不等式:  $$\bex  \sef{A,B}\leq \sqrt{\sef{A,A}}\cdot \sqrt{\sef{B,B}}.  \eex$$  于是  $$\beex  \bea  \tr((AB)^2)  &=\tr((BA)^tAB)\\  &=\sef{BA,AB}\\  &\leq \sqrt{\sef{BA,BA}}\cdot \sqrt{\sef{AB,AB}}\\  &=\sqrt{\tr((BA)^tBA)}\cdot \sqrt{\tr((AB)^tAB)}\\  &=\sqrt{\tr(ABBA)}\cdot \sqrt{\tr(BAAB)}\\  &=\sqrt{\tr(A^2B^2)}\cdot\sqrt{\tr(A^2B^2)}\quad\sex{\mbox{由 }\eqref{130912:1}}\\  &=\tr(A^2B^2),  \eea  \eeex$$  且等号成立当且仅当  $$\bex  \exists\ \lambda,\mu\mbox{ 不全为零 },\st \lambda BA+\mu AB=0.  \eex$$    

目录
相关文章
|
Web App开发 资源调度 JavaScript
Vue初学之使用npm搭建Vue环境
Vue初学之使用npm搭建Vue环境
1399 0
|
7月前
|
人工智能 前端开发 API
|
9月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
2026年从零开始搭建部署 OpenClaw/Clawdbot/Moltbot 完整攻略,新手直接抄作业
在2026年AI自动化办公与智能辅助需求持续升温的当下,OpenClaw(曾用名Clawdbot、Moltbot)凭借“开源免费、功能全面、零技术门槛适配、多场景兼容”的核心优势,成为新手、个人用户及轻量团队的首选AI智能助手。三者本质是同一套AI自动化系统,仅为品牌迭代后的名称差异——2026年1月27日后部分安装脚本曾更名Moltbot,核心功能与部署流程完全一致,均支持自然语言驱动、多工具集成,可轻松实现文档处理、代码生成、日程管理、多模态解析、自动化任务执行等多元化需求,无需专业编程基础,就能替代人工完成重复琐碎的办公流程,大幅提升个人与团队效率[1][3]。
737 2
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
手把手教程:五分钟构建你的春节祝福AI
手把手教你零基础打造春节祝福AI!无需深度学习经验或高端显卡,5步搞定:准备50+条祝福数据→选用LLaMA-Factory Online平台→微调Qwen3-7B等小模型→在线测试生成效果→一键部署API。5分钟上手,轻松定制温情/搞笑/商务等多风格祝福,为新春增添科技年味!
|
人工智能 前端开发 数据安全/隐私保护
淘宝商品详情接口(item.get)实操指南:从认证到响应解析
淘宝item.get接口是获取商品标题、价格、库存等核心数据的官方通道,也是电商系统对接、选品分析的基础工具。本文从账号认证、凭证获取到接口调用、问题排查,拆解全流程关键步骤,附可复用代码与高频问题解决方案,助你快速上手。
|
存储 人工智能 测试技术
跨模态大升级!少量数据高效微调,LLM教会CLIP玩转复杂文本
LLM2CLIP是一种创新方法,旨在通过利用大型语言模型(LLM)的能力来改进CLIP多模态模型。该方法通过对比学习微调LLM,增强其文本判别性,并将其作为CLIP的强教师,从而显著提升CLIP处理长复杂文本和跨语言任务的能力。实验表明,LLM2CLIP在多个基准测试中优于现有模型,特别是在长文本检索任务上性能提升了16.5%。尽管如此,该方法在实际应用中的鲁棒性和资源需求仍需进一步验证。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2411.04997。
740 70
|
网络协议 Java 网络安全
全平台开源即时通讯IM聊天框架MobileIMSDK的服务端开发指南,支持鸿蒙NEXT
全平台开源即时通讯IM聊天框架MobileIMSDK的服务端开发指南,支持鸿蒙NEXT
1077 4
|
算法 C语言
计算机基础(2)——进制与进制转换
进制也就是进位计数制,是人为定义的带进位的计数方法。 对于任何一种进制---X进制,就表示每一位置上的数运算时都是逢X进一位。十进制是逢十进一,十六进制是逢十六进一,二进制就是逢二进一,以此类推,x进制就是逢x进位。
1285 6
计算机基础(2)——进制与进制转换
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
《深度剖析:特征工程—机器学习的隐秘基石》
特征工程是机器学习中至关重要的环节,它通过数据预处理、特征提取、特征选择和特征变换等技术手段,将原始数据转化为模型易于学习和理解的形式。这一过程不仅提升了模型的预测精度和泛化能力,还降低了模型复杂度,加速了训练过程。特征工程作为连接原始数据与高性能模型的桥梁,虽然幕后工作,却对模型表现起着决定性作用。掌握特征工程,能够更有效地挖掘数据价值,解决复杂问题。
1299 3
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
小米实测:Deepseek——你的私人旅游攻略定制专家!
大家好,我是小米,一个31岁的技术爱好者。今天分享如何用Deepseek规划完美旅行。Deepseek能快速整合信息、提供个性化推荐,省时省力,并支持实时问答。从目的地选择到行程规划,再到预订机票住宿和旅行中的实时帮助,它都能提供强大支持。希望今天的分享能帮到你,期待你用Deepseek规划出属于自己的精彩旅程!如果你觉得有用,欢迎点赞、转发并关注我的微信公众号“软件求生”,获取更多技术干货。
1428 8

热门文章

最新文章