Ma trận lũy đẳng

Trong đại số tuyến tính, ma trận lũy đẳngma trận mà khi nhân với chính nó, sẽ cho ra chính nó.[1][2] Có nghĩa là, ma trận là lũy đẳng khi và chỉ khi . Để tính , phép nhân cần phải được xác định, do đó ma trận nhất thiết phải là một ma trận vuông. Khi nhìn theo cách này, các ma trận lũy đẳng là các phần tử của các vành ma trận.

Thí dụSửa đổi

Ví dụ về ma trận lũy đẳng   là:

 
Ví dụ về ma trận lũy đẳng   là:
 

Ma trận thực 2 x 2Sửa đổi

Nếu   lũy đẳng, thì:

  •  
  •   thì   nên   hay  
  •   thì   nên   hay  
  •  

Do đó điều kiện cần thiết để ma trận 2 x 2 lũy đẳng là ma trận thuộc dạng ma trận đường chéo hoặc vết của nó bằng 1. Để ý rằng, đối với ma trận lũy đẳng đường chéo thì    bằng 1 hoặc bằng 0.

Nếu  , ma trận   sẽ lũy đẳng nếu   do đó a phải thỏa mãn phương trình bậc 2 sau

  hay  

Kết quả nhận được trên là một đường tròn với tâm (1/2, 0) và bán kính bằng 1/2. Khi chuyển sang viết bằng góc θ thì ta có,

  là ma trận lũy đẳng.

Tuy nhiên   không phải là điều kiện cần thiết: mọi ma trận

  với   là ma trận lũy đẳng.

Tính chấtSửa đổi

Tính chất chungSửa đổi

Ma trận duy nhất vừa có tính khả nghịch vừa lũy đẳng là ma trận đơn vị; Bởi vì, nếu một ma trận không phải ma trận đơn vị mà lũy đẳng thì số hàng (cột) độc lập tuyến tính ít hơn số hàng (cột) của nó.

Hoặc ta có thể chứng minh bằng cách viết  , giả sử Ahạng đầy đủ (tức khả nghịch), rồi nhân hai vế bởi   thì nhận được  .

Khi ma trận lũy đẳng bị trừ đi khỏi ma trận đơn vị, giá trị kết quả cũng là ma trận lũy đẳng. Thật vậy ta có:

 

Nếu ma trận A lũy đẳng thì với mọi số nguyên dương n,  . Điều này có thể chứng minh bằng phép quy nạp.

Giá trị riêngSửa đổi

Ma trận lũy đẳng luôn chéo hóa được và các giá trị riêng của nó bằng 0 hoặc bằng 1.[3]

VếtSửa đổi

Vết của một ma trận lũy đẳng (tổng của các phần tử trên đường chéo chính) luôn bằng hạng của ma trận và do đó luôn là số nguyên. Điều này đưa ra một cách dễ dàng để tính hạng của ma trận hoặc tính vết của ma trận khi các phần tử không được biết trước (trở nên hữu ích trong thống kê, ví dụ như xác định độ chênh lệch khi dùng phương sai mẫu để ước lượng phương sai quần thể).

Quan hệ giữa các ma trận lũy đẳngSửa đổi

Trong phân tích hồi quy, ma trận   được biết tính ra các phần dư e   từ hồi quy của vectơ các biến phụ thuộc   trên ma trận của đối biến  . Gọi   là ma trận được tạo từ tập con của tập các cột trong ma trận  , và đặt  . Ta dễ chứng minh rằng cả hai ma trận    đều lũy đẳng, nhưng có một tính chất còn đặc biệt hơn đó là  . Lý do tính chất này xảy ra là bởi   hay nói cách khác phần dư từ hồi quy các cột của   trêm   bằng 0 bởi   có thể được nội suy hoàn hảo vì nó là tập con của   (sử dụng thế trực tiếp cũng đủ để chứng minh  ). Điều này dẫn tới hai kết quả quan trọng: một là   lũy đẳng và đối xứng, và cái thứ hai là  , tức là ma trận   trực giao với ma trận  . Các kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong một số nhánh toán học và kinh tế.

Các ứng dụngSửa đổi

Các ma trận lũy đẳng thường xuyên xuất hiện trong phân tích hồi quykinh tế lượng. Lấy ví dụ, trong bình phương nhỏ nhất thường, bài toán yêu cầu tìm ra vectơ β của các hệ số ước lượng để tìm tối thiểu của tổng các bình phương của các phần dư (tiên đoán sai) ei: dưới dạng ma trận,

Tính tối thiểu  

trong đó   là vectơ của các quan sát biến phụ thuộc  là ma trận mà mỗi cột của nó là cột của các quan sát trên một trong những biến độc lập. Kết quả ước lượng tìm ra được là

 

chữ T viết trên cùng ký hiệu chuyển vị, và vectơ các phần dư là[2]

 

Ở đây cả hai ma trận   (cái sau được gọi là ma trận đội mũ) đều lũy đẳng và đối xứng, bằng cách này ta có thể dùng biểu thức sau khi tính tổng bình phương của các phần dư:

 

Tính lũy đẳng của   cũng đóng vai trò trong các tính toán khác như xác định phương sai của ước lượng  .

Toán tử lũy đẳng tuyết tính   là toán tử xạ ảnh trên không gian ảnh   cùng với không gian hạch của nó  .   là toán tử chiếu trực giao khi và chỉ khi nó lũy đẳng và đối xứng.

Tham khảoSửa đổi

  1. ^ Chiang, Alpha C. (1984). Fundamental Methods of Mathematical Economics (ấn bản 3). New York: McGraw–Hill. tr. 80. ISBN 0070108137.
  2. ^ a b Greene, William H. (2003). Econometric Analysis (ấn bản 5). Upper Saddle River, NJ: Prentice–Hall. tr. 808–809. ISBN 0130661899.
  3. ^ Horn, Roger A.; Johnson, Charles R. (1990). Matrix analysis. Cambridge University Press. tr. p. 148. ISBN 0521386322.