Визначення Якщо A — матриця розміру m ×n , B — матриця розміру p ×q , тоді добутком Кронекера є блочна матриця розміру mp ×nq
A ⊗ B = [ a 11 B ⋯ a 1 n B ⋮ ⋱ ⋮ a m 1 B ⋯ a m n B ] . {\displaystyle A\otimes B={\begin{bmatrix}a_{11}B&\cdots &a_{1n}B\\\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}B&\cdots &a_{mn}B\end{bmatrix}}.}
Білінійність, асоціативність та некомутативність A ⊗ ( B + C ) = A ⊗ B + A ⊗ C , {\displaystyle A\otimes (B+C)=A\otimes B+A\otimes C,} ( A + B ) ⊗ C = A ⊗ C + B ⊗ C , {\displaystyle (A+B)\otimes C=A\otimes C+B\otimes C,} ( k A ) ⊗ B = A ⊗ ( k B ) = k ( A ⊗ B ) , {\displaystyle (kA)\otimes B=A\otimes (kB)=k(A\otimes B),} ( A ⊗ B ) ⊗ C = A ⊗ ( B ⊗ C ) , {\displaystyle (A\otimes B)\otimes C=A\otimes (B\otimes C),} де A , B та C є матрицями, а k — скаляр. A ⊗ B = P ( B ⊗ A ) Q . {\displaystyle A\otimes B=P\,(B\otimes A)\,Q.} Якщо A та B квадратні матриці , тоді A ⊗ {\displaystyle \otimes } B та B ⊗ {\displaystyle \otimes } A є перестановочно подібними , тобто, P = Q T .
A ⊗ B = ( I ⊗ B ) ( A ⊗ I ) {\displaystyle A\otimes B=(I\otimes B)(A\otimes I)} , де I {\displaystyle I} - одинична матриця.
Транспонування Операція транспонування є дистрибутивною відносно добутку Кронекера
( A ⊗ B ) T = A T ⊗ B T . {\displaystyle (A\otimes B)^{T}=A^{T}\otimes B^{T}.}
Мішаний добуток Якщо A , B , C та D є матрицями такого розміру, що існують добутки AC та BD , тоді ( A ⊗ B ) ( C ⊗ D ) = A C ⊗ B D . {\displaystyle (A\otimes B)(C\otimes D)=AC\otimes BD.} A ⊗ {\displaystyle \otimes } B є оборотною тоді і тільки тоді коли A та B є оборотними, і тоді ( A ⊗ B ) − 1 = A − 1 ⊗ B − 1 . {\displaystyle (A\otimes B)^{-1}=A^{-1}\otimes B^{-1}.}
Сума та експонента Кронекера Якщо A — матриця розміру n ×n , B — матриця розміру m ×m і I k {\displaystyle I_{k}} — одинична матриця розміру k ×k тоді ми можемо визначити суму Кронекера ⊕ {\displaystyle \oplus } , як A ⊕ B = A ⊗ I m + I n ⊗ B . {\displaystyle A\oplus B=A\otimes I_{m}+I_{n}\otimes B.} e A ⊕ B = e A ⊗ e B . {\displaystyle e^{A\oplus B}=e^{A}\otimes e^{B}.}
Спектр, слід та визначник Якщо A та B квадратні матриці розміру n та q відповідно. Якщо λ1 , …, λn — власні значення матриці A та μ1 , …, μq власні значення матриці B . Тоді власними значеннями A ⊗ {\displaystyle \otimes } B є λ i μ j , i = 1 , … , n , j = 1 , … , q . {\displaystyle \lambda _{i}\mu _{j},\qquad i=1,\ldots ,n,\,j=1,\ldots ,q.} Слід та визначник добутку Кронекера рівні tr ( A ⊗ B ) = tr ( A ) tr ( B ) , {\displaystyle \operatorname {tr} (A\otimes B)=\operatorname {tr} (A)\,\operatorname {tr} (B),} det ( A ⊗ B ) = ( det A ) q ( det B ) n . {\displaystyle \det(A\otimes B)=(\det A)^{q}(\det B)^{n}.}
Сингулярний розклад та ранг σ A , i , i = 1 , … , r A . {\displaystyle \sigma _{A,i},\qquad i=1,\ldots ,r_{A}.} Ненульові сингулярні значення матриці B :
σ B , i , i = 1 , … , r B . {\displaystyle \sigma _{B,i},\qquad i=1,\ldots ,r_{B}.} Тоді добуток Кронекера A ⊗ {\displaystyle \otimes } B має r A r B ненульових сингулярних значень
σ A , i σ B , j , i = 1 , … , r A , j = 1 , … , r B . {\displaystyle \sigma _{A,i}\sigma _{B,j},\qquad i=1,\ldots ,r_{A},\,j=1,\ldots ,r_{B}.} Ранг матриці рівний кількості ненульових сингулярних значень, отже rank ( A ⊗ B ) = rank ( A ) rank ( B ) . {\displaystyle \operatorname {rank} (A\otimes B)=\operatorname {rank} (A)\,\operatorname {rank} (B).}
Блокові версії добутку Кронекера У випадку блочних матриць можуть використовуватися операції, які пов'язані з добутком Кронекера однак відрізняються порядком перемноження блоків. Такими операціями є добуток Трейсі – Сінгха (англ. Tracy–Singh product ) і добуток Хатрі-Рао .
Добуток Трейсі-Сінгха Вказана операція множення блокових матриць полягає в тому, що кожен блок лівої матриці множиться послідовно на блоки правої матриці. При цьому формується структура нової матриці, яка відрізняється від характерної для добутку Кронекера.Добуток Трейсі - Сінгха визначається як[1] [2]
A ∘ B = ( A i j ∘ B ) i j = ( ( A i j ⊗ B k l ) k l ) i j {\displaystyle \mathbf {A} \circ \mathbf {B} =\left(\mathbf {A} _{ij}\circ \mathbf {B} \right)_{ij}=\left(\left(\mathbf {A} _{ij}\otimes \mathbf {B} _{kl}\right)_{kl}\right)_{ij}} Наприклад:
A = [ A 11 A 12 A 21 A 22 ] = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] , B = [ B 11 B 12 B 21 B 22 ] = [ 1 4 7 2 5 8 3 6 9 ] , {\displaystyle \mathbf {A} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}&\mathbf {A} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}&\mathbf {A} _{22}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{c c | c}1&2&3\\4&5&6\\\hline 7&8&9\end{array}}\right],\quad \mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {B} _{11}&\mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {B} _{21}&\mathbf {B} _{22}\end{array}}\right]=\left[{\begin{array}{c | c c}1&4&7\\\hline 2&5&8\\3&6&9\end{array}}\right],} A ∘ B = [ A 11 ∘ B A 12 ∘ B A 21 ∘ B A 22 ∘ B ] = [ A 11 ⊗ B 11 A 11 ⊗ B 12 A 12 ⊗ B 11 A 12 ⊗ B 12 A 11 ⊗ B 21 A 11 ⊗ B 22 A 12 ⊗ B 21 A 12 ⊗ B 22 A 21 ⊗ B 11 A 21 ⊗ B 12 A 22 ⊗ B 11 A 22 ⊗ B 12 A 21 ⊗ B 21 A 21 ⊗ B 22 A 22 ⊗ B 21 A 22 ⊗ B 22 ] = [ 1 2 4 7 8 14 3 12 21 4 5 16 28 20 35 6 24 42 2 4 5 8 10 16 6 15 24 3 6 6 9 12 18 9 18 27 8 10 20 32 25 40 12 30 48 12 15 24 36 30 45 18 36 54 7 8 28 49 32 56 9 36 63 14 16 35 56 40 64 18 45 72 21 24 42 63 48 72 27 54 81 ] . {\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {A} \circ \mathbf {B} =\left[{\begin{array}{c | c}\mathbf {A} _{11}\circ \mathbf {B} &\mathbf {A} _{12}\circ \mathbf {B} \\\hline \mathbf {A} _{21}\circ \mathbf {B} &\mathbf {A} _{22}\circ \mathbf {B} \end{array}}\right]={}&\left[{\begin{array}{c | c | c | c}\mathbf {A} _{11}\otimes \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{11}\otimes \mathbf {B} _{12}&\mathbf {A} _{12}\otimes \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{12}\otimes \mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{11}\otimes \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{11}\otimes \mathbf {B} _{22}&\mathbf {A} _{12}\otimes \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{12}\otimes \mathbf {B} _{22}\\\hline \mathbf {A} _{21}\otimes \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{21}\otimes \mathbf {B} _{12}&\mathbf {A} _{22}\otimes \mathbf {B} _{11}&\mathbf {A} _{22}\otimes \mathbf {B} _{12}\\\hline \mathbf {A} _{21}\otimes \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{21}\otimes \mathbf {B} _{22}&\mathbf {A} _{22}\otimes \mathbf {B} _{21}&\mathbf {A} _{22}\otimes \mathbf {B} _{22}\end{array}}\right]\\={}&\left[{\begin{array}{c c | c c c c | c | c c}1&2&4&7&8&14&3&12&21\\4&5&16&28&20&35&6&24&42\\\hline 2&4&5&8&10&16&6&15&24\\3&6&6&9&12&18&9&18&27\\8&10&20&32&25&40&12&30&48\\12&15&24&36&30&45&18&36&54\\\hline 7&8&28&49&32&56&9&36&63\\\hline 14&16&35&56&40&64&18&45&72\\21&24&42&63&48&72&27&54&81\end{array}}\right].\end{aligned}}}
Добуток Хатрі-Рао Даний варіант добутку визначений для матриц з однаковою блоковою структурою. Він передбачає, що операція кронекерівського добутку виконується поблоково, в межах однойменних матричних блоків за аналогією з поелементним добутком Адамара , тільки при цьому в якості елементів задіяні блоки матриць, а для переноження блоків використовується добуток Кронекера.
Торцевий добуток Властивості мішаних добутків : A ⊗ ( B ∙ C ) = ( A ⊗ B ) ∙ C {\displaystyle \mathbf {A} \otimes (\mathbf {B} \bullet \mathbf {C} )=(\mathbf {A} \otimes \mathbf {B} )\bullet \mathbf {C} } [3] , де ∙ {\displaystyle \bullet } означає торцевий добуток
( A ∙ B ) ( C ⊗ D ) = ( A C ) ∙ ( B D ) {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(\mathbf {C} \otimes \mathbf {D} )=(\mathbf {A} \mathbf {C} )\bullet (\mathbf {B} \mathbf {D} )} [4] [5] ,
За аналогією: ( A ∙ L ) ( B ⊗ M ) . . . ( C ⊗ S ) = ( A B . . . C ) ∙ ( L M . . . S ) {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )...(\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )=(\mathbf {A} \mathbf {B} ...\mathbf {C} )\bullet (\mathbf {L} \mathbf {M} ...\mathbf {S} )} ,
c T ∙ d T = c T ⊗ d T {\displaystyle c^{\textsf {T}}\bullet d^{\textsf {T}}=c^{\textsf {T}}\otimes d^{\textsf {T}}} [6] , де c {\displaystyle c} і d {\displaystyle d} - вектори ,
( A ∙ B ) ( c ⊗ d ) = ( A c ) ∘ ( B d ) {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(c\otimes d)=(\mathbf {A} c)\circ (\mathbf {B} d)} [7] , Аналогічно:
( A ∙ B ) ( M N c ⊗ Q P d ) = ( A M N c ) ∘ ( B Q P d ) , {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {B} )(\mathbf {M} \mathbf {N} c\otimes \mathbf {Q} \mathbf {P} d)=(\mathbf {A} \mathbf {M} \mathbf {N} c)\circ (\mathbf {B} \mathbf {Q} \mathbf {P} d),} F ( C ( 1 ) x ⋆ C ( 2 ) y ) = ( F C ( 1 ) ∙ F C ( 2 ) ) ( x ⊗ y ) = F C ( 1 ) x ∘ F C ( 2 ) y {\displaystyle {\mathcal {F}}(C^{(1)}x\star C^{(2)}y)=({\mathcal {F}}C^{(1)}\bullet {\mathcal {F}}C^{(2)})(x\otimes y)={\mathcal {F}}C^{(1)}x\circ {\mathcal {F}}C^{(2)}y} , де ⋆ {\displaystyle \star } означає векторну згортку , а F {\displaystyle {\mathcal {F}}} є матрицею дискретного перетворення Фур'є [8] ,
( A ∙ L ) ( B ⊗ M ) . . . ( C ⊗ S ) ( K ∗ T ) = ( A B . . . C K ) ∘ ( L M . . . S T ) {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )...(\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )(\mathbf {K} \ast \mathbf {T} )=(\mathbf {A} \mathbf {B} ...\mathbf {C} \mathbf {K} )\circ (\mathbf {L} \mathbf {M} ...\mathbf {S} \mathbf {T} )} [4] [5] , де ∗ {\displaystyle \ast } означає стовпцевий добуток Хатрі-Рао
Окрім того: ( A ∙ L ) ( B ⊗ M ) . . . ( C ⊗ S ) ( c ⊗ d ) = ( A B . . . C c ) ∘ ( L M . . . S d ) {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )...(\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )(c\otimes d)=(\mathbf {A} \mathbf {B} ...\mathbf {C} c)\circ (\mathbf {L} \mathbf {M} ...\mathbf {S} d)} ,
( A ∙ L ) ( B ⊗ M ) . . . ( C ⊗ S ) ( P c ⊗ Q d ) = ( A B . . . C P c ) ∘ ( L M . . . S Q d ) {\displaystyle (\mathbf {A} \bullet \mathbf {L} )(\mathbf {B} \otimes \mathbf {M} )...(\mathbf {C} \otimes \mathbf {S} )(\mathbf {P} c\otimes \mathbf {Q} d)=(\mathbf {A} \mathbf {B} ...\mathbf {C} \mathbf {P} c)\circ (\mathbf {L} \mathbf {M} ...\mathbf {S} \mathbf {Q} d)} , де c {\displaystyle c} і d {\displaystyle d} - вектори.
Див. також
Джерела
Примітки