矩阵迹计算器

欢迎使用矩阵迹计算器，这是一款用于计算任意方阵之迹（主对角线元素之和）的交互式工具。迹虽然看起来简单，但意义深远：它等于特征值的总和，在相似变换下保持不变，并广泛应用于从量子力学到机器学习的各个领域。本计算器提供分步计算过程、特征值验证、矩阵幂的迹、属性检测以及突出显示对角线的视觉热图。

什么是矩阵的迹？

n×n 矩阵 A 的迹（记作 tr(A)）定义为对角线各项之和：

只有方阵（行数和列数相同）才有迹。它是矩阵最基础的两个标量函数之一，另一个是行列式。

迹与特征值

迹最显著的性质之一是它与特征值的联系：

即使特征值是复数，这一结论仍然成立——对于实矩阵，虚部总是会相互抵消，从而保证迹为实数。这一恒等式源于迹和特征值之和都等于特征多项式 \(\det(A - xI)\) 中 \(x^{n-1}\) 项系数的负值。

迹的主要性质

线性

迹是矩阵空间上的一个线性泛函：

• \(\text{tr}(A + B) = \text{tr}(A) + \text{tr}(B)\)
• 对于任何标量 c，\(\text{tr}(cA) = c \cdot \text{tr}(A)\)

循环性质

迹在矩阵乘积的循环置换下保持不变：

注意：这并不意味着通常情况下 tr(ABC) = tr(BAC)。只有循环置换是允许的。

相似不变性

如果对于某个可逆矩阵 P，有 B = P^-1AP，那么 tr(B) = tr(A)。这使得迹成为一种相似不变量，意味着它不依赖于基的选择。

转置不变性

tr(A) = tr(A^T)，因为矩阵转置不会改变对角线元素。

与 Frobenius 范数的联系

迹的应用

特殊矩阵类型及其迹

矩阵幂的迹与牛顿恒等式

矩阵幂的迹 tr(A), tr(A²), tr(A³), ... 包含了特征值谱的完整信息。通过牛顿恒等式，这些幂次迹可以重构整个特征多项式：

这意味着迹序列 {tr(A), tr(A²), ..., tr(Aⁿ)} 完全决定了 A 的特征值。

常见问题解答

什么是矩阵的迹？

方阵 A 的迹（记作 tr(A)）是其主对角线上元素的总和：tr(A) = a₁₁ + a₂₂ + ... + a_nn。它仅定义于方阵 (n×n)。迹是线性代数中最基础的矩阵不变量之一。

迹与特征值有什么关系？

矩阵的迹等于其所有特征值的总和（计入代数重数）：tr(A) = λ₁ + λ₂ + ... + λ_n。这是因为迹和特征值之和都是特征多项式中 x^n-1 项系数的负值。

迹的主要性质有哪些？

主要性质：(1) 线性：tr(aA + bB) = a·tr(A) + b·tr(B)。(2) 转置不变性：tr(A) = tr(A^T)。(3) 循环性质：tr(ABC) = tr(BCA) = tr(CAB)。(4) 相似不变性：tr(P^-1AP) = tr(A)。(5) tr(A^TA) = 所有项的平方和 = ‖A‖²_F（Frobenius 范数的平方）。

为什么迹在线性代数中很重要？

迹是一种相似不变量——它不随基的改变而改变。迹与行列式共同刻画了线性变换的特性。在物理学中，迹出现在量子力学（期望值）、广义相对论（里奇标量）和统计力学（配分函数）中。在机器学习中，它用于正则化和核方法。

什么是无迹矩阵？

无迹矩阵满足 tr(A) = 0，即其对角线元素之和为零。无迹矩阵构成李代数 sl(n)，在理论物理和微分几何中起着核心作用。每个矩阵都可以分解为 A = (tr(A)/n)I + B，其中 B 是无迹的。

如何计算矩阵的迹？

计算迹的方法：(1) 识别主对角线元素 a₁₁, a₂₂, ..., a_nn —— 即行索引等于列索引的各项。(2) 将它们相加：tr(A) = a₁₁ + a₂₂ + ... + a_nn。例如，对于 [[1,2],[3,4]]，迹为 1 + 4 = 5。

额外资源

• 迹（线性代数）- 维基百科
• 特征值算法 - 维基百科
• 特征多项式 - 维基百科