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定理Theorem

Hermitian 压缩、Ritz 值与交错

Cauchy interlacing theorem · Poincaré separation theorem · Hermitian Ritz values

证明子空间压缩的有序谱交错,算出 Ritz 向量与原残差,并说明压缩特征值何时不是真特征值。

形式陈述 ​

只看一部分方向,谱会怎样变化 ​

设 A=A∗∈Cn×n,Q∈Cn×m 的列构成子空间 S 的正交规范基,其中 1≤m≤n。压缩矩阵

H=Q∗AQ

为 m 阶 Hermitian 矩阵,其特征值 θ1≤⋯≤θm 称为 A 在 S 中的 Ritz 值。若原谱升序为 λ1≤⋯≤λn,则

λi≤θi≤λi+n−m,1≤i≤m.

特别地,删除一行及同指标的一列得到主子矩阵时,m=n−1,于是 λi≤θi≤λi+1,这叫 Cauchy 交错。任意删不同指标的行列所得子矩阵未必 Hermitian,不能套用。

两条变分公式为何分别给出两侧 ​

映射 y↦Qy 保持长度,且 RH(y)=RA(Qy)。在Courant–Fischer 公式中,H 的 i 维候选子空间对应于 S 内部的 i 维子空间。对更少的对象取最小值不可能更小,所以 θi≥λi。

再用 max–min 公式:θi 是 S 内所有 m−i+1 维子空间的最小商之最大值;把范围放宽到整个 Cn,最大值只能变大。相应原谱下标由 n−k+1=m−i+1 给出 k=i+n−m,所以 θi≤λi+n−m。

若 Hy=θy 且 ‖y‖=1,Ritz 向量 u=Qy 的原残差为

r=Au−θu=(I−QQ∗)AQy,Q∗r=0.

这里 QQ∗ 是到 S 的正交投影。残差与试验空间正交,是压缩特征方程的含义;残差为零才说明 u 是原矩阵的特征向量。

直觉

压缩先作用 A,再只保留回到试验空间的那部分。因此矩阵虽变小,跑出试验空间的分量并没有神奇消失,它们恰好留在原残差中。

交错限制小矩阵谱可能出现的位置,却没有声称 Ritz 值就是某一批原特征值。只有试验空间对 A 不变时,外溢分量全部为零,压缩才是限制算子的完整表示。

例子与边界

同一个三阶矩阵,两种截取有不同含义 ​

取

A=(210120005),Q=[e1,e3].

原谱为 (1,3,5),而 H=diag(2,5)。交错给出 1≤2≤3 与 3≤5≤5,全部成立。Ritz 向量 e1 的残差是 e2,范数为 1,因此 Ritz 值 2 不是原特征值;e3 的残差为零,对应值 5 确实是原谱点。

若改取 Q0=[e1,e2],这个平面不变,压缩谱 (1,3) 都是真特征值。判断差异只需看 AQ−QH,无需把“主子矩阵”误认为“原矩阵的一组特征方向”。

嵌套空间的界怎样收紧 ​

设 Sm⊂Sm+1,维数分别为 m,m+1,两者 Ritz 值分别记为 θi(m)、θi(m+1)。对大空间的压缩再压到小空间,得到

θi(m+1)≤θi(m)≤θi+1(m+1).

例如先用 span(e1) 得到最小 Ritz 值 2,扩大到 span(e1,e2) 后变为 1。最低 Ritz 值随嵌套扩张单调下降,但若始终漏掉真正的低谱方向,也可能一直停在错误的上界;交错不提供覆盖速度。

若使用非正交基 Z,直接拿 Z∗AZ 的特征值会受列缩放影响。正确压缩问题是 Z∗AZy=θZ∗Zy,或先正交化;它属于Hermitian 正定广义特征问题。

推论与应用

Arnoldi/Lanczos通过矩阵乘法构造试验空间,压缩谱提供候选特征值。交错负责位置与单调性,特征对残差证书负责候选离真谱多远;再加入目标与其余谱的间隔,才能讨论方向误差。

对有限元等变分离散,先确认离散空间确实嵌套、内积与压缩一致,再使用单调结论。更换网格、质量矩阵或数值积分可能改变比较对象,不能只凭“自由度增加”断言已满足本页假设。

参考资料
关系图谱10 个相邻概念 · 2 类关系

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