\documentclass[8pt,a4paper]{scrartcl} \input{definitions} \input{packages} %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% \geometry{left=8mm,right=8mm, top=10mm, bottom=5mm, paperwidth=210mm, paperheight=297mm} \fancyhf{} %Kopf-/Fu?zeilenfelder leeren \pagestyle{fancy} %Seitenstil auf fancy setzen \fancyhead[L]{SR} %im Kopf links den Titel schreiben \fancyhead[R]{\copyright \hspace{1mm}Lst Ökonometrie, Uni Regensburg, Nov 2014} \renewcommand{\headrulewidth}{0pt} %Im Kopf rechts die Seitenzahl setzen \fancypagestyle{plain}{} % damit auch "plain" Seiten fancy werden \setlength{\headheight}{14.5pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1.25} \begin{document} \section*{Übersicht über der Matrizenoperatoren $\tr, \vec, \otimes$ und $T_{m,n}$} Im Folgenden sei $A$ eine $n \times m$-Matrix und $B$ eine $p\times q$-Matrix, also Abbildungen $\R^n \to \R^m$ nzw. $\R^p \to \R^q$, $X, Y$ variabel und passend; definiere folgende Operatoren: \bit \item Spur-Operator: $\tr: \R^{n\times n} \to \R^{1 \times 1}$ mit: \beqs \tr(X):= \sum_{i=1}^n x_{ii}\eeqs \item Vec-Operator: $\vec:\R^{n \times m} \to \R^{mn \times 1}$ mit: \beqs \vec(A):= \bmat a_{11} & \cdots & a_{m1} & a_{12} & \cdots & a_{m2} &\cdots &a_{mn}\emat^T \eeqs (Konvention: Spalten einer Matrix werden aufeinander gestapelt, beginnend mit der ersten von oben) \item Kronecker-Produkt $\otimes: \R^{n \times m} \times \R^{p \times q} \to \R^{mp \times nq}$ mit: \beqs A \otimes B:= \bmat a_{11} B & a_{12} B & \cdots & a_{1n} B\\ a_{21} B & a_{22} B & \cdots & a_{2n} B\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\a_{m1} B & a_{m2} B & \cdots & a_{mn} B \emat \eeqs (Jeder Eintrag der linken Matrix wird mit der rechten Matrix multipliziert; dies is offensichtlich nicht kommutativ!) \item Permutationsmatrix: $T_{m,n}: \R^{mn \times 1} \to \R^{mn\times 1}$ definiert durch: \beqs T_{m,n} \vec(A)=\vec(A^T) \eeqs (Einfaches Beispiel rechnen; man sieht sofort, dass es sich um eine orthogonale Matrix mit nur Einsen und Nullen handelt) \eit \textbf{Übersicht der Operatoreigenschaften:}\\ \bit \item Vec-Operator: \bit \item Additivität: $\vec(A+B)=\vec(A)+\vec(B)$ für zwei quadratische Matrizen gleicher Dimension. \item Skalarmultiplikation: $\vec(\alpha A)=\alpha \vec(A)$ für $\alpha \in \R$. \eit \item Distributivgesetze: Sei $A\in \R^{m\times n}, B\in \R^{p\times q}, C\in \R^{n\times k}, D\in \R^{q\times l}$ \bit \item $\tr(a X + bY)= a \tr (X) + b \tr (Y)$ (für Skalare $a, b \in \R$ und $X,Y \in \R^{n \times n}$) \item $\tr(A X) =\tr(X A)$ (nur falls $X\in \R^{m \times n}$) \item $\tr(AX)=\vec(A^T)^T \vec(X)$ \item $\tr(X)=\rk(X)$ (nur falls $X \in \R^{n\times n}$ und idempotent) \item $(AC \otimes BD)=(A\otimes B)(C\otimes D) \in \R^{mp\times kl}$ \item $(A\otimes B)^{-1}=A^{-1}\otimes B^{-1} \in \R^{n^2 \times n^2}$ (nur falls $mp=nq$ und nur falls $n=m$, also $n=m=p=q$) \item $(A\otimes B)^T = A^T \otimes B^T \in \R^{nq \times mp}$ \item $\vec(AXB)=(B^T \otimes A) \cdot \vec(X) \in \R^{nq\times 1}$ (nur falls $X\in \R^{m \times p}$) \item $T_{m,n}=T_{n,m}^T$ \item $T_{n,m}T_{m,n} = I_{mn}$ \item $T_{n,m}=T_{m,n}^{-1}$ \item $B \otimes A =T_{p,m} (A\otimes B) T_{n,q} \in \R^{mp \times nq}$ \eit \eit \end{document}