序言 以分子對稱為出發點, 結合群論研究化合物的各項特性是簡便有效的實用 方法。對化學或相關科系的學生而言, 修習群論僅需要一些簡單的量子化學的基 礎, 不需要太深入嚴謹的數學推導。這門課程涵蓋有機化學, 無機化學, 物理化 學諸領域。相信每一位修習這門課程的學生都可以很快的應用本書的技巧解決實 際的問題。 國外的群論教科書有幾本經典的著作, 含有豐富的範例及練習題。一般國內 外的教學者也是依循教材的編寫進度教導學生。但是絕大部份的學生 (國內外) 修習群論有一個共同的感覺: "我知道怎麼用, 但我不知道為什麼?"。追究其原因, 就是不明白群論的構建體系。當然就會影響學生後續的應用。而最常見的現像, 就是學生將一些範例死記起來以應付考試。考完試了, 也就還給老師了。 在我任教化學系的諸學科中, 我認為群論是最簡單, 但最精采, 最有趣, 又 非常實用的一門學科。沒有艱深的理論, 沒有複雜的計算, 沒有任何化學式, 不 需要死記任何東西。應用群論, 只需要看懂特徵表, 只有簡單數字 1, 2, 3 ... 的加 減。請問, 還有哪門化學課程比這更簡單? 那麼, 為什麼我覺得群論很簡單, 被我教過的學生也覺得簡單, 很清楚群論 一切理論與應用? 真真正正的關鍵, 也就是國外那些 "經典名著" 最忽略, 最沒 有實例的地方, 就是在於是否了解群論的構建, 重心在於是否了解特徵表的來 源。一般的教科書只教學生推導特徵表, 卻忽略了特徵表構建的敘述, 更沒有實 例可依循。正是如此, 才造成學生 "知其然, 而不知其所以然" 的學習心得! 這就 好比只知道蘋果會從樹上掉下來, 卻不知萬有引力定律一樣。如果艾薩克·牛頓不 在蘋果樹下睡覺, 就不會有現代物理學的進展。 在書中, 嘗試以簡單的例子介紹特徵表的來源及應用。重申這是了解群論應 用的關鍵。在後續的應用方面, 也儘量舉出讀者能夠理解的例子。希望修習的同 學能感到這門技巧的效果及便利。 我曾反覆掙扎: 只讓我教的學生懂? 還是讓所有有興趣的讀者懂?
陳正隆
第1章 1-1
矩陣
矩陣相乘 Am× n × Bn× q = Cm× q n
cij = aik bkj k =1
c11 = a11b11 + a12b21 + a13b31 + + a1n bn1 c12 = a11b12 + a12b22 + a13b32 + + a1n bn 2 ………………………… 2 1 1 − 1 2 , B= A= , 3 4 0 1 3 2 1 + 1 0 2 (−1) + 1 1 2 2 + 1 3 2 − 1 7 AB = C = = 3 1 + 4 0 3 (−1) + 4 1 3 2 + 4 3 3 1 18
注意: AB 與 BA 不一定相等 → AB BA 1 3 A= , 2 4
1 − 1 B= , 0 2
1 3 1 − 1 1 5 AB = = 2 4 0 2 2 6 1 − 1 1 3 − 1 − 1 BA = = 0 2 2 4 4 8
若 AB = BA , 則二矩陣為 "可交換" (commute). − 1 0 0 1 A= , B= , 0 − 1 1 0 − 1 0 0 1 0 − 1 AB = = = BA 0 − 1 1 0 − 1 0
1
;
1-2 方矩陣的乘法單位矩陣, 反矩陣 單位矩陣(Unit matrix , I ), 對角線元素為 1, 其餘元素為 0,
I nn
1 0 = 0
0 1 0
0 0 1
AI = IA = A
[例題].
− 1 0 若 A= , 證明 AI = IA = A 2 3
− 1 0 1 0 − 1 0 AI = = = IA 2 3 0 1 2 3
方矩陣 A 的反矩陣 (Inverse matrix) 記為 A-1。若 A −1 存在, 則 AA −1 = A−1 A = I − 1 0 −1 0 [例題]. 若 A = , A−1 = , 證明 AA −1 = A−1 A = I 2 3 2 / 3 1 / 3 0 − 1 0 − 1 1 0 AA −1 = = A −1 A = 2 3 2 / 3 1 / 3 0 1
--------------------------------------------------------------------------------------------
a11 a1n A = , an1 ann
A −1
存 在 的 條 件 為 A 的 行 列 式 值 不 等 於 0,
a11 a1n det A = 0 an1 ann --------------------------------------------------------------------------------------------
2
− 1 0 [例題]. A = 的反矩陣是否存在? 2 3 det A =
−1 0 2
3 [例題]. A = 3 3 det A = 3
3
= −3 0
A −1 存在.
4 的反矩陣是否存在? 4 4 =0 A −1 不存在 4
----------------------------------------------------------------------------------------------若 det A 0 ,A 的反矩陣的求法為:
A −1 =
adjA det A
C11 C 21 C C 22 adjA = 12 C1n C 2 n
C n1 C n 2 C nn
Cij = (−1) i + j M ij
C ij 為 a ij 的輔因子 (Cofactor),:
M ij 為 A 的餘因子 (minor),為將矩陣 A 的 i 列與 j 行元素去除後所剩 下矩陣的行列式值。 -------------------------------------------------------------------------------------------------
[例題].
2 1 3 試找出 A = 1 4 2 的反矩陣 3 2 1
A 的輔因子矩陣元素為:
C11 = 0 C21 = 5 C13 = −10 C 23 = −1
C31 = −10 C12 = 5 C33 = 7
3
C22 = −7
C32 = −1
A 的行列式的值為 det A = −25 ,
5 − 10 0 1 A = − 7 − 1 5 − 25 − 10 − 1 7 −1
檢驗 AA −1 ,
5 − 10 1 0 0 2 1 3 0 1 AA = − 7 − 1 = 0 1 0 = I 1 4 2 5 − 25 3 2 1 − 10 − 1 7 0 0 1 −1
同理, 可檢驗 A−1 A = I 。 -------------------------------------------------------------------------------------( AB )−1 = B −1 A−1 --------------------------------------------------------------------------------------証明: 設 AB = C 上式兩邊同乘 B −1 A−1 , 左側為 故
B−1 A−1 ( AB) = B−1 A−1C
B−1 ( A−1 A) B = B−1IB = B−1B = I
I = B−1 A−1C = ( B−1 A−1 )C
上式表示 B −1 A−1 是 C 的反矩陣 ,
C −1 = ( AB)−1 = B−1 A−1
[例題].
− 1 0 1 1 A= , B= , 証明 ( AB) −1 = B −1 A−1 2 3 4 5
−1 0 A−1 = 2 / 3 1 / 3
4
5 − 1 B −1 = − 4 1 − 1 0 1 1 − 1 − 1 AB = = , 2 3 4 5 14 17 − 17 / 3 − 1 / 3 ( AB ) −1 = 1 / 3 14 / 3
(a)
0 − 17 / 3 − 1 / 3 5 − 1 − 1 B −1 A −1 = = 1 / 3 − 4 1 2 / 3 1 / 3 14 / 3
(b)
(a) = (b),
故, ( AB) −1 = B −1 A−1
-------------------------------------------------------------------------------------( ABC XY )−1 = Y −1 X −1 C −1B−1 A−1 -------------------------------------------------------------------------------------1-3 方矩陣的特徵值 n 列 n 行的方矩陣 An× n 稱為 n 階方矩陣或稱為 n 維方矩陣。此矩陣的階 數為 n 或稱此矩陣的維度為 n。 矩陣 An× n 的特徵值 (character) 為其對角 線元素 (k 列 k 行元素) 的和, n
= a11 + a22 + + ann = akk k =1
[例題].
2 1 4 試寫出矩陣 5 3 1 的特徵值 1 0 −1
特徵值:
= 2 + 3 + (−1) = 4 。
-------------------------------------------------------------------------------------單位矩陣的特徵值必等於其階數。 n
n
k =1
k =1
I = akk = 1 = (1 + 1 + + 1) = n ------------------------------------------------------------------------------------------------5
1 0 0 [例題]. 試寫出 3 階單位矩陣 A = 0 1 0 的特徵值 0 0 1 特徵值必等於其階數 = 3 。 矩陣相乘重要的性質: ------------------------------------------------------------------------------------------------二矩陣相乘, 不論其相乘的次序為何, 其乘積矩陣的特徵值均相同 AB = BA ------------------------------------------------------------------------------------------------1 3 1 − 1 [例題]. A = ,B = , 試証 AB = BA 2 4 0 2 1 3 1 − 1 1 5 AB = = 2 4 0 2 2 6 1 − 1 1 3 − 1 − 1 BA = = 0 2 2 4 4 8
雖然 AB BA , 但
1 5
− 1 − 1 =7 8
AB = = 7 , BA = 4 2 6
AB = BA = 7 定理証明: 設 AB = C , BA = D , 則特徵值分別為
AB = C = c jj = a jk bkj j
j
k
BA = D = d kk = bkj a jk = a jk bkj = C k
k
j
j
Q.E.D.
k
對角線塊狀矩陣 (block diagonal matrix): 對角線塊狀矩陣的形式如圖 1-1 所示, 為僅有沿對角線的塊狀有非零 6
元素的方矩陣。
圖 1-1 對角線塊狀矩陣 對角線塊狀矩陣的特徵值為每一塊特徵值的和。如上例中的對角線塊狀 矩陣, 其特徵值為沿對角線的三個矩陣特徵值的和, 即
= 1 + 2 + 3 = (3 + 4) + (1) + (2) = 10 1-4 矩陣的相似轉換 方矩陣 A 經過下列的轉換步驟稱為相似轉換 (similarity transformation): B = X-1 A X B 稱為 A 的相似轉換矩陣
式中, X 為與 A 同階的方矩陣, X-1 為 X 的反矩陣。 B 的特徵值為:
( B) = ( X −1 AX ) = (( X −1 A) X ) (因特徵值與矩陣相乘的次序無關: (CD) = ( DC) ), 故
( B) = ( X ( X −1 A)) = (( XX −1 ) A) = ( IA) = ( A) 式中, I 為單位矩陣。上式為矩陣相似轉換的特徵特性, 即轉換前後, 矩陣的 特徵值不變。 3 1 0 − 1 -1 0 1 [例題]. A = ,X= , X = − 1 0 , 若 B 為 A 的相似轉換矩陣, 2 4 1 0 試証 B = A 7
A = 7, A 的相似轉換為 0 1 3 1 0 − 1 4 − 2 B = X −1 AX = = − 1 0 2 4 1 0 − 1 3
B = 7 B = A , 得証
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