- •1. Функции от матриц.
- •2. Интерполяционный полином Лагранжа-Сильвестра
- •3.Скелетное разложение матрицы: лемма о ранге, лемма о существовании и неединственности скелетного разложения
- •5. Теорема о существовании псевдообратной матрицы Мура-Пенроуза.
- •6. Теорема о единственности псевдообратной матрицы Мура-Пенроуза
- •7. Свойства псевдообратной матрицы Мура-Пенроуза
- •8. Решение однородных систем линейных алгебраических уравнений с использованием псевдообратной матрицы Мура-Пенроуза
- •9. Нормальное псевдорешение системы линейных алгебраических уравнений.
- •12. Сопряженное пространство и его базис
- •13. Ортогональное дополнение сопряженного пространства
- •14. Сопряжённое отображение
- •15. Унитарные и ортогональные матрицы. Их свойства
- •16. Критерии унитарности матрицы
- •17. Унитарное подобие.
- •18. Теорема Шура об унитарной триангуляризации матриц
- •19. Спектральная теорема для нормальных матриц
- •20. Эрмитовы и косоэрмитовы матрицы. Их свойства. Эрмитово разложение
- •21. Критерии эрмитовости матрицы
- •22. Теорема Рэлея-Ритца
- •23. Сингулярное разложение матриц
- •24. Полярное разложение матриц
- •25. Векторные нормы. Непрерывность векторных норм
- •26. Эквивалентностьвекторныхнорм
- •27. Матричные нормы
- •28. Согласованные и подчиненные векторные и матричные нормы.
- •29. Число обусловленности.
- •30. Сходимость матриц
- •31. Теорема Гершгорина
- •32. Уточнение оценок собственных значений с помощью преобразования подобия.
- •33. Локализация собственных значений Неравенство Шура. Теорема Бендиксона.
- •34. Локализация собственных значений Теорема Гирша. Теорема Брауна.
- •35. Невырожденность матриц.
- •36. Неотрицательные и положительные матрицы, их свойства.
- •37.Сравнение спектральных радиусов неотрицательных матриц
- •38.Теорема Перрона (с доказательством)
- •39.Теорема Перрона-Фробениуса
- •40.Теорема Фань-Цзы.
- •41.Примитивные и импримитивные матрицы.
- •42.Стохастические матрицы.
- •1. Функции от матриц.
- •2. Интерполяционный полином Лагранжа-Сильвестра
- •3. Скелетное разложение матрицы: лемма о ранге, лемма о существовании и неединственности скелетного разложения
- •21. Критерии эрмитовости матрицы
32. Уточнение оценок собственных значений с помощью преобразования подобия.
Если относительно матрицы имеется некоторая дополнительная информация, в силу которой собственные значения принадлежат (или не принадлежат) конкретным множествам, то в сочетании с теоремой Гершгорина эта информация может привести к более точной локализации собственных значений.
Определяющие свойства некоторых типов матриц и свойства их собственных значений приведены в таблице
матрица |
определение |
Собственныезначения |
эрмитова |
A=A* |
вещественные |
косоэрмитова |
A=-A* |
чистомнимые |
унитарная |
AA*=A*A=En |
по модулю равны 1 |
ортогональная |
AЄ AAT=ATA=En |
равны
|
Следствие. Пусть и пусть p1,p2,…,pn- произвольные положительные числа. Все собственные значения матрицы A принадлежат каждой из двух областей
Пусть
33. Локализация собственных значений Неравенство Шура. Теорема Бендиксона.
Теорема (Неравенство Шура). Если A = (aij) ∈ имеет собственные значения λ1,…,λn, то
причем равенство имеет место тогда и только тогда, когда матрица А нормальная.
Доказательство. Согласно теореме Шура сущ. унитарная матрица , такая, что U*AU =T, где T – верхняя треугольная матрица с диагональными элементами tii=λi, i=1,n. Тогда
,а
значит
т.е.
матрицыAA∗и
TT∗подобны.
Поскольку след у подобных матриц равен, то
trAA∗ =trTT∗ (2)
Далее с учётом (2) справедливы соотношения
что и доказывает
(1). Равенство возможно тогда и только
тогда, когда
,
т.е. тогда итолько тогда, когдаматрицаA–
нормальная.
Теорема
(Бендиксона).
Если
,то
Доказательство. Пусть x - нормированный собственный вектор матрицы A, соответствующий собственному значению λk :
Ax=λkx, x*x=1. (1).
Тогда
(Ax)*x=x*A*x=(λkx)*x=
x*x.(2).
Т. к. матр. Bэрмитова, то для нее справедлива теор Рэлея-Ритца:
Отсюда с учетом первого соотношения теоремы Рэлея-Ритца имеем
Аналогично, применяя теоремуРэлея-Ритца к эрмитовой матрице C, получим второе соотношение теоремы.
34. Локализация собственных значений Теорема Гирша. Теорема Брауна.
Теорема (Гирша). Если , то
Доказательство. Согласно теореме Шура сущ. м-цы U - унитарная, T - треугольная, такие, что
U*AU =T, tii=λi.
Тогда верно: U*A*U =T*,
Длядиагональныхэлементовматрицверно
Согласно (4) с учетом инвариантноcти следа относительно преобразования подобия имеем:
Тогда
.
Аналогично доказывается (3).
Теорема(Брауна). Если имеет собственные значения λ1,…λn, и сингулярные числа σ1 ≥…≥σn, то σn≤|λi|≤σ1 (1).
Доказательство. ПустьAx=λix, x∈C, x*x=||x||22=1 (2)
Тогда ||Ax||22 =||λix||22= |λi|2||x||22 =|λi|2
Получаем: |λi|2=||Ax||22=(Ax)*Ax=x*A*Ax.
По теореме Рэлея-Ритца для эрмитовой матрицы A*A верно:
λmin(A*A)x*x≤x*(A*A)x≤λmax(A*A),
откуда с учетом λmin(A*A)=σn2, λmax(A*A)=σ12и (2) следует справедливость (1).
35. Невырожденность матриц.
Определение. Матрица ,называетсяматрицей с диагональным преобладанием, если выполнены нестрогие условия Адамара:
Теорема(Адамара). Если А – матрица со строгим диагональным преобладанием, то она обратима.
Теорема. Если у матрицы все диагональные элементы ненулевые и она является матрицей с диагональным преобладанием, причем для всех, кроме одного, значений i=1,2,..,n это свойство выполняется в сильной форме, т.е. |aii|>Ri(A), то А обратима.
Определение. Матрица наз. разложимой, если перестановкой строк вместе с одноименной перестановкой столбцов она может быть приведена к виду
где B и D - квадратныематрицы. В противномслучаематрица A называется неразложимой.
Определение. Матрица M(A) с элементами (8.25) называется индикаторной матрицей для A.
Теорема.
Матрица
тогда
и только тогда неразложима, когда
Определение.
Ориентированным
путём в графе
Г из вершины Pi1в
вершину Pik
наз.последовательность
дуг
Длина ориентированного пусть – это чисто луг в нём, если оно конечно.
Определение Ориентированный граф называется сильно связным, если в нем любые два узла Pi,Pj соединены ориентированным путем конечной длины, начинающимся в Pi изаканчивающимся в Pj.
Теорема .Матрица тогдаитолько тогда неразложима, когда ориентированный граф Г(A) сильносвязный.
Следствие Матрица, у которой все элементы ненулевые, неразложима.
Теорема Ольги Тауски. Если для неразложимой матрицы А выполняются ослабленные условия Адамара и по крайней мере в одном из этих условий имеет строгого неравенства(>), то матрица А – невырожденная.

.