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    矩陣Hadamard積和Fan積特征值的新界

    2015-12-26 04:00:05李艷艷,蔣建新
    關(guān)鍵詞:特征值

    矩陣Hadamard積和Fan積特征值的新界

    李艷艷,蔣建新

    (文山學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院,云南文山663000)

    摘要:給出了非負(fù)矩陣的k次Hadamard冪和M矩陣的r次Fan冪的定義,并對(duì)關(guān)系式應(yīng)用Cauchy-schwitz不等式(ξ,η)2≤(ξ,ξ)(η,η)得到了非負(fù)矩陣A,B的Hadamard積的譜半徑ρ(A°B)和M矩陣A,B的Fan積最小特征值τ(A*B)的一些新界,這些結(jié)果包含了方茂中對(duì)于該類問題給出的相應(yīng)結(jié)論。

    關(guān)鍵詞:非負(fù)矩陣;M矩陣;Hadamard積;Fan積;特征值

    收稿日期:2014-11-13

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)

    作者簡(jiǎn)介:李艷艷(1982-),女,甘肅慶陽(yáng)人,講師,碩士,主要從事矩陣?yán)碚摷捌鋺?yīng)用方面研究。

    中圖分類號(hào):O151.21文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0引言

    令N={1,2,…,n};Rm×n(Cm×n)為m×n階實(shí)(復(fù))矩陣集;σ(A)為矩陣A的譜,ρ(A)為n階方陣A的譜半徑;τ(A)=min{|λ|:λ∈σ(A)}為A的模最小特征值[1]。

    設(shè)矩陣A=(aij)∈Rn×n,1)若A的所有元素非負(fù)即aij≥0,i,j∈N, 則稱A為非負(fù)矩陣,記A≥0; 2) 若A的非主對(duì)角元素非正即aij≤0,i≠j,i,j∈N,且A-1≥0, 則稱A為非奇異M矩陣,記Mn為n階非奇異M矩陣全體所成之集合[1]。

    r×r子矩陣,A22是(n-r)×(n-r)子矩陣,1≤r

    對(duì)于不可約非負(fù)矩陣一定有正向量u使Au=ρ(A)u;對(duì)于不可約非奇異M矩陣,一定有正向量v使Av=τ(A)v, u,v統(tǒng)稱為這兩類矩陣的右perron特征向量[1]。

    1相關(guān)引理

    這部分給出文章要用到的一些引理

    引理1[1](Cauchy-schwitz不等式)

    設(shè)a=(a1,a2,…,an)T≥0, b=(b1,b2,…,bn)T≥0,k=1,2. 則有

    (1)

    引理2[2]設(shè)n階矩陣P≥0且不可約,若存在不為零的非負(fù)向量z使得Pz≤kz,則ρ(P)≤k。

    引理3[2]設(shè)Q∈Mn且為不可約,若存在不為零的非負(fù)向量z使得Qz≥kz,則τ(Q)≥k。

    2主要結(jié)果

    這部分給出ρ(A°B)和τ(A*B)新的上界

    定理1:設(shè)A=(aij)≥0,B=(bij)∈Mn,k=1,2;則

    (2)

    證明:令C=A°B,下面分兩種情況證明。

    (3)

    令z=uv(向量乘積),則對(duì)于任意i∈N

    再由引理2知

    注1當(dāng)定理1中的k=1時(shí)該結(jié)論就是文獻(xiàn)[3]中的估計(jì)式

    aiibii+(ρ(A)-aii)(ρ(B)-bii)=2aiibii+ρ(A)ρ(B)-aiiρ(B)-biiρ(A)。

    推論1設(shè)A=(aij)≥0,B=(bij)∈Mn,則

    ≤{2aiibii+ρ(A)ρ(B)-aiiρ(B)-biiρ(A)}n。

    定理2設(shè)A=(aij),B=(bij)∈Mn,k=1,2;則

    (4)

    分別為A,B,A[k],A[k]的右perron特征向量,且

    A[k]u[k]=τ(A[k[[k],B[k]v[k]=τ(B[k[[k]。

    于是

    (5)

    若D可約,設(shè)T=(tij),t12=t23=…=tn-1,n=tn1=1,除此之外所有的tij=0,因?yàn)锳,B∈Mn,則對(duì)任意給定的正數(shù)ε,當(dāng)ε充分小時(shí)構(gòu)造的新矩陣A+εT,B+εT∈Mn,進(jìn)一步用A+εT,B+εT替換A,B同時(shí)讓?duì)炮吔?,由上面證明的A*B不可約的結(jié)果及連續(xù)性得此時(shí)結(jié)論仍然成立。

    注2當(dāng)定理2中的k=1時(shí),就是文獻(xiàn)[3]中的結(jié)論

    推論2設(shè)A=(aij),B=(bij)∈Mn,則

    總結(jié):注1和注2說明了本文定理1,定理2給出的結(jié)果從理論上改進(jìn)了文獻(xiàn)[3]中的估計(jì)式。

    下面用數(shù)值算例說明當(dāng)定理1,定理2中的k=2時(shí),所得的結(jié)果優(yōu)于方茂中在文獻(xiàn)[3]中給出的相應(yīng)結(jié)果

    3數(shù)值算例

    應(yīng)用文獻(xiàn)[3]中的結(jié)果得ρ(A°B)≥54.4156,應(yīng)用本文定理1得ρ(A°B)≥22.3739,事實(shí)上ρ(A°B)=15.7878。

    應(yīng)用文獻(xiàn)[3]中的結(jié)果得τ(A*B)≥1.5730,應(yīng)用本文定理2得τ(A*B)≥2.8720,事實(shí)上τ(A*B)=3.2296。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Horn R A,Johnson C R.Topics in matrix analysis[M].Cambridge:Cambridge University Press, 1991.

    [2]杜琨.矩陣Hadamard積和Fan積特征值的界[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2008(5):45-50.

    [3]Fang M Z. Bounds on eigenvalue of the Hadamard product and the Fan product of matrices[J]. Linear Algebra Appl, 2007(425):7-15.

    [4]李艷艷,李耀堂.矩陣Hadamard 積和Fan 積的特征值界的估計(jì)[J]. 云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,32(2):125-129.

    [5]李艷艷.非奇異M矩陣的Hadamard積的特征值界的進(jìn)一步研究[J]. 云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012,22(3):186-189.

    [6]高美平.M-矩陣與其逆的Hadamard積的最小特征值下界新的估計(jì)式[J]. 四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,(01):90-97.

    [7]楊曉英,劉新.M-矩陣及其逆矩陣的Hadamard積的最小特征值下界的估計(jì)式[J]. 山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版),2012,47(8):64-67.

    [8]盧飛龍,何希勤.M-矩陣與其逆的Hadamard積的特征值下界[J]. 遼寧科技大學(xué)學(xué)報(bào),2010,33(5):555-560.

    責(zé)任編輯:程艷艷

    New Bounds of Eigenvalues of Hadamard Product and Fan Product of Matrices

    LI Yanyan, JIANG Jianxin

    (School of Mathematics, Wenshan University, Wenshan 663000, China)

    Abstract:The paper gives the definitions of k Hadamard power for nonnegative matrix and r Fan power for M matrix., it uses Cauchy-schwitz inequality (ξ,η)2≤(ξ,ξ)(η,η)to obtain the spectral radius ρ(A°B)of Hadamard product for nonnegative matrices A and B, as well as some new bounds of minimum eigenvalue τ(A*B)of Fan product for M matrices A and B. These results contain the corresponding conclusions that Fang Mao-zhong gives for this kind of problems.

    Keywords:nonnegative matrix; M matrix; Hadamard product; Fan product; eigenvalue

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