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    Schur不等式的一個(gè)注記

    2016-01-18 03:07:24廖平,趙丹,王龍

    Schur不等式的一個(gè)注記*

    廖平,趙丹, 王龍, 趙鳳鳴

    (四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院 應(yīng)用數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)系,四川 遂寧 629000)

    摘要:給出了矩陣特征值模平方和的一個(gè)上界,并證明了所得結(jié)果對(duì)某類(lèi)特殊矩陣可以得到更好的界.

    關(guān)鍵詞:矩陣特征值;估計(jì);Schur不等式.

    doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2015.0011.013

    收稿日期:2015-06-15;修回日期:2015-07-16.

    基金項(xiàng)目:*四川省教育廳自然科學(xué)

    作者簡(jiǎn)介:廖平(1983-),男,四川自貢人,講師,碩士,從事應(yīng)用數(shù)學(xué)研究.

    中圖分類(lèi)號(hào):O151.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0引言

    關(guān)于矩陣特征值模的平方和的一個(gè)上界,以下結(jié)果是熟知的(即Schur不等式)[1-3]:

    (1)

    (2)

    其中,M*表示矩陣M的共軛轉(zhuǎn)置矩陣.

    文獻(xiàn)[4]借助分塊矩陣,對(duì)矩陣M分塊如下:

    (3)

    其中A=Ak×k為矩陣M的k階主子陣,得到估計(jì)式:

    (4)

    1矩陣特征值的估計(jì)

    (5)

    (6)

    又因?yàn)?/p>

    (7)

    又令

    (8)

    則式(7)可取到最小值

    (9)

    此時(shí),由式(6)(7)(9)即得

    (10)

    又由矩陣K與矩陣M相似,故有相同的特征值,設(shè)λ1,λ2,…,λn為M的特征值,由式(1)則有

    (11)

    由式(10)(11)即得式(5),證畢.

    (12)

    下面將證明對(duì)于一類(lèi)特殊矩陣,上述結(jié)果優(yōu)于式(4).

    定理3設(shè)M為任意復(fù)方陣,對(duì)矩陣M分塊如式(3),若塊矩陣A恰為對(duì)角陣,則

    (13)

    (14)

    證畢.

    2數(shù)值算例

    參考文獻(xiàn):

    [1] HORN R A,JOHNSON H R. Matrix analysis [M]. Cambridge University Press,Cambridge,1985

    [2] 詹興致. 矩陣論[M]. 北京:高等教育出版社,2008

    [3] KRESS R,VRIES H L D, WEGMANN R. On Nonnormal Matrices[J]. Linear Algebra Appl,1974(8):109-120

    [4] 屠伯勛.矩陣秩的下界與方陣的非奇異性[J].復(fù)旦大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1982,21(4):416-422

    [5] 胡興凱,鄒黎敏.矩陣秩和特征值的估計(jì)[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,31(12):99-102

    [6] 胡興凱.矩陣特征值不等式[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012,29(4):23-26

    [7] 廖平,王龍.Schur不等式的改進(jìn)及應(yīng)用[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2014,31(2):16-21

    On the Schur Inequality

    LIAO Ping,ZHAO Dan ,WANG Long,ZHAO Feng-ming

    (Department of Applied Mathematics and Economics Sichuan Vocational and Technical College,

    Sichuan Suining 629000,China)

    Abstract:Firstly,an upper bound is given for the sum of square modules of eigenvalues. The result is proven that it can get better bound for some special matrixes.

    Key words: matrix eigenvalues; estimation; Schur inequality.

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