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    不可約非負矩陣研究

    2017-01-05 06:08:15王新奇
    關鍵詞:文理學院特征值個數

    王新奇

    (西安文理學院 學報編輯部,西安 710065)

    不可約非負矩陣研究

    王新奇

    (西安文理學院 學報編輯部,西安 710065)

    介紹非負矩陣與不可約非負矩陣的概念,探討不可約非負矩陣的結構,并得到了一些很有用的結果,這些結果是一般矩陣所不具備的.

    正矩陣;非負矩陣;不可約非負矩陣

    非負矩陣是在計算機科學、經濟數學、概率論以及系統(tǒng)穩(wěn)定性分析等領域經常會遇到的一類特殊矩陣,這些矩陣的元素都是非負的.關于不可約非負矩陣的結構也有一些很有用的結果,這是一般矩陣所不具備的.

    1 正矩陣與非負矩陣

    定義1 設A=(aij),B=(bij)∈Rm×n,如果對所有的i,j都有aij≥bij,則記為A≥B.如果對所有的i,j都有aij>bij,則記為A>B.特別的,如果A≥0,則稱A為非負矩陣.如果A>0,則稱A為正矩陣.

    定理1(正矩陣的Perron定理) 設A∈Rn×n為正矩陣,并且ρ(A)為其譜半徑,則

    (1) ρ(A)為A的正特征值,它對應著一個正的特征向量;

    (3) ρ(A)為A的單特征值.

    注 正矩陣只是不可約非負矩陣的一種特殊情形,正矩陣的Perron定理不能全部照搬到非負矩陣上.

    2 不可約非負矩陣

    對于任意非負矩陣,有以下引理.

    引理1[1]設A是n階非負矩陣,則譜半徑ρ(A)是A的特征值,并且存在非負向量x≥0,x≠0使得Ax=ρ(A)x.

    證明 設?t>0,可以令At=(aij+t)>0,用x(t)代表At的Perron向量,滿足

    由子列極限定理可知t→0時{x(t)}一定有收斂子列,即可得出結論.

    一個方陣P,如果它的每一行和每一列都只有一個元素為1,其余的元素都為零,則矩陣P稱為一個置換矩陣.顯然P可通過交換單位矩陣I的行或列而得到,這種矩陣是正交陣(P-1=PT).交換矩陣的兩行(或兩列),可用左乘(或右乘)一個適當的置換矩陣P來實現(xiàn).

    定義2[2]n階矩陣A稱為可約的,如果滿足下列條件之一:

    (1)n=1并且A=0;

    (2)n≥2,存在n階置換矩陣P,使得

    其中,B是k階矩陣,1≤k≤n-1,左下角是(n-k)×k的零陣.否則就稱A為不可約的.

    推論1 (1)正矩陣是不可約的;(2)不可約矩陣都是非零矩陣;(3)A為不可約,當且僅當AT為不可約.

    注 只要通過一系列交換矩陣的行與列,可在指定的左下角位置得到一個(n-k)×k的零子塊,則A為可約的.由定義2可知,如果A為可約,則其至少有(n-1)個0元.

    定義3 一個n階矩陣A,如果可以將下標集{1,2,…,n)}劃分為非空不交集合I1和I2,使得當i∈I1,j∈I2時,aij=0,則稱其為可約的.否則,A稱為不可約的.

    3 主要結果

    利用定義判別矩陣是否可約是困難的,下面給出一個非負矩陣是否可約的判定條件.

    引理2[3]n階非負矩陣A為不可約的充要條件是(I+A)n-1>0.由此可知,A為不可約的,當且僅當AT為不可約.

    證明 充分性.當(I+A)n-1>0.時,如果A為可約矩陣,則存在置換矩陣P,使得

    于是P(I+A)n-1PT有零元,從而(I+A)n-1有零元,與條件相矛盾.

    必要性.由于A是不可約矩陣,只需證明對任意非零向量x≥0,x≠0都有(I+A)n-1x>0即可.先證明在條件x≥0,x≠0下,x中零元個數一定大于y=(I+A)x中零元個數.假若相反,因為y-x=Ax≥0,y≥x,所以如果y的第i個坐標為0,則x的第i個坐標也為0,這樣y的0元個數不會多于x的0元個數,即x與y有相同的0元個數.

    所以不失一般性(利用行置換),有

    這里的向量u,v有相同的維數.再令

    則y=(I+A)x變?yōu)?/p>

    由此可得A21u=0,又因為u>0,故有A21=0,這與A不可約是相矛盾的.因而x與y不可能有相同的0元個數.從而也就證明了x的0元個數多于y的0元個數,即(I+A)x的正坐標個數多于x的正坐標個數.

    上述結果表明:x每用I+A左乘一次,其正坐標的個數都會增加,因此(I+A)2x的正坐標個數多于(I+A)x的正坐標個數.由此可知(I+A)2x至少比x多兩個正坐標,(I+A)n-1x至少比x多n-1個正坐標,但x≠0,x至少有一個正坐標,所以(I+A)n-1x至少有n個正坐標,即(I+A)n-1x>0.

    證明 充分性可由反證法與可約定義得到.下面證明必要性.

    設A是不可約矩陣,可知(I+A)n-1>0.

    設B=(I+A)n-1A,則B>0,有

    B=An+an-1An-1+…+a1A

    其中ai>0(i=1,2,…,n-1),所以對任意的i,j∈[n],有

    下面引入不可約矩陣的Frobenius定理.

    定理2 (Frobenius定理)設A是n階不可約非負矩陣,則

    (1)譜半徑ρ(A)>0是A的特征值;

    (2) ρ(A)有一個正特征向量x>0;

    (3) ρ(A)的代數重數等于1,即ρ(A)是A的單特征值.

    因此,不可約非負n階矩陣總有正特征值ρ(A)(是極大模特征值),它是特征方程的單根.

    證明 這里只對(2)與(3)進行證明.

    (2)設A≥0,由引理1可知,譜半徑ρ(A)是A的特征值.并且存在非負向量x≥0,x≠0使得Ax=ρ(A)x.

    另外,由引理2可知,[1+ρ(A)]n-1x=(I+A)n-1x>0,從而x>0.

    (3)如果ρ(A)是A的重特征值,則1+ρ(A)=ρ(I+A)是I+A的重特征值,于是也就有[ρ(I+A)]n-1=ρ[(I+A)n-1]是(I+A)n-1的重特征值,這與(I+A)n-1>0相矛盾.

    注 可以證明Frobenius定理有以下推論.

    推論3 設不可約矩陣A=An×n≥0,λ1=ρ(A).若A有k個模等于ρ(A)的不同特征值:

    {λ1,λ2,…,λk},λ1=ρ(A)

    則這些數恰為方程xk=[ρ(A)]k的k個根,并且它們都是A的單特征根.

    [1] 許以超.線性代數與矩陣論[M].2版.北京:高等教育出版社,2008.

    [2] 王永茂.矩陣分析[M].北京:機械工業(yè)出版社,2005.

    [3] 曾祥金,張亮.矩陣分析簡明教程[M].北京:科學出版社,2010.

    [責任編輯 馬云彤]

    Research on the Irreducible Non-negative Matrix

    WANG Xin-qi

    (Editorial Department of Journal, Xi’an University, Xi’an 710065, China)

    This paper introduces the concept of non-negative matrix and irreducible non-negative matrices, discuss the structure of irreducible non-negative matrices, and obtained some useful results, these results are not available in the general matrix.

    positive matrix; non-negative matrix; irreducible non-negative matrix

    1008-5564(2016)06-0004-03

    2016-06-30

    國家自然科學基金項目(11371290)

    王新奇(1963—),男,河南洛陽人,西安文理學院學報編輯部主編、副教授、副編審,碩士,主要從事數值代數研究.

    O151.21

    A

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