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    H-表示方法解Stein方程循環(huán)解

    2022-10-29 08:56:46樊學玲劉志紅趙建立
    聊城大學學報(自然科學版) 2022年5期
    關鍵詞:利用方法

    樊學玲,李 瑩,劉志紅,趙建立

    (聊城大學 數(shù)學科學學院,山東 聊城 252059)

    0 引言

    本文將使用的符號如下,Rm×n表示所有m×n階實矩陣集合,C表示復數(shù)集合,Cn表示n維復列向量集合,Cm×n表示所有m×n階復矩陣集合,SCn表示n×n階復對稱循環(huán)矩陣集合,SC-n表示n×n階復反對稱反循環(huán)矩陣集合,?表示Kronecker積,In表示n階單位陣,BT表示矩陣B的轉置,M?表示M的M-P廣義逆。

    X-AXB=C

    (1)

    的循環(huán)解。Stein方程不僅在控制論[4],線性系統(tǒng)穩(wěn)定性的分析[5]中有重要的應用,其在應用數(shù)學[6,7]以及計算數(shù)學[8]方面也有重要應用,例如Stein方程在神經(jīng)網(wǎng)絡與圖像恢復[9],微分方程數(shù)值求解[10]的過程中都發(fā)揮著重要的作用。

    形如

    的矩陣被稱為循環(huán)矩陣。循環(huán)矩陣屬于Toeplitz矩陣類,它們的某一行都可以由矩陣的任意行做一定的變換而得到。循環(huán)矩陣的這種獨特的矩陣結構,決定了其具有良好的性質,從而激發(fā)了學者們對循環(huán)矩陣的研究。許多學者發(fā)現(xiàn)循環(huán)矩陣不僅在現(xiàn)代科技以及工程領域上有著重要的應用,例如在毛[11]、王[12]、新[13]等人分別研究了循環(huán)矩陣在物理分子振動、數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)結構計算等領域的廣泛運用。循環(huán)矩陣在應用數(shù)學和計算數(shù)學的矩陣分解、控制理論以及多目標決策[14]方面也有著廣泛的應用。本文解決的問題如下。

    本文主要借助一種新的工具——矩陣的H-表示——來研究Stein方程(1)的對稱循環(huán)解以及反對稱反循環(huán)解。H-表示方法是將具有特殊結構的n維矩陣,通過H-表示方法將n2×1維向量映射為p×1維向量(p≤n2),從而消除冗余,降低問題的復雜度[15]。H-表示在隨機系統(tǒng)中有廣泛應用,Zhang將H-表示分析方法推廣至SMJSs中[16],通過H-表示分析法給出了時變連續(xù)和離散SMJSs的能觀性判據(jù)。本文主要借助H-表示方法,將對稱循環(huán)矩陣以及反對稱反循環(huán)矩陣轉化為具有獨立元素的向量,并結合矩陣的Kronecker積來求解矩陣方程(1)的特殊解。

    本文內(nèi)容安排,第1部分預備知識;第2部分介紹矩陣的H-表示;第3部分首先給出對稱循環(huán)矩陣以及反對稱反循環(huán)矩陣的H-表示矩陣,然后利用H-表示方法來研究矩陣方程(1)的對稱循環(huán)解以及反對稱反循環(huán)解;第4部分首先給出與問題1、2相對應的數(shù)值算法,然后給出對應的數(shù)值算例,通過數(shù)值算例驗證了利用H-表示方法求解矩陣方程的精確性以及高效性;最后,第5部分對全文進行總結。

    1 預備知識

    矩陣的Kronecker積也稱為張量積,其定義如下。

    定義1[17]設A=(aij)∈Cm×n,B=(bij)∈Cp×q,則

    稱為A與B的Kronecker積,同時A?B也可以記作(aijB),?i=1,…,m;j=1,…,n。

    我們可以將矩陣按下面的方式排列為一個向量,設A=(aij)∈Cm×n,其列排式為

    Vc(A)=(a11,…,am1,a12,…,am2,…,a1n,…,amn)T。

    下面的性質是關于矩陣乘積的向量表達,它與矩陣的Kronecker積有關。

    引理1[17](1) 設X∈Cn,Y∈Cn,則Vc(XYT)=Y?X。

    (2) 設k∈C,X,Y∈Cm×n,則Vc(kX)=kVc(X);Vc(X+Y)=Vc(X)+Vc(Y)。

    (3) 設A∈Cm×p,B∈Cp×q,C∈Cq×n,則Vc(ABC)=(CT?A)Vc(B)。

    引理2[18]設A∈Cm×n,b∈Cm,則線性方程組Ax=b有解的充分必要條件是AA?b=b,這時,Ax=b的通解是x=A?b+(I-A?A)y,其中y∈Cn是任意的。

    2 矩陣的H-表示

    本節(jié)將介紹H-表示方法,并將H-表示方法應用到對稱循環(huán)矩陣以及反對稱反循環(huán)矩陣中。

    考慮復矩陣子空間X?Cn×n,對于任意的X=(xij)n×n∈X,總存在一個映射ψ:X∈XVc(X)。矩陣H-表示的定義如下。

    定義2[15]在復數(shù)域C上,考慮p維復矩陣子空間X?Cn×n,假設e1,e2,…,ep為X的一組基,定義H=[Vc(e1),Vc(e2),…,Vc(ep)]。對于任意的X∈X,有

    有ψ(X)=Vc(X)=[0,-x1,-x2,-x1,x1,0,-x1,-x2,x2,x1,0,-x1,x1,x2,x1,0]T,

    3 關于Stein方程的循環(huán)解

    本節(jié)將利用矩陣的H-表示方法來解決問題1、2。根據(jù)對稱循環(huán)矩陣以及反對稱反循環(huán)矩陣的特點,可以利用H-表示來提取其有效獨立元素,去除冗余,降低問題的復雜度。

    首先對對稱循環(huán)矩陣X=SCn做H-表示如下,先為對稱循環(huán)矩陣子空間選取標準基底為

    {e1,e2,e3,…,en},

    這里

    那么,對于任意的Xn=(xij)n×n∈X,有

    Hn=[Vc(e1),Vc(e2),Vc(e3),……,Vc(en)],

    (2)

    式中Hn∈Rn2×n。

    對于問題1,有如下結論。

    定理1 設A,B,C∈Cn×n,X-AXB=C有對稱循環(huán)解當且僅當

    (MM?-In2)Vc(C)=0,

    (3)

    式中M=(In2-BT?A)Hn,Hn∈Rn2×n如(2)所示,如果(3)式成立,則所有對稱循環(huán)解的集合為

    SC={X∈SCn|φ(X)=M?Vc(C)+(In-M?M)y,?y∈Cn},

    這里φ:Xn=(xij)n×n∈SCn并且其極小范數(shù)對稱循環(huán)解X1滿足

    φ(X1)=M?Vc(C)。

    (4)

    證明設X為復矩陣X-AXB=C的對稱循環(huán)解,于是

    利用引理2及M-P廣義逆的性質得

    對于復矩陣方程Mφ(X)=Vc(C),由引理2可以得到φ(X)的通解表達式為

    φ(X)=M?Vc(C)+(In-M?M)y,?y∈Cn,

    并且其極小范數(shù)對稱循環(huán)解X1滿足φ(X1)=M?Vc(C)。

    下面對反對稱反循環(huán)矩陣X=SC-n做H-表示,當n為偶數(shù)時有n=2p,當n為奇數(shù)時有n=2p+1,則選取的標準基底為

    {f1,f2,…,fp},

    式中當n為偶數(shù)時

    當n為奇數(shù)時

    fi=ηi+ηn-i(1≤i≤p),

    那么對于任意的X-n=(xij)n×n∈X,有

    于是得到反對稱反循環(huán)矩陣的H-表示矩陣H-n為

    H-n=[Vc(f1),Vc(f2),…,Vc(fp)],

    (5)

    式中H-n∈Rn2×p。

    與問題1相類似,可以得到問題2的解,證明過程略。

    定理2 設A,B,C∈Cn×n,X-AXB=C有反對稱反循環(huán)解當且僅當

    (6)

    這里χ:Xn=(xij)n×n∈SC-n并且其極小范數(shù)反對稱反循環(huán)解X2滿足

    (7)

    4 算法及數(shù)值算例

    算法1(問題1) 設X-AXB=C滿足具有對稱循環(huán)解的條件,本算法用于計算極小范數(shù)對稱循環(huán)解。

    (1) 輸入A,B,C∈Cn×n,輸出BT,Vc(C);

    (2) 輸入Hn,輸出矩陣M;

    (3) 根據(jù)(4)式,輸出問題1的極小范數(shù)對稱循環(huán)解X1的有效元素的排列結果,可以進一步得到矩陣方程X-AXB=C的對稱循環(huán)解X1。

    算法2(問題2) 設X-AXB=C滿足具有反對稱反循環(huán)解的條件,本算法用于計算極小范數(shù)反對稱反循環(huán)解。

    (1) 輸入A,B,C∈Cn×n,輸出BT,Vc(C);

    (3) 根據(jù)(7)式,輸出問題2的極小范數(shù)反對稱反循環(huán)解X2的有效元素的排列結果,可以進一步得到矩陣方程X-AXB=C的反對稱反循環(huán)解X2。

    算法3(普通解法) 設X-AXB=C滿足具有對稱循環(huán)解或反對稱反循環(huán)解的條件,本算法用于計算普通解法下的極小范數(shù)對稱循環(huán)解或極小范數(shù)反對稱反循環(huán)解。

    (1) 輸入A,B,C∈Cn×n,輸出BT,Vc(C);

    (2) 輸出矩陣M′=In2-BT?A;

    (3) 根據(jù)γ(X′)=M′?Vc(C)式,輸出普通解法下的極小范數(shù)對稱循環(huán)解或極小范數(shù)反對稱反循環(huán)解X′的有效元素的排列結果,可以進一步得到矩陣方程X-AXB=C的對稱循環(huán)解或反對稱反循環(huán)解X′。

    注將矩陣方程轉化為Ax=b形式后,不再使用H-表示方法提取獨立元素,而是直接利用經(jīng)典矩陣理論進行求解的方法在本文中稱為普通解法。

    圖1 對稱循環(huán)解誤差對比 圖2 反對稱反循環(huán)解誤差對比

    表1 對稱循環(huán)解時間對比

    表2 反對稱反循環(huán)解時間對比

    由圖中數(shù)據(jù)可以看出,利用算法1和2所得到的不同規(guī)模的矩陣方程的解的誤差的數(shù)量級均小于-11,相比于普通解法降低了誤差,并且通過時間的對比可以發(fā)現(xiàn),隨著方程規(guī)模的增大,H-表示方法相對于普通解法在所耗費時間上的優(yōu)勢越來越明顯,充分說明了H-表示方法的有效性及優(yōu)越性。

    5 結論

    本文介紹了基于H-表示求解復矩陣方程X-AXB=C的循環(huán)解的新方法。利用矩陣的向量表達式以及H-表示,可以將復矩陣方程X-AXB=C轉化為具有獨立變量的Ax=b的形式,進而給出Ax=b的對稱循環(huán)解以及反對稱反循環(huán)解的通解表達式。利用數(shù)值例子驗證了這種方法的有效性以及優(yōu)越性。該方法還可以應用于其它多種代數(shù)結構上線性系統(tǒng)的特型解的計算。

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