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矩陣Hadamard積最小特征值下界的進一步估計

2020-04-02 14:57李艷艷蔣建新
綏化學院學報 2020年2期
關鍵詞:下界文山對角

周 平 李艷艷 蔣建新

(文山學院數(shù)學與工程學院 云南文山 663099)

一、引言

M-矩陣是一類在數(shù)值代數(shù)研究中具有廣泛應用的矩陣,在管理科學、物理學、圖論、生物學、經(jīng)濟學等領域的許多問題都與它有關[1,2]。而矩陣的Hadamard積是一種特殊的矩陣乘積,它也被廣泛的應用于對概率論中特征函數(shù)的研究,量子計算、通信中的編碼理論、區(qū)組設計等問題,基于這些重要的應用背景,M-矩陣Hadamard積的最小特征值下界問題一直受到很多學者研究的熱點之一[3-9],其中在文獻[3]中給出了如下估計式:

本文對M-矩陣的Hadamard積最小特征值下界作了進一步估計,并給出兩個改進了已有的一些結(jié)果的新估計式。

二、符號、定義和引理

記Cn×n(Rn×n)表示所有n×n階復(實)矩陣構(gòu)成的集合為矩陣A的譜半徑,σ(A)為A的譜[1,2]。

設A=(aij)∈Rn×n,i,j,k∈N,i≠j,令:

設A∈Mn,D=diag(d1,d2,…,dn),di>0(i=1,2,…,n),使得D-1AD是行嚴格對角占優(yōu)M-矩陣[3-5]。

若A=(aij)∈Cm×n,B=(bij)∈Cm×n,用A?B表示A與B的對應元素相乘而得到的m×n陣,即

稱其為A和B的Schur積,也稱為Hadamard積[6-8]。

若A=(aij)∈Zn×n,則稱q(A)=min{Re(λ)|λ∈σ(A)}為A的最小特征值[8]。

若A∈Mn,則q(A)為A的模的最小特征值,且q(A)=

引理1[3]如果A=(aij)∈Cn×n,0≤α≤1,而且xi∈R(xi>0),那么A的所有特征值包含在下列集合中:

引理2[4]設A,B∈Rn×n都為M-矩陣且B非奇異,則A?B-1為M-矩陣。

引理3[5,6]設A,B∈Rn×n,且D,E∈Rn×n是對角矩陣,則

引理4[7]設A=(aij)∈Rn×n是一個行嚴格對角占優(yōu)M-矩陣,則A-1=(βij)存在,且有

引理5[8]如果是一個行嚴格對角占優(yōu)-矩陣,那么A-1=(βij)存在,且有

三、q(B?A-1)和q(A?A-1)的新估計式

定理1 設A=(aij),B=(bij)∈Mn,A-1=(βij),則q(B?A-1)的下界為

證明 已知A=(aij),B=(bij)∈Mn,則運用引理2和3可得

這里D=diag(d1,d2,…,dn),di>0(i=1,2,…,n),D-1AD是嚴格對角占優(yōu)M-矩陣。

為了不失一般性,現(xiàn)假設A是嚴格行對角占優(yōu)M-矩陣,下面分兩種情況進行討論:

Ι)如果矩陣A和B都是不可約矩陣時,令則

因此,存在實數(shù)θji(0≤θji≤1),使得

由文獻[2]中的定理3.1知0<wj≤1。設則根據(jù)引理1知,存在i0∈N,使得

由引理5,上式可轉(zhuǎn)化為

Π)如果A和B中至少有一個是可約矩陣時,令G=(gij)是n階置換矩陣,此矩陣中g(shù)12=g23=…=gn-1,n=gn1=1,其他的gij=0,對充分小的正數(shù)η,能夠使得A+ηG,B+ηG的所有主子式都是正的,從而A+ηG,B+ηG∈Mn此時用A+ηG,與B+ηG分別替代A,B,當η→0時,綜合Ι)的證明和連續(xù)性知結(jié)論仍然成立。

注1:在定理1中令α等于0可得

即為文獻[9]中獲得的(4)式,因此文獻[9]中給出的估計式包含于本文給出的定理1。

推論1 設A=(aij),B=(bij)∈Mn,且A-1=(βij),當時,則有

證明 由于

所以

由wi和si的定義知,si≥wi,從而

故綜上所述,得

注2:根據(jù)注釋1和推論1的證明可知定理1給出的估計式比已有文獻[6]和[9]的結(jié)果更優(yōu)。

如果A與B是兩個相同的非奇異M-矩陣時,那么可以得到如下結(jié)果:

定理2 設A=B=(aij)∈Mn,A-1=(βij),則

注3:在定理2中令α等于0可得

即為譚學文等[9]獲得的(5)式,因此文獻中給出的估計式包含于本文給出的定理。

同理應用推論1可得到如下結(jié)論:

推論2 設A=B=(aij)∈Mn,A-1=(βij),則

注4:根據(jù)注釋3和推論2的證明可知定理1給出的估計式比已有文獻[6]和[9]的結(jié)果更優(yōu)。

四、結(jié)語

根據(jù)注釋1-4可知,文中給出的估計式改進了已有文獻[5],[6]和[9]的結(jié)果,是對M-矩陣的Hadamard積最小特征值下界方面研究的一個有益的補充。

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