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矩阵Hadamard积与Fan积的特征值新界

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张晓凤, 陈付彬, 罗欢. 矩阵Hadamard积与Fan积的特征值新界[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2022, 47(7): 1-6. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2022.07.001
引用本文: 张晓凤, 陈付彬, 罗欢. 矩阵Hadamard积与Fan积的特征值新界[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2022, 47(7): 1-6. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2022.07.001
ZHANG Xiaofeng, CHEN Fubin, LUO Huan. New Bounds for Eigenvalues of Hadamard Product and Fan Product of Matrices[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2022, 47(7): 1-6. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2022.07.001
Citation: ZHANG Xiaofeng, CHEN Fubin, LUO Huan. New Bounds for Eigenvalues of Hadamard Product and Fan Product of Matrices[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2022, 47(7): 1-6. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2022.07.001

矩阵Hadamard积与Fan积的特征值新界

  • 基金项目: 国家自然科学基金项目(11501141);云南省教育厅科学研究基金项目(2018JS747,2020J1233)
详细信息
    作者简介:

    张晓凤,研究生,讲师,主要从事矩阵理论及其应用的研究 .

    通讯作者: 陈付彬,教授; 
  • 中图分类号: O151.21

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

  • 摘要: 非负矩阵和M-矩阵是矩阵论中两类重要的矩阵. 矩阵特征值的研究是如今的重要问题. 利用Brauer定理和Gerschgorin定理给出了非负矩阵Hadamard积和非奇异M-矩阵Fan积的特征值新界. 所有的新结果只依赖相关矩阵的元素,其计算简单容易. 将所给定理的优越性进行了理论上的比较. 通过数值例子验证所得结果改进了其他文献中的相关结果.
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  • [1] 赵仁庆. 严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大番薯的新上界[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2020, 45(8): 6-11. doi: http://xbgjxt.swu.edu.cn/article/doi/10.13718/j.cnki.xsxb.2020.08.002
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-09-26
  • 刊出日期:  2022-07-20

矩阵Hadamard积与Fan积的特征值新界

    通讯作者: 陈付彬,教授; 
    作者简介: 张晓凤,研究生,讲师,主要从事矩阵理论及其应用的研究
  • 昆明理工大学津桥学院 理工学院,昆明 650106
基金项目:  国家自然科学基金项目(11501141);云南省教育厅科学研究基金项目(2018JS747,2020J1233)

摘要: 非负矩阵和M-矩阵是矩阵论中两类重要的矩阵. 矩阵特征值的研究是如今的重要问题. 利用Brauer定理和Gerschgorin定理给出了非负矩阵Hadamard积和非奇异M-矩阵Fan积的特征值新界. 所有的新结果只依赖相关矩阵的元素,其计算简单容易. 将所给定理的优越性进行了理论上的比较. 通过数值例子验证所得结果改进了其他文献中的相关结果.

English Abstract

  • 矩阵在众多科学领域中有着极其广泛的应用,是研究的重点[1-3]. 矩阵的Hadamard积与Fan积是两种与矩阵的乘法不同的运算[4]. 非负矩阵和M-矩阵相关特征值的研究是一个热点问题,其中非负矩阵Hadamard积的谱半径上界和非奇异M-矩阵Fan积的特征值下界引起了学者们的关注,且相继给出了许多结果[5-19]. 下面将继续针对这两个问题进行研究,得到只依赖相关矩阵元素且更具优越性的结果.

  • Rn×n(Cn×n)表示实(复)矩阵集,N表示集合{1,2,…,n}.

    如果矩阵A=(aij)的元素满足aij>0(ijN),则A是正矩阵,记A>0;如果满足aij≥0(ijN),则A是非负矩阵,记A≥0.

    矩阵A的特征值模的最大值$\rho(\boldsymbol{A})=\max\limits _{1 \leqslant i \leqslant n}\left|\lambda_{i}\right|$称为A的谱半径,其中λ1λ2,…,λnAn个特征值.

    A=(aij),B=(bij)∈Rn×n. 用A$ \circ $B表示AB的对应元素相乘的矩阵,称为AB的Hadamard积,如果A≥0,B≥0,则A$ \circ $B≥0.

    如果有置换矩阵P,使得

    则称A可约,否则A不可约.

    A=αIPP≥0,$\alpha \in \mathbb{R}$,若α>ρ(P),则A为非奇异M-矩阵,记为Mn;否则A是奇异的.

    A=(aij),B=(bij)∈Rn×nAB=(cij)定义为AB的Fan积,其中

    如果ABMn,则ABMn.

    本文将用到以下记号:令A=(aij),ijkNji

  • 引理1[18]   设A=(aij)∈Cn×n,则A的特征值位于如下域中:

    引理2[18]   设A=(aij)∈Cn×n,则A的特征值位于如下域中:

    定理1    设A=(aij),B=(bij)∈Rn×n,且AB≥0,则

       当n=1时,结论明显成立. 当n≥2时,分以下两种情况讨论:

    情况1    若A$ \circ $B不可约. 则AB也不可约. 依据引理1,当$i \in \mathbb{N}$时,有

    由于ρ(A$ \circ $B)≥aiibii,则

    情况2    若A$ \circ $B可约. 则有满足ξ12=ξ23=…=ξn-1,n=ξn,1=1,且其余元素ξij=0的置换阵D=(ξij),当正数ε充分小时,A+εDB+εD非负不可约. 将AB替换为A+εDB+εD,同情况1的讨论,结论成立.

    定理2   设A=(aij),B=(bij)∈Rn×n,且AB≥0,则

      当n=1时,结论明显成立. 当n≥2时,分以下两种情况讨论:

    情况1    若A$ \circ $B不可约. 则AB也不可约. 令ρ(A$ \circ $B)=λ,依据引理2,存在(ij),1≤ijnij,有

    由于ρ(A$ \circ $B)≥aiibii,则

    情况2    若A$ \circ $B可约. 则有满足ξ12=ξ23=…=ξn-1,n=ξn,1=1,且其余元素ξij=0的置换阵D=(ξij),当正数ε充分小时,A+εDB+εD非负不可约. 将AB替换为A+εDB+εD,同情况1的讨论,结论成立.

    下面比较定理1和定理2的优越性. 不失一般性,当ij时,假设有

    因此

    所以

    例1   令非负矩阵

    应用文献[8-15]中ρ(A$ \circ $B)的相关定理分别得

    而应用所给定理1,得

    应用定理2,得

  • 定理3    设A=(aij),B=(bij)∈Mn,则

       当n=1时,结论明显成立. 当n≥2时,分以下两种情况讨论:

    情况1    若AB不可约. 则AB也不可约. 依据引理1,当$i \in \mathbb{N}$时,有

    由于0≤τ(AB)≤aiibii,则

    情况2   若AB可约. 因为Zn中的矩阵满足主子式皆为正时为M-矩阵[19],则有满足ξ12=ξ23=…=ξn-1,n= ξn,1=1,且其余元素ξij=0的置换阵D=(ξij),当正数ε充分小时,AεDBεDM-矩阵且不可约. 将AB替换为AεDBεD,同情况1的讨论,结论成立.

    定理4   设A=(aij),B=(bij)∈Mn,则

      当n=1时,结论明显成立. 当n≥2时,分以下两种情况讨论:

    情况1    若AB不可约. 则AB也不可约. 令τ(AB)=λ,依据引理2,存在(ij),1≤ijnij,有

    由于0≤τ(AB)≤aiibii,则

    情况2    若AB可约. 因为Zn中的矩阵满足主子式皆为正时为M-矩阵[19],则有满足ξ12=ξ23=…=ξn-1,n=ξn,1=1,且其余元素ξij=0的置换阵D=(ξij),当正数ε充分小时,AεDBεDM-矩阵且不可约. 将AB替换为AεDBεD,同情况1的讨论,结论成立.

    下面比较定理3和定理4的优越性. 不失一般性,当ij时,假设有

    因此

    所以

    例2    令M-矩阵

    应用文献[8-14, 16]中τ(AB)的相关定理分别得

    而应用本文定理3得

    应用定理4得

参考文献 (19)

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