Файл: Лекции по алгебре.Баскаков.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.04.2021

Просмотров: 3533

Скачиваний: 14

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

302

Глава 3. Линейная алгебра

кую, что

A ≥ B ≥

0

и

n

P

j

=1

b

ij

=

α

i

= 1

, . . . , n

(например, можно по-

ложить

b

ij

=

α a

ij

 

n

P

j

=1

a

ij

!

1

.

Тогда из леммы 1 следует, что

r

(

B

) =

α

и

α

=

r

(

B

)

r

(

A

)

согласно следствию 1. Таким же образом устанавливаются

верхние оценки. Оценки со столбцовыми суммами для

A

вытекают из оценок

со строчными суммами для матрицы

A

t

.

Теорема доказана.

Следствие 5

. Если

n

P

j

=1

a

ij

>

0

i

= 1

, . . . , n,

то

r

(

A

)

>

0

.

Т е о р е м а 3.

Если

0

≤ A ∈

M atr

n

(

R

)

,

то для любого положительного

вектора

x

R

n

справедливы неравенства

min

1

i

n

1

x

i

n

P

j

=1

a

ij

x

j

r

(

A

)

max

1

i

n

1

x

i

n

P

j

=1

a

ij

x

j

,

min

1

j

n

x

j

n

P

i

=1

a

ij

x

i

r

(

A

)

max

1

j

n

x

j

n

P

i

=1

a

ij

x

i

.

Доказательство.

Рассмотрим диагональную матрицу

S

с диагональ-

ными элементами

x

1

, . . . , x

n

.

Поскольку

r

(

S

1

A

S

) =

r

(

A

)

и

S

1

A

S

0

,

то

применив теорему 2 к матрице

S

1

A

S

= (

a

ij

x

j

x

1

i

)

,

получим доказываемые

неравенства. Теорема доказана.

Следствие 6.

Если

0

≤ A ∈

M atr

n

(

R

)

,

0

< x

R

n

и числа

α, β

0

таковы, что

αx

≤ A

x

βx,

то

α

r

(

A

)

β.

Если

αx <

A

x,

то

α < ρ

(

A

);

если

A

x < βx,

то

r

(

A

)

< β.

Лемма 2.

Пусть

A ∈

M atr

n

(

R

)

- положительная матрица,

A

x

=

λx,

x

6

= 0

и

|

λ

|

=

r

(

A

)

.

Тогда

A |

x

|

=

r

(

A

)

|

x

|

.

Доказательство.

Из условий леммы получаем

r

(

A

)

|

x

|

=

|

λ

| |

x

|

=

|

λx

|

=

| A

x

|≤| A | |

x

|

=

A |

x

|

,

так что

y

=

A |

x

| −

r

(

A

)

|

x

|≥

0

.

Поскольку

|

x

|≥

0

и

x

6

= 0

,

то согласно

свойству 5 леммы 1,

A |

x

|

>

0

.

Следствие 4 также гарантирует, что

r

(

A

)

>

0

.

Поэтому, если

y

= 0

,

то

A |

x

|

=

r

(

A

)

|

x

|

и

|

x

|

=

r

(

A

)

1

A |

x

|

>

0

.

Если

y

6

= 0

,

то

z

=

A |

x

|

>

0

и, вновь согласно свойству 5 леммы 2,

получаем

0

<

A

y

=

A

z

r

(

A

)

z

или

A

z > r

(

A

)

z.

Из следствия 6 получаем


background image

§

41. Неотрицательные матрицы

303

противоречивое неравенство

r

(

A

)

> r

(

A

)

.

Значит,

y

= 0

.

Лемма доказана.

Следствие 7.

Пусть

0

≤ A ∈

M atr

n

(

R

)

.

Если

x >

0

- собственный

вектор для

A

,

то отвечающее ему собственное значение совпадает с

r

(

A

)

.

Доказательство.

Если

x >

0

и

A

x

=

λx,

то

λ

0

и

λx

≤ A

x

λx,

но тогда согласно следствию 6,

λ

r

(

A

)

λ.

Следствие доказано.

Т е о р е м а 4.

Пусть

A ∈

M atr

n

(

R

)

и

A

>

0

.

Тогда

r

(

A

)

>

0

, r

(

A

)

- собственное значение для

A

и существует положительный вектор

x

такой,

что

A

x

=

r

(

A

)

x.

Доказательство.

Пусть

λ

σ

(

A

)

с

|

λ

|

=

r

(

A

)

>

0

и

x

- отвечаю-

щий собственному значению

λ

собственный вектор. Из леммы 2 следует, что

A |

x

|

=

r

(

A

)

|

x

|

.

Теорема доказана.

Следствие 7.

Если

A

- положительная марковская матрица, то

r

(

A

) = 1

и существует положительный собственный вектор

x

такой, что

A

x

=

x.

Сформулированное утверждение вытекает из следствия 4 и теоремы 4.

Лемма 3.

Если

0

<

A ∈

M atr

n

(

R

)

,

A

x

=

λx, x

6

= 0

и

|

λ

|

=

r

(

A

)

.

Тогда для некоторого

Θ

T

имеем

Θ

x

=

|

x

|

>

0

.

Доказательство.

Согласно условиям леммы,

| A

x

|

=

|

λx

|

=

r

(

A

)

|

x

|

и тогда из леммы 2 следует, что

A |

x

|

=

r

(

A

)

|

x

|

и

|

x

|

>

0

.

Из этих двух

равенств получаем

r

(

A

)

|

x

k

|

=

|

λ

| |

x

k

|

=

|

λx

k

|

=





n

X

j

=1

a

kj

x

j





n

X

j

=1

a

kj

|

x

j

|

=

r

(

A

)

|

x

k

|

.

Значит, комплексные (ненулевые) числа

a

kj

x

j

,

1

j

n,

расположены в

плоскости на одном луче. Это влечет существование угла

ϕ

[0

,

2

π

)

такого,

что

Θ

a

kj

x

j

>

0

для

Θ =

e

и всех

k, j

= 1

, . . . , n.

Лемма доказана.

Т е о р е м а 5.

Пусть матрица

A ∈

M atr

n

(

R

)

положительна. Тогда

любое собственное значение

λ

σ

(

A

)

, λ

6

=

r

(

A

)

,

удовлетворяет неравенству

|

λ

|

< r

(

A

)

.

Доказательство.

Предположим, что

|

λ

|

=

r

(

A

)

и

A

x

=

λx, x

6

= 0

.


background image

304

Глава 3. Линейная алгебра

Согласно лемме 3,

A

y

=

λy,

где

y

= Θ

x >

0

для некоторого

Θ

Π

.

Отсюда

и из следствия 7 получаем, что

λ

=

r

(

A

)

.

Теорема доказана.

Т е о р е м а 6.

Если

0

<

A ∈

M atr

n

(

R

)

,

то геометрическая кратность

собственного значения

r

(

A

)

равна единице.

Доказательство.

Докажем одномерность собственного подпространст-

ва

E

(

r

(

A

)

,

A

)

.

Пусть

x, y

- собственные векторы из

C

n

,

отвечающие соб-

ственному значению

r

(

A

)

.

Из леммы 3 следует существование чисел

Θ

1

,

Θ

2

Π

таких, что

(

x

i

) =

e

x

= Θ

1

x >

0

,

(

y

i

) =

e

y

= Θ

2

y >

0

.

Положим

α

= min

1

i

n

y

i

x

1

i

и образуем вектор

z

=

e

y

β

e

x.

Заметим, что

z

0

и хотя

бы одна из координат этого вектора не является положительным числом. В

то же время

A

z

=

A

e

y

α

A

e

x

=

r

(

A

)

e

y

αr

(

A

)

e

x

=

r

(

A

)

z.

Поэтому, если

z

6

= 0

,

то из свойства 5 леммы 2 следует, что

z

=

r

(

A

)

1

A

z >

0

.

Получено

противоречие. Значит

e

y

=

α

e

x

и

y

= Θ

1

2

Θ

1

αx.

Теорема доказана.

Следствие 8.

Если

0

<

A ∈

M atr

n

(

R

)

,

то существует единственный

вектор

x

C

n

со свойствами:

A

x

=

r

(

A

)

x, x >

0

и

n

P

i

=1

x

i

= 1

.


background image

305

Л И Т Е Р А Т У Р А

1. Воеводин В.В. Линейная алгебра / В.В.Воеводин. - М.: Наука, 1980.

2. Гельфанд И.М. Лекции по линейной алгебре / И.М.Гельфанд. - М.:

Наука, 1971.

3. Глазман И.М. Конечномерный линейный анализ / И.М.Глазман,

Ю.М.Любич. - М.: Наука, 1969.

4. Грей П. Логика, алгебра и базы данных / П.Грей. - М.: Мир, 1989.

5. Икрамов Х.Д. Задачник по линейной алгебре / Х.Д.Икрамов. - М.:

Наука, 1975.

6. Ильин В.А. Линейная алгебра / В.А.Ильин, Э.Г.Позняк . - М.: Наука,

1974.

7. Колмогоров А.Н. Элементы теории функций и функционального ана-

лиза / А.Н.Колмогоров, С.В.Фомин. - М.: Наука, 1980.

8. Кук Д. Компьютерная математика / Д.Кук, Г.Бейз. - М.: Мир, 1990.

9. Курош А.Г. Курс высшей алгебры / А.Г.Курош. - М.: Физматгиз, 1975.

10. Стренг Г. Линейная алгебра и её применения / Г.Стренг. - М.: Наука,

1980.

11. Фаддеев Д.К. Сборник задач по высшей алгебре / Д.К.Фаддеев,

Н.С.Соминский. - М.: Наука, 1977.

12. Халмош П. Конечномерные векторные пространства / П.Халмош. -

М.: Мир, 1963.

13. Сборник задач по алгебре / под ред. А.И.Кострикина. - М.: Факто-

риал, 1995.

14. Кострикин А.И. Введение в алгебру / А.И.Кострикин. Часть I. Осно-

вы алгебры: Учебник для вузов. - 2-е изд., исправл. - М.: Физико-математи-

ческая литература, 2001.

15.Кострикин А.И. Введение в алгебру / А.И.Кострикин. Часть II. Ли-

нейная алгебра: Учебник для вузов. - 2-е изд., исправл. - М.: Физико-матема-


background image

306

тическая литература, 2001.

16. Кострикин А.И. Введение в алгебру / А.И.Кострикин. Часть III. Ос-

новные структуры: Учебник для вузов. - 2-е изд., исправл. - М.: Физико-

математическая литература, 2001.

17. Сборник задач по алгебре / К.Койбаев. Основы алгебры. - Владикав-

каз: Изд-во СОГУ. - 2002.