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        Schur不等式的一個注記

        2016-01-18 03:07:24廖平,趙丹,王龍

        Schur不等式的一個注記*

        廖平,趙丹, 王龍, 趙鳳鳴

        (四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院 應(yīng)用數(shù)學(xué)與經(jīng)濟系,四川 遂寧 629000)

        摘要:給出了矩陣特征值模平方和的一個上界,并證明了所得結(jié)果對某類特殊矩陣可以得到更好的界.

        關(guān)鍵詞:矩陣特征值;估計;Schur不等式.

        doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2015.0011.013

        收稿日期:2015-06-15;修回日期:2015-07-16.

        基金項目:*四川省教育廳自然科學(xué)

        作者簡介:廖平(1983-),男,四川自貢人,講師,碩士,從事應(yīng)用數(shù)學(xué)研究.

        中圖分類號:O151.2文獻標(biāo)志碼:A

        0引言

        關(guān)于矩陣特征值模的平方和的一個上界,以下結(jié)果是熟知的(即Schur不等式)[1-3]:

        (1)

        (2)

        其中,M*表示矩陣M的共軛轉(zhuǎn)置矩陣.

        文獻[4]借助分塊矩陣,對矩陣M分塊如下:

        (3)

        其中A=Ak×k為矩陣M的k階主子陣,得到估計式:

        (4)

        1矩陣特征值的估計

        (5)

        (6)

        又因為

        (7)

        又令

        (8)

        則式(7)可取到最小值

        (9)

        此時,由式(6)(7)(9)即得

        (10)

        又由矩陣K與矩陣M相似,故有相同的特征值,設(shè)λ1,λ2,…,λn為M的特征值,由式(1)則有

        (11)

        由式(10)(11)即得式(5),證畢.

        (12)

        下面將證明對于一類特殊矩陣,上述結(jié)果優(yōu)于式(4).

        定理3設(shè)M為任意復(fù)方陣,對矩陣M分塊如式(3),若塊矩陣A恰為對角陣,則

        (13)

        (14)

        證畢.

        2數(shù)值算例

        參考文獻:

        [1] HORN R A,JOHNSON H R. Matrix analysis [M]. Cambridge University Press,Cambridge,1985

        [2] 詹興致. 矩陣論[M]. 北京:高等教育出版社,2008

        [3] KRESS R,VRIES H L D, WEGMANN R. On Nonnormal Matrices[J]. Linear Algebra Appl,1974(8):109-120

        [4] 屠伯勛.矩陣秩的下界與方陣的非奇異性[J].復(fù)旦大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,1982,21(4):416-422

        [5] 胡興凱,鄒黎敏.矩陣秩和特征值的估計[J].西南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2009,31(12):99-102

        [6] 胡興凱.矩陣特征值不等式[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,29(4):23-26

        [7] 廖平,王龍.Schur不等式的改進及應(yīng)用[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2014,31(2):16-21

        On the Schur Inequality

        LIAO Ping,ZHAO Dan ,WANG Long,ZHAO Feng-ming

        (Department of Applied Mathematics and Economics Sichuan Vocational and Technical College,

        Sichuan Suining 629000,China)

        Abstract:Firstly,an upper bound is given for the sum of square modules of eigenvalues. The result is proven that it can get better bound for some special matrixes.

        Key words: matrix eigenvalues; estimation; Schur inequality.

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