Согласно теореме 21.2.5, эрмитова матрица положительно определена, если ее ведущие главные миноры положительны (и только в этом случае). Учитывая теорему 21.2.1, видим, что любое из двух ассоциированных с А числовых множеств может быть использовано для проверки положительной определен­ности.

Упражнение. Используя теорему 21.2.5, показать, что матрица

положительно определена.

Упражнение. Показать, что ведущие главные миноры сим­метричной матрицы неотрицательны, но матрица не яв­ляется положительно полуопределенной.

Упражнение. Пусть —эрмитова матрица, и пусть

Показать, что А положительно полуопределена. Указание. Какую ин­формацию о собственных значениях матриц Ап и An-1 дают разделительные неравенства?

Упражнение. Предположим, что эрмитова матрица имеет положительные диагональные элементы и положительный определитель. Рассматривая матрицу

для подходящих значений t, показать, что эти условия сами по себе не обеспечивают положительную определенность. Однако если предположить дополнительно, что некоторая главная под­матрица порядка п—1 является матрицей с диагональным пре­обладанием, то отсюда уже следует положительная определен­ность.

Упражнение. Пусть — эрмитова матрица. Показать, что положительная полуопределенность матрицы А равносильна существованию последовательности эрмитовых матриц сходящейся к А при и такой, что в каждой матрице вся­кая главная подматрица имеет положительный определитель. Вывести отсюда такое следствие: если все главные миноры мат­рицы А неотрицательны, то А положительно полуопределена.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Каждое положительное число имеет единственный положи­тельный корень k-й степени, где k = 1, 2..... Аналогичное утверждение справедливо для положительно определенных матриц.

21.2.6. Теорема. Пусть — положительно полуопреде-

ленная матрица, а — заданное целое число. Тогда существует единственная положительно полуопределенная эрмитова матрица В, такая, что При этом

(a) ВА=АВ и существует многочлен p(t), такой, что В = р(A);

(b) rank B = rank А (таким образом, матрица В положительно определена, если положительно определена А);

(c) В вещественна, если вещественна А.

Доказательство. Мы знаем, что эрмитову матрицу А можно диагонализовать посредством унитарного подобия: где и все Положим здесь и в каждом случае берется единственный неотрицательный корень k-й степени. Ясно, что Bk=A, причем В эрмитова и положительно полуопределена, поскольку все ее собственные значения неотрицательны. Имеем, кроме того,

Ранг матрицы В совпадает с числом ненулевых т. е. с рангом матрицы А. Если А — вещественная положительно полуопределенная матрица, то, как мы знаем, можно выбрать вещественную ортогональную матрицу U. По­нятно, что в этом случае и В может быть взята вещественной. Остается рассмотреть только вопрос о единственности.

Прежде всего заметим, что существует многочлен p(t), та­кой, что р(А)=В. Нужно лишь в качестве p(t) взять интерпо­ляционный многочлен Лагранжа (см. (14.9.11)) для множества

тогда и Если С —произвольная положи­тельно полуопределенная эрмитова матрица, такая, что Сk=А, то Тогда Поскольку В и С — коммутирующие эрмитовы матрицы, то их можно диагонализовать одним преобразованием унитарного по­добия, т. е. существуют унитарная матрица V и диагональные матрицы с неотрицательными диагональными элементами, такие, что и Подставляя эти выражения в равенства Вk = А = Сk, получаем Так как неотрицательный корень k-й степени из неотрицательного числа определен единственным образом, заключаем, что и В = С.

Наиболее полезный случай доказанной теоремы соответ­ствует значению k = 2. Единственный положительно (полу) оп­ределенный квадратный корень из положительно (полу)опреде­ленной матрицы А обычно обозначается через A1/2. Точно так же А1/k обозначает единственный положительно (полу)опреде­ленный корень k-й степени из матрицы A, k = 1, 2, ... .

Упражнение. Вычислить

Упражнение. Показать, что для положительно определенной матрицы А справедливо соотношение

21.2.7. Теорема. Матрица положительно определена тогда и только тогда, когда В = С*С для некоторой невырож­денной матрицы

Доказательство. Если В можно представить в таком виде, то В положительно определена (см. утверждение 21.1.6). Если же В положительно определена, то нужное разложение можно получить, полагая С = В1/2; при этом С даже эрмитова.

21.2.8. Следствие. Эрмитова матрица А тогда и только тогда положительно определена, когда она эрмитово конгруэнтна еди­ничной матрице.

Доказательство. Это утверждение — всего лишь переформу­лированная теорема 21.2.7.

Упражнение. Пусть — положительно определенная

матрица, и пусть где Показать,

что С2 = VC1, где V — унитарная матрица. В частности, пока­зать, что любое решение уравнения А = С*С имеет вид С - VA1/2 для некоторой унитарной матрицы V. Указание. По­казать, что

Иногда полезно знать, что разложение А=С*С положи­тельно полуопределенной матрицы может быть несколько кон­кретизировано. Всякая матрица С допускает (^-разложение (C = QR), где Q унитарна, a R — верхняя треугольная мат­рица такого же ранга, как С (см. (2.6.1)). Но тогда А=С*С =( QR)* QR= R* Q* QR =R*R. Если С невырожденна, то мат­рицу R можно выбрать так, чтобы ее диагональные элементы были положительными (QR -разложение этого типа единствен­но), а если С вещественна, то можно взять вещественные Q и R. Мы установили существование разложения Холецкого мат­рицы А. Оформим этот результат в виде следствия.

21.2.9.Следствие. Для положительной определенности мат­рицы необходимо и достаточно, чтобы существовала невырожденная нижняя треугольная матрица с положи­тельными диагональными элементами, такая, что А=LL*. Если А вещественна, то вещественна и L.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158