陈付彬
(昆明理工大学津桥学院 理工学院,云南 昆明 650106)
由于M-矩阵在诸多领域的应用价值比较广泛,所以成为现今矩阵理论研究的重要内容,其中,特征值的相关下界和判别法等比较受到学者的青睐。Hadamard积是特殊的矩阵运算[1-2],至今得到了一些比较好的关于非奇异M-矩阵Hadamard积的特征值下界的结论[3-12]。
针对这一问题,文章做了进一步的探讨,主要是在前人的基础上通过构造迭代公式,利用圆盘定理给出新的结果,使新结果在迭代若干次后更加接近真值,文中也给出了相应的理论证明以及算例,从而验证新结果的有效性。
n阶所有实(复)矩阵组成的集合以Rn×n(Cn×n)表示。为证明和叙述方便,给出如下记号:
令A=(aij)∈Rn×n,记N={1,2,…,n},i,j,k∈N,j≠i。
若A∈Zn={A=(aij)∈Rn×n|aij≤0;i,j∈N,i≠j}可表为A=αI-P,P≥0,α>ρ(P),称A为非奇异M-矩阵,用Mn表示;若α=ρ(P),称A为奇异M-矩阵。τ(A)=min{Re(λ):λ∈σ(A)}表示A的最小特征值。
A°B表示A和B的对应元素相乘,即A°B=(aijbij),称为A和B的Hadamard积。
2007年,LI等[4]得到一个改进结论:
(1)
2009年,LI等[5]改进式(1)得到下面结论:
(2)
2013年,LI等[7]又给出下面结论:
(3)
2014年,高美平[8]改进式(2)式得到:
(4)
2015年,蒋建新等[9]改进式(1)(2)(4),给出如下结论:
(5)
2016年,刘新[10]又对式(1)进行了改进,得到如下结论:
(6)
针对该问题,文章将做深入的探讨,给出改进以上结果的新估计式。
引理1[3]设A,B∈Mn,则A°B-1∈Mn。
引理2[13]设A=(aij)∈Rn×n是行严格对角优势矩阵,则A-1=(bij)满足
引理3[1]若A是M-矩阵,则有正对角矩阵D使D-1AD为行严格对角优势的M-矩阵。
引理4[14]设A,B∈Rn×n,则有对角矩阵E,F,使下式成立:
引理5[13]若A-1是双随机矩阵,则Ae=e,ATe=e,其中e=[1,1,…,1]T。
引理6[15]设A=(aij)∈Cn×n,x1,x2,…,xn>0,则A的特征值包含在如下范围:
定理1设A=(aij)∈Rn×n是行严格对角优势的M-矩阵,则A-1=(βij)满足
证明由ri,mji,hi,wji,ti的定义及A是行严格对角优势矩阵,可知0≤wji≤mji≤ri<1,0≤hi≤1, 0≤ti≤1,j≠i,i∈N。
因A是行严格对角优势矩阵, 则一定存在ε>0, 能够使下式成立:
0 令Wi(ε)=diag(w1i(ε)ti(ε),…,wi-1,i(ε)ti(ε), 1,wi+1,i(ε)ti(ε),…,wni(ε)ti(ε)),i∈N。 当j≠i,j,i∈N时, 由ti(ε)的定义,得 所以 (7) 当j=i,j,i∈N时, (8) 从式(7)和(8)可知,AWi(ε)是行严格对角占优M-矩阵。 由引理2,得 即 令ε→0, 可知 注1由于wjiti≤mjihi≤mji≤ri,j≠i,j,i∈N,因此,定理1分别改进了文献[5]中引理2.2,文献[6]中引理2.2及文献[7]中引理2的结果。 定理2设A∈Mn, 且A-1=(βij)是双随机矩阵,则 证明因为A是M-矩阵, 且A-1=(bij)是双随机矩阵, 则 所以,A是行严格对角占优矩阵。 由定理1,得 即 定理3设A=(aij),B=(bij)∈Mn,且A-1=(βij),则 证明因A∈Mn, 由引理3和引理4,可设A是严格对角优势M-矩阵。 (1)A,B不可约。对任意i∈N,0 即 因为AA-1=I, 即 (2)A,B至少有一个可约。令M=(mij)是满足m12=m23=…=mn1=1,其余mij均为零的置换矩阵。当ε>0时,A-εD和B-εD是M-矩阵且不可约[16],将A和B替换为A-εD和B-εD,当ε→0时, 结论依旧成立。 由定理2和定理3,可得如下两个推论: 推论1设A=(aij),B=(bij)∈Mn,且A-1=(βij)是双随机矩阵,则 推论2设A=(aij)∈Mn,且A-1=(βij)是双随机矩阵,则 注2因为wjiti≤mjihi, 所以 因此 所以 故推论2改进了文献[7]中的推论2。 令 依据Fiedler和Markham猜想得τ(A°A-1)≥0.5;依据式(1)得τ(A°A-1)≥0.662 4;依据式(2)得τ(A°A-1)≥0.799 9;依据式(3)得τ(A°A-1)≥0.832 1;依据式(4)得τ(A°A-1)≥0.825 0;依据式(5)得τ(A°A-1)≥0.825 1;依据式(6)得τ(A°A-1)≥0.762 5;依据本文推论2得τ(A°A-1)≥0.835 8。3 数值算例