一类新的DZT矩阵的放缩矩阵及在行列式计算中的应用
A New Scaling Matrix of DZT Matrices and Its Application in Determinant Calculation
DOI: 10.12677/aam.2025.143102, PDF, HTML, XML,   
作者: 张峻伟, 王 超, 鲍宇轩, 王 石, 吴沐青:沈阳航空航天大学民用航空学院,辽宁 沈阳;吕振华:沈阳航空航天大学理学院,辽宁 沈阳
关键词: DZT矩阵放缩矩阵行列式DZT Matrix Scaling Matrix Determinant
摘要: DZT矩阵是一类重要的非奇异H-矩阵,本文构造了一类新的DZT矩阵的放缩矩阵,新的放缩性矩阵在估计DZT矩阵的行列式中有重要应用。
Abstract: The class of DZT matrices is an important subclass of nonsingular H-matrices. This paper presents a new scaling matrix of DZT matrices. The new scaling matrix has important applications in estimating the determinant of the DZT matrix.
文章引用:张峻伟, 王超, 鲍宇轩, 王石, 吴沐青, 吕振华. 一类新的DZT矩阵的放缩矩阵及在行列式计算中的应用[J]. 应用数学进展, 2025, 14(3): 156-162. https://doi.org/10.12677/aam.2025.143102

1. 引言

非奇异性H-矩阵是理论和实践中重要的矩阵,在计算数学,控制理论,动态系统理论以及弹性动力学等许多领域都有广泛的应用。2018年,Zhao,Liu和Li等引入了一类新的矩阵类——DZT矩阵,并证明DZT矩阵为非奇异性H-矩阵的子类[1]。最近,关于DZT矩阵的性质被广泛关注,如逆矩阵的无穷范数的界[2],舒尔补[3],子直和[4] [5]等。

非奇异H-矩阵的放缩矩阵在非奇异性H-矩阵的理论研究与实际应用中均有重要作用,比如行列式的估计,求解大型线性方程组,估计逆矩阵的无穷范数等。Zeng,Liu和Mo等给出了一类DZT矩阵的放缩矩阵[3]。本文,我们给出一类新的DZT矩阵的放缩矩阵,并利用其得到了DZT矩阵的行列式的上下界。算例说明了所得结果的正确性。

2. 预备知识

C n×n 表示n阶复矩阵的全体,记 n ={ 1,2,,n } ,对任意的 A C n×n ,定义如下符号:

r i ( A )= ji n | a ij | (2.1)

r i S ( A )= ji,jS n | a ij | (其中S n 的非空子集) (2.2)

N + ( A )={ i n :| a ii |> r i ( A ) } (2.3)

N ( A )={ i n :| a ii | r i ( A ) } (2.4)

Γ i ( A )={ j n { i }:( | a ii | r i n { j } ( A ) )| a jj |>| a ij | r j ( A ) },i n (2.5)

定义2.1. 设 A=( a ij ) C n×n ,若对所有 i n ,都有 | a ii |> r i ( A ) ,即矩阵A的主对角线元素的绝对值严格大于同行其它元素绝对值之和,则称A是严格对角占优(SDD)矩阵。

定义2.2. 设 A=( a ij ) C n×n ,若存在正对角矩 X=diag( x 1 x 2 x n ) ,使矩阵 AX 是SDD矩阵,则称A为非奇异H-矩阵。

定义2.3. 设 A=( a ij ) C n×n ,当任意的 i n ,满足 i N + ( A ) ,或者满足 Γ i ( A ) ,则称矩阵A为DZT矩阵。

引理2.1. SDD矩阵是DZT矩阵的子类,DZT矩阵是非奇异H-矩阵的子类。

引理2.2. 设 a,b,c>0 ab+c ,则

c ab b+c a .

本文总是假设 a ii 0 N ( A )

引理2.3.A是一个DZT矩阵,存在对角矩阵 W=diag( w 1 , w 2 ,, w n ) ,其中

w i ={ 1,                i N ( A ), r i ( A ) | a ii | +ε,  i N + ( A ),

使得 AD 是一个SDD矩阵。

3. 一类新的DZT矩阵的放缩矩阵

对任意的 A C n×n ,符号 r i ( A ), r i S ( A ), N + ( A ) N ( A ), Γ i ( A ) 如(2.1)~(2.5)定义。同时定义如下符号:

γ= max i N + ( A ) j N ( A ) | a ij | | a ii | j N + ( A ),ji | a ij | , (3.1)

δ i ( A )= j N ( A ) | a ij | +γ j N + ( A ),ji | a ij | | a ii | ,i N + ( A ) . (3.2)

引理3.1. A C n×n γ δ i ( A ) 分别由式(3.1)与(3.2)定义,则

0 δ i ( A )γ<1 , (3.3)

δ i ( A ) r i ( A ) | a ii | ,i N + ( A ) . (3.4)

证明:由引理2.2可知

j N ( A ) | a ij | | a ii | j N + ,ji | a ij | r i ( A ) | a ii | , i N + ( A ) ,

所以 γ= max i N + ( A ) j N ( A ) | a ij | | a ii | j N + ,ji | a ij | max i N + ( A ) r i ( A ) | a ii | <1

对于任意的 i N + ( A ) ,都有 0 δ i ( A ) 0 r i ( A ) | a ii | <1 。根据(3.1),可以看出

γ j N ( A ) | a ij | | a ii | j N + ( A ),ji | a ij | , i N + ( A ) ,

则可知

γ( | a ii | j N + ( A ),ji | a ij | ) j N ( A ) | a ij | , i N + ( A ) ,

所以

γ( | a ii | ) j N ( A ) | a ij | +γ j N + ( A ),ji | a ij | , i N + ( A ) ,

γ j N ( A ) | a ij | +γ j N + ( A ),ji | a ij | | a ii | , i N + ( A ) ,

γ δ i ( A ) 。因此(3.3)成立。

由于 0γ<1 ,所以

δ i ( A )= j N ( A ) | a ij | +γ j N + ( A ),ji | a ij | | a ii | r i ( A ) | a ii | ,i N + ( A ) .

因此(3.4)成立。证毕。

现定义对角矩阵 D=diag( d 1 , d 2 ,, d n ) ,其中

d i ={ 1,                i N ( A ), δ i ( A )+ε,  i N + ( A ), (3.5)

以及

0<ε< min i N ( A ) | a ii | j N ( A ),ji | a ij | j N + ( A ) δ j ( A )| a ij | j N + ( A ) | a ij | . (3.6)

3.1:(3.6)中 ε 的定义是有意义的。这是因为,对于任意 i N ( A ), j 0 Γ i ( A ) ,都有

| a ii |> r i n { j 0 } ( A )+ r j 0 ( A ) | a j 0 j 0 | | a i j 0 | .

| a ii | j N ( A ),ji | a ij | j N + ( A ) δ j ( A ) | a ij | > r i n { j 0 } ( A )+ r j 0 ( A ) | a j 0 j 0 | | a i j 0 | j N ( A ),ji | a ij | j N + ( A ) δ j ( A ) | a ij | = ji, j 0 | a ij | + r j 0 ( A ) | a j 0 j 0 | | a i j 0 | j N ( A ),ji | a ij | j N + ( A ) δ j ( A ) | a ij | =( j N + ( A ),j j 0 | a ij | + j N ( A ),ji | a ij | )+ r j 0 ( A ) | a j 0 j 0 | | a i j 0 |     j N ( A ),ji | a ij | ( j N + ( A ),j j 0 δ j ( A ) | a ij |+ δ j 0 ( A )| a i j 0 | ) =( j N ( A ),ji | a ij | j N ( A ),ji | a ij | )+( j N + ( A ),j j 0 | a ij | j N + ( A ),j j 0 δ j ( A )| a ij | )    +( r j 0 ( A ) | a j 0 j 0 | | a i j 0 | δ j 0 ( A )| a i j 0 | ) 0.

因此 ε 的定义有意义。

定理3.1. 设A n×n 阶的DZT矩阵, D=diag( d 1 , d 2 ,, d n ) ,其中 d i ε 分别如(3.5)与(3.6)定义,则 AD 是一个SDD矩阵。

证明:令 B=AD ,则

| b ii |={ | a ii |,                                            i N ( A ), j N ( A ) | a ij |+γ j N + ,ji | a ij |+ε| a ii | , i N + ( A ).

r i ( B )= ji | b ij | = ji | a ij | d j = j N ,ji | a ij | + j N + ,ji | a ij |( δ j ( A )+ε ) .

i N + ( A ) 时,我们有

| b ii | r i ( B )= j N ( A ) | a ij | +γ j N + ,ji | a ij |+ε| a ii | ( j N ,ji | a ij | + j N + ,ji | a ij |( δ j ( A )+ε ) ) =( γ δ j ( A ) ) j N + ( A ),ji | a ij | +( | a ii | j N + ( A ) | a ij | )ε >0.

i N ( A ) 时,我们有

| b ii | r i ( B )=| a ii |( j N ,ji | a ij | + j N + ,ji | a ij |( δ j ( A )+ε ) ) =| a ii |( j N ,ji | a ij | + j N + ,ji | a ij | δ j ( A ) + j N + ,ji | a ij |ε ).

根据(3.6)可知

| a ii |( j N ,ji | a ij | + j N + ,ji | a ij | δ j ( A ) + j N + ,ji | a ij |ε )>0 ,

所以

| b ii | r i ( B )>0,i N ( A ) .

综上所述,对任意,均满足 | b ii | r i ( B )>0 。证毕。

3.2:由引理3.1和引理2.3可知, d i w i ,对任意 i n 。这就意味着运用我们构造的这个矩阵D去估算DZT矩阵的行列式或者逆无穷范数,可能会得出更好的界。

4. DZT矩阵的行列式估计

引理4.1 [6]. 设 A C n×n ,如果存在一个对角矩阵 X=diag( x 1 x 2 x n ) ,使得 AX 为SDD矩阵,则有

i=1 n ( | a ii | 1 x i j=i+1 n x j | a ij | ) | detA | i=1 n ( | a ii |+ 1 x i j=i+1 n x j | a ij | ) .

定理4.1.A是一个DZT矩阵, D=diag( d 1 , d 2 ,, d n ) ,其中 d i ε 分别如(3.5)与(3.6)定义,则

i=1 n ( | a ii | 1 d i j=i+1 n d j | a ij | ) | detA | i=1 n ( | a ii |+ 1 d i j=i+1 n d j | a ij | ) .

证明:由引理4.1和定理3.1可知,结论显然成立。证毕。

推论4.1.A是一个DZT矩阵,若 r i ( A )0,i N + ( A ) ,则

i=1 n ( | a ii | 1 d i j=i+1 n d j | a ij | ) | detA | i=1 n ( | a ii |+ 1 d i j=i+1 n d j | a ij | ) ,

其中

d i ={ 1,         i N ( A ), δ i ( A ),i N + ( A ).

证明:若 r i ( A )0,i N + ( A ) ,则

δ i ( A )0,i N + ( A ) .

在定理4.1中的 ε0 ,即得结论。证毕。

推论4.2.A是一个具有非负对角元的实DZT矩阵且 r i ( A )0,i N + ( A )

i=1 n ( a ii 1 d i j=i+1 n d j | a ij | ) detA i=1 n ( a ii + 1 d i j=i+1 n d j | a ij | ) ,

其中

d i ={ 1,         i N ( A ), δ i ( A ),i N + ( A ).

:我们考虑如下DZT矩阵

A 1 =[ 2 3 0 1 0 0 2 7 0 0 0 0 1 1 3 0 0 0 1 0 0 3 0 0 1 1 1 1 5 0 1 1 1 1 1 10 ] A 2 =[ 20 2 0 4 2 4 16 2 0 2 12 0 10 2 2 6 8 0 12 2 2 2 2 2 10 ] A 3 =[ 24 0 1 2 3 8 12 1 2 4 4 2 36 3 0 10 0 4 18 6 6 0 2 2 50 ] A 4 =[ 32 4 1 7 1 30 3 3 9 1 8 3 1 8 9 12 ]

Table 1. The determinants of A1 to A4 and their estimated values

1. A 1 ~ A 4 的行列式及其估计值

DZT矩阵

真实值

由推论4.1估算的界

A 1

10,050

[ 2550,10050 ]

A 2

329,472

[ 88.49,1691673.85 ]

A 3

8,543,488

[ 354841.96,33290926.14 ]

A 4

73,495

[ 87.28,487103.21 ]

我们将这四个矩阵的行列式的绝对值与由推论4.1估算的界进行比较,见表1。可知,所举出的DZT矩阵的行列式的真实值全部在估算的界之间,可见我们结论的正确性。

参考文献

[1] Zhao, J., Liu, Q., Li, C. and Li, Y. (2018) Dashnic-Zusmanovich Type Matrices: A New Subclass of Nonsingular H-Matrices. Linear Algebra and Its Applications, 552, 277-287.
https://doi.org/10.1016/j.laa.2018.04.028
[2] Li, C., Cvetković, L., Wei, Y. and Zhao, J. (2019) An Infinity Norm Bound for the Inverse of Dashnic-Zusmanovich Type Matrices with Applications. Linear Algebra and Its Applications, 565, 99-122.
https://doi.org/10.1016/j.laa.2018.12.013
[3] Zeng, W., Liu, J. and Mo, H. (2023) Schur Complement-Based Infinity Norm Bound for the Inverse of Dashnic-Zusmanovich Type Matrices. Mathematics, 11, 2254.
https://doi.org/10.3390/math11102254
[4] Dai, P. and Pan, D. (2022) Subdirect Sum of Dashnic-Zusmanovich Type Matrices. Chinese Journal of Engineering Mathematics, 39, 979-996.
[5] Liu, L., Chen, X., Li, Y. and Wang, Y. (2021) Subdirect Sums of Dashnic-Zusmanovich Matrices. Bulletin des Sciences Mathématiques, 173, 103057.
https://doi.org/10.1016/j.bulsci.2021.103057
[6] Huang, T. and Liu, X. (2005) Estimations for Certain Determinants. Computers & Mathematics with Applications, 50, 1677-1684.
https://doi.org/10.1016/j.camwa.2005.06.011