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CIRCULANTES MATRICIALES, MATRICES SIGMA, MATRICES SIGMA-REDUCIBLES Y MATRICES BI SIMÉTRICAS.

Las matrices sigma permiten generalizar el concepto de valor propio a múltiples dimensiones a través del concepto de matriz propia. Las matrices sigma reducibles son matrices facilmente transformables en matrices sigma mediante transformaciones de semejanza elementales. Las matrices bisimétricas son un tipo especial de matrices sigma reducibles. Toda matriz de Toeplitz simétrica es bisimétrica y, por lo tanto sigma reducible.

Matrices Bisimétricas
Las matrices bisimétricas son matrices doblemente simétricas.


Matrices Sigma
Las propiedades de las matrices sigma facilitan el cálculo de sus autovalores.


Matrices Sigma-Rreducibles
Existen ciertos tipos de matrices que son facilmente transformables en matrices signa.

Circulantes matriciales
Los circulantes matriciales son una generalización de las matrices circulantes.
 

CIRCULANTES MATRICIALES

La teoría sobre circulantes escalares se encuentra ampliamente desarrollada y está demostrado [1] y [2] que una matriz de la forma (1) :
cálculo matricial
tiene todos sus valores propios dados por :
cálculo matricial
donde se cumple rn = 1
Nosotros vamos a desarrollar la teoría ya conocida para aplicarla al caso de circulantes que llamaremos matriciales.

En primer lugar, tenemos las siguientes definiciones :

Definición 1.- Llamaremos circulante básico de dimensión n a la matriz n-dimensional de la forma :
cálculo matricial
Definición 2.- Llamaremos circulante escalar a cualquier matriz de la forma (1) donde los ci son escalares cualesquiera.
Las dos definiciones anteriores nos permiten enunciar el siguiente teorema

TEOREMA 1

Todo circulante escalar de dimensión n puede escribirse como polinomio escalar del circulante básico de dimensión n.

Demostración

Se obtiene sin mas que considerar la descomposición
cálculo matricial
Donde C es un circulante escalar y A es el circulante básico de dimensión n.

Así pues, todo circulante escalar puede escribirse en la forma : C = P(A)

y tiene los mismos vectores propios que A, con los valores propios
cálculo matricial
Generalizando el concepto de circulante introducimos ahora la siguiente definición :
Definición 3.- Llamamos circulante matricial de dimensión m (con m = n.s) a toda matriz de la forma :
cálculo matricial
donde las Mi son matrices cuadradas de dimensión s.
De modo análogo al caso escalar, podemos enunciar el siguiente teorema :

TEOREMA 2

Todo circulante matricial de dimensión m puede escribirse en la forma :
cálculo matricial
donde las Mi son matrices cuadradas de dimensión s, y A es el circulante básico de dimensión n.

Demostración

La matriz M será una matriz sigma, con :
cálculo matricial
Aplicando el teorema 6, transformamos M en una matriz de la forma:

cálculo matricial
Cada una de las matrices cálculo matriciales un circulante escalar de dimensión n, por lo que, según [3] tendremos :

cálculo matricial
Siendo A el circulante básico de dimensión n.
En este punto, solo tenemos que considerar el corolario 1 del teorema 8 para llegar al resultado que queríamos demostrar.

Ejemplo 1.- Podemos considerar la matriz :

cálculo matricial
cuyos valores propios se obtienen haciendo :

cálculo matricial

cálculo matricial

cálculo matricial

donde cálculo matricialson los valores propios del circulante básico de dimensión 3, y :

cálculo matricial

Un tipo de matrices relacionadas con los circulantes son aquellas cuyos elementos tienen la forma :
cálculo matricial
ya que para cualquier matriz de este tipo se cumple que su cuadrado es un circulante.
Estas matrices son de la forma :
cálculo matricial
donde los Mij pueden ser escalares o matrices cuadradas, y las llamaremos anticirculantes, por motivos evidentes.
Según hemos dicho, se tiene :

cálculo matricial
donde el subíndice i+(n-k) es un entero módulo n.

Corolario.- Si M es una matriz n-dimensional que puede subdividirse en m submatrices r-triangulares superiores (resp. inferiores) de la misma dimensión, entonces posee dos factores propios de la forma :
cálculo matricial
donde los Xij son los factores propios superiores (en posición) de las submatrices de la partición, y los Yij son los factores propios inferiores (en posición)

Demostración.- Toda matriz r-triangular superior y su traspuesta (que es r-triangular inferior) tienen como matrices propias respectivas : cálculo matricial
donde I y 0 son la matriz unidad y nula de dimensión r. Por lo tanto, podemos aplicar los resultados del teorema 3 de [3] y obtener lo dicho.

Ejemplo 2.- La matriz :

cálculo matricial
donde cada letra denota una matriz cuadrada de dimensión n, tiene como matrices propias de dimensión 2n x 2n :

cálculo matricial

BIBLIOGRAFIA

[1] R. Bellman, Introducción al análisis matricial, pgs 250 y sgts. Ed Reverté

[2] Horn, Roger A., Matrix analysis, pg 26. Ed Cambridge University Press .

[3] Matrices sigma-reducibles. J. A. Hervás

 

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