MATRICES
SIGMA-REDUCIBLES
Como paso inicial para caracterizar clases de matrices que
pueden transformarse en matrices sigma, tenemos la siguiente
definición :
Definición 1
Diremos que una matriz cuadrada tiene un polinomio característico
sigma-reducible, si mediante transformaciones de semejanza
elementales (permutaciones de filas y columnas), podemos
transformar dicha matriz en una matriz sigma.
TEOREMA 1
Sea M una matriz de la forma (1) :

Donde las
son matrices sigma de grado r y dimensión mxm.
Se cumple que M es semejante a una matriz sigma para la
que se tiene (2) :

Y su polinomio característico puede escribirse como
(3) :

Siendo C una matriz compuesta de dimensión [(m-r)s
x (m-r)s] de la forma (4) :

Donde cada Cij y cada σij(r) se
obtienen de aplicar el teorema 2 de [1] a cada submatriz .
Demostración.-
Se trata tan solo de transformar la matriz M, mediante una
matriz de permutación P, que actúa sobre sus
filas como sigue :

Siguiendo una pauta análoga se van colocando las
r-segundas, ..., r-m-ésimas filas de cada fila matricial
:

La matriz que resulta de estas transformaciones es semejante
a M y, claramente, es una matriz sigma.
Ejemplo .-
Las matrices :

Son semejantes por permutaciones y pueden descomponerse
en :

COROLARIO 1.
Siendo M una matriz n x n, que admite una partición
en bloques que cumplen las siguientes propiedades :
a) Todos los bloques situados sobre la diagonal principal
son matrices sigma del mismo orden aunque no necesariamente
de la misma dimensión.
b) Todos los bloques fuera de la diagonal principal (que
en general no serán matrices cuadradas) son matrices
sigma rectangulares del mismo orden que los bloques diagonales.
Entonces M tiene un polinomio característico sigma-reducible.
Ejemplo
.- Consideremos la matriz :

descompuesta en los bloques señalados, y que cumple
las condiciones impuestas.
Esta matriz puede ampliarse a :

con lo que tenemos :

Pero MA cumple las hipótesis del teorema
1 por lo que admite una descomposición en su polinomio
característico, lo cual nos lleva a escribir para
el de M :

Definición 2.-
Sea A una matriz cuadrada de dimensión n x n, con
n = r.s, que puede escribirse en la forma (5) :

Denotaremos por Ajj(r) a la matriz de dimensión
(n-r)x(n-r) obtenida suprimiendo de A las submatrices de
la fila j y la columna j. A dicha matriz la llamaremos j-ésimo
menor principal de grado r, de A
El siguiente resultado nos permite determinar cierta clase
de matrices que admiten ser transformadas en matrices sigma
mediante manipulaciones matriciales sencillas.
TEOREMA 2
Sea A una matriz de orden n, con n = r.s. Si alguna de las
matrices [Ajj(r)]T obtenidas de A
tiene como matriz propia la (s-1)-upla (6) :

Y cada Aji es no singular, entonces cada solución
distinta, X(r), de la ecuación matricial (7) :

Nos da, para la matriz A, un factor propio de grado r que
puede escribirse en la forma (8) :

Además, la matriz propia de AT asociada
a cada factor propio es de la forma (9) :

Demostración.-
(en lo que sigue, y mientras no haya lugar a confusión,
dejaremos de escribir el índice "r").
Puesto que ninguno de los Aji de la (s-1)-upla
considerada es sin-gular, podemos transformar A en otra
matriz semejante premultipli-cándola y postmultiplicándola,
respectivamente, por una matriz r-diagonal (y su inversa)
de la forma (10) :

Con lo que resulta (11) :

Considerando ahora la matriz Mjj tenemos que
será de la forma (12) :

Sumando entre si cada una de las columnas de submatrices
de esta matriz, obtenemos (13) :

O lo que es igual (14) :

Es decir (15) :

Pero hemos dicho que (Aj1 ... Ajs)T
es una matriz propia de [Ajj]T por
lo que todos los Bi serán iguales. En
consecuencia, también serán iguales todas
las sumas dadas por (13). Estas sumas se corresponden con
todas las columnas de M salvo la j-ésima.
No obstante, y puesto que X no está determinada,
podemos hacer que la columna j-ésima sume igual que
las restantes. Para ello, se debe cumplir (16) :

Cada matriz X que verifique esta ecuación permite
que se cumplan las hipótesis del teorema 1 de [1]
por lo que (17) :

será una matriz propia de AT asociada
al factor propio X+B.
Ejemplo - En una matriz de la forma :

podemos hacer :

por lo que su polinomio característico admite una
descomposición en la forma :

Algunos resultados obtenidos pueden relacionarse con el
producto de Kronecker de dos matrices.
TEOREMA 3
Sea M una matriz cuadrada de dimensión n que puede
escribirse en la forma (17) :

Donde cada Aij es a su vez una matriz cuadrada de dimensión
r (con n = r.m). Si todas las Aij poseen una matriz propia
común, entonces la matriz (18) :

en la que σij es el factor propio de Aij
asociado a la matriz propia considerada, es un factor propio
de M.
Demostración.-
Sobre la hipótesis de que existe una matriz propia
que es común a todas las Aij, podemos premultiplicar
y postmultiplicar M por W y W-1, matrices r-diagonales
con todas sus componentes iguales. Con esta operación
aplicamos el teorema 1 a cada matriz Aij y de
ese modo resulta una matriz del tipo dado en el teorema
1 y que verifica la hipótesis planteada.
COROLARIO 2
Si M es una matriz de la forma (19) :

donde los Pij(.) son polinomios, entonces la
matriz (20) :

con λi siendo el valor propio i-ésimo
de A, es una matriz propia de M.
Se puede deducir de ello que el producto de Kronecker de
dos matrices [2] tiene como valores propios el producto
de los valores propios de las matrices que lo componen ya
que se tiene (21) :

Que es una matriz de la forma anterior con Pij(A)
monomios lineales.
En realidad, el resultado anterior nos permite decir que
toda matriz M de la forma (22) :

donde las Bi son matrices cuadradas m-dimensionales,
en general distintas, y A una matriz cuadrada s-dimensional
(para la que el superíndice i expresa potenciación),
tiene s factores propios (distintos o confundidos) de la
forma [3] (23) :

Siendo λj el valor propio j-ésimo de
A.
BIBLIOGRAFIA
Matrices sigma. J A Hervás
R. Bellman, Introducción al análisis matricial,
pgs 250 y sgts. Ed Reverté
J. Williamson, Raices Características de una matriz
de tipo especial