数学专业毕业论文 正定矩阵集上的凹性定理

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1、正定矩阵集上的凹性定理卢兰秋(孝感学院数学系021113132,湖北孝感432100)摘要:本文将数学分析中的凹(凸)函数概念拓广到正定矩阵集上,给出了Minkovski不等式的一种简单证法,进而证明了本文的主要结果:对任意正定矩阵、及,有.关键词:正定矩阵;凹性定理;Minkovski不等式AConcavityTheoremOfPositiveDefiniteMatrixSetLULan-qiu(Dept.Math.,XiaoGanUniversity021113132,XiaoGan432100,HuBei)Abstract:Inthispaper,wegene

2、ralizetheconcavefunction’sconceptionofmathematicalanalysistothepositivedefinitematrixset,wealsogiveasimpleproofofMinkovskiinequality,andthenprovethemajorconclusion:Foranypositivedefinitematrix、and,wehave.Keywords:Positivedefinitematrix;Concavitytheorem;Minkovskiinequality.100引言矩阵的行列式是矩

3、阵中的一个重要概念,它在线性方程组和矩阵的特征值等方面有相当重要的地位,人们对于有关矩阵的行列式不等式已经得到了一些漂亮的结果,比如Minkovski不等式[1]:(1)本文将给出这个不等式的一种新证法,适用于更广泛的一类矩阵,还有Fanky凹性定: (2)利用不等式的一个重要性质:几何平均值不小于算术平均值,由不等式(1),可得,进一步化为 (3)对(3)两边取对数,得到   (4)能否将(4)推广到更一般的结果,即若、为正定矩阵,对任意的,是否有(5)本文将证明这一结论,同时将数学分析中的凹(凸)函数概念进行推广,定义正定矩阵集上的凹(凸)函数,最后考虑了给出正

4、定矩阵集上的凹函数的一些应用.本文将建立关于正定矩阵的几个引理,借助这些结论,用一种较为初等的方法证明正定矩阵的Minkovski不等式,最后证明我们的主要结果,即:10定理 对任意正定矩阵、及,有.(6)本文用表示实数域,用、分别表示是矩阵的转置和行列式,用表示所有矩阵构成的线性空间.1 基本概念定义1[3] 设是实对称矩阵,如果对所有非零的,有则称为正定二次型,而称为正定矩阵.实对称矩阵是正定矩阵有多种等价定义形式,几种常见的等价命题是[3]:引理1[3] 设为级实对称矩阵,则下列命题等价:(ⅰ)为正定矩阵;(ⅱ)合同于单位矩阵;(ⅲ)的所有顺序主子式全大于零;

5、(ⅳ)的正惯性指数为;(ⅴ)的的所有特征值全大于零;定义2[4]设在上有定义,如果对,及0,成立不等式则称是上的凹函数.如果不等号反向,则称是上的凸函数.下面,我们把数学分析的凹(凸)函数概念推广为定义3设为在一个定义在上的实函数,如果对任意的正定矩阵、及任意,都有(7)称是正定矩阵集上的凹函数.如果不等号反向,则称10是正定矩阵集上的凸函数.比较根据定义2与定义3可知,正定矩阵集上的凹(凸)函数与通常的凹(凸)函数相比较,它实际上是一种强凹(凸)函数.当是正定矩阵集上的凹(凸)函数时,它一定也是(0,)上的凹(凸)函数,这可以从正定矩阵、都取矩阵,即都取正实数看出

6、;反之,对一般的凹(凸)函数,它们未必一定是正定矩阵集上的凹(凸)函数.对于,由,可知是上的凹函数,本文的主要结果说明了同时还是是正定矩阵集上的凹函数.定义4[5]任意,若存在可逆矩阵,使得、同时为(主对角元素为非负实数)的上三角矩阵,则称、为可广义同时(非负)上三角化,当时,则称、可同时(非负)上三角化.根据文献[5]及[6]中的结果,有对,若、满足下列条件之一,则它们可广义同时上三角化:(ⅰ)或;(ⅱ)、为正定矩阵;(ⅲ)的特征根为非负实数;(ⅳ),且、的特征根为非负实数2 引理与定理的证明为证明主要结果及讨论正定矩阵集上的凹(凸)函数,下面,我们给出一些引论.

7、引理1 设、是实对称阵,是正定阵,则存在实可逆阵,使为对角阵.证明 由于是正定阵,从而合同于,即存在实可逆阵,使,而仍为实对称阵,从而存在正交阵,使10(8)其中是的特征值,令,则,于是,有(9)注: 利用本证明方法,可以得出正定矩阵的一个重要结果:引理2 设、都是正定矩阵,则存在实可逆阵,使,,这里,.证明 仿照引理1的证明,只需注意到为正定矩阵,引理得证.引理3[7] 对任意正定矩阵、,都有.引理4[5](赫尔特不等式) 设,,,则证明 当时,不等式显然成立,当或时等式成立;当时,记,则有所以,即得10,令则有引理2成立.结合引理[1]、引理[2]、引理[3

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