Файл: Митропольский Ю.А. Интегральные многообразия в нелинейной механике.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.04.2024

Просмотров: 178

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

28

ГЛ.

I. В В Е Д Е Н И Е

(р ■= 1,

m; li > 1,

lm > 1), N\p) — нильпотентная

матрица, причем каждому характеристическому корню Хр

кратности а р соответствует

одна или

несколько клеток

Жордана размерами 1{р\

.... Ір],

таких,

что

4 *4"

• • •

+

Ір*—

 

Каждой клетке Жордана

J р (Хр) порядка /р с точностью

до ненулевого скалярного множителя отвечает один и толь­ ко один собственный вектор матрицы Л, причем различным кьеткам Жордана соответствуют линейно-независимые соб­ ственные векторы.

Степень вырождения г собственного значения Хр пред­ ставляет собой максимальное число линейно-независимых собственных векторов матрицы А , соответствующихХр. В об­ щем случае г С ар. Если степень вырождения г собствен­ ного значения равна его кратности, т. е. г = ар, то, оче­

видно, /р*= ... = t'p = 1. В этом случае все соответствую­ щие клетки Жордана будут содержать по одному элементу (простые клетки).

Пусть Хі,..., Хт— характеристические числа матрицы Л, соответствующие различным клеткам Жордана (не обяза­ тельно различные между собой). Тогда, так как XI —

= S~lXS, А — S~lJS,

то

характеристический полином

Д (X) матрицы Л можем записать в виде

 

Д (X) = det (XI — J) = (X XJ1* . . . (X — X jm

 

(h +

’ ' •

+

Ал “ n)‘

(2.6)

Множители (X XP)1P (p =

1, .... m) называются

эле­

ментарными делителями матрицы Л, а натуральные числа Ір, т. е. размеры (порядки) клеток Жордана,— показателя­ ми элементарных делителей, соответствующих числу Хр.

Если все характеристические числа Хр имеют простые

элементарные делители (Ір — 1), то матрица Жордана J бу­

дет чисто диагонального вида

Хг

О

J =

К

= diag (Xv . . . , Ха), (2.7)

ОХп

причем числа Хр (р = 1.......п) не обязательно различны.


§ 2. С В Е Д Е Н И Я ИЗ Л И Н Е Й Н О Й А Л Г Е Б Р Ы И А Н А Л И З А

29

2. Линейные преобразования. Каждой квадратной мат­ рице А порядка я соответствует линейное преобразование А

векторного координатного пространства Сп размерности п,

т. е. вектору х = (хи ..., хп) пространства Сп ставится в соответствие вектор

А х = у = ( У ! ..........

У п ) ,

(2.8)

определяемый соотношением

п

У і = 2 a ikx k.

k=i

Нулевой матрице О соответствует нулевое преобразова­ ние О, переводящее каждый вектор в нуль; единичной матрице соответствует тождественное преобразование. Пре­ образование является примером линейного оператора, дей­

ствующего в Сп.

Говорят, что подпространство Сп линейного простран­ ства Сп инвариантно относительно преобразования А , если каждый вектор из Сп преобразование А снова переводит в некоторый вектор из Сп , т. е. А С п сг Сп .

Если пространство Сп распадается в прямую сумму под­ пространств, инвариантных относительно линейного пре­ образования А , то в надлежащей координатной системе матрица преобразования А принимает клеточно-диагональ­ ный вид и диагональные клетки являются матрицами пре­ образований, индуцированных преобразованием А в ин­ вариантных подпространствах.

Характеристическим многочленом преобразования А на­ зывается характеристический многочлен <р (Я) = det (XI

А) матрицы А.

Степень характеристического многочлена преобразова­ ния Л равна порядку матрицы А, а порядок матрицы равен

размерности пространства Сп. Поэтому степень характерис­ тического многочлена преобразования А равна размернос­ ти пространства, в котором действует это преобразование.

Так же, как и квадратная матрица, каждое линейное преобразование является корнем своего характеристиче­ ского многочлена, т. е. q> (А ) = 0.

Число % называется собственным значением линейного преобразования А , если в рассматриваемом пространстве



80

ГЛ.

I. В В Е Д Е Н И Е

 

 

существует ненулевой

вектор х, для

которого

 

 

 

А х = Хх.

 

(2.9)

Всякий вектор, удовлетворяющий этому соотношению,

называется собственным вектором преобразования А ,

при­

надлежащим

собственному значению

X. Все собственные

значения линейного преобразования являются корнями его характеристического многочлена.

Если собственному значению соответствует ровно т > >• 1 линейно-независимых собственных векторов, то т на­ зывается геометрической кратностью собственного значе­ ния X.

Собственные векторы, соответствующие различным соб­ ственным значениям одного и того же линейного преобра­ зования, линейно независимы.

Спектр линейного преобразования А совпадает со спект­ ром матрицы А, представляющей преобразование А .

Алгебраической кратностью m-t любого собственного значения X-, преобразования А называется алгебраическая кратность числа Я/ как собственного значения соответствую­

щей матрицы А. Алгебраическая кратность т/ больше или равна геометрической кратности т,- собственного значе­

ния Xj.

Функции матрицы. Аналитическая

функция ег ком­

3.

плексного переменного г

определяется рядом

 

£г — 1 +

z 4 -~2і—Н •••>

(2.10)

который сходится при всех значениях переменной г; для

двух комплексных чисел г и w имеет место соотношение

gZ+W __ gZ . gW'

Аналогичным образом матрица еА определяется для каж­

дой квадратной матрицы А рядом

 

СО

 

 

 

 

 

 

 

е, = , + Л + ^ +

...

- 2

*

- ,

(2.11)

который сходится для всех матриц А.

<7=0

ч -

 

 

 

 

 

Если матрица А подобна В, то матрица еА подобна мат­

рице ев. Рассмотрим матрицу

вида

еА>,

где t — параметр.

Имеем

 

 

оо

 

 

 

 

 

 

 

eA‘ = I + At + A * ^ r

+ ...

 

 

 

(2 . 12)


§ 2. С В Е Д Е Н И Я ИЗ Л И Н Е Й Н О Й А Л Г Е Б Р Ы И А Н А Л И З А

31

Обозначим через Kit .... кт

<; п) собственные

значения

матрицы А,

отвечающие

различным

клеткам

J t (kJ, ...

Jm (кіп)

ее канонической

формы

Жордана,

и

пусть Іи •••. Ір — порядки

этих

клеток.

Тогда

А —

= S~l diag [Ji (kJ, ..., Jm (Ят)] S,

где

S — некоторая

не­

особая матрица.

 

 

 

 

 

 

Согласно (2.10), учитывая известные свойства квазидиагональных матриц *), можем написать:

 

ßAt =

^ { S - 'd i a g t A O . , ) ...... _

 

 

 

 

 

 

 

=

S~l diag [еилК),

. . . , e'y«(4n>] s.

(2.13>

Принимая во внимание, что

 

 

 

 

 

 

имеем

Jp( h ) = K I i p + N™

( Р =

1,

....

m ),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<7=0

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

у

fl

Ь

 

 

_

V

 

V

( W

 

,1«

ч'‘

 

 

 

 

 

Ä ’ > £ I« - '»

 

Как известно, N(rp)

= [МР)Г =

0 при г >

Ір, причем

 

 

 

 

 

со

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

{q — r)\

 

e V .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<?=/•

 

 

 

 

 

 

Таким образом,

окончательно получаем

 

 

 

 

 

 

V -1 г

 

=

 

 

 

 

е'ѴѴ = Л* 2

4 т Мр)

1,

... , т),

(2.14)

 

 

 

 

г=0

А

 

 

 

 

 

 

где А/оР) = /р, /р — единичная матрица порядка р.

*)

Если A ^ S X S -1

(det S ф 0), то е * 1= У

- V

(5 Х 5 - ‘)Р

 

 

р=0

р\

 

S

2 ЖГ ХР I S ~ ' ^

5eXs~ ‘> т- е- ехР (5X5—J) =

S (exp X) S '