Файл: Абгарян К.А. Матричные и асимптотические методы в теории линейных систем.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.04.2024

Просмотров: 118

Скачиваний: 0

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

4 6

В Е К Т О Р Ы , В Е К Т О Р Н Ы Е П Р О С Т Р А Н С Т В А

[ГЛ, II

Через dx обозначим число линейно независимых реше­ ний уравнения (8.3), принадлежащих подпространству BR. Так как BR сг 5, то

 

d1< d .

(8.5)

Совокупность векторов z, удовлетворяющих равенству

(8.1),

можно представить так:

 

 

г = Ау

(у£ BR).

(8.6)

Число линейно независимых векторов

г, определен­

ных

равенством (8.1) (или

(8.6)),’ равно, как

указывалось

выше, гс.

 

 

В подпространстве BR, размерность которого равна тв, имеются dj линейно независимых решений уравнения (8.3). Значит, в этом подпространстве имеются гв dt линейно независимых векторов, которые уже не являются решения­ ми уравнения (8.3). Эти векторы образуют некоторое под­ пространство размерности гв dx. Учитывая это, всю совокупность векторов г, удовлетворяющих равенству (8.1),

можно представить

и так:

z = Ay

(t/£ S v Sl cz BR).

Покажем, что размерность / подпространства S1 равна гс, т. е.

I= rB — d1 = гс.

Впространстве Sj выберем / линейно независимых век­

торов

 

У ъ У ь

■ ■ ■ ,

Уі-

 

Этим векторам соответствуют векторы

 

 

zt = Ayt

( » = 1 . 2 .......... /)

(8.7)

пространства

Т.

 

 

 

Векторы (8.7) линейно независимы. В самом деле, до­

пуская их линейную зависимость, будем иметь

 

 

а ігі + °Чг2 +

• • •

+ aizi — 0.

 

Это ведет к

равенству

 

 

 

 

А К У і + а $ 2+

• ■•

н- a,yt) = 0.

(8.8)

Вектор а хі/і+ a 2y2-f- ■• • + аіУі не равен нулю (равенство нулю означало бы, что векторы уи у2, ..., у, линейно зави­ симы), но тогда равенство (8.8) противоречит тому условию, что векторы подпространства Sx не являются решениями


S в]

Н Е Р А В Е Н С Т В А С И Л Ь В Е С Т Р А

47

уравнения

(8.3). Значит, г х , z2,

z t линейно

независимы.

Отсюда можно сделать вывод, что

 

 

I = гв dx< гс.

Покажем, что гс не может быть больше, чем I. Допустим,

что гс >

I. Пусть линейно независимыми являются векторы

Имеем

 

 

^т> Z2»

• • • > Zf Q'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и

 

г і ~ АУ і

{ y t £ S lt t ' =

1, 2 , . . .

, r e )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a iZl

+ a 2Z2 +

' ’ ' +

a r c Zr c =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

Л

+ « 2 ^ 2

+

 

• ••

+ “ лсі/Гс)-

По предположению векторы у х

, у

2 ,

у

Г с

линейно за­

висимы

(гс >

0- Поэтому

имеются

такие числа

аъ сс2, ...

... ,

<хг.с, не все равные нулю, что

 

 

 

 

 

 

 

 

аі9і + *іУл +

+ аГ(Мгс ~

О-

 

Но

тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

« А + cc2z2 +

• • • +

а r c z r c

=

О,

 

что означает линейную зависимость векторов

г1(

z2, ..., zrс ,

Остается одна возможность, а именно:

 

 

 

 

 

 

 

 

гс = гв — dx.

 

 

 

 

(8.9)

Отсюда,

в частности,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

гс < гв .

 

 

 

 

 

(8.10)

 

Из (8.4),

(8.5) и (8.9) получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

г с >

г в — d = г А

- { - г в — п .

 

 

( 8 . 1 1 )

 

Объединяя неравенства (8.2), (8.10) и (8.11), получаем

неравенства Сильвестра

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

гА +

гв — л < г с <_гл, гв ,

 

 

(8.12)

определяющие соотношение между рангами матриц А и В

с размерами q X п

и п

X т

соответственно

и рангом

их

произведения AB.

 

 

 

 

 

 

 

 

г в

С л е д с т в и е . П р и

у м н о ж е н и и

м а т р и ц ы

р а н г а

л ю б о м п о р я д к е н а

н е о с о б е н н у ю

м а т р и ц у р а н г

п р о и з в е д е н и я

о с т а е т с я р а в н ы м

г .

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть А — неособенная матрица порядка п

,

а В — мат­

рица размеров п X

т

и ранга г (г

т ,

п ) .

 

 

 


48

В Е К Т О Р Ы .

В Е К Т О Р Н Ы Е П Р О С Т Р А Н С Т В А

[ГЛ II

Применяя неравенства Сильвестра к произведению

получим

 

С = AB,

 

Г +

Л — // <

Гс < Г, Я.

 

Отсюда

 

 

 

 

 

 

 

гс —

г.

 

Точно так же, если А — неособенная матрица порядка т, то для произведения

С = ВА

будем иметь

т + г — гп < гс < г,т.

Отсюда снова

гс = г.

§ 9. Разложение матрицы на прямоугольные множители

Пусть дана прямоугольная матрица с размерами т X п, т. е. матрица вида

С = (СуС^ . .. сп),

где с{ — столбцовые матрицы-векторы m-мерного численно­ го пространства R.

Пусть ранг матрицы С равен г.

Столбцы матрицы С порождают /--мерное подпростран­ ство Яг пространства R. Выберем произвольную систему г линейно независимых векторов ах, а,, ..., а, С R, и соста­ вим матрицу

А = (а1а2 . .. с,),

имеющую размеры т X г.

Для любой таким образом построенной матрицы А су­

ществует такая прямоугольная матрица В

размеров г X п

и ранга

г, что

 

 

 

 

С =

ЛВ.

 

(9.1)

Для существования соотношения (9.1) необходимо, чтобы

столбцы

матрицы

 

 

 

 

В = {Ь 1Ь2 . . . bn)

 

 

удовлетворяли уравнениям

 

 

 

 

АЬ[= с(

( / = 1, 2, ... ,

п).

(9.2)


§9] Р А З Л О Ж Е Н И Е М А Т Р И Ц Ы НА П Р Я М О У Г О Л Ь Н Ы Е М Н О Ж И Т Е Л И 4 9

Ранг матрицы коэффициентов уравнений А равен рангу расширенной матрицы

К а2 ... а, сс),

ибо А составлена из г линейно независимых векторов под­ пространства Rl и Cj £ Rx. Поэтому уравнения (9.2) раз­

решимы относительно

bt.

Остается показать,

что ранг матрицы В также равен г.

Учитывая, что в данном случае гс = га г, неравенст­

ва Сильвестра (8.12) можно записать в виде

г А -

г в — / ■ < г < л , Г в -

Отсюда

 

гв = г.


л и н е й н ы м

Г л а в а III

ЛИНЕЙНЫЕ ОПЕРАТОРЫ

Вл-МЕРНОМ ВЕКТОРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ

§1. Кольцо линейных операторов

Линейный оператор, который каждому вектору х из п - мерного векторного пространства R относит некоторый век­ тор у из того же пространства R , будем называть

о п е р а т о р о м в R .

Рассмотрим совокупность всех линейных операторов в R . В этой совокупности операции сложения и умножения естественно ввести так. Пусть А и В — операторы, относя­ щие вектору X векторы

 

 

У і = Ах,

у 2 = Вх.

Тогда суммой операторов А и В назовем оператор С =

= А + В такой,

что

 

 

 

Уі

У2 = (A -f- В) X = Сх.

Далее,

пусть А — оператор,

относящий вектору у век­

тор z, а

В — оператор, относящий вектору х вектор у:

 

 

z = Ay,

 

у = Вх.

Тогда

произведением AB операторов назовем оператор

С = AB,

относящий вектору х

вектор г:

z = А В х = Сх.

Эти операции сложения и умножения, как легко проверить,

обладают следующими

свойствами:

 

А + В = В + А, А + ( В + С) = ( А + В ) + С'

 

А + 0 = А,

А {ВС) = {AB) С,

( 1 . 1)

(А + В)С = АС + ВС,

А( В + С ) = АВ + АС.