Матрица сдвига - Shift matrix

В математика, а матрица сдвига это двоичная матрица с одними только на супердиагональ или же субдиагональный, и нули в другом месте. Матрица сдвига U с единицами на супердиагонали матрица верхнего сдвига. Альтернативная субдиагональная матрица L неудивительно известен как матрица нижнего сдвига. (я,j): й компонент U и L находятся

${\displaystyle U_{ij}=\delta _{i+1,j},\quad L_{ij}=\delta _{i,j+1},}$

куда ${\displaystyle \delta _{ij}}$ это Дельта Кронекера символ.

Например, 5×5 матрицы сдвига

${\displaystyle U_{5}={\begin{pmatrix}0&1&0&0&0\\0&0&1&0&0\\0&0&0&1&0\\0&0&0&0&1\\0&0&0&0&0\end{pmatrix}}\quad L_{5}={\begin{pmatrix}0&0&0&0&0\\1&0&0&0&0\\0&1&0&0&0\\0&0&1&0&0\\0&0&0&1&0\end{pmatrix}}.}$

Ясно, что транспонировать нижней матрицы сдвига - это верхняя матрица сдвига, и наоборот.

В качестве линейного преобразования нижняя матрица сдвига сдвигает компоненты вектора-столбца на одну позицию вниз, при этом ноль появляется в первой позиции. Верхняя матрица сдвига сдвигает компоненты вектора-столбца на одну позицию вверх, при этом ноль появляется в последней позиции.^[1]

Предварительное умножение матрицы А по более низкой матрице сдвига приводит к элементам А сдвигается вниз на одну позицию, при этом нули появляются в верхнем ряду. Постумножение на нижнюю матрицу сдвига приводит к сдвигу влево. Аналогичные операции с использованием верхней матрицы сдвига приводят к противоположному сдвигу.

Ясно, что все конечномерные матрицы сдвига нильпотентный; ан п к п матрица сдвига S становится нулевая матрица когда возведен в степень своего измерения п.

Матрицы сдвига действуют на сменные места. Бесконечномерные матрицы сдвига особенно важны для изучения эргодические системы. Важными примерами бесконечномерных сдвигов являются Сдвиг Бернулли, который действует как сдвиг на Канторовское пространство, а Карта Гаусса, который действует как сдвиг в пространстве непрерывные дроби (то есть на Пространство Бэра.)

Характеристики

Позволять L и U быть п к п нижняя и верхняя матрицы сдвига соответственно. Следующие свойства верны как для U и L. Поэтому давайте перечислим свойства только для U:

• Det (U) = 0
• след (U) = 0
• классифицировать (U) = п − 1
• В характеристические многочлены из U является

  ${\displaystyle p_{U}(\lambda )=(-1)^{n}\lambda ^{n}.}$

• U^п = 0. Это следует из предыдущего свойства ввиду Теорема Кэли – Гамильтона.
• В постоянный из U является 0.

Следующие свойства показывают, как U и L относятся к:

• L^Т = U; U^Т = L
• В пустые пробелы из U и L находятся

  ${\displaystyle N(U)=\operatorname {span} \left\{(1,0,\ldots ,0)^{\mathsf {T}}\right\},}$

  ${\displaystyle N(L)=\operatorname {span} \left\{(0,\ldots ,0,1)^{\mathsf {T}}\right\}.}$

• В спектр из U и L является ${\displaystyle \{0\}}$. В алгебраическая кратность из 0 является п, и это геометрическая кратность является 1. Из выражений для нулевых пространств следует, что (с точностью до масштабирования) единственный собственный вектор для U является ${\displaystyle (1,0,\ldots ,0)^{\mathsf {T}}}$, и единственный собственный вектор для L является ${\displaystyle (0,\ldots ,0,1)^{\mathsf {T}}}$.
• За LU и UL у нас есть
  ${\displaystyle UL=I-\operatorname {diag} (0,\ldots ,0,1),}$
  ${\displaystyle LU=I-\operatorname {diag} (1,0,\ldots ,0).}$
  Эти матрицы являются идемпотентными, симметричными и имеют тот же ранг, что и U и L
• L^н-аU^н-а + L^аU^а = U^н-аL^н-а + U^аL^а = я (в единичная матрица ) для любого целого а от 0 до п включительно.

Если N есть ли нильпотентная матрица, тогда N является похожий к блочно-диагональная матрица формы

${\displaystyle {\begin{pmatrix}S_{1}&0&\ldots &0\\0&S_{2}&\ldots &0\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&\ldots &S_{r}\end{pmatrix}}}$

где каждый из блоков S₁, S₂, ..., S_р - матрица сдвига (возможно, разного размера).^[2][3]

Примеры

${\displaystyle S={\begin{pmatrix}0&0&0&0&0\\1&0&0&0&0\\0&1&0&0&0\\0&0&1&0&0\\0&0&0&1&0\end{pmatrix}};\quad A={\begin{pmatrix}1&1&1&1&1\\1&2&2&2&1\\1&2&3&2&1\\1&2&2&2&1\\1&1&1&1&1\end{pmatrix}}.}$

Потом,

${\displaystyle SA={\begin{pmatrix}0&0&0&0&0\\1&1&1&1&1\\1&2&2&2&1\\1&2&3&2&1\\1&2&2&2&1\end{pmatrix}};\quad AS={\begin{pmatrix}1&1&1&1&0\\2&2&2&1&0\\2&3&2&1&0\\2&2&2&1&0\\1&1&1&1&0\end{pmatrix}}.}$

Ясно, что есть много возможных перестановки. Например, ${\displaystyle S^{\mathsf {T}}AS}$ равна матрице А смещены вверх и влево по главной диагонали.

${\displaystyle S^{\mathsf {T}}AS={\begin{pmatrix}2&2&2&1&0\\2&3&2&1&0\\2&2&2&1&0\\1&1&1&1&0\\0&0&0&0&0\end{pmatrix}}.}$

Смотрите также

• Матрицы часов и сдвига
• Нильпотентная матрица
• Подсдвиг конечного типа

Примечания

1. Борегар и Фрали (1973), п. 312)
2. Борегар и Фрали (1973), стр. 312, 313)
3. Герштейн (1964, п. 250)

Рекомендации

• Beauregard, Raymond A .; Фрали, Джон Б. (1973), Первый курс линейной алгебры: с дополнительным введением в группы, кольца и поля, Бостон: Houghton Mifflin Co., ISBN  0-395-14017-X
• Герштейн, И. Н. (1964), Темы по алгебре, Уолтем: Издательство Blaisdell, ISBN  978-1114541016

внешняя ссылка

• Матрица сдвига - запись в Справочном руководстве по матрице