關(guān)晉瑞,任孚鮫
(太原師范學(xué)院 數(shù)學(xué)系,山西 晉中 030619)
M-矩陣的概念是Ostrowski在1937年提出的.作為一類重要的特殊矩陣,M-矩陣的應(yīng)用十分廣泛,它在科學(xué)計(jì)算和工程應(yīng)用的許多領(lǐng)域,如矩陣?yán)碚摗⑽⒎址匠虜?shù)值解、線性方程組迭代求解、線性互補(bǔ)問題、Markov鏈等問題中都有著重要的應(yīng)用[1-4].此外,M-矩陣在其他學(xué)科如物理學(xué)、生物學(xué),以及經(jīng)濟(jì)學(xué)中也有著廣泛的應(yīng)用.
由于M-矩陣廣泛的應(yīng)用和優(yōu)美的性質(zhì),國內(nèi)外很多人對其進(jìn)行了深入的研究,得到了眾多的成果.自M-矩陣的概念提出之后,其眾多的性質(zhì)和等價(jià)條件不斷被發(fā)現(xiàn),在專著[1]中總結(jié)的非奇異M-矩陣的等價(jià)條件已有50多個(gè),之后還在繼續(xù)擴(kuò)充[5-7].特別地,對于M-矩陣的判別也是人們一直探討的一個(gè)問題[8-9].
本文研究M-矩陣的逆矩陣的計(jì)算問題.一般求逆矩陣的算法是基于列主元高斯消去法得到的,但是用來計(jì)算M-矩陣的逆時(shí),存在一定的缺陷:一方面,一般的算法未能充分利用M-矩陣豐富的性質(zhì)和結(jié)構(gòu);另一方面,當(dāng)矩陣接近奇異時(shí),所求出的逆矩陣可能誤差比較大.為了有效地計(jì)算M-矩陣的逆,本文提出了一類迭代法,該方法充分利用了M-矩陣的特點(diǎn),在迭代中保持非負(fù)性,且具有二次收斂速度.
本文內(nèi)容安排如下:第2節(jié)給出本文所需的一些預(yù)備知識.第3節(jié),提出一類計(jì)算M-矩陣逆的迭代算法,并分析其收斂性.第4節(jié),給出幾個(gè)數(shù)值例子以驗(yàn)證新方法的可行性和有效性.最后是簡要的總結(jié).
本節(jié)介紹文中的符號記法、M-矩陣的定義和若干基本性質(zhì),以及后面將要用到的一些預(yù)備知識.
我們用Rm×n表示實(shí)數(shù)域上全體m×n的矩陣,用Rn表示實(shí)數(shù)域上全體n維列向量,用ρ(A)表示矩陣A的譜半徑.n階單位矩陣記為In,在沒有混淆的情況下寫為I.用‖·‖來表示一個(gè)給定的矩陣范數(shù).
設(shè)A=(aij)∈Rn×n,若對于任意的i≠j都有aij≤0成立,則稱A為Z-矩陣.對于Z-矩陣A,若存在非負(fù)矩陣B使得A=sI-B且s≥ρ(B)成立,則稱該Z-矩陣為M-矩陣,其中ρ(B)表示矩陣B的譜半徑.特別地,若s>ρ(B),則稱A為非奇異的M-矩陣,若s=ρ(B)則稱A為奇異的M-矩陣.
引理2.1[1]設(shè)A∈Rn×n為Z-矩陣,則下面幾個(gè)結(jié)論是等價(jià)的:
1)A是非奇異的M-矩陣;
2)A-1≥0;
3)存在正向量v>0,使得Av>0;
4)A的全部特征值都具有正實(shí)部.
引理2.2[1]設(shè)A,B為非奇異的M-矩陣,且A≤B,則有A-1≥B-1.
本節(jié)中,利用M-矩陣的特點(diǎn)提出一類迭代法來計(jì)算它的逆,并給出新方法的收斂性分析.
設(shè)A∈Rn×n為非奇異的M-矩陣,則A可表示為A=sI-B,其中B為非負(fù)矩陣且s>ρ(B).矩陣A的逆A-1滿足下面的矩陣方程
AX=I.
將A=sI-B代入上式,整理可得如下不動點(diǎn)格式
從而可得迭代法
(3.1)
該迭代法在每步計(jì)算中,主要運(yùn)算為一個(gè)矩陣乘積,運(yùn)算量大約為2n3.
以下分析迭代法(3.1)的收斂性結(jié)果.
引理3.1 設(shè)A∈Rn×n為非奇異的M-矩陣,則對任意的k≥0,由迭代法(3.1)生成的序列{Xk}滿足下式
0≤Xk≤Xk+1≤A-1.
(3.2)
證明:利用數(shù)學(xué)歸納法來證明(3.2).
根據(jù)引理2.2可得X1≤A-1.于是當(dāng)k=0時(shí)結(jié)論(3.2)成立.
假設(shè)當(dāng)k=l時(shí)結(jié)論成立,則由
可知
因此結(jié)論對于k=l+1也成立.
根據(jù)數(shù)學(xué)歸納法,結(jié)論(3.2)對任意的k≥0都成立.證畢.
從引理3.1證明中可知
B1=s1I-s2I+B2,
從而ρ(B1)=s1-s2+ρ(B2).于是
為了提高迭代法(3.1)收斂率,利用矩陣技巧,我們將其迭代格式改寫為如下形式
(3.3)
定理3.3 設(shè)A∈Rn×n為非奇異的M-矩陣,則由迭代法(3.3)生成的序列{Xk}具有二次收斂率.
于是
例4.1 考慮n階非奇異M-矩陣
對于階數(shù)的不同取值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4.1.
表4.1 例4.1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
例4.2 在Matlab中按照如下命令隨機(jī)生成n階的非奇異M-矩陣
a=rand(n,n);A=diag(a*ones(n,1))-a+eye(n);
對于階數(shù)n的不同取值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4.2.
表4.2 例4.2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
例4.3 考慮非奇異M-矩陣
其中ε>0.當(dāng)ε→0時(shí),矩陣A接近奇異.對于參數(shù)ε的不同取值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4.3.
表4.3 例4.3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
由上述三個(gè)例子可見,算法(3.3)是可行的,而且也是較為有效的.
本文研究了M-矩陣逆的迭代算法,并提出了一類二次收斂的算法以計(jì)算非奇異M-矩陣的逆矩陣,并證明了相應(yīng)的收斂性分析.數(shù)值例子表明,新方法是可行的,而且在一定情況下也是較為有效的.