過美林, 鐘金
(江西理工大學理學院,江西 贛州341000)
奇異值分解是一種重要的矩陣分解法,在矩陣分析、數(shù)值代數(shù)、擾動理論、最小二乘問題等數(shù)學分支中有重要的理論意義[1-2],同時在許多應用領域,如人臉識別方法、信號處理、圖像處理、聲源識別、降噪方法等領域有重要應用[3-9]。由于奇異值及奇異值分解重要的理論意義和應用價值,如何確定矩陣的奇異值及其分解顯得非常重要。 近年來,一些具有特殊結(jié)構(gòu)矩陣的特征值分解和奇異值分解得到廣泛關注和研究,特別是利用矩陣的特征值分解給出了這些特殊結(jié)構(gòu)矩陣的冪,如文獻[10]和[11]分別計算了一類偶數(shù)階和奇數(shù)階對稱三對角矩陣的正整數(shù)次冪;文獻[12]計算了三對角2-Toeplitz 矩陣的冪;文獻[13]計算了復五對角2-Toeplitz 矩陣的整數(shù)次冪;文獻[14]從三次循環(huán)多項式序列的特征關系出發(fā)研究了偶數(shù)階五對角2-Toeplitz 矩陣的特征值及特征向量, 進而得到了其整數(shù)次冪;文獻[15]計算了一般三對角矩陣的冪;文獻[16]計算了r-周期三對角矩陣的特征值。此外,文獻[17]和文獻[18]分別計算了雙對角過濾矩陣和梳子過濾矩陣的奇異值分解。
目前關于特殊結(jié)構(gòu)矩陣的研究主要集中于求特征值及特征值分解, 對奇異值及其分解研究較少。文章將通過幾類具有特殊結(jié)構(gòu)矩陣的特征值分解給出兩類2-Toeplitz 型矩陣的奇異值。
用Mm,n表示m×n 復矩陣的集合,若m=n,則記為Mn,A*表示A 的共軛轉(zhuǎn)置, 若矩陣A∈Mn滿足AA*=A*A=I,則稱A 為酉矩陣,其中I 是單位矩陣。設A∈Mm,n,若m≥n,則半正定矩陣A*A 的特征值的非負平方根稱為A 的奇異值;若m<n,則半正定矩陣AA*的特征值的非負平方根稱為A 的奇異值。用s1(A)≥s2(A)≥…≥sp(A)表示A∈Mm,n的奇異值,并記s(A)=(s1(A),…,sp(A)),對角矩陣的記號為diag{s1,s2,…,sp},注意該符號也可以表示長方陣。 顯然奇異值是酉不變的, 即對于任意A∈Mm,n及任意酉矩陣U,V∈Mn,s(UAV)=s(A)。 因此,正規(guī)矩陣的奇異值就是它的特征值的模。 特別的,對于半正定矩陣,奇異值和特征值是一樣的。
定義1[2](奇異值分解)設A∈Mm,n,則存在酉矩陣U∈Mm和酉矩陣V∈Mn使得:
UAV=diag{s1,s2,…,sp},
其中,s1≥s2≥…≥sp≥0,p=min{m,n}。
本節(jié)給出兩類2-Toeplitz 型矩陣的奇異值,首先給出下面引理。
引理1[11]奇數(shù)階三對角2-Toeplitz 矩陣
的特征值為:
由此可知,Bn的特征值全為實數(shù),且重數(shù)為1。
定理1設n 為整數(shù),t0,t1,l0,l1為非零復數(shù),Tn,n+1是n×(n+1)(n=2m+1,m∈N)的2-Toeplitz型矩陣
則它的奇異值為:
于是,
下面給出另一種2-Toeplitz 型矩陣的奇異值,這類矩陣與前一類矩陣相比,非對角線元素整體向右上方平移了一條線。
定理2設n 為整數(shù),p0,p1,l0,l1為非零復數(shù),Pn,n+2是n×(n+2)(n=2t,t∈N)矩陣
則它的奇異值為:
證 明:由文獻[13]知,對于偶數(shù)階五對角2-Toeplitz 矩陣
n=2t,(n∈N)。
考慮多項式序列{Ai}i≥0,{Bi}i≥0,它們具有三階循環(huán)的特征關系:
其中,初始條件為A0(x)=0,A1(x)=1,以及
由式(1),式(2)兩式的關系式可得:
和
其中,n=2t(t∈N),Un(·)是n 次第二類切比雪夫多項式
Un(x)的所有根都包含在區(qū)間[-1,1]內(nèi)。
由式(1),式(2)兩式的關系式可得:
其中,Pn-1(x)=[P0(x),P1(x),P2(x),…,Pn-1(x)]T,且
由于Pn是n 階五對角2-Toeplitz 矩陣,對應于式(5)中等式的多項式Pn+1,假設Pn+1具有簡單的零解,則Pn的特征多項式為:
其中,In為n 階單位矩陣。
由式(3)、式(4)及上式可得:
所以矩陣Pn的特征值為:
由于
所以,
矩陣的奇異值及奇異值分解不僅是矩陣理論中的重要內(nèi)容, 同時在許多應用領域有重要應用,然而, 矩陣的奇異值及奇異值分解并不容易求得。文章的研究表明某些特殊結(jié)構(gòu)矩陣的奇異值可通過某些特殊結(jié)構(gòu)矩陣的特征值分解求得,如利用三對角和五對角2-Toeplitz 矩陣的特征值可得到兩類2-Toeplitz 型長方矩陣的奇異值,這種方法對于求解其他特殊結(jié)構(gòu)矩陣的奇異值有很好的參考價值。然而該方法并不能求出這兩類矩陣的奇異值分解,即求出相應的左右酉矩陣,這將是下一步的研究工作。