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矩阵多项式的分块Kronecker $\ell$-化的条件数

数值分析 2018-08-10 v2

摘要

矩阵多项式 P(λ)=AiλiP(\lambda)=\sum A_i\lambda^i(次数为 dd)的强 \ell-化是一个次数为 \ell 的矩阵多项式 L(λ)\mathcal{L}(\lambda),其具有与 P(λ)P(\lambda) 相同的有限与无穷初等因子,以及相同数量的左、右最小指标。强 \ell-化可用于将关联于 P(λ)P(\lambda) 的多项式特征值问题转化为关联于更大但次数更低的矩阵多项式 L(λ)\mathcal{L}(\lambda) 的等价多项式特征值问题。通常 =1\ell=1,此时 L(λ)\mathcal{L}(\lambda) 被称为强线性化。然而,在某些情形(例如代数结构的保持)下,用其他低次矩阵多项式替代强线性化更为便利。本文研究了由Dopico、Pérez与Van Dooren近期识别并研究的一类矩阵多项式——所谓的分块Kronecker伴随形式的 \ell-化的特征值条件数。我们将这些 \ell-化的条件数与矩阵多项式 P(λ)P(\lambda) 的条件数进行比较,并表明只要对 P(λ)P(\lambda) 进行缩放使得 max{Ai2}=1\max\{\|A_i\|_2\}=1,且量 min{A02,Ad2}\min\{\|A_0\|_2,\|A_d\|_2\} 不太小,它们的条件数就与原始多项式大致相当。此外,在缩放假设 max{Ai2}=1\max\{\|A_i\|_2\}=1 下,我们证明任意分块Kronecker伴随形式,无论其次数或分块结构如何,其条件数都与著名的Frobenius伴随形式大致相当。我们的理论通过数值算例加以说明。

关键词

引用

@article{arxiv.1808.01078,
  title  = {The conditioning of block Kronecker $\ell$-ifications of matrix polynomials},
  author = {Javier Pérez},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01078},
  year   = {2018}
}