Função matricial

Em matemática, uma função matricial é uma função cujo domínio são matrizes. O determinante, o traço e a exponencial matricial são exemplos de funções matriciais cujo domínio são as matrizes quadradas com imagem nos números complexos.

O termo também pode ser usado para a generalização de uma função f de escalares, para uma função fM entre matrizes quadradas. Por exemplo, um polinômio p(x) leva naturalmente a uma função p de domínio no conjunto das matrizes quadradas de ordem nxn e contra-domínio no mesmo conjunto.

Polinômio matricial

Seja f ( x ) {\displaystyle f(x)} um polinômio na variável x {\displaystyle x} definido por: f ( x ) = a 0 + i = 1 m a i x i {\displaystyle f(x)=a_{0}+\sum _{i=1}^{m}a_{i}x^{i}} . Se A {\displaystyle A} é uma matrix quadrada n × n {\displaystyle n\times n} então f ( A ) {\displaystyle f(A)} é definido como: f ( x ) = a 0 I + i = 1 m a i A i {\displaystyle f(x)=a_{0}I+\sum _{i=1}^{m}a_{i}A^{i}} . onde I {\displaystyle I} é a matriz identidade n × n {\displaystyle n\times n} .

Fixando-se a matriz A, a função

ϵ A : K [ x ] M n × n {\displaystyle \epsilon _{A}:K[x]\to M_{n\times n}}

que leva cada polinômio p com coeficientes em K na matriz p(A) é um homomorfismo das álgebras. Em particular, é um homomorfismo de anéis, portanto o seu núcleo é um ideal de K[x].

A seguinte propriedade vale para qualquer polinômio p, quando a matriz A é um bloco de Jordan:

p ( [ λ 1 0 0 0 λ 1 0 0 0 0 λ ] ) = [ p ( λ ) 0 ! p ( λ ) 1 ! p ( λ ) 2 ! p ( n ) ( λ ) n ! 0 p ( λ ) 0 ! p ( λ ) 1 ! p ( n 1 ) ( λ ) ( n 1 ) ! 0 0 0 p ( λ ) 0 ! ] . {\displaystyle p\left({\begin{bmatrix}\lambda &1&0&\ldots &0\\0&\lambda &1&\ldots &0\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\ldots &0&0&\lambda \end{bmatrix}}\right)={\begin{bmatrix}{\frac {p(\lambda )}{0!}}&{\frac {p'(\lambda )}{1!}}&{\frac {p''(\lambda )}{2!}}&\ldots &{\frac {p^{(n)}(\lambda )}{n!}}\\0&{\frac {p(\lambda )}{0!}}&{\frac {p'(\lambda )}{1!}}&\ldots &{\frac {p^{(n-1)}(\lambda )}{(n-1)!}}\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\ldots &0&0&{\frac {p(\lambda )}{0!}}\end{bmatrix}}.}

Isto motiva a definição de f(A) para qualquer matriz A e qualquer função f para as quais as derivadas de ordem suficiente estão definidas nos auto-valores da matriz.

Calculo funcional

Se A {\displaystyle A} é uma matriz auto-adjunta e P {\displaystyle P} é um polinômio , então vale a igualdade:

  • P ( A ) = sup λ σ ( A ) | P ( λ ) | {\displaystyle \|P(A)\|=\sup _{\lambda \in \sigma (A)}|P(\lambda )|}

aqui a norma matricial é a norma operacional euclidiana e σ ( A ) {\displaystyle \sigma (A)} é conjunto de autovalores de A {\displaystyle A}

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