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多项式矩阵

  	      	      	    	    	      	    

目录

什么是多项式矩阵

  多项式矩阵是指数学中矩阵论里系数是多项式的方块矩阵。

  给定自然数和系数环\mathbf{R},一个阶多项式矩阵为如下形式:

A(\lambda)=[a_{i,j}(\lambda)]_{1\le i,j\le n},\forall 1\le i,j\le n,a_{i,j}(\lambda)=\sum_{k=0}^{d_{i,j}}a_{i,j,k}\lambda^k\in R[\lambda]

  其中di,j是每个多项式ai,j(λ)次数

  如果设其中最大的为d:

d = maxdi,j1\le i, j\le n

  那么多项式矩阵也可以表达为:

A=\sum_{k=0}^d \lambda^k[a_{i,j,k}]=\sum_{k=0}^d A(K)\lambda^k1\le i,j\le n

  其中约定当k > di,j时,ai,j,k = 0.

  由于多项式矩阵也能被表达为以(数值)矩阵为系数的多项式,所以也被称为矩阵系数多项式。如果最高次系数矩阵A(d)行列式不为零,则称多项式矩阵为为正则多项式矩阵。所有阶多项式矩阵的集合记为\mathcal{M}_{n}(\mathbf{R}\left[\lambda\right])\mathcal{M}_{n}(\mathbf{R})\left[\lambda\right]。前者表示所有以多项式为系数的阶方块矩阵的集合,后者表示所有阶方块矩阵为系数的多项式的集合。可以验证两者是同构的。

多项式矩阵的性质

  由于多项式代数和矩阵代数的结构特性,环R上的所有阶多项式矩阵也构成一个代数(环论)。两个阶多项式矩阵可以互相加减、相乘,并且满足加法交换律和乘法分配律(不满足乘法交换律)。用与数值矩阵相同的方式可以定义多项式矩阵的初等变换、相似矩阵、等价关系(也称为“相抵”)、矩阵的秩以及行列式。

  如果系数环是域,那么可以证明,所有的多项式矩阵都可以矩阵对角化|对角化。任何一个矩阵的秩的多项式矩阵,都可以相抵于一个对角多项式矩阵:

a\operatorname{diag}(d_1(\lambda),d_2(\lambda),\cdots,d_r(\lambda),0,\cdots,0)

  其中的每个非零的对角元素di(λ)都是首一多项式,并且整除下一个对角元素di + 1(λ)。这种形式称为多项式矩阵的史密斯标准型,所有的di(λ)被称为原多项式矩阵的不变因子。

  如果将阶多项式矩阵看成以阶方块矩阵为系数的多项式,可以通过将其中的不定元替换为一个阶方块数值矩阵,而得到一个阶数值矩阵。这种操作称为多项式矩阵的矩阵替换。由于矩阵乘法不满足交换律,所以替换分为左替换和右替换:

左替换:将\sum_{k=0}^dA(k)\lambda^k替换为\sum_{k=0}^dB^k*A(k)也记作P_l^A(B)
右替换:将\sum_{k=0}^dA(k)\lambda^k替换为\sum_{k=0}^dA(k)*B^k也记作P_r^A(B)

  如果系数环是域,那么多项式矩阵之间可以做带余除法:如果A(λ)B(λ)都是多项式矩阵,其中B(\lambda)\neq0,那么唯一存在多项式矩阵Q(λ)R(λ),则 A(λ) = B(λ)Q(λ) + R(λ) R(λ)作为多项式的次数严格小于B(λ),或者为零。

多项式矩阵的例子

  所有的数值矩阵都是多项式矩阵,因为可以将每个元素看成一个零多项式。设系数环为实数域,以下是一个3阶多项式矩阵:

P=\begin{pmatrix} 1&x^2&x\\ 0&2x&2\\ 3x+2&x^2-1&0 \end{pmatrix} =\begin{pmatrix} 1&0&0\\ 0&0&2\\ 2&-1&0 \end{pmatrix}  +\begin{pmatrix} 0&0&1\\ 0&2&0\\ 3&0&0 \end{pmatrix}x+\begin{pmatrix} 0&1&0\\ 0&0&0\\ 0&1&0 \end{pmatrix}x^2.

  特征矩阵是多项式矩阵的一个例子。设有阶数值矩阵,则特征矩阵实际上是一次多项式矩阵:P_A(\lambda)=\lambda\mathbf{I}_n-A。而特征矩阵的行列式\det\left(\lambda\mathbf{I}_n-A\right)就是数值矩阵的特征多项式。