Matrice a diagonale dominante

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In algebra lineare una matrice a diagonale dominante per righe in senso debole, o più comunemente matrice a diagonale dominante (o dominante diagonale), è una matrice quadrata A C n × n {\displaystyle A\in \mathbb {C} ^{n\times n}} di ordine n {\displaystyle n} i cui elementi diagonali sono maggiori o uguali in valore assoluto della somma di tutti i restanti elementi della stessa riga in valore assoluto:

| a i i | j = 1 , j i n | a i j | . {\displaystyle |a_{ii}|\geq \sum _{j=1,\,j\neq i}^{n}|a_{ij}|.}

Qualora tale relazione valga in senso stretto, ossia

| a i i | > j = 1 , j i n | a i j | , {\displaystyle |a_{ii}|>\sum _{j=1,\,j\neq i}^{n}|a_{ij}|,}

la matrice si definisce a diagonale dominante in senso stretto, o in senso forte, per righe, o fortemente dominante diagonale.

Quando le stesse definizioni vengono date per colonne, ossia

| a i i | j = 1 , j i n | a j i | e | a i i | > j = 1 , j i n | a j i | , {\displaystyle |a_{ii}|\geq \sum _{j=1,\,j\neq i}^{n}|a_{ji}|\qquad {\text{e}}\qquad |a_{ii}|>\sum _{j=1,\,j\neq i}^{n}|a_{ji}|,}

si hanno rispettivamente una matrice a diagonale dominante per colonne in senso debole (o dominante diagonale per colonne) e una matrice a diagonale dominante in senso stretto, o in senso forte, per colonne (o fortemente dominante diagonale per colonne).

Matrici irriducibilmente dominanti diagonali

Una matrice quadrata A C n × n {\displaystyle A\in \mathbb {C} ^{n\times n}} si dice irriducibilmente dominante diagonale (i.d.d.) per righe se:

  • A {\displaystyle A} è una matrice irriducibile per permutazioni,
  • A {\displaystyle A} è una matrice a diagonale dominante per righe in senso debole,
  • Vale la disuguaglianza stretta per almeno un indice i {\displaystyle i} , ovverosia esiste un i {\displaystyle i} tale per cui | a i i | > j = 1 , j i n | a i j | {\displaystyle |a_{ii}|>\sum _{j=1,\,j\neq i}^{n}|a_{ij}|} .

Analogamente si definisce una matrice i.d.d. per colonne. Per il terzo teorema di Gershgorin, una matrice i.d.d. è sempre non singolare.

Proprietà

Valgono i seguenti teoremi:

  • Una matrice A {\displaystyle A} è a diagonale dominante (in senso stretto) per righe se rispettivamente A T {\displaystyle A^{T}} lo è per colonne.
  • Analogamente una matrice A {\displaystyle A} è a diagonale dominante (in senso stretto) per colonne se rispettivamente A T {\displaystyle A^{T}} lo è per righe.
  • Una matrice a diagonale dominante in senso stretto è sempre non singolare (cioè ha determinante diverso da zero e quindi è invertibile). Questa è una conseguenza del primo teorema di Gershgorin. Non vale per forza lo stesso per una matrice a diagonale dominante in senso debole: per esempio, ( 1 1 1 1 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix}}} non è invertibile.
  • Se A {\displaystyle A} è una matrice a diagonale dominante la sua fattorizzazione A = L U {\displaystyle A=LU} può essere ottenuta senza pivoting.
  • Se A {\displaystyle A} è fortemente dominante diagonale o i.i.d., allora a i i 0 {\displaystyle a_{ii}\neq 0} per ogni i {\displaystyle i} [1].
  • Se la matrice dei coefficienti A {\displaystyle A} di un sistema lineare A x = b {\displaystyle Ax=b} è a diagonale dominante in senso stretto o è irriducibilmente dominante diagonale (per righe o per colonne), i metodi di risoluzione iterativa di Jacobi e Gauss-Seidel convergono alla soluzione del sistema (i raggi spettrali delle matrici di iterazione sono strettamente minori di 1 {\displaystyle 1} ).
  • Ogni sottomatrice principale[2] di una matrice a diagonale dominante è a sua volta una matrice a diagonale dominante.
  • Se A {\displaystyle A} è una matrice simmetrica (o hermitiana nel caso complesso) a diagonale dominante in senso stretto con elementi sulla diagonale tutti positivi, allora A {\displaystyle A} è anche definita positiva[3].

Note

  1. ^ Nel primo caso, la dimostrazione è banale. Nel secondo è necessario mostrare che su ogni riga deve esistere almeno un elemento non diagonale che non è nullo, ed è sufficiente mostrare che altrimenti il grafo associato ad A {\displaystyle A} non sarebbe fortemente connesso.
  2. ^ Ovverosia una sottomatrice quadrata ottenuta eliminando righe e colonne di uguale indice.
  3. ^ Per il primo teorema di Gershgorin, A {\displaystyle A} ha autovalori stanti nel semipiano ( z ) > 0 {\displaystyle \Re (z)>0} . Dacché A {\displaystyle A} è simmetrica (o hermitiana), tali autovalori sono reali, e dunque positivi. Allora, come conseguenza del teorema spettrale, A {\displaystyle A} è definita positiva.
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