Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ АСПЕКТ МАКРОЭКОНОМИКИ
Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц
1. Определение 1.1. Число называется собственным значением (числом) матрицы размеров , если существует ненулевой -мерный вектор-столбец, такой что
(1.1) |
Для того, чтобы число было собственным значением матрицы , необходимо и достаточно, чтобы оно было решением характеристического уравнения:
(1.2) |
Матрица может иметь не более действительных собственных значений.
Замечание 1.1. Собственные числа матрицы и транспонированной матрицы совпадают.
Замечание 1.2. Если - собственный вектор матрицы , то любой коллинеарный ему вектор (т. е. вектор вида ) также является собственным вектором матрицы , причем оба вектора соответствуют одному и тому же собственному значению.
2. Собственные векторы и собственные значения неотрицательных матриц являются важными характеристиками функционирования экономических систем. Особое место среди неотрицательных матриц занимают неразложимые матрицы.
Определение 1.2. Матрица А называется неотрицательной (положительной) и обозначается , если все ее элементы неотрицательны (положительны). Неотрицательная квадратная матрица размеров называется разложимой, если одновременной перестановкой строк и столбцов ее можно привести к виду:
(1.3) |
Замечание 1.3. Любая положительная матрица неразложима.
Замечание 1.4. С экономической точки зрения разложимость матрицы говорит о том, что в рамках данной экономической системы существует некоторая автономная подсистема. Так, если элемент матрицы показывает какое количество продукции -ой отрасли используется в -ой отрасли, то разложимость матрицы говорит о том, что существует группа отраслей, не использующих продукцию остальных отраслей. Неразложимость матрицы показывает, что любая отрасль хотя бы косвенным образом использует продукцию всех отраслей.
Замечание 1.5. Квадратная матрица размера разложима тогда и только тогда, когда либо , либо .
Действительно, если , то матрица уже приведена к виду (1.3). Если же , то меняя местами первую и вторую строку, а затем первый и второй столбец (т. е. перенумеровав индексы) мы приведем матрицу к виду (1.3).
Замечание 1.6. Матрица разложима тогда и только тогда, когда существует матрица , которая путем перестановок строк может быть приведена к единичной, то есть матрица есть матрица вида (1.3).
Доказательство этого утверждения мы предлагаем читателю провести самостоятельно.
Замечание 1.7. Из разложимости матрицы в общем случае не следует разложимость матрицы . Так, например,
- неразложима, а - разложима.
Теорема 1.1. (Фробениуса-Перрона). Неотрицательная матрица имеет такое собственное значение , что для любого собственного значения матрицы . Кроме того, существует неотрицательный собственный вектор , соответствующий собственному числу . Причем, если неразложима, то и .
Доказательство данного утверждения весьма громоздко и требует привлечения аппарата математического анализа. Поэтому мы приведем его лишь для матрицы размеров .
Действительно, пусть
Характеристическое уравнение для имеет вид:
(1.4) |
. | (1.5) |
(1.6) |
. | (1.7) |
(т. к. , см. (1.5)). Причем , если и (То есть когда матрица неразложима). Итак, возможны четыре случая:
а) если , (а это имеет место, в частности, для неразложимых матриц), то , при ;
б) если , , то , при ;
в) если , , то , при ;
г) если , , то , при , .
А это показывает, что во всех случаях существует неотрицательный собственный вектор , соответствующий . Причем, для неразложимой матрицы (случай а) . Теорема доказана.
Определение 1.3. Собственное значение неотрицательной матрицы называется Фробениусовым числом (числом Фробениуса), а собственный вектор - Фробениусовым вектором (вектором Фробениуса) матрицы .
Пример 1.1. Пусть Данная матрица неразложима. У нее существует два собственных значения: число Фробениуса , ему соответствует собственный вектор (он является вектором Фробениуса при ) и собственное значение , ему соответствует собственный вектор . Очевидно, что .
Пример 1.2. Пусть Данная матрица разложима. У нее существует два собственных значения: - фробениусово число, ему соответствует собственный вектор ( при ) и собственное значение , соответствующий собственный вектор .
Замечание 1.7. Так как собственные значения матриц и совпадают, то числа Фробениуса данных матриц равны.
Пусть - вектор Фробениуса матрицы , тогда
.
Транспонируя это равенство, мы получим:
.
(Напомним, что в данном равенстве рассматривается как вектор-стрoка). Поэтому весьма естественно говорить о векторах и как о соответственно левом и правом векторах Фробениуса матрицы .
Следствие 1.1. Если матрица неразложима, то кроме вектора (определенного с точностью до положительного множителя) у нее нет других неотрицательных собственных векторов.
В самом деле, пусть и . Тогда, умножив это равенство слева на , получим
(1.8) |
То есть все неотрицательные собственные векторы будут соответствовать . Более того, в силу Теоремы Фробениуса-Перрона . Предположим, что векторы и - линейно независимы. Т. к. эти векторы определены с точностью до положительного множителя, то мы можем считать, что первая координата у них равна . Тогда вектор будет собственным вектором матрицы , соответствующий , но первая координата будет равна нулю, что противоречит Теореме Фробениуса-Перрона для неразложимой матрицы, следовательно, и - линейно зависимы, т. е. .
Следствие 1.2. Если , то .
Следствие 1.3. Пусть , тогда является числом Фробениуса .
Следствие 1.4. Если - число Фробениуса матрицы , то есть число Фробениуса матрицы .
Доказательство этих утверждений мы предлагаем провести студентам самостоятельно.
3. Обозначим через - вектор, координата которого есть сумма элементов -ой строчки матрицы , а через - вектор, координата которого есть сумма элементов —того столбца матрицы . Очевидно, что
а) , б) , | (1.9) |
Пусть Тогда имеет место
Теорема 1.2. Число Фробениуса неотрицательной матрицы удовлетворяет условиям:
а) , б) . | (1.10) |
Доказательство. Пусть - вектор Фробениуса, сумма координат которого равна 1, т. е. (такой вектор мы можем всегда выбрать, так как, если сумма координат равна , то вектор Фробениуса будет иметь сумму координат, равную 1). Для мы имеем
.
Умножив это равенство слева на и учитывая (1. 9б), получим
.
Так как , то
.
Отсюда вытекает, что
(1.11) |
Следствие 1.5. Если все суммы элементов строк (столбцов) неотрицательной матрицы равны одному и тому же числу (т. е. или ), то число Фробениуса равно .
Пример 1.3. Пусть
,
тогда (т. к. суммы элементов каждого столбца равны 6) и (т. к. суммы элементов любой строки равны 3).
§2. Модель Кейнса рынка товаров.
1. Пусть - величина совокупного национального дохода некоторой страны, и - соответственно объемы потребления и инвестиций. Равновесным национальным доходом называется национальный доход, равный расходам страны, т. е.
. | (2.1) |
, | (2.2) |
(2.3) |
Дата публикования: 2014-11-19; Прочитано: 2389 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!