!!§!! Вспомогательная страница к разделу ((:algebra2:symmetric СИММЕТРИЧНАЯ МАТРИЦА)) ---- ==Теоремы Коши о спектре симметричной матрицы== В настоящем пункте $ n_{+} (A) $ и $ n_{-} (A) $ означают положительный и отрицательный ((:2form#zakon_inercii индексы инерции)) квадратичной формы $$ X^{\top} A X, \ X^{\top}=(x_1,\dots,x_n) $$ с симметричной матрицей $ A \in \mathbb R^{n \times n} $. !!Т!! **Теорема 1**. //Если все ((:algebra2/dets#minory_i_algebraicheskie_dopolnenija главные миноры))// $$ A_1,A_2,\dots,A_{n} $$ //симметричной матрицы// $ A \in \mathbb R^{n \times n} $ //отличны от нуля, то число положительных собственных чисел матрицы// $ A_{} $ //равно числу ((:algebra2:notations#число_знакопостоянств_знакоперемен знакопостоянств)), а число отрицательных собственных чисел --- числу ((:algebra2:notations#число_знакопостоянств_знакоперемен знакоперемен)) в ряду// $ 1,A_1,\dots,A_n $: $$ \operatorname{nrr} \{ \det (A-\lambda E) =0 \ | \ \lambda>0 \} = {\mathcal P}(1,A_1,\dots,A_n), $$ $$ \operatorname{nrr} \{ \det (A-\lambda E) =0 \ | \ \lambda<0 \}={\mathcal V}(1,A_1,\dots,A_n) \ . $$ **Доказательство** следует из закона инерции квадратичных форм. Положительный и отрицательный индексы инерции квадратичной формы $ X^{\top} A X $ можно вычислять двумя способами. Первый основан на способе Лагранжа приведения этой формы к каноническому виду и является следствием ((:2form#zakon_inercii теоремы Якоби)). Второй же основан на приводимости $ X^{\top} A X $ к каноническому виду ((:2form#privedenie_kvadratichnoj_formy_k_kanonicheskomu_vidu_s_pomoschju_ortogonalnoj_zameny_peremennyx посредством ортогонального преобразования)). Индексы инерции не зависят от способа приведения квадратичной формы к каноническому виду. !!Т!! **Теорема 2 [Коши].** //Для симметричной матрицы// $ A \in \mathbb R^{n \times n} $ //число ее собственных чисел, лежащих на интервале// $ ]a,b_{}[ $, //определяется по формуле:// $$\operatorname{nrr} \{ \det (A-\lambda E) =0 \ | \ a< \lambdat \right\} = $$ делаем подстановку $ \lambda=\mu +t $: $$ \operatorname{nrr} \left\{ \widetilde{f}(\mu):= f(\mu +t)=0 \ \big| \ \mu >0 \right\} \enspace . $$ Полином $\widetilde{f}(\mu)$ --- характеристический для матрицы $ A-t\, E$ поскольку $$\det \left((A-t \, E) - \mu \, E \right) = \det \left({\bf A}-(t + \mu) \, E \right)=f(\mu +t)=\widetilde{f}(\mu) \enspace .$$ На основании теоремы 1 $$ \operatorname{nrr} \left\{ \widetilde{f}(\mu)=0 \ \big| \ \mu >0 \right\}=n_{+} (A-t \, E)={\mathcal P}\left(1,H_1(t),H_2(t),\dots, H_n(t) \right) $$ и тогда $$ \operatorname{nrr} \left\{ f(\lambda)=0 \ \big| \ \lambda >a \right\} ={\mathcal P}\left(1,H_1(a),H_2(a),\dots, H_n(a) \right) \ , $$ $$ \operatorname{nrr} \left\{ f(\lambda)=0 \ \big| \ \lambda >b \right\} = {\mathcal P}\left(1,H_1(b),H_2(b),\dots, H_n(b) \right) \ . $$ Разность двух последних чисел даст требуемое $ \operatorname{nrr}\left\{ f(\lambda)=0 \ \big| \ a< \lambda Согласно этой теореме, главные миноры матрицы $ A-\lambda\, E $ играют роль ((:polynomial:zero_local#система_полиномов_штурма системы полиномов Штурма)) для характеристического полинома симметричной матрицы $ A_{} $. !!П!! **Пример.** Локализовать собственные числа матрицы $$ \left( \begin{array}{rrr} 11 & 2 & -8 \\ 2 & 2 & 10 \\ -8 & 10 & 5 \end{array} \right) $$ **Решение.** $$ H_1(\lambda)=11- \lambda, \ H_2(\lambda)=\lambda^2-13\, \lambda+18, $$ $$ f(\lambda)= H_3(\lambda)=-\lambda^3+18\, \lambda^2 +81\, \lambda -1458 \ . $$ ^ $ \lambda $ ^ $ 1_{} $ ^ $ H_1(\lambda) $ ^ $ H_2(\lambda) $ ^ $ H_3(\lambda) $ ^ $ {\mathcal P} $ ^ Комментарии ^ | $ 0_{} $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | $ - $ | 2 | число положительных =2 | |$ -10 $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | 3 | собственное число | |$ -5 $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | $ - $ | 2 | лежит на $ ]-10,-5[ $| |$ 5 $ | $ + $ | $ + $ | $ - $ | $ - $ | 2 | собственное число | | $ 10 $ | $ + $ | $ + $ | $ - $ | $ + $ | 1 | лежит на $ ]5,10[ $ | | $ 15 $ | $ + $ | $ - $ | $ - $ | $ + $ | 1 | собственное число | | $ 20 $ | $ + $ | $ - $ | $ + $ | $ - $ | 0 | лежит на $ ]15,20[ $ | **Проверка.** Спектр матрицы: $ \{-9,9,18 \} $. !!П!! **Пример.** Локализовать собственные числа матрицы $$ \left( \begin{array}{rrr} 1 & -2 & 2 \\ -2 & -2 & 4 \\ 2 & 4 & -2 \end{array} \right) \ . $$ **Решение.** $$H_1(\lambda)=1- \lambda, \ H_2(\lambda)=\lambda^2+\, \lambda-6, \ f(\lambda)=H_3(\lambda)=-\lambda^3-3\, \lambda^2 +24\, \lambda -28 \ . $$ ^ $ \lambda_{} $ ^ $ 1_{} $ ^ $ H_1(\lambda) $ ^ $ H_2(\lambda) $ ^ $ H_3(\lambda) $ ^ $ {\mathcal P} $ ^ Комментарии ^ | $ 0_{} $ | $ + $ | $ + $ | $ - $ | $ - $ | 2 | число положительных =2 | | $ -8 $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | 3 | собственное число | | $ -6 $ | $ + $ | $ + $ | $ + $ | $ - $ | 2 | лежит на $ ]-8,-6[ $| | $ 1.5 $ | $ + $ | $ - $ | $ - $ | $ - $ | 2 | два собственных числа | | $ 3_{} $ | $ + $ | $ - $ | $ + $ | $ - $ | 0 | лежат на $ ]1.5,3[ $ | Никаким дроблением интервала $ ]1.5\, , \, 3[ $ не удается отделить два вещественных собственных числа. Вывод: имеется ((:polynomial#основная_теорема_высшей_алгебры кратное)) собственное число. **Проверка.** Спектр матрицы: $ \{-7,2,2 \} $. !!Т!! **Теорема 3 [Коши].** //Пусть собственные числа симметричной матрицы// $ A \in \mathbb R^{n \times n} $ //занумерованы в порядке неубывания// $$ \lambda_n \le \lambda_{n-1} \le \dots \le \lambda_1 \, . $$ //Пусть матрица// $ B \in \mathbb R^{(n-1) \times (n-1)} $ //представляет собой подматрицу матрицы// $ A $, //состоящую из элементов левого верхнего угла:// $$ B= \left( \begin{array}{llll} a_{11} & a_{12} & \dots & \color{Green}a_{1,n-1} \\ a_{12} & a_{22} & \dots & a_{2,n-1} \\ \vdots & & \ddots & \vdots \\ a_{1,n-1} & a_{2,n-1} & \dots & a_{n-1,n-1} \end{array} \right) $$ //и// $$ \mu_n\le \mu_{n-1} \le \dots \le \mu_2 $$ //ее собственные числа. Тогда имеет место следующее правило чередования собственных чисел:// $$ \lambda_n \le \mu_n \le \lambda_{n-1} \le \mu_{n-1} \le \dots \le \lambda_2 \le \mu_2 \le \lambda_1 \, . $$ !!П!! **Пример.** Спектр матрицы $$ \left( \begin{array}{rrrrr} 92 & -91 & -48 & 5 & 71\\ -91 & -88 & 53 & 13 & 16\\ -48 & 53 & -28 & -10 & 83\\ 5 & 13 & -10 & -82 & 9\\ 71 & 16 & 83 & 9 & -60 \end{array} \right) $$ $$ -161.5072661,\ -139.8987405,\ -76.13034063,\ 53.80615125,\ 157.7301960 \, . $$ Спектр матрицы $$ \left( \begin{array}{rrrr} 92 & -91 & -48 & 5 \\ -91 & -88 & 53 & 13 \\ -48 & 53 & -28 & -10 \\ 5 & 13 & -10 & -82 \end{array} \right) $$ $$ -140.5888982, -77.99595802, -40.93338453, 153.5182408 $$