2.4矩阵幂级数

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§4. 矩阵的幂级数

在研究矩阵幂级数之前先研究一下矩阵(主要是方阵)级数。

一、矩阵级数

1.Df 1.:若给定n n C ⨯中的一方阵序列, ,,,10m A A A 则和式

+++++m A A A A 210

)1(

称为方阵级数,记为∑∞

=0m m A 。其中m A 为通项,m —求和变量。

∑==+++=N

m m

N N A A A A S 0

10 称为(1)的前N 项部分和序列(矩

阵序列)

若S S N →}{,则称(1)收敛,且其和为S 说明:若记ij m A )( 表示的 m A 第

i 行第j 列位置上的元素,根

据定义1

显然有,∑∞

=0

m m

A 收敛

2

n ⇔个数项级数

∑∞

==0

)

,,2,1,()(m ij

m n j i A

收敛。

Df 2.若2

n 个数项级数∑∞=0)(m ij m A 绝对收敛,则称∑∞

=0

m m A 绝对收敛。

2.收敛方阵级数的性质:

①若方阵级数∑∞

=0m m A 绝对收敛,则它一定收敛,且任意交换各

项的次序,所得新级数仍收敛且和不变。

②方阵级数∑∞

=0m m A 收敛⇔对任一方阵范数⋅,正项级数∑

=0

m m

A 收

敛。

下面研究矩阵(方阵)幂级数 二、矩阵幂级数

Df 1.设n

n C A ⨯∈,称∑∞

=0

m m m A c 为矩阵A 的幂级数,其中}{m c 为一复

数序列,称∑==N m m

m N A c S 0

为幂级数∑∞

=0

m m m A c 的部分和,若S S N

N =∞

→lim ,

称∑∞=0

m m

m A c 收敛于S ,并称S 为幂级数∑∞

=0

m m m A c 的和矩阵。

注:若令m m m A A c =,则矩阵幂级数→矩阵级数的形式。因此,

矩阵级数的结论对矩阵幂级数的形式是适用的。即: Th 1.矩阵幂级数∑∞=0

m m

m A c 收敛于∑∞

===⇔0

),2,1,()()(m ij

ij

m m n j i S A c S

其中,ij m m A c )(,ij S )(分别表示m m A c 和S 的第i 行,第j 列元素。

Th 2.矩阵幂级数∑∞

=0

m m m A c 绝对收敛⇔对任一范数⋅,正向级数

级数∑

=0

m m

m A c 收敛。

Proof :⇐若∑

=0

m m

m A

c 收敛,考虑∑∞

=0

1m m m A c 的敛散性,

由矩阵范数的等价性,⋅与1⋅等价,即21,k k ∃ 使m

m m

m m

m A c k A c A c k 21

1≤≤(由比较审敛法)

∑∞

=0

1

m m

m

A c

收敛。

∑==≤n

i ij

m m j

m m ij m m A c A

c A c 1

1

)(max ˆ)(

∑∞

=0

)(m ij

m

m

A c

收敛,因此,∑∞

=0

m m m A c 绝对收敛。

⇒若∑∞

=0

m m

m A c 绝对收敛∑∞

=⇔0

)(m ij

m m A c 收敛

))((0

11

∑∑∑∞===⇒m n i n

j ij m

m A c 收敛,即∑∞

=0

4

m m

m A c 收敛。

由矩阵范数的等价性∴对任一矩阵范数

2

1,k k ∃使

4

24

1m

m m

m m

m A

c k A

c A

c k ≤≤,∴有∑∞

=0

m m

m A c 收敛。

推论1.若∑∞=0

m m

m A c 绝对收敛(收敛),则∑∞

=0

)(m m m Q A c P 绝对收敛(收

敛)

其中P ,Q 为给定的n 阶方阵,且有

∑∑∞

=∞

==0

)(m m m m m

m

Q A c P Q A c

P

Proof :∑∞=0

m m

m A c 绝对收敛⇒∑

=0

m m

m A c 绝对收敛。

Q

A c P Q A c P m m m m ⋅⋅≤⋅⋅)(

由比较审敛法,∴∑∞

=0

)(m m m Q A c P 绝对收敛。

下面给出判断矩阵幂级数收敛与发散的方法:

Th 3.设复变数幂级数∑∞

=0m m m Z c 的收敛半径为R ,A 的谱半径为

n n C A A ⨯∈),(ρ,则:

①当R A <)(ρ时,∑∞

=0

m m m A c 绝对收敛。

②当R A >)(ρ时,∑∞

=0

m m m A c 发散。

Proof :①若R A <)(ρ,R A st <+>∃ερε)(.,0(如取))((2

1

A R ρε-=

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