Esta respuesta da una idea de que eventualmente no negativa de matrices, que difiere de la original pregunta sobre el poder no negativa de matrices.
Para resultados en el poder positivo de las matrices, consulte Brauer [Duque de Matemáticas. J. 28 de 1961 439-445; MR0130262]; para resultados en nonreal poder no negativa de matrices de ver Tudisco et al. [Algebra Lineal Appl. 471 (2015), 449-468; MR3314347].
La situación de la ex es bien conocido para eventualmente positivo de las matrices. Deje $\rho(A)$ el valor del radio espectral de $A$. Handelman [J. Operador de la Teoría de los 6 (1981), no. 1, 55-74; MR0637001], Noutsos [Algebra Lineal Appl. 412 (2006), no. 2-3, 132-153; MR2182957], y Johnson y Tarazaga [Positividad 8 (2004), no. 4, 327-338; MR2117663] mostraron que una verdadera matriz $A$ es finalmente positiva si y sólo si $\rho(A)$ es positivo autovalor simple satisfacción de
$$
|\lambda| < \rho(A)
$$
para cada $\lambda \in \sigma(A)$, y son positivos a la izquierda y a la derecha autovectores $u$ e $v$ correspondiente a $\rho(A)$ (esto es conocido como el fuerte Perron Frobenius de la propiedad).
También es conocido que el índice de poder de $A$, que es el menor entero positivo $q$ tal que $A^k$ es positivo para todos los $k \ge q$ puede ser arbitrariamente grande. Esto es debido a que, en condiciones muy suaves supuestos, arbitrariamente grandes raíces de un futuro positivo matrices siendo finalmente positivo (ver McDonald et al. [Matriz de raíces de un futuro positivo de las matrices. Álgebra Lineal Appl. 456 (2014), 122-137; MR3223894]).
Otro importante trabajo que finalmente no negativa de matrices es por McDonald y Zaslavsky [Una caracterización de la canónica de Jordan formas que son similares a los que eventualmente no negativa de matrices con las propiedades de no negativa de matrices. Álgebra Lineal Appl. 372 (2003), 253-285; MR1999150].
Es, sin embargo, sabe que si $A$ es una primitiva de la matriz, a continuación, $n^2 - 2n+2$ es un claro límite superior en el índice de primitivity (véase el Capítulo 8 de Análisis de la Matriz por Horn & Johnson).