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Forma correcta de calcular la traza de una matriz con valores negativos

Tengo una matriz de varianza-covarianza simétrica de 10x10, de tal forma que las varianzas de 10 vectores están en la diagonal principal y la covarianza entre todos los vectores está en los off-diagonales.

Quiero cuantificar la cantidad de variación en total. Puedo tomar fácilmente la traza de la matriz como la suma de los valores propios de la diagonal principal.

Sin embargo, la matriz puede dividirse en submatrices significativas (biológicamente significativas, en mi caso): 4 submatrices, de 5x5 cada una, en cada esquina de la matriz original. Si luego quiero cuantificar la variación dentro de cada submatriz utilizando la traza de la matriz, me encuentro con algunos problemas con las submatrices superior derecha/inferior izquierda. Éstas están formadas por estimaciones de covarianza y, por lo tanto, no son necesariamente positivas. Mi pregunta es, ¿cuál es la forma correcta de calcular la traza de la matriz aquí? Si sumo los valores propios, tendré algunos valores negativos restando del total, así que ¿debería usar valores absolutos? ¿Es la traza de la matriz el mejor método para utilizar aquí o hay una forma más adecuada de resumir la cantidad de varianza en las submatrices?

Agradeceríamos cualquier orientación.

Gracias,

Fiona

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Michael Medvinsky Puntos 4252

La traza matricial de la matriz original es la suma de las trazas de las submatrices superior izquierda e inferior derecha. Las otras dos no tienen que conservar ninguna propiedad de la traza de la matriz original. Si tienen que preservar alguna propiedad debido a la naturaleza biológica de la división y no lo hacen, me preguntaría por la validez de la estimación. Lo que sí tienen que preservar se puede encontrar en lo siguiente enlace .

Además, no estoy seguro, pero ¿algunos norma de la matriz ¿Ayuda?

Si quieres algo eigenvalues impulsado elegir (supuesto $A$ tiene valor real) $$\|A\|_2=\sqrt{\max_n{\lambda_n(AA^T)}}$$ donde $\lambda_n(AA^T)$ denota el valor propio n de la matriz $AA^T$ .

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