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Valores propios del producto de una matriz y una matriz diagonal

Mi situación es la siguiente: Tengo una matriz semidefinida positiva simétrica L (la matriz laplaciana de un grafo) y una matriz diagonal S con entradas positivas si .

Hay mucha literatura sobre el espectro de L y estoy más interesado en los límites del segundo valor propio más bajo, \lambda_2 .

Ahora la cosa es que no estoy usando el Laplaciano L sino el Laplaciano "generalizado L S^{-1} . Todavía necesito resultados sobre su segundo valor propio más bajo \lambda_2 (nótese que el menor valor propio del laplaciano, tanto el normal como el generalizado, es 0).

Mi pregunta es: ¿Existen algunos teoremas/lemas fácilmente disponibles que me permitan relacionar los espectros de L y L S^{-1} ?

EDIT: Por supuesto, LS^{-1} ya no es una matriz simétrica, por lo que me refiero a sus vectores propios derechos. Los valores propios de LS^{-1} son los mismos que los de S^{-1/2} L S^{-1/2} que de nuevo es una matriz semidefinida positiva simétrica, por lo que sé que existe una base propia.

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¿Cuál es el significado de LS^{-1} ? ¿Tiene alguna interpretación teórica de los gráficos?

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Le site 1/s_i son los pesos de los nodos. Una propiedad bien conocida de L es que x^T L x = \sum_{(i,j)\in E} (x_i - x_j)^2 . Se puede definir un producto escalar generalizado \langle x, y \rangle = \sum_i x_i y_i/s_i y luego tienes \langle x, LS^{-1} x \rangle = \sum_{(i,j)\in E} (x_i/s_i - x_j/x_j)^2

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Chris Benard Puntos 1430

Dejemos que \mu_i sean los valores propios de L S^{-1} . Entonces (\lambda_i, \mu_i, s_i) obedecen a la versión multiplicativa de Desigualdades de Horn . El más básico de ellos, si \lambda_1 \geq \lambda_2 \geq \cdots \geq \lambda_n y s_1^{-1} \geq \cdots \geq s_n^{-1} y \mu_1 \geq \mu_2 \geq \cdots \geq \mu_n es que \mu_{i+j-1} \leq \lambda_i s_j^{-1} \ \mbox{and}\ \mu_{i+j-n} \geq \lambda_i s_j^{-1}.

Prueba: Sea X=\sqrt{L} y T=\sqrt{S^{-1}} . Así que el valores singulares de X y T son \sqrt{\lambda_i} y \sqrt{s_i^{-1}} . Entonces \sqrt{\mu_i} son los valores singulares de XT . Por un resultado de Klyachko (Random walks on symmetric spaces and inequalities for matrix spectra, Linear Algebra and its Applications, Volume 319, Issues 1-3, 1 November 2000, Pages 37-59), los valores singulares de un producto obedecen a la versión exponenciada de las desigualdades de Horn.

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Esto se parece a lo que busco. Lo pensaré un poco más y quizás vuelva con más preguntas :) EDIT: Sí, exactamente lo que estoy buscando. Muchas gracias :)

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Hola, este es un post antiguo, lo sé, pero el enlace al artículo de Klyachko está muerto - ¿hay alguna posibilidad de un enlace actualizado, o una referencia bibliográfica?

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@Nathaniel Gracias por señalarlo. Añadidos ambos, aunque el enlace puede ser de pago para algunas personas.

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Fionnuala Puntos 67259

Si está interesado en el segundo valor propio más pequeño \lambda_2 de L entonces esto es sólo el conectividad algebraica de G (es decir \mu = \mu(G) ). También este papel y Pregunta de MO puede ser relevante.

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Sé de \lambda_2 de L , y tienen un montón de trabajos interesantes sobre ella relacionándola con varias propiedades del grafo como su diámetro o su número isoperimétrico. Pero cómo cambia cuando miro L S^{-1} ? Esa es mi pregunta. :)

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