He descubierto que puedo demostrarlo como un teorema utilizando propiedades de los valores propios.
El truco está en que para una matriz de ceros y unos, el número de unos a lo largo de la diagonal es igual a la suma de los valores a lo largo de la diagonal (la traza de la matriz). Pero la traza de una matriz también es igual a la suma de sus valores propios (generalizados). Por lo tanto, basta con demostrar que A tiene valores propios generalizados 0 (con multiplicidad n−1 ) y k (con multiplicidad 1).
Un aspecto positivo de este enfoque es que se generaliza a potencias mayores de A y a matrices cuyas entradas no son sólo ceros y unos:
Sea r sea un número entero positivo y A ser cualquier n×n tal que Ar=J . Entonces :
- Cada fila y columna de A suma a k≡n1/r .
- El rastro de A es igual a k .
En detalle:
- Se nos da que A2=J .
- A partir de aquí podemos demostrar que AJ=JA=kJ para algún valor escalar k . [Ver prueba más abajo.]
- Observando una sola columna de AJ=kJ encontramos que el vector de unos es un vector propio de A con valor propio k .
- Combinación de A2=J y AJ=kJ obtenemos A3=kA2 . Esto nos permite reescribir todas las potencias superiores de A en términos de A2 .
- Utilización de la regla de reescritura A3=kA2 encontramos que los valores propios generalizados de A son k (con multiplicidad 1) y 0 (con multiplicidad n−1 ). [Véase la prueba más adelante].
- La traza de una matriz es la suma de sus valores propios generalizados; por tanto, la traza de A es sólo k+0+0+…+0=k .
- La traza de una matriz de ceros y unos es igual al número de unos a lo largo de la diagonal. Por lo tanto, hay exactamente k a lo largo de la diagonal (exactamente k vértices con bucles); QED.
Prueba de (2) observamos que la matriz J calcula las sumas de columna/fila de una matriz: Para cualquier orden n matriz M , dejemos que r1,…,rn sean sus sumas de filas. Nótese que por las reglas de multiplicación de matrices, MJ i MJ=[r1r1…r1r2r2…r2⋮⋮⋮rnrn…rn] y de forma similar JM es la matriz de sumas de columnas.
Si A2=J por hipótesis, entonces A3=AJ=JA . Pero AJ es la matriz de sumas de filas de A y JA es la matriz de sumas de columnas de A . Si son iguales, entonces cada fila y columna de A deben tener la misma suma- llámalo k .
En consecuencia, AJ=JA=kJ (la matriz en la que cada entrada es k .)
Como corolario, podemos demostrar que k2=n (el orden de la matriz) porque J2=nJ (las sumas de filas de J son todos n ) y J2=JA2=(JA)A=kJA=k(JA)=k(kJ)=k2J Así que nJ=k2J lo que significa que k2=n .
Prueba de (5) : La fórmula generalizada de los valores propios est (A−λI)nv=0.
A partir de (3), sabemos que k es un valor propio y, por tanto, un valor propio generalizado. Si n=1 este debe ser el único valor propio y hemos terminado. De lo contrario, vamos a demostrar que 0 es otro valor propio generalizado y que tiene multiplicidad n−1 . Porque hay exactamente n valores propios generalizados, podemos concluir que 0 es el sólo otro valor propio, y que k tiene multiplicidad 1.
Considerando el valor propio λ=0 la ecuación generalizada de valores propios se reduce a An=0 . Pero porque A2=J implica que A3=kA2 podemos demostrar por inducción que Ar+2=krA2 para números enteros r≥0 . Por lo tanto An=kn−2A2=kn−2J . (Nota: n>2 porque n es un cuadrado perfecto y estamos considerando sólo el caso n>1 .)
Por lo tanto, los vectores propios generalizados de A con valor propio 0 son vectores v tal que kn−2Jv=0 o, eliminando la constante positiva kn−2 , sólo Jv=0.
Pero Jv devuelve un vector en el que cada entrada es la suma de las entradas de v :
Jv=(∑ivi)[11⋮1]
así que J envía a cero sólo aquellos vectores cuyas entradas suman cero. El conjunto de todos estos vectores suma cero es un subespacio de dimensión n−1 por lo que hemos demostrado que 0 es un valor propio generalizado de A con multiplicidad algebraica n−1 .
Porque k es un valor propio de A y hay exactamente n valores propios generalizados, se deduce que k es el único otro valor propio generalizado y que tiene multiplicidad 1. Q.E.D.
0 votos
¿Y si n no es un entero cuadrado?
0 votos
Entonces creo que la condición A2=J es imposible de satisfacer.
0 votos
En ij entrada de A2 representa el número de paseos de longitud 2 entre vértices vi y vj . Como no supones que tu matriz sea simétrica, estás trabajando con digrafos. ¿Qué puedes decir de un vértice que no tiene un bucle?
0 votos
Sí, esa es la interpretación correcta. Los vértices sin bucles tienen aristas salientes hacia k otros vértices distintos, y aristas entrantes desde k otros vértices distintos. Exactamente un vértice tiene tanto una arista saliente como una entrante desde él, de modo que hay exactamente un camino de longitud 2 desde el vértice hasta sí mismo.
0 votos
@user326210 En particular, debe tener una salida y a exactamente otro vértice (por lo que sólo hay un camino de longitud 2 desde vi à vi ). Y un vértice con un bucle no puede tener esto en absoluto.
1 votos
Además, dos vértices con bucles no pueden ser adyacentes. Esto debería ser capaz de forzar todos los detalles.
0 votos
Parece que el único caso posible es cuando se tiene alguna permutación de la siguiente matriz: [I1kI2kI3k…IkkI1kI2kI3k…Ikk⋮⋮⋮⋱⋮I1kI2kI3k…Ikk] donde I1k=[111…1000…0⋮⋮⋮⋱⋮000…0] etc.
0 votos
En Ijk en el comentario anterior son todos k×k matrices en las que la fila de 1′s es el j′th fila de la matriz.