YaChudo

Матриця Коші

Переглядів: 0. Оновлено 04.11.2026.

В математиці, матриця Коші (названа в честь Огюстена Луї Коші) — це m×n-матриця з елементами вигляду:

a i j = 1 x i − y j ; x i − y j ≠ 0 , 1 ⩽ i ⩽ m , 1 ⩽ j ⩽ n {\displaystyle a_{ij}={\frac {1}{x_{i}-y_{j}}};\quad x_{i}-y_{j}\neq 0,\quad 1\leqslant i\leqslant m,\quad 1\leqslant j\leqslant n}

де x i {\displaystyle x_{i}} та y j {\displaystyle y_{j}} є елементами поля F {\displaystyle {\mathcal {F}}} , а послідовності ( x i ) {\displaystyle (x_{i})} та ( y j ) {\displaystyle (y_{j})} таких елементів є ін'єкційними (не містять повторюваних елементів).

Матриця Гільберта є окремим випадком матриці Коші при

x i − y j = i + j − 1. {\displaystyle x_{i}-y_{j}=i+j-1.\;}

Кожна підматриця (матриця, яка виходить в результаті викреслювання певного рядка і стовпця) матриці Коші також є матрицею Коші.

Визначники Коші

Визначник квадратної матриці Коші є раціональної функцією параметрів ( x i ) {\displaystyle (x_{i})} та ( y j ) {\displaystyle (y_{j})} . Якщо ці послідовності не ін'єктівні, то визначник дорівнює нулю. Якщо деякі x i {\displaystyle x_{i}} прямують до y j {\displaystyle y_{j}} , то визначник прямує до нескінченності. Таким чином, частина множин нулів і полюсів визначника Коші заздалегідь відома. Насправді інших нулів і полюсів немає.

Явний вигляд визначника квадратної матриці Коші A, або просто визначник Коші:

det A = ∏ i = 2 n ∏ j = 1 i − 1 ( x i − x j ) ( y j − y i ) ∏ i = 1 n ∏ j = 1 n ( x i − y j ) {\displaystyle \det \mathbf {A} ={{\prod _{i=2}^{n}\prod _{j=1}^{i-1}(x_{i}-x_{j})(y_{j}-y_{i})} \over {\prod _{i=1}^{n}\prod _{j=1}^{n}(x_{i}-y_{j})}}}     (Schechter 1959, eqn 4).

Він завжди не дорівнює нулю, таким чином, матриці Коші є оборотними. Обернена матриця A−1 =B= [bij] має вигляд:

b i j = ( x j − y i ) A j ( y i ) B i ( x j ) {\displaystyle b_{ij}=(x_{j}-y_{i})A_{j}(y_{i})B_{i}(x_{j})\,}     (Schechter 1959, Theorem 1)

де Ai(x) и Bi(x) — многочлени Лагранжа для послідовностей ( x i ) {\displaystyle (x_{i})} і ( y j ) {\displaystyle (y_{j})} , відповідно. Тобто

A i ( x ) = A ( x ) A ′ ( x i ) ( x − x i ) {\displaystyle A_{i}(x)={\frac {A(x)}{A^{\prime }(x_{i})(x-x_{i})}}} і B i ( x ) = B ( x ) B ′ ( y i ) ( x − y i ) , {\displaystyle \quad B_{i}(x)={\frac {B(x)}{B^{\prime }(y_{i})(x-y_{i})}},}

де

A ( x ) = ∏ i = 1 n ( x − x i ) {\displaystyle A(x)=\prod _{i=1}^{n}(x-x_{i})} і B ( x ) = ∏ i = 1 n ( x − y i ) . {\displaystyle \quad B(x)=\prod _{i=1}^{n}(x-y_{i}).}

Узагальнення

Матриця C називається матрицею типу Коші, якщо вона має вигляд

C i j = r i s j x i − y j . {\displaystyle C_{ij}={\frac {r_{i}s_{j}}{x_{i}-y_{j}}}.}

Позначивши X=diag(xi), Y=diag(yi), отримаємо, що матриці типу Коші (зокрема, просто матриці Коші) задовольняють зміщеному рівнянню:

X C − C Y = r s T {\displaystyle \mathbf {XC} -\mathbf {CY} =rs^{\mathrm {T} }}

(в разі матриць Коші r = s = ( 1 , 1 , … , 1 ) {\displaystyle r=s=(1,1,\ldots ,1)} ). Відповідно матриці типу Коші мають загальну зміщену структуру, що може бути використано при роботі з такими матрицями. Наприклад, відомі алгоритми для

Через n {\displaystyle n} позначений розмір матриці (зазвичай мають справу з квадратними матрицями, хоча всі вищенаведені алгоритми легко можуть бути узагальнені на прямокутні матриці).

Див. також

Джерела

Джерело: стаття у Вікіпедії та історія редагувань (автори).