Behält die Multiplikation mit der Diagonalmatrix die Vorzeichen der Eigenwerte bei?

Meine Frage lautet wie folgt:

Lassen A sei eine reelle Symmetrie N × N Matrix und D = D ich A G ( D 1 , , D N ) sei eine diagonale Matrix, deren diagonale Einträge alle positive reelle Zahlen sind (bezeichnet als D 1 , , D N ). Wenn A hat k positive Eigenwerte, M Null-Eigenwerte (dh 0 ist ein Eigenwert mit Multiplizität M ) Und N M k negative Eigenwerte. Dann tut es D A gleich viele positive, null, negative Eigenwerte haben?

Intuitiv denke ich, dass diese Aussage wahr ist, denn heuristisch, wenn wir davon ausgehen A ebenfalls diagonal ist, sind seine diagonalen Einträge genau die Eigenwerte von A , und die Identität D ich A G ( D 1 , , D N ) D ich A G ( A 1 , , A N ) = D ich A G ( A 1 D 1 , , A N D N ) liefert direkt das Ergebnis. Auch ist bekannt, dass die Aussage wahr ist, wenn A ist positiv semidefinit. Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob dies auch für die allgemeinen Fälle gilt, in denen A ist nicht notwendigerweise positiv semidefinit. Ich habe versucht, ein Gegenbeispiel zu finden, aber es hat auch nicht funktioniert.

Hat jemand Ideen?

Vielen Dank im Voraus!

Antworten (2)

Ja. Seit B = D 1 / 2 A D 1 / 2 ist deckungsgleich mit A , haben sie nach Sylvesters Trägheitsgesetz die gleiche Trägheit. Jedoch, B ist ähnlich wie D 1 / 2 B D 1 / 2 = D A . Deshalb D A hat auch die gleiche Anzahl positiver/nuller/negativer Eigenwerte wie A .

Vielen Dank! Ich hätte den Begriff "Matrixkongruenz" kennen müssen.

Funktioniert das Sylvestersche Gesetz nur für symmetrische A ? Ich habe ein ähnliches Problem mit blockiert A = [ L B B L ] Und D = [ D 1 D 2 ] ; Wo L ist symmetrisch aber B ist nicht symmetrisch. Ich weiss A alle nichtnegativen Eigenwerte hat, gilt das für D A ?