Wie zeigt man, dass eine Hilbert-Matrix invertierbar ist?

Ich habe die Matrix für den inneren Standardproduktraum im Polynomraum erhalten P N als

H N = [ 1 1 / 2 1 / 3 1 / ( N + 1 ) 1 / 2 1 / 3 1 / 4 1 / ( N + 2 ) 1 / ( N + 1 ) 1 / ( N + 2 ) 1 / ( N + 3 ) 1 / ( 2 N + 1 ) ] .
Wir wissen, dass die Matrixdarstellung des Skalarprodukts invertierbar ist. Ich möchte aber explizit zeigen, dass die erhaltene Matrix invertierbar ist. Wie kann man das zeigen?

Was genau meinst du mit "explizit anzeigen"? Wäre es ausreichend zu zeigen, dass (allgemein) die mit einem inneren Produkt verbundene Matrix notwendigerweise invertierbar ist?
ohne die Tatsache zu verwenden, dass die Matrixdarstellung von IP invertierbar ist.

Antworten (2)

Definieren . , , An P N als

P ( X ) , Q ( X ) = 0 1 P ( X ) Q ( X ) D X .

Das lässt sich leicht überprüfen . , , ist ein inneres Produkt.

Beachte das

H N = [ 1 , 1 1 , X 1 , X 2 1 , X N X , 1 X , X X , X 2 X , X N X N , 1 X N , X X N , X 2 X N , X N ]

ist die Gram-Matrix von 1 , X , X 2 , , X N mit . , , . Nun ist die Determinante einer Gram-Matrix genau dann ungleich Null, wenn die Vektoren, deren innere Produkte bei ihrer Konstruktion verwendet werden, linear unabhängig sind. Jedoch, 1 , X , X 2 , , X N ist eine Grundlage von P N und damit linear unabhängig. Deshalb, det H N 0 und so schließen wir das H N ist invertierbar.

Diese besondere Gram-Matrix hat einen Namen: Sie ist die Hilbert-Matrix ; Es ist in der numerischen Analyse bekannt, weil seine Determinante sehr nahe bei liegt 0 selbst für moderate Werte von N , ist dann ein guter Test, um die Stabilität einiger Algorithmen zu analysieren.
Außerdem kennen wir explizit ihre Determinante.
@JeanMarie Numerischer Analyst hier - guter Punkt, obwohl es nicht auf die Determinante ankommt, sondern auf die Zustandsnummer.

Es genügt zu zeigen, dass die Gleichung H N X = 0 hat die eindeutige Lösung X = 0 (dh dass seine Spalten linear unabhängig sind). Also stell dir das vor X = ( X 1 , , X N , X N + 1 ) ist so eine Lösung. Es folgt dem X T ( H N X ) = 0 , das soll heißen

0 = X T H N X = ich , J = 1 N + 1 H N [ ich , J ] X ich X J = ich , J = 1 N + 1 X ich X J 0 1 T ich 1 T J 1 D T = 0 1 ich , J = 1 N + 1 X ich X J T ich 1 T J 1 D T = 0 1 ( X 1 + X 2 T + + X N + 1 T N ) 2 D T .
Dieses Integral kann nur dann Null sein, wenn X 1 + X 2 T + + X N T N 1 ist die Nullfunktion vorbei [ 0 , 1 ] (im Allgemeinen ist das Integral einer kontinuierlichen nicht negativen Funktion über ein Intervall Null, wenn diese Funktion identisch Null ist). Dies geschieht jedoch nur, wenn X 1 = = X N = 0 , das soll heißen X = 0 , was wir zeigen wollten.

+1 Es ist erwähnenswert, dass dies im Wesentlichen der Beweis dafür ist, dass Grammian-Matrizen positiv semidefinit sind (siehe Antwort von Adam Zalcman), angewendet auf diese bestimmte Matrix.