Eine zentralsymmetrische Matrix ist in der Mathematik eine quadratische Matrix, die punktsymmetrisch bezüglich ihres Mittelpunkts ist. Zentralsymmetrische Matrizen treten unter anderem bei der numerischen Lösung bestimmter Differentialgleichungen und bei der Untersuchung von Markow-Prozessen auf.

Symmetriemuster einer zentralsymmetrischen (5×5)-Matrix

Definition

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Eine quadratische Matrix   über einem Körper   heißt zentralsymmetrisch, wenn für ihre Einträge

 

für   gilt.[1] Die Einträge einer zentralsymmetrischen Matrix verändern sich demnach nicht, wenn sie am Mittelpunkt der Matrix gespiegelt werden.

Beispiele

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Zentralsymmetrische Matrizen der Größe   haben die allgemeine Form

 

und diejenigen der Größe   die Form

 

mit  .

Eigenschaften

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Symmetrien

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Mit der Permutationsmatrix   definiert durch

 

lassen sich zentralsymmetrische Matrizen auch kompakt durch die Bedingung

 

charakterisieren. Eine zentralsymmetrische Matrix, die zudem symmetrisch oder persymmetrisch ist, wird bisymmetrische Matrix genannt. Bisymmetrische Matrizen sind sowohl bezüglich ihrer Hauptdiagonale, als auch bezüglich ihrer Gegendiagonale symmetrisch.

Blockstruktur

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Zentralsymmetrische Matrizen mit gerader Anzahl von Zeilen und Spalten besitzen eine spezielle Blockstruktur der Form

 ,

wobei   sind. Zentralsymmetrische Matrizen mit ungerader Anzahl von Zeilen und Spalten haben die Struktur

 ,

wobei  ,  ,   und   sind.[2]

Eigenwerte

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Die Eigenwerte einer zentralsymmetrischen Matrix mit einer geraden Anzahl von Zeilen und Spalten sind dann gegeben als die Eigenwerte der Matrizen

    und    .

Die jeweils zugehörigen Eigenvektoren haben dann die Form

    und    ,

wobei   ein Eigenvektor von   und   ein Eigenvektor von   ist. Bei zentralsymmetrischen Matrizen mit einer ungeraden Anzahl von Zeilen und Spalten sind die Eigenwerte gegeben als die Eigenwerte der Matrizen

    und    .

Die jeweils zugehörigen Eigenvektoren haben dann die Form

    und    ,

wobei   ein Eigenvektor von   und   ein Eigenvektor von   ist.[3]

Summe und Produkt

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Die Summe   zweier zentralsymmetrischer Matrizen   und   ergibt wieder eine zentralsymmetrische Matrix, ebenso sind auch skalare Vielfache   mit  . Nachdem die Nullmatrix trivialerweise zentralsymmetrisch ist, bilden die zentralsymmetrischen Matrizen einen Untervektorraum im Matrizenraum  .

Das Produkt   zweier zentralsymmetrischer Matrizen ergibt ebenfalls wieder eine zentralsymmetrische Matrix, denn es gilt

 .

Nachdem die Einheitsmatrix ebenfalls zentralsymmetrisch ist, bilden die zentralsymmetrischen Matrizen eine Unteralgebra der assoziativen Algebra der quadratischen Matrizen.

Die Inverse   einer regulären zentralsymmetrischen Matrix ist wiederum zentralsymmetrisch, denn es gilt

 .

Die regulären zentralsymmetrischen Matrizen bilden somit eine Untergruppe der allgemeinen linearen Gruppe  .[2]

Anwendungen

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Zentralsymmetrische Matrizen treten beispielsweise bei der numerischen Lösung bestimmter Differentialgleichungen und Eigenwertprobleme,[4] bei der Untersuchung von Markow-Prozessen[5] und in einer Reihe physikalischer Problemstellungen[6] auf.

Siehe auch

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Literatur

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  • Roger A. Horn, Charles R. Johnson: Matrix Analysis. Cambridge University Press, 2012, ISBN 978-0-521-83940-2.

Einzelnachweise

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  1. Thomas Muir: A Treatise on the Theory of Determinants. Dover, New York 1960, S. 19.
  2. a b Roger A. Horn, Charles Johnson: Matrix analysis. Cambridge University Press, 2013, S. 36.
  3. Iyad T. Abu-Jeib: Centrosymmetric Matrices: Properties and an Alternative Approach. In: Canadian Applied Mathematics Quarterly. Band 10, Nr. 4, 2002, S. 431.
  4. Alan L. Andrew: Eigenvectors of certain matrices. In: Linear Algebra and Applications. Nr. 7, 1973, S. 157–162.
  5. James R. Weaver: Centrosymmetric (cross-symmetric) matrices, their basic properties, eigenvalues, and eigenvectors. In: American Mathematical Monthly. Nr. 92, 1985, S. 711–717.
  6. Lokesh Datta, Salvatore D. Morgera: On the reducibility of centrosymmetric matrices—applications in engineering problems. In: Circuits Systems and Signal Processing. Nr. 8, 1989, S. 71–96.
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