Бесконечные матрицы с треугольником Паскаля в качестве элементов
В математике , особенно в теории матриц и комбинаторике , матрица Паскаля - это (возможно, бесконечная ) матрица, содержащая биномиальные коэффициенты в качестве своих элементов. Таким образом, это кодирование треугольника Пакаля в матричной форме. Для этого есть три естественных способа: в виде нижнетреугольной матрицы , верхнетреугольной матрицы или симметричной матрицы . Например, матрицы 5 × 5:
Есть и другие способы преобразования треугольника Паскаля в матрицу, но их нелегко продолжить до бесконечности.
Определение
Ненулевые элементы матрицы Паскаля задаются биномиальными коэффициентами :
где индексы i , j начинаются с 0, а! обозначает факториал .
Характеристики
Матрицы имеют приятное соотношение S n = L n U n . Из этого легко видеть, что все три матрицы имеют определитель 1, поскольку определитель треугольной матрицы является просто произведением ее диагональных элементов, которые все равны 1 как для L n, так и для U n . Другими словами, матрицы S п , L п и U п являются унимодулярная с L п и U п , имеющего след н .
След S n задается формулой
![{\ text {tr}} (S_ {n}) = \ sum _ {i = 1} ^ {n} {\ frac {[2 (i-1)]!} {[(i-1)!] ^ {2}}} = \ sum _ {k = 0} ^ {n-1} {\ frac {(2k)!} {(K!) ^ {2}}}](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/807ef023bf273f4d6285d938df8948ab45df0332)
с несколькими первыми членами, заданными последовательностью 1, 3, 9, 29, 99, 351, 1275,… (последовательность A006134 в OEIS ).
Строительство
Матрица Паскаля может быть фактически построена, взяв матричную экспоненту специальной субдиагональной или супердиагональной матрицы. В приведенном ниже примере строится матрица Паскаля размером 7 × 7, но этот метод работает для любых желаемых матриц Паскаля размера n × n . Точки в следующих матрицах представляют нулевые элементы.
![{\ begin {array} {lll} & L_ {7} = \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. &. &. &. &. &. &. \\ 1 &. &. &. & . &. &. \\. & 2 &. &. &. &. &. \\. &. & 3 &. &. &. &. \\. &. &. & 4 &. &. &. \\. &. & . &. & 5 &. &. \\. &. &. &. &. & 6 &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 &. &. &. &. &. &. \\ 1 & 1 &. &. &. &. &. \\ 1 & 2 & 1 &. &. &. &. \\ 1 & 3 & 3 & 1 &. &. &. \\ 1 & 4 & 6 & 4 & 1 &. &. \\ 1 & 5 & 10 & 10 & 5 & 1 &. \\ 1 & 6 & 15 & 20 & 15 & 6 & 1 \ end { smallmatrix}} \ right]; \ quad \\\\ & U_ {7} = \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. & 1 &. &. &. &. &. \\. &. & 2 &. &. &. &. \\. &. &. & 3 &. &. &. \\. &. &. &. & 4 &. &. \\. &. &. &. &. & 5 &. \\. &. &. &. &. &. & 6 \\. &. &. &. &. &. &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\. & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 \\. &. & 1 & 3 & 6 & 10 & 15 \\. &. &. & 1 & 4 & 10 & 20 \\. &. &. &. & 1 & 5 & 15 \\. &. &. &. &. & 1 & 6 \\. &. &. &. &. &. & 1 \ end {smallmatrix}} \ right]; \\\\\ поэтому & S_ {7} = \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. &. &. &. &. &. &. \ \ 1 &. &. &. &. &. &. \\. & 2 &. &. &. &. &. \\. &. & 3 &. &. &. &. \\. &. &. & 4 &. &. &. \\. &. &. &. & 5 &. &. \\. &. &. &. &. & 6 &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. & 1 &. &. &. &. &. \\. &. & 2 &. &. &. &. \\. &. &. & 3 &. &. &. \\. &. &. &. & 4 &. &. \\ . &. &. &. &. & 5 &. \\. &. &. &. &. &. & 6 \\. &. &. &. &. &. &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 & 7 \\ 1 & 3 & 6 & 10 & 15 & 21 & 28 \\ 1 & 4 & 10 & 20 & 35 & 56 & 84 \\ 1 & 5 & 15 & 35 & 70 & 126 & amp; amp; 56 & 84 \\ 1 & 5 & 15 & 35 & 70 & 126 \ & amp; amp; amp; amp; quot;](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/82e99eb0250c3ea2302d5649dfad45d19d1d034b)
Важно отметить, что нельзя просто считать exp ( A ) exp ( B ) = exp ( A + B ) для n × n матриц A и B ; это равенство выполняется только тогда, когда AB = BA (т.е. когда матрицы A и B коммутируют ). При построении симметричных матриц Паскаля, подобных приведенному выше, суб- и супердиагональные матрицы не коммутируются, поэтому (возможно) заманчивое упрощение, включающее добавление матриц, не может быть выполнено.
Полезное свойство суб- и супердиагональных матриц, используемых при построении, состоит в том, что обе они нильпотентны ; то есть, когда они возведены в достаточно высокую целочисленную степень, они вырождаются в нулевую матрицу . (См. Дополнительную информацию в матрице сдвига .) Поскольку используемые нами обобщенные матрицы сдвига n × n становятся равными нулю при возведении в степень n , при вычислении экспоненты матрицы нам нужно учитывать только первые n + 1 членов бесконечного ряда, чтобы получить точный результат.
Варианты
Интересные варианты могут быть получены путем очевидной модификации матрицы-логарифма PL 7 и последующего применения матричной экспоненты.
В первом примере ниже используются квадраты значений лог-матрицы и строится «матрица Лагерра» размером 7 × 7 (или матрица коэффициентов полиномов Лагерра.
![{\ begin {array} {lll} & LAG_ {7} = \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. &. &. &. &. &. &. \\ 1 &. &. &. & . &. &. \\. & 4 &. &. &. &. &. \\. &. & 9 &. &. &. &. \\. &. &. &. & 16 &. &. &. \\. &. & . &. & 25 &. &. \\. &. &. &. &. & 36 &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 &. &. &. &. &. &. \\ 1 & 1 &. &. &. &. &. \\ 2 & 4 & 1 &. &. &. &. \\ 6 & 18 & 9 & 1 &. &. &. \\ 24 & 96 & 72 & 16 & 1 &. &. \\ 120 & 600 & 600 & 200 & 25 & 1 &. \\ 720 & 4320 & 5400 &. &. smallmatrix}} \ right]; \ quad \ end {array}}](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e04ba5c1436107e3df27418ec52690307031066f)
Матрица Лагерра фактически используется с некоторым другим масштабированием и / или схемой чередования знаков. (Литературы об обобщениях на высшие степени пока не найдено)
Во втором примере ниже используются произведения v ( v + 1) значений лог-матрицы и строится матрица "Ла" размером 7 × 7 (или матрица коэффициентов чисел Ла ).
![{\ displaystyle {\ begin {array} {lll} & LAH_ {7} = \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. &. &. &. &. &. &. \\ 2 &. &. &. &. &. &. \\. & 6 &. &. &. &. &. \\. &. & 12 &. &. &. &. \\. &. &. & 20 &. &. &. \\. &. &. &. & 30 &. &. \\. &. &. &. &. & 42 &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 &. &. & . &. &. &. &. \\ 2 & 1 &. &. &. &. &. &. \\ 6 & 6 & 1 &. &. &. &. &. \\ 24 & 36 & 12 & 1 &. &. &. &. \\ 120 & 240 & 120 & 20 & 1 &. & . &. \\ 720 & 1800 & 1200 & 300 & 30 & 1 &. &. \\ 5040 & 15120 & 12600 & 4200 & 630 & 42 & 1 &. \\ 40320 & 141120 & 141120 & 58800 & 11760 & 1176 & 56 & 1 \ end {smallmatrix}} \ right]; \ quad \ end {array}}}](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a5f5fa329b5cef35f151bd8d7a04c7021bbe48ba)
Использование v ( v - 1) вместо этого обеспечивает смещение по диагонали в нижний правый угол.
В третьем примере ниже используется квадрат исходной матрицы PL 7 , деленный на 2, другими словами: биномы первого порядка (бином ( k , 2)) во второй поддиагонали и строится матрица, которая возникает в контексте то производные и интегралы гауссова функция ошибки :
![{\ displaystyle {\ begin {array} {lll} & GS_ {7} = \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. &. &. &. &. &. &. \\. &. & . &. &. &. &. \\ 1 &. &. &. &. &. &. \\. & 3 &. &. &. &. &. \\. &. & 6 &. &. &. &. \ \. &. &. & 10 &. &. &. \\. &. &. &. & 15 &. &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 &. & . &. &. &. &. \\. & 1 &. &. &. &. &. \\ 1 &. & 1 &. &. &. &. \\. & 3 &. & 1 &. &. &. \\ 3 &. & 6 & . & 1 &. &. \\. & 15 &. & 10 &. & 1 &. \\ 15 &. & 45 &. & 15 &. & 1 \ end {smallmatrix}} \ right]; \ quad \ end {array}}}](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1258220d051b41ff146243babe85ae98c066b71d)
Если эту матрицу инвертировать (используя, например, отрицательный матричный логарифм), то эта матрица имеет чередующиеся знаки и дает коэффициенты при производных (и, в более широком смысле, интегралы) функции ошибок Гаусса. (Литературы об обобщениях на высшие степени пока не найдено.)
Другой вариант можно получить, расширив исходную матрицу до отрицательных значений :
![{\ displaystyle {\ begin {array} {lll} & \ exp \ left (\ left [{\ begin {smallmatrix}. &. &. &. &. &. &. &. &. &. &. &. \\ - 5 &. &. &. &. &. &. &. &. &. &. &. \\. & - 4 &. &. &. &. &. &. &. &. &. &. \\. &. & - 3 &. &. &. &. &. &. &. &. &. \\. &. &. & - 2 &. &. &. &. &. &. &. &. \\. &. &. &. & - 1 &. &. &. &. &. &. &. \\. &. &. &. &. & 0 &. &. &. &. &. &. \\ . &. &. &. &. &. & 1 &. &. &. &. &. \\. &. &. &. &. &. &. & 2 &. &. &. &. \\. &. & . &. &. &. &. &. & 3 &. &. &. \\. &. &. &. &. &. &. &. &. & 4 &. &. \\. &. &. &. & . &. &. &. &. &. & 5 &. \ End {smallmatrix}} \ right] \ right) = \ left [{\ begin {smallmatrix} 1 &. &. &. &. &. &. &. & . &. &. &. \\ - 5 & 1 &. &. &. &. &. &. &. &. &. &. \\ 10 & -4 & 1 &. &. &. &. &. &. &. &. &. \\ - 10 & 6 & -3 & 1 &. &. &. &. &. &. &. &. \\ 5 & -4 & 3 & -2 & 1 &. &. &. &. &. &. &. \\ - 1 & 1 & -1 & 1 & - 1 & 1 &. &. &. &. &. &. \\. &. &. &. &. & 0 & 1 &. &. &. &. &. \\. &. &. &. &. &. & 1 & 1 &. &. &. &. \\. &. &. &. &. &. & 1 & 2 & 1 &. &. &. \\. &. &. &. &. &. &. & 1 & 3 & 3 & 1 &. &. \\. &. &. &. & . &. & 1 & 4 & 6 & 4 & 1 &. \\. &. &. &. &. &. & 1 & 5 & 10 & 10 & 5 & 1 \ end {smallmatrix}} \ right]. \ End {array}}}](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/fcc8c5d05a829836beceb789cb8275b2c86b5c2f)
Смотрите также
использованная литература
- GS Call и DJ Velleman, "Матрицы Паскаля", American Mathematical Monthly , том 100, (апрель 1993 г.), страницы 372–376.
-
Эдельман, Алан; Странг, Гилберт (март 2004), "Паскаль Матрицы" (PDF) , American Mathematical Monthly , 111 (3): 361-385, DOI : 10,2307 / 4145127 , в архиве с оригинала (PDF) на 2010-07-04
внешние ссылки