Logaritmo de una matriz

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En matemática, en particular en análisis, el logaritmo de una matriz es otra matriz tal que su matriz exponencial asociada sea igual a la matriz inicial. Esto corresponde por lo tanto a una generalización de la función escalar del logaritmo y en cierto sentido es la función inversa de la exponenciación de matrices. No todas las matrices poseen un logaritmo e incluso pueden llegar a tener más de un logaritmo asociado, de modo que definir la función logaritmo para matrices debe realizarse con cuidado.

El estudio del logaritmo de matrices conlleva a la Teoría de Lie puesto que cuando una matriz posee un logaritmo entonces ésta es un elemento del Grupo de Lie y su logaritmo es el elemento correspondiente del espacio vectorial del Álgebra de Lie.

Definición

Una matriz

B

es un logaritmo[nota 1] de la matriz

A

si la exponencial de

B

es

A

,[1] esto es:

eB=A.

Observaciones

  • El logaritmo de una matriz puede ser una matriz compleja aún si todos sus elementos son números reales, si alguno de ellos es negativo.
  • En cualquier caso, el logaritmo de una matriz B no es único, es decir existe más de una matriz compleja A tal que exp(A)=B.

Existencia del logaritmo

En el caso de los complejos, la matriz A posee un logaritmo si y solo si es invertible.[2] Este logaritmo no es único, pero si A no tiene valores propios reales negativos, ella tiene un único logaritmo cuyos valores propios se encuentran todos en la banda del plano complejo definido por {z;π<Im(z)<π}; a este logaritmo le llamamos "logatirmo principal".[3]

Si nos limitamos ahora a las matrices de coeficientes reales, tenemos un criterio más complicado: una matriz real admite un logaritmo real si y solo si ella es invertible y si cada bloque de Jordan corresponde a un valor propio real negativo aparece un número par de veces[4] (En caso contrario, la matriz solamente tendrá logaritmos complejos).

Propiedades

Si A y B son dos matrices definidas positivas tales que AB=BA, entonces, para dos logaritmos cualesquiera A y B, notados como ln(A) y ln(B), tenemos AB=eln(A)+ln(B).

Para toda matriz invertible A y elección de logaritmo ln(A), se tiene que A1=eln(A).

Cálculo de logaritmos

Matrices diagonalizables

Si D es una matriz matriz diagonal (invertible), su logaritmo se obtiene tomando la matriz diagonal cuyos elementos diagonales son los logaritmos de aquellos de D (si todos los coeficientes de D son reales positivos, existe un único logaritmo (con coeficientes reales)).

Más generalmente, si A es una matriz diagonalizable (invertible), podemos por definición escribir A=PDP1, donde D es una matriz diagonal y donde P es la matriz de cambio de base correspondiente a una base de vectores de vectores propios de A; llamando entonces a L como un logaritmo de D, verificamos fácilmente (ver «matriz exponencial») que exp(PLP1)=Pexp(L)P1=A, y entonces tenemos que PLP1 es un logaritmo de A.

Matrices no diagonalizables

El resultado expuesto anteriormente no se puede aplicar a matrices no diagonalizables tales como (1101). Poniendo una matriz como ésta bajo la forma normal de Jordan, podemos entonces calcular el logaritmo de los bloques de Jordan. Recordando que estos bloques tienen la forma:

B=(λ10000λ10000λ100000λ100000λ)=λ(1λ100001λ100001λ1000001λ1000001)=λ(I+K),

donde K es una matriz nilpotente (triangular superior y de diagonal nula), el escalar λ no nulo si hemos supuesto a la matriz invertible. Utilizando el desarrollo en serie ln(1+x)=xx22+x33x44+, sabemos que en el sentido de las series formales de potencias se tiene que exp(ln(1+x))=1+x, y de este modo (dado que las matrices de las potencias conmutan entre ellas) se tiene también que exp(ln(I+K))=I+K en caso de que la serie sea convergente para una matriz K dada. Haciendo el cálculo entonces

L=lnB=ln(λ(I+K))=ln(λI)+ln(I+K)=(lnλ)I+KK22+K33K44+,

la serie es evidentemente convergente, dado que siendo K nilpotente, ella no tiene que un número finito de términos (existe n tal que Km=0 para todo mn); se concluye entonces que L es efectivamente un logaritmo de B (siempre y cuando se asuma invertible para que λ).

De este modo tenemos por ejemplo que:

ln(1101)=(0100).

Notas

Plantilla:Listaref

Referencias

Plantilla:Listaref

Véase también

Plantilla:Control de autoridades


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  1. A. F. Filíppov Introducción a la teoría de ecuaciones difrenciales Editorial URSS Moscú (2007)
  2. Plantilla:Harvsp.
  3. Plantilla:Harvsp.
  4. Plantilla:Harvsp.