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[editar]

Una matriz es un logaritmo[nota 1]​ de la matriz si la exponencial de es ,[1]​ esto es:

Observaciones[editar]

  • 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 no es único, es decir existe más de una matriz compleja tal que .

Existencia del logaritmo[editar]

En el caso de los complejos, la matriz posee un logaritmo si y solo si es invertible[2]​. Este logaritmo no es único, pero si 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 ; 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[editar]

Si y son dos matrices definidas positivas tales que , entonces, para dos logaritmos cualesquiera y , notados como y , tenemos .

Para toda matriz invertible y elección de logaritmo , se tiene que .

Cálculo de logaritmos[editar]

Matrices diagonalizables[editar]

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 es una matriz diagonalizable (invertible), podemos por definición escribir , donde es una matriz diagonal y donde es la matriz de cambio de base correspondiente a una base de vectores de vectores propios de ; llamando entonces a como un logaritmo de , verificamos fácilmente (ver «matriz exponencial») que , y entonces tenemos que es un logaritmo de .

Matrices no diagonalizables[editar]

El resultado expuesto anteriormente no se puede aplicar a matrices no diagonalizables tales como . 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:

,

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

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

De este modo tenemos por ejemplo que:

Notas[editar]

  1. Observe que se escribe "un logaritmo" en lugar de "el logaritmo" debido a que no es único.

Referencias[editar]

  1. A. F. Filíppov Introducción a la teoría de ecuaciones difrenciales Editorial URSS Moscú (2007)
  2. Higham, 2008, Théorème 1.27 (Gantmacher).
  3. Higham, 2008, Theorem 1.31.
  4. Culver, 1966.

Véase también[editar]