证明任一双随机矩阵都可分解为若干个置换阵的乘积
证明任一双随机矩阵都可分解为若干个置换阵的乘积。
证:
一、定义与基本情况
双随机矩阵是指每行每列元素之和都等于1的矩阵。置换矩阵是一个方阵,它由单位矩阵经过行交换得到,每行每列有且仅有一个元素为1,其余元素为0。
对于 2 × 2 2\times 2 2×2 的双随机矩阵 [ a b c d ] \begin{bmatrix}a&b\\ c&d\end{bmatrix} [acbd] ,其中 a + b = 1 a+b=1 a+b=1且 c + d = 1 c+d=1 c+d=1,同时 a + c = 1 a+c=1 a+c=1 和 b + d = 1 b+d=1 b+d=1。可以具体构造如下置换矩阵:
若 a = 1 a=1 a=1,则 [ 1 0 c d ] \begin{bmatrix}1 & 0\\ c& d\end{bmatrix} [1c0d],此时可构造置换矩阵 P 1 = [ 1 0 0 1 ] P_{1}=\begin{bmatrix}1&0\\ 0&1\end{bmatrix} P1=[1001]和 P 2 = [ 1 0 c d ] P_{2}=\begin{bmatrix}1&0\\ c&d\end{bmatrix} P2=[1c0d],使得关系式 P 1 P 2 P_{1}P_{2} P1P2等于该矩阵。同理,对其他情况进行类似构造。
二、归纳假设
假设所有 n − 1 n-1 n−1阶的双随机矩阵都可以分解为置换矩阵的乘积。
三、归纳步骤
现在考虑一个 n n n阶的双随机矩阵 A A A。
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情况一:如果矩阵 A A A的某一行(假设是第 i i i行)恰好是一个置换矩阵的行,那么可以通过以下方式进行分解。找到一个置换矩阵P,使得 P P P将第 i i i行置换到第一行的位置。接着,忽略这一行和对应的列,得到一个 n − 1 n−1 n−1阶的双随机矩阵 A ′ A' A′。根据归纳假设, A ′ A' A′可以分解为置换矩阵的乘积 P 1 P 2 ⋯ P k P_1 P_2 \cdots P_k P1P2⋯Pk。那么原矩阵 A = P ( P 1 P 2 ⋯ P k ) A = P(P_1 P_2 \cdots P_k) A=P(P1P2⋯Pk),从而完成了对这种情况的证明。
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情况二:如果 A A A的每一行都不是一个置换矩阵的行,那么进行如下操作。由于 A A A是双随机矩阵,一定存在两个不同的行 i i i和 j j j,使得 A [ i , : ] A[i,:] A[i,:]和 A [ j , : ] A[j,:] A[j,:]的元素之和大于1,必然存在两个位置k和l满足 A [ i , k ] > 0 A[i,k] > 0 A[i,k]>0且 A [ i , l ] > 0 A[i,l] > 0 A[i,l]>0,同时 A [ j , k ] > 0 A[j,k] > 0 A[j,k]>0且 A [ j , l ] > 0 A[j,l] > 0 A[j,l]>0。设 m = min { A [ i , k ] , A [ j , k ] } m=\min \{ A[i,k],A[j,k]\} m=min{A[i,k],A[j,k]},构造一个置换矩阵 P P P,它只交换行i和行j的位置,其余行保持不变。然后,构造一个置换矩阵 Q Q Q,它只交换列k和列l的位置,其余列保持不变。矩阵 P P P和 Q Q Q的乘积 Q P ⋅ P ′ QP\cdot P' QP⋅P′( P ′ P' P′是 P P P的逆矩阵,也是一个置换矩阵)将不会改变 A A A的行和列的和,并且至少在两个位置上改变了 A A A的元素,使得新的矩阵在至少一个行或列上更接近置换矩阵的形式。重复这一过程,由于矩阵的元素是有限的,且每次操作都使得矩阵更接近置换矩阵的形式,所以最终可以将 A A A转化为一个置换矩阵。
综上,可以证明任一双随机矩阵都可以分解为置换矩阵的乘积。