Logaritmo de uma matriz

Na matemática, o logaritmo de uma matriz é uma outra matriz cuja exponenciação é igual à matriz inicial; é portanto, uma generalização do conceito habitual de logaritmo como simplesmente o inverso da função exponencial. Porém há algumas restrições e propriedades das matrizes para tal contexto: a matriz tem logaritmo se e somente se for invertível e seu logaritmo pode ser uma matriz complexa mesmo que todos os seus elementos são números reais.[1]

Definição

Uma matriz B é o logaritmo de uma matriz dada como A se a exponenciação de B é A:[2]

e B = A . {\displaystyle e^{B}=A.\,}

Cálculo

Matriz diagonalizável

Um método para encontrar ln(A) para uma matriz diagonalizável é feito da seguinte maneira:[3]

  • Encontra-se a matriz V de valores próprios de A (cada coluna de V é um autovetor de A)
  • Encontra-se a matriz inversa de V, V−1.
  • Seja
A = V 1 A V . {\displaystyle A'=V^{-1}AV.\,}
  • Então, A' será uma matriz diagonal em que os elementos na diagonal são os autovalores de A.
  • Substitui-se cada elemento de A' por seu logaritmo natural para obter ln(A').
ln A = V ( ln A ) V 1 . {\displaystyle \ln A=V(\ln A')V^{-1}.\,}

Matriz não diagonalizável

O algoritmo acima não diagonalizável não funciona para matrizes não diagonalizável, tal como:

[ 1 1 0 1 ] . {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&1\\0&1\end{bmatrix}}.}

Neste tipo de matrizes, precisa encontrar a forma canônica de Jordan e, além de calcular os logaritmos da diagonal como ocorre na matriz diagonalizável, é necessário calcular o logaritmo dos elementos da matriz de Jordan. O último é conseguido ao notar que um pode escrever um bloco de Jordan como:[4]

B = ( λ 1 0 0 0 0 λ 1 0 0 0 0 λ 1 0 0 0 0 0 λ 1 0 0 0 0 0 λ ) = λ ( 1 λ 1 0 0 0 0 1 λ 1 0 0 0 0 1 λ 1 0 0 0 0 0 1 λ 1 0 0 0 0 0 1 ) = λ ( I + K ) {\displaystyle B={\begin{pmatrix}\lambda &1&0&0&\cdots &0\\0&\lambda &1&0&\cdots &0\\0&0&\lambda &1&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&0&0&0&\lambda &1\\0&0&0&0&0&\lambda \\\end{pmatrix}}=\lambda {\begin{pmatrix}1&\lambda ^{-1}&0&0&\cdots &0\\0&1&\lambda ^{-1}&0&\cdots &0\\0&0&1&\lambda ^{-1}&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&0&0&0&1&\lambda ^{-1}\\0&0&0&0&0&1\\\end{pmatrix}}=\lambda (I+K)} ,

onde K é uma matriz com zero e abaixo da diagonal.

Então, pela fórmula

ln ( 1 + x ) = x x 2 2 + x 3 3 x 4 4 + {\displaystyle \ln(1+x)=x-{\frac {x^{2}}{2}}+{\frac {x^{3}}{3}}-{\frac {x^{4}}{4}}+\cdots }

se obtém

ln B = ln ( λ ( I + K ) ) = ln ( λ I ) + ln ( I + K ) = ( ln λ ) I + K K 2 2 + K 3 3 K 4 4 + {\displaystyle \ln B=\ln {\big (}\lambda (I+K){\big )}=\ln(\lambda I)+\ln(I+K)=(\ln \lambda )I+K-{\frac {K^{2}}{2}}+{\frac {K^{3}}{3}}-{\frac {K^{4}}{4}}+\cdots }

Esta série, em geral, não converge para nenhuma matriz K, como tampouco o faz para um número real com valor absoluto maior que a unidade. Entretanto, esta matriz K, em particular, é uma matriz nilpotente, portanto a série tem um número finito de termos (Km é zero se m é a dimensão de K).

Utilizando este enfoque, se encontra:

ln [ 1 1 0 1 ] = [ 0 1 0 0 ] . {\displaystyle \ln {\begin{bmatrix}1&1\\0&1\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0&1\\0&0\end{bmatrix}}.}

Referências

  1. Engø, Kenth (junho 2001), «On the BCH-formula in so(3)», BIT Numerical Mathematics, ISSN 0006-3835, 41 (3): 629–632, doi:10.1023/A:1021979515229 
  2. Higham, Nicholas (2008), Functions of Matrices. Theory and Computation, ISBN 978-0-89871-646-7, SIAM 
  3. Culver, Walter J. (1966), «On the existence and uniqueness of the real logarithm of a matrix», Proceedings of the American Mathematical Society, ISSN 0002-9939, 17 (5): 1146–1151, doi:10.1090/S0002-9939-1966-0202740-6 
  4. Gantmacher, Felix R. (1959), The Theory of Matrices, 1, New York: Chelsea, pp. 239–241