Teorema de Gerschgorin

El teorema de Gershgorin es utilizado en álgebra lineal para encontrar una cota de los valores propios de una matriz cuadrada.

Fue publicado por el matemático soviético Semyon Aranovich Gershgorin en 1931.

{\displaystyle A=(a_{ij})\in {\mathcal {M}}_{n}(\mathbb {C} )}

la suma de los valores absolutos de las entradas no diagonales de la

Se definen los discos de Gershgorin (por filas) como:

De la misma manera, pueden definirse los discos de Gershgorin por columnas de una matriz.

Los valores propios de la matriz

se encuentran en los discos de Gerschgorin.

es valor propio de

un valor propio de

un vector propio asociado a

Supongamos que la componente de mayor valor absoluto de

{\displaystyle (\lambda -a_{ii})x_{i}=\sum _{j\neq i}{a_{ij}x_{j}}\Longrightarrow \vert \lambda -a_{ii}\vert \vert x_{i}\vert =\left\vert \sum _{j\neq i}{a_{ij}x_{j}}\right\vert \leq \sum _{j\neq i}{\vert a_{ij}x_{j}\vert }}

Los valores propios de la matriz

se encuentran en los discos de Gerschgorin correspondientes a las columnas de

Aplíquese el teorema a

), teniendo en cuenta que los valores propios de

El teorema no dice que haya un único disco que contenga a cada valor propio, ni que cada disco contenga un único valor propio.

En el caso de que un disco sea disjunto de los demás, sí es cierto que contiene un solo valor propio.

Sin embargo, si dos discos tienen intersección no vacía, puede ser que uno de ellos contenga dos valores propios y el otro ninguno.

En general, puede probarse que: Si la unión de

discos es disjunta de los otros

discos, entonces ésta contiene exactamente

Vamos a usar el teorema de Gerschgorin para estimar los valores propios de la matriz:

.Calculamos los radios de los discos de Gerschgorin por filas:

.Obtenemos, pues, que los discos (es este caso intervalos) de Gerschgorin por filas de la matriz

Podemos mejorar la precisión de la cota de las últimas dos filas aplicando el teorema por columnas:

Los valores propios de la matriz son:

Nótese que esta es un matriz diagonal dominante (por columnas), por lo que los valores propios están muy cerca de los centros de los discos y las cotas son muy buenas.

En una matriz arbitraria, no es raro esperar que los valores propios se encuentren bastante más lejos de los centros.