11. Blockstrukturen
Seien A ∈ Kn × n und 1 ≤ k ≤ n. Dann definiert
A =
mit A11 ∈ Kk × k, A12 ∈ Kk × (n − k), A21 ∈ K(n − k) × k, A22 ∈ K(n − k) × (n − k) eine 2 × 2-Blockstruktur der Matrix A. Die Matrix A wird in vier Matrizen aufgeteilt, die linke obere Matrix A11 legt dabei die Struktur fest. Blockstrukturen können den Umgang mit großen Matrizen wesentlich vereinfachen. Wir diskutieren einige Beispiele.
Die Blockmultiplikation
Das Produkt zweier Blockmatrizen lässt sich über die Produkte der einzelnen Blöcke gemäß „Zeile mal Spalte“ berechnen:
= .
Blockdreiecksmatrizen
Eine Blockmatrix der Form
oder
nennt man eine (untere bzw. obere) Blockdreiecksmatrix. Für diese Matrizen gilt
det(A) = det(A11) det(A22), σ(A) = σ(A11) ∪ σ(A22).
In 8. 4 haben wir die Blockdeterminantenformel im Beweis verwendet, dass die geometrische Vielfachheit eines Eigenwerts kleinergleich der algebraischen ist.
Das Schur-Komplement
Ist der linke obere Block A11 von A invertierbar, so gilt
= (Block-LR-Zerlegung)
wobei S = A22 − A21 A−111 A12 das Schur-Komplement von A11 in A ist. Es gilt
det(A) = det(A11) det(S), σ(A) = σ(A11) ∪ σ(S),
sodass insbesondere die Invertierbarkeit von A äquivalent zur Invertierbarkeit von S ist. Ist der rechte untere Block A22 invertierbar, so führen analoge Überlegungen zum Schur-Komplement A11 − A12 A−122 A21 von A22 in A.