11.Blockstrukturen

 Seien A  ∈  Kn × n und 1 ≤ k ≤ n. Dann definiert

A  =  A11A12A21A22

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:

A11A12A21A22B11B12B21B22 =  A11B11+A12B21A11B12+A12B22A21B11+A22B21A21B12+A22B22.

Blockdreiecksmatrizen

Eine Blockmatrix der Form

A110A21A22 oder  A11A120A22

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

A11A12A21A22 =  Ek0A21A111EnkA11A120S(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.