Matrice complètement positive

En mathématiques et, plus particulièrement en algèbre linéaire, une matrice réelle carrée est dite complètement positive si elle admet une factorisation de la forme , avec positive. Il revient au même de dire qu'une matrice est complètement positive lorsqu'elle est une combinaison convexe de matrices de la forme , formées à partir de vecteurs positifs .

L'ensemble des matrices d'ordre complètement positives est un cône convexe fermé non vide de , l'ensemble des matrices symétriques d'ordre . C'est le cône dual (positif) du cône des matrices d'ordre symétriques copositives, pour le produit scalaire standard de , ce qui justifie la notation .

Notations modifier

Soit   l'espace vectoriel des matrices réelles symétriques d'ordre  , que l'on suppose muni de son produit scalaire standard

 

  désigne la trace du produit des matrices   et  . On note

 

le cône des matrices de   qui sont semi-définies positives,

 

le cône des matrices de   qui sont copositives et enfin

 

le cône des matrices de   qui sont positives (élément par élément).

Définition modifier

Matrice complètement positive — Une matrice réelle carrée d'ordre   (un entier  )   est dite complètement positive si elle admet la factorisation suivante

 

dans laquelle   est une matrice positive (c'est-à-dire que tous les éléments de   sont positifs).

On note   l'ensemble des matrices complètement positives.

Une matrice complètement positive   est donc nécessairement symétrique et la forme quadratique   associée s'écrit comme une somme de carrés de fonctions linéaires à coefficients positifs.

Propriétés modifier

Premières propriétés modifier

On voit facilement que   s'écrit comme une enveloppe convexe :

 

Le résultat suivant justifie la notation   adoptée pour le cône des matrices complètement positives.

Cônes   et   — Les ensembles   et   sont deux cônes convexes fermés de  , duaux l'un de l'autre, et l'on a

 

Dans les inclusions ci-dessus, les cônes   et   jouent une espèce de rôle de pivot, car ils sont autoduaux et que l'on a   et  .

Reconnaissance modifier

  • Vérifier l'appartenance aux cônes   et   (c'est-à-dire, étant donnés   et   ou  , décider si   ou si  ) est NP-ardu[1],[2], sans que l'on sache si le problème est dans NP.
  • Vérifier l'appartenance faible aux cônes   et   (c'est-à-dire, étant donnés  ,  ,   ou   et   la boule unité fermée de  , décider si   ou si  ) est NP-ardu[2], sans que l'on sache si le problème est dans NP.

Propriétés géométriques modifier

Rayon extrême modifier

Le résultat suivant est démontré par Hall et Newman (1963[3]).

Rayon extrême — Un rayon extrême de   est de la forme  , avec  .

Approximation modifier

On peut resserrer l'encadrement de   en utilisant les deux cônes suivants :

 

Le «   » en exposant dans  , qui indique la prise du dual, est justifié par la proposition ci-dessous. On peut aussi voir   et   comme des approximations de   et  , respectivement.

Cônes   et   — Les ensembles   et   sont deux cônes convexes fermés, duaux l'un de l'autre, et l'on a

 

On peut montrer que   si  [4]. Mais  , si  , comme le montre la matrice de Horn[5]

 

On montre en effet que   engendre un rayon extrême de   qui n'est pas dans  .

Le cône   est aussi le premier cône d'une suite croissante de cônes approchant   par l'intérieur[6],[7] :

 

tandis que les cônes duaux approchent   par l'extérieur :

 

Annexes modifier

Notes modifier

  1. (en) K.G. Murty, S.N. Kabadi (1987). Some NP-complete problems in quadratic and nonlinear programming. Mathematical Programming, 39, 117–129.
  2. a et b (en) P.J.C. Dickinson, L. Gijben (2011). On the computational complexity of membership problems for the completely positive cone and its dual. Optimization Online
  3. Théorème 3.2 chez Hall et Newman (1963).
  4. P.H. Diananda (1962). On nonnegative forms in real variables some or all of which are nonnegative. Proceedings Cambridge Philos. Soc., 58, 17–25.
  5. M. Hall, M. Newman (1963). Copositive and completely positive quadratic forms. Proceedings Cambridge Philos. Soc., 59, 329–339.
  6. P.A. Parrilo (2000, May). Structured semidefinite programs and semialgebraic geometry methods in robustness and optimization. Thèse de doctorat, California Institute of Technology.
  7. I.M. Bomze, E. de Klerk (2002). Solving standard quadratic optimization problems via linear, semidefinite and copositive programming. Journal of Global Optimization, 24, 163–185.

Articles connexes modifier

Bibliographie modifier

  • (en) A. Berman, N. Shaked-Monderer (2003). Completely Positive Matrices. World Scientific, River Edge, NJ, USA.
  • (en) M. Hall, M. Newman (1963). Copositive and completely positive quadratic forms. Proceedings Cambridge Philos. Soc., 59, 329–339.