上三角关系矩阵的两类点谱与两类剩余谱的性质

张艺濛 ,  吴秀峰

内蒙古大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 57 ›› Issue (1) : 62 -69.

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内蒙古大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 57 ›› Issue (1) : 62 -69. DOI: 10.13484/j.nmgdxxbzk.20260107
数学科学

上三角关系矩阵的两类点谱与两类剩余谱的性质

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Properties of Two Classes of Point Spectrum and Two Classes of Residual Spectrum for Upper Triangular Relation Matrices

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摘要

设H,K是复可分的无穷维Hilbert空间。对给定关系A∈ℬℛ(H),B∈ℬℛ(K),X∈ℬℛ(K,H),记2×2上三角关系矩阵MX=AX0B∈ℬℛ(H⊕K),给出MX的两类点谱σp,1(MX)和σp,2(MX),两类剩余谱σr,1(MX)和σr,2(MX)与其对角元A和B的对应谱的并集之间的联系。

Abstract

Let H,K be infinite-dimensional complex separable Hilbert spaces.For given the relation A∈ℬℛ(H),B∈ℬℛ(K),X∈ℬℛ(K,H), the 2×2 upper triangular relation matrix is denoted by MX= AX0B∈ℬℛ(H⊕K).The connections between two classes of point spectrum σp,1(MX),σp,2(MX), two classes of residual spectrum σr,1(MX), σr,2(MX) of MX and the unions of the corresponding spectrum of their diagonal entries A and B are given.

关键词

关系矩阵 / 点谱 / 剩余谱 / 上三角关系矩阵

Key words

relation matrix / point spectrum / residual spectrum / upper triangular relation matrix

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张艺濛,吴秀峰. 上三角关系矩阵的两类点谱与两类剩余谱的性质[J]. 内蒙古大学学报(自然科学版), 2026, 57(1): 62-69 DOI:10.13484/j.nmgdxxbzk.20260107

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线性关系是线性算子概念在多值情况下的进一步泛化,因此,也将多值线性算子和单值线性算子统称为线性关系,它可以用来解决具有非稠定性等线性算子的一些问题。事实上,文献[1]在研究非稠定微分算子的共轭时就引入了线性关系这一概念。线性关系的发现为诸多实际问题的解决提供了理论支撑,例如,某些最优化、控制论、退化微分方程和退化算子半群问题已应用了线性关系的相关理论[2-3]。线性关系矩阵是以线性关系作为元素的矩阵,通常也称为关系矩阵。
在近三十年的研究历程中,算子矩阵作为一类特殊的关系矩阵,一直是学界关注的焦点,特别是对于上三角算子矩阵的谱补问题的研究已经逐渐完善。许多学者对谱、点谱、连续谱和剩余谱等问题进行了讨论[4-8]。文献[4]在Hilbert空间中研究了2×2上三角算子矩阵点谱、连续谱和剩余谱的扰动;文献[5]给出了在Hilbert空间中2×2上三角算子矩阵的可能连续谱和可能剩余谱;文献[6]对Hilbert空间中的3×3上三角算子矩阵的可能点谱、可能连续谱和可能剩余谱进行了描述;文献[7]将2×2上三角算子矩阵的点谱与剩余谱分别分为两类,并对其可能谱进行描述;文献[8]针对3×3上三角算子矩阵,结合分析法和算子分块技巧刻画了四类可能点谱。
近年来,许多学者开始研究关系矩阵的谱理论,主要是对上三角缺项关系矩阵的谱补问题进行研究[9-11]。文献[9]对2×2上三角关系矩阵进行了探讨,得到了缺项元素分别为单值线性关系和多值线性关系时,2×2上三角关系矩阵MX值域闭和值域不闭的充分必要条件,并进一步刻画了闭值域谱的扰动和可能闭值域谱;文献[10]刻画了2×2上三角关系矩阵的谱、点谱、连续谱和剩余谱的扰动问题,以及2×2上三角关系矩阵MX的点谱与其内部元素的点谱之间的联系;文献[11]利用单值扩张性质对上三角关系矩阵MX的谱、点谱和剩余谱等与其对角元的对应谱之间的关系进行刻画。本文结合分析方法与矩阵分块技巧给出了2×2上三角关系矩阵MX的两类点谱与两类剩余谱与其对角元的对应谱的并集之间的包含关系。
下面给出基本概念和主要符号。设H和K是可分的Hilbert空间,关系T:H→K是一个映射,它将非空子集domT⊆H中的元素映射为K的某个非空子集,其中domT为T的定义域。若关系T满足对任意的x1、x2∈domT及不全为零的标量α、β都有Tαx1+βx2=αTx1+βTx2,则称T为线性关系。记ℒℛ(H,K)为从H到K且定义域为全空间H的所有线性关系,并记ℒℛ(H)=ℒℛ(H,H)。
设T∈ℒℛ(H,K),图G(T)定义为G(T)={(u,v)∈H⊕K∶u∈domT,v∈T(u)}。若T的图G(T)是H⊕K的闭子空间,则称T是闭的。以𝒞ℛ(H,K)表示从H到K的所有闭线性关系构成的集合,记𝒞ℛ(H)=𝒞ℛ(H,H)。T的逆关系T-1和闭包T¯分别定义为GT-1={(v,u)∈K⊕H∶(u,v)∈G(T)}和G(T¯)=G(T)¯确定的线性关系。设T∈ℒℛ(H,K),QT为从K到K/T(0)的商映射,则QTT是单值的,并且对任意的x∈H,有Tx=QTTx且定义T的范数为T=QTT,若T<+∞,则称T是有界线性关系。记ℬℛ(H,K)为从H到K的所有有界线性关系构成的集合,ℬ𝒞ℛ(H,K)为从H到K的所有有界闭线性关系构成的集合,ℬℛ(H)为H上的所有有界线性关系构成的集合。定义ranT=T(domT)、kerT={x∈H∶0∈T(x)}和mulT={y∈K∶y∈T(0)}分别为T的值域、零空间和多值部分,其中T(0):={y∈K∶(0,y)∈G(T)}。记n(T)=dimkerT,d(T)=dimranT⊥。
设T∈ℬℛ(H),定义T的预解集为ρ(T)={λ∈C∶T-λI是单射的,值域闭且稠密}。定义T的谱为σ(T)=C\ρ(T)。线性关系T∈ℬℛ(H)的点谱σp(T)、剩余谱σr(T)、连续谱σc(T)和闭值域谱σcr(T)分别定义为
σp(T)={λ∈C∶T-λI不是单射},
σr(T)={λ∈C∶T-λI是单射,ran(T-λI)¯≠H},
σc(T)={λ∈C∶T-λI是单射,ran(T-λI)¯=H,ran(T-λI)≠H},
σcr(T)={λ∈C∶ran(T-λI)不是闭的}。
为叙述方便,记ρcr(T)=C\σcr(T)。基于ranT的闭性与稠密性,将关系的点谱和剩余谱分别拆为1,2类点谱和1,2类剩余谱,即
σp,1(T)={λ∈σp(T)∶ran(T-λI)¯=H},
σp,2(T)={λ∈σp(T)∶ran(T-λI)¯≠H},
σr,1(T)={λ∈σr(T)∶ran(T-λI)闭},
σr,2(T)={λ∈σr(T)∶ran(T-λI)不闭}。

1 辅助引理

引理1[1] 若T是Hilbert空间上的线性关系, 则

(i) T闭当且仅当T-1闭;

(ii) 若T是闭的,则T0是闭的。

引理2[9] 设T∈ℬℛH,K。若T0是闭的,则kerT是闭的。

引理3 设A∈ℬℛ(H),B∈ℬℛ(K),则对任意的X∈ℬℛ(K,H),有ranMX¯=H⊕K当且仅当ranA¯=H且ranB¯=K。

证明 充分性。因为ranA¯=H且ranB¯=K,所以kerA*=ranA⊥={0},kerB*=ranB⊥={0},因此,对任意的X∈ℬℛ(K,H),有kerMX*={0},故kerMX*=ranMX⊥={0},则ranMX¯=H⊕K。

必要性。令X=0,因为ranMX¯=H⊕K,所以ranA¯=H且ranB¯=K。

引理4[2] 若T∈ℒℛH,则对任意的x∈domT,有PT0⊥Tx=Tx且PT0⊥T=T。

引理5[9] 若T∈ℒℛH且U,V∈ℬH可逆,则

(i) ranUT闭当且仅当ranT闭;

(ii) ranTV闭当且仅当ranT闭。

引理6[9] 设T∈ℬ𝒞ℛ(H),F∈ℬR(H,K)。若F是有限秩的,则ranT是闭的当且仅当ranFT是闭的。

引理7 设T∈ℬℛ(H)且U∈ℬ(H)可逆,则ranUT在H中稠密当且仅当ranT在H中稠密。

证明 充分性。因为U∈ℬ(H)可逆,所以对任意的x∈H,有y=Ux∈H。由于ranT在H中稠密,故存在{xn}∈ranT使得xn→x,则Uxn→Ux=y。令Uxn=yn,则yn→y,即ranUT在H中稠密。

必要性。因为U∈ℬ(H)可逆,所以对任意的x∈H,有y=U-1x∈H。由于ranUT在H中稠密,故存在{xn}∈ranUT使得xn→x,则U-1xn→U-1x=y。令U-1xn=yn,则yn→y,即ranT在H中稠密。

引理8[10] 设A∈ℒℛ(H),B∈ℒℛ(K),C∈ℒℛ(K,H)为给定关系,则

σpMC⊆σp(A)⋃σp(B)⋃{λ∈C∶C(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}。

引理9[10] 设A∈ℒℛ(H),B∈ℒℛ(K),C∈ℒℛ(K,H)为给定关系,则

σp(A)⋃{λ∈C∶C(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}⊆σpMC。

引理10[9] 设A∈ℒℛ(H),B∈ℬ𝒞ℛ(K)为给定关系,则对任意的X∈ℬℛ(K,H),都有ranMX不闭当且仅当ranB不闭且d(A)<∞。

2 主要结果及证明

定理1 设A∈ℬℛ(H),B∈ℬℛ(K),X∈ℬℛ(K,H)为给定关系,则

σp,1MX⊆σp,1(B)⋃σp(A)⋂σcr(B)∪{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}
∪{λ∈C∶X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥=ran(A-λI)⊥}。

另外,若X(0)⊆A(0),则

σp,1MX⊆σp,1(B)⋃σp(A)⋂σcr(B)∪{λ∈C∶ran(A-λI)¯=H}。

证明 设λ∉σp,1(B)⋃σp(A)⋂σcr(B)∪{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}⋃ {λ∈C∶X(0)¯⋂ ran(A-λI)⊥=ran(A-λI)⊥}。以下分4种情形进行讨论。

情形1: A-λI和B-λI均是单射,X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)且X(0)¯⋂ ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥。由引理8可知,MX是单射,则λ∉σp,1(MX)。

情形2: A-λI是单射,ran(B-λI)¯≠K,X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)且X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥。由ran(B-λI)¯≠K可得,ran(MX-λI)¯≠H⊕K,故λ∉σp,1(MX)。

情形3: ran(B-λI)闭,ran(B-λI)¯≠K,X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)且X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥。此时,ran(MX-λI)¯≠H⊕K,故λ∉σp,1(MX)。

情形4: ran(B-λI)闭,B-λI是单射,X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)且X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥。此时,MX-λI可分解为如下形式

MX-λI=(A-λI)1(X-λI)100000(X-λI)21(X-λI)22(B-λI)1B-B0∶HK→ran(A-λI)¯X2(0)⊥X2(0)¯ran(B-λI)⋂B(0)⊥B(0)ran(B-λI)⊥。

其中,X2(0)⊥⊕X2(0)¯=ran(A-λI)⊥且

(X-λI)2=(X-λI)21(X-λI)22。

易知(B-λI)1为可逆算子,故存在ℬ(ran(A-λI)¯⊕X2(0)⊥⊕X2(0)¯⊕(ran(B-λI)⋂B(0)⊥)⊕B(0)⊕ran(B-λI)⊥)上的可逆算子

U=I000000I0-(X-λI)21(B-λI)1-10000I000000I000000I000000I,

使得

U(MX-λI)=(A-λI)1(X-λI)1000000(X-λI)22(B-λI)1B-B0。

因为X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥,所以X2(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥,因此ranU(MX-λI)¯=ran(A-λI)¯⊕X2(0)¯⊕ran(B-λI)¯≠H⊕K。由引理7可知,ran(MX-λI)¯≠H⊕K,故λ∉σp,1(MX)。

另外,若X(0)⊆A(0),则{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}=∅且X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥=0。此时,(X-λI)2是单值的,则MX-λI可分解为如下形式

(MX-λI)=(A-λI)1(X-λI)10000(X-λI)2(B-λI)1B-B0∶HK→ran(A-λI)¯ran(A-λI)⊥ran(B-λI)⋂B(0)⊥B(0)ran(B-λI)⊥。

因为(B-λI)1为可逆算子,所以,存在可逆算子V∈ℬ(ran(A-λI)¯⊕ran(A-λI)⊥⊕(ran(B-λI)⋂B(0)⊥)⊕B(0)⊕ran(B-λI)⊥),使得

V(MX-λI)=(A-λI)1(X-λI)100000(B-λI)1B-B0。

因此,ranV(MX-λI)¯=ran(A-λI)¯⊕ran(B-λI)¯≠H⊕K,故当X(0)⊆A(0)时,

σp,1MX⊆σp,1(B)⋃(σp(A)⋂σcr(B))⋃{λ∈C∶ran(A-λI)¯=H}。

证毕。

定理2 设A∈ℬℛ(H),B∈ℬℛ(K),X∈ℬℛ(K,H)为给定关系,则

σp,2MX⊆σp,2(A)⋃σp,2(B)⋃(σp,1(A)⋂σr(B))⋃{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}
  ∪{λ∈C∶X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}。

另外,若X(0)⊆A(0),则

σp,2MX⊆σp,2(A)⋃σp,2(B)⋃(σp,1(A)⋂σr(B))⋃{λ∈C∶ran(A-λI)¯≠H}。

证明 设λ∉σp,2(A)⋃σp,2(B)⋃(σp,1(A)⋂σr(B))⋃{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI) ⊈A(0)}∪{λ∈C∶X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}。以下分3种情形进行讨论。

情形1: A-λI和B-λI均是单射且X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)。由引理8可知,MX是单射,则λ∉σp,2(MX)。

情形2: ran(A-λI)¯=H且ran(B-λI)¯=K。由引理3可知,ran(MX-λI)¯=H⊕K,故λ∉σp,2(MX)。

情形3: ran(B-λI)¯=K且X(0)¯⋂ran(A-λI)⊥=ran(A-λI)⊥。此时,ran(MX-λI)¯=ran(A-λI)¯⊕ran(A-λI)⊥⊕ran(B-λI)¯=H⊕K,故λ∉σp,2(MX)。

另外,若X(0)⊆A(0),则{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}=∅且

{λ∈C∶X(0)¯ ⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}={λ∈C∶ran(A-λI)¯≠H}。

因此,当X(0)⊆A(0)时,

σp,2MX⊆σp,2(A)⋃σp,2(B)⋃(σp,1(A)⋂σr(B)) ∪{λ∈C∶ran(A-λI)¯≠H}。

证毕。

定理3 设A∈ℬ𝒞ℛ(H),B∈ℬ𝒞ℛ(K),X∈ℬ𝒞ℛ(K,H)为给定关系,则

σr,1MX⊆σr,1(A)⋃σr,1(B)⋃(σp(A)⋂σcr(B))⋃(σp(B)⋂σcr(A))
            ∪{λ∈σcr(B)∶X(0)⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}
∪{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}。         

另外,若X(0)⊆A(0),则

σr,1MX⊆σr,1(A)⋃σr,1(B)⋃(σp(A)⋂σcr(B))⋃(σp(B)⋂σcr(A))∪{λ∈σcr(B)∶ran(A-λI)¯≠H}。

证明 设λ不属于右边集合。以下分7种情形进行讨论。

情形1: A-λI不是单射。由引理9可知,MX不是单射,则λ∉σr,1(MX)。

情形2: ran(A-λI)¯=H且ran(B-λI)¯=K。由引理3可知,ran(MX-λI)¯=H⊕K,故λ∉σr,1(MX)。

情形3: ran(B-λI)¯=K且X(0)⋂ran(A-λI)⊥=ran(A-λI)⊥。此时,ran(MX-λI)¯=ran(A-λI)¯⊕ran(A-λI)⊥⊕ran(B-λI)¯=H⊕K,故λ∉σr,1(MX)。

情形4: ran(A-λI)¯=H且ran(B-λI)不闭。由引理10可知,ran(MX-λI)不闭,故λ∉σr,1(MX)。

情形5: ran(A-λI)不闭,B-λI是单射,ran(B-λI)闭且X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)。此时,MX-λI可分解为如下形式

MX-λI=(A-λI)1(X-λI)1A-A(X-λI)20(X-λI)30(B-λI)10B-B00∶HK→ran(A-λI)¯⋂A(0)⊥A(0)ran(A-λI)⊥ran(B-λI)⋂B(0)⊥B(0)ran(B-λI)⊥。

易知(B-λI)1为可逆算子,故存在可逆算子T∈ℬ((ran(A-λI)¯⋂A(0)⊥)⊕A(0)⊕ran(A-λI)⊥⊕(ran(B-λI)⋂B(0)⊥)⊕B(0)⊕ran(B-λI)⊥),使得

T(MX-λI)=(A-λI)10A-A(X-λI)20(X-λI)30(B-λI)10B-B00。

因为ran(A-λI)不闭,所以ran(A-λI)1不闭,故ranT(MX-λI)不闭。由引理5可得,ran(MX-λI)不闭,故λ∉σr,1(MX)。

情形6: A-λI可逆,B-λI不是单射且X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)。此时,MX-λI可分解为如下形式

MX-λI=(A-λI)1(X-λI)1(X-λI)2A-A(X-λI)3(X-λI)40(B-λI)1B-B∶Hker(B-λI)⊥ker(B-λI)→A(0)⊥A(0)K。

易知(A-λI)1为可逆算子,则存在ℬ(A(0)⊥⊕A(0)⊕K)上的可逆算子

W=I-(A-λI)1-1(X-λI)1-(A-λI)1-1(X-λI)20I00OI,

使得

(MX-λI)W=(A-λI)100A-A(X-λI)3(X-λI)40(B-λI)1B-B。

此时,存在非零元素x0∈ker(B-λI),使得

(MX-λI)W00x0∈MX(0)=A(0)⊕B(0),

即MX不是单射,故λ∉σr,1(MX)。

情形7: A-λI和B-λI均是单射且ran(A-λI)和ran(B-λI)均不闭。MX-λI可分解为如下形式

MX-λI=(A-λI)1(X-λI)1A-A(X-λI)200(X-λI)31X3-X30(B-λI)10B-B∶HK→ran(A-λI)¯⋂A(0)⊥A(0)X3(0)⊥X3(0)B(0)⊥B(0)。

定义

Q(X1,X3)=(A-λI)1(X-λI)10(X-λI)310(B-λI)1,

要证ran(MX-λI)不闭,只需证ranQ(X1,X3)不闭。现设ranQ(X1,X3)闭,因为ran(A-λI)不闭,所以ran(A-λI)1不闭,即存在yn∈ran(A-λI)1,使得yn→y(n→∞)且y∉ran(A-λI)1。显然,存在xn∈H(n∈N),使得

yn00∈(A-λI)1(X-λI)10(X-λI)310(B-λI)1xn0,

因此,yn00T∈ranQX1,X3且yn00→y00,进而存在x1x2T∈H⊕K,使得

yn00∈(A-λI)1(X-λI)10(X-λI)310(B-λI)1x1x2=y00。

因为(B-λI)1是单值的,所以x2=0。这意味着y∈ran(A-λI)1,与ran(A-λI)不闭矛盾。因此ranQ(X1,X3)不闭,从而ran(MX-λI)不闭,故λ∉σr,1(MX)。

另外,若X(0)⊆A(0),则{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}=∅且

{λ∈σcr(B)∶X(0)⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}={λ∈σcr(B)∶ran(A-λI)¯≠H}。

因此,当X(0)⊆A(0)时,

σr,1MX⊆σr,1(A)⋃σr,1(B)⋃(σp(A)⋂σcr(B))⋃(σp(B)⋂σcr(A))⋃{λ∈σcr(B)∶ran(A-λI)¯≠H}。

证毕。

定理4 设A∈ℬ𝒞ℛ(H),B∈ℬ𝒞ℛ(K),X∈ℬ𝒞ℛ(K,H)为给定关系,则

σr,2MX⊆σr,2(A)⋃σr,2(B)⋃{λ∈C∶d(A-λI)=∞}                 ∪{λ∈σcr(A) ∶ran(B-λI)¯≠K}                 ∪{λ∈σcr(B) ∶X(0)⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}                 ∪{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}。

另外,若X(0)⊆A(0),则

σr,2MX⊆σr,2(A)⋃σr,2(B)⋃{λ∈C∶d(A-λI)=∞}⋃{λ∈σcr(A) ∶ran(B-λI)¯≠K}                 ⋃{λ∈σcr(B) ∶ran(A-λI)¯≠H}。

证明 设λ不属于右边集合。以下分5种情形进行讨论。

情形1: A-λI不是单射。由引理9可知,MX不是单射,则λ∉σr,2(MX)。

情形2: ran(A-λI)¯=H且ran(B-λI)¯=K。由引理3可知,ran(MX-λI)¯=H⊕K,故λ∉σr,2(MX)。

情形3: ran(B-λI)¯=K且X(0)⋂ran(A-λI)⊥=ran(A-λI)⊥。此时,ran(MX-λI)¯=ran(A-λI)¯⊕ran(A-λI)⊥⊕ran(B-λI)¯=H⊕K,故λ∉σr,2(MX)。

情形4: ran(A-λI)与ran(B-λI)均闭且d(A-λI)<∞。此时,MX-λI可分解为如下形式

MX-λI=(A-λI)1(X-λI)10(X-λI)20B-λI∶HK→ran(A-λI)ran(A-λI)⊥K。

因为ran(A-λI)闭,所以ran(A-λI)1是满射,故ran(MX-λI)=ran(A-λI)⊕ran(X-λI)2B-λI。又因为d(A-λI)<∞,所以(X-λI)2为有限秩线性关系,由引理6可得,ran(X-λI)2B-λI闭,因此ran(MX-λI)闭,故λ∉σr,2(MX)。

情形5: A-λI可逆,B-λI不是单射且X(0)⋂ran(A-λI)⊆A(0)。由定理3的情形6可得,MX不是单射,故λ∉σr,2(MX)。

另外,若X(0)⊆A(0),则{λ∈C∶X(0)⋂ran(A-λI)⊈A(0)}=∅且

{λ∈σcr(B) ∶X(0)⋂ran(A-λI)⊥≠ran(A-λI)⊥}={λ∈σcr(B) ∶ran(A-λI)¯≠H}。

因此,

σr,2MX⊆σr,2(A)⋃σr,2(B)⋃{λ∈C∶d(A-λI)=∞}⋃{λ∈σcr(A) ∶ran(B-λI)¯≠K}                 ∪{λ∈σcr(B) ∶ran(A-λI)¯≠H}。

证毕。

参考文献

[1]

VON NEUMANN J.Functional operator Ⅱ:The geometry of orthogonal spaces[M].Princeton:Princeton University Press,1950.

[2]

SHI Y M, XU G X, REN G J.Boundedness and closedness of linear relations[J].Linear and Multilinear Algebra,2018,66(1/4):309-333.

[3]

CROSS R.Multivalued linear operators[M].New York:Marcel Dekker,1998.

[4]

DRAGANA S,CVETKOVIĆ-ILIĆ.The point,residual and continuous spectrum of an upper triangular operator matrix[J].Linear Algebra and Its Applications,2014,459:357-367.

[5]

HAI G J, CHEN A.The residual spectrum and the continuous spectrum of upper triangular operator matrices[J].Filomat,2014,28(1):65-71.

[6]

HAI G J, CHEN A.Possible spectrums of upper triangular operator matrices[J].Journal of Mathematical Research with Applications,2009,29(4):649-661.

[7]

WU X F, HUANG J J, CHEN A.The point spectrum and residual spectrum of upper triangular operator matrices[J].Filomat,2019,33(6):1759-1771.

[8]

吴秀峰,黄俊杰.缺项3×3阶上三角算子矩阵的可能点谱[J].高校应用数学学报,2020,35(2):235-244.

[9]

DU Y Y, HUANG J J, RAN H.On the range of upper triangular relation matrices[J].Linear and Multilinear Algebra,2022,70(20):5750-5769.

[10]

DU Y Y, HUANG J J.Spectral property of upper triangular relation matrices[J].Linear and Multilinear Algebra,2022,70(8):1526-1542.

[11]

ALVAREZ T, KESKES S.Spectra for upper triangular linear relation matrices through local spectral theory[J].Aequationes Mathematicae,2024,98(2):399-422.

基金资助

内蒙古自治区自然科学基金项目(2022LHMS01003)

内蒙古自治区自然科学基金项目(2024ZD21)

内蒙古自治区高等学校青年科技英才项目(NJYT22029)

内蒙古自治区一流学科科研专项(YLXKZX-NSD-011)

内蒙古自治区一流学科科研专项(NYLXKZX-NSD-017)

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