13Линейная алгебра и аналитическая геометрия (1184687)
Текст из файла
6
Линейная алгебра и аналитическая геометрия
Краткий конспект лекций. Сливина Н.А.
Лекция 13
Собственные значения и собственные векторы линейного оператора
Определение собственного значения и собственного вектора линейного оператора
Определение. Пусть A — линейный оператор, действующий в линейном пространстве Rn. Число называется собственным значением, а ненулевой вектор
из Rn — соответствующим собственным вектором линейного оператора A, если они связаны между собой соотношением.
.
Примеры.
1. Нулевой оператор :
, т.е.
— собственное значение нулевого оператора, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства Rn.
2. Тождественный (единичный) оператор I: — т.е.
собственное значение тождественного оператора, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства Rn.
3. Оператор P2 — оператор проектирования пространства R3 на подпространство R2 параллельно вектору :
,
, т.е.
— собственное значение оператора, проектирования, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы R3, третья координата которых равна нулю:
.
Пусть A— матрица оператора в некотором базисе в Rn.
Собственные значения оператора и соответствующие им собственные векторы связаны соотношением или, что то же самое,
:
,
. Здесь
— единичный оператор.
По теореме о связи координат образа и прообраза имеем: , где E — единичная матрица, а
— нулевой вектор Rn .
Это означает, что собственный вектор оператора является ненулевым решением линейной однородной системы . Ненулевое решение однородной системы (система нетривиально совместна), существует тогда и только тогда, когда определитель матрицы системы равен нулю:
. Следовательно, собственные значения линейного оператора могут быть вычислены как корни уравнения
, а собственные векторы — как решения соответствующих однородных систем.
Легко видеть, что определитель — многочлен n-й степени относительно
.
Определение. Уравнение называется характеристическим уравнением оператора, а многочлен
— характеристическим многочленом оператора.
Примеры.
-
Нулевой оператор
:
, матрица нулевого оператора — нулевая матрица соответствующего порядка, т.е.
т.е.
— единственное собственное значение нулевого оператора, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства Rn.
-
Тождественный (единичный) оператор I:
матрица тождественного оператора — единичная матрица соответствующего порядка, т.е.
т.е.
— единственное собственное значение тождественного оператора, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства Rn.
-
Оператор P2 — оператор проектирования пространства R3 на подпространство R2 параллельно вектору
:
, тогда матрица тождественного оператора — единичная матрица соответствующего порядка, т.е.
т.е.
и
— собственные значения оператора.
Найдем соответствующие собственные векторы.
Пусть , тогда соответствующие собственные векторы — ненулевые решения системы
т.е.
— собственный вектор оператора, отвечающий собственному значению
и, следовательно, все векторы вида
— собственные векторы оператора, отвечающие собственному значению
.
Теперь положим , тогда соответствующие собственные векторы — ненулевые решения системы
т.е.
— линейно независимые векторы, которые являются собственными векторами оператора, отвечающими собственному значению
и, следовательно, все векторы вида
— собственные векторы оператора, отвечающие собственному значению
.
-
. Оператор U поворота пространства R2 на угол φ относительно начала координат против часовой стрелки:
Характеристическое уравнение имеет единственный корень при
и
при
,
. Если
,
, и
т.е. соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства R2.
При — оператор поворота не имеет собственных векторов.
И, наконец, при и
,
, оператор поворота совпадает с тождественным оператором, собственные значения и собственные векторы которого вычислены выше.
Однако, все приведенные выше рассуждения относились к матрице оператора, записанной в некотором определенном базисе в пространстве Rn. А поскольку в пространстве Rn существует много различных базисов, то может возникнуть впечатление, что собственные значения зависят от выбранного базиса. Докажем, что это не так.
Пусть и
— два базиса в Rn, а
— матрица перехода от базиса
к базису
, т.е.
. Тогда
т.е. характеристическое уравнение инвариантно, не зависит от базиса и его корни — собственные значения оператора — не зависят от базиса.
Пример (ТР Линейная алгебра, задача 9). Найти собственные значения и собственные векторы линейного оператора, заданного в некотором базисе матрицей .
Решение. Запишем характеристическое уравнение:
Собственные значения оператора ,
.
Найдем собственный вектор, отвечающий собственному значению :
,
— собственному значению
отвечают два линейно независимых собственных вектора
и
.
Найдем собственный вектор, отвечающий собственному значению :
,
— собственному значению
отвечает собственный вектор
.
Ответ: собственные значения оператора: ,
; соответствующие собственные векторы:
,
,
.
Свойства собственных векторов
Для собственных значений и собственных векторов линейного оператора справедливы следующие утверждения:
-
характеристический многочлен оператора, действующего в Rn является многочленом n-й степени относительно
;
-
линейный оператор, действующий в Rn, имеет не более n различных собственных значений;
-
собственные векторы оператора определяются с точностью до постоянного сомножителя; поэтому принять вычислять собственные векторы единичной длины — орты собственных векторов;
докажем, что если — собственный вектор линейного оператора A, отвечающий собственному значению
, то для любого отличного от нуля числа
вектор
(
)— собственный вектор оператора A, отвечающий собственному значению
:
;
-
корни характеристического многочлена не зависят от базиса;
-
собственные векторы, отвечающие различным собственным значениям, линейно независимы.
Докажем линейную независимость собственных векторов, отвечающих различным собственным значениям.
Пусть — собственный вектор линейного оператора A, отвечающий собственному значению
, а
— собственный вектор линейного оператора A, отвечающий собственному значению
,
:
и
.
Предположим, что векторы и
линейно зависимы. Это означает, что один из них линейно выражается через другой: существует такое число
, что
. Тогда:
Собственный базис линейного оператора. Матрица линейного оператора в собственном базисе
Если линейный оператор, действующий в Rn, имеет n различных собственных значений, то собственные векторы оператора образуют базис в Rn.
Действительно, ведь мы доказали, что они линейно независимы.
Определение. Базис, составленный из собственных векторов линейного оператора называют собственным базисом оператора.
Если — собственный базис оператора A, то, поскольку
то матрица оператора в этом базисе — диагональная матрица с собственными значениями на диагонали.
Пример. Найти матрицу оператора из предыдущего примера в собственном базисе. Оператор в предыдущем примере задан в некотором базисе матрицей .
Решение. В предыдущем примере найдены собственные значения
,
и соответствующие собственные векторы оператора —
Собственные векторы оператора образуют базис в R3. Далее.
Первый способ
Второй способ
Запишем матрицу перехода от исходного базиса — к собственному базису :
. Тогда
.
Решения, полученные обоими способами совпали.
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.