Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Правило нахождения собственных векторов
Пусть – линейный оператор. Выберем в какой-либо базис и обозначим А матрицу оператора в этом базисе. Если Х – координатный столбец собственного вектора в заданном базисе, а – соответствующее ему собственное значение, то (4.41)равносильно равенству , которое, в свою очередь, равносильно следующему: . (4.47) Равенство (4.47) можно рассматривать как матричную запись однородной системы линейных уравнений, причем нас интересуют только ее нетривиальные решения. Как следует из § 5 главы 2, для существования таковых необходимо и достаточно, чтобы выполнялось условие . (4.48) Определение. Характеристическим многочленом матрицы А называется многочлен, уравнение (4.48) называется характеристическим уравнением матрицы А, а корни этого уравнения – ее характеристическими числами. Лемма 4.2. Подобные матрицы имеют одинаковые характеристические многочлены. ► Пусть матрицы А и подобны, значит, существует невырожденная матрица такая, что . Тогда Таким образом, матрицы и () тоже подобны, а значит, имеют одинаковые определители.◄ Эта лемма позволяет сформулировать следующее Определение. Характеристическим многочленом (характеристическим уравнением, характеристическими числами) линейного оператора называется характеристический многочлен (характеристическое уравнение, характеристические числа) его матрицы в некотором, а значит, и в любом базисе. Из изложенного выше мы видим, что каждое собственное значение линейного оператора является корнем его характеристического уравнения, т. е. характеристическим числом. Обратно, если – корень уравнения (4.48) и , то система (4.47) имеет нетривиальное решение Х 0, значит, АХ 0 = Х 0 и тогда, если – вектор, координатный столбец которого в выбранном базисе совпадает с , то , т. е. – собственное значение оператора . Если же , то оно не может быть собственным значением согласно определению. Итак, собственные значения линейного оператора – те его характеристические числа, которые принадлежат полю P. Теперь можно сформулировать следующее правило. Пусть А – матрица линейного оператора в некотором базисе. Чтобы найти собственные векторы оператора поступаем следующим образом: 1) составляем характеристическое уравнение (4.48) матрицы А и находим его корни . Те из них, которые принадлежат основному полю, являются собственными значениями (т. е., если Р = С, то все, если Р = R – только действительные); 2) для каждого из полученных собственных значений находим соответствующие ему собственные векторы, решая однородную систему (4.47) при . Лемма 4.3. Если определитель однородной квадратной системы линейных уравнений AX = О, (4.49) равен нулю, то при любом набор (, , …, ), (4.50) где – алгебраическое дополнение к элементу матрицы А, – решение системы (4.49). ► Действительно, подставив (4.50) в каждое из уравнений (4.49), получаем . (4.51) Равенство (4.51) верно, так как при его левая часть представляет собой разложение по -й строке, а при оно верно на основании теоремы аннулирования. ◄ Пример. Найдем собственные векторы линейного оператора , который в некотором базисе пространства V 3 имеет матрицу . ▼ 1. Составляем характеристический многочлен: . Характеристическое уравнение оператора выглядит так: , а характеристическими числами будут λ 1 = 2; λ 2 = 3 – i; λ 3 = 3 + i. Если P = R, то собственное значение только одно – λ 1 = 2; если же P = C, то все значения будут собственными. Рассмотрим последний случай. 2. λ 1 = 2: . (4.52) Однородная система с матрицей (4.52) решается устно: . Значит, собственные векторы с этим собственным значением выглядят так: = α (1; 0; 1), . λ 2=3 – i: . (4.53) Так как , то . Поэтому достаточно найти один собственный вектор, а все остальные будут ему коллинеарными. Для нахождения же этого вектора воспользуемся леммой 4.3 и найдем упорядоченный набор из алгебраических дополнений к элементам, например, первой строки матрицы (4.53): Тогда все собственные векторы с собственным значением – это . λ 3=3 + i: (4.54) Заметим, что матрицы (4.53) и (4.54) – комплексно-сопряженные. Значит, и решения систем с этими матрицами – тоже комплексно-сопряженные, и поэтому ▲
|