Bài giảng Đại số tuyến tính: Chương 4 - ThS. Lê Nhật Nguyên
Số trang: 41
Loại file: pdf
Dung lượng: 227.01 KB
Lượt xem: 10
Lượt tải: 0
Xem trước 5 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài giảng Đại số tuyến tính: Chương 4 cung cấp cho người học những kiến thức như: Trị riêng, véctơ riêng của ma trận; Chéo hóa ma trận; Chéo hóa ma trận đối xứng bởi ma trận trực giao; Trị riêng, véctơ riêng của ánh xạ tuyến tính; Chéo hóa ánh xạ tuyến tính. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Đại số tuyến tính: Chương 4 - ThS. Lê Nhật NguyênChương 4: Trị riêng, véctơ riêng Nội dung---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.1 – Trị riêng, véctơ riêng của ma trận4.2 – Chéo hóa ma trận.4.3 – Chéo hóa ma trận đối xứng bởi ma trận trực giao.4.4 – Trị riêng, véctơ riêng của ánh xạ tuyến tính.4.5 – Chéo hóa ánh xạ tuyến tính. 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Số được gọi là trị riêng của A, nếu tồn tại véctơ x kháckhông, sao cho Ax x . Khi đó, véctơ x được gọi là véctơ riêng của ma trận vuông A tương ứng với trị riêng . 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Giả sử 0 là trị riêng của ma trận A x 0 0 : A x 0 0x 0 A x 0 0x 0 0 (A 0I )x 0 0 Hệ thuần nhất có nghiệm khác không det(A 0I ) 0 det( A I ) 0 được gọi là phương trình đặc trưng củama trận vuông A.Đa thức PA ( ) det( A I ) gọi là đa thức đặc trưng của A.Vậy là trị riêng khi và chỉ khi là nghiệm của phươngtrình đặc trưng. 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Định nghĩaBội đại số của trị riêng là bội của trị riêng trong phươngtrình đặc trưng.Định nghĩa Không gian nghiệm của hệ (A 1I )X 0 được gọi là không gian con riêng ứng với TR 1 , ký hiệu E 1Định nghĩaBội hình học của trị riêng là số chiều của không gian con riêngtương ứng với trị riêng đó. 4.2 Chéo hóa ma trận --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Định lý Hai ma trận đồng dạng có cùng đa thức đặc trưng (tức là cùng chung tập trị riêng).Giả sử hai ma trận A và B đồng dạng, tức là (P ) P 1A P B . det(B I ) det(P 1A P I ) det(P 1A P P 1IP ) det(P 1 (A I )P ) det(P 1 ).det( A I ).det( P ) det(A I ) Vậy A và B cùng đa thức đặc trưng.Chú ý. Hai ma trận đồng dạng có cùng trị riêng nhưng các véctơ riêng thì khác nhau. 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 1 1 Tìm trị riêng; cơ sở, chiều của Ví dụ. A 2 4 2 các kgian con riêng ứng. 1 1 3 Lập phương trình đặc trưng của A: det( A I ) 0 3 1 1 2 4 2 0 ( 2)2 ( 6)1 0 1 1 3 Trị riêng 1 2 BĐS = 2 BHH chưa biết? Trị riêng 2 6 BĐS = 1 BHH = 1 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tìm cơ sở, chiều của kgian con riêng ứng với 1 2. 3 2 1 1 x 1 ( A 1I ) X 0 2 42 2 x 2 0 1 1 3 2 x 3 Giải hệ bằng cách biến đổi ma trận hệ số ta được nghiệm tổng quát x1 1 0 1 0 là cơ sở của kgian x x 0 x 1 0 , 1 con riêng E E 2 2 1 2 1x 1 1 1 1 dim(E ) 2 3 1Hoàn toàn tương tự ta tìm được cơ sở và chiều của không gian conriêng ứng với trị riêng 2 6. 4.2 Chéo hóa ma trận ------------------------------------------------------------------------------------------------------Định nghĩa Ma trận vuông A gọi là chéo hóa được nếu A đồng dạng với ma trận chéo. Tức là tồn tại ma trận khả nghịch P sao cho P 1A P D trong đó D là ma trận chéo. 1 0 0 0 2 D 0 ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Đại số tuyến tính: Chương 4 - ThS. Lê Nhật NguyênChương 4: Trị riêng, véctơ riêng Nội dung---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.1 – Trị riêng, véctơ riêng của ma trận4.2 – Chéo hóa ma trận.4.3 – Chéo hóa ma trận đối xứng bởi ma trận trực giao.4.4 – Trị riêng, véctơ riêng của ánh xạ tuyến tính.4.5 – Chéo hóa ánh xạ tuyến tính. 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Số được gọi là trị riêng của A, nếu tồn tại véctơ x kháckhông, sao cho Ax x . Khi đó, véctơ x được gọi là véctơ riêng của ma trận vuông A tương ứng với trị riêng . 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Giả sử 0 là trị riêng của ma trận A x 0 0 : A x 0 0x 0 A x 0 0x 0 0 (A 0I )x 0 0 Hệ thuần nhất có nghiệm khác không det(A 0I ) 0 det( A I ) 0 được gọi là phương trình đặc trưng củama trận vuông A.Đa thức PA ( ) det( A I ) gọi là đa thức đặc trưng của A.Vậy là trị riêng khi và chỉ khi là nghiệm của phươngtrình đặc trưng. 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Định nghĩaBội đại số của trị riêng là bội của trị riêng trong phươngtrình đặc trưng.Định nghĩa Không gian nghiệm của hệ (A 1I )X 0 được gọi là không gian con riêng ứng với TR 1 , ký hiệu E 1Định nghĩaBội hình học của trị riêng là số chiều của không gian con riêngtương ứng với trị riêng đó. 4.2 Chéo hóa ma trận --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Định lý Hai ma trận đồng dạng có cùng đa thức đặc trưng (tức là cùng chung tập trị riêng).Giả sử hai ma trận A và B đồng dạng, tức là (P ) P 1A P B . det(B I ) det(P 1A P I ) det(P 1A P P 1IP ) det(P 1 (A I )P ) det(P 1 ).det( A I ).det( P ) det(A I ) Vậy A và B cùng đa thức đặc trưng.Chú ý. Hai ma trận đồng dạng có cùng trị riêng nhưng các véctơ riêng thì khác nhau. 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 1 1 Tìm trị riêng; cơ sở, chiều của Ví dụ. A 2 4 2 các kgian con riêng ứng. 1 1 3 Lập phương trình đặc trưng của A: det( A I ) 0 3 1 1 2 4 2 0 ( 2)2 ( 6)1 0 1 1 3 Trị riêng 1 2 BĐS = 2 BHH chưa biết? Trị riêng 2 6 BĐS = 1 BHH = 1 4.1 Trị riêng, véctơ riêng của ma trận --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tìm cơ sở, chiều của kgian con riêng ứng với 1 2. 3 2 1 1 x 1 ( A 1I ) X 0 2 42 2 x 2 0 1 1 3 2 x 3 Giải hệ bằng cách biến đổi ma trận hệ số ta được nghiệm tổng quát x1 1 0 1 0 là cơ sở của kgian x x 0 x 1 0 , 1 con riêng E E 2 2 1 2 1x 1 1 1 1 dim(E ) 2 3 1Hoàn toàn tương tự ta tìm được cơ sở và chiều của không gian conriêng ứng với trị riêng 2 6. 4.2 Chéo hóa ma trận ------------------------------------------------------------------------------------------------------Định nghĩa Ma trận vuông A gọi là chéo hóa được nếu A đồng dạng với ma trận chéo. Tức là tồn tại ma trận khả nghịch P sao cho P 1A P D trong đó D là ma trận chéo. 1 0 0 0 2 D 0 ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Bài giảng Đại số tuyến tính Đại số tuyến tính Trị riêng Chéo hóa ma trận Chéo hóa ánh xạ tuyến tính Ma trận trực giaoGợi ý tài liệu liên quan:
-
Cách tính nhanh giá trị riêng của ma trận vuông cấp 2 và cấp 3
4 trang 256 0 0 -
1 trang 237 0 0
-
Hướng dẫn giải bài tập Đại số tuyến tính: Phần 1
106 trang 211 0 0 -
Giáo trình Phương pháp tính: Phần 2
204 trang 187 0 0 -
Đại số tuyến tính - Bài tập chương II
5 trang 90 0 0 -
Giáo trình Toán kinh tế: Phần 2
60 trang 66 0 0 -
Giáo trình Đại số tuyến tính (Giáo trình đào tạo từ xa): Phần 1
37 trang 64 0 0 -
Đại số tuyến tính và hình học giải tích - Bài tập tuyển chọn (Tái bản lần thứ 3): Phần 2
234 trang 62 0 0 -
Bài giảng Đại số tuyến tính và Hình học giải tích - Hy Đức Mạnh
139 trang 54 0 0 -
Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 3: Định thức
39 trang 53 0 0