Свойства собственных векторов

1º. Каждому собственному вектору соответствует единственное собственное значение.

► Предположим, что некоторому собственному вектору Свойства собственных векторов - student2.ru соответствуют два разных собственных значения Свойства собственных векторов - student2.ru и Свойства собственных векторов - student2.ru ( Свойства собственных векторов - student2.ru ). Тогда

Свойства собственных векторов - student2.ru . (4.42)

По шестому следствию § 1 гл. 3, из (4.42) следует, что Свойства собственных векторов - student2.ru , что противоречит определению собственного вектора.◄

2º. Собственные векторы с различными собственными значениями линейно независимы.

►Пусть Свойства собственных векторов - student2.ru , Свойства собственных векторов - student2.ru , …, Свойства собственных векторов - student2.ru – собственные векторы линейного оператора Свойства собственных векторов - student2.ru с собственными значениями Свойства собственных векторов - student2.ru соответственно, причем Свойства собственных векторов - student2.ru при Свойства собственных векторов - student2.ru . Доказательство проведем методом математической индукции по количеству векторов.

a) Свойства собственных векторов - student2.ru . Предположим, что векторы линейно зависимы. Тогда один из них можно выразить через другой, например, Свойства собственных векторов - student2.ru . Имеем

Свойства собственных векторов - student2.ru ,

откуда получаем, что Свойства собственных векторов - student2.ru (так как Свойства собственных векторов - student2.ru , Свойства собственных векторов - student2.ru ), а значит, Свойства собственных векторов - student2.ru , что противоречит определению собственного вектора.

б) Предположим, что утверждение справедливо для (n–1)-го вектора и докажем его справедливость для n векторов. Пусть собственные векторы Свойства собственных векторов - student2.ru с различными собственными значениями Свойства собственных векторов - student2.ru линейно зависимы. Значит, один из них можно представить в виде линейной комбинации остальных, например:

Свойства собственных векторов - student2.ru . (4.43)

Так как Свойства собственных векторов - student2.ru , получаем

Свойства собственных векторов - student2.ru Свойства собственных векторов - student2.ru

Свойства собственных векторов - student2.ru . (4.44)

По предположению индукции, векторы Свойства собственных векторов - student2.ru , Свойства собственных векторов - student2.ru , …, Свойства собственных векторов - student2.ru линейно независимы. Поэтому из (4.44) вытекает, что Свойства собственных векторов - student2.ru , Свойства собственных векторов - student2.ru Так как Свойства собственных векторов - student2.ru , то Свойства собственных векторов - student2.ru при Свойства собственных векторов - student2.ru . Но тогда из (4.43) видно, что Свойства собственных векторов - student2.ru , что противоречит определению собственного вектора.◄

3º. Множество Свойства собственных векторов - student2.ru всех собственных векторов линейного оператора Свойства собственных векторов - student2.ru с одним и тем же собственным значением Свойства собственных векторов - student2.ru вместе с нулевым вектором является подпространством линейного пространства V.

►Заметим, что Свойства собственных векторов - student2.ru состоит из всех векторов, удовлетворяющих условию (4.42), Свойства собственных векторов - student2.ru т.к. Свойства собственных векторов - student2.ru при любом Свойства собственных векторов - student2.ru . Докажем замкнутость Свойства собственных векторов - student2.ru относительно операций, заданных в V. Действительно,

{ Свойства собственных векторов - student2.ru } Свойства собственных векторов - student2.ru { Свойства собственных векторов - student2.ru ; Свойства собственных векторов - student2.ru } Свойства собственных векторов - student2.ru

Свойства собственных векторов - student2.ru { Свойства собственных векторов - student2.ru } Свойства собственных векторов - student2.ru { Свойства собственных векторов - student2.ru };

{ Свойства собственных векторов - student2.ru } Свойства собственных векторов - student2.ru { Свойства собственных векторов - student2.ru } Свойства собственных векторов - student2.ru { Свойства собственных векторов - student2.ru } Свойства собственных векторов - student2.ru { Свойства собственных векторов - student2.ru }.

На основании теоремы 3.4, Свойства собственных векторов - student2.ru – подпространство линейного пространства V.◄

4º. Пусть Свойства собственных векторов - student2.ru – линейный оператор, Свойства собственных векторов - student2.ru – его различные собственные значения. Обозначим

Свойства собственных векторов - student2.ru и Свойства собственных векторов - student2.ru .

Тогда в Свойства собственных векторов - student2.ru существует Свойства собственных векторов - student2.ru линейно независимых собственных векторов оператора Свойства собственных векторов - student2.ru .

►В каждом из подпространств Свойства собственных векторов - student2.ru выберем Свойства собственных векторов - student2.ru линейно независимых векторов Свойства собственных векторов - student2.ru и покажем, что система

Свойства собственных векторов - student2.ru Свойства собственных векторов - student2.ru Свойства собственных векторов - student2.ru – (4.45)

линейно независима. Для этого составим ее линейную комбинацию и приравняем Свойства собственных векторов - student2.ru :

Свойства собственных векторов - student2.ru . (4.46)

Обозначим Свойства собственных векторов - student2.ru . Тогда (4.46) примет вид

Свойства собственных векторов - student2.ru ,

откуда вытекает, что система Свойства собственных векторов - student2.ru линейно зависима. Поэтому на основании свойства 2º не все из векторов Свойства собственных векторов - student2.ru являются собственными, т. е. среди них есть нулевые. Пусть, например, Свойства собственных векторов - student2.ru . Это означает, что Свойства собственных векторов - student2.ru (объясните, почему), и что Свойства собственных векторов - student2.ru . Теперь видим, что система Свойства собственных векторов - student2.ru линейно зависима. Значит, и среди этих векторов есть нулевые. Пусть, например, Свойства собственных векторов - student2.ru со всеми вытекающими отсюда последствиями. После конечного числа шагов получаем, что в (4.46) все коэффициенты Свойства собственных векторов - student2.ru , откуда и следует линейная независимость системы (4.45).◄

Вопрос 28

Характеристический многочлен и характеристические числа линейного оператора и его матрицы. Правило нахождения собственных векторов. Лемма о решении вырожденной однородной системы линейных уравнений.

Наши рекомендации