Собственные векторы и собственные значения.

Процедура вычисления собственных значений и собственных векторов (собственных подпространств) линейного оператора Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru вытекает из соответствующего теоретическоо материала. Продемонстрируем ее на конкретном примере.

Задача 3.4.Найдите собственные значения и собственные подпространства оператора Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru (необходимо самостоятельно проверить линейность)

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru .

Решение. 1) Строим матрицу оператора Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru в стандартном базисе Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru пространства Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru (предполагаем, что линейность оператора проверена):

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru , Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru .

2) Составляем характеристическую матрицу Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru , вычисляем ее определитель и находим корни характеристического многочлена.

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru ;

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru ;

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Оба корня принадлежат полю Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru и являются собственными значениями оператора; Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru - кратности 1; Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru - кратности 2.

3) Составляем систему линейных однородных уравнений с матрицей Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru и находим ее фундаментальную систему решений:

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Система ранга 2. Множество ее решений - одномерное пространство, линейно независимых решений. Легко находим ее фундаментальную систему решений - Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru . Собственное подпространство, относящееся к Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

4) Составляем систему линейных однородных уравнений с матрицей Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru и находим ее фундаментальную систему решений:

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Система ранга 2. Множество ее решений также является одномерным пространством. Легко находим ФСР - Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru . Собственное подпространство, относящееся к Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru

Задача решена.

Замечание 1.Если оператор Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru задан своей матрицей, то пункт 1) не нужен.

Замечание 2. Если в процессе решения получилась несовместная система, то допущена ошибка (неверно вычислен характеристический многочлен, найденное Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru не является собственным значением или допущена ошибка в вычислении коэффициентов системы линейных уравнений или в процессе решения системы).

Замечание 3.Полезно помнить, что размерность собственного подпространства, относящегося к собственному значению Собственные векторы и собственные значения. - student2.ru у любого линейного оператора не превышает (меньше или равна) кратности этого собственного значения, как корня характеристического многочлена (геометрическая кратность собственного значения его алгебраической кратности). Например, в задачах №№1465, 1466, 1481 есть собственные значения с алгебраической кратностью 3, а их геометрическая кратность соответственно равна 1,2 и 3.

Замечание 4.В учебных примерах, как правило, корни характеристического многочлена вычисляются точно. На практике часто приходится довольствоваться их приближениями. Возникающие при этом проблемы достаточно сложны и здесь не обсуждаются.

Наши рекомендации