Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора

Порядок выполнения работы:

Часть 1
1. Найти собственные числа и собственные векторы линейного оператора А.
2. Полученные собственные векторы проверить на ортогональность, а также согласно определению собственного числа и собственного вектора.
3. Провести преобразование матрицы линейного оператора к базису из собственных векторов.

Часть 2
1. Составить матрицу квадратичной формы, найти ее собственные числа и собственные векторы.
2. Полученные собственные векторы проверить на ортогональность, а также согласно определению собственного значения и собственного вектора.
3. Преобразовать заданное уравнение, перейдя в базис из ортонормированных собственных векторов, привести уравнение к каноническому виду.
4. Сделать чертеж исходной системы координат, новой системы координат и построить кривую второго порядка.

Литература

1. Высшая математика. Раздел: Линейная алгебра и аналитическая геометрия. Учебное пособие по выполнению типовых расчетов. - М., МИСиС, 1990, № 687, стр. 69-87.

Собственные значения и собственные векторы самосопряженного оператора. Приведение уравнения второго порядка к каноническому виду

Цель работы

1. Найти собственные значения и собственные векторы линейного оператора, имеющего симметрическую матрицу. Преобразовать матрицу линейного оператора к ортогональному базису из собственных векторов.
2. Привести уравнение кривой второго порядка к каноническому виду, изобразить эту кривую на плоскости.

Теоретическое введение

1. Линейные операторы, их собственные значения и собственные векторы.
В линейном пространстве L задан оператор А, если каждому вектору Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru по некоторому правилу поставлен в соответствие вектор Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru .
Оператор A называется линейным, если для любых векторов пространства, и для любого действительного числа λ выполняются равенства:
Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru .
Рассмотрим линейный оператор A в трехмерном линейном пространстве. Выберем в этом пространстве некоторый базис Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru . Оператор A приводит в соответствие каждому вектору x с координатами x1, x2, x3 в выбранном базисе вектор Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , координаты которого в том же базисе вычисляются по формулам:

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.1)

или в матричной записи Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , где A – матрица линейного оператора в базисе Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru :

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.2)

Столбцы этой матрицы являются координатами векторов, которые оператор A ставит в соответствие базисным векторам Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru :

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru (9.3)

Ненулевой вектор Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru называется собственным вектором линейного оператора A, если найдется такое число λ, что выполняется равенство: Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru . Само число λ называется собственным значением линейного оператораA, соответствующим вектору Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru . Собственные значения линейного оператора с матрицей (9.2) являются корнями характеристического уравнения, которое можно записать в виде |A – λE| = 0 или

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.4)

Собственным вектором, соответствующим собственному значения λ является любой вектор Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru = (x1, x2, x3), координаты которого удовлетворяют системе линейных однородных уравнений:

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.5)

Собственные векторы определяются условием (9.3) с точностью до числового множителя, поэтому решая систему (9.5), можно одну из ненулевых координат вектора Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru принять равной любому конкретному значению.
Самосопряженный линейных оператор в любом ортонормированном базисе имеет симметрическую матрицу, т.е. матрицу A, совпадающую со своей транспонированной (A = AT). Все его собственные значения – вещественны; собственные векторы такого линейного оператора, соответствующие различным собственным значениям, ортогональны, т.е. их скалярные произведения равны нулю. Последний факт можно использовать для контроля при нахождении собственных векторов.
Пусть координаты векторов линейного пространства и матрица линейного оператора рассматриваются относительно фиксированного базиса Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru . Допустим, что имеется другой – новый базис Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru . Если линейному оператору в исходном базисе Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru соответствует матрица A, а в новом базисе Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru – матрица Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , то между этими матрицами существует связь

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru = T -1AT­ ­ ­ (9.6)

где T – матрица перехода из исходного базиса в новый. Чтобы построить матрицу перехода T, надо координаты новых базисных векторов в исходной системе координат записать в столбцы матрицы T.
В случае, когда характеристическое уравнение имеет простые корни λ1, λ2, λ3 соответствующие им собственные векторы
Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru
в свою очередь, образуют базис.
Матрица перехода T из исходного базиса в базис из собственных векторов записывается в виде:

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.7)

матрица линейного оператора A в базисе из собственных векторов будет диагональная, причем на диагонали будут стоять соответствующие собственные числа:

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.8)

2. Исследование полного уравнения кривой второго порядка.
Пусть уравнение кривой второго порядка в некоторой декартовой системе координат задано в виде:

a11x2 + 2a12xy + a22 y2 + 2a1x + 2a2 y + a = 0 ­ ­ ­ (9.9)

Обозначим, как обычно, через Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru и Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru единичные векторы, направленные по осям декартовой системы координат. Группу старших членов уравнения (9.9) a11x2 + 2a12xy + a22 y2 можно рассматривать как квадратичную форму от координат x, y вектора (x, y). Эта квадратичная форма связана с симметрической матрицей

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.10)


Обозначим ортонормированный базис из ее собственных векторов ē1 и ē2, а соответствующие им собственные значения – λ1 и λ2. В указанном базисе квадратичная форма a11x2 + 2a12xy + a22 y2 приводится к каноническому виду:

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.11)

Собственные числа λ1 и λ2 можно найти из характеристического уравнения

|A – λE| = Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru = 0­ ­ ­ (9.12)

координаты векторов ēi = (e1i, e2i ) – из системы однородных уравнений

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , i = 1,2­ ­ ­ (9.13)

Напомним, что векторы ē1 и ē2 должны быть нормированными (единичной длины), поэтому, найдя произвольное решение системы (9.13) – (c1i, c2i ) в качестве собственного вектора следует взять:
Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , i = 1,2.
Нумерацию собственных векторов всегда можно выбрать так, чтобы поворот от ē1 к ē2, совершался против часовой стрелки. Тогда можно считать, что новый базис ē1, ē2 получается из старого Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru поворотом на некоторый угол φ (рис. 9.1).

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru
Рис.9.1. Взаимное расположение базисов Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru , Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru и ē1, ē2.


Введем в рассмотрение матрицу T, столбцы которой являются координатами собственных векторов:
Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru
Тогда старые координаты x, y в базисе ē1, ē2 и новые x′, y′ в базисе ē1, ē2, связаны соотношениями:

Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru или Собственные числа и собственные векторы самосопряженного оператора - student2.ru ­ ­ ­ (9.14)

С помощью формул (9.14) делаем замену переменных x, y на x′, y′ в уравнении (9.9). После преобразований мы придем к уравнению вида

λ1x′ 2 + λ2 y′ 2 + 2b1 x′ + 2b2 y′ + b = 0­ ­ ­ (9.15)

Уравнение (9.15) можно исследовать способом выделения полных квадратов, а затем заменой переменных, соответствующей параллельному переносу начала координат.

Содержание типового расчета

Условие типового расчета содержит симметрическую матрицу линейного оператора A размером 3х3, а также уравнение кривой второго порядка. Необходимо:
1. Найти собственные значения и собственные векторы линейного оператора. Провести контроль расчетов, используя определение собственного значения и собственного вектора, а также проверив ортогональность полученных собственных векторов. Составить матрицу перехода к базису из найденных собственных векторов, преобразовать матрицу оператора A к новому базису.
2. Привести уравнение кривой второго порядка к каноническому виду и изобразить эту кривую на плоскости.

Наши рекомендации