Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц.

Определение: Пусть L – заданное n- мерное линейное пространство. Ненулевой вектор Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru L называется собственным вектором линейного преобразования А, если существует такое число l, что выполняется равенство: A Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru .

При этом число l называется собственным значением (характеристическим числом) линейного преобразования А, соответствующего вектору Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru .

Определение: Если линейное преобразование А в некотором базисе Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru , Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru ,…, Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru имеет матрицу А = Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru , то собственные значения линейного преобразования А можно найти как корни l1, l2, … ,ln уравнения:

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

Это уравнение называется характеристическим уравнением, а его левая часть- характеристическим многочленом линейного преобразования А.

Следует отметить, что характеристический многочлен линейного преобразования не зависит от выбора базиса.

Рассмотрим частный случай. Пусть А – некоторое линейное преобразование плоскости, матрица которого равна Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru . Тогда преобразование А может быть задано формулами:

Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru ; Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru в некотором базисе Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru .

Если преобразование А имеет собственный вектор с собственным значением l, то А Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru .

Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru или Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru

Т.к. собственный вектор Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru ненулевой, то х1 и х2 не равны нулю одновременно. Т.к. данная система однородна, то для того, чтобы она имела нетривиальное решение, определитель системы должен быть равен нулю. В противном случае по правилу Крамера система имеет единственное решение – нулевое, что невозможно.

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

Полученное уравнение является характеристическим уравнением линейного преобразования А.

Таким образом, можно найти собственный вектор Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru1, х2) линейного преобразования А с собственным значением l, где l - корень характеристического уравнения, а х1 и х2 – корни системы уравнений при подстановке в нее значения l.

Понятно, что если характеристическое уравнение не имеет действительных корней, то линейное преобразование А не имеет собственных векторов.

Следует отметить, что если Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru - собственный вектор преобразования А, то и любой вектор ему коллинеарный – тоже собственный с тем же самым собственным значением l.

Действительно, Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru . Если учесть, что векторы имеют одно начало, то эти векторы образуют так называемое собственное направлениеили собственную прямую.

Т.к. характеристическое уравнение может иметь два различных действительных корня l1 и l2, то в этом случае при подстановке их в систему уравнений получим бесконечное количество решений. (Т.к. уравнения линейно зависимы). Это множество решений определяет две собственные прямые.

Если характеристическое уравнение имеет два равных корня l1 = l2 = l, то либо имеется лишь одна собственная прямая, либо, если при подстановке в систему она превращается в систему вида: Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru . Эта система удовлетворяет любым значениям х1 и х2. Тогда все векторы будут собственными, и такое преобразование называется преобразованием подобия.

Рассмотрим другой частный случай. Если Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru - собственный вектор линейного преобразования А, заданного в трехмерном линейном пространстве, а х1, х2, х3 – компоненты этого вектора в некотором базисе Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru , то Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru , где l - собственное значение (характеристическое число) преобразования А.

Если матрица линейного преобразования А имеет вид:

Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru , то Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru

Характеристическое уравнение: Собственные значения и собственные векторы неотрицательных матриц. - student2.ru

Раскрыв определитель, получим кубическое уравнение относительно l. Любое кубическое уравнение с действительными коэффициентами имеет либо один, либо три действительных корня.

Наши рекомендации