§ 8. Линейные преобразования (операторы).
8.8. Найти собственные числа и собственные векторы линейного преобразования, заданного в некотором базисе матрицей. Найти матрицу оператора в базисе из собственных векторов.
Общие сведения и расчётные формулы: для выполнения задания необходимо знать:
Если задана матрица линейного преобразования, то можно записать характеристическую матрицу и характеристический многочлен этого преобразования:
= → = =0.
Решая уравнение: =0, находят характеристических корней этого многочлена:
=.
Эти корни являются собственными значениями линейного преобразования , используя которые, можно записать для некоторого вектора :
=,
вектор в этом случае называют собственным вектором преобразования , соответствующим собственному значению .
Для нахождения собственных векторов линейного преобразования , соответствующих характеристическому корню , необходимо найти ненулевые решения системы линейных уравнений:
=·=0. (1)
Если в качестве базиса линейного векторного пространства выбрать все собственные векторы, то матрица линейного преобразования будет иметь в этом базисе самый простой вид, а именно:
.
Примеры (и образец оформления):
Пример–1: Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования, заданного матрицей: =. Найти матрицу линейного преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования.
Решение:
Схема решения: 1) составляем характеристический многочлен и находим его корни;
2) составляем систему уравнений для нахождения собственных векторов;
3) находим поочередно для каждого собственного значения собственные векторы линейного преобразования.
4) строим матрицу линейного преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования.
1). В нашем случае характеристический многочлен имеет вид:
== ––(2+) = –(+1)3,
его корни: = –1, кратности 3.
2). Составляем систему уравнений для нахождения собственных векторов:
== (1)
3). Находим собственные векторы линейного преобразования, используя общую запись системы уравнений в виде (1) для = –1:
где x3 свободная неизвестная; пусть x3 = –с, тогда x1 = с, x2 = с, получаем: = с(1,1,–1).
4). Строим матрицу линейного преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования: .
Ответ: собственные значения: = –1, кратности 3; собственные векторы линейного преобразования имеют вид: = с(1,1,–1), где с 0. Матрица преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования: .
Пример–2: Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования, заданного матрицей: =. Найти матрицу линейного преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования.
Решение:
Схема решения: 1) составляем характеристический многочлен и находим его корни;
2) составляем систему уравнений для нахождения собственных векторов;
3) находим поочередно для каждого собственного значения собственные векторы линейного преобразования.
4) строим матрицу линейного преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования.
1). В нашем случае характеристический многочлен имеет вид:
=== –(–2) =
= (–2) (–1) –3(λ–2)= – (+1)( +2)( –2),
его корни: = –1, = –2, = 2.
2). Составляем систему уравнений для нахождения собственных векторов:
== (1)
3). Находим собственные векторы линейного преобразования, используя общую запись системы уравнений в виде (1):
для = –1:
где свободная неизвестная; пусть =, тогда =, =, получаем: =·(1,1,1).
для = –2:
где свободная неизвестная; пусть =3, тогда =2, =3, получаем: =·(2,3,3).
для = 2:
где свободная неизвестная; пусть =7, тогда =4, =, получаем: =·(4,1,7).
4). Строим матрицу линейного преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования: .
Ответ: собственные значения: = –1, = –2, = 2; собственные векторы линейного преобразования имеют вид: =·(1,1,1), где 0; =·(2,3,3), где 0; =·(4,1,7), где 0. Матрица преобразования в базисе, составленном из собственных векторов этого преобразования: .
Варианты индивидуальных заданий:
Вар. |
Задание: |
Вар. |
Задание: |
Вар. |
Задание: |
1. |
|
2. |
|
3. |
|
4. |
|
5. |
|
6. |
|
7. |
|
8. |
|
9. |
|
10. |
|
11. |
|
12. |
|
13. |
|
14. |
|
15. |
|
16. |
|
17. |
|
18. |
|
19. |
|
20. |
|
21. |
|
22. |
|
23. |
|
24. |
|
25. |
|
26. |
|
27. |
|
28. |
|
29. |
|
30. |
|