Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Podobne dokumenty
Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

Parametryzacja rozwiązań układu równań

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

MACIERZE STOCHASTYCZNE

Podprzestrzenie macierzowe

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Podprzestrzenie macierzowe

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

Definicja interpolacji

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

I. Podzielność liczb całkowitych

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

Planowanie doświadczeń - DPLD LMO Materiały pomocnicze

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

3. Funkcje elementarne

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

1. Granica funkcji w punkcie

Równania liniowe rzędu drugiego stałych współczynnikach

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

Równania różniczkowe

Operatory zwarte Lemat. Jeśli T jest odwzorowaniem całkowym na przestrzeni Hilberta X = L 2 (Ω) z jądrem k L 2 (M M)

f '. Funkcja h jest ciągła. Załóżmy, że ciąg (z n ) n 0, z n+1 = h(z n ) jest dobrze określony, tzn. n 0 f ' ( z n

Szeregi liczbowe i ich własności. Kryteria zbieżności szeregów. Zbieżność bezwzględna i warunkowa. Mnożenie szeregów.

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

1 Układy równań liniowych

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

2. Nieskończone ciągi liczbowe

"Liczby rządzą światem." Pitagoras

ZADANIA - ZESTAW 2. Zadanie 2.1. Wyznaczyć m (n)

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

I kolokwium z Analizy Matematycznej

7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi,

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Ekonomia matematyczna - 1.1

Model Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,...

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

8. Udowodnić, że: a) macierz X X jest macierzą symetryczną; b) jeśli M jest macierzą idempotentną, o wyznaczniku różnym od 0, to M = I;

Ekonomia matematyczna 2-2

3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

Zadania egzaminacyjne

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204.

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

1 Macierze i wyznaczniki

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Szeregi liczbowe. 15 stycznia 2012

Ciągi liczbowe wykład 3

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

Własności wyznacznika

zadań z pierwszej klasówki, 10 listopada 2016 r. zestaw A 2a n 9 = 3(a n 2) 2a n 9 = 3 (a n ) jest i ograniczony. Jest wiec a n 12 2a n 9 = g 12

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

Fraktale - ciąg g dalszy

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,,

Zadania przygotowawcze, 3 kolokwium

Estymacja przedziałowa

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

ZBIÓR LICZB RZECZYWISTYCH - DZIAŁANIA ALGEBRAICZNE

Transkrypt:

Twierdzeie Cayleya-Hamiltoa Twierdzeie (Cayleya-Hamiltoa): Każda macierz kwadratowa spełia swoje włase rówaie charakterystycze. D: Chcemy pokazać, że jeśli wielomiaem charakterystyczym macierzy A jest w det ( A I ) c c λ λ λ + λ +... + c to wówczas spełioe jest rówaie macierzowe w ( A) c A + c A +... + c I Niech x i będzie wektorem własym odpowiadającym wartości własej λ i, czyli w ( λ i ) oraz Axi λ i xi - - Mamy: w A xi ( c A + c A +... + c I) x i ( c λ i + c λ i +... + c ) xi w λ x x i i i Powyższy związek jest prawdziwy dla dowolego wektora własego macierzy A, a więc w(a) musi być macierzą zerową. Przykład: A w ( λ ) λ λ w A Wykład 9-9

Zastosowaia tw. Cayleya-Hamiltoa Twierdzeie Cayleya-Hamiltoa moża wykorzystać do zalezieia odwrotości macierzy: w A c A A... I możąc obustroie przez A - + c + + c otrzymujemy: A w ( A) c A + c A +... + c A a stąd A ( c A + c A +... + c I) c 5 7 5 Przykład: Zajdź macierz odwrotą do macierzy A 4 8 5 λ 7 5 w ( λ ) 4 λ λ + 6 λ λ + 6 8 λ w ( A) A + 6 A A + 6 I A w ( A) A + 6 A I + 6 A - A ( A 6 A + I) 6 5 7 5 5 7 5 4 9 + 4 6 4 5 5 6 6 8 8 8 6 Wykład 9-9

Zastosowaia tw. Cayleya-Hamiltoa Zastosowaie tw. Cayleya-Hamiltoa do zajdowaia wysokich potęg macierzy: ( A) w c A + c A +... + c I A ( c A +... + c I) c Możąc ostatie rówaie obustroie przez A i podstawiając go jedocześie za A dostajemy: + c A c c c c c c A... A + + + I c c c c c Proces te może być kotyuoway, co ozacza, że dowolą całkowitą potęgę macierzy stopia moża zapisać w postaci wielomiau macierzy stopia co ajwyżej - Wykład 9-49

Zastosowaia tw. Cayleya-Hamiltoa Przykład: Zajdź macierz A jeśli A w λ λ λ λ 8 ( λ 4)( λ + ) λ 4, λ λ A więc wartościami własymi macierzy A są i czyli spełioe są rówaia włase: A x λ x oraz A x λ x A α A + β I A x α A+ β I x αλ + β x λ αλ + β A x α A + β I x αλ + β x λ αλ + β Stąd mamy: ( α + β ) ( αλ + β) Rozwiązując układ rówań względem α i β otrzymujemy: α ( λ λ ) ( ) 4 λ λ 6 β λ λ λ λ 4 + λ λ λ λ Z drugiej stroy, wiemy a podstawie tw. C-H, że macierz A możemy zapisać jako kombiację liiową macierzy A i I (poieważ A jest stopia ): A 4 A + 4 + I 6 a więc: ( ) ( ) ( ) Wykład 9-59

Diagoalizacja macierzy kwadratowej Daa jest macierz A â. Jej wartości włase λ i i wektory włase spełiają rówaie Axi λ ix i dla i,..., Każde z rówań własych osobo moża zapisać w postaci: a a a xi λ i xi a a a xi λ i xi a a a xi λ i xi Natomiast wszystkie jedocześie daje się zapisać w zwartej postaci w formie: a a a x x x λ x λ x λ x a a a x x x λ x λ x λ x a a a x x x λ x λ x λ x x x x x x x x x x x i λ λ λ Wykład 9-69

Diagoalizacja macierzy kwadratowej Wprowadzając ozaczeia x x x λ x x x λ S oraz L x x x λ możemy powyższe rówaie macierzowe zapisać w postaci AS SL S - AS Wiosek: Wykorzystując macierz zbudowaą z wektorów własych moża za pomocą trasformacji podobieństwa przetrasformować macierz A do postaci diagoalej w której elemetami diagoalymi są wartości włase macierzy A. Przykład: Zdiagoalizuj macierz za pomocą trasformacji podobieństwa. A det ( A I) λ λ λ λ λ λ λ wektory włase: v oraz v - S S S AS ( ) ( ) ( ) ( λ ) λ - L Wykład 9-79

Diagoalizacja macierzy kwadratowej Po zormalizowaiu wektorów własych utworzoa macierz jest uitara (ortogoala) u oraz u - U U Trasformację - U AU U AU L azywamy uitarą trasformacją podobieństwa. Przykład: Zdiagoalizuj macierz za pomocą trasformacji podobieństwa. A 4 6 6 det ( A λ I) ( λ )( λ ) λ, λ, 5 4 Wektory włase: λ : v λ, : v 6 4 Wiosek: Tej macierzy ie da się zdiagoalizować. Uwaga: Kompletym układem wektorów własych macierzy A â azywamy każdy układ liiowo iezależych wektorów własych tej macierzy. Macierze które ie posiadają kompletego układu wektorów własych azywamy iekompletymi. Uwaga: Macierz A â jest diagoalizowala wtedy i tylko wtedy gdy posiada komplety układ wektorów własych. Wykład 9-89

Macierze hermitowskie i symetrycze macierz (aty)hermitowska: macierz (aty)symetrycza: A ± A aij ± a ji T A ± A aij ± a ji * wartości włase macierzy hermitowskiej (lub rz. symetryczej) są rzeczywiste: D : A x λ x x A x λ x x ( ) ( * x A A x ) x x λ - λ * * x A λ x x A x λ x x ( * A A λ λ ) x x * x x λ λ wektory włase odpowiadające różym wartościom własym macierzy hermitowskiej (lub rz. symetryczej) są wzajemie ortogoale: D : A x λ x xa x λ x x x x A x λ x xa x λ x x λ λ - λ λ x x Defiicja: Macierz kwadratową A azywamy ormalą wtedy i tylko wtedy gdy komutuje oa ze swoim sprzężeiem hermitowskim, tz. AA A A. Wiosek: Wszystkie macierze (aty) hermitowskie (rz. (aty) symetrycze), uitare (rz. ortogoale) są macierzami ormalymi. Wykład 9-99

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Twierdzeie: Macierz hermitowską (lub rz. symetryczą) moża zdiagoalizować za pomocą macierzy uitarej (lub ortogoalej). D: W przypadku wszystkich różych wartości własych macierz moża zdiagoalizować - za pomocą trasformacji podobieństwa S AS L Pokażemy, że macierz hermitowską moża zdiagoalizować rówież w przypadku zdegeerowaych wartości własych. Niech λ będzie zdegeerowaą wartością własą macierzy hermitowskiej H â a x wektorem własym do tej wartości własej. Kostruujemy układ ortoormalych wektorów x i tak aby pierwszym z ich był x Z wektorów tych budujemy uitarą macierz U ( x x... x ) Trasformacja uitara ma dokładie te sam zestaw wartości własych co macierz H: U HU - - ( ) - det U HU λ I det U H λ I U det U det H λ I det U det U U det H λ I det H λ I Macierz U HU jest hermitowska: U HU U H U U HU Wykład 9-9

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Mamy: * x * x UHU H x x x * x x λ * * x α α x h h λ * x α α det H λ I det U HU λ I λ λ α λ α α α α λ α λ λ α α α λ α λ α α α α λ α Hx λ x oz Hxi h i, i x x δ α α α λ i i bo jest UHU hermitowska Wykład 9-9

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Defiiujemy macierz H stopia -: H α α α α α α α α α Wśród wartości własych H musi pojawić się λ. Kostruujemy układ - ortoormalych wektorów z których pierwszy jest wektorem własym macierzy H do wartości własej λ : y y y y y y y, y,..., y - y y y Defiiujemy uitarą macierz U stopia : U HU λ H U H y λ y y y y y Wykład 9-9

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Wówczas uitara trasformacja podobieństwa za pomocą U daje: U U HU U H y λ y y y δ λ λ * * λ y y y y β β H * * y y y y β β Jeśli λ jest m-krotie zdegeerowaą wartością własą to powyższy schemat powtarzamy m razy. Pozostała część macierzy może być zdiagoalizowaa przez wektory włase odpowiadające różym wartościom własym. Do zdiagoalizowaia macierzy stopia potrzeba - trasformacji uitarych: U HU Λ U UU U - Wiosek: Każda macierz hermitowska (lub rz. symetrycza) stopia posiada ortogoalych wektorów własych bez względu a degeeracje wartości własych. U HU U U HU U HU U Λ Λ Λ i i Wykład 9-9

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Przykład: Zajdź uitarą macierz U diagoalizującą poprzez trasformację podobieństwa macierz hermitowską i H i i i Wartości włase macierzy H są pierwiastkami jej rówaia charakterystyczego λ i det ( H λ I ) i λ i λ + 6 λ 9 λ λ ( λ ) i λ Mamy trzy wartości włase λ λ λ v v v v T Niech będzie jedym z wektorów własych do wartości własej λ : i v i i v v iv v v i v Wybieramy trzy liiowo iezależe wektory v v v Wykład 9-49

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Korzystając z metody Grama-Schmidta zajdujemy układ wektorów ortoormalych: v x x v v x v x v x x v x x x x U x x x i UHU i i i i i Uitara trasformacja podobieństwa za pomocą macierzy Wykład 9-59

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Poieważ H i UHU mają te same wartości włase, więc λ i λ muszą być wartościami własymi podmacierzy Zormalizowae wektory włase macierzy H do wartości własych λ i λ to i y i y U i i A więc macierz diagoalizująca U ma postać H i i 6 U UU i i i i 6 Wykład 9-69

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej Rzeczywiście mamy: 6 i U HU i i i i i 6 6 i i 6 Kolumy macierzy U są ortoormalymi wektorami własymi macierzy H: i / / Hu λ u : i i i / / i / 6 / 6 Hu λ u : i i i / i / i / / 6 6 i / / Hu λ u : i i i / i / i / / Wykład 9-79

Diagoalizacja macierzy hermitowskiej W praktyce korzystamy z udowodioego twierdzeia. Wektory włase do iezdegeerowaych wartości własych zajdujemy w zwykły sposób. Wektory włase do zdegeerowaej wartości własej λ muszą spełiać waruek x ix x x ix + x W ogólości wektory włase dae są więc przez Jede z wektorów własych zajdujemy wybierając p. x : Drugi wektor wybieramy jako ortogoaly do : u u ix + x i u x x + x x u u ix + x ( ) x ix + x x ix x u x i i 6 Drugi wektor własy do wartości własej λ to Wykład 9-89

Rówoczesa diagoalizacja macierzy Twierdzeie: Dwie macierze A i B moża jedocześie zdiagoalizować poprzez trasformację podobieństwa wtedy i tylko wtedy gdy macierze A i B komutują tz. ABBA. ( ) - - - - D : D S AS DD S ASS BS S ABS - - - - D S BS D D S BSS AS S BAS - - - - D D D D S ABS- S BAS S ABS S BAS AB BA ( ) - - D : S AS D S BS B λ b λ b λ b - - - S ABS S ASS BS DB λ b λ b λ b λ b λ b λ b - - - S BAS S BSS AS B D λ b λ b λ b λb Dla λ i λ j AB BA D B B D B D λ b Wykład 9-99

Rówoczesa diagoalizacja macierzy Dla λ i λ j λ mamy Poieważ B B - S AS D λ λ - - S BS S BS T T ( S BS) T D - - ò i-ty wiersz ò j-ty wiersz więc istieje uitara macierz T taka, że: S AS T T D T D T T D - - - - Z drugiej stroy mamy A więc istieje macierz hermitowska UST diagoalizująca jedocześie A i B. Uwaga: W mechaice kwatowej operatory które moża jedocześie zdiagoalizować odpowiadają wielkościom fizyczym, których jedoczesy pomiar ie jest ograiczoy zasadą ieozaczoości. Wykład 9-9

Rówoczesa diagoalizacja macierzy Przykład: Zajdź uitarą macierz U diagoalizującą jedocześie macierze 8 7 A B AB BA 7 8 Zajdujemy wartości włase i wektory włase macierzy A: λ det A λ I ( λ )( λ ) λ λ λ v v A więc uitara macierz diagoalizująca to S S - Rzeczywiście mamy: - S AS - S BS 5 Jedocześie widać, że wartościami własymi macierzy B są λ i λ 5 Wykład 9-9