Proiecții și simetrii
Vectori proprii, Valori proprii, Diagonalizarea

Proiecții și Simetrii #proiecții #simetrii

Fie un spațiu vectorial (V,+,)|K, astfel încât V=V1V2.

O proiecție pe V1 este o funcție p:V1V2V1:

O simetrie față de V2 este o funcție s:V1V2V1:

Fie:
R=R1R2reper în VRi este reper în Vi
R1={e1,...,ek},R2={ek+1,...,en}dimV=n

p(ei)=ei,i=1,kp(ej)=0,j=k+1,n

[p]R,R=Ap=(IkOk(nk)O(nk)kO(nk)(nk))Mn(K)

#vectori_proprii #valori_proprii #diagonalizare

Vectori proprii. Valori proprii. Diagonalizarea

fie xV,x s.n. vector propriu λK (valoare proprie) a.î. f(x)=λx.

Vλ={xV|f(x)=λx} subspațiul propriu corespunzător valorii λ

Vλ este un subspațiu invariant al lui f , i.e. f(Vλ)Vλ

Polinom Caracteristic

Fie:

fEnd(V),R={e1,...,en} reper în V ,[f]R,R=A.

Polinomul caracteristic este definit ca:

PA(λ)=det(AλIn)=|a11λa12a1na21a22λa2nan1an2annλ|

Și este egal cu:

PA(λ)=(1)nk=0n(1)kσkλk

Unde λk este suma minorilor diagonali de ordin k.

δij={0,ij1,i=j

Astfel, din f(x)=λx, poate fi dedus:

i=1n(ajiλδji)xi=0j=1,n

SLO care are și soluții nenule SCN.

Este echivalent cu PA(λ)=0.

  • Valoriile proprii sunt rădăcinile din K ale polinomului caracteristic.
  • Polinomul caracteristic este invariant la schimbarea de reper.

De asemenea, polinomul caracteristic se poate rescrie

PA(λ)=(1)n(λλ1)m1(λλ2)m2(λλn)mn unde i=0nmi=n, multiplicitățile

σf={λ1,,λn} - spectrul lui f

Fie fEnd(V) Vectorii proprii corespunzători la valori proprii distincte formează un SLI.

În cazul fEnd(V), unde λ = valoare proprie cu multiplicitate mλ avem:

dimVλmλ

Teorema de Diagonalizare
Fie fEnd(V).

R={e1,,en} în V astfel încât [f]R,R diagonală {1)λ1,,λkK2)Vλi=mi,i1,k