Proiecții și simetrii
Vectori proprii, Valori proprii, Diagonalizarea
Fie un spațiu vectorial , astfel încât .
O proiecție pe este o funcție :
- proiecție
- proiecția față de
O simetrie față de este o funcție :
- proiecție
- proiecție față de
- simetria față de
Fie:
#vectori_proprii #valori_proprii #diagonalizare
Vectori proprii. Valori proprii. Diagonalizarea
î
ță
este un subspațiu invariant al lui , i.e.
Polinom Caracteristic
Fie:
îPolinomul caracteristic este definit ca:
Și este egal cu:
Unde este suma minorilor diagonali de ordin .
Astfel, din , poate fi dedus:
SLO care are și soluții nenule SCN.
Este echivalent cu .
- Valoriile proprii sunt rădăcinile din ale polinomului caracteristic.
- Polinomul caracteristic este invariant la schimbarea de reper.
De asemenea, polinomul caracteristic se poate rescrie
ăț
Fie Vectorii proprii corespunzători la valori proprii distincte formează un SLI.
În cazul , unde = valoare proprie cu multiplicitate avem:
Teorema de Diagonalizare
Fie .
îîâă