Proiecții și simetrii
Vectori proprii, Valori proprii, Diagonalizarea

Proiecții și Simetrii #proiecții #simetrii

Fie un spațiu vectorial (V,+,⋅)|K, astfel încât V=V1⊕V2.

O proiecție pe V1 este o funcție p:V1⊕V2→V1:

O simetrie față de V2 este o funcție s:V1⊕V2→V1:

Fie:
R=R1∪R2reper în VRi este reper în Vi
R1={e1,...,ek},R2={ek+1,...,en}dim⁡V=n

p(ei)=ei,∀i=1,k―p(ej)=0,∀j=k+1,n―

[p]R,R=Ap=(IkOk(n−k)O(n−k)kO(n−k)(n−k))∈Mn(K)

#vectori_proprii #valori_proprii #diagonalizare

Vectori proprii. Valori proprii. Diagonalizarea

fie x∈V,x s.n. vector propriu ⇔∃λ∈K (valoare proprie) a.î. f(x)=λx.

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

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

Polinom Caracteristic

Fie:

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

Polinomul caracteristic este definit ca:

PA(λ)=det(A−λIn)=|a11−λa12⋯a1na21a22−λ⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann−λ|

Și este egal cu:

PA(λ)=(−1)n∑k=0n(−1)kσkλk

Unde λk este suma minorilor diagonali de ordin k.

δij={0,i≠j1,i=j

Astfel, din f(x)=λx, poate fi dedus:

∑i=1n(aji−λδji)xi=0∀j=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(λ−λ1)m1(λ−λ2)m2…(λ−λn)mn unde ∑i=0nmi=n, multiplicitățile

σf={λ1,…,λn} - spectrul lui f

Fie f∈End(V) Vectorii proprii corespunzători la valori proprii distincte formează un SLI.

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

dim⁡Vλ≤mλ

Teorema de Diagonalizare
Fie f∈End(V).

∃R={e1,…,en} în V astfel încât [f]R,R diagonală ⇔{1)λ1,…,λk∈K2)Vλi=mi,∀i∈1,k―