Смекни!
smekni.com

Інваріантні підпростори. Власні вектори і власні значення лінійного оператора (стр. 1 из 3)

Як ми вже знаємо один і той же лінійний оператор в різних базисах задається різними матрицями. Виникає питання: чи не можна знайти такий базис векторного простору, в якому матриця лінійного оператора має найпростіший вигляд. Таким виглядом буде діагональний вигляд. До вияснення цього питання ми і приступаємо.

1. Інваріантні підпростори.

Нехай U підпростір векторного простору Vn, а φ – лінійний оператор, заданий на просторі Vn.

Означення. Підпростір U векторного простору Vnназивається інваріантним відносно лінійного оператора φ, якщо образ

φ кожного вектора
із U належить цьому підпростору U, тобто

.

Приклади.

1. Розглянемо звичайний тривимірний простір V3 і нехай φ – поворот навколо осі OZ. Інваріантними підпросторами будуть, наприклад, площина XOY і сама вісь OZ.

2. Розглянемо знову векторний простір V3 і лінійний оператор φ, який полягає в ортогональному проектуванні векторного простору V3 на площину XOY. Інваріантними підпросторами будуть: площина XOY, сама вісь OZ, всі площини, які проходять через вісь OZ і всі прямі площини XOY, які проходять через початок координат.

3. В будь-якому векторному просторі кожен підпростір інваріантний відносно тотожного і нульового оператора.

4. В будь-якому векторному просторі сам простір і його підпростір, який складається тільки з нульового вектора, інваріантні відносно будь-якого лінійного оператора.

Доведемо, що перетин і сума підпросторів, інваріантних відносно лінійного оператора φ, інваріантні відносно цього оператора φ.

Нехай підпростори U1 і U2 – інваріантні відносно лінійного оператора

, і нехай
.
Тоді
і
, а значить
і
, тобто
. Отже,
- інваріантний підпростір відносно оператора
.

Нехай

, де
і
. Тоді
і
,
.
Отже,
– інваріантний підпростір відносно оператора
.

Особливу роль відіграють одновимірні інваріантні підпростори.

2. Власні вектори і власні значення.

Означення. Власним вектором лінійного оператора φ називається ненульовий вектор

, для якого виконується рівність
, де
– деяке число, яке називається власним значенням лінійного оператора, якому відповідає власний вектор
.

Властивості власних векторів.

1. Якщо

– власний вектор лінійного оператора
з власним значенням
, то вектор
при будь-якому
також є власним вектором з тим самим власним значенням
.

2. Якщо

,
,…,
– власні вектори лінійного оператора
, які належать до того самого власного значення
, то будь-яка їх
лінійна комбінація також буде власним вектором цього оператора з тим самим власним значенням
.

3. Теорема. Власні вектори, які відповідають різним власним значенням, лінійно незалежні.

Доведення. Нехай

,
,…,
– власні вектори лінійного оператора
, які відповідають різним власним значенням
, відповідно, тобто
. Доводимо теорему методом математичної індукції за кількістю векторів.

Для

теорема справедлива, бо
за означенням, і
тоді і тільки тоді, коли
.

Нехай теорема справедлива при

, тобто
- лінійно незалежні. Припустимо, що

(1)

і доведемо, що рівність (1) виконується тоді і тільки тоді, коли всі

.

Подіємо на рівність (1) лінійним оператором

:

використавши лінійність оператора

, одержимо

звідси

. (2)

Віднімемо від рівності (2) рівність (1), помножену на

. Одержимо

. (3)

За припущенням індукції вектори

лінійно незалежні, тому рівність (3) виконується тоді і тільки тоді, коли всі коефіцієнти при
дорівнюють нулю. Але за умовою
(
), а тому
.

Підставивши ці значення

у рівність (1), одержимо
, звідси
, бо
. Отже, рівність (1) виконується тоді і тільки тоді, коли всі
(
) одночасно. Тому
– лінійно незалежні.

Теорему доведено. Повернемось до питання, як знайти власні значення і власні вектори лінійного оператора. Для цього нам потрібно розглянути деякі додаткові поняття.

Характеристична матриця

Нехай дана квадратна матриця