Page 1 of 1

Podobnosť s diagonálnou maticou

Posted: Tue Apr 24, 2018 6:03 pm
by Martin Sleziak
Jedna z úloh na písomke sa dá nájsť tu: viewtopic.php?t=885

Druhá úloha sa týkala podobnosti s diagonálnou maticou.
Pre danú maticu nájdite vlastné čísla a vlastné vektory.
Pomocou nich nájdite diagonálnu maticu $D$ a regulárnu maticu $P$ tak, aby platilo $PAP^{-1}=D$.
$$A=
\begin{pmatrix}
1 & 2 &-1 \\
2 & 1 &-1 \\
3 & 3 &-2 \\
\end{pmatrix}
$$
Viacero takýchto úloh je tu vyriešených na fóre. Napríklad:
viewtopic.php?t=1096
viewtopic.php?t=886
viewtopic.php?t=644

Ale aj tak niečo stručne napíšem k riešeniu pre túto konkrétnu maticu.

Re: Podobnosť s diagonálnou maticou

Posted: Tue Apr 24, 2018 6:14 pm
by Martin Sleziak
Čo vlastne ideme urobiť je to, že chceme vypočítať charakteristický polynóm a nájsť jeho korene.
Keď už máme vlastné čísla, tak pre ne vieme nájsť vlastné vektory.
Maticu $P$ dostaneme tak, že vlastné vektory poukladáme do riadkov. Treba si dať pozor na to, aby sme ich dali v rovnakom poradí ako vlastné čísla do diagonálnej matice $D$. (Resp. ak by sme počítali stĺpcové vlastné vektory, tak by nám vyšla matica $P^{-1}$ a taká že $PDP^{-1}=A$.)

To, či naozaj dostaneme vlastné vektory nám súčasne dáva skúšku správnosti.
Alebo iná vec, ktorú vieme overiť (a zbadať že niekde je chyba ak to nesedí), je $\lambda_1+\lambda_2+\lambda_3=\operatorname{Tr}(A)$. (V našom prípade to má byť nula.)

Môže sa oplatiť pred výpočtom popozerať či viem nejaké vlastnosti matice $A$, ktoré mi pomôžu pri výpočte alebo aspoň pri kontrole či výpočet je správny.
Napríklad si možno všimnem, že súčet prvých dvoch riadkov je tretí riadok. Teda matica $A$ je singulárna, a z toho vieme, že $0$ je vlastné číslo.
Alebo ak zbadám, že matica
$$A+I=\begin{pmatrix}
2 & 2 &-1 \\
2 & 2 &-1 \\
3 & 3 &-1 \\
\end{pmatrix}$$
má dva rovnaké riadky, tak vidím aj to, že $-1$ je vlastné číslo.
Vo všeobecnosti môžem vyskúšať matice tvaru $A+\lambda I$ pre pár malých čísel $\lambda$, či pri niektorej ľahko nevidím, že je singulárna.
Aj keď v našom prípade ak poznám dve vlastné hodnoty a súčet má byť nula, tak už vidím aj tretiu.

Teda tu som vlastne pri troche hádania dokonca našiel všetky vlastné čísla. Ale aj ak by sa mi podarilo nájsť aspoň niektoré, môže mi to pomôcť. (Napríklad ak viem, že $1$ je koreň charakteristického polynómu a po úprave my vyšiel polynóm ktorého koreňom jednotka nie je, tak sa môžem pozrieť na svoje výpočty niekde v strede a skúsiť dosadiť - je nejaká šanca, že takto nájdem chybu alebo aspoň zistím, že v istom kroku som ešte mal výraz kde $1$ je koreň a nejaká chyba bude určite napravo od tohoto miesta.)

Re: Podobnosť s diagonálnou maticou

Posted: Tue Apr 24, 2018 6:23 pm
by Martin Sleziak
Ak naozaj vypočítame charakteristický polynóm tak dostaneme
$$\newcommand{\abs}[1]{|#1|}\chi_A(x)=\abs{xI-A}=
\begin{vmatrix}
x-1&-2 & 1 \\
-2 &x-1& 1 \\
-3 &-3 &x+2\\
\end{vmatrix}=x(x-1)(x+1).$$

Môžeme postupovať úplne mechanicky pomocou Sarrusovho pravidla.
Spoiler:
$\chi_A(x)=
\abs{xI-A}=
\begin{vmatrix}
x-1&-2 & 1 \\
-2 &x-1& 1 \\
-3 &-3 &x+2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x-1)^2(x+2)+(-2)\cdot(-3)+(-2)\cdot(-3)+3(x-1)+3(x-1)-4(x+2)=$ $
(x^2-2x+1)(x+2)+6+6+(3x-3)+(3x-3)-(4x+8)=$ $
(x^3-3x+2)+(2x-2)=$ $
x^3-x=x(x^2-1)=x(x+1)(x-1)$
Alebo sa môžeme poobzerať či sa nedá matica nejako upraviť tak aby sme si zjednodušili výpočet. (A ak sme uhádli niektorú vlastnú hodnotu, tak máme výhodu v tom, že vieme že by sa malo dať vyňať $(x-\lambda)$.)
Spoiler:
$\abs{xI-A}=
\begin{vmatrix}
x-1&-2 & 1 \\
-2 &x-1& 1 \\
-3 &-3 &x+2\\
\end{vmatrix}=$ $
\begin{vmatrix}
x+1&-x-1& 0 \\
-2 &x-1& 1 \\
-3 &-3 &x+2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)\begin{vmatrix}
1 &-1 & 0 \\
-2 &x-1& 1 \\
-3 &-3 &x+2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)\begin{vmatrix}
1 &-1 & 0 \\
0 &x-3& 1 \\
0 &-6 &x+2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)\begin{vmatrix}
x-3& 1 \\
-6 &x+2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)(x^2-x)=(x+1)x(x-1)
$
Ak sa nám už podarilo nájsť vlastné hodnoty, tak (riadkové) vlastné vektory nájdeme riešením homogénnej sústavy $(A-\lambda I)^T$.
Vlastné vektory k $1$:} $[(3,3,-2)]$
Vlastné vektory k $0$: $[(1,1,-1)]$
Vlastné vektory k $-1$: $[(1,-1,0)]$
Spoiler:
$(A-I)^T=
\begin{pmatrix}
0 & 2 & 3 \\
2 & 0 & 3 \\
-1 &-1 &-3 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
2 & 2 & 6 \\
2 & 0 & 3 \\
-1 &-1 &-3 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 3 \\
2 & 0 & 3 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 3 \\
1 &-1 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 3 \\
1 &-1 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
0 & 2 & 3 \\
1 &-1 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}
$
$A^T=
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \\
2 & 1 & 3 \\
-1 &-1 &-2 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
3 & 3 & 6 \\
2 & 1 & 3 \\
-1 &-1 &-2 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 2 \\
2 & 1 & 3 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 2 \\
0 &-1 &-1 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 1 \\
0 & 1 & 1 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}
$
$(A+I)^T=
\begin{pmatrix}
2 & 2 & 3 \\
2 & 2 & 3 \\
-1 &-1 &-1 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 1 \\
2 & 2 & 3 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 1 \\
0 & 0 & 1 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 1 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}
$
Dostaneme $PAP^{-1}=D$ pre
$$P=
\begin{pmatrix}
3 & 3 &-2 \\
1 & 1 &-1 \\
1 &-1 & 0 \\
\end{pmatrix}
\qquad\text{a}\qquad
D=
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 &-1 \\
\end{pmatrix}
$$
Spoiler:
Dá sa to skonrolovať takto:
\begin{align*}
PA&=
\begin{pmatrix}
3 & 3 &-2 \\
1 & 1 &-1 \\
1 &-1 & 0 \\
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
1 & 2 &-1 \\
2 & 1 &-1 \\
3 & 3 &-2 \\
\end{pmatrix}=
\begin{pmatrix}
3 & 3 &-2 \\
0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 \\
\end{pmatrix}
\\
DP&=
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 &-1 \\
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
3 & 3 &-2 \\
1 & 1 &-1 \\
1 &-1 & 0 \\
\end{pmatrix}=
\begin{pmatrix}
3 & 3 &-2 \\
0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 \\
\end{pmatrix}
\end{align*}
Aj keď výpočty, ktoré tu robíme, sú presne to isté ako kontrola čí riadky sú naozaj vlastné vektory.

Ak by sme chceli, môžeme vyrátať aj $$P^{-1}=
\begin{pmatrix}
\frac12 &-1 & \frac12 \\
\frac12 &-1 &-\frac12 \\
1 &-3 & 0 \\
\end{pmatrix}=
\frac12\begin{pmatrix}
1 &-2 & 1 \\
1 &-2 &-1 \\
2 &-6 & 0 \\
\end{pmatrix}
$$ a skúsiť vypočítať $PAP^{-1}$.
To už nebudem robiť - ale môžete si aspoň všimnúť, že stĺpce tejto matice sú stĺpcové vlastné vektory.

Re: Podobnosť s diagonálnou maticou

Posted: Tue May 14, 2019 12:32 pm
by Martin Sleziak
Aj na tohtoročnej písomke sa objavil tento typ úlohy.

V zadaní bola symetrická matica. Pripomeniem, že pre symetrickú maticu vieme z prednášky, že:
  • určite je podobná s diagonálnou maticou;
  • vlastné vektory k rôznym vlastným hodnotám sú na seba kolmé;
  • vedeli by sme nájsť aj ortogonálnu maticu $P$ s týmito vlastnosťami.
Môžete si všimnúť, že pre zadané matice sú vlastné čísla rôzne - a že vlastné vektory sú skutočne navzájom kolmé. (Z čoho automaticky vyplýva, že sú lineárne nezávislé. Aj ak by sme sa neodvovali na ortogonálnosť, tak vieme, že vlastné vektory k rôznym vlastným číslam sú lineárne nezávislé.)

Zadania v oboch skupinách boli veľmi podobné, detailnejšie budem písať iba riešenie jednej z nich.
Nájdite vlastné hodnoty a vlastné vektory matice $A$. Zistite, či je táto matica podobná s diagonálnou. Ak áno, tak nájdite regulárnu maticu $P$ a diagonálnu maticu $D$, pre ktoré platí $PAP^{-1}=D$.
$$A=
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 1 \\
2 & 1 & 1 \\
1 & 1 & 2 \\
\end{pmatrix}
$$
Platí $\chi_A(x)=(x+1)(x-1)(x+4)$, teda vlastné čísla sú $-1$, $1$ a $4$.
(Pripomeniem čiastočnú skúšku správnosti, ktorá sa dá urobiť na tomto mieste: súčet vlastných čísel, ak ich počítame vrátane násobnosti, by sa mal rovnať stope matice.)
Spoiler:
$\chi_A(x)=|xI-A|=
\begin{vmatrix}
x-1&-2 &-1 \\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
\begin{vmatrix}
x+1&-1-x& 0 \\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)\begin{vmatrix}
1 & -1 & 0 \\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)\begin{vmatrix}
1 & -1 & 0 \\
0 &x-3&-1 \\
0 &-2 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)\begin{vmatrix}
x-3&-1 \\
-2 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x+1)(x^2-5x+4)=$ $
(x+1)(x-1)(x-4)$
(V prvom kroku som od prvého riadku odpočítal druhý, ostatné úpravy sú snáď jasné.)

$\chi_A(x)=|xI-A|=
\begin{vmatrix}
x-1&-2 &-1 \\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
\begin{vmatrix}
x-4&x-4&x-4\\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x-4)\begin{vmatrix}
1 & 1 & 1\\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x-4)\begin{vmatrix}
1 & 1 & 1\\
0 &x+1& 1 \\
0 & 0 &x-1\\
\end{vmatrix}=$ $
(x-4)(x-1)(x+1)
$
(V prvom kroku som k prvému riadku pripočítal ostatné dva.)

Aj ak by sme nepoužívali žiadne riadkové úpravy, dalo sa dopočítať k tomu istému výsledku.
$\chi_A(x)=|xI-A|=
\begin{vmatrix}
x-1&-2 &-1 \\
-2 &x-1&-1 \\
-1 &-1 &x-2\\
\end{vmatrix}=$ $
(x-1)^2(x-2)-2-2-(x-1)-(x-1)-4(x-2)=$ $
(x-1)^2(x-2)-6x+6=$ $
(x-1)^2(x-2)-6(x-1)=$ $
(x-1)[(x-1)(x-2)-6]=$ $
(x-1)(x^2-3x-4)=$ $
(x-1)(x+1)(x-4)$
Vlastné vektory k $-1$ sú nenulové násobky vektora $(1,-1,0)$.
Vlastné vektory k $1$ sú nenulové násobky vektora $(1,1,-2)$.
Vlastné vektory k $4$ sú nenulové násobky vektora $(1,1,1)$.
Spoiler:
Vlastné vektory k $\lambda$ nájdeme riešením homogénnej sústavy s maticou $(A-\lambda I)^T$.
Môžeme to vyskúšať napríklad pre $\lambda=1$:
$(A-I)^T=
\begin{pmatrix}
0 & 2 & 1 \\
2 & 0 & 1 \\
1 & 1 & 1 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
0 & 2 & 1 \\
0 &-2 &-1 \\
1 & 1 & 1 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 1 \\
0 & 2 & 1 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}\sim$ $
\begin{pmatrix}
1 &-1 & 0 \\
0 & 2 & 1 \\
0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}
$
Množina riešení tejto sústavy je podpriestor $[(1,1,-2)]$
Opäť pripomeniem, že vieme ľahko skontrolovať či vektor ktorý nám vyšiel je skutočne vlastný vektor s danej vlastnej hodnote.
Ak by sme pre niektoré vlastné číslo nedostali žiadnu vlastnú hodnotu, tak vieme, že treba hľadať niekde chybu.

Hľadanú maticu $P$ dostaneme tak, že do jednotlivých riadkov poukladáme vlastné vektory. (V rovnakom poradí v akom sme dali vlastné hodnoty do diagonálnej matice $D$.)
Teda platí $PAP^{-1}=D$ pre
$$P=
\begin{pmatrix}
1 &-1 & 0 \\
1 & 1 &-2 \\
1 & 1 & 1 \\
\end{pmatrix} \qquad
D=
\begin{pmatrix}
-1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 4 \\
\end{pmatrix}
$$

Platnosť rovnosti $PAP^{-1}=D$ sa dá skontrolovať výpočtom. Pridám linku na WolfraAlpha.
A tiež pripomeniem, že ak sme skontrolovali že nájdené vektory sú skutočne vlastnými vektormi, tak sme vlastne overili že $PA=DP$; ak vieme že $P$ je regulárna, tak je to ekvivalentná podmienka.
Nájdite vlastné hodnoty a vlastné vektory matice $A$. Zistite, či je táto matica podobná s diagonálnou. Ak áno, tak nájdite regulárnu maticu $P$ a diagonálnu maticu $D$, pre ktoré platí $PAP^{-1}=D$.
$$A=
\begin{pmatrix}
1 &-1 & 1 \\
-1 & 1 & 1 \\
1 & 1 &-1 \\
\end{pmatrix}
$$
$\chi_A(x)=(x-2)(x+1)(x+2)$
Vlastné vektory k $2$ sú nenulové násobky $(1,-1,0)$.
Vlastné vektory k $1$ sú nenulové násobky $(1,1,1)$.
Vlastné vektory k $-2$ sú nenulové násobky $(1,1,-2)$.
Rovnosť $PAP^{-1}$ platí pre $$P=
\begin{pmatrix}
1 &-1 & 0 \\
1 & 1 & 1 \\
1 & 1 &-2 \\
\end{pmatrix}
\qquad
D=
\begin{pmatrix}
2 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 \\
0 & 0 &-2 \\
\end{pmatrix}
$$

Chyby ktoré sa vyskytovali v riešeniach

Niekto z vás keď už našiel vlastné čísla a maticu $D$, tak maticu $P$ hľadal tak, že riešil sústavu deviatich rovníc s neznámymi $p_{11}, p_{12}, \dots, p_{33}$. To je postup ktorý je síce správny, ale jednoduchšie je vyrátať vlastné vektory. (Keď sa poriadnejšie pozriete na sústavu ktorú ste dostali, tak by sa dala rozdeliť na tri menšie sústavy - každá s tromi neznámymi - ktoré sú presne tie isté ako sústavy ktorými nájdete vlastné vektory. Čiže je to v podstate ten istý postup; ale ak rátame sústavu pre každý riadok resp. každý vlastný vektor zvlášť, tak je to asi zapísané o čosi prehľadnejšie a aj sa to ľahšie počíta.)

Takisto v jednej písomke ste hľadali vlastné vektory tak, že ste si označili súradnice vektora $(x_1,x_2,x_3)$ a napísali sústavu, ktorú dostanete z $(x_1,x_2,x_3)A=\lambda(x_1,x_2,x_3)$. Toto je tiež úplne správne - ale keďže z vecí ktoré sme sa učili už vieme, že nám vyjde presne homogénna sústava s maticou $(A-\lambda I)^T$, tak vlastne prácu so zostavovaním sústavy ste si mohli ušetriť a rovno napísať takúto maticu a riešiť príslušnú homogénnu sústavu.

Ak ste sa nejako dostali k vlastným číslam a potom pri riešení sústavy $(A-\lambda I)^T$ vám vyšlo, že k $\lambda$ neexistuje vlastný vektor, tak niekde musí byť chyba. (Buď ste sa pomýlili pri riešení sústavy. Alebo ak je sústava vyriešená správne a matica $A-\lambda I$ je skutočne regulárna, tak to znamená že $\lambda$ nie je vlastné číslo a niekde vo výpočte vlastných čísel )

Matica $D$ musí mať rovnaké rozmery ako matica $A$. Matica $P$ musí byť štvorcová (inak nemá ani zmysel hovoriť o inverznej matici $P^{-1}$.)

Transponovanie nemení hodnosť matice - takže ak ma zaujíma iba hodnosť nejakej matice, môžem ju pri výpočte kedykoľvek transponovať alebo aj kombinovať riadkové a stĺpcové úpravy. To však už nie je pravda pri hľadaní množiny riešení homogénnej sústavy - ak maticu sústavy transponujem, tak môžem dostať sústavu, ktorá má celkom inú množinu riešení.