Свойства Собственных векторов и собств значений
Собственные вектора и собственные значения
Общее решение этой системы записывается в виде
Ядро и образ линейного оператора
Пусть А оператор из LBL’ где L – n-мерное пространство
Опр: Множество векторов xÎL таких что Aх=0 называется ядром оператора и обозначается KerA
Размерность ядра называется дифектом оператора
Лемма: разм ядра равна n-r где r– ранг матр оператора dim(KerA)=n-r
Док-во: е1,…,еn базис с L, A=(aij) матрица оператора в этом базисе rgA=r в координатах получ систему однородн Ур-ний
0= a11x1 + a12x2 + a13x3,
0= a21x1 + a22x2 + a23x3
0 = a31x1 + a32x2 + a33x3.
Х=с1х1+с2х2+…+сn-rхn-r где х1….хn-r – ФСР следует что ФСР явл базисом ядра и размерностью ядра n-r
Опр: Множество векторов уÎL таких что Aх=у называется образом оператора и обозначается ImA
Размерность образа называется рангом оператора
Лемма: Размерность образа равна рангу матрицы оператора dim(ImA)=r
Док-во Пусть х =х1е1 + х2е2 +…+ хnеn тогда у=Ах=х1Ае1+…+хnАen Из последнего равенства следует что образ есть линейная оболочка векторов
Ае1, Ае2, …. Аеn
Т.к. по столбцам матрицы оператора стоят координаты этих векторов то dim(ImA)=r
Теорема:Сумма размерн ядра и образа равна размерности всего пространства dim(ImA)+ dim(kerA)=n
Док-во: dim(ImA)+ dim(kerA)=r+(n-r)=n
Опр: Суммой операторов А и В назыв опер С такой что Сх=Ах+Вх пишут А+В=С
Опр: Произв оператора А на a назыв опер С : Сх=aАх или С=aА
Теорема: Сумме и произв операт-ов отвечает сумма и произв их матриц. При умнож операт на число его матрица также умнаж на это число
Операции с операторами
А+В=В+А
А+(В+С)=(А+В)+С
А(ВС)=(АВ)С
(А+В)С=АС+ВС
С(А+В)=СА+СВ
В общем случае АВ¹ВА
Опр: Оператор А-1 назыв обратным к А если А-1А=АА-1=Е (Ех=х)
Теорема: Оператор А имеет обратный тода когда его матрица в некотором базисе не вырождена. Матрица обр оператора равна обратной матрице
Лекция 9
Опр. Не нулевой вектор х называется собственным векторомоператора А, если найдется такое число λ, что выполняется равенство: Ах= λх, число λ называется собственным значениемоператора А.
- Каждому собственному вектору соответствует только одно собств значение
Док-во: предположим противное Ах=λх, Ах=λ1х вычитая их друг из друга получим 0=(λ-λ1)х значит λ=λ1
- Если х собственный вектор отвеч λ то и aх также собственный вектор отвеч λ.
Док-во: Пусть Ах=λх тогда А(aх)= aАλх=aλх=λ(aх) т.е. А(aх) =λ(aх)
- Если х1 и х2 собствен вектора отвеч λ то их сумма х1+х2 также собственнй вектор
Док-во: Ах1=λх1, Ах2=λх2 тогда А(х1+х2)=Ах1+Ах2=λх1+λх2=λ(х1+х2)
Более общее св-во: Если х1,х2,,,хк- собств вектора, отвеч λ то любая их линейн комбин также собственный вектор отвеч λ.
- Собств вектора отвеч различным собственным знач линейнонезависимы
Докажем для 2-х векторов: Ах=λ1х Ау=λ2 у λ1¹λ2 Покажем что х и у лин независимы Предположим противное т.е. что они зависимы тогда у=λх Из св-ва (2) следует что у отвечает собственному знач λ1(противоречие).
В общем случ док-ся методом мат индукции.
Инвариантные подпространства
Подпр-во L1ÎL наз инвариант подпростр оператора А если "хÎL1, АхÎL1. Из св-в (2) и (3) следует что множество векторовотвечающих одному собств знач λ образ инвариантное пр-во.