Přidání poznámek k diagonalizaci v LAA

This commit is contained in:
Filip Znachor 2022-12-28 16:57:24 +01:00
parent 34e9f53248
commit ba3a03cd48

View file

@ -1,27 +1,38 @@
# Vlastní čísla
- $A \cdot \vec{u} = \lambda \cdot \vec{u}$
- $\vec{u} \in U \smallsetminus \{\vec{o}\}$ (u nulového vektoru by to platilo vždy)
- $(\lambda I-A) \cdot \vec{u} = \vec{o}$
- $A$ - matice A
- $\vec{u}$ - vlastní vektor matice A
- $\lambda$ - vlastní číslo matice A
$A \cdot \vec{u} = \lambda \cdot \vec{u}$
- $\vec{u} \in U \smallsetminus \{\vec{o}\}$ (u nulového vektoru by to platilo vždy)
- úpravou získáme $(\lambda I-A) \cdot \vec{u} = \vec{o}$
## Vlastní čísla
**Získání**:
1. Vypočítáme determinant matice
$\det{(\lambda I - A)}$ -> výsledkem je **charakteristický polynom**
2. V průběhu si zkusíme vytknout něco s lambdou, např. $(\lambda-5)$
3. Výsledek zapíšeme ve tvaru $(\lambda-5)(\lambda+2)^2$ a získáme kořeny polynomu - vlastní čísla
3. Získáme kořeny polynomu (vlastní čísla) a výsledek zapíšeme ve tvaru $(\lambda-5)(\lambda+2)^2$
- $(\lambda_{1} = 5, \lambda_{2,3} = -2)$
### Spektrum matice
- soubor všech vlastních čísel
- značí se $Sp(A)$
- např.: $Sp(A) = \{3^2; -1\}$
## Vlastní vektory
- bázové prvky jádra lineárního zobrazení s maticí $A - \lambda I$ pro konkrétní vlastní číslo
**Získání**:
1. Dosadíme vlastní číslo za lambdu
2. Vypočítáme GJEM z matice s dosazenou lambdou
3. Pomocí $n-hod(\lambda I-A)$ zjistíme počet dosazovaných LN vektorů
4. Do vlastního vektoru odzadu dosadíme LN vektory (pokud jen 1, dosadíme nenulové číslo)
- běžně např $(x, 1, 0)$ a $(x, 0, 1)$
5. Dopočítáme pomocí rovnic v matici zbytek souřadnic
např.: $h_{1} = [2, -1, 1]^T$
@ -46,10 +57,38 @@ Matice NxN je diagonalizovatelná právě když
- má různá vlastní čísla
- je symetrická nebo jednotková
### Jordanův kanonický tvar
K diagonalizaci matice A stačí najít množinu n lineárně nezávislých vlastních vektorů, tedy **vlastní čísla mohou být i vícenásobná**. Pro k-násobné vl. číslo musí platit, že $dim(Ker(\mathbb{L})) = k$.
Na diagonále diagonální matice jsou vlastní čísla ve stejném pořadí, jako vlastní vektory v matici T.
**Zjištění matice T výše u zjištění vlastních vektorů**
- výsledné vektory poté vložím do matice T:
- příklad:
matice $A = \begin{bmatrix}3 & 0 & 0 \\-4 & 7 & -4\\-8 & 8 & -5\end{bmatrix}$
vlastní čísla: $\lambda_{1,2} = 3, \lambda_{3} = -1$
vlastní vektory: $\vec{u_{1}} = [1, 1, 0]^T,\space\vec{u_{2}} = [-1, 0, 1]^T,\space\vec{u_{3}} = [0, 1, 2]^T$
matice $D = \begin{bmatrix}3 & 0 & 0 \\0 & 3 & 0\\0 & 0 & -1\end{bmatrix} = T^{-1}AT \quad \text{(vl. čísla zapisujeme na diagonálu)}$
matice $T = \begin{bmatrix}1 & -1 & 0 \\1 & 0 & 1\\0 & 1 & 2\end{bmatrix} \quad \text{(vl. vektory zapisujeme do sloupců)}$
#### Nediagonalizovatelné matice
Taková matice je potom podobná tzv. blokově diagonální matici, nazývané Jordanův diagonální tvar. Skládá se z jednotlivých bloků, které se nazývají Jordanovy bloky.
Jordanův blok vypadá takto: $\begin{bmatrix}\lambda & 1 & 0\\0 & \lambda & 1\\0 & 0 & \lambda\end{bmatrix}$
- na diagonále má vlastní čísla, nad ní čísla 1
- každý blok odpovídá nějakému vl. číslu
#### Jordanův kanonický tvar
1. Na diagonálu dáme jednotlivá vlastní čísla
2. Pokud jsme dopočítávali vlastní vektor pro některé vlastní číslo, je potřeba dát 1 nad diagonálu u Jordanova bloku
2. Pokud jsme dopočítávali vlastní vektor pro některé vlastní číslo, je potřeba dát 1 nad diagonálu v tomto Jordanově bloku
### Lineární operátor