Смекни!
smekni.com

Матричный анализ (стр. 3 из 5)

Теорема. Если квадратная матрица А имеет собственное значение

, а матрица
имеет
, то
имеет кратность
.

DF. Размерность

называется геометрической кратностью собственного значения
.

В свете этого определения теорема переформулируется следующим образом:

Теорема. Алгебраическая кратность собственного значения не меньше его геометрической кратности.

DF. Матрица

называется простой, если аглебраическая кратность каждого ее собственного значения совпадает с его геометрической кратностью.

Из линейной алгебры следует, что матрица

простая тогда и только тогда, когда
.

Если матрица А простая, тогда существует n линейно независимых собственных векторов x1, x2, …,xn таких, что

, для
. Запишем это равенство в матричном виде:

, т.е. А – простая тогда и только тогда, когда
и
.

Замечание. Обратим внимание на то, что собственные значения А и А’ совпадают. Действительно, собственные значения для А’ это значения

. Таким образом характеристические многочлены матриц совпадают. Размерность
, тогда
. Поэтому, если
- собственное значение матрицы А, то и
является собственным значением матрицы А’, т.е. существует
, что
(*) или
. Транспонируем (*) и получим
(транспонируем это равенство). В этом случае
называют левым собственным вектором матрицы А. Соответственно,
- называют правым собственным подпространством,
- называют левым собственным подпространством.

Рассмотрим следующую конструкцию: если матрица А простая, то существует n линейно независимых собственных векторов x1, x2, …, xn и существует n линейно независимых собственных векторов y1, y2,…,yn, где x1, x2, …, xn такие, что

,
(1); y1, y2,…,yn такие, что
(2),
.

Запишем равенство (1) в виде

(3) Þ что, если А – простая, то существуют матрицы X и Y, что
или
(**).

DF. Множества векторов x1, x2, …, xn и y1, y2,…,yn удовлетворяющие условию

, т.е.
называются квазиортогональными.

Учитывая равенство (**) и определение делаем вывод: множества левых и правых собственных векторов простой матрицы А квазиортогональны и

.

Очень важной для матриц является следующая теорема:

СПЕКТРАЛЬНАЯ ТЕОРЕМА. Если А – простая матрица порядка n над полем С и p(x) многочлен из кольца C[x], и x1, x2, …, xn и y1, y2,…,yn – множества правых и левых собственных векторов матрицы А, то

, а сопутствующая матрица
, где
.

Следствие. Сопутствующие матрицы обладают следующими свойства:

1.

2.

3.

Пример. Показать, что матрица

простая. Найти сопутствующие матрицы для матрицы А и использовать их для А20, p(x)=x20.

Решение:

Þ

существуют 2 линейно независимые правые и левые системы собственных векторов.

Найдем правые собственные векторы:

Найдем левые собственные векторы:

Найдем сопутствующие матрицы:

.

5.Спектральное разложение функции f(A).

Спектральное разложение для f(A) имеет важное значение и очевидно тесно примыкает к спектральной теореме для простых матриц.

Пусть дана матрица

и пусть
,
.

Теорема. Если

, а функция f(x) определена на спектре матрицы А и
- значение j-й производной от f(x) в собственном значении
, где
,
, то существуют такие независимые от f(x) матрицы
, что (1)
, при чем
коммутирует с матрицей А и образуют линейно независимую систему в пространстве

Доказательство:заметим, что

и
, где
- базисные многочлены, принимающие одинаковые значения на спектре матрицы А,
(3). Сравнивая (1) и (2) и учитывая (3) получим, что
. Матрицы
называются компонентами матрицы А или компонентными матрицами.