Processing math: 100%
"

Perusominaisuuksia

Määritelmä.

Olkoon A n×n-neliömatriisi. Skalaaria λ kutsutaan matriisin A ominaisarvoksi, jos löytyy sellainen vektori x0, että Ax=λx. Tällaista vektoria x kutsutaan ominaisarvoon λ liittyväksi ominaisvektoriksi.

Ryhdytään sitten ratkaisemaan ominaisarvoyhtälöä. Huomataan välittömästi, että skalaari λ ja vektori x toteuttavat yhtälön Ax=λx täsmälleen silloin, kun

(AλIn)x=0.

Jos matriisi AλIn on kääntyvä, tällä homogeenisella lineaarisella yhtälöryhmällä on vain triviaaliratkaisu x=0. On siis rajoituttava tutkimaan tilanteita, joissa kyseinen matriisi on singulaarinen, eli kun det(AλIn)=0. Kun muistetaan, että determinantin laskemisessa hyödynnetään ainoastaan yhteen- ja kertolaskutoimituksia, kyseessä on oltava muuttujan λ polynomiyhtälö.

Määritelmä.

Matriisin A karakteristinen polynomi on lauseke det(AλIn).

Lause.

Matriisin A ominaisarvot ovat karakteristisen polynomin juuret.

Yhtälöä det(AλIn)=0 kutsutaan karakteristiseksi yhtälöksi. Nyt saadaan algoritmi matriisin A ominaisarvojen ja niihin liittyvien ominaisvektorien selvittämiseksi.

  1. Ratkaise λ karakteristisesta yhtälöstä det(AλIn)=0.
  2. Ratkaise jokaista λ kohti homogeeninen yhtälö (AλIn)x=0, jonka nollasta poikkeavat ratkaisut ovat ominaisvektoreita.

Matriisin A ominaisarvojen joukkoa merkitään σ(A) ja sitä sanotaan matriisin A spektriksi. Lisäksi ominaisarvoon λ liitetään ominaisavaruus

Eλ=N(AλIn).

Määritelmä.

Olkoon λ matriisin A ominaisarvo. Ominaisarvon λ algebrallinen kertaluku alg(λ) on sen kertaluku karakteristisen polynomin juurena. Ominaisarvon λ geometrinen kertaluku geom(λ)=dim(Eλ), eli sitä vastaavan ominaisavaruuden dimensio.

Ominaisarvon geometrinen kertaluku kertoo siis sen, kuinka monta lineaarisesti riippumatonta ominaisvektoria kyseistä ominaisarvoa kohti on mahdollista löytää. Käytännön laskuissa tämä tarkoittaa Gaussin eliminoinnissa ratkaisuun tulevien vapaiden muuttujien lukumäärää, sillä ominaisavaruus Eλ on matriisin AλIn nolla-avaruus. Ominaisarvoon liittyville kertaluvuille saadaan seuraavanlainen yhteys.

Lause.

Jos λ on matriisin A ominaisarvo, niin 1geom(λ)alg(λ).

Ominaisarvoista voi myös mukavasti päätellä, onko matriisi kääntyvä.

Lause.

Neliömatriisi A on kääntyvä täsmälleen silloin, kun 0 ei ole sen ominaisarvo.

Todistus.

Esimerkki.

Määrää matriisin

A=[401232102]

spektri, sekä ominaisarvoihin liittyvät ominaisavaruudet ja kertaluvut. Onko A kääntyvä?

Ratkaisu.

Huomautus.

Ominaisarvoa λ vastaa aina ääretön määrä ominaisvektoreita. Nimittäin jos x on jokin ominaisvektori, niin

A(tx)=t(Ax)=t(λx)=λ(tx).

Näin päätellään, että myös tx on ominaisvektori aina, kun t0. Joskus puhutaan ominaisarvoa λ vastaavien lineaarisesti riippumattomien ominaisvektoreiden lukumäärästä, mikä on sama kuin geom(λ). Jokainen ominaisavaruuden Eλ vektori x0 on ominaisarvoon λ liittyvä ominaisvektori.

Esimerkki.

Määrää matriisin

A=[1326]

spektri, sekä ominaisarvoihin liittyvät ominaisavaruudet ja kertaluvut. Onko A kääntyvä?

Ratkaisu.

Esimerkki.

Olkoon

A=[102313201].

Laske matriisin A ominaisarvot ja ominaisarvoja vastaavat ominaisavaruudet. Määritä lisäksi ominaisarvojen algebralliset ja geometriset kertaluvut.

Ratkaisu.