- MAT-04601
- 7. Matriisin ominaisarvot ja -vektorit
- 7.2 Perusominaisuuksia
Perusominaisuuksia¶
Määritelmä.
Olkoon A n×n-neliömatriisi. Skalaaria λ kutsutaan matriisin A ominaisarvoksi, jos löytyy sellainen vektori x≠0, 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
Jos matriisi A−λIn on kääntyvä, tällä homogeenisella lineaarisella yhtälöryhmällä on vain triviaaliratkaisu x=0. On siis rajoituttava tutkimaan tilanteita, joissa kyseinen matriisi on singulaarinen, eli kun det. Kun muistetaan, että determinantin laskemisessa hyödynnetään ainoastaan yhteen- ja kertolaskutoimituksia, kyseessä on oltava muuttujan \lambda polynomiyhtälö.
Määritelmä.
Matriisin A karakteristinen polynomi on lauseke \det(A - \lambda I_n).
Lause.
Matriisin A ominaisarvot ovat karakteristisen polynomin juuret.
Yhtälöä \det(A-\lambda I_n)=0 kutsutaan karakteristiseksi yhtälöksi. Nyt saadaan algoritmi matriisin A ominaisarvojen ja niihin liittyvien ominaisvektorien selvittämiseksi.
- Ratkaise \lambda karakteristisesta yhtälöstä \det(A-\lambda I_n)=0.
- Ratkaise jokaista \lambda kohti homogeeninen yhtälö (A-\lambda I_n)\mathbf{x}=\mathbf{0}, jonka nollasta poikkeavat ratkaisut ovat ominaisvektoreita.
Matriisin A ominaisarvojen joukkoa merkitään \sigma(A) ja sitä sanotaan matriisin A spektriksi. Lisäksi ominaisarvoon \lambda liitetään ominaisavaruus
Määritelmä.
Olkoon \lambda matriisin A ominaisarvo. Ominaisarvon \lambda algebrallinen kertaluku \operatorname{alg}(\lambda) on sen kertaluku karakteristisen polynomin juurena. Ominaisarvon \lambda geometrinen kertaluku \operatorname{geom}(\lambda) = \operatorname{dim}(E_{\lambda}), 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 E_{\lambda} on matriisin A - \lambda I_n nolla-avaruus. Ominaisarvoon liittyville kertaluvuille saadaan seuraavanlainen yhteys.
Lause.
Jos \lambda on matriisin A ominaisarvo, niin 1\le\operatorname{geom}(\lambda)\le \operatorname{alg}(\lambda).
Ominaisarvoista voi myös mukavasti päätellä, onko matriisi kääntyvä.
Lause.
Neliömatriisi A on kääntyvä täsmälleen silloin, kun 0 ei ole sen ominaisarvo.
Esimerkki.
Määrää matriisin
spektri, sekä ominaisarvoihin liittyvät ominaisavaruudet ja kertaluvut. Onko A kääntyvä?
Karakteristisen yhtälön
missä determinantti on kehitetty keskimmäisen sarakkeen suhteen, ratkaisuina saadaan ominaisarvoksi \lambda = 3. Täten spektri \sigma(A) = \{3\} ja \operatorname{alg}(3) = 3. Koska 0 ei ole matriisin A ominaisarvo, A on kääntyvä. Ominaisarvon 3 geometrista kertalukua varten tarkastellaan yhtälöä
Gaussin eliminoinnin avulla nähdään, että
joten yhtälön ratkaisu on
missä t ja s ovat reaalilukuja. Ominaisarvoon 3 liittyvä ominaisavaruus E_3 on siis
ja \operatorname{geom}(3) = \operatorname{dim}(E_3) = 2.
Huomautus.
Ominaisarvoa \lambda vastaa aina ääretön määrä ominaisvektoreita. Nimittäin jos \mathbf{x} on jokin ominaisvektori, niin
Näin päätellään, että myös t\mathbf{x} on ominaisvektori aina, kun t \not= 0. Joskus puhutaan ominaisarvoa \lambda vastaavien lineaarisesti riippumattomien ominaisvektoreiden lukumäärästä, mikä on sama kuin \operatorname{geom}(\lambda). Jokainen ominaisavaruuden E_{\lambda} vektori \mathbf{x}\not= 0 on ominaisarvoon \lambda liittyvä ominaisvektori.
Esimerkki.
Määrää matriisin
spektri, sekä ominaisarvoihin liittyvät ominaisavaruudet ja kertaluvut. Onko A kääntyvä?
Karakteristisen yhtälön
ratkaisut ovat \lambda = 3 ja \lambda = 4. Täten spektri \sigma(A)=\{3,4\} ja algebralliset kertaluvut \operatorname{alg}(3)=\operatorname{alg}(4)=1. Koska 0 ei ole matriisin A ominaisarvo, A on kääntyvä. Geometristen kertalukujen on toteutettava 1 \leq \operatorname{geom}(\lambda) \leq \operatorname{alg}(\lambda), joten \operatorname{geom}(3) = \operatorname{geom}(4) = 1. Ominaisarvoon 3 liittyvän homogeenisen yhtälön
ratkaisut ovat
missä t on reaaliluku, ja täten
Vastaavasti ominaisarvoon 4 liittyvän homogeenisen yhtälön
ratkaisut ovat
missä t on reaaliluku, ja täten
Esimerkki.
Olkoon
Laske matriisin A ominaisarvot ja ominaisarvoja vastaavat ominaisavaruudet. Määritä lisäksi ominaisarvojen algebralliset ja geometriset kertaluvut.
Karakteristisen yhtälön
missä determinantti on kehitetty toisen sarakkeen avulla, ratkaisuiksi saadaan kaksi kertaa \lambda = -1, sekä \lambda = 3. Ominaisarvojen algebralliset kertaluvut ovat siis \operatorname{alg}(-1) = 2 ja \operatorname{alg}(3) = 1. Ominaisarvoon -1 liittyvän homogeenisen yhtälön (A + I_3)\mathbf{x}= \mathbf{0} kokonaismatriisi
joten yhtälön ratkaisut ovat
missä t ja s ovat reaalilukuja. Täten
ja \operatorname{geom}(-1) = 2. Ominaisarvoon 3 liittyvän homogeenisen yhtälön (A - 3I_3)\mathbf{x}= \mathbf{0} kokonaismatriisi
joten yhtälön ratkaisut ovat
missä t on reaaliluku ja s = \frac{1}{2}t. Täten
ja \operatorname{geom}(3) = 1.