Bài giảng Toán A2 - Chương 4: Trị riêng, vector riêng và dạng toán phương - Huỳnh Văn Kha
Tóm tắt Bài giảng Toán A2 - Chương 4: Trị riêng, vector riêng và dạng toán phương - Huỳnh Văn Kha: ... Ma trận vuông A ∈Mn gọi là chéo hóa được nếu tồn tại ma trận khả nghịch P ∈Mn sao cho P−1AP là ma trận đường chéo. P−1AP gọi là dạng chéo của ma trận A A chéo hóa được khi và chỉ khi tồn tại cơ sở của Rn gồm toàn các vector riêng của A Nếu λ là nghiệm bội m của pA(x) thì m ≥ n = dimE (λ) Gọi... 4. −3 1 −1−7 5 −1 −6 6 −2 Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 7 / 14 Dạng toàn phương Một dạng toàn phương trên Rn là một ánh xạ Q : Rn → R có dạng: Q (x1, x2, ..., xn) = a11x 2 1 + 2a12x1x2 + ...+ 2a1nx1xn +a22x 2 ... này là dạng chính tắc của dạng toàn phương Q Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 10 / 14 Đưa về dạng chính tắc Dùng ma trận trực giao Ma trận P gọi là ma trận trực giao nếu P−1 = P> Nếu A đối xứng thì luôn tồn tại ma trận trực g...
Chương 4 TRỊ RIÊNG, VECTOR RIÊNG & DẠNG TOÀN PHƯƠNG Huỳnh Văn Kha Đại Học Tôn Đức Thắng Toán A2 - MS: 501002 Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 1 / 14 Nội dung 1 Chéo hóa ma trận Đa thức đặc trưng Trị riêng, vector riêng Chéo hóa ma trận 2 Dạng toàn phương Dạng toàn phương Dạng chính tắc của dạng toàn phương Đưa dạng toàn phương về dạng chính tắc Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 1 / 14 Đa thức đặc trưng Cho A ∈Mn, ta gọi đa thức đặc trưng của A là đa thức: pA(x) = det(xIn − A) Ví dụ: 1. Xét A = 3 1 −12 2 −1 2 2 0 Tìm đa thức đặc trưng của A 2. Cho P khả nghịch, chứng tỏ rằng: A và P−1AP có cùng đa thức đặc trưng. Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 2 / 14 Trị riêng, vector riêng Cho A ∈Mn Ký hiệu: [v ] là tọa độ của v ∈ Rn trong cơ sở chính tắc Vector v ∈ Rn (v 6= 0) gọi là vector riêng của A nếu tồn tại λ ∈ R sao cho: A[v ] = λ[v ] Khi đó ta nói λ là một trị riêng của A. Và v là vector riêng ứng với trị riêng λ λ là trị riêng của A khi và chỉ khi nó là nghiệm của đa thức đặc trưng pA(x) Ví dụ: Tìm các trị riêng của ma trận A trong ví dụ trên. Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 3 / 14 Không gian con riêng Tập các vector v ∈ Rn thỏa: A[v ] = λ[v ] là một không gian vector con của Rn. Ký hiệu: E (λ) Nếu λ là trị riêng của A thì E (λ) được gọi là không gian con riêng ứng với trị riêng λ Ví dụ: 1. Tìm cơ sở, số chiều cho các không gian con riêng của A trong ví dụ trên 2. Tìm cơ sở, số chiều cho các không gian con riêng của B = 2 −1 −1−1 2 −1 −1 −1 2 Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 4 / 14 Chéo hóa ma trận vuông Ma trận vuông A ∈Mn gọi là chéo hóa được nếu tồn tại ma trận khả nghịch P ∈Mn sao cho P−1AP là ma trận đường chéo. P−1AP gọi là dạng chéo của ma trận A A chéo hóa được khi và chỉ khi tồn tại cơ sở của Rn gồm toàn các vector riêng của A Nếu λ là nghiệm bội m của pA(x) thì m ≥ n = dimE (λ) Gọi λ1, λ2, . . . , λk là tất cả các trị riêng khác nhau của A. Đặt ni = dimE (λi), khi đó: A chéo hóa được khi và chỉ khi n1 + n2 + · · ·+ nk = n Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 5 / 14 Thuật toán chéo hóa ma trận 1. Tìm đa thức đặc trưng, xác định các trị riêng λi → Nếu tổng bậc của các trị riêng nhỏ hơn n thì không chéo hóa được 2. Tìm các cơ sở Bi cho các không gian con riêng E (λi) tương ứng → Nếu tổng số chiều các không gian con riêng nhỏ hơn n thì không chéo hóa được 3. Đặt B = B1 ∪ B2 ∪ · · · ∪ Bk , và đặt P = P(B0 → B). → Thì: P−1AP là ma trận chéo, với các phần tử trên đường chéo là các trị riêng của A Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 6 / 14 Ví dụ: Các ma trận sau có chéo được không? Nếu có, hãy chéo hóa nó. 1. Các ma trận trong ví dụ trên. 2. ( 1 −1 1 3 ) , ( 2 1 2 3 ) 3. 4 2 −1−6 −4 3 −6 −6 5 4. −3 1 −1−7 5 −1 −6 6 −2 Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 7 / 14 Dạng toàn phương Một dạng toàn phương trên Rn là một ánh xạ Q : Rn → R có dạng: Q (x1, x2, ..., xn) = a11x 2 1 + 2a12x1x2 + ...+ 2a1nx1xn +a22x 2 2 + 2a23x2x3 + ...+ annx 2 n Đặt: X = x1 x2 ... xn , và A = a11 a12 · · · a1n a12 a22 · · · a2n · · · · · · · · · · · · a1n a2n · · · ann Thì Q (x1, x2, ..., xn) = X >AX Ta gọi A là ma trận của dạng toàn phương Q Chú ý: A là ma trận đối xứng Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 8 / 14 Ví dụ: Cho dạng toàn phương Q (x1, x2, x3) = 3x 2 1 + 4x 2 2 + 5x 2 3 + 4x1x2 − 4x2x3 Xác định ma trận của dạng toàn phương Q Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 9 / 14 Dạng chính tắc dạng toàn phương Cho dạng toàn phương Q(X ) = [X ]>B0A[X ]B0 Nếu tồn tại cơ sở B của Rn sao cho: Q(X ) = [X ]>BD[X ]B. Với D là ma trận chéo: D = a1 0 ... 0 0 a2 ... 0 ... ... ... ... 0 0 ... an Thì Q (X ) = a1y 2 1 + a2y 2 2 + ...+ any 2 n , với [X ]B = ( y1 y2 ... yn )> . Và ta gọi dạng này là dạng chính tắc của dạng toàn phương Q Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 10 / 14 Đưa về dạng chính tắc Dùng ma trận trực giao Ma trận P gọi là ma trận trực giao nếu P−1 = P> Nếu A đối xứng thì luôn tồn tại ma trận trực giao P sao cho P−1AP là ma trận đường chéo Đặt X = PY thì Q(X ) = Y >(P−1AP)Y Chú ý: Để tìm P thỏa yêu cầu trên, ta tiến hành chéo hóa A (như phần trên). Sau khi có cơ sở B gồm toàn các vector riêng của A, ta tiếp tục trực chuẩn hóa (bằng Gram-Schmidt) để biến B thành cơ sở trực chuẩn C. P = P(B0 → C) Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 11 / 14 Ví dụ: Đưa các dạng toàn phương sau về dạng chính tắc. 1. Q = 3x21 + 4x 2 2 + 5x 2 3 + 4x1x2 − 4x2x3 2. Q = 2x2x3 + 2x3x1 + 2x1x2 Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 12 / 14 Dùng phương pháp Lagrange 1. Gom các số hạng chứa x1 lại với nhau: a11x 2 1 + 2a12x1x2 + ...+ 2a1nx1xn = a11 [ x21 + 2 a12 a11 x1x2 + ...+ 2 a1n a11 x1xn ] = a11 [ x1 + a12 a11 x2 + ...+ a1n a11 xn ]2 −a11 ( a12 a11 x2 + ...+ a1n a11 xn )2 2. Đặt y1 = x1 + a12 a11 x2 + ...+ a1n a11 xn, thì Q = a11y 2 1 + Q1 với Q1 chỉ có n − 1 biến 3. Và tiếp tục . . . Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 13 / 14 Chú ý: Nếu a11 = 0 thì ta xét x2 trước Nếu a11 = a22 = · · · = 0 thì ta xét một tích chéo nào đó. Chẳng hạn xét a12, đặt: { x1 = y1 + y2 x2 = y1 − y2 Thì: x1x2 = y 2 1 − y 22 Ví dụ: Đưa các dạng toàn phương sau về dạng chính tắc 1. Q = 2x21 + x 2 2 + 17x 2 3 − 4x1x2 + 12x1x3 − 16x2x3 2. Q = x1x2 − 2x1x3 + 2x1x4 − x2x4 − 4x3x4 Huỳnh Văn Kha (Khoa Toán – Thống kê) Chương 4: Trị riêng, vector riêng – DTP Toán A2 - MS: 501002 14 / 14
File đính kèm:
- bai_giang_toan_a2_chuong_4_tri_rieng_vector_rieng_va_dang_to.pdf