2.6. Собственные векторы и собственные значения

Пусть A — это квадратная матрица. Вектор v называется собственным вектором матрицы A, если 

Av = λv, 

где число λ называется собственным значением матрицы A. Таким образом преобразование, которое выполняет матрица A над вектором v, сводится к простому растяжению или сжатию с коэффициентом λ. Собственный вектор определяется с точностью до умножения на константу α ≠ 0, т.е. если v — собственный вектор, то и αv — тоже собственный вектор. 

2.7. Собственные значения

У матрицы A , размерностью (N×N) не может быть больше чем N собственных значений. Они удовлетворяют характеристическому уравнению  

det(A − λI) = 0, 

являющемуся алгебраическим уравнением N-го порядка. В частности, для матрицы 2×2 характеристическое уравнение имеет вид

Например,

Рис. 21 Собственные значения

Набор собственных значений λ₁,..., λ_N матрицы A называется спектром A. 

Спектр обладает разнообразными свойствами. В частности

 det(A) = λ₁×...×λ_N,                Sp(A) = λ₁+...+λ_N.

Собственные значения произвольной матрицы могут быть комплексными числами, однако если матрица симметричная (A^t = A), то ее собственные значения вещественны. 

2.8. Собственные векторы

У матрицы A, размерностью (N×N) не может быть больше чем N собственных векторов, каждый из которых соответствует своему собственному значению. Для определения собственного вектора v_n нужно решить систему однородных уравнений 

(A − λ_nI) v_n = 0. 

Она имеет нетривиальное решение, поскольку det(A − λ_nI) = 0. 

Например,

Рис. 22 Собственные вектора

Собственные вектора симметричной матрицы ортогональны.

Приведение квадратичных форм к каноническому виду

            Рассмотрим некоторое линейное преобразование А с матрицей .

Это симметрическое преобразование можно записать в виде:

y₁ = a₁₁x₁ + a₁₂x₂

y₂ = a₁₂x₁ + a₂₂x₂

где у₁ и у₂ – координаты вектора  в базисе .

            Очевидно, что квадратичная форма может быть записана в виде

Ф(х₁, х₂) = х₁у₁ + х₂у₂.

 

            Как видно, геометрический смысл числового значения квадратичной формы Ф в точке с координатами х₁ и х₂ – скалярное произведение .

            Если взять другой ортонормированный базис на плоскости, то в нем квадратичная форма Ф будет выглядеть иначе, хотя ее числовое значение в каждой геометрической точке и не изменится. Если найти такой базис, в котором квадратичная форма не будет содержать координат в первой степени, а только координаты в квадрате, то квадратичную форму можно будет привести к каноническому виду.

            Если в качестве базиса взять совокупность собственных векторов линейного преобразования, то в этом базисе матрица линейного преобразования имеет вид:

.

            При переходе к новому базису от переменных х₁ и х₂ мы переходим к переменным  и . Тогда:

 

            Тогда .

Выражение  называется каноническим видом квадратичной формы. Аналогично можно привести к каноническому виду квадратичную форму с большим числом переменных.

Теория квадратичных форм используется для приведения к каноническому виду уравнений кривых и поверхностей второго порядка.

Теория пределов Предел последовательности

Число называется пределом последовательности , если , , : . Предел последовательности обозначается . Куда именно стремится , можно не указывать, поскольку , оно может стремиться только к .

Свойства:

• Если предел последовательности существует, то он единственный.

• 

• (если оба предела существуют)

• 

• (если оба предела существуют)

• (если оба предела существуют и знаменатель правой части не ноль)

• Если и , то (теорема «о зажатой последовательности», также известная, как «теорема о двух милиционерах»)