- •Коллоквиум по ла
- •Определение линейного пространства и простейшие следствия из аксиом
- •Примеры линейных пространств
- •Простейшие следствия из аксиом.
- •Вопрос 2 Линейная зависимость и независимость элементов линейного пространства
- •Примеры линейной зависимости и независимости
- •Простейшие свойства линейной зависимости
- •Вопрос 3 Базис и координаты в линейном пространстве
- •Примеры
- •Свойства координат векторов
- •Вопрос 4 Матричный критерий линейной зависимости и независимости
- •Вопрос 5 Размерность линейного пространства
- •Простейшие следствия из аксиом
- •Вопрос 7
- •Свойства скалярного произведения
- •Свойства расстояния
- •Вопрос 8 Подпространства линейного пространства
- •Вопрос 9 Линейные оболочки
- •Вопрос 10
- •Вопрос 11
- •Сумма и пересечение подпространств линейного пространства
- •Вопрос 12
- •Вопрос 13
- •Вопрос 14
- •Вопрос 15
- •Понятие отображения
- •Вопрос 16
- •Примеры линейных операторов
- •Простейшие свойства линейного оператора
- •Вопрос 17
- •Примеры
- •Связь координат вектора с координатами его образа
- •Вопрос 18
- •Вопрос 19
- •Вопрос 20
- •Вопрос 21
- •Вопрос 22
- •Вопрос 23
- •Свойства изоморфизма
- •Вопрос 24
- •Вопрос 25
- •Вопрос 26
- •Вопрос 27
- •Свойства собственных векторов
- •Вопрос 28
- •Правило нахождения собственных векторов
- •Вопрос 29
- •Вопрос 30
- •Вопрос 31
- •Вопрос 32
- •Правило нахождения присоединенных векторов
- •Таким образом, имеем единственное собственное значение, кратность которого равна 3. Определим количество собственных и присоединенных векторов.
Вопрос 27
Определение и свойства собственных векторов
Собственные векторы линейного оператора
Определение. Ненулевой вектор линейного пространства V над полем P называется собственным вектором линейного оператора , если существует такое число P, что
= . (4.41)
Число из равенства (4.41) называется собственным значением оператора f, соответствующим собственному вектору .
Очевидно, все векторы линейного пространства являются собственными векторами нулевого оператора с собственным значением, равным 0, они же являются собственными векторами тождественного оператора с собственным значением, равным 1. Оператор проектирования трехмерного пространства на ось Оx имеет следующие собственные векторы: параллельные оси Оx – собственные с собственным значением, равным 1, а векторы, перпендикулярные оси Оx, – собственные с собственным значением, равным 0. При любом функция является собственным вектором (или собственной функцией) оператора дифференцирования , причем собственное значение равно .
Свойства собственных векторов
1º. Каждому собственному вектору соответствует единственное собственное значение.
► Предположим, что некоторому собственному вектору соответствуют два разных собственных значения и ( ). Тогда
. (4.42)
По шестому следствию § 1 гл. 3, из (4.42) следует, что , что противоречит определению собственного вектора.◄
2º. Собственные векторы с различными собственными значениями линейно независимы.
►Пусть , , …, – собственные векторы линейного оператора с собственными значениями соответственно, причем при . Доказательство проведем методом математической индукции по количеству векторов.
a) . Предположим, что векторы линейно зависимы. Тогда один из них можно выразить через другой, например, . Имеем
,
откуда получаем, что (так как , ), а значит, , что противоречит определению собственного вектора.
б) Предположим, что утверждение справедливо для (n–1)-го вектора и докажем его справедливость для n векторов. Пусть собственные векторы с различными собственными значениями линейно зависимы. Значит, один из них можно представить в виде линейной комбинации остальных, например:
. (4.43)
Так как , получаем
. (4.44)
По предположению индукции, векторы , , …, линейно независимы. Поэтому из (4.44) вытекает, что , Так как , то при . Но тогда из (4.43) видно, что , что противоречит определению собственного вектора.◄
3º. Множество всех собственных векторов линейного оператора с одним и тем же собственным значением вместе с нулевым вектором является подпространством линейного пространства V.
►Заметим, что состоит из всех векторов, удовлетворяющих условию (4.42), т.к. при любом . Докажем замкнутость относительно операций, заданных в V. Действительно,
{ } { ; }
{ } { };
{ } { } { } { }.
На основании теоремы 3.4, – подпространство линейного пространства V.◄
4º. Пусть – линейный оператор, – его различные собственные значения. Обозначим
и .
Тогда в существует линейно независимых собственных векторов оператора .
►В каждом из подпространств выберем линейно независимых векторов и покажем, что система
– (4.45)
линейно независима. Для этого составим ее линейную комбинацию и приравняем :
. (4.46)
Обозначим . Тогда (4.46) примет вид
,
откуда вытекает, что система линейно зависима. Поэтому на основании свойства 2º не все из векторов являются собственными, т. е. среди них есть нулевые. Пусть, например, . Это означает, что (объясните, почему), и что . Теперь видим, что система линейно зависима. Значит, и среди этих векторов есть нулевые. Пусть, например, со всеми вытекающими отсюда последствиями. После конечного числа шагов получаем, что в (4.46) все коэффициенты , откуда и следует линейная независимость системы (4.45).◄