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Matriz normal y vectores propios

Deja que AMn(C) muestre que si cada vector propio de A es un vector propio de A entonces A es normal.

Esta pregunta es equivalente a Si cada vector propio de T también es un vector propio de T entonces T es un operador normal. La primera respuesta utiliza la triangularización unitaria pero no entendí por qué el hecho de que e1 sea un vector propio de T implica a1j=0 para j>1. En la segunda respuesta hay una pista, pero ¿cómo completa la prueba?

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Algebraic Pavel Puntos 11952

Primero mostramos:

Si T es triangular y los eigenvectores de T son los eigenvectores de T, entonces T es diagonal.

Prueba por inducción: La afirmación se cumple trivialmente para n=1. Supongamos que es verdadera para matrices de tamaño (n1)×(n1) y sea la matriz (superior) triangular T de la forma T=[τt0˜T]. La matriz T tiene un eigenvalor τ con el eigenvector e1=[1,0,,0]T, es decir, Te1=τe1. Tenemos Te1=[ˉτ0t˜T][10]=[ˉτt]. Por la suposición, e1 es el eigenvector de T. Esto es posible solo si t=0, es decir, T tiene la forma T=[τ00˜T]. Por la suposición de inducción, la matriz ˜T es diagonal ya que tiene los mismos eigenvectores que ˜T.

En segundo lugar, consideremos la descomposición de Schur de T, T=QRQ, donde Q es unitaria y R triangular superior. Nótese que Tx=λx es equivalente a (QTQ)(Qx)=λ(Qx), es decir, R(Qx)=λ(Qx) y Tx=μx es equivalente a (QTQ)(Qx)=μ(Qx), es decir, R(Qx)=μ(Qx). Por lo tanto, x es un eigenvector común de T y T si y solo si Qx es un eigenvector común del factor triangular R de la descomposición de Schur de T. Usando la afirmación que demostramos, vemos que T y T tienen eigenvectores comunes si y solo si R es diagonal y por lo tanto T=QRQ (con R diagonal) es normal.

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Aquí hay un comienzo. Primero que todo, note esto

si λ es un eigenvalor de A, entonces ¯λ es un eigenvalor de A.

Ahora, tenemos

Au=λu

lo que implica

Au=¯λu,

dado que tienen el mismo eigenvector. Aplica A y A a las últimas dos ecuaciones respectivamente e intenta terminar el problema.

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Sry Puntos 387

Sea v un vector propio de T para el valor propio ɳ

y v un vector propio de T* para el valor propio µ entonces

Tv = ɳv

T*v = µv, aplicando T* al primero y T al segundo:

T*Tv = ɳT*v = ɳµv

TT*v = uTv = ɳµv; Así TT*v = T*Tv para todos los vectores propios linealmente independientes, por lo tanto TT* = T*T

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