74. Собственные значения и собственные векторы линейного преобразования
Определение: Пусть L – заданное n - мерное линейное пространство. Ненулевой вектор
L называется Собственным вектором линейного преобразования А, если существует такое число l, что выполняется равенство:
A
.
При этом число l называется Собственным значением (характеристическим числом) линейного преобразования А, соответствующего вектору
.
Определение: Если линейное преобразование А в некотором базисе
,
,…,
имеет матрицу А =
, то собственные значения линейного преобразования А можно найти как корни l1, l2, … ,ln уравнения:

Это уравнение называется Характеристическим уравнением, а его левая часть - Характеристическим многочленом линейного преобразования А.
Следует отметить, что характеристический многочлен линейного преобразования не зависит от выбора базиса.
Рассмотрим Частный случай. Пусть А – некоторое линейное преобразование плоскости, матрица которого равна
. Тогда преобразование А может быть задано формулами:

; 
В некотором базисе
.
Если преобразование А имеет собственный вектор с собственным значением l, то А
.
или 
Т. к. собственный вектор
Ненулевой, то х1 и х2 не равны нулю одновременно. Т. к. данная система однородна, то для того, чтобы она имела нетривиальное решение, определитель системы должен быть равен нулю. В противном случае по правилу Крамера система имеет единственное решение – нулевое, что невозможно.

Полученное уравнение является Характеристическим уравнением линейного преобразования А.
Таким образом, можно найти собственный вектор
(х1, х2) линейного преобразования А с собственным значением l, где l - корень характеристического уравнения, а х1 и х2 – корни системы уравнений при подстановке в нее значения l.
Понятно, что если характеристическое уравнение не имеет действительных корней, то линейное преобразование А не имеет собственных векторов.
Следует отметить, что если
- собственный вектор преобразования А, то и любой вектор ему коллинеарный – тоже собственный с тем же самым собственным значением l.
Действительно,
. Если учесть, что векторы имеют одно начало, то эти векторы образуют так называемое Собственное направление Или Собственную прямую.
Т. к. характеристическое уравнение может иметь два различных действительных корня l1 и l2, то в этом случае при подстановке их в систему уравнений получим бесконечное количество решений. (Т. к. уравнения линейно зависимы). Это множество решений определяет две Собственные прямые.
Если характеристическое уравнение имеет два равных корня l1 = l2 = l, то либо имеется лишь одна собственная прямая, либо, если при подстановке в систему она превращается в систему вида:
. Эта система удовлетворяет любым значениям х1 и х2. Тогда все векторы будут собственными, и такое преобразование называется Преобразованием подобия.
Пример. Найти характеристические числа и собственные векторы линейного преобразования с матрицей А =
.
Запишем линейное преобразование в виде: ![]()
Составим характеристическое уравнение:
![]()
L2 - 8l + 7 = 0;
Корни характеристического уравнения: l1 = 7; l2 = 1;
Для корня l1 = 7: 
Из системы получается зависимость: X1 – 2X2 = 0. Собственные векторы для первого корня характеристического уравнения имеют координаты: (T; 0,5T) где T- параметр.
Для корня l2 = 1: 
Из системы получается зависимость: X1 + X2 = 0. Собственные векторы для второго корня характеристического уравнения имеют координаты: (T; -T) где T- параметр.
Полученные собственные векторы можно записать в виде:
![]()
Пример. Найти характеристические числа и собственные векторы линейного преобразования с матрицей А =
.
Запишем линейное преобразование в виде: ![]()

Составим характеристическое уравнение:
![]()
L2 - 4l + 4 = 0;
Корни характеристического уравнения: l1 = l2 = 2;
Получаем: 
Из системы получается зависимость: X1 – X2 = 0. Собственные векторы для первого корня характеристического уравнения имеют координаты: (T; T) где T- параметр.
Собственный вектор можно записать:
.
Рассмотрим другой Частный случай. Если
- собственный вектор линейного преобразования А, заданного в трехмерном линейном пространстве, а х1, х2, х3 – компоненты этого вектора в некотором базисе
, то
,
Где l - собственное значение (характеристическое число) преобразования А.
Если матрица линейного преобразования А имеет вид:
, то 
Характеристическое уравнение: 
Раскрыв определитель, получим кубическое уравнение относительно l. Любое кубическое уравнение с действительными коэффициентами имеет либо один, либо три действительных корня.
Тогда любое линейное преобразование в трехмерном пространстве имеет собственные векторы.
Пример. Найти характеристические числа и собственные векторы линейного преобразования А, матрица линейного преобразования А =
.
Составим характеристическое уравнение:


(1 - l)((5 - l)(1 - l) - 1) - (1 - l - 3) + 3(1 - 15 + 3l) = 0
(1 - l)(5 - 5l - l + l2 - 1) + 2 + l - 42 + 9l = 0
(1 - l)(4 - 6l + l2) + 10l - 40 = 0
4 - 6l + l2 - 4l + 6l2 - l3 + 10l - 40 = 0
-l3 + 7l2 – 36 = 0
-l3 + 9l2 - 2l2 – 36 = 0
-l2(l + 2) + 9(l2 – 4) = 0
(l + 2)(-l2 + 9l - 18) = 0
Собственные значения: l1 = -2; l2 = 3; l3 = 6;
1) Для l1 = -2: 
Если принять х1 = 1, то
Þ х2 = 0; x3 = -1;
Собственные векторы: ![]()
2) Для l2 = 3: 
Если принять х1 = 1, то
Þ х2 = -1; x3 = 1;
Собственные векторы: ![]()
3) Для l3 = 6: 
Если принять х1 = 1, то
Þ х2 = 2; x3 = 1;
Собственные векторы: ![]()
Пример. Найти характеристические числа и собственные векторы линейного преобразования А, матрица линейного преобразования А =
.
Составим характеристическое уравнение:

-(3 + l)((1 - l)(2 - l) – 2) + 2(4 - 2l - 2) - 4(2 - 1 + l) = 0
-(3 + l)(2 - l - 2l + l2 - 2) + 2(2 - 2l) - 4(1 + l) = 0
-(3 + l)(l2 - 3l) + 4 - 4l - 4 - 4l = 0
-3l2 + 9l - l3 + 3l2 - 8l = 0
-l3 + l = 0
L1 = 0; l2 = 1; l3 = -1;
Для l1 = 0: 
Если принять х3 = 1, получаем х1 = 0, х2 = -2
Собственные векторы
×t, где t – параметр.
Для самостоятельного решения: Аналогично найти
И
для l2 и l3.
| < Предыдущая | Следующая > |
|---|