На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Реферат Понятие собственных векторов и собственных значений, их свойства и характеристики, порядок нахождения собственных векторов оператора. Критерии определения независимости и ортогональности собственных векторов. Факторы и теоремы положительных матриц.

Информация:

Тип работы: Реферат. Предмет: Математика. Добавлен: 22.04.2010. Сдан: 2010. Уникальность по antiplagiat.ru: --.

Описание (план):


РЕФЕРАТ
"Собственные вектора и собственные значения линейного оператора"
Понятие собственные векторы и собственные значения

Перед тем как определить понятие собственные вектора, покажем его на наглядном примере. На рисунке 1, красным цветом обозначен собственный вектор. Он, в отличие от синего, при деформации не изменил направление и длину, поэтому является собственным вектором, соответствующим собственному значению ? = 1. Любой вектор, параллельный красному вектору, также будет собственным, соответствующим тому же собственному значению. Множество всех таких векторов (вместе с нулевым) образует собственное подпространство.
Рис. 1
Определение. Ненулевой вектор x называется собственным вектором линейного оператора , если найдется такое число ?, называемое собственным значением линейного оператора, что
(x) = ?·x (1)

Равенство (1) означает, что вектор x, подвергнутый действию линейного оператора, умножается на число ?. Появляется коллинеарный вектор. Среди векторов линейного векторного пространства могут существовать такие, воздействие оператора на которые переводит эти векторы в коллинеарные самим себе. Если на таких векторах построить базис, преобразования линейной алгебры значительно упростятся.
Не всякий линейный оператор обладает собственными векторами. Например, в геометрической плоскости R2 оператор поворота на угол, не кратный ?, не имеет ни одного собственного вектора, поскольку ни один ненулевой вектор после поворота не останется коллинеарным самому себе.
Решим задачу нахождения собственных векторов оператора. Запишем равенство (1) в матричной форме:
P·X = ?·X

Преобразуем матричное уравнение:
P·X - ?·X = 0 или (P - ?·E) X =0

Матричное уравнение всегда имеет нулевое решение:
X=0=
Для существования ненулевых решений ранг матрицы коэффициентов должен быть меньше числа переменных r<n, т.е. число линейно независимых уравнений должно быть меньше числа переменных. В этом случае должно быть выполнено условие
|P - ?·E|=0 (2)
Расписав уравнение (2) относительно ? подробнее, получим
|P - ?·E|=
Раскрыв определитель, получим уравнение n-й степени относительно ?:
Которое называется характеристическим уравнением оператора . Корни уравнения называются характеристическими или собственными числами оператора. Множество всех собственных чисел оператора называется спектром этого оператора. Многочлен левой части уравнения называется характеристическим многочленом.
Решив характеристическое уравнение, получаем собственные числа ?1, ?2, …, ?n. Для каждого найденного собственного значения ?i найдем ненулевые векторы ядра оператора P - ?i E. Именно они будут собственными векторами, соответствующими собственному значению ?i. Другими словами, необходимо решить однородную систему уравнений (P - ?i E) X=0. Ее общее решение дает всю совокупность собственных векторов, отвечающих ?i.
Общее решение однородной системы, как известно, структурировано. Оно представляет собой линейную комбинацию фундаментального набора линейно независимых решений (векторов). Число линейно независимых векторов в фундаментальном наборе называется геометрической кратностью собственного значения ?i. Вводиться также алгебраическая кратность - кратность ?i как корня характеристического многочлена.
Независимость собственных векторов
Существование линейно независимых векторов среди собственных, отвечающих различным собственным числам ?1, ?2, …, ?n, определяется следующей теоремой.
Собственные векторы x1, x2, …, xn оператора, отвечающие различным собственным значениям ?1, ?2, …, ?n, линейно независимы.
На n линейно независимых собственных векторах можно построить базис n-мерного линейного векторного пространства.
Замечание. Определитель матрицы P - ?E (соответственно характеристический многочлен) не зависит от выбора базиса.
|P' - ?E|=|T-1PT - ?E|=|T-1PT- ? T-1ET|=|T-1P- ? ET|=|T-1||P- ? ET||T|=|P- ? ET|
Следовательно, при переходе к новому базису собственные числа сохраняются.
Пример. Найти собственные значения и собственные векторы линейного оператора , заданного матрицей P= в пространстве R2.
Решение. Составим характеристическое уравнение:
|P - ?·E|== ?2-5 ?+4=0

Из квадратного уравнения найдем собственные значения линейного оператора ?1=1, ?2=4. Чтобы найти собственные векторы, решим матричные уравнения:
(P - ?1 E) X=0 и (P - ?2 E) X=0

В развернутом виде
и
Соответствующие однородные системы:
Общие решения систем:
и , где с1, с2 є R
Таким образом, множество собственных векторов, отвечающих собственным значениям ?1=1, ?2=4, имеет вид ; , где с1, с2 є R. Векторы a1=(1, 1), a2=(-2, 1), например, являются линейно независимыми. Они могут быть приняты в качестве нового базиса в пространстве R2.
Пусть e1, e2, …, en - собственные векторы линейного оператора в пространстве Rn, которые примем в качестве базиса. Тогда разложение векторов (e1), (e2), …, (en) по и т.д.................


Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.