Nøgleord og begreber Egenværdi Egenvektor Egenrum Hvordan findes egenværdier Hvordan beregnes egenvektorerne Angivelse af egenrum

Like dokumenter
Nøgleord og begreber

Oversigt [LA] 11, 12

Oversigt [LA] 11, 12

Oversigt [S] 11.7; [LA] 13

Oversigt [S] 11.7; [LA] 13

Oversigt [S] 11.7; [LA] 13

Oversigt [S] 11.7; [LA] 13

Oversigt [S] 11.7; [LA] 13

1 Definition. En funktion f(x, y) har et lokalt minimum i punktet (a, b), hvis. der i en lille cirkelskive herom gælder

f(a, b) er en lokal minimumsværdi.

Vær OBS på at svarene på mange av oppgavene kan skrives på flere ulike måter!

Egenverdier og egenvektorer

SKRIFTLIG EKSAMEN I MATEMATIK B-sektorens 7. semester 17. januar 2001 kl Alle hjρlpemidler er tilladt OPGAVE 1 Givet

Oversigt [S] 12.4, 12.5, 12.7

LO510D Lin.Alg. m/graf. anv. Våren 2005

Universitet i Bergen. Eksamen i emnet MAT121 - Lineær algebra

R: 0, , = 6000 D : 0, , = 4000 La v n = angi fordelingen etter n år (dvs. a b n stemmer for R og

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2013

y(x) = C 1 e 3x + C 2 xe 3x.

UNIVERSITET I BERGEN

7 Egenverdier og egenvektorer TMA4110 høsten 2018

TMA4110 Matematikk 3 Haust 2011

MAT UiO. 10. mai Våren 2010 MAT 1012

Løsning Eksamensrelevante oppgaver i ELE 3719 Matematikk Vektorer, matriser og lineær algebra Dato Februar Oppgave 1. (A) Vi leser av at

MAT Prøveeksamen 29. mai - Løsningsforslag

MAT1120 Oppgaver til plenumsregningen torsdag 25/9

TMA4110 Eksamen høsten 2018 EKSEMPEL 1 Løsning Side 1 av 8. Løsningsforslag. Vi setter opp totalmatrisen og gausseliminerer: x 1 7x 4 = 0

Eksamen i ELE Matematikk valgfag Torsdag 18. mai Oppgave 1

EKSAMEN I TMA4110 MATEMATIKK 3 Bokmål Fredag 4. desember 2009 løsningsforslag

Oppgave 1 (25 %) - Flervalgsoppgaver

Forelesning 14 Systemer av dierensiallikninger

Figur y. Eksempel 3 Forskriften. Grafen for en funktion f : D R. Niveaukurven(konturlinjen) af kote k for en funktion. Figur

Figur D R 2, Oversigt [S] 9.6, 11.1, 11.2, App. H.1. Calculus Uge En generel funktion. [S] 9.6 Functions and surfaces.

Figur y D R 2, Definition En tilordning af et tal til et givet talpar definerer en funktion af to variable. f : D R. Mængden af talpar D R 2

MAT-1004 Vårsemester 2017 Prøveeksamen

13 Oppsummering til Ch. 5.1, 5.2 og 8.5

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2016

MA2501, Vårsemestre 2019, Numeriske metoder for lineære systemer

Eksamensoppgave i TMA4110/TMA4115 Calculus 3

4.1 Vektorrom og underrom

Diagonalizering. En n n matrise A sies å være diagonaliserbar hvis den er similær med en diagonalmatrise D. A = PDP 1

Homogene lineære ligningssystem, Matriseoperasjoner

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts.

MA1201/MA6201 Høsten 2016

A 2 = PDP 1 PDP 1 = PD 2 P 1. og ved induksjon får vi. A k = PD k P 1. Kommentarer:

Oversigt [S] 9.6, 11.1, 11.2, App. H.1

Løsningsforslag MAT 120B, høsten 2001

Løsninger for eksamen i MAT Lineær algebra og M102 - Lineær algebra, fredag 28. mai 2004, Oppgave 1. M s = = 1 2 (cofm 2) T.

MAT Onsdag 7. april Lineær uavhengighet (forts. 1.8 Underrom av R n, nullrom, basis MAT Våren UiO. 7.

=cos. =cos 6 + i sin 5π 6 = =cos 2 + i sin 3π 2 = i.

1. Finn egenverdiene og egenvektorene til matrisen A = 2 1 A =

EKSAMEN. 1 Om eksamen. EMNE: MA2610 FAGLÆRER: Svein Olav Nyberg, Trond Stølen Gustavsen. Klasser: (div) Dato: 24. mai 2004 Eksamenstid:

Lineær algebra. 0.1 Vektorrom

Fordelingsfunktionen. Definition (EH 17.1) Sætning (EH 17.2)

MA1201, , Kandidatnummer:... Side 1 av 5. x =.

MAT UiO mai Våren 2010 MAT 1012

Oppgave 1. e rt = 120e. = 240 e

EKSAMEN I NUMERISK LINEÆR ALGEBRA (TMA4205)

Egenverdier for 2 2 matriser

LØSNINGSSKISSE TIL EKSAMEN I FAG SIF august 2001

Til enhver m n matrise A kan vi knytte et tall, rangen til A, som gir viktig informasjon.

4.1 Vektorrom og underrom

EKSAMEN I MA1202 LINEÆR ALGEBRA MED ANVENDELSER

4.1 Vektorrom og underrom

Kapittel 3. Mer om egenverdier og egenvektorer. 3.1 Komplekse n-tupler og vektorer

Diagonalisering. Kapittel 10

Institutt for Samfunnsøkonomi

Løsningsforslag til eksamen i MA1202/MA6202 Lineær algebra med anvendelser våren 2009.

Eksamensoppgave MAT juni 2010 (med løsningsforslag)

SKRIFTLIG EKSAMEN I NUMERISK DYNAMIK B-sektorens 7. semester 30. januar 2002 kl Alle hjρlpemidler er tilladt OPGAVE 1 Givet randvρrdiprob

MAT 1110: Bruk av redusert trappeform

Eksamensoppgave i TMA4115 Matematikk 3

Løsningsforslag til eksamen i MA1202/MA6202 Lineær algebra med anvendelser høsten 2009.

UNIVERSITETET I OSLO

Obligatorisk innleveringsoppgave, løsning Lineær algebra, Våren 2006

EKSAMEN I TMA4110 MATEMATIKK 3 Bokmål Mandag 6. juni 2011 løsningsforslag

Pensum i lineæralgebra inneholder disse punktene.

12 Diagonalisering av matriser og operatorer (Ch. 5.1, 5.2 og 8.5)

i den nederste figur pi næste side har hældningen 0, fordi ^r P \ J = -2x Teori for lineær sammenhæng o T E O R I F O R LINEÆR SAMMENHÆNG

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

MAT-1004 Vårsemester 2017 Prøveeksamen

(3/2)R 2+R 3 R 1 +R 2,( 2)R 1 +R 3 ( 2)R 1 +R 4 6/5R 3 +R 4 1/5R 3

MA1201 Lineær algebra og geometri Løsningsforslag for eksamen gitt 3. desember 2007

TMA4110 Matematikk 3 Eksamen høsten 2018 Løsning Side 1 av 9. Løsningsforslag. Vi setter opp totalmatrisen og gausseliminerer:

Vi skal koble diagonalisering av matriser sammen med ortogonalitet. Skal bl.a. se på

MA1202/MA S løsningsskisse

Lektion 2. Differentiable funktioner. Den afledte funktion, differentialkvotienten. Tangent og lineær approximation. Maksimum og minimum

7.1 forts. Schur triangularisering og spektralteoremet

Lineær uavhengighet og basis

2 3 2 t der parameteren t kan være et vilkårlig reelt tall. i) Finn determinanten til M. M =

Eksamensoppgave i MA1201 Lineær algebra og geometri

6.4 Gram-Schmidt prosessen

Kap. 5 Egenverdier og egenvektorer

Løsningsforslag for eksamen i Matematikk 3 - TMA4115

Kap. 7 Symmetriske matriser og kvadratiske former

Løsningsforslag til eksamen i MA0002, Brukerkurs i matematikk B

a) Matrisen I uv T har egenverdier 1, med multiplisitet n 1 og 1 v T u, med multiplisitet 1. Derfor er matrisen inverterbar når v T u 1.

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN MA1202/MA6202 VÅR 2010

4.2 Nullrom, kolonnerom og lineære transformasjoner

Transkript:

Oversigt [LA] 9 Nøgleord og begreber Egenværdi Egenvektor Egenrum Hvordan findes egenværdier Hvordan beregnes egenvektorerne Angivelse af egenrum Calculus 2-2005 Uge 44. -

Vektorer skaleres Definition Lad A være en n n-matrix. En n-søjlevektor u kaldes en egenvektor for A, hvis for en skalar λ R. Au = λu Calculus 2-2005 Uge 44. - 2

Vektorer skaleres Definition Lad A være en n n-matrix. En n-søjlevektor u kaldes en egenvektor for A, hvis for en skalar λ R. Au = λu Hvis u 0 kaldes λ en egenværdi for A og u er en egentlig egenvektor. Calculus 2-2005 Uge 44. - 2

Vektorer skaleres Definition Lad A være en n n-matrix. En n-søjlevektor u kaldes en egenvektor for A, hvis for en skalar λ R. Au = λu Hvis u 0 kaldes λ en egenværdi for A og u er en egentlig egenvektor. Nulvektoren er altid en egenvektor. Calculus 2-2005 Uge 44. - 2

Vektorer skaleres Au = λu u For en egenvektor gælder Au span(u) Calculus 2-2005 Uge 44. - 3

Mange egenvektorer Eksempel Identitetsmatricen I n opfylder for alle vektorer u. I n u = u Calculus 2-2005 Uge 44. - 4

Mange egenvektorer Eksempel Identitetsmatricen I n opfylder for alle vektorer u. I n u = u Altså er alle vektorer egenvektorer og tallet er eneste egenværdi. Calculus 2-2005 Uge 44. - 4

Mange egenvektorer Eksempel Nulmatricen 0 n opfylder 0 n u = 0 for alle vektorer u. Calculus 2-2005 Uge 44. - 5

Mange egenvektorer Eksempel Nulmatricen 0 n opfylder 0 n u = 0 for alle vektorer u. Altså er alle vektorer egenvektorer og tallet 0 er eneste egenværdi. Calculus 2-2005 Uge 44. - 5

Gættet eksempel Eksempel Matricen A = ( ) 0 0 3 har egentlige egenvektorer ( ) u = e = 0 med tilhørende egenværdier,u 2 = e 2 = ( ) 0 λ =,λ 2 = 3 Calculus 2-2005 Uge 44. - 6

Gættet eksempel Eksempel - fortsat Dette følger af udregningerne ( ) ( ) 0 = 0 3 0 ( ) 0 = ( ) ( ) 0 Au = λ u ( 0 0 3 ) ( ) 0 = ( ) 0 3 = 3 ( ) 0 Au 2 = λ 2 u 2 Calculus 2-2005 Uge 44. - 7

Gættet eksempel Eksempel - fortsat - figur y Au 2 = 3u 2 u 2 Au = u u x Calculus 2-2005 Uge 44. - 8

Note eksempel Eksempel Af udregningen ( ) ( ) 3 3 3 2 4 = ( ) 6 2 = 2 ( ) 3 ( ) 3 3 fås, at matricen A = har en egentlig egenvektor 2 4 ( ) 3 u = med egenværdi λ = 2. Calculus 2-2005 Uge 44. - 9

Note eksempel Eksempel - fortsat - figur y Au = 2u u = ( 3,) x Calculus 2-2005 Uge 44. - 0

Ligninger og egenværdi Bemærkning Lad A være en n n-matrix. Et tal λ er en egenværdi, hvis ligningssystemet a x +... + a n x n = λx a 2 x +... + a 2n x n = λx 2. a n x +... + a nn x n = λx n har ikke-nul (egentlige) løsninger. Calculus 2-2005 Uge 44. -

Matrixligning og egenværdi Bemærkning - fortsat Lad A være en n n-matrix. Et tal λ er en egenværdi, hvis ligningssystemet Ax = λx har ikke-nul (egentlige) løsninger x R n. Calculus 2-2005 Uge 44. - 2

Matrixligning og egenværdi Bemærkning - fortsat Lad A være en n n-matrix. Et tal λ er en egenværdi, hvis ligningssystemet Ax = λx har ikke-nul (egentlige) løsninger x R n. Dette kan skrives (A λi n )x = 0 og er dermed et homogent lineært ligningssystem med koefficientmatrix A λi n Calculus 2-2005 Uge 44. - 2

Determinant og egenværdi Sætning 4 Lad A vœre en n n-matrix. Et tal λ er en egenvœrdi, hvis og kun hvis determinanten A λi n = 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 3

Determinant og egenværdi Sætning 4 Lad A vœre en n n-matrix. Et tal λ er en egenvœrdi, hvis og kun hvis determinanten A λi n = 0 Bemærkning n-te grads polynomiet ovenfor kaldes det karakteristiske polynomium for matricen A. Egenværdierne er altså netop rødderne i det karakteristiske polynomium. Calculus 2-2005 Uge 44. - 3

Karakteristisk polynomium Definition - skematisk Det karakteristiske polynomium af en n n-matrix A er n-te grads polynomiet a λ a 2 a n a 2 a 22 λ a 2n...... a n a n2 a nn λ = ( ) n λ n + + A = A λi n Calculus 2-2005 Uge 44. - 4

Karakteristisk polynomium Eksempel Det karakteristiske polynomium af en 2 2-matrix A er andengrads polynomiet a λ a 2 a 2 a 22 λ = (a λ)(a 22 λ) a 2 a 2 = λ 2 (a + a 22 )λ + (a a 22 a 2 a 2 ) Calculus 2-2005 Uge 44. - 5

Trekantsmatrix Eksempel Udregningen a λ a 2 a n 0 a 22 λ a 2n...... 0 0 a nn λ = (a λ)(a 22 λ) (a nn λ) viser at egenværdierne i en trekantsmatrix netop udgøres af diagonal indgangene. Calculus 2-2005 Uge 44. - 6

Egengenrum Sætning 5 Lad A vœre en n n-matrix og λ en egenvœrdi. Så er mœngden af egenvektorer for A et lineœrt underrum af R n. Calculus 2-2005 Uge 44. - 7

Egengenrum Sætning 5 Lad A vœre en n n-matrix og λ en egenvœrdi. Så er mœngden af egenvektorer for A et lineœrt underrum af R n. Dette kaldes egenrummet hørende til λ og betegnes E λ Calculus 2-2005 Uge 44. - 7

Egengenrum Sætning 5 Lad A vœre en n n-matrix og λ en egenvœrdi. Så er mœngden af egenvektorer for A et lineœrt underrum af R n. Dette kaldes egenrummet hørende til λ og betegnes E λ Bevis Egenrummet er løsningsrummet for det homogene ligningssystem med koefficientmatrix A λi n. Calculus 2-2005 Uge 44. - 7

Andengradsligning Eksempel 2 Fra andengradspolynomiet 3 λ 3 2 4 λ = (3 λ)( 4 λ) 3 ( 2) = λ2 + λ 6 fås, at matricen A = ( ) 3 3 2 4 har de to rødder som egenværdier. λ = 3, λ 2 = 2 Calculus 2-2005 Uge 44. - 8

Beregn egenrum Eksempel 2 - fortsat For λ = 3 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 3 λ 3 2 4 λ = ( ) 6 3 2 ( ) 2 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 9

Beregn egenrum Eksempel 2 - fortsat For λ = 3 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 3 λ 3 2 4 λ x 2 = ( ) 6 3 2 Heraf fås egenvektorerne ( ) ( ) ( x = x 2 2 = x 2 2 x 2 hvor x 2 vælges frit. ) ( ) 2 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 9

Beregn egenrum Eksempel 2 - fortsat For λ 2 = 2 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 3 λ 2 3 2 4 λ 2 = ( ) 3 2 6 ( ) 3 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 20

Beregn egenrum Eksempel 2 - fortsat For λ 2 = 2 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 3 λ 2 3 2 4 λ 2 = ( ) 3 2 6 Heraf fås egenvektorerne ( ) ( ) ( ) x 3x 2 3 = = x 2 x 2 x 2 hvor x 2 vælges frit. ( ) 3 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 20

Egenrum Eksempel 2 - fortsat Matricen A = ( ) 3 3 2 4 har egenværdier og egenrum E 3 = span{ λ = 3, λ 2 = 2 ( 2 ) ( ) 3 }, E 2 = span{ } Calculus 2-2005 Uge 44. - 2

Egenrum underrum Eksempel 2 - fortsat - figur y E 3 E 2 ( 3,) (.5,) x Calculus 2-2005 Uge 44. - 22

Tredjegradsligning Eksempel 3 ( λ) λ 0 0 λ = 2 λ λ λ 0 0 2 λ + 0 λ 2 har tre rødder = λ 3 + 3λ 2 2λ λ = 0,, 2 Calculus 2-2005 Uge 44. - 23

Egenværdier Eksempel 3 - fortsat 3 3-matricen A = 0 0 2 har karakteristisk polynomium A λi 3 = λ 3 + 3λ 2 2λ og egenværdier λ = 0, λ 2 =, λ 3 = 2 Calculus 2-2005 Uge 44. - 24

Egenvektorer Eksempel 3, 4 For λ = 0 er koefficientmatricen 0 A = 0 2 0 0 0 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 25

Egenvektorer Eksempel 3, 4 For λ = 0 er koefficientmatricen 0 A = 0 2 0 0 0 0 0 Egenvektorerne er da løsninger til det reducerede ligningssystem hvor x 3 er en fri variabel. x + x 3 = 0 x 2 + x 3 = 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 25

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat Dette giver x = x 3 x 2 = x 3 Calculus 2-2005 Uge 44. - 26

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat Dette giver Heraf fås egenvektorerne hvor x 3 vælges frit. x x 2 x 3 = x = x 3 x 2 = x 3 x 3 x 3 = x 3 x 3 Calculus 2-2005 Uge 44. - 26

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat For λ 2 = er koefficientmatricen 0 0 A I = 0 0 2 0 0 2 0 0 0 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 27

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat For λ 2 = er koefficientmatricen 0 0 A I = 0 0 2 0 0 2 0 0 0 0 0 Egenvektorerne er da løsninger til det reducerede ligningssystem hvor x 2 er en fri variabel. x 2 x 2 = 0 x 3 = 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 27

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat Dette giver x = 2 x 2 x 3 = 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 28

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat Dette giver x = 2 x 2 x 3 = 0 Heraf fås egenvektorerne hvor x 2 vælges frit. x x 2 x 3 = 2 x 2 x 2 0 = x 2 2 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 28

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat For λ 3 = 2 er koefficientmatricen 0 A 2I = 0 2 0 0 0 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 29

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - fortsat For λ 3 = 2 er koefficientmatricen 0 A 2I = 0 2 0 0 0 0 0 Heraf fås egenvektorerne hvor x 3 vælges frit. x x 2 x 3 = x 3 x 3 x 3 = x 3 Calculus 2-2005 Uge 44. - 29

Egenrum Eksempel 3, 4 - fortsat A = 0 0 2 har egenværdier λ = 0, λ 2 =, λ 3 = 2 og egenrum 2 E 0 = span{ }, E = span{ }, E 2 = span{ } 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 30

Egenvektorer Eksempel 3, 4 - figur (,,) z x (,,) (0.5,,0) y Egenvektorer Calculus 2-2005 Uge 44. - 3

Tredjegradsligning Eksempel 7 λ 0 0 0 λ 0 λ = ( λ) λ λ har en rod og en dobbelt rod = ( λ) 2 ( + λ) λ =, Calculus 2-2005 Uge 44. - 32

Egenværdier Eksempel 7 - fortsat 3 3-matricen A = 0 0 0 0 0 0 har karakteristisk polynomium A λi 3 = ( λ) 2 ( + λ) og egenværdier λ =, λ 2 = λ 2 siges at have multiplicitet 2. Calculus 2-2005 Uge 44. - 33

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat For λ = er koefficientmatricen 2 0 0 A + I = 0 0 0 0 0 0 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 34

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat For λ = er koefficientmatricen 2 0 0 A + I = 0 0 0 0 0 0 0 0 Heraf fås egenvektorerne hvor x 3 vælges frit. x x 2 x 3 = 0 x 3 = x 3 x 3 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 34

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat For λ 2 = er koefficientmatricen 0 0 0 A I = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 35

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat For λ 2 = er koefficientmatricen 0 0 0 A I = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Egenvektorerne er da løsninger til det reducerede ligningssystem hvor x,x 3 er en frie variable. x 2 x 3 = 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 35

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat Dette giver x 2 = x 3 Calculus 2-2005 Uge 44. - 36

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat Dette giver x 2 = x 3 Heraf fås egenvektorerne x x 2 x 3 = hvor x,x 3 vælges frit. x x 3 x 3 = x 0 + x 3 0 0 Calculus 2-2005 Uge 44. - 36

Egenvektorer Eksempel 7 - figur (0,,) z (0,,) x (,0,0) Egenvektorer y Calculus 2-2005 Uge 44. - 37

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat For λ = er egenrummet 0 E = span{ } Calculus 2-2005 Uge 44. - 38

Egenvektorer Eksempel 7 - fortsat For λ = er egenrummet 0 E = span{ } For λ 2 = er egenrummet E = span{ 0, 0 0 } Calculus 2-2005 Uge 44. - 38