λ = es simple se tiene que ( )



Documentos relacionados
Diagonalización de matrices.

TEMA 11. Autovalores y autovectores. Diagonalización y formas canónicas.

1 Aplicaciones lineales

Forma canónica de Jordan. Ejemplos 2 2 y 3 3

Valores y Vectores Propios

Tema 5: Diagonalización de matrices

Tema 5: Diagonalización de matrices

ÁLGEBRA MATRICIAL. 1. La traspuesta de A es A; (A ) = A. 2. La inversa de A 1 es A; (A 1 ) 1 = A. 3. (AB) = B A.

ETSI de Topografía, Geodesia y Cartografía

Matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones lineales.

Ejercicios resueltos del capítulo 1

EJERCICIOS RESUELTOS DE SISTEMAS LINEALES

Autovalores y autovectores. Diagonalización y formas canónicas

ENDOMORFISMOS Y DIAGONALIZACIÓN.

Sesión 18: Diagonalización (I) Método práctico para diagonalizar una matriz cuadrada A M nxn K

Universidad de Salamanca

f(x, y, z, t) = (x + y t, x + 2y z 3t, 3x + 5y 2z 7t).

ÁLGEBRA LINEAL. EXAMEN EXTRAORDINARIO 5 de Julio de T (e 1 ) = e 1 e 2 + 2e 3 T (e 2 ) = e 1 + 2e 2 3e 3. [T (e 1 ) T (e 2 )] =

TEMA 4: RESOLUCIÓN DE SISTEMAS MEDIANTE DETERMINANTES.

DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES CUADRADAS

IES Fco Ayala de Granada Septiembre de 2013 (Modelo 2 ) Solución Germán-Jesús Rubio Luna. Opción A

Contenido. 1 Definiciones y propiedades. 2. Método de la potencia. 3. Método de la potencia inversa. 4. Método de la potencia inversa desplazada

AUTOVALORES Y AUTOVECTORES

ARITMÉTICA Y ÁLGEBRA

Matrices. p ij = a ik b kj = a i1 b 1j + a i2 b 2j + + a in b nj.

P. A. U. LAS PALMAS 2005

Herramientas digitales de auto-aprendizaje para Matemáticas

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS II TEMA 3: ESPACIO AFÍN Y EUCLÍDEO

Aplicaciones Lineales. Diagonalización de matrices.

APUNTES DE MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE SEVILLA GRADOS EN ECONOMÍA Y ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS PRIMER CURSO

Lección 11 Ecuaciones Diferenciales de Segundo Orden. Ecuaciones de segundo orden

Diagonalización de matrices

IES Fco Ayala de Granada Junio de 2011 (Específico 2 Modelo 1) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAL INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIONES - E.T.S.I.T. CURSO 2005/06

Matemáticas I Grado de Administración y Dirección de Empresas Examen de Febrero Curso 2011/ ?

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA II - 1ER CUATRIMESTRE ÍNDICE

Aproximación funcional por mínimos cuadrados

1. SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES

SISTEMAS DE ECUACIONES

2. Ortogonalidad. En todo el capítulo trabajaremos sobre un espacio vectorial euclídeo U.

Ejercicios de Matrices, determinantes y sistemas de ecuaciones lineales. Álgebra 2008

IES Fco Ayala de Granada Septiembre de 2013 (Modelo 3 Especifico) Solucíon Germán-Jesús Rubio Luna. Opción A

Diagonalización de Endomorfismos

Sistemas de ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes constantes

Tema 5: Sistemas de Ecuaciones Lineales

Hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

Tema 2. Aplicaciones lineales. Diagonalización de endomorfismos.

Formas canónicas reales

Examen de Junio de 2011 (Común) con soluciones (Modelo )

ESPACIOS VECTORIALES Y APLICACIONES LINEALES

ÁLGEBRA LINEAL. EXAMEN FINAL 18 de Enero de b) (0, 5 puntos) Estudia si la siguiente afirmación es verdadera o falsa, justificando

Problemas y Ejercicios Resueltos. Tema 6: Diagonalizacion.

Valores y Vectores Propios

Tema 21. Exponencial de una matriz Formas canónicas de Jordan.

Tema 3: Forma canónica de Jordan de una matriz.

MATEMÁTICAS I 2º EXAMEN PARCIAL 12 junio de 2009

Matemáticas Empresariales II. Diagonalización de Matrices

Universidad de Jaén Departamento de Matemáticas Ingeniería Técnica en Informática de Gestión.

1 Autovalores y autovectores asociados a un endomor smo f. Diagonalización.

TEMA 8 GEOMETRÍA ANALÍTICA

JUNIO Opción A Dada la parábola y = 3 área máxima que tiene un lado en la recta y los otros dos vértices en la gráfica de la parábola.

APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN

1. W = {(x, y, z) x + y + z =0} 2. W = {(x, y, z) x 2 + y 2 + z 2 =1} Solución:

Soluciones de la hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

CONJUNTO R n. = (5, 2, 10) de 3, son linealmente. = (2,1,3) y v 3. = (0,1, 1) y u 3. = (2,0,3, 1), u 3. = (1,1, 0,m), v 2

Hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

Hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

ÁLGEBRA LINEAL II Algunas soluciones a la práctica 2.3

Álgebra Lineal. Tema 7. La forma canónica de Jordan

Solución de problemas I 1

Autovalores y autovectores Diagonalización y formas canónicas

Sistemas de Ecuaciones Lineales

SOLUCIONES DEL SEGUNDO PARCIAL (17/12/2013)

IES Francisco Ayala Modelo 1 (Septiembre) de 2007 Solución Germán Jesús Rubio Luna. Opción A

EJERCICIOS DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA 1 ESPACIOS VECTORIALES

Mat r i z in v e r s a

Problemas resueltos de subespacios vectoriales, base y dimensión. Matemáticas I curso

Forman base cuando p 0 y 1.

2. Teorema de las multiplicidades algebraica y geométrica.

COLEGIO UNIVERSITARIO CARDENAL CISNEROS. Libro de Ejercicios de Matemáticas Empresariales II

3Soluciones a los ejercicios y problemas

Matemáticas para la Empresa

como el número real que resulta del producto matricial y se nota por:

40 Matemáticas I. Parte II. Álgebra Lineal. I.T.I. en Electricidad. Prof: José Antonio Abia Vian

TEMA 4: Espacios y subespacios vectoriales

RESUMEN DEL TEMA 7 VALORES Y VECTORES PROPIOS

Diagonalización. Tema Valores y vectores propios Planteamiento del problema Valores y vectores propios

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 7

Problemas de Selectividad de Matemáticas II Comunidad de Madrid (Resueltos) Isaac Musat Hervás

Combinación lineal, Independencia Lineal, y Vectores que generan (Sección 6.3 pág. 291)

Transcripción:

Sección 6 Diagonalización 1- (enero 1-LE) Sea 1 1 = 1 1 a) Es diagonalizable la matriz? En caso afirmativo, calcula las matrices P y D tales que 1 P P = D b) Existe algún valor de a para el que ( 3, 6, a) sea un vector propio de la matriz? a) Primero calculamos los valores propios, que corresponden a las raíces del polinomio característico: 1 λ 1 p( λ) = λi = λ = ( λ)[ λ(1 λ) ] = ( λ)( λ)(1 + λ) 1 1 λ Luego los valores propios son λ = (doble) y λ = 1 (simple) * Como 1 λ = es simple se tiene que ( ) * hora calculamos dim S ( ) : 1 1 I = 1 1 dim S 1 = 1 Entonces, dim S() = nº col( I ) rg( I ) = 3 = 1 mult() y por tanto no es diagonalizable b) ( 3, 6, a) es un vector propio de si: 1 1 3 3 6 = λ 6, es decir, 1 1 a a 3= 3λ 6= 6λ λ = 1, a = 1 3+ a = aλ Por tanto ( 3, 6,1) es un vector propio asociado al valor propio λ = 1 95

- (junio 1-LE) Sea la matriz 1 a = 3 3 3 1 a) Para a =, es diagonalizable la matriz? En caso afirmativo, calcula la matriz diagonal D semejante a b) Existe algún valor de a para el que 4 sea un valor propio de la matriz? a) El polinomio característico de la matriz cuando a = es: 1 λ p( λ) = λi = 3 3 λ 3 = (1 λ)(3 λ)( λ) (3 λ) = 1 λ = (3 λ)((1 λ)( λ) ) = (3 λ)( λ 3 λ) = λ(3 λ)( λ 3) Los valores propios de, es decir, las raíces del polinomio característico son λ = y λ = 3 (doble) Como son reales, sólo tenemos que la dimensión del subespacio espectral asociado a λ = 3 coincide con su multiplicidad dim S(3) = 3 rg( 3 I) = 3 rg 3 3 = 3 1 = 1 1 Luego es diagonalizable y una matriz diagonal semejante a es: 3 D = 3 b) Si λ = 4 es un valor propio de la matriz, entonces es una raíz del polinomio característico: 1 4 a 4I = 3 3 4 3 = 6+ a 1 4 Luego λ = 4 es un valor propio de la matriz si a = 6 96

3- (febrero 9-LE) Sea la matriz 1 3 = 3 a, donde a R 3 1 a) Encuentra los valores de a para los cuales - es un valor propio de y halla su subespacio espectral asociado b) Calcula los valores de a para los cuales (1, 5, 1) es un vector propio del valor propio 4 c) Para a = 3, es diagonalizable? a) Calculamos las raíces del polinomio característico para la matriz : 1 λ 3 I a λ = 3 λ = ( λ)[(1 λ) 9] =, λ = 3 1 λ λ = (doble) 4 Por tanto, λ = es valor propio de la matriz para todo a El subespacio espectral S( ) son las soluciones del sistema: * Para 3 * Para 3 3 3 x 3 a y = 3 3 z a =, ( ) { } S( ) = x, y, x / x, y { } a, ( ) S( ) =, y, / y b) Si (1, 5, 1) es un vector propio asociado al valor propio λ = 4 se cumple que: 1 3 1 1 x = λx = 3 a 5 = 4 5, sistema incompatible cualquiera que sea a 3 1 1 1 c) Si a = 3 los valores propios de son λ = (doble) y 4 λ = ( ) 3 3 dim S( ) = 3 rango( + I) = 3 rango 3 3 = 3 3 Por tanto, para a = 3 la matriz diagonalizable dim S 4 = 1 97

4- (junio 9-LE) Sea a = 1 a a) Para qué valores de a es diagonalizable? b) Para a =, calcula una matriz diagonal semejante a a) Hallamos las raíces del polinomio característico: λ a I a a a λ λ = 1 = (1 λ)( λ + a)( λ a) = λ = a λ = a λ = 1 λ = λ (1 λ) (1 λ) = (1 λ)[ λ ] = Se tiene: si a = valores propios 1 y (doble) si a = 1 valores propios 1 (doble) y -1 si a = 1 valores propios 1 (doble) y -1 En cualquier otro caso ( a, a 1, a 1 ), se obtienen 3 raíces reales distintas por tanto es diagonalizable * a =, la dimensión del subespacio espectral S(1) es 1 Calculamos la dimensión del subespacio espectral S(), dim S() = 3 rg( I) = 3 rg 1 = Luego coincide con la multiplicidad del valor propio, por tanto es diagonalizable * a = 1, dim S( 1) = 1 y Por tanto, no es diagonalizable 1 1 dim S(1) = 3 rg( I) = 3 rg = 1 1 1 98

* a = 1, dim S( 1) = 1y Por tanto, es diagonalizable En resumen, es diagonalizable para a 1 1 1 dim S(1) = 3 rg( I) = 3 rg = 1 1 b) Si a =, por el apartado anterior, una matriz diagonal semejante a ella es: demás D= 1 P P -1 1 D = 1 1 1 1 = 1-1 1 - donde P es la matriz de -1-1 paso, formada por las vectores de la base de los subespacios espectrales S(1) y S() 6 5- (junio 8-LE) Sea la matriz = a 4 a M3, a a a a) Calcula los valores de a para los cuales es diagonalizable b) Para a = 4, es diagonalizable? En caso afirmativo, encuentra todas las matrices diagonales semejantes a a) Calculamos las raíces del polinomio característico: λ 6 ( ) ( )( ) ( ) ( ) λi = a λ 4 a = λ a λ a λ a 4 a = λ λ 4a a a λ λ = λ = 4a = a λ = 4a = a 99

* Si a < : λ = a y λ = a no son valores reales En consequencia no es diagonalizable * Si a = : λ = (doble) y λ = (simple) Luego es diagonalizable si y sólo si dim S ( ) = 6 dim S( ) = 3 rg( I) = 3 rg 4 = 3 = 1 Por tanto no es diagonalizable * Si a = 1: λ = (doble) y λ = (simple) Luego es diagonalizable si y sólo si dim S ( ) = dim S() 6 6 dim S( ) = 3 rg( I) = 3 rg 1 3 = 3 rg 1 3 = 3 1 = 1 1 1 3 Luego es diagonalizable * Si a > y a 1: existen tres valores propios reales y distintos Luego es diagonalizable En resumen, es diagonalizable si y sólo si a = 1 ó a > y a 1 b) El polinomio característico es λ 6 λi = 4 λ = ( λ)( 4 λ)( 4 λ) 4 4 λ Cuyas raíces son λ =, λ = 4, λ = 4 reales y distintas, luego es diagonalizable Todas las matrices diagonales semejantes a son: 4 4 4, 4,, 4, 4 4 4 4, 4 4 4 1

a 6- (febrero 5-LE) Sea la matriz = = 1 M3, a a a) Calcula los valores de a para los cuales es diagonalizable b) Para a = 1, calcula una matriz diagonal semejante a y una base de 3 formada por vectores propios de c) Calcula los valores de a para los cuales λ = 4 es un valor propio de ( a λ) a) p ( λ) = λi = 1 λ = ( a λ)( λ)( a λ) ( a λ) Raíces del polinomio característico: λ = a,, * Si a, 1, las raíces del polinomio característico son simples, luego diagonalizable * Si a =, las raíces del polinomio característico son λ = (triple) dim S( ) = 3 rg( 1I) = 3 rg 1 = 3 1 = Luego no diagonalizable * Si a = 1, las raíces del polinomio característico: λ = 1 (doble) y λ = (simple) dim S( ) = 3 rg( 1I) = 3 rg 1 1 = 3 1 = Luego diagonalizable a b) S () 1 son las soluciones del sistema () ( ) x 1 1 y =, es decir, z 3 { } {( ) } S 1 = x, y, z / x = y+ z = y+ z, y, z : y, z Luego una base de S () 1 es ( 1,1, ), (,,1) S ( ) son las soluciones del sistema 1 x 1 1 y =, es decir, 1 z 11

3 { } {( ) } ( ) ( ) S = x, y, z / x =, z = =, y, : y Por tanto, S ( ) = (,1,) Base de vectores propios de = ( 1,1, ), (,,1 ), (,1, ) Matriz Diagonal semejante a : 1 1 ó 1 ó 1 1 1 c) Opción 1 Si λ = 4 es un valor propio de, entonces ( a ) 4 4I = 1 4 = ( a 4)( 4)( a 4) = 4 ( a ) Luego a =,, 4 Opción Si λ = 4 es un valor propio de, entonces 4 es raíz del polinomio característico ( λ) p = λi (calculadas en el apartado a): λ = λ = 4 es un valor propio de si a =,, 4 a,, a Por tanto, 1

a 1 7- (junio 5-LE) Sea la matriz = 1 3 M3, a a) Calcula los valores de a para los cuales λ = 3es un valor propio de b) Calcula los valores de a para los cuales (,1,1 ) es un vector propio de c) Calcula los valores de a para los cuales es diagonalizable a) Calculamos los valores propios de ; es decir, las raíces del polinomio característico: λ a 1 λi = 1 λ 3 = λ λ λ+ 3 λ ( )( )( ) Raíces del polinomio característico λ = 3 (simple) y λ = (doble) Independientemente de los valores de a, λ = 3 es un valor propio de b) a 1 a+ 1 1 3 1 = = λ 1 Luego, λ = y a = 1 1 1 c) Raíces del polinomio característico λ = 3 (simple) y λ = (doble) dim S ( 3) = 1 a 1 dim S( ) = 3 rg I = 3 3 3 * Si 1 * Si 1 a =, ( ) dim S = dim S = 1 a, ( ) Por lo tanto es diagonalizable si a = 1 13

8- (enero 4-LE) a b 3 a) Sea la matriz = 1 a M3 1, ab, i) Calcula los valores de a y b para los cuales λ = 3 es un valor propio de ii) Calcula los valores de a y b para los cuales (,1,1 ) es un vector propio de iii) Para a =, es la matriz diagonalizable? En caso afirmativo, encuentra una matriz diagonal semejante a iv) Para a= b=, calcula todos los vectores propios asociados al valor propio λ = 3 b) Escribe, razonando la respuesta, una matriz no diagonal semejante a 1 a) i) λ= 3 es un valor propio de la matriz si y sólo si 3I = y 3 I = ( a 3)( a) Luego λ= 3 es un valor propio de, para a = 3 y b y para a = y b ii) (,1,1) es un vector propio de la matriz si y sólo a b 3 1 a 1 =λ 1 1 1 1 Luego λ = 3 a = b = 3 iii) Para calcular los valores propios de planteamos el polinomio característico: λ b 3 λi = 1 λ = λ(1 λ)( λ) 1 λ Los valores propios son λ =,1,, todos simples y reales, luego es diagonalizable 14

Una matriz diagonal semejante a es: 1 iv) El subespacio espectral asociado al valor propio es la solución del sistema de ecuaciones homogéneo cuya matriz de coeficientes es 3 I = 1 1 La solución es y, z = = Luego S () = {( x,,), x } y una base es: ( ) 1,, Por tanto, los vectores propios asociados al valor propio son los puntos de la forma ( x,,), x, menos el punto (,, ) 3 b) Por ejemplo, ya que sus valores propios son 3 y 1, reales y simples, 1 3 luego es diagonalizable, y por tanto semejante a 1 a b 9- (junio 4-LE) Sea la matriz = = a M3, ab, 1 a a) Calcula los valores de a y b para los cuales es diagonalizable b) Para a = y b =, calcula una matriz diagonal semejante a y una base de 3 formada por vectores propios de a λ b a) λi = a λ = ( a λ)( a λ)( a λ) 1 a λ Por tanto los valores propios de la matriz son: λ = a (doble) y λ = a (simple) Casos: 15

* Si a =, entonces el único valor propio es λ = (triple) Como b rg( I) = rg, 1 se tiene que dim S () = 3 rg( I) 3 = mult(), luego la matriz no es diagonalizable en este caso * Si a, los valores propios son λ = a (doble) y λ = a (simple) Luego será diagonalizable si dim S ( a) = = mult( a) Como tiene que rg( a I) =, si b, y rg( a I) = 1, si b = b rg( a I) = rg a, 1 se Luego dim S ( a) = 1, si b, y dim S ( a) =, si b = Es decir, dim S ( a) = = mult( a) para todo a y b= Entonces es diagonalizable si a y b = b) En este caso se cumple que a y b =, entonces, por el apartado anterior, la matriz es diagonalizable Como los valores propios son: λ = (doble) y λ = (simple), se tiene que una matriz diagonal semejante a es D = Para calcular una base formada por vectores propios calculamos el subespacio espectral asociado al valor propio, es decir, la solución del sistema de ecuaciones homogéneo cuya matriz de coeficientes es I = 4 La solución es 1 y = Luego S () {( x,, z), x, z } = y una base es: ( ) ( ) 1,,,,,1 16

El subespacio espectral asociado al valor propio - es la solución del sistema de ecuaciones homogéneo cuya matriz de coeficientes es solución es x, y 4 z (, 4,1 ) = = Luego S ( ) {(, 4 z, z): z } 4 + I = La 1 4 = y una base es: Por tanto, una base formada por vectores propios es: ( 1,, ),(,,1 )(,, 4,1 ) 17