30.2: Diagonalización
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- Los valores propios de las matrices triangulares son los elementos diagonales.
- Los valores propios para las matrices diagonales son los elementos diagonales.
Diagonalización
Se dice que una matriz cuadrada\(A\) es diagonalizable si existe una matriz\(C\) tal que\(D=C^{-1}AC\) es una matriz diagonal.
\(B\)es una matriz similar de\(A\) si podemos encontrar\(C\) tal que\(B=C^{-1}AC\).
Dada una\(n \times n\) matriz\(A\), ¿podemos encontrar otra matriz\(n \times n\) invertible\(C\) tal que cuando\(D=C^{-1}AC\) es diagonal, es decir,\(A\) es diagonalizable?
- Porque\(C\) es invertible, tenemos
\[C^{-1}AC=D \nonumber \]
\[CC^{-1}AC = CD \nonumber \]
\[ AC = CD \nonumber \]
- Generar\(C\) como las columnas de vectores\(n\) linealmente independientes\((x_1 \ldots x_n)\) Podemos computar de la\(AC=CD\) siguiente manera:
\[ A\begin{bmatrix} \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ { x }_{ 1 } & { x }_{ 2 } & \dots & { x }_{ n } \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \end{bmatrix}=AC=CD=\begin{bmatrix} \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ { x }_{ 1 } & { x }_{ 2 } & \dots & { x }_{ n } \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \end{bmatrix}\begin{bmatrix} { \lambda }_{ 1 } & 0 & 0 & 0 \\ 0 & { \lambda }_{ 2 } & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & { \dots } & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & { \lambda }_{ n } \end{bmatrix} \nonumber \]
- Después revisamos las columnas correspondientes de ambos lados. Tenemos
\[Ax_1 = \lambda_1x_1 \\ \vdots \\ Ax_n=\lambda x_n \nonumber \]
- \(A\)tiene vectores propios\(n\) lineales independientes.
- \(A\)se dice que es similar a la matriz diagonal\(D\), y la transformación de\(A\) en\(D\) se denomina transformación de similitud.
Un ejemplo sencillo
Considera lo siguiente:
\[ A = \begin{bmatrix}7& -10\\3& -4\end{bmatrix},\quad C = \begin{bmatrix}2& 5\\1& 3\end{bmatrix} \nonumber \]
Encuentra la matriz similar\(D=C^{-1}AC\) de\(A\).
Encuentra los valores propios y los vectores propios de\(A\). Establece las variables e1
y vec1
para que sean el valor propio más pequeño y está asociado a autovector y e2, vec2
para representar el mayor.
Matrices similares tienen los mismos valores propios.
- Prueba
-
Supongamos que\(B=C^{-1}AC\) es una matriz similar de\(A\), y\(\lambda\) es un valor propio de\(A\) con el vector propio correspondiente\(x\). Es decir,\(Ax=\lambda x\). Entonces tenemos\(B(C^{-1}x) = C^{-1}AC(C^{-1}x) = C^{-1}Ax = C^{-1}(\lambda x) = \lambda (C^{-1}x)\). Es decir,\(C^{-1}x\) es un vector propio de\(B\) con valor propio\(\lambda\).
Un segundo ejemplo
Considerar\( A = \begin{bmatrix}-4& -6\\3& 5\end{bmatrix} \).
Encuentra una matriz\(C\) tal que\(C^{-1}AC\) sea diagonal.
Pista: usa la función diagonalizar
en sympy
.
El tercer ejemplo
Considerar\( A = \begin{bmatrix}5& -3\\3& -1\end{bmatrix} \).
¿Podemos encontrar una matriz\(C\) tal que\(C^{-1}AC\) sea diagonal?
Pista: encontrar valores propios y vectores propios usando sympy
.
Dimensiones de los espacios propios y diagonalización
El conjunto de todos los vectores propios de una\(n \times n\) matriz correspondiente a un valor propio\(\lambda\), junto con el vector cero, es un subespacio de\(R^n\). A estos espacios subespaciales se le llama espacio propio.
- Para el tercer ejemplo, tenemos esa la ecuación característica\((\lambda - 2)^2 = 0\).
- El valor propio\(\lambda = 2\) tiene multiplicidad 2, pero el espacio propio tiene dimensión 1, ya que no podemos encontrar dos líneas son autovector independientes para\(\lambda = 2\).
La dimensión de un espacio propio de una matriz es menor o igual a la multiplicidad del valor propio correspondiente como raíz de la ecuación característica.
Una matriz es diagonalizable si y sólo si la dimensión de cada espacio propio es igual a la multiplicidad del valor propio correspondiente como raíz de la ecuación característica.
El cuarto ejemplo
Considerar\( A = \begin{bmatrix}2& -1\\1& 2\end{bmatrix} \).
¿Podemos encontrar una matriz\(C\) tal que\(C^{-1}AC\) sea diagonal?