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a) Finden Sie die Eigenwerte und orthogonale Eigenvektoren von \( C=\left(\begin{array}{ccc}2 & -4 & -4 \\ -4 & 2 & -4 \\ -4 & -4 & 2\end{array}\right) \).
b) Gibt es eine selbstadjungierte lineare Abbildung \( f: \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}^{2} \) mit Eigenwert 2 und \( f\left(\left(\begin{array}{c}-1 \\ 3\end{array}\right)\right)=\left(\begin{array}{c}3 \\ -9\end{array}\right) \) ? Wenn ja, geben Sie eine solche Abbildung \( f \) an.

Aufgabe: Es sei R^2 und R^3 mit Standardskalarprodukt zu betrachten. Dann diese Aufgaben.


Problem/Ansatz: Hallo allesamt. Mein Problem mit dieser Aufgabe ist, dass meine Rechnungen unlogisch erscheinen und ich nicht über eine für mich sinnvolle Art an die Eigenwerte komme. Zb. finde ich für Matrix C nur ein extrem hässliches charakteristisches Polynom welches nur über einen riesigen Aufwand zu lösen ist, ich bin mir ziemlich sicher, dass dies nicht richtig sein kann. Auch habe ich versucht C symmetrisch zu gaußen, bekomme auch eine Diagonalmatrix mit den Eigenwerten 2, -14, und 102/7 heraus was mir absolut falsch erscheint. Zu b) meine Idee war über die Bedienung zu gehen, dass eine selbstadjungierte Abbildung orthogonale Eigenvektoren hat, doch wie kann ich das hier überprüfen ?


Alles in allem wäre ich froh über Hilfe und bedanke mich im voraus.

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Aloha :)

zu a) Bei der Matrix fällt sofort auf$$C=\left(\begin{array}{rrr}2 & -4 & -4\\-4 & 2 & -4\\-4 & -4 & 2\end{array}\right)$$dass die Summe der Einträge in jeder Zeile gleich \((-6)\) ist. Daher ist \((\color{blue}\lambda_1=-6)\) ein Eigenwert und der zugehörige Eigenvektor ist \(\color{blue}\vec v_1=(1;1;1)^T\), denn genau dieser Vektor sorgt dafür, dass alle Elmente einer Zeile addiert werden:$$\left(\begin{array}{rrr}2 & -4 & -4\\-4 & 2 & -4\\-4 & -4 & 2\end{array}\right)\begin{pmatrix}1\\1\\1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}2-4-4\\-4+2-4\\-4-4+2\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-6\\-6\\-6\end{pmatrix}=\underbrace{(-6)}_{=\lambda_1}\cdot\underbrace{\begin{pmatrix}1\\1\\1\end{pmatrix}}_{=\vec v_1}$$

Die Determinante einer Matrix ist gleich dem Produkt der Eigenwerte:$$\lambda_1\cdot\lambda_2\cdot\lambda_3=\left|\begin{array}{rrr}2 & -4 & -4\\-4 & 2 & -4\\-4 & -4 & 2\end{array}\right|=\left|\begin{array}{rrr}\pink2 & \pink{-4} & \pink{-4}\\-4+2\cdot\pink{2} & 2+2\cdot\pink{(-4)} & -4+2\cdot\pink{(-4)}\\-4+2\cdot\pink2 & -4+2\cdot\pink{(-4)} & 2+2\cdot\pink{(-4)}\end{array}\right|$$$$\phantom{\lambda_1\cdot\lambda_2\cdot\lambda_3}=\left|\begin{array}{rrr}2 & -4 & -4\\0 & -6 & -12\\0 & -12 & -6\end{array}\right|=2\cdot(36-144)=-216$$Die Summe der Hauptdiagonal-Elemente einer Matrix ist gleich der Summe Eigenwerte:$$\lambda_1+\lambda_2+\lambda_3=2+2+2=6$$Da wir schon \(\lambda_1=-6\) kennen, folgt für die beiden verbliebenen Eigenwerte:$$\lambda_2\cdot\lambda_3=36\quad;\quad\lambda_2+\lambda_3=12\quad\implies\quad\color{blue}\lambda_2=\lambda_3=6$$

Die Eigenvektoren zu dem doppelten Eigenwert \(\lambda_2=\lambda_3=6\) finden wir durch Lösen des homogenen Gleichungssystems$$\begin{array}{rrr|c|l}x_1 & x_2 & x_3 & = &\text{Aktion}\\\hline2-\lambda & -4 & -4 & 0 &\lambda=6\text{ einsetzen}\\-4 & 2-\lambda & -4 & 0 &\lambda=6\text{ einsetzen}\\-4 & -4 & 2-\lambda & 0 &\lambda=6\text{ einsetzen}\\\hline-4 & -4 & -4 & 0 &\div(-4)\\-4 & -4 & -4 & 0 &-\text{Zeile 1}\\-4 & -4 & -4 & 0 &-\text{Zeile 1}\\\hline 1 & 1 & 1 & 0 & \Rightarrow x_1+x_2+x_3=0\\0 & 0 & 0 & 0 & \checkmark\\0 & 0 & 0 & 0 & \checkmark\end{array}$$

Wir erhalten eine Bedinungsgleichung, die alle Lösungen erfüllen müssen. Diese stellen wir nach einer Variablen um$$x_1=-x_2-x_3$$und schreiben damit alle Lösungen hin:$$\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-x_2-x_3\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=x_2\cdot{\color{blue}\underbrace{\begin{pmatrix}-1\\1\\0\end{pmatrix}}_{=\vec v_2}}+x_3\cdot{\color{blue}\underbrace{\begin{pmatrix}-1\\0\\1\end{pmatrix}}_{=\vec v_3}}$$

Die Lösungen sind können aus zwei Basisvektoren kombiniert werden, sodass wir zwei Eigenvektoren \(\vec v_2\) und \(\vec v_3\) zum doppelten Eigenwert \(\lambda_2=\lambda_3=6\) gefunden haben.

Beachte, dass die Eigenvektoren nicht eindeutig sind. Wir hätten die Bedingungsgleichung \((x_1+x_2+x_3=0)\) ja auch nach einer anderen Komponente als \(x_1\) umstellen können.

zu b) Eine selbstadjungierte Abbildung$$A=\left(\begin{array}{rr}a & b\\b & c\end{array}\right)$$soll \(\binom{-1}{3}\) auf \(\binom{3}{-9}\) abbilden. Dazu muss sie den Eigenwert \((\lambda_1=-3)\) haben:$$A\cdot\binom{-1}{3}=\binom{3}{-9}=(-3)\cdot\binom{-1}{3}$$Wenn nun zusätzlich \(\lambda_2=2\) ein Eingenwert sein soll, muss gelten:$$\operatorname{Sp}(A)=\green{a+c=}\lambda_1+\lambda_2\green{=-1}\quad;\quad \operatorname{det}(A)=\red{ac-b^2}=\lambda_1\cdot\lambda_2\red{=-6}$$Zusätzlich muss der Funktionswert "passen":$$\binom{3}{-9}=A\cdot\binom{-1}{3}=\left(\begin{array}{rr}a & b\\b & c\end{array}\right)\binom{-1}{3}=\binom{-a+3b}{-b+3c}\implies$$$$\green{-a+3b=3}\quad;\quad\green{-b+3c=-9}$$

Aus den 3 grünen Bedingungen folgt: \(\quad a=\frac{3}{2}\quad;\quad b=\frac{3}{2}\quad;\quad c=-\frac{5}{2}\)

Diese 3 Werte erfüllen auch die rote Bedingung, wie man durch Einsetzen schnell nachprüft. Die gesuchte Abbildungsmatrix lautet daher:$$A=\left(\begin{array}{rr}\frac32 & \frac32\\[1ex]\frac32 & -\frac52\end{array}\right)$$

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Darf ich fragen aus welchem Grund die Summe der Einträge in den Spalten relevant ist ? Also ich sehe das es so super funktioniert, aber von alleine hätte ich das gar nicht erkannt…


Und danke für die Ausführliche Antwort!

Wenn in allen Zeilen einer Matrix dieselbe Summe herauskommt, ist diese Summe immer ein Eigenwert der Matrix. Das gleiche gilt, wenn alle Spalten einer Matrix dieselbe Summe liefern.

So etwas lernt man normalerweise nicht in der Mathe-Vorlesung. Dort wird bewiesen. Ich habe das auch nicht in Mathe gelernt, sondern in Physik. In der Quantenmechanik werden die Quantenzustände von Messgrößen durch Matrizen ausgedrückt, deren Eigenwerte die möglichen Messergebnisse sind. Da lernt man sowas ;)

Also ich finde das echt super interessant. Behalte ich im Hinterkopf den „Rechentrick“.


Eine Frage noch, wäre symmetrisches Gaußen hier überhaupt ein Ansatz der zur Lösung führen würde ? Das wäre noch interessant zu wissen.

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