Encuentre valores propios y vectores propios de esta matriz

Problema: Deja

A = ( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) .
Calcule todos los valores y vectores propios de A .

Intento de solución: Encontré los valores propios calculando el polinomio característico. esto me da

det ( A X I 4 ) = det ( 1 X 1 1 1 1 1 X 1 1 1 1 1 X 1 1 1 1 1 X ) = X 3 ( X 4 ) = 0
después de muchos pasos. Entonces los valores propios son λ 1 = 0 con multiplicidad 3 y λ 2 = 4 con multiplicidad 1 .

Ahora estaba tratando de averiguar cuáles son los vectores propios correspondientes a estos valores propios. Por definición tenemos A v = λ v , dónde v es un vector propio con el valor propio correspondiente. Así que lo hice por λ 2 = 4 :

( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) ( X 1 X 2 X 3 X 4 ) = 4 ( X 1 X 2 X 3 X 4 )
Creo que esto solo es posible cuando X 1 = X 2 = X 3 = X 4 = 1 . Entonces tengo razón al afirmar que todos los vectores propios correspondientes a λ 2 son de la forma t ( 1 1 1 1 ) con t algún número 0 ? Para λ 1 = 0 , no estoy seguro de cómo encontrar los vectores propios. El vector cero nunca es un vector propio. Esto significa X 1 , X 2 , X 3 y X 4 puede ser cualquier cosa mientras sumen cero?

tienes toda la razón.
el espacio propio que corresponde al valor propio 0 también se llama núcleo de la matriz, y tiene razón

Respuestas (3)

¡Tienes toda la razón! X 1 , X 2 , X 3 y X 4 puede ser cualquier cosa siempre que sumen cero. Esto ya es una solución completa en cierto sentido (ha "encontrado" todos los vectores propios). Si lo desea, puede encontrar 3 de tales vectores linealmente independientes, y luego estaría seguro de que estos tres abarcan todo el espacio.

Entonces hay infinitos vectores propios correspondientes a λ = 0 . ¿Cómo expresaría esto matemáticamente, quiero decir en notación de conjunto? La única condición es que sumen cero.
@Kamil sí, hay soluciones infinitas (sobre un campo infinito, por supuesto). Son el conjunto solución del sistema homogéneo. det ( A X I ) = 0 , y en este caso este espacio tiene dimensión tres.

Tiene razón, y para mostrar cómo esto se aplica de manera más general, mire el espacio propio correspondiente al otro valor propio, λ = 0 . Esto tiene multiplicidad 3, por lo que esperamos exactamente 3 vectores linealmente independientes en este espacio. La ecuación principal parece A X = 0 X = 0 , en otras palabras,

( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) ( X y z w ) = ( 0 0 0 0 )
No es difícil ver que tenemos 4 ecuaciones idénticas, por lo que la única restricción es X + y + z + w = 0 , por lo que definimos w = X y z y cualquier vector en el espacio propio ahora se ve como
( X y z w ) = ( X y z X y z ) = X ( 1 0 0 1 ) + y ( 0 1 0 1 ) + z ( 0 0 1 1 )
y ahora se especifican los tres vectores que forman la base del espacio propio.

Gracias, eso fue muy claro. Entonces todos los vectores propios correspondientes al valor propio cero son de la forma X ( 1 0 0 1 ) + y ( 0 1 0 1 ) + z ( 0 0 1 1 ) , con el X , y y z números 0 ?
@Kamil exactamente :)
Vale la pena señalar que estos no son los únicos tres vectores que funcionan. Puede elegir cualquiera de estos tres vectores linealmente independientes.
@StevenGubkin, por supuesto, una vez que estás en un lapso, cualquier 3 lin.indep. los miembros formarán una base, pero quería mostrar una manera fácil de construir una, que es intuitiva y directa...

la matriz que tiene tiene rango uno y se puede escribir como

A = tu tu  dónde  tu = ( 1 , 1 , 1 , 1 ) .
ahora,
A v = tu tu v = ( tu v ) tu .
tenga en cuenta que tu v es un escalar, por lo tanto A tiene valor propio 0 de multiplicidad 3 vector propio correspondiente cualquier vector ortogonal a tu que tiene dimensión 3. A tiene también el valor propio distinto de cero tu tu = 4 y el vector propio correspondiente tu .

las mismas ideas se pueden usar para encontrar los valores propios y los vectores propios de cualquier matriz de rango uno a b .