Diagonalizacja

Wikipedia:Weryfikowalność
Ten artykuł od 2021-01 wymaga zweryfikowania podanych informacji.
Należy podać wiarygodne źródła w formie przypisów bibliograficznych.
Część lub nawet wszystkie informacje w artykule mogą być nieprawdziwe. Jako pozbawione źródeł mogą zostać zakwestionowane i usunięte.
Sprawdź w źródłach: Encyklopedia PWN • Google Books • Google Scholar • Federacja Bibliotek Cyfrowych • BazHum • BazTech • RCIN • Internet Archive (texts / inlibrary)
Dokładniejsze informacje o tym, co należy poprawić, być może znajdują się w dyskusji tego artykułu.
Po wyeliminowaniu niedoskonałości należy usunąć szablon {{Dopracować}} z tego artykułu.

Diagonalizacja – sprowadzenie macierzy kwadratowej do postaci diagonalnej[1], a konkretniej rozkład macierzy A M k ( K ) {\displaystyle A\in M_{k}(K)} na iloczyn macierzy P , Δ , P 1 M k ( K ) : {\displaystyle P,\Delta ,P^{-1}\in M_{k}(K){:}}

A = P Δ P 1 , {\displaystyle A=P\Delta P^{-1},}

gdzie Δ {\displaystyle \Delta } jest macierzą diagonalną.

Macierz P {\displaystyle P} jest nazywana macierzą przejścia.

Współczynniki na głównej przekątnej macierzy diagonalnej Δ {\displaystyle \Delta } są równe kolejnym wartościom własnym macierzy A , {\displaystyle A,} z kolei kolumny macierzy P {\displaystyle P} stanowią kolejne wektory własne macierzy A . {\displaystyle A.}

Macierze kwadratowe, które można przedstawić w postaci diagonalnej, nazywamy diagonalizowalnymi.

Rozkład Jordana i rozkład wartości osobliwych to dwa różne uogólnienia diagonalizacji, działające dla dowolnych macierzy.

Zastosowanie

Diagonalizacja ułatwia potęgowanie macierzy:

A n = ( P Δ P 1 ) n = P Δ P 1 P Δ P 1 P Δ P 1 n = P Δ n P 1 = P diag ( λ 1 n λ k n ) P 1 , {\displaystyle {\begin{aligned}A^{n}&=(P\Delta P^{-1})^{n}=\overbrace {P\Delta P^{-1}P\Delta P^{-1}\ldots P\Delta P^{-1}} ^{n}\\&=P\Delta ^{n}P^{-1}=P\operatorname {diag} (\lambda _{1}^{n}\ldots \lambda _{k}^{n})P^{-1},\end{aligned}}}

gdzie:

  • P 1 P = I k , {\displaystyle P^{-1}P=I_{k},} gdzie I k {\displaystyle I_{k}} jest macierzą jednostkową stopnia k , {\displaystyle k,}
  • λ 1 , , λ k {\displaystyle \lambda _{1},\dots ,\lambda _{k}} są wartościami własnymi macierzy A , {\displaystyle A,}
  • Δ n = diag ( λ 1 n λ k n ) {\displaystyle \Delta ^{n}=\operatorname {diag} (\lambda _{1}^{n}\ldots \lambda _{k}^{n})} jest macierzą diagonalną o współczynnikach będących potęgami kolejnych wartości własnych.

Własności

Macierze symetryczne i hermitowskie są diagonalizowalne. Ogólniej, macierze normalne są diagonalizowalne unitarnie – tzn. istnieje dla nich unitarna macierz przejścia dla rozkładu diagonalnego.

W szczególności:

  • jeśli A {\displaystyle A} jest macierzą symetryczną, to ma rozkład diagonalny A = P Δ P 1 , {\displaystyle A=P\Delta P^{-1},} w którym P {\displaystyle P} jest pewną macierzą ortogonalną,
  • jeśli A {\displaystyle A} jest macierzą hermitowską, to ma rozkład diagonalny A = P Δ P 1 , {\displaystyle A=P\Delta P^{-1},} w którym P {\displaystyle P} jest pewną macierzą unitarną, a wartości własne są rzeczywiste,

Jeśli dla pewnej macierzy A {\displaystyle A} mamy rozkład diagonalny

A = P Δ P 1 , {\displaystyle A=P\Delta P^{-1},}

wówczas:

Diagonalizacja Jacobiego

Załóżmy, że ( V , ξ ) {\displaystyle (V,\xi )} jest przestrzenią ortogonalną oraz ( α 1 , , α n ) {\displaystyle (\alpha _{1},\dots ,\alpha _{n})} jest bazą V {\displaystyle V} taką, że dla każdego 1 k n 1 {\displaystyle 1\leqslant k\leqslant n-1} zachodzi g ( α 1 , , α k ) 0 {\displaystyle g(\alpha _{1},\dots ,\alpha _{k})\neq 0} (wyznacznik Grama). Wtedy istnieje baza prostopadła ( β 1 , , β n ) {\displaystyle (\beta _{1},\dots ,\beta _{n})} przestrzeni V , {\displaystyle V,} w której ξ {\displaystyle \xi } ma macierz:

[ Δ 1 0 0 0 0 0 Δ 2 Δ 1 0 0 0 0 0 Δ 3 Δ 2 0 0 0 0 0 0 Δ n 1 Δ n 2 0 0 0 0 0 0 Δ n Δ n 1 ] , {\displaystyle \left[{\begin{matrix}\Delta _{1}&0&0&0&\ldots &0\\0&{\frac {\Delta _{2}}{\Delta _{1}}}&0&0&\ldots &0\\0&0&{\frac {\Delta _{3}}{\Delta _{2}}}&0&\ldots &0\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&0&0&0&{\frac {\Delta _{n-1}}{\Delta _{n-2}}}&0\\0&0&0&0&0&{\frac {\Delta _{n}}{\Delta _{n-1}}}\end{matrix}}\right],} gdzie Δ k = g ( α 1 , , α k ) {\displaystyle \Delta _{k}=g(\alpha _{1},\dots ,\alpha _{k})} dla k { 1 , , n } {\displaystyle k\in \{1,\dots ,n\}}

Zobacz też

Przypisy

  1. Diagonalizacja, [w:] Encyklopedia PWN [dostęp 2021-07-22] .
  • p
  • d
  • e
Niektóre
typy macierzy
Cechy niezależne
od bazy
Cechy zależne
od bazy
Operacje
na macierzach
jednoargumentowe
dwuargumentowe
Niezmienniki
liczbowe
inne
Inne pojęcia