Trị riêng, vectơ riêng của ma trận (Eigenvalues and Eigenvectors)

Shortlink: http://wp.me/P8gtr-tp

I. Trị riêng, vectơ riêng:

1.1 Định nghĩa: Cho A là ma trận vuông cấp n trên trường số K (K = \mathbb{R}; \mathbb{C}) . Số \lambda \in K được gọi là giá trị riêng (gọi tắt là trị riêng – kí hiệu GTR) của ma trận A, nếu tồn tại một vectơ 0 \ne u \in K^n sao cho: Au = {\lambda}u

Khi đó vectơ u được gọi là vectơ riêng (VTR) của ma trận A ứng với giá trị riêng \lambda

1.2 Tính chất:

1. Giá trị riêng \lambda chính là nghiệm của phương trình $latex  det(A-{\lambda}I) = 0 &fg=ff0000$ (1) được gọi là phương trình đặc trưng của ma trận A.

2. Một giá trị riêng có thể có nhiều vectơ riêng.

3. Mỗi vectơ riêng chỉ ứng với một giá trị riêng duy nhất.

4. Ma trận A là nghiệm của đa thức đặc trưng của chính nó  (trong trường hợp này đa thức đặc trưng được coi là đa thức ma trận, nghĩa là biến số của nó không phải là biến số thực mà là biến ma trận)

5. Nếu {\lambda} = 0 là giá trị riêng của ma trận A thì A không khả nghịch. Ngược lại, nếu mọi GTR của A đều khác không thì A khả nghịch.

6. Nếu {\lambda} là GTR của ma trận A thì {\lambda}^k là giá trị riêng của ma trận A^k

Chứng minh:

1. Số \lambda là trị riêng của A khi và chỉ khi Au = {\lambda}u (u \ne 0) . Suy ra: hệ phương trình  tuyến tính thuần nhất (A-{\lambda}I)u = 0 có nghiệm u{\ne}0 \Leftrightarrow det(A-{\lambda}I) = 0 .

2. Điều này là hiển nhiên vì dựa vào định nghĩa và tính chất 1 thì hệ phương trình (A-{\lambda}I)u = 0 có vô số nghiệm.

3. Giả sử vectơ riêng u_1 ứng với 2 trị riêng {\lambda}_1 ; {\lambda}_2 .

Ta cần chứng minh: {\lambda}_1 = {\lambda}_2 . Thật vậy, ta có :

Au_1 = {\lambda}_1u_1 ; Au_1 = {\lambda}_2u_1 \Rightarrow {\lambda}_1u_1 - {\lambda}_2u_1 = 0 \Rightarrow ({\lambda}_1 - {\lambda}_2)u_1 = 0

Mà: u_1 \ne 0 . Do đó: {\lambda}_1 - {\lambda}_2 = 0

4. Ta có:

P({\lambda}) = det(A -{\lambda}I) \Rightarrow P(A) = det(A - A.I) = det(A-A) = 0

5. Do {\lambda} = 0 là GTR của ma trận A. Do đó:

P(0) = det(A-0.I) = 0 \Rightarrow det(A) = 0 .

Chứng tỏ A suy biến (không khả nghịch).

6. Ta có Au = {\lambda}u . Do đó:

A^2u = (A.A).u = A.(A.u) = A.({\lambda}u) = {\lambda}.Au = {\lambda}^2u .

Từ đó, bằng cách chứng minh quy nạp, bạn sẽ có kết quả.

Nhận xét: từ kết quả trên, ta nhận thấy có 1 cách để tính nhanh |A-aI| . Đó là ta tìm đa thức đặc trưng P({\lambda}) = |A-{\lambda}I| của ma trận A. Sau đó, tính giá trị của P(a).

1.3. Phương pháp giải tìm trị riêng, vectơ riêng:

Bước 1: Giải phương trình đặc trựng det(A-{\lambda}I) = 0 (1) tìm giá trị riêng.

Bước 2: Tìm vectơ riêng ứng với giá trị riêng \lambda :

Ứng với mỗi giá trị riêng {\lambda}_i vừa tìm được, ta giải hệ phương trình tuyến tính thuần nhất (A-{\lambda}_iI)u = 0 (2)

Lưu ý: theo tính chất trên, thì hpt (2) luôn luôn có vô số nghiệm. Do đó, nếu bạn giải pt (2) mà vô nghiệm hoặc có nghiệm duy nhất thì phải kiểm tra lại.

1.4 Không gian con riêng ứng với GTR {\lambda}

Các vetơ riêng của ma trận  A ứng với giá trị riêng {\lambda}_0 cùng với vectơ 0 tạo thành 1 không gian con được gọi là không gian con riêng ứng với {\lambda}_0 .

Ký hiệu: E({\lambda}_0) = \left\{u \in K^n : Au ={\lambda}u\right\}

Nếu giá trị riêng {\lambda}_0 là nghiệm bội k thì dimE({\lambda}_0) \le k

1.5 Các ví dụ :

Ví dụ 1. Tìm GTR, VTR của ma trận A: \left[\begin{array}{rr} -1 & 3 \\ -2 & 4 \\ \end{array} \right]

Bước 1: Lập phương trình đặc trưng của ma trận A:

P({\lambda}) = det(A-{\lambda}I) = 0 \Leftrightarrow \left|\begin{array}{rr} -1-{\lambda} & 3 \\ -2 & 4-{\lambda} \\ \end{array} \right| = 0 \Leftrightarrow {\lambda}^2 - 3{\lambda} + 2 = 0

Giải phương trình đặc trưng, ta có: {\lambda}_1 = 1; {\lambda}_2 = 2

Bước 2: Tìm các VTR:

1. Ta tìm các VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = 1

Ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = 1 ta có VTR u_1 = (x;y) là nghiệm của hệ phương trình:

(A-I)u_1 = 0 \Leftrightarrow \left\{\begin{array}{c} -2x+3y = 0 \\ -2x+3y = 0 \\ \end{array} \right. \Rightarrow 2x = 3y

Vậy VTR ứng với GTR {\lambda}_1 = 1 có dạng u_1 = (3a;2a) = (3;2)a ; a \ne 0

2. Ta tìm các VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_2 = 2

Ứng với giá trị riêng {\lambda}_2 = 2 ta có VTR u_2 = (x;y) là nghiệm của hệ phương trình:

(A-I)u_2 = 0 \Leftrightarrow \left\{\begin{array}{c} -3x+3y = 0 \\ -2x+2y = 0 \\ \end{array} \right. \Rightarrow x = y

Vậy VTR ứng với GTR {\lambda}_2 = 2 có dạng u_2 = (b;b) = (1;1)b ; b \ne 0

Ví dụ 2: Tìm GTR, VTR của ma trận A: \left[\begin{array}{rr} 1 & 2 \\ -2 & 1 \\ \end{array} \right] , xem A là ma trận phức

Bước 1: Lập phương trình đặc trưng của ma trận A:

det(A-{\lambda}I) = 0 \Leftrightarrow \left|\begin{array}{rr} 1-{\lambda} & 2 \\ 2 & 1-{\lambda} \\ \end{array} \right| = 0 \Leftrightarrow (1-{\lambda})^2 + 4 = 0 (1)

Phương trình (1) vô nghiệm thực. Tuy nhiên do A là ma trận phức nên ta tìm GTR phức của ma trận. Giải phương trình đặc trưng, ta có: {\lambda}_1 = 1+2i; {\lambda}_2 = 1-2i

Bước 2: Tìm các VTR:

1. Ta tìm các VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = 1+2i

Ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = 1+2i ta có VTR u_1 = (x;y) ; x, y \in C là nghiệm của hệ phương trình:

(A-(1+2i)I)u_1 = 0 \Leftrightarrow \left\{\begin{array}{c} -2ix+2y = 0 \\ -2x-2iy = 0 \\ \end{array} \right. \Rightarrow y = ix

Vậy VTR ứng với GTR {\lambda}_1 = 1+2i có dạng u_1 = (a;ia) = (1;i)a ; a \ne 0

2. Ta tìm các VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_2 = 1-2i

Ứng với giá trị riêng {\lambda}_2 = 1-2i ta có VTR u_2 = (x;y) ; x, y \in C là nghiệm của hệ phương trình:

(A-(1-2i)I)u_2 = 0 \Leftrightarrow \left\{\begin{array}{c} 2ix+2y = 0 \\ -2x+2iy = 0 \\ \end{array} \right. \Rightarrow x = iy

Vậy VTR ứng với GTR {\lambda}_1 = 1-2i có dạng u_2 = (ia;a) = (i;1)a ; a \ne 0

Ví dụ 3:

a. Tìm đa thức đặc trưng của ma trận: A = \left[\begin{array}{rrr} 1 & -1 & -1 \\ 1 & 3 & 1 \\ -3 & 1 & -1 \\ \end{array} \right]

b. Dựa vào đa thức đặc trưng, chứng minh A khả nghịch và chỉ ra biểu thức xác định A^{-1}

c. Tính det(A-2008I_3)

d. Tìm GTR, VTR của A.

Giải.

a. Tương tự như các ví dụ trên, ta dễ dàng tìm được đa thức đặc trưng của ma trận A:

P({\lambda}) = {\lambda}^3 -3{\lambda}^2-4{\lambda}+12

b. Theo tính chất 4 ta có: P(A) = A^3-3A^2-4A+12I_3 = 0 . Do đó:

-A^3+3A^2+4A=12I_3 \Rightarrow A(-A^2+3A+4I_3)=(-A^2+3A+4I_3).A=12I_3

Đặt B = { \dfrac{1}{12}}(-A^2+3A+4I_3) .

Ta có: A.B = B.A = I_3 .

Do đó: A khả nghịch và A^{-1} = -A^2+3A+4I_3

c. Ta có P({\lambda}) = det(A-{\lambda}I_3) nên:

det(A-2008I_3) = P(2008) = 2006.2010.2005

d. Từ đa thức đặc trưng ta tìm được các GTR: {\lambda}_1=-2 ; {\lambda}_2=2 ; {\lambda}_3 = 3

Khi đó: VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = -2 có dạng: u_1 = (1;-1;4)a , a \ne 0

VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = 2 có dạng: u_2 = (-1;0;1)b , b \ne 0

VTR ứng với giá trị riêng {\lambda}_1 = 3 có dạng: u_3 = (-1;1;1)c , c \ne 0

Thảo luận

35 thoughts on “Trị riêng, vectơ riêng của ma trận (Eigenvalues and Eigenvectors)

  1. Caâu 5 : cho ánh xạ tuyến tính f : R3 > R3 biết
    f( 1 , 1 , 1 ) = ( −6 ,−3 ,−3 ) , f( 1 , 1 , 0 ) = ( 6 , 5 , 2 ) , f( 1 , 0 , 1 ) = ( 6 , 2 , 5 ) .
    Tìm tất cả các vecto riêng ứng của f với giá trị riêng λ1 = 3 .

    Like

    Posted by thùy linh | 09/07/2013, 22:23
  2. thay oi cho e hoi bai nay voi: cmr neu A la ma tran kha nghich thi cac gia tri rieng cua ma tran nghich dao bang nghich dao gia tri rieng cua ma tran A

    Like

    Posted by hoa | 24/04/2013, 11:02
  3. thưa thầy, mình có thể tìm một matran khi biết giá trị riêng cho trước được không ạ

    Like

    Posted by bui quang vinh | 12/10/2012, 14:57
  4. thầy em ko hiểu chỗ câu d vd 3

    Like

    Posted by Lê Huy Duy | 25/02/2012, 00:47
  5. thầy ơi em không hiểu chỗ vd 1 bước tìm vecto riêng của trị riêng = 2 đó thầy

    Like

    Posted by Lê Huy Duy | 25/02/2012, 00:28
  6. sao không thấy trị riêng đa bội??

    Like

    Posted by phuong | 09/02/2012, 17:19
  7. Thầy ơi khi em học ma trận, sách của em có dùng các từ là Subset và Subspace nó là khái niệm gì trong tiếng việt vậy thầy. Em cảm ơn thầy

    Like

    Posted by vinhdn | 14/10/2010, 15:54
  8. Cho em hoi co cach nao tinh da thuc dac trung nhanh khong? Nham bai tinh rat lau

    Like

    Posted by Loan | 30/01/2010, 16:50
  9. thay giai gium em bai nay voi ,
    gi@ su v la tri rieng cua mt a chung to 1/v la tri rieng cua mt nghich dao

    Like

    Posted by chu tu | 29/01/2010, 18:50
  10. bài 4:TÌM giá trị rieng và vecto rieng của tự động cấu xác định bỏi phép đạo hàm trong không gian vecto các đa thức hệ số thực có bậc <= n
    bài này theo mình giải như sau:
    gọi k gian vecto các đa thức hệ số thực có bậc < = n là V,k gian này có cơ sở chính tắc B={1,x,x^2,…x^n} khi đó ta có T(1)=0,T(x)=1,T(x^2)=2x,…T(x^n)=nx^(n-1)
    tọa độ của T(1),T(x),…,T(x^n) trong cơ sở B lần lượt là (0,0,…0);(1,0,0,..,0)
    ;(0,2,0,…,0)….;(0,….,n,0)
    => ma trận A của T (với T là phép tự đẳng cấu đạo hàm):
    0 0 0 … 0 0
    1 0 0 … 0 0
    0 2 0 … 0 0 (ma trận vuông cấp n+1)
    ………….
    0 0 0 … n 0
    xét PT đặc trưng của nó :
    0-lamda 0 0 … 0 0
    1 0-lamda 0 … 0 0
    0 2 0-lamda … 0 0 =0
    ……………….
    0 0 0 … n 0-lamda
    => lamda = 0 => T có 1 trị riêng duy nhất =0
    gọi v là 1 vecto riêng của T=> tọa độ của nó trong B là 1 vecto riêng của ma trận A
    [v]B=(x1,x2,..xn,x(n+1)) sao cho:
    (A-lamda.In)[v]B=[0]
    giải ra ta được [v]B= a(0,0,..,1) a bất kì
    vậy v=a.x^n a bat ki
    giai nhu vay ko biet co nham lan j ko thay

    Like

    Posted by sonbt_BK21 | 21/12/2009, 12:23
  11. bài 4:TÌM giá trị rieng và vecto rieng của tự động cấu xác định bỏi phép đạo hàm trong không gian vecto các đa thức hệ số thực có bậc <= n

    Like

    Posted by kimlien | 19/12/2009, 13:36
  12. bài 3: cho v là không gian vecto n chiều trên R :A,B thuộc END (V).giả sử A có n giá trị riêng khác nhau và AoB=BoA .cmr mỗi vecto riêng của A cũng là rieng của B VÀ B chéo hóa đuọc.

    Like

    Posted by kimlien | 19/12/2009, 13:31

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s

Translators & RSS

English French RussiaMaths 4 Physics (M4Ps)


Bạn hãy nhập địa chỉ email của mình để đăng ký theo dõi tin tức từ blog này và nhận những bài viết mới nhất qua địa chỉ email.

Join 1 991 other followers

Đôi lời

Bạn có thể theo dõi các lời bình liên quan đến lời bình của mình qua email bằng cách chọn dòng thông báo Báo cho bạn khi có người bình luận tiếp theo đề tài này bằng điện thư mỗi khi viết 1 lời bình.


Rất mong các bạn viết lời nhắn bằng tiếng việt có dấu nhé.

Để viết tiếng việt có dấu bạn dùng font chữ Unicode và bảng mã là Unicode UTF-8.


Để biết cách gõ công thức Toán học trong các lời nhắn ở trang web này, mời bạn đọc bài hướng dẫn tại đây hoặc bạn có thể xem bài hướng dẫn dùng MathType tại đây và bài tạo công thức trực tuyến tại đây


Get Well

Lời nhắn mới nhất

Thanh Ly on Dạ thưa cô, 10 ạ!
Theo dõi

Get every new post delivered to your Inbox.

Join 1 991 other followers

%d bloggers like this: