Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 4: Chéo hóa ma trận & Dạng toàn phương

1.1. Định nghĩa. Cho ma trận vuông A cấp n. Số được gọi là trị

riêng của A nếu tồn tại véctơ sao cho

Khi đú véctơ được gọi là véctơ riêng của A ứng với trị riêng

Chú ý. Nếu x là véctơ riêng của A ứng với trị riêng thì với mọi số

véctơ cũng là véctơ riêng của A ứng với trị riêng

α ≠ 0 αx λ▪ Để tìm các trị riêng của ma trận vuông A cấp n, ta viết

thành ; I là ma trận đơn vị cấp n

: là hệ phương trình tuyến tính thuần nhất.

Để là trị riêng của A thì hệ trên phải có nghiệm

: đây là phương trình để xác định các trị riêng của A

và được gọi là phương trình đặc trưng của A

 

pdf 31 trang yennguyen 9180
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 4: Chéo hóa ma trận & Dạng toàn phương", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

Tóm tắt nội dung tài liệu: Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 4: Chéo hóa ma trận & Dạng toàn phương

Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 4: Chéo hóa ma trận & Dạng toàn phương
Chương 4. 
Chộo húa ma trận – Dạng toàn phương 
Đ1. TRỊ RIấNG VÀ VẫCTƠ RIấNG CỦA MA TRẬN 
1.1. Định nghĩa. Cho ma trận vuông A cấp n. Số được gọi là trị 
riêng của A nếu tồn tại véctơ sao cho 
Khi đú véctơ được gọi là véctơ riêng của A ứng với trị riêng 
Chú ý. Nếu x là véctơ riêng của A ứng với trị riêng thì với mọi số 
 véctơ cũng là véctơ riêng của A ứng với trị riêng 
λ
nx , x∈ ≠ θℝ Ax x= λ
≠ θx λ
λ
0α ≠ xα λ
▪ Để tìm các trị riêng của ma trận vuông A cấp n, ta viết 
thành ; I là ma trận đơn vị cấp n 
 : là hệ phương trình tuyến tính thuần nhất. 
Để là trị riêng của A thì hệ trên phải có nghiệm 
 : đây là phương trình để xác định các trị riêng của A 
và được gọi là phương trình đặc trưng của A. 
Đa thức : được gọi là đa thức đặc trưng của A. 
Ax x= λ
Ax Ix= λ
( )A I x O⇒ −λ =
λ x ≠ θ
A I 0⇔ −λ =
( )AP A Iλ = − λ
 ▪ Cách tìm trị riêng và véctơ riêng của ma trận vuông A: 
B1. Giải phương trình đặc trưng (với ẩn là ) để 
tìm các trị riêng của A. 
B2. Giải hệ phương trình tuyến tính thuần nhất . 
Nghiệm không tầm thường của hệ chính là véctơ riêng cần tìm. 
A I 0− λ = λ
( )A I x O− λ =
Định nghĩa 1. Đặt : là không 
gian nghiệm của hệ và được gọi là không gian riêng 
của A ứng với trị riêng 
Định nghĩa 2. ▪ Bội đại số (BĐS) của trị riêng là bội của trị riêng 
 trong phương trình đặc trưng. 
▪ Bội hình học (BHH) của trị riêng là số chiều của không gian riêng 
ứng với trị riêng đó (tức ). 
Định lý 1. BHH của một trị riêng luôn bộ hơn hoặc bằng BĐS của nó. 
Chú ý. BHH của trị riêng luôn lớn hơn hoặc bằng 1. 
Định lý 2. Các véctơ riêng ứng với các trị riêng khác nhau thì đltt. 
( ) ( ){ }nE x A I x Oλ = ∈ − λ =ℝ
( )A I x O− λ =
λ
λ
λ
λ
dim E( )λ
 VD. Hãy tìm các cơ sở của không gian riêng của ma trận 
1.2. Ma trận đồng dạng 
Định nghĩa. Cho A, B là hai ma trận vuông cấp n. Ma trận B được 
gọi là đồng dạng với ma trận A, ký hiệu , nếu tồn tại ma trận 
vuông P cấp n không suy biến sao cho B = P-1AP. 
Chú ý. Nếu thì 
Định lý. Hai ma trận đồng dạng có cùng đa thức đặc trưng (tức có 
chung tập trị riêng). 
3 2 0
A 2 3 0
0 0 5
 −    = −    
B A∼
B A∼ A B∼
Đ2. CHẫO HểA MA TRẬN 
2.1. Định nghĩa. Ma trận vuông A cấp n gọi là chéo hóa được nếu A 
đồng dạng với ma trận chéo, tức tồn tại ma trận khả nghịch P cấp n 
sao cho P-1AP = D là ma trận chéo. 
Khi đó ta nói ma trận P làm chéo hóa ma trận A. 
(Như vậy chéo hóa ma trận A là tìm ra ma trận khả nghịch P và ma 
trận chéo D). 
Định lý. (Điều kiện cần và đủ để ma trận chéo hóa được) 
Điều kiện cần và đủ để ma trận vuông A cấp n chéo hóa được là A có 
n véctơ riêng đltt. 
Chứng minh. Xem [1] 
Việc chứng minh Định lý trên đã chứng tỏ rằng: 
 Ma trận P có các cột là các véctơ riêng đltt của A. 
 Ma trận D có các phần tử nằm trên đường chéo chính lần lượt là 
các trị riêng tương ứng với các véctơ riêng tạo nên P. 
Hệ quả 1. Nếu ma trận vuông A cấp n có n trị riêng phân biệt thì 
A chéo hóa được. 
Hệ quả 2. Ma trận vuông A cấp n chéo hóa được khi và chỉ khi 
BHH của mọi trị riêng bằng BĐS của chúng. 
 2.2. Các bước chéo hóa một ma trận vuông A cấp n 
B1. Giải phương trình đặc trưng để tìm các trị riêng 
của A. Xác định BĐS của từng trị riêng. 
B2. Giải các hệ phương trình tương ứng với từng trị riêng. Tìm cơ sở 
của các không gian riêng để từ đó xác định BHH của từng trị riêng. 
B3. ▪ Nếu BHH của một trị riêng nào đó bé hơn BĐS của nó thì A 
không chéo hóa được. 
▪ Nếu Hệ quả 2 thỏa mãn thì A chéo hóa được. Ma trận P có các cột 
là các véctơ riêng cơ sở của các không gian riêng. Các phần tử trên 
đường chéo chính của D lần lượt là các trị riêng ứng với các véctơ 
riêng tạo nên P. (Có thể thay đổi thứ tự các cột của P miễn sao trị 
riêng của ma trận D ứng với các véctơ riêng tạo nên P) 
A I 0− λ =
 VD. Xét xem ma trận A có chéo hóa được không? Nếu được hãy tìm 
ma trận P làm chéo hóa A, viết dạng chéo của A và tính An. 
3 2 0 3 3 2
1) A 2 3 0 ; 2) A 1 1 2
0 0 5 3 1 0
3 1 1 1 2 3
3) A 7 5 1 ; 4) A 0 2 3
6 6 2 0 0 3
   −        = − = −        − −   
   − −        = − − =        − −   
3.1. Định nghĩa. ▪ Ma trận vuông A cấp n được gọi là ma trận trực 
giao nếu: ATA = I ( hay A-1 = AT ) 
▪ Ma trận vuông A cấp n được gọi là chéo hóa trực giao được nếu 
tồn tại ma trận trực giao P cấp n sao cho P-1AP = D là ma trận chéo. 
Khi đó ta nói ma trận P làm chéo hóa trực giao ma trận A. 
Định lý. (Điều kiện cần và đủ để ma trận chéo hóa trực giao được) 
Điều kiện cần và đủ để ma trận vuông A cấp n chéo hóa trực giao 
được là A có một hệ trực chuẩn gồm n véctơ riêng. 
3.2. Chéo hóa trực giao ma trận đối xứng 
Định lý 1. Điều kiện cần và đủ để ma trận vuông A cấp n chéo hóa 
trực giao được là A đối xứng. 
Đ3. CHẫO HểA TRỰC GIAO 
Định lý 2. Cho ma trận vuông A đối xứng. Khi đó các véctơ riêng 
ứng với các trị riêng khác nhau sẽ trực giao. 
3.3. Quy trình chéo hóa trực giao ma trận đối xứng A 
B1. Giải phương trình đặc trưng để tìm các trị riêng 
của A. 
B2. Tìm một cơ sở cho mỗi không gian riêng của A. 
B3. Sử dụng quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt vào mỗi cơ sở đó 
để được một cơ sở trực chuẩn cho mỗi không gian riêng. 
B4. Lập ma trận P có các cột là các véctơ cơ sở trực chuẩn xây dựng ở 
B3. Ma trận P này sẽ làm chéo hóa trực giao ma trận A và D = P-1AP 
là ma trận chéo với các phần tử trên đường chéo chính lần lượt là các 
trị riêng ứng với các véctơ riêng tạo nên P. 
A I 0− λ =
 VD. Hãy chéo hóa trực giao ma trận A và tính An, với 
2 1 1
A 1 2 1
1 1 2
 − −    = − −   − − 
Đ5. DẠNG TOÀN PHƯƠNG 
5.1. Định nghĩa. Dạng toàn phương trong khụng gian vộctơ n chiều 
V được ký hiệu là đa thức đẳng cấp bậc hai theo cỏc 
biến xi. Nghĩa là 
VD. 
là dạng toàn phương trong 
( )ω = + − + +2 2 21 2 3 1 2 3 1 2 2 3x , x , x x 2x x x x 3x x
( )1 nx , ..., xω
( ) ( )
n n
1 n ij i j ij ij ji
i 1 j 1
x ,..., x a x x ; a , a a , i 1, n, j 1, n
= =
ω = ∈ = = =∑∑ ℝ
ℝ
3
5.2. Ma trận của dạng toàn phương 
 Ký hiệu: và 
 là ma trận vuụng thực cấp n với cỏc phần tử aij ; 
Khi đú dạng toàn phương cú thể được viết dưới dạng ma trận: 
( )= ijA a
ω
( )ω = Tx x Ax
( )=
T
1 2 nx x x ... x
Nhận xột. A là ma trận đối xứng thực. 
VD 1. Dạng toàn phương 
cú ma trận là         =       −   
1
1 0
2
1 3
A 2
2 2
3
0 1
2
( )ω = + − + +2 2 21 2 3 1 2 3 1 2 2 3x , x , x x 2x x x x 3x x
VD 2. Dạng toàn phương 
cú ma trận là 
( )ω = − + + − +2 2 21 2 3 1 2 3 1 2 1 3 2 3x , x , x 2x 2x x 2x x x x 4x x
  −      = −     −  
1
2 1
2
A 1 2 2
1
2 1
2
5.3. Dạng chớnh tắc của dạng toàn phương 
5.3.1. Định nghĩa. 
 Giả sử ω là một dạng toàn phương trờn khụng gian vộctơ n chiều V. 
Nếu trong một cơ sở nào đú của V, dạng toàn 
phương ω cú dạng 
thỡ (*) được gọi là dạng chớnh tắc của ω. 
 Ma trận của dạng chớnh tắc này trong cơ sở E là ma trận chộo 
{ }iE e ; i 1, n= =
1
2
n
0 0
0 0
A
0 0
 λ
 
 λ
 =  
 
 λ 
⋮ ⋮ ⋱ ⋮
( ) ( )2 21 n 1 1 n nx ,..., x x ... x ω = λ + + λ ∗
VD. ( )ω = + −2 2 21 2 3 1 2 3x , x , x 2x x 5x 
5.3.2. Đưa dạng toàn phương về dạng chớnh tắc bằng phương 
phỏp Lagrange. 
 Giả sử là một cơ sở của V và dạng toàn 
phương ω trờn V cú dạng 
TH1. Tồn tại một hệ số 
a) Nếu ta nhúm cỏc số hạng chứa x1 
Trong đú: khụng chứa x1 
{ }iE e ; i 1, n= =
( ) ( )
n n
1 n ij i j
i 1 j 1
x x , ..., x a x x
= =
ω = ω = ∑ ∑
iia 0≠
11a 0≠
( ) ( ) ( )
( ) ( )
2
1 n 11 1 12 1 2 1n 1 n 2 n
2
11 1 12 2 1n n 2 n
11
x ,..., x a x 2a x x ... 2a x x ... x ,..., x
1
 a x a x ... a x x ,..., x
a
′ω = + + + + +ω
′′= + + + +ω
′′ω
Đặt 
Ta cú: 
trong đú: là dạng toàn phương của n – 1 biến y2, ..., yn. 
Lặp lại quỏ trỡnh trờn với dạng toàn phương . Sau một số hữu hạn 
bước ta thu được dạng chớnh tắc của 
VD. Đưa dạng toàn phương sau về dạng chớnh tắc bằng phộp 
biến đổi Lagrange và tỡm cơ sở ứng với dạng chớnh tắc đú 
1) 
2) 
3) 
1 11 1 12 2 1n n
k k
y a x a x ... a x
y x ; k 2, n
= + + +
= =
( ) ( ) ( )21 n 1 n 1 1 2 n
11
1
x ,..., x y ,..., y y y ,..., y
a
ω = ω = +ω
( )1 2 ny ,..., yω
1ω
ω
( ) 2 2 21 2 3 1 2 3 1 2 1 3x , x , x x 5x 4x 2x x 4x xω = + − + −
( ) 2 2 21 2 3 1 2 3 1 3 2 3x , x , x 5x 8x 7x 6x x 14x xω = + − + −
( ) 2 2 21 2 3 1 1 2 1 3 2 2 3 3x , x , x 3x 12x x 6x x 9x 6x x 5xω = − − + + +
b) Nếu với i > 1 và ta làm tương tự như trờn với 
chỳ ý xi đúng vai trũ x1. Tức là ta đặt 
iia 0∃ ≠
Khi đú: 
Trong đú: là dạng toàn phương của n – 1 biến 
Lặp lại quỏ trỡnh trờn với dạng toàn phương . Sau một số hữu hạn 
bước ta thu được dạng chớnh tắc của . 
i i1 1 i2 2 in n
k k
y a x a x ... a x
y x ; k i
= + + +
= ≠
( ) ( ) ( )21 n 1 n i 2 1 i 1 i 1 n
i1
1
x ,..., x y ,..., y y y ,..., y , y ,..., y
a
− +ω = ω = +ω
11a 0=
2ω 1 i 1 i 1 ny ,..., y , y ,..., y− +
2ω
ω
VD. Đưa dạng toàn phương sau về dạng chớnh tắc bằng phộp 
biến đổi Lagrange 
( ) 2 21 2 3 1 2 1 3 2 3x , x , x 2x x 4x x x 8xω = + − −
 TH2. Mọi hệ số và tồn tại một hệ số 
Ta đặt: 
Khi đú ta cú: . Nghĩa là trong biểu thức của 
dạng toàn phương đó xuất hiện cỏc số hạng bỡnh phương với hệ số 
khỏc 0. Ta tiếp tục thực hiện như trong trường hợp 1. 
iia 0= ( )ija 0; i j≠ ≠
i i j
j i j
k k
x y y
x y y
x y ; k i, j
= +
= −
= ≠
( )2 2ij i j ij i j2a x x 2a y y= −
VD. Đưa dạng toàn phương sau về dạng chớnh tắc bằng phộp 
biến đổi Lagrange 
( )1 2 3 1 2 1 3 2 3x , x , x x x x x x xω = + +
5.3.3. Đưa dạng toàn phương về dạng chớnh tắc bằng phộp 
biến đổi trực giao 
 Trong khụng gian vộctơ n chiều V, cho dạng toàn phương 
Vỡ A là ma trận đối xứng thực nờn A chộo húa được bởi ma trận 
trực giao P và dạng chộo húa của A là: 
( ) Tx x Axω =
1D P AP−=
 (do P trực giao nờn ). Khi đú 
Đặt 
Ta được dạng chớnh tắc: 
 ; với là cỏc trị riờng của A 
Như vậy, dạng toàn phương luụn luụn cú thể đưa 
về dạng chớnh tắc bằng cỏch chộo húa trực giao ma 
trận A của dạng toàn phương. 
1 TA PDP PDP−⇒ = = 1 TP P− =
( ) ( ) ( )
TT T T T
x x PDP x P x D P xω = =
( )Ty P x x Py = ⇔ = ∗
( ) ( )
1 1
2 2T
1 2 n
n n
2 2 2
1 1 2 2 n n
0 0 y
0 0 y
y y Dy y y y
0 0 y
y y ... y
  λ        λ    ω = = =            λ  
= λ +λ + +λ
⋯
⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮
i ; i 1, nλ =
( ) Tx x Axω =
( ) Ty y Dyω =
 Phộp đổi biến (*) cú ma trận chuyển cơ sở là ma trận trực giao 
P nờn phương phỏp này gọi là phộp biến đổi trực giao. Phương 
phỏp này dựa vào quy trỡnh chộo húa trực giao ma trận đối xứng 
A nờn cũng được gọi là phương phỏp chộo húa trực giao ma trận. 
B1. Viết ma trận A của dạng toàn phương trong cơ sở chớnh tắc. 
B2. Chộo húa trực giao A bởi ma trận trực giao P và cú được 
dạng chộo của A là ma trận D. 
B3. Kết luận: Dạng chớnh tắc cần tỡm là 
( ) ( )
1 1
2 2T
1 2 n
n n
2 2 2
1 1 2 2 n n
0 0 y
0 0 y
y y Dy y y y
0 0 y
y y ... y
  λ        λ    ω = = =            λ  
= λ +λ + +λ
⋯
⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮
1 2 n; , , ...,λ λ λ
 ; với D là ma trận của dạng toàn 
phương trong cơ sở trực chuẩn tạo nờn từ cỏc cột của ma trận 
trực giao P lần lượt là cỏc phần tử trờn đường chộo 
chớnh của D. 
 Phộp biến đổi cần tỡm là: x = Py 
VD. Đưa dạng toàn phương sau về dạng chớnh tắc bằng phộp 
biến đổi trực giao. Nờu rừ phộp biến đổi. 
ω
( ) 2 2 21 2 3 1 2 3 1 2 1 3 2 3x , x , x 2x 2x 2x 2x x 2x x 2x xω = + + − − −
5.4. Luật quỏn tớnh 
 Tồn tại nhiều phương phỏp để đưa một dạng toàn phương về dạng 
chớnh tắc. Cỏc dạng chớnh tắc này thường khỏc nhau nhưng cỏc hệ 
số trong dạng chớnh tắc tuõn theo một luật mà được gọi là Định luật 
quỏn tớnh. 
Định lý. (Định luật quỏn tớnh) 
 Số cỏc hệ số dương, hệ số õm và hệ số bằng 0 trong dạng chớnh tắc 
của một dạng toàn phương trờn một khụng gian vộctơ khụng phụ 
thuộc vào cơ sở của khụng gian vộctơ đú (tức là khụng phụ thuộc 
vào cỏch đưa dạng toàn phương về dạng chớnh tắc). 
Định nghĩa. 
 Số cỏc hệ số dương, hệ số õm và hệ số bằng 0 trong dạng chớnh tắc 
của một dạng toàn phương được gọi là cỏc chỉ số quỏn tớnh của . 
ω ω
Đ6. DẠNG TOÀN PHƯƠNG XÁC ĐỊNH 
6.1. Định nghĩa. 
 Giả sử là một dạng toàn phương trờn khụng gian vộctơ V. Dạng 
toàn phương được gọi là xỏc định nếu 
6.2. Định nghĩa. 
 Giả sử là một dạng toàn phương xỏc định 
• Nếu > thỡ được gọi là xỏc định dương 
• Nếu < thỡ được gọi là xỏc định õm 
ω
ω ( )x 0 xω = ⇔ = θ
ω
( )x 0; xω ∀ ≠ θ
( )x 0; xω ∀ ≠ θ
ω
ω
6.3. Định lý. 
• Điều kiện cần và đủ để dạng toàn phương xỏc định dương là 
tất cả cỏc hệ số trong dạng chớnh tắc của nú đều dương. 
• Điều kiện cần và đủ để dạng toàn phương xỏc định õm là tất 
cả cỏc hệ số trong dạng chớnh tắc của nú đều õm. 
Hệ quả. 
• Dạng toàn phương xỏc định dương khi và chỉ khi ma trận của 
nú cú tất cả cỏc trị riờng dương. 
• Dạng toàn phương xỏc định õm khi và chỉ khi ma trận của nú 
cú tất cả cỏc trị riờng õm. 
ω
ω
ω
ω
6.4. Định nghĩa. 
 Cho ma trận . Cỏc định thức: 
được gọi là cỏc định thức con chớnh của A 
ij nA a
 =   
1 11
11 12
2
21 22
11 12 1n
21 22 2n
n
n1 n2 nn
a
a a
a a
 ..............
a a a
a a a
a a a
∆ =
∆ =
∆ =
⋮ ⋮ ⋱ ⋮
6.5. Định lý. (Tiờu chuẩn Sylvester) 
• Dạng toàn phương là xỏc định 
dương khi và chỉ khi tất cả cỏc định thức con chớnh của ma trận 
 đều dương. Tức là > 
• Dạng toàn phương xỏc định õm khi và chỉ khi A cú cỏc định 
thức con chớnh cấp chẵn dương, cấp lẻ õm. Tức là: 
 > 
VD. Tỡm m để dạng toàn phương sau xỏc định dương 
( )
n
1 n ij i j
i , j 1
x , ..., x a x x
=
ω = ∑
ij nA a
 =    i 0; i 1, n∆ =
ω
( )
i
i1 0; i 1, n− ∆ =
( ) 2 2 21 2 3 1 2 1 3x 2x x 3x 2mx x 2x xω = + + + +

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_dai_so_tuyen_tinh_chuong_4_cheo_hoa_ma_tran_dang_t.pdf