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Note per Studenti Esercizio 61 · diagonalizzare una matrice 3×3 con autovalori 1, 2, 3

Esercizio 61diagonalizzare una matrice 3×3 con autovalori 1, 2, 3

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Testo. Data A=(344−3−6−8379),A = \begin{pmatrix} 3 & 4 & 4 \\ -3 & -6 & -8 \\ 3 & 7 & 9 \end{pmatrix}, (a) stabilire se AA è diagonalizzabile; (b) trovare una matrice diagonale DD e una matrice invertibile SS tali che A=SDS−1A = S D S^{-1}.

Teoria: DiagonalizzazioneUna matrice è diagonalizzabile se è simile a una diagonale, cioè se esiste una base di autovettori: allora A = S D S⁻¹ con gli autovettori nelle colonne di S e gli autovalori in D. Criterio: tutti gli autovalori nel campo e molteplicità geometrica uguale a quella algebrica. Le matrici simmetriche reali hanno autovalori reali.Diagonalizzazione →, Autovalori e autovettoriUn autovettore è un vettore non nullo che una funzione lineare manda in un suo multiplo; si trovano gli autovalori come radici del polinomio caratteristico det(A − λI) e gli autovettori come nucleo di A − λI. Matrici simili hanno gli stessi autovalori.Autovalori e autovettori →.


1. Il polinomio caratteristico

A−λI=(3−λ44−3−6−λ−8379−λ).A - \lambda I = \begin{pmatrix} 3-\lambda & 4 & 4 \\ -3 & -6-\lambda & -8 \\ 3 & 7 & 9-\lambda \end{pmatrix}.

Quale metodo? La matrice non ha zeri, quindi lo sviluppo di Laplace costerebbe tre determinanti 2×22 \times 2 con λ\lambda dentro; Sarrus darebbe un polinomio di terzo grado sviluppato, da scomporre poi con Ruffini. Conviene una strategia mista: qualche operazione elementare per creare zeri (il determinante non cambiaSommare a una riga (o colonna) un multiplo di un'altra riga (o colonna) non cambia il determinante.Proprietà del determinante, Binet e Laplace → se a una riga o colonna si somma un multiplo di un'altra), poi Laplace.

Primo zero. La seconda riga inizia con −3-3 e la terza con 33: sommandole si annulla il primo elemento. R3→R3+R2R_3 \to R_3 + R_2: R3=(3+(−3), 7+(−6−λ), (9−λ)+(−8))=(0, 1−λ, 1−λ).R_3 = (3 + (-3),\ 7 + (-6 - \lambda),\ (9 - \lambda) + (-8)) = (0,\ 1 - \lambda,\ 1 - \lambda).

Secondo zero. Nella nuova terza riga ci sono due elementi uguali, 1−λ1 - \lambda e 1−λ1 - \lambda. Sottraendo la seconda colonna dalla terza (C3→C3−C2C_3 \to C_3 - C_2) se ne annulla uno. Sul determinante si può lavorare anche per colonne (a differenza della risoluzione dei sistemi, dove si usano solo le righe): C3=(4−4−8−(−6−λ)(1−λ)−(1−λ))=(0λ−20).C_3 = \begin{pmatrix} 4 - 4 \\ -8 - (-6 - \lambda) \\ (1 - \lambda) - (1 - \lambda) \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ \lambda - 2 \\ 0 \end{pmatrix}.

Si ottiene det⁡(A−λI)=det⁡(3−λ40−3−6−λλ−201−λ0).\det(A - \lambda I) = \det \begin{pmatrix} 3-\lambda & 4 & 0 \\ -3 & -6-\lambda & \lambda-2 \\ 0 & 1-\lambda & 0 \end{pmatrix}.

LaplaceIl determinante è lineare in ogni riga, cambia segno scambiando due righe, non cambia sommando a una riga un multiplo di un'altra: così si calcola con Gauss riducendo a triangolare. Binet: det(AB) = det A · det B. Laplace: sviluppo lungo una riga o colonna con i complementi algebrici.Proprietà del determinante, Binet e Laplace → lungo la terza riga, che ha un solo elemento non nullo, 1−λ1 - \lambda in posizione (3,2)(3, 2). Il segno è (−1)3+2=−1(-1)^{3+2} = -1 (oppure, a scacchiera partendo da ++ in alto a sinistra: +−++ - +, −+−- + -, +−++ - +, la posizione (3,2)(3,2) ha −-). Si cancellano la riga 3 e la colonna 2: det⁡(A−λI)=−(1−λ)det⁡(3−λ0−3λ−2)=−(1−λ)(3−λ)(λ−2).\det(A - \lambda I) = -(1 - \lambda) \det \begin{pmatrix} 3 - \lambda & 0 \\ -3 & \lambda - 2 \end{pmatrix} = -(1 - \lambda)(3 - \lambda)(\lambda - 2). La 2×22 \times 2 è triangolare: il determinante è il prodotto della diagonale.

Il vantaggio: il polinomio esce già scomposto in fattori. Sviluppato sarebbe −λ3+6λ2−11λ+6-\lambda^3 + 6\lambda^2 - 11\lambda + 6 (lo si controlla moltiplicando: (1−λ)(3−λ)=λ2−4λ+3(1 - \lambda)(3 - \lambda) = \lambda^2 - 4\lambda + 3, poi −(λ2−4λ+3)(λ−2)=−(λ3−6λ2+11λ−6)-(\lambda^2 - 4\lambda + 3)(\lambda - 2) = -(\lambda^3 - 6\lambda^2 + 11\lambda - 6)): con Sarrus si sarebbe arrivati a questa forma e si sarebbero dovute cercare le radici tra i divisori del termine noto 66 (regola di Ruffini: λ=1\lambda = 1 annulla il polinomio, −1+6−11+6=0-1 + 6 - 11 + 6 = 0, e si divide per λ−1\lambda - 1).

2. Autovalori e risposta alla domanda (a)

−(1−λ)(3−λ)(λ−2)=0  ⟺  λ=1,λ=3,λ=2.-(1 - \lambda)(3 - \lambda)(\lambda - 2) = 0 \iff \lambda = 1, \quad \lambda = 3, \quad \lambda = 2 . Controllo con la traccia: 1+3+2=6=3+(−6)+91 + 3 + 2 = 6 = 3 + (-6) + 9 ✓ (la somma degli autovalori è la tracciaContando le molteplicità: per una 3×3 il coefficiente di λ² nel polinomio caratteristico è la traccia.Autovalori e autovettori →). E il prodotto 1⋅3⋅2=61 \cdot 3 \cdot 2 = 6 è det⁡A\det A (il polinomio in λ=0\lambda = 0 vale det⁡A\det A).

Tre autovalori reali distinti per una matrice 3×33 \times 3: ognuno ha almeno un autovettore, e autovettori di autovalori distinti sono indipendentiTeorema: si dimostra moltiplicando la combinazione lineare per A e sottraendo.Diagonalizzazione →. Tre vettori indipendenti in R3\mathbb{R}^3 sono una base: AA è diagonalizzabile, senza bisogno di calcolare gli autovettori. Servono solo per la domanda (b).

3. Autovettori

Per ogni autovalore si sostituisce il suo valore in A−λIA - \lambda I e si risolve il sistema omogeneo: l'autospazio VλV_\lambda è il nucleoIl nucleo (vettori mandati in 0) e l'immagine (vettori raggiunti) di una funzione lineare sono sottospazi; f è iniettiva se e solo se Ker f = {0}; dim Ker f + dim Im f = dim V (nullità + rango); l'antimmagine di un vettore è una soluzione particolare più il nucleo.Nucleo e immagine → di A−λIA - \lambda I. Il sistema ha sempre infinite soluzioni (il determinante è nullo per costruzione, quindi il rango è minore di 33): una riga è combinazione delle altre. Qui ogni autovalore è semplice, quindi 1≤mg≤ma=11 \le m_g \le m_a = 1 e ogni autospazio è una retta: basta trovare un vettore non nullo.

λ=1\lambda = 1. A−I=(244−3−7−8378).A - I = \begin{pmatrix} 2 & 4 & 4 \\ -3 & -7 & -8 \\ 3 & 7 & 8 \end{pmatrix}. La terza riga è l'opposta della seconda: restano due equazioni.

  • dalla prima, x1=−2x2−2x3x_1 = -2x_2 - 2x_3;
  • nella seconda: −3(−2x2−2x3)−7x2−8x3=−x2−2x3=0-3(-2x_2 - 2x_3) - 7x_2 - 8x_3 = -x_2 - 2x_3 = 0, quindi x2=−2x3x_2 = -2x_3;
  • allora x1=4x3−2x3=2x3x_1 = 4x_3 - 2x_3 = 2x_3.

x3x_3 è libera; con x3=1x_3 = 1: v1=(2,−2,1)v_1 = (2, -2, 1).

λ=3\lambda = 3. A−3I=(044−3−9−8376).A - 3I = \begin{pmatrix} 0 & 4 & 4 \\ -3 & -9 & -8 \\ 3 & 7 & 6 \end{pmatrix}.

  • dalla prima, x2=−x3x_2 = -x_3;
  • dalla terza: 3x1−7x3+6x3=03x_1 - 7x_3 + 6x_3 = 0, quindi x1=x33x_1 = \frac{x_3}{3};
  • la seconda è automaticamente vera: −x3+9x3−8x3=0-x_3 + 9x_3 - 8x_3 = 0 ✓.

Con x3=3x_3 = 3 (per evitare la frazione): v2=(1,−3,3)v_2 = (1, -3, 3).

λ=2\lambda = 2. A−2I=(144−3−8−8377).A - 2I = \begin{pmatrix} 1 & 4 & 4 \\ -3 & -8 & -8 \\ 3 & 7 & 7 \end{pmatrix}.

  • dalla prima, x1=−4x2−4x3x_1 = -4x_2 - 4x_3;
  • nella terza: 3(−4x2−4x3)+7x2+7x3=−5x2−5x3=03(-4x_2 - 4x_3) + 7x_2 + 7x_3 = -5x_2 - 5x_3 = 0, quindi x2=−x3x_2 = -x_3;
  • allora x1=4x3−4x3=0x_1 = 4x_3 - 4x_3 = 0.

Con x3=1x_3 = 1: v3=(0,−1,1)v_3 = (0, -1, 1).

4. Le matrici DD e SS

L'ordine degli autovalori in DD è libero, ma la colonna jj di SS deve essere l'autovettore dell'autovalore in posizione jj di DD. Con l'ordine 1,3,21, 3, 2: D=(100030002),S=(210−2−3−1131).D = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}, \qquad S = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ -2 & -3 & -1 \\ 1 & 3 & 1 \end{pmatrix}.

Verifica senza invertire SS: basta controllare AS=SDAS = SD. AS=(6−8+43−12+120−4+4−6+12−8−3+18−240+6−86−14+93−21+270−7+9)=(230−2−9−2192),AS = \begin{pmatrix} 6 - 8 + 4 & 3 - 12 + 12 & 0 - 4 + 4 \\ -6 + 12 - 8 & -3 + 18 - 24 & 0 + 6 - 8 \\ 6 - 14 + 9 & 3 - 21 + 27 & 0 - 7 + 9 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 & 3 & 0 \\ -2 & -9 & -2 \\ 1 & 9 & 2 \end{pmatrix}, SD=(2⋅11⋅30⋅2−2⋅1−3⋅3−1⋅21⋅13⋅31⋅2)=(230−2−9−2192) ✓.SD = \begin{pmatrix} 2 \cdot 1 & 1 \cdot 3 & 0 \cdot 2 \\ -2 \cdot 1 & -3 \cdot 3 & -1 \cdot 2 \\ 1 \cdot 1 & 3 \cdot 3 & 1 \cdot 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 & 3 & 0 \\ -2 & -9 & -2 \\ 1 & 9 & 2 \end{pmatrix} \ ✓ . (SDSD moltiplica ogni colonna di SS per l'autovalore corrispondente.) Il determinante di SS, lungo la prima riga:

det⁡S=2det⁡(−3−131)−1⋅det⁡(−2−111)+0=2(−3+3)−(−2+1)=0+1=1.\det S = 2 \det\begin{pmatrix} -3 & -1 \\ 3 & 1 \end{pmatrix} - 1 \cdot \det\begin{pmatrix} -2 & -1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix} + 0 = 2(-3 + 3) - (-2 + 1) = 0 + 1 = 1 .

Poiché det⁡S=1≠0\det S = 1 \ne 0, SS è invertibileLa matrice aggiunta A* è la trasposta della matrice dei complementi algebrici e soddisfa A·A* = det A · I; quindi A è invertibile se e solo se det A ≠ 0, con A⁻¹ = A*/det A. Cramer: xᵢ = Δᵢ/Δ. Matrici simili hanno lo stesso determinante.Matrice aggiunta e teorema di Cramer →, e da AS=SDAS = SD moltiplicando a destra per S−1S^{-1} si ottiene A=SDS−1A = S D S^{-1}.

Errori comuni

  • Applicare Sarrus e poi bloccarsi nella scomposizione del polinomio di terzo grado.
  • Sbagliare il segno di Laplace nella posizione (3,2)(3, 2).
  • Scrivere D=diag⁡(1,2,3)D = \operatorname{diag}(1, 2, 3) e lasciare in SS le colonne nell'ordine v1,v2,v3v_1, v_2, v_3 trovato per 1,3,21, 3, 2: le colonne vanno permutate insieme agli autovalori.

Versione ripasso

Testo. Data A=(344−3−6−8379),A = \begin{pmatrix} 3 & 4 & 4 \\ -3 & -6 & -8 \\ 3 & 7 & 9 \end{pmatrix}, (a) stabilire se AA è diagonalizzabile; (b) trovare una matrice diagonale DD e una matrice invertibile SS tali che A=SDS−1A = S D S^{-1}.

1. Il polinomio caratteristico

Si calcola det⁡(A−λI)\det(A - \lambda I) usando operazioni elementari per creare zeri:

  1. R3→R3+R2  ⟹  (0,1−λ,1−λ)R_3 \to R_3 + R_2 \implies (0, 1-\lambda, 1-\lambda) nella terza riga.
  2. C3→C3−C2  ⟹  elemento (2,3)=λ−2C_3 \to C_3 - C_2 \implies \text{elemento } (2,3) = \lambda - 2.
  3. LaplaceIl determinante è lineare in ogni riga, cambia segno scambiando due righe, non cambia sommando a una riga un multiplo di un'altra: così si calcola con Gauss riducendo a triangolare. Binet: det(AB) = det A · det B. Laplace: sviluppo lungo una riga o colonna con i complementi algebrici.Proprietà del determinante, Binet e Laplace → sulla terza riga: det⁡(A−λI)=−(1−λ)det⁡(3−λ0−3λ−2)=−(1−λ)(3−λ)(λ−2).\det(A - \lambda I) = -(1 - \lambda) \det \begin{pmatrix} 3 - \lambda & 0 \\ -3 & \lambda - 2 \end{pmatrix} = -(1 - \lambda)(3 - \lambda)(\lambda - 2).

2. Autovalori e diagonalizzabilità

Gli autovalori sono λ=1,3,2\lambda = 1, 3, 2. Verifica traccia: 1+3+2=6=tr(A)1+3+2 = 6 = \text{tr}(A). Poiché i 3 autovalori sono distinti, la matrice è diagonalizzabileUna matrice è diagonalizzabile se è simile a una diagonale, cioè se esiste una base di autovettori: allora A = S D S⁻¹ con gli autovettori nelle colonne di S e gli autovalori in D. Criterio: tutti gli autovalori nel campo e molteplicità geometrica uguale a quella algebrica. Le matrici simmetriche reali hanno autovalori reali.Diagonalizzazione → (esiste una base di autovettori).

3. Autovettori

Si risolve (A−λI)v=0(A - \lambda I)v = 0 per ogni autovalore:

  • λ=1:A−I→(244−3−7−8378)  ⟹  v1=(2,−2,1)T\lambda = 1: A-I \to \begin{pmatrix} 2 & 4 & 4 \\ -3 & -7 & -8 \\ 3 & 7 & 8 \end{pmatrix} \implies v_1 = (2, -2, 1)^T
  • λ=3:A−3I→(044−3−9−8376)  ⟹  v2=(1,−3,3)T\lambda = 3: A-3I \to \begin{pmatrix} 0 & 4 & 4 \\ -3 & -9 & -8 \\ 3 & 7 & 6 \end{pmatrix} \implies v_2 = (1, -3, 3)^T
  • λ=2:A−2I→(144−3−8−8377)  ⟹  v3=(0,−1,1)T\lambda = 2: A-2I \to \begin{pmatrix} 1 & 4 & 4 \\ -3 & -8 & -8 \\ 3 & 7 & 7 \end{pmatrix} \implies v_3 = (0, -1, 1)^T

4. Matrici DD e SS

D=(100030002),S=(210−2−3−1131).D = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}, \quad S = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ -2 & -3 & -1 \\ 1 & 3 & 1 \end{pmatrix}. Verifica: Controllare che AS=SDAS = SD. La colonna jj di ASAS deve coincidere con la colonna jj di SS moltiplicata per λj\lambda_j.

Errori tipici:

  • Sbagliare il segno di Laplace nella posizione (i,j)(i,j) dove i+ji+j è dispari.
  • Non far corrispondere l'ordine degli autovalori in DD con l'ordine delle colonne (autovettori) in SS.
  • Calcolare invano S−1S^{-1} quando basta verificare AS=SDAS = SD.

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