Esercizio 65diagonalizzabilità su R e su C e base ortonormale di autovettori (giugno 2025)
In questa pagina 5
In questa pagina 4
Testo (1° appello del 17 giugno 2025, esercizio 2). Consideriamo la matrice (a) Trovare il polinomio caratteristico e gli autovalori di , in funzione del parametro . Dire se per la matrice è diagonalizzabile nel campo dei numeri complessi [la risposta deve essere giustificata]. (b) Dire per quali gli autovalori sono reali, specificando i casi in cui tali autovalori hanno molteplicità maggiore di 1. (c) Determinare per quali valori di la matrice è diagonalizzabile nel campo dei numeri reali. (d) Determinare il valore di per cui esiste una base ortonormale di formata da autovettori di e scrivere tale base.
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 → (criterio, campo reale o complesso, matrici simmetriche), 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 →, Teorema spettrale e forme quadraticheUna funzione lineare è simmetrica se f(v)·w = v·f(w); in una base ortonormale ha matrice simmetrica. Teorema spettrale: f è simmetrica se e solo se esiste una base ortonormale di autovettori, cioè A simmetrica ⇔ PᵀAP diagonale con P ortogonale. È l'ortodiagonalizzazione delle matrici simmetriche reali: serve per le direzioni principali (tensioni, momenti d'inerzia) e permette di scrivere le forme quadratiche come somma di quadrati con gli autovalori come coefficienti.Teorema spettrale e forme quadratiche →.
(a) Polinomio caratteristico, autovalori, il caso
Terza riga con due zeri: 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 di essa (posizione , segno ); il minore rimasto, , vale : L'elemento non entra nel conto: sta nella terza colonna, che si cancella insieme alla terza riga. Sviluppando la parentesi:
Autovalori. per ogni ; dal fattore di secondo grado , con la formula ridotta (coefficiente di pari a con , radici ):
. , quindi, nei numeri complessiUn numero complesso è z = a + ib con i² = −1: si somma e si moltiplica come un polinomio in i, si divide con il coniugato, e si disegna come il punto (a, b) del piano. In forma trigonometrica z = r(cos θ + i sin θ) = r e^{iθ} il prodotto moltiplica i moduli e somma gli argomenti, da cui la formula di De Moivre zⁿ = rⁿ e^{inθ} e le n radici n-esime, che stanno ai vertici di un poligono regolare. Il teorema fondamentale dell'algebra dice che ogni polinomio di grado n ha n radici complesse (contate con molteplicità).Numeri complessi - forma algebrica, trigonometrica ed esponenziale →, : Sono tre autovalori distinti (in ), quindi i tre autovettori corrispondenti sono indipendentiAutovettori relativi ad autovalori distinti sono sempre linearmente indipendenti.Diagonalizzazione → e formano una base di : per , è diagonalizzabile su (non su , perché due autovalori non sono reali).
(b) Quando gli autovalori sono reali, e quando sono multipli
Reali. è sempre reale; lo sono se e solo se (Il prodotto è una parabola rivolta verso il basso con radici e : è tra le radici.)
Molteplicità maggiore di 1. Ci sono due modi in cui due autovalori possono coincidere.
- , cioè la radice è zero: oppure .
- : , e . Autovalori: doppio, semplice.
- : . Autovalore triplo.
- o uguale a : , cioè . Elevando al quadrato (le soluzioni si controllano dopo):
- : già trovato.
- : , quindi . Autovalori: doppio, semplice ✓.
| autovalori | molteplicità algebriche | |
|---|---|---|
| altri | tre reali distinti | tutte |
Il grafico mostra i tre autovalori in funzione di : le due curve (che insieme formano un'ellisse, perché ) e la retta . Le coincidenze sono i punti in cui le curve si toccano: (le due curve si uniscono in ), (la curva superiore attraversa ), (tutte e tre in ).
Grafico interattivo: Autovalori di A per t tra 0 e 1: λ₁ = 1 (sempre), λ₂ = t + √(t − t²), λ₃ = t − √(t − t²). Autovalori multipli per t = 0, t = 1/2, t = 1
(c) Diagonalizzabilità su
Si usa il criterio di diagonalizzabilitàUna 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 →: tutti gli autovalori nel campo e per ciascuno. Prima condizione: autovalori reali, quindi . Per fuori da , non è diagonalizzabile su .
- , : tre autovalori reali distinti, quindi diagonalizzabile (ogni e obbliga ).
- : . Per l'autovalore doppio : ha rango (righe , indipendenti, la terza è proporzionale alla prima), quindi . Gli autovettori sono , , libera: . Non diagonalizzabile.
- : , rango , quindi (l'unica equazione è , con e libere: autospazio ). Non diagonalizzabile.
- : è simmetrica, quindi diagonalizzabile per il teorema spettraleOgni matrice simmetrica reale ha una base ortonormale di autovettori.Teorema spettrale e forme quadratiche →. (Controllo diretto: ha righe , , , rango , ✓.)
Risposta: è diagonalizzabile su se e solo se ( compreso).
(d) Base ortonormale di autovettori
Quale . Esiste una base ortonormale di autovettori se e solo se è simmetrica:
- se è simmetrica, lo garantisce il teorema spettrale;
- viceversa, se gli autovettori sono una base ortonormale, la matrice che li ha in colonna è ortogonaleUna matrice quadrata è ortogonale se le sue colonne sono una base ortonormale; allora la sua inversa è la sua trasposta., cioè , e . Trasponendo, (una matrice diagonale è uguale alla sua trasposta).
richiede , cioè , e , cioè : entrambe danno .
Autovettori per .
- : dall'unica equazione di , , cioè , con libere: , .
- : dà e : .
Sono già ortogonali: , , . Che sia ortogonale a e non è un caso: per una matrice simmetrica, autovettori di autovalori diversi sono sempre ortogonali. Anche (stesso autovalore) è andato bene; se non fosse stato così si sarebbe usato Gram-SchmidtUna base ortonormale è fatta di vettori di norma 1 a due a due ortogonali: le coordinate si calcolano con prodotti scalari e le proiezioni con una formula diretta. Il procedimento di Gram-Schmidt trasforma una base qualsiasi in una base ortogonale (e poi ortonormale) dello stesso sottospazio.Basi ortonormali e Gram-Schmidt → dentro l'autospazio.
Normalizzazione (si divide ogni vettore per la sua normaIl prodotto scalare aggiunge a uno spazio vettoriale lunghezze e angoli: norma, disuguaglianza di Cauchy-Schwarz, angolo tra vettori in R^n, ortogonalità, proiezione su una retta, aree e volumi con il determinante della matrice dei prodotti scalari.Prodotto scalare, norma e angoli → ): , , . Base ortonormale di autovettori:
Errori comuni
- In (a), concludere "non diagonalizzabile" perché gli autovalori non sono reali: la domanda chiede il campo complesso.
- In (b), dimenticare il caso , in cui una radice del fattore di secondo grado coincide con l'autovalore fisso .
- In (c), escludere solo perché c'è un autovalore doppio.
- In (d), dare la base ortogonale senza normalizzare: "ortonormale" vuol dire anche norma .
Versione ripasso
Testo. Consideriamo la matrice (a) Trovare il polinomio caratteristico e gli autovalori di , in funzione del parametro . Dire se per la matrice è diagonalizzabile nel campo dei numeri complessi [la risposta deve essere giustificata]. (b) Dire per quali gli autovalori sono reali, specificando i casi in cui tali autovalori hanno molteplicità maggiore di 1. (c) Determinare per quali valori di la matrice è diagonalizzabile nel campo dei numeri reali. (d) Determinare il valore di per cui esiste una base ortonormale di formata da autovettori di e scrivere tale base.
(a) Polinomio caratteristico e autovalori
Sviluppo di Laplace sulla terza riga: Autovalori: e .
Per : . Avendo 3 autovalori distinti in , la matrice è diagonalizzabile su Una 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 →.
(b) Condizioni per autovalori reali e molteplicità
- Reali: reali se .
- Molteplicità algebrica :
- .
- .
| autovalori | molteplicità | |
|---|---|---|
(c) Diagonalizzabilità su
- con : autovalori reali distinti diagonalizzabile.
- : è simmetrica diagonalizzabile per il teorema spettraleUna funzione lineare è simmetrica se f(v)·w = v·f(w); in una base ortonormale ha matrice simmetrica. Teorema spettrale: f è simmetrica se e solo se esiste una base ortonormale di autovettori, cioè A simmetrica ⇔ PᵀAP diagonale con P ortogonale. È l'ortodiagonalizzazione delle matrici simmetriche reali: serve per le direzioni principali (tensioni, momenti d'inerzia) e permette di scrivere le forme quadratiche come somma di quadrati con gli autovalori come coefficienti.Teorema spettrale e forme quadratiche →.
- : doppio, ha rango , quindi ; : triplo, ha rango , quindi non diagonalizzabile.
Risposta: diagonalizzabile su per .
(d) Base ortonormale di autovettori
Esiste se e solo se è simmetricaUna matrice è simmetrica se ., ovvero (se la base ortonormale di autovettori è nelle colonne di , e è simmetrica; viceversa vale il teorema spettrale). Da e : e .
Autovettori per :
- : .
- : .
Sono già ortogonali (autovettori di una simmetrica per autovalori diversi; anche nello stesso autospazio) e vanno normalizzati: , .
Base ortonormale:
Errori tipici:
- Confondere diagonalizzabilità su con quella su .
- Dimenticare che la diagonalizzabilità su è garantita per matrici simmetriche anche con autovalori multipli.
- Non normalizzare i vettori per ottenere una base ortonormale.