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Note per Studenti Esercizio 72 · diagonalizzabile per un solo valore di t e A per A trasposta (appello 5/7/2022)

Esercizio 72diagonalizzabile per un solo valore di t e A per A trasposta (appello 5/7/2022)

Esame
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Testo (2° appello del 5 luglio 2022, esercizio 3). Consideriamo la matrice

A=(404t2t−20−2).A = \begin{pmatrix} 4 & 0 & 4 \\ t & 2 & t \\ -2 & 0 & -2 \end{pmatrix}.

(a) Determinare il polinomio caratteristico e gli autovalori di AA. (b) Determinare per quale valore di tt la matrice è diagonalizzabile. Per tale valore di tt trovare una matrice invertibile PP tale che P−1APP^{-1}AP sia diagonale. (c) Si dica se la matrice B=A⋅ATB = A \cdot A^T è diagonalizzabile per ogni valore di tt (la risposta deve essere motivata e NON è necessario calcolare il prodotto A⋅ATA \cdot A^T).

Teoria usata: 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 →, 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 →, 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 e autovalori

det⁡(A−λI)=det⁡(4−λ04t2−λt−20−2−λ).\det(A - \lambda I) = \det\begin{pmatrix} 4 - \lambda & 0 & 4 \\ t & 2 - \lambda & t \\ -2 & 0 & -2 - \lambda \end{pmatrix}.

Scelta della linea. La seconda colonna (0,2−λ,0)(0, 2 - \lambda, 0) ha due zeri: sviluppando con 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 (lo sviluppo si può fare lungo una colonna qualsiasi, non solo lungo una riga) resta un solo termine, e il parametro tt (che sta nella seconda riga) sparisce insieme alla riga e alla colonna cancellate. Segno della posizione (2,2)(2, 2): ++.

det⁡(A−λI)=(2−λ)det⁡(4−λ4−2−2−λ)=(2−λ)[(4−λ)(−2−λ)+8].\det(A - \lambda I) = (2 - \lambda) \det\begin{pmatrix} 4 - \lambda & 4 \\ -2 & -2 - \lambda \end{pmatrix} = (2 - \lambda)\big[(4 - \lambda)(-2 - \lambda) + 8\big].

(Il +8+8 è − 4⋅(−2)-\,4 \cdot (-2), il prodotto degli elementi fuori diagonale cambiato di segno.)

Dentro la parentesi: (4−λ)(−2−λ)=−8−4λ+2λ+λ2=λ2−2λ−8(4 - \lambda)(-2 - \lambda) = -8 - 4\lambda + 2\lambda + \lambda^2 = \lambda^2 - 2\lambda - 8; più 88 fa λ2−2λ=λ(λ−2)\lambda^2 - 2\lambda = \lambda(\lambda - 2). Quindi

det⁡(A−λI)=(2−λ) λ (λ−2)=−λ(λ−2)2.\det(A - \lambda I) = (2 - \lambda)\,\lambda\,(\lambda - 2) = -\lambda(\lambda - 2)^2 .

(Nell'ultimo passaggio 2−λ=−(λ−2)2 - \lambda = -(\lambda - 2).)

Autovalori: λ=0\lambda = 0 (molteplicità algebrica 11) e λ=2\lambda = 2 (molteplicità algebrica 22), per ogni tt.

(b) Diagonalizzabilità e matrice PP

λ=0\lambda = 0: semplice, quindi mg=1=mam_g = 1 = m_a automaticamente (1 ≤ m_g ≤ m_aUna 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 →). Autospazio: V0=Ker⁡AV_0 = \operatorname{Ker} A, cioè 4x+4z=04x + 4z = 0, tx+2y+tz=0tx + 2y + tz = 0, −2x−2z=0-2x - 2z = 0. Dalla prima x=−zx = -z (la terza è la stessa equazione divisa per −2-2, rispetto alla prima divisa per 44); nella seconda t(x+z)+2y=2y=0t(x + z) + 2y = 2y = 0, quindi y=0y = 0. Con x=1x = 1: autovettore v1=(1,0,−1)v_1 = (1, 0, -1), valido per ogni tt.

λ=2\lambda = 2: bisogna controllare se mg=2m_g = 2.

A−2I=(204t0t−20−4).A - 2I = \begin{pmatrix} 2 & 0 & 4 \\ t & 0 & t \\ -2 & 0 & -4 \end{pmatrix}.

La terza riga è l'opposta della prima. Restano le righe (2,0,4)(2, 0, 4) e (t,0,t)(t, 0, t).

Risposta: AA è diagonalizzabile solo per t=0t = 0.

Autospazio di 22 per t=0t = 0: resta l'equazione 2x+4z=02x + 4z = 0, cioè x=−2zx = -2z, con yy e zz liberi:

V2={(−2z, y, z)}=⟨(0,1,0), (−2,0,1)⟩.V_2 = \{(-2z, \ y, \ z)\} = \langle (0, 1, 0), \ (-2, 0, 1) \rangle .

(Separando i parametri: (−2z,y,z)=y(0,1,0)+z(−2,0,1)(-2z, y, z) = y(0, 1, 0) + z(-2, 0, 1).)

La matrice PP ha come colonne gli autovettori, nell'ordine degli autovalori scelto per DD:

P=(10−2010−101),P−1AP=(000020002).P = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -2 \\ 0 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \qquad P^{-1} A P = \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}.

Verifica con AP=PDAP = PD (con t=0t = 0): A(0,1,0)T=(0,2,0)=2⋅(0,1,0)A(0, 1, 0)^T = (0, 2, 0) = 2 \cdot (0, 1, 0) ✓; A(−2,0,1)T=(−8+4, 0, 4−2)=(−4,0,2)=2⋅(−2,0,1)A(-2, 0, 1)^T = (-8 + 4, \ 0, \ 4 - 2) = (-4, 0, 2) = 2 \cdot (-2, 0, 1) ✓; A(1,0,−1)T=(4−4,0,−2+2)=0A(1, 0, -1)^T = (4 - 4, 0, -2 + 2) = 0 ✓. PP è invertibile: con Laplace lungo la prima riga, det⁡P=1⋅det⁡(1001)−0+(−2)⋅det⁡(01−10)=1−2⋅(0+1)=−1≠0\det P = 1 \cdot \det\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} - 0 + (-2) \cdot \det\begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0 \end{pmatrix} = 1 - 2 \cdot (0 + 1) = -1 \ne 0.

(c) B=AATB = A A^T è diagonalizzabile per ogni tt?

Sì, perché BB è simmetrica: usando le proprietà della traspostaLe matrici m×n formano uno spazio vettoriale (somma e prodotto per scalare elemento per elemento); il prodotto righe per colonne corrisponde alla composizione di funzioni lineari, è associativo ma non commutativo; la trasposta scambia righe e colonne e (AB)^T = B^T A^T.Operazioni tra matrici → (XY)T=YTXT(XY)^T = Y^T X^T e (AT)T=A(A^T)^T = A,

BT=(AAT)T=(AT)TAT=AAT=B.B^T = (A A^T)^T = (A^T)^T A^T = A A^T = B .

Ogni matrice simmetrica reale è diagonalizzabile (sui reali, e anzi con una base ortonormale di autovettori) 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 →. Quindi BB è diagonalizzabile per ogni tt, anche per i valori per cui AA non lo è.

Il testo dice di non calcolare il prodotto: la domanda verifica che si riconosca la simmetria e si sappia usare il teorema.

Errori comuni

  • Sviluppare il determinante lungo la prima riga: si arriva allo stesso risultato ma con molti più conti, e il parametro tt sembra contare quando in realtà non influisce sugli autovalori.
  • Concludere che AA non è diagonalizzabile perché 22 è un autovalore doppio: bisogna confrontare mgm_g con mam_a, e per t=0t = 0 coincidono.
  • In (c) cercare di calcolare gli autovalori di AATAA^T: non serve, basta la simmetria.

Versione ripasso

Testo. Consideriamo la matrice

A=(404t2t−20−2).A = \begin{pmatrix} 4 & 0 & 4 \\ t & 2 & t \\ -2 & 0 & -2 \end{pmatrix}.

(a) Determinare il polinomio caratteristico e gli autovalori di AA. (b) Determinare per quale valore di tt la matrice è diagonalizzabile. Per tale valore di tt trovare una matrice invertibile PP tale che P−1APP^{-1}AP sia diagonale. (c) Si dica se la matrice B=A⋅ATB = A \cdot A^T è diagonalizzabile per ogni valore di tt (la risposta deve essere motivata e NON è necessario calcolare il prodotto A⋅ATA \cdot A^T).

(a) Polinomio caratteristico e autovalori

Sviluppo di Laplace lungo la seconda colonna: det⁡(A−λI)=(2−λ)det⁡(4−λ4−2−2−λ)=(2−λ)(λ2−2λ)=−λ(λ−2)2\det(A - \lambda I) = (2 - \lambda) \det\begin{pmatrix} 4 - \lambda & 4 \\ -2 & -2 - \lambda \end{pmatrix} = (2 - \lambda)(\lambda^2 - 2\lambda) = -\lambda(\lambda - 2)^2 Autovalori: λ1=0\lambda_1 = 0 (ma=1m_a = 1), λ2=2\lambda_2 = 2 (ma=2m_a = 2), per ogni tt.

(b) Diagonalizzabilità e matrice PP

  1. λ=0\lambda = 0: mg=1=mam_g = 1 = m_a. Autovettore v1=(1,0,−1)v_1 = (1, 0, -1).
  2. λ=2\lambda = 2: A−2I=(204t0t−20−4)A - 2I = \begin{pmatrix} 2 & 0 & 4 \\ t & 0 & t \\ -2 & 0 & -4 \end{pmatrix}.
    • Se t≠0t \neq 0: rango 22, mg=3−2=1<2m_g = 3-2 = 1 < 2 (non diagonalizzabile).
    • Se t=0t = 0: rango 11, mg=3−1=2=mam_g = 3-1 = 2 = m_a (diagonalizzabile).
  3. Autospazio V2V_2 (t=0t=0): x=−2z⇒V2=⟨(0,1,0),(−2,0,1)⟩x = -2z \Rightarrow V_2 = \langle (0, 1, 0), (-2, 0, 1) \rangle.
  4. Matrice PP: Colonne composte dagli autovettori: P=(10−2010−101),P−1AP=diag(0,2,2)P = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -2 \\ 0 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad P^{-1}AP = \text{diag}(0, 2, 2).

(c) Diagonalizzabilità di B=AATB = AA^T

Sì, BB è diagonalizzabile per ogni tt. Motivazione: BB è una matrice simmetrica poiché BT=(AAT)T=(AT)TAT=AAT=BB^T = (AA^T)^T = (A^T)^T A^T = AA^T = B. 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 →, ogni matrice simmetrica reale è diagonalizzabile.

Errori comuni

  • Sviluppare il determinante su righe contenenti tt complicando i calcoli inutilmente.
  • Dimenticare che la diagonalizzabilità dipende dal confronto tra mgm_g e mam_a, non solo dalla presenza di autovalori multipli.
  • Cercare di calcolare esplicitamente AATAA^T nel punto (c) invece di invocare la simmetria.

Teoria collegata