12.01.2015 Views

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

4.2. FORMA SCHUR 231<br />

unde<br />

S 11 ∈ IR 2×2 , cu λ(S 11 ) = {λ 1 ,λ 2 }. (4.79)<br />

Demonstraţie. Prima parte a lemei se demonstreazăla fel cu lema 4.2 con<strong>si</strong>derând<br />

o matrice ortogonală Q a cărei primă coloană este un vector propriu de normă<br />

euclidiană unitarăasociat valorii<strong>proprii</strong>λ. Pentruadouaparte a lemei con<strong>si</strong>derăm<br />

vectorii <strong>proprii</strong> x 1,2 = v 1 ± iv 2 asociaţi <strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> complex conjugate λ 1,2 şi<br />

Y = [y 1 y 2 ] ∈ IR n×2 o bază ortogonală a subspaţiului liniar A-invariant S = ImV,<br />

unde V = [v 1 v 2 ] ∈ IR n×2 şi Z ∈ IR n×(n−2) o bază ortogonală a complementului<br />

ortogonal T = S ⊥ a lui S în IR n 12 . Evident, matricea Q = [Y Z] este ortogonală.<br />

Pe de altă parte, întrucât vectorii v 1 şi v 2 sunt liniar independenţi (vezi propoziţia<br />

4.1), există o matrice ne<strong>si</strong>ngulară P[ ∈ IR 2×2 astfel ] încât V = YP. În consecinţă,<br />

α −β<br />

din (4.14) avem AV = VB cu B = . Rezultă<br />

β α<br />

unde<br />

şi, deci,<br />

A 1 = Q T AQ =<br />

AY = AVP −1 = VBP −1 = YS 11 ,<br />

[<br />

α −β<br />

S 11 = P<br />

β α<br />

[ ]<br />

Y<br />

T<br />

Z T A [ Y Z ] [<br />

Y<br />

=<br />

T AY Y T AZ<br />

0 Z T AZ<br />

]<br />

P −1 . (4.80)<br />

]<br />

=<br />

[ ]<br />

S11 S 12<br />

,<br />

0 S 22<br />

(4.81)<br />

punându-se în evidenţă blocul diagonal de ordinul 2 real S 11 având valorile <strong>proprii</strong><br />

complexe λ 1,2 .<br />

✸<br />

<strong>Calculul</strong> matricei ortogonale de asemănare Q din lema de mai sus este condiţionat<br />

esenţial de cunoaşterea unui vector propriu (real) x asociat valorii <strong>proprii</strong> reale<br />

evidenţiate respectiv a parţii reale <strong>si</strong> a celei imaginare a unui vector propriu asociat<br />

unei valori <strong>proprii</strong> complexe. Altfel spus, po<strong>si</strong>bilitatea deflaţiei este condiţionată de<br />

cunoaşterea subspaţiului A-invariant corespunzător.<br />

Procedând ca în demonstraţia teoremei 4.12, i.e. efectuând deflaţia matricei<br />

A pentru valorile <strong>proprii</strong> reale, respectiv pentru perechile de valori <strong>proprii</strong> complexe,<br />

prin aplicarea <strong>si</strong>stematică a lemei de mai sus, până la epuizarea întregului<br />

spectru şi cumulând transformările ortogonale parţiale, obţinem următorul rezultat<br />

important.<br />

Teorema 4.13 (Forma Schurreală) Oricare ar fi matricea reală A ∈ IR n×n , există<br />

o matrice ortogonală Q ∈ IR n×n astfel încât<br />

⎡ ⎤<br />

S 11 S 12 ··· S 1p<br />

Q T AQ = S = ⎢ 0 S 22 ··· S 2p<br />

⎥<br />

⎣ ··· ··· ··· ··· ⎦ , (4.82)<br />

0 0 ··· S pp<br />

12 Pentru construcţia acestor baze vezi observaţia 4.3.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!