math:t2-k1

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия		 Предыдущая версия
math:t2-k1 [2023/03/28 06:01] – [Задача 4.] rootmath:t2-k1 [2024/03/27 03:18] (текущий) – [Задача 1.] root
Строка 8: Строка 8:
 ему не ортогонален, ортогонализуем  ему не ортогонален, ортогонализуем 
  
-$$f_{2}=e_{2}-\alpha_{1}f_{1},$ где $\alpha_{1}=\frac{\left(e_{2},f_{1}\right)}{\left(f_{1},f_{1}\right)}=\frac{1\cdot2+0\cdot(-1)+1\cdot0}{1\cdot1+0\cdot0+1\cdot1}=\frac{2}{2}=1,$$+$$f_{2}=e_{2}-\alpha_{1}f_{1},$$ где $$\alpha_{1}=\frac{\left(e_{2},f_{1}\right)}{\left(f_{1},f_{1}\right)}=\frac{1\cdot2+0\cdot(-1)+1\cdot0}{1\cdot1+0\cdot0+1\cdot1}=\frac{2}{2}=1,$$
 тогда тогда
  
-$$f_{2}=\left(2,-1,0\right)^{T}-\left(1,0,1\right)^{T}=\left(1,-1,-1\right)^{T}.$ +$$f_{2}=\left(2,-1,0\right)^{T}-\left(1,0,1\right)^{T}=\left(1,-1,-1\right)^{T}.$$ 
-Третий вектор $f_{3}=e_{3}$ т.к. $\left(e_{3},f_{1}\right)=\left(e_{3},f_{2}\right)=0.$$+Третий вектор $f_{3}=e_{3}$ т.к. $\left(e_{3},f_{1}\right)=\left(e_{3},f_{2}\right)=0.$
  
 Таким образом новый базис $f_{1}=e_{1};f_{2}=e_{2}-e_{1};f_{3}=e_{2}$ Таким образом новый базис $f_{1}=e_{1};f_{2}=e_{2}-e_{1};f_{3}=e_{2}$
 и матрица перехода  и матрица перехода 
  
-$$(f_{1},f_{2},f_{3})=(f_{1},f_{2},f_{3})\left(\begin{array}{ccc}+$$(f_{1},f_{2},f_{3})=(e_{1},e_{2},e_{3})\left(\begin{array}{ccc}
 1 & -1 & 0\\ 1 & -1 & 0\\
 0 & 1 & 0\\ 0 & 1 & 0\\
Строка 154: Строка 154:
 Находим собственные числа $$\chi\left(\lambda\right)=\left(-\lambda\right)^{2}-4\lambda+4=\left(\lambda-2\right)^{2}.$$ Находим собственные числа $$\chi\left(\lambda\right)=\left(-\lambda\right)^{2}-4\lambda+4=\left(\lambda-2\right)^{2}.$$
  
-Вспоминаем формулу вычисления матричной функции при вырожденном корне:+Вспоминаем [[math:t2-04#Построение функции от матрицы без нахождения матрицы преобразования|формулу]] вычисления матричной функции при вырожденном корне:
  
 $$f\left(A\right)=f\left(\lambda_{1}\right)E+f^{(1)}\left(\lambda_{1}\right)\left(A-\lambda_{1}E\right)=$$ $$f\left(A\right)=f\left(\lambda_{1}\right)E+f^{(1)}\left(\lambda_{1}\right)\left(A-\lambda_{1}E\right)=$$
Строка 193: Строка 193:
 где  где 
  
-$A=\left(\begin{array}{cc}+$$A=\left(\begin{array}{cc}
 1 & 1\\ 1 & 1\\
 0 & -2 0 & -2
-\end{array}\right)$+\end{array}\right).$$
  
 Пусть $U$ --- линейная оболочка матриц $E,A$: $U=\left\langle E,A\right\rangle \subset M_{2}(\mathbb{R}).$ Пусть $U$ --- линейная оболочка матриц $E,A$: $U=\left\langle E,A\right\rangle \subset M_{2}(\mathbb{R}).$
Строка 202: Строка 202:
 относительно $L_{A}$, и запишите матрицу ограничения (сужения) $L_{A}|_{U}$ относительно $L_{A}$, и запишите матрицу ограничения (сужения) $L_{A}|_{U}$
 в базисе $\left\{ E,A\right\} $ подпространства $U$. в базисе $\left\{ E,A\right\} $ подпространства $U$.
 +
 +-----
  
 То, что $U$ --- линейная оболочка матриц $U=\left\langle E,A\right\rangle $, То, что $U$ --- линейная оболочка матриц $U=\left\langle E,A\right\rangle $,
-следовательно, произвольный \guillemotleft вектор\guillemotright{} +следовательно, произвольный <<вектор>> 
-$X\in U$ можно представить в виде $X=\alpha E+\beta A,$ где $\alpha,\beta\in\mathbb{R},$ +$X\in U$ можно представить в виде $$X=\alpha E+\beta A, \text{ где } \alpha,\beta\in\mathbb{R},$$ 
-при этом \guillemotleft вектора\guillemotright{} $E,A$ являются базисными. +при этом <<вектора>> $E,A$ являются базисными. 
-Подействуем оператором $L_{A}$ на произвольный \guillemotleft вектор\guillemotright{} +Подействуем оператором $L_{A}$ на произвольный <<вектор>> 
-$L_{A}(X)=L_{A}\left(\alpha E+\beta A\right)=A\left(\alpha E+\beta A\right)=\alpha A+\beta A^{2}$+$$L_{A}(X)=L_{A}\left(\alpha E+\beta A\right)=A\left(\alpha E+\beta A\right)=\alpha A+\beta A^{2}$$
  
-Найдём сначала $A^{2}=\left(\begin{array}{cc}+Найдём сначала $$A^{2}=\left(\begin{array}{cc}
 1 & 1\\ 1 & 1\\
 0 & -2 0 & -2
Строка 222: Строка 224:
 x+y & y\\ x+y & y\\
 0 & x-2y 0 & x-2y
-\end{array}\right),$+\end{array}\right),$$
  
 решая систему получим, что $y=-1,x=2$ и $A^{2}=2E-A,$ тогда решая систему получим, что $y=-1,x=2$ и $A^{2}=2E-A,$ тогда
  
-$L_{A}(X)=L_{A}\left(\alpha E+\beta A\right)=\alpha A+\beta A^{2}=\alpha A+\beta\left(2E-A\right)=2\beta E+\left(\alpha-\beta\right)A$+$$L_{A}(X)=L_{A}\left(\alpha E+\beta A\right)=\alpha A+\beta A^{2}=\alpha A+\beta\left(2E-A\right)=2\beta E+\left(\alpha-\beta\right)A.$$
  
 Таким образом, вектор $X$ в базисе $\left\{ E,A\right\} $ можно Таким образом, вектор $X$ в базисе $\left\{ E,A\right\} $ можно
 представить в виде $\left(\alpha,\beta\right)^{T}$ и под действием представить в виде $\left(\alpha,\beta\right)^{T}$ и под действием
-оператора $L_{A}$ переходит в вектор $\left(2\beta,\alpha-\beta\right)$ +оператора $L_{A}$ переходит в вектор $\left(2\beta,\alpha-\beta\right)$, следовательно, матрица сужения $L_{A}|_{U}$ :
-то матрица сужения $L_{A}|_{U}$ :+
  
-$\left(\begin{array}{c}+$$\left(\begin{array}{c}
 2\beta\\ 2\beta\\
 \alpha-\beta \alpha-\beta
Строка 245: Строка 246:
 \alpha\\ \alpha\\
 \beta \beta
-\end{array}\right)$, так что+\end{array}\right),$$ так что
  
-$L_{A}|_{U}=\left(\begin{array}{cc}+$$L_{A}|_{U}=\left(\begin{array}{cc}
 0 & 2\\ 0 & 2\\
 1 & -1 1 & -1
-\end{array}\right).$+\end{array}\right).$$