Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 2016

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1 Name, Vorname Matrikel-Nr. Aufg. Aufg.2 Aufg.3 Aufg.4 Σ Note bzw. Kennzeichen Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 206 Bearbeiten Sie bitte drei der vier folgenden Aufgaben! Falls Sie alle vier Aufgaben bearbeitet haben sollten, kennzeichnen Sie bitte, welche drei Aufgaben gewertet werden sollen! Zur vollständigen Lösung einer Aufgabe gehört, wenn nicht anders angegeben, auch die stilistisch einweindfreie Darstellung des Gedankenganges. Pro gelöster Aufgabe erhalten Sie 0 Punkte, also maximal 30 Punkte. Eigener nicht-programmierbarer Taschenrechner ist erlaubt. Aufgabe (Matrixdarstelllung, inverse Matrix, Determinante) Seien V ein 3 dimensionaler reeller Vektorraum, ferner B = (b, b 2, b 3 ) eine Basis von V und f : V V ein Endomorphismus von V mit f(b ) = b 2 b 3 f(b 2 ) = b + b 2 f(b 3 ) = b b 2 + b 3 (i) Geben Sie (ohne Begründung) die Matrix A = MB B (f) an! Hinweis: Falls Sie sich nicht sicher sind, ob Sie die richtige Matrix angegeben haben, 0 wählen Sie für die weiteren Aufgabenteile statt A die Matrix A = 0 und statt f die zu A gehörende lineare Abbildung f! (ii) Zeigen Sie: det(a) 0. (iii) Berechnen Sie A (iv) Welchen Wert hat det(a )? (v) Geben Sie eine kurze Begründung dafür an, dass f invertierbar ist! (vi) Berechnen Sie f (b 2 ). Aufgabe 2 (Eigenwert, charakteristisches Polynom, Eigenbasis, Diagonalisierbarkeit) 0 0 t Sei A t = 0 0 eine reelle Matrix mit t R. 0

2 (a) Berechnen Sie das charakteristische Polynom von A t! (b) Bestimmen Sie die (reellen!) Eigenwerte von A t in Abhängigkeit von t! (c) Existiert für t > 0 eine Basis des R 3 aus Eigenvektoren? (Wenn ja, so müssen Sie diese nicht angeben!) (d) Berechnen Sie im Falle t 0 den zu A t gehörenden Eigenraum! (e) Ist A t mit t 0 diagonalähnlich? Aufgabe 3 (Eigenwerte theoretisch) Seien V ein endlich-dimensionaler Vektorraum über dem Körper K und f : V V ein Endomorphismus von V. Sei ferner A eine n n Matrix über K! Zeigen Sie:. Ist f ein Automorphismus und λ ein Eigenwert von f, so gilt: λ Ist f ein Automorphismus und v ein Eigenvektor von f, so ist v auch Eigenvektor von f. Lösungshinweis: Wenden Sie f auf die Gleichung f(v) = λv an! Ohne Beweis dürfen Sie benutzen, dass f ebenfalls linear ist. 3. Gilt A T A = E n, und ist λ Eigenwert von A, so ist λ 0 und λ ebenfalls Eigenwert von A. Lösungshinweis: Betrachten Sie E n v zum Eigenvektor v von A zum Eigenwert λ. Ohne Beweis dürfen Sie folgenden Satz verwenden: Die (quadratischen) Matrizen A und A T besitzen die gleichen Eigenwerte. Aufgabe 4 (orthogonale Abbildung, Skalarprodukt). Sei (V, Φ) ein euklidischer Vektorraum (also reeller Vektorraum mit Skalarprodukt Φ); sei ferner f ein Automorphismus von V, der mit dem Skalarprodukt Φ verträglich ist (, also ein SKP-Automorphismus von (V, Φ) )!. Zeigen Sie, dass f die Orthogonalität von Vektoren erhält, dass also für alle v, w V gilt: v Φ w f(v) Φ f(w). 2. Gibt es ein Skalarprodukt g auf R 2 mit ( ) (0, ) g (, ) und (0, ) g = = (, ) g? Lösungshinweis: (i) Bestimmen Sie zunächst die Matrix A g einer symmetrischen Bilinearform, die ( ) erfüllt! (ii) Zeigen Sie, dass g positiv definit ist. Hinweis: 2x 2 + 2xy + y 2 = x 2 + (x 2 + 2xy + y 2 ). 2

3 Lösungsskizzen zu Aufgabe (i) MB B (f) = 0 0. (ii)/(iii) Wir berechnen die Determinante und die Inverse von A gemeinsam durch (auch für die Determinantenberechnung zulässige) elementare Zeilenumformungen: (z = z + z 2 z 2 = z 2 + z 3 ) (z 3 = z 3 + z ) Da jeweils zu Zeilen nur Linearkombinationen von anderen Zeilen addiert wurden, ist det(a) = det(e 3 ) = (siehe linke Seite der erhaltenen Matrix). Ferner folgt (mit der rechten Seite der Matrix) A = 0 0 Alternativ kann man det A auch mit der Formel von Sarrus oder mit der Entwicklung nach Laplace berechnen.. (iv) Da det A = ist, gilt det(a ) = (det A) =. Alternativ lässt sich det(a ) mit Laplace oder Sarrus direkt aus A berechnen. (v) Wegen det(f) = det(mb B (f)) 0 ist f regulär und lässt sich (nach einem Satz aus der Vorlesung) invertieren. 0 (vi) Es gilt f (b 2 ) = b + b 2 + b 3 z.b. wegen A =. 0 3

4 zu Aufgabe 2 (a) x 0 t χ A (x) = det(a xe) = 0 x x = x3 + x(t ) + x = x 3 + xt = x(x 2 t). (b) Als Eigenwerte kommen nach Teil also in Frage λ = 0, λ 2/3 = ± t. Im Falle t > 0 gibt es daher 3 verschiedene Eigenwerte, im Fall t = 0 den einzigen Eigenwert λ = 0 in algebraischer Vielfachheit 3 und im Falle t < 0 den rellen Eigenwert λ = 0 in Vielfachheit. (c) Wenn t > 0 ist, dann sind die drei Eigenwerte verschieden, also gibt es drei zugehörige Eigenvektoren, die den Raum R 3 aufspannen (A ist diagonalisierbar). (d)/(e) Im Falle t 0 ist λ = 0 der einzige Eigenwert von A (s. Teil 2!). Nun gilt 0 0 t x y = 0 z = 0 x + y = 0. 0 z 0 Der zugehörige Eigenraum ist Eig(A t, 0) = R. Da dieser eindimensional ist, kann A t nicht zu einer Diagonalmatrix ähnlich 0 sein. zu Aufgabe 3. Wäre λ = 0, so existierte ein Eigenvektor v 0 mit f(v) = 0 v = 0. Damit wäre Kernf {0} und f nicht injektiv. 2. Da λ Eigenwert von f ist, existiert ein Eigenvektor v mit v 0 und f(v) = λv. Nach Teil ist λ 0; da f ebenfalls linear ist, folgt v = f (λv) = λf (v) und daraus λ v = f (v). Also ist v auch Eigenvektor zum Eigenwert λ von f. 3. Aus Av = λv und v 0 folgt 0 v = E 3 v = A T Av = A T λv = λa T v, also λ 0 und A T v = λ v. Nach Lösungshinweis haben A und A T die gleichen Eigenwerte. Also ist λ auch Eigenwert von A. zu Aufgabe 4. Mit der Definition v g w : Φ(v, w) = 0 gilt (wegen der Verträglichkeit von Φ und f) für alle v, w V : v Φ w Φ(v, w) = 0 Φ(f(v), f(w)) = 0 f(v) Φ f(w). 4

5 2. Existiert ein Skalarprodukt g der geforderten Eigenschaften? Sei ( ) α β A g = β γ die (symmetrische!) Fundamentalmatrix einer symmetrischen Bilinearform g (bzgl. der kanonischen Basis)! (i) Es muss dann wegen ( ) gelten: ( α β 0 = (0 ) β γ und damit und schließlich ) ( ) = (β γ) ( ) ( ) α β 0 = (0 ) = β β β = ( ) ( ) ( ) α ( ) = β + γ = α. ( ) 2 Als einzige Möglichkeit bleibt A g =. Umgekehrt (!) erfüllt eine (symmetrische) Bilinearform g mit dieser Matrix die Forderungen ( ) (ii) Zu untersuchen bleibt, ob diese Matrix (und damit g) positiv definit ist: ( ) ( ) 2 ξ g(ξ, η), (ξ, η)) = (ξ η) = (2ξ + η)ξ + (ξ + η)η η = 2ξ 2 + 2ξη + η 2 = ξ 2 + (ξ + η) 2 0 für alle ξ, η R. Und g((ξ, η), (ξ, η)) = 0 gilt nach der vorigen Berechnung nur für (ξ, η) = (0, 0). Damit ist nachgewiesen, dass ein Skalarprodukt der angegebenen Eigenschaften existiert. 5