Lösung zu Serie Zeige, dass das Minimalpolynom jedes Jordanblocks gleich seinem charakteristischen

Ähnliche Dokumente
Lösung zu Serie Bestimme die Jordansche Normalform und eine zugehörige Basiswechselmatrix der folgenden reellen Matrizen: A := B :=

Basisprüfung. 18. August 2015

Lösungsskizze zur Wiederholungsserie

Wiederholungsserie II

Lösung zu Serie [Aufgabe] Faktorisieren Sie die folgenden Polynome so weit wie möglich:

Lösung zu Serie [Aufgabe] Zeige: Das folgende Diagramm kommutiert insgesamt genau dann, wenn alle 6 Teilquadrate kommutieren.

Lösung zu Serie 9. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink

Lineare Algebra II 8. Übungsblatt

Serie Sei V ein Vektorraum. Man nennt eine lineare Abbildung P : V V eine Projektion, falls P 2 = P gilt. Zeigen Sie:

Lösung zu Serie 20. Die Menge der Polynome vom Grad 4 ohne Nullstelle ist gegeben durch

Lineare Algebra 2. Lösung zu Aufgabe 7.2:

KAPITEL 8. Normalformen. 1. Blockmatrizen. ,C K m 2 n 1. X = K (m 1+m 2 ) (n 1 +n 2 ) K L. und Y = M N Blockmatrizen mit.

Lösung zu Serie 24. a ij b i b j. v = j=1. v = v j b j.

Lineare Algebra II Lösungen zu ausgewählten Aufgaben

Lineare Algebra Klausur 1

23. Die Jordan sche Normalform

Lineare Algebra I für Mathematiker Lösungen

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5

4 Vektorräume. 4.1 Definition. 4 Vektorräume Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 48. Sei K ein Körper.

3.7 Eigenwerte und Eigenvektoren

Lineare Algebra II Lösungen der Klausur

3.5 Trigonalisierbarkeit, verallgemeinerte Eigenräume und Jordansche Normalform

m 1 Die Bewegung der drei Kugeln wird beschrieben durch das folgende Differentialgleichungssystem x 1 (t) x 2 (t) x 3 (t) k 12 k 12 k 12 k k 23

Lösungen zu Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3

1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 8./ in den Übungsgruppen

. Für K = Q, K = C, K = F α 1

Musterlösung Serie 8

2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen

Eigenwerte (Teschl/Teschl 14.2)

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3

Lösung zu Serie 18. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9

Eigenwerte und Diagonalisierung

Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 2009

Serie 5. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink. 1. [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q:

Sommer 2017 Musterlösung

Lineare Algebra II 6. Übungsblatt

10 Unitäre Vektorräume

Für die Matrikelnummer M = Dann sind durch A =

3. Übungsblatt zur Lineare Algebra I für Physiker

Lösung 23: Sylvesters Trägheitssatz & Singulärwertzerlegung

Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 9-10

4.4 Simultane Diagonalisierbarkeit und Trigonalisierbarkeit

AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW

6.3 Eigenwerte. γ ist Eigenwert von T [T] B B γi ist nicht invertierbar.

Definitionen. b) Was bedeutet V ist die direkte Summe von U und W? V ist direkte Summe aus U und W, falls V = U + W und U W = {0}.

1 Eigenschaften von Abbildungen

4 Funktionenfolgen und normierte Räume

7.3 Unitäre Operatoren

3 Vektorräume abstrakt

5 Diagonalisierbarkeit

$Id: linabb.tex,v /01/09 13:27:34 hk Exp hk $

Ferienkurs - Lineare Algebra. Hanna Schäfer. Merkinhalte

1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 24./ in den Übungsgruppen

2.4 Lineare Abbildungen und Matrizen

4.4 Hermitesche Formen

Lösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT

Lineare Algebra II (NAWI) SS2014 Übungsblatt 1

Musterlösung Serie 11

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Musterlösungen für die Nachklausur in LinAlg vom

Lineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen

1. Übungsblatt: Lineare Algebra I Abgabe: 1. November 2001 in den Übungsgruppen

{ id, falls sgn(σ) = 1, τ, falls sgn(σ) = 1,

1 Lineare Abbildungen

4 Eigenwerte und Eigenvektoren

Kapitel 12. Lineare Abbildungen und Matrizen

Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom

Proseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt

Probeklausur zur Linearen Algebra II

Lineare Algebra und Geometrie II, Übungen

Lineare Algebra I Ferienblatt

Mat(2 2, R) Wir bestimmen das charakterische Polynom 1 f A (t) = t 2 t 2 = (t 2)(t + ( 1). ) 2 2. Eigenvektor zu EW 2 ist v 2 = 1 1

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 10 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 13. Januar.

Tutorium 3. 1 Nilpotente Endomorphismen. Definition. Sei Φ End(V ). Φ heißt nilpotent: n N : Φ n = 0

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Lösung zur Wiederholungsserie II

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Lineare Algebra I Lösungsvorschläge zum 14. Übungsblatt U. Görtz

Musterlösung der Klausur zur linearen Algebra II

Grundlagen der Mathematik 1

Probeklausur Lineare Algebra 1 Achten Sie auf vollständige, saubere und schlüssige Argumentation! 100 Punkte sind 100%. Inhaltsverzeichnis

Tutorium 2. 1 Der Polynomring

Lineare Algebra für Physiker 11. Übungsblatt

Lösung Lineare Algebra I Sommer 2018 Version A

29 Lineare Algebra 2 (SS 2009) 4.9. Das charakteristische Polynom sei Produkt von linearen Polynomen.

Übungsblatt 14. Lineare Algebra II, Prof. Dr. Plesken, WS 2008/09

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I UND II 2. Oktober 2008 MUSTERLÖSUNG

Scheinklausur, 2. Teil, Lineare Algebra I, WS 2001, Prof. Dr. G. Hiß. Ja oder

a) Die Abbildung µ h ist injektiv, da für alle g 1, g 2 G gilt: Daher ist µ h bijektiv. Zudem folgt aus µ h (g) = g auch

Aufgaben zur linearen Algebra und analytischen Geometrie I

Studienrichtung: Physik / technische Mathematik, Lehramt, oder andere.

Differentialgleichungen für Ingenieure WS 06/07

Musterlösung. 1 Relationen. 2 Abbildungen. TUM Ferienkurs Lineare Algebra 1 WiSe 08/09 Dipl.-Math. Konrad Waldherr

Wiederholungsklausur zur Linearen Algebra II

Transkript:

Lineare Algebra D-MATH, HS 4 Prof. Richard Pink Lösung zu Serie. Zeige, dass das Minimalpolynom jedes Jordanblocks gleich seinem charakteristischen Polynom ist. Lösung: Das charakteristische Polynom eines Jordanblocks J ist p(x k für ein irreduzibles Polynom p(x von Grad d und für ein k. Das Minimalpolynom von J teilt das charakteristische Polynom, ist also von der Form p(x l für ein l k. Nach dem Satz über die Jordanzerlegung angewandt auf J, gilt { dim Kern(p(J l l d für alle l < k = k d für alle l k, also p(j l für alle l < k, also l k. Somit ist das Minimalpolynom gleich dem charakteristischen Polynom, also gleich p(x k.. Sei A eine beliebige n n-matrix über K und betrachte den Unterraum U(A := {B Mat nn (K : AB = BA}. (a Finde eine Basis von U(A für die reelle Matrix 4 A := 4 (b Zeige: n dim U(A n. (c In welchen Fällen gilt Gleichheit in (b? Lösung: Sei S eine invertierbare n n-matrix. Eine n n-matrix B kommutiert mit D := S AS genau dann, wenn SBS mit A kommutiert. Es gilt also U(A = {SBS B U(D}. (a Mit gilt S := D := S AS =.

Die Matrix A ist also diagonalisierbar. Eine Matrix B kommutiert mit der Diagonalmatrix D genau dann, wenn B die Eigenräume von D invariant lässt, also von der Blockform ( C B = D ist mit Blockmatrizen C und D der jeweiligen Grösse und. Mit den Matrizen E kl := (δ ik δ jl i,j 3 für alle k, l =,, 3 erhalten wir also U(D = E, E, E, E, E 33 und somit U(A = 4,, 4,, 4 (b Da U(A ein Unterraum des Raumes aller n n-matrizen ist und dieser Dimension n hat, gilt dim U(A n. Wir müssen also dim U(A n zeigen. Wegen U(A = {SBS B U(D} für jede invertierbare n n-matrix S ist die Dimension von U(A invariant unter Ähnlichkeit. Wir können also annehmen, dass A Jordansche Normalform hat, also von der Form A = J... mit Jordanblöcken J i der Grösse n i für i =,..., k ist. Eine Blockmatrix B = B... mit Blöcken B i der Grösse n i kommutiert mit A genau dann, wenn B i mit J i kommutiert für alle i. Wir erhalten den Unterraum J k B k U(J U(J k U(A, und somit dim U(A k dim U(J i. i=

Die Aussage folgt nun aus der folgenden Behauptung. Behauptung. Für jeden Jordanblock J der Grösse n gilt dim U(J n. Beweis der Behauptung. Die Matrizen I n, J,..., J n kommutieren mit J. Falls die I n, J,..., J n linear abhängig sind, existieren a,..., a n K, die nicht alle verschwinden, mit a I n + a J + + a n J n = Das Polynom q(x := n i= a ij i hat also Grad deg q(x n und erfüllt q(j =. Nach Definition teilt das Minimalpolynom das Polynom q(x und muss folglich Grad kleiner als n haben. In Aufgabe haben wir aber gesehen, dass das Minimalpolynom gleich dem charakteristischen Polynom ist, also Grad n hat. Dies ist ein Widerspruch. (c Es gilt dim U(A = n genau dann, wenn A mit allen n n-matrizen kommutiert. Mit der Lösung zu Aufgabe 8 der Wiederholungsserie ist dies der Fall genau dann, wenn A ein Vielfaches der Identität ist. Behauptung. Es gilt dim U(A = n genau dann, wenn es zu jedem irreduziblen Faktor von char A (X genau einen Jordanblock gibt. Bemerkung. Aus Aufgabe folgt, dass dies ist genau dann der Fall, wenn das charakteristische Polynom von A gleich dem Minimalpolynom von A ist. Beweis der Behauptung. Schritt. Wie in (b können wir ohne Beschränkung der Allgemeinheit annehmen, dass A Jordansche Normalform hat. Schritt. Dabei können wir weiter annehmen, dass alle Jordanblöcke zu demselben irreduziblen Polynom direkt aufeinander folgen. Sei also char A (X = r i= p i(x m i mit verschiedenen normierten irreduziblen p i (X K[X] und m i. Dann hat A die Blockdiagonalgestalt diag(a,..., A r, wobei jedes A i eine n i n i -Blockdiagonalmatrix aus Jordanblöcken zu p i (X ist. Sei B U(A. Für alle i und alle v Hau pi (X(L A gilt dann p i (A m i (Bv = Bp i (A m i v =, also Bv Hau pi (X(A. Folglich ist die Hauptraumzerlegung K n = i Hau pi (X(A invariant unter L B, und somit hat B die Blockdiagonalgestalt diag(b,..., B r mit n i n i -Matrizen B i. Die Gleichung AB = BA ist dann äquivalent zu A i B i = B i A i, also B i U(A i, für alle i. Somit haben wir den Isomorphismus r U(A i U(A, (B,..., B r diag(b,..., B r. i= 3

Von (b haben wir bereits die Ungleichung dim K U(A i n i, also folgt daraus r r dim K U(A = dim K U(A i n i = n. i= Aus Teil (b folgt weiter, dass dies eine Gleichung ist genau dann, wenn dim K U(A i = n i ist für jedes i. Nach Ersetzen von A durch A i können wir also annehmen, dass das charakteristische Polynom von A genau einen irreduziblen Faktor besitzt. Schritt 3. Angenommen die Matrix A hat mehrere Jordanblöcke zum irreduziblen Faktor p(x, hat also die Form A = J... für k und für Jordanblöcke J i der Grösse n i. Nach möglicher Umordnung können wir n n annehmen. Sei L die n n Matrix ( In L :=, O wobei O die (n n n Nullmatrix bezeichnet. Definiere die n n- Blockmatrix... L... B :=...,.. bezüglich der Blockeinteilung, die durch die Jordanzerlegung von A definiert ist. Es gilt...... J L... A B =... und B A = LJ........... Mit Begleitmatrix P zum Faktor p(x haben wir P E d...... ( J =... Ed = J, P also J L = ( J = LJ, also AB = BA. Es folgt, dass eine Matrix B U(A existiert die nicht von der Form B... B k J k i= 4

mit Blöcken B i der Grösse n i ist. Der Unterraum U(J U(J k U(A ist also nicht gleich dem ganzen Raum U(A und folglich ist dim U(A > k dim U(J i i= k n i = n. i= Schritt 4. Angenommen, die Matrix A hat genau einen Jordanblock zum irreduziblen Faktor p(x. Die Aussage folgt somit aus dem folgenden Lemma. Lemma Für jeden Jordanblock J der Grösse n gilt dim U(J = n. Beweis des Lemmas. Sei e n := (,...,, T der n-te Standard-Basisvektor. Aus der Konstruktion des Jordanblocks oder durch direktes Nachprüfen folgt, dass { J i e n i =,..., n } ein Basis von K n ist. Für jede Matrix B die mit J kommutiert gilt für alle i L B (J i e n = B J i e n = J i Be n. Da die Vektoren e n,..., J n e n eine Basis bilden, ist die Abbildung L B und somit B eindeutig durch Be n bestimmt. Es folgt, dass die lineare Abbildung U(J V, B B e n injektiv ist. Also gilt dim U(J dim K n = n und mit der Behauptung aus (b folglich dim U(J = n. 3. (a Bestimme die Lösung des System von Differentialgleichungen x (t = x(t + 9y(t + 9z(t y (t = 3x(t 6y(t 8z(t z (t = 4x(t + y(t + 3z(t zu der Anfangsbedingung x( = y( = z( =. Hinweis: Verwende die Jordansche Normalform. (b Bestimme die allgemeine reelle Lösung der Differentialgleichung Lösung: f (3 (t f ( (t + f (t f(t =. Hinweis: Schreibe die Gleichung als System linearer Differentialgleichungen erster Ordnung, und verwende die Jordansche Normalform. 5

(a Mit f(t := (x(t, y(t, z(t T und 9 9 A := 3 6 8 4 3 und v := (,, T ist das System der Aufgabe äquivalent zu d f(t = A f(t, f( = v. dt Die eindeutige Lösung ist also f(t = exp(atv. Wir bringen die Matrix A in Jordansche Normalform und rechnen anschliessend direkt. Das charakteristische Polynom von A ist char A (X = X 3 6X + X 8 = (X 3. Sei B := A I 3. Dann gilt 3 9 9 B = 3 8 8, B = 4 3 3 3 3 und B k = für alle k 3. Sei w R 3 \ Kern(B ein beliebiges Element, zum Beispiel sei w := (,,. Dann bilden die Vektoren w, Bw, B w eine Basis von R 3 und mit 3 S := (B w, Bw, w = 3 4 folgt die Darstellung von A in Jordanscher Normalform: A = S S. Aus der Lösung zu Aufgabe 3(a der Serie 9 folgt für alle k ( k k k ( k k k ( = k k k, k also exp ( t = k= k! k e t te t t k t e t = e t te t, e t 6

also f(t = exp(atv = S exp ( = S exp ( t S v t 7 5 + t e t 7 = S e t + te t 5 5 5 = e t + te t 3 + t e t 8 5/ 5/ 5/ (b Mit F (t := (f(t, f (t, f (t T und A := ist die Differentialgleichung der Aufgabe equivalent zu d F (t = A F (t. dt Die Lösung dieser Gleichung zur allgemeinen Anfangsbedingung f( x F ( = f ( = x f ( x 3 ist F (t = exp(at (x, x, x 3 T. Die allgemeine Lösung für f(t ist dann genau der erste Eintrag von F (t. Durch Berechnen einer Jordanbasis von R 3 bezüglich A erhält man eine Darstellung von A in Jordanscher Normalform über R: A = Für alle m gilt ( m = ( k I und ( m+ ( = ( m, 7

also exp ( ( Wir erhalten exp(at = = et t = m= ( = m= t m (m! ( m + ( m t m I + (m! = cos(t I + sin(t + cos(t m= ( m= (. e t cos(t sin(t sin(t cos(t + sin(t t m+ (m +! ( ( m t m+ (m +! m+ ( Die allgemeine Lösung f(t ist die erste Komponente von exp(at(x, x, x 3 T, also gleich. f(t = (x + x 3 e t + (x x 3 cos(t + ( x + x x 3 sin(t 4. Sei U V ein Unterraum, und sei f : V W eine lineare Abbildung mit U Kern(f. Betrachte die von der universellen Eigenschaft des Quotientenvektorraums induzierte lineare Abbildung f : V/U W. Zeige: (a Kern(f = Kern(f/U. (b f ist injektiv genau dann, wenn U = Kern(f ist. (c f ist surjektiv genau dann, wenn f surjektiv ist. (d Ist f surjektiv, so induziert f einen Isomorphismus V/ Kern(f W. Lösung: (a Für die Abbildung f : V/U W gilt f(x + U = f(x für alle x V. Es folgt Kern(f = {v + U v V f(v + U = } = {v + U v V f(v = } = {v + U v Kern(f} = Kern(f/U (b f ist injektiv Kern(f = (a Kern(f/U = Kern(f = U. 8

(c Bild(f = {w W x V : f(x = w} = {w W x V : f(x + U = w} = {w W y V/U : f(y = w} = Bild(f. (d Die induzierte Abbildung f : V/ Kern(f W ist wegen (b injektiv und wegen (c surjektiv, also ein Isomorphismus. 5. Betrachte den Unterraum U := (,,,, T, (,,,, T, (,,,, T von V := R 5. Bestimme eine Teilmenge der Standardbasis von R 5, welche sich bijektiv auf eine Basis von V/U abbildet. Lösung: Die Teilmenge muss die Basis eines Komplements von U sein, also zum Beispiel { (,,,, T, (,,,, T }. 6. Zeige: Für jeden Unterraum V mit U V V ist V /U ein Unterraum von V/U. Jeder Unterraum von V/U hat diese Gestalt. Lösung: Der Unterraum V /U V/U ist das Bild der linearen Abbildung V V V/U, also ein Unterraum. Umgekehrt, sei W V/U ein beliebiger Unterraum. Sei π : V V/U die Projektion und sei V := π (W. Wegen V ist V nicht leer. Weiter gilt für alle x, y V, dass π(x + y = π(x + π(y ist. Da W ein Unterraum ist und π(x und π(y in W liegen, folgt π(x + π(y W, also π(x + y W, also x + y V. Ebenso zeigt man λx V für alle λ K und x V. Die Menge V V ist also ein Unterraum. Aus der Surjektivität von π folgt nun V /U = π(v = π(π (W = W, also ist W von der gewünschten Gestalt. 9