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Forum "Lineare Algebra - Matrizen" - Diagonalisierung
Diagonalisierung < Matrizen < Lineare Algebra < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Diagonalisierung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 21:49 So 06.04.2008
Autor: Zorba

Aufgabe
Sei A= [mm] \pmat{ 0 & 4 \\ -1 & 4 } [/mm]
Bestimme S, so dass [mm] S^{-1}AS [/mm] Jordannormalform hat.
Berechne [mm] S^{-1} [/mm]

Ich habe den Eigenwert der Matrix bestimmt(=2) aber was mache ich nun?

        
Bezug
Diagonalisierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:06 So 06.04.2008
Autor: MathePower

Hallo Zorba,

> Sei A= [mm]\pmat{ 0 & 4 \\ -1 & 4 }[/mm]
>  Bestimme S, so dass
> [mm]S^{-1}AS[/mm] Jordannormalform hat.
> Berechne [mm]S^{-1}[/mm]
>  Ich habe den Eigenwert der Matrix bestimmt(=2) aber was
> mache ich nun?

Einen Eigenvektor zum Eigenwert 2 bestimmen.

Das machst Du mit der Gleichung: [mm]\left(A-2*I\right)*\pmat{x \\ y}=\pmat{0 \\ 0}[/mm]

Gruß
MathePower

Bezug
                
Bezug
Diagonalisierung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:14 So 06.04.2008
Autor: Zorba

Hmm aber was bringt mir der EV denn? Was mach ich dann damit?

Bezug
                        
Bezug
Diagonalisierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:19 So 06.04.2008
Autor: MathePower

Hallo Zorba,

> Hmm aber was bringt mir der EV denn? Was mach ich dann
> damit?

Der Eigenvektor ist Teil der gesuchten Matrix.

Gruß
MathePower

Bezug
                                
Bezug
Diagonalisierung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:21 So 06.04.2008
Autor: Zorba

Hmm und die anderen Teile der Matrix sind dann andere Eigenvektoren?

Bezug
                                        
Bezug
Diagonalisierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:32 So 06.04.2008
Autor: MathePower

Hallo Zorba,

> Hmm und die anderen Teile der Matrix sind dann andere
> Eigenvektoren?

Das sind entweder Eigenvektoren 1. oder höherer Stufe.

Die Eigenvektoren höherer Stufe lassen sich aus dem Gleichungssytem

[mm]\left(A-\lambda*I\right)^{k}*\overrightarrow{ev}=0[/mm]

,wobei [mm]\lambda[/mm] der Eigenwert und [mm]\overrightarrow{ev}[/mm] der zugehörige Eigenvektor k. Stufe ist.

Gruß
MathePower

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Bezug
Diagonalisierung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:35 So 06.04.2008
Autor: Zorba

Ok danke schonmal:
Das heisst ich muss jetzt [mm] ker(A-\lambda [/mm] I)² berechnen?

Bezug
                                                        
Bezug
Diagonalisierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:50 So 06.04.2008
Autor: MathePower

Hallo Zorba,

> Ok danke schonmal:
>  Das heisst ich muss jetzt [mm]ker(A-\lambda[/mm] I)² berechnen?

Ja, in der Regel macht das so.

Ich, persönlich, mach das etwas anders:

Aus der Gleichung [mm]\left(A-\lambda*I\right)*\overrightarrow{ev_{1}}=0[/mm] ergibt sich der Eigenvektor 1. Stufe [mm]\overrightarrow{ev_{1}}[/mm].

Um jetzt einen Eigenvektor 2. Stufe zu berechnen. gilt ja:

[mm]\left(A-\lambda*I\right)^{2}*\overrightarrow{ev_{2}}=0[/mm]

[mm]\gdw \left(A-\lambda*I\right)*\left(A-\lambda*I\right)*\overrightarrow{ev_{2}}=0[/mm]

[mm]\Rightarrow \left(A-\lambda*I\right)*\overrightarrow{ev_{2}}=\overrightarrow{ev_{1}}[/mm]

Damit bekomme ich auch den Eigenvektor 2. Stufe [mm]\overrightarrow{ev_{2}}[/mm]

Gruß
MathePower

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Diagonalisierung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:56 So 06.04.2008
Autor: Zorba

Ja das ist einleuchtend, ich werds auch so machen.
Kannst du mir noch den Unterschied dazu erklären, wie man ein S bestimmt, so dass [mm] S^{-1}AS [/mm] Diagonalform hat?

Bezug
                                                                        
Bezug
Diagonalisierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 23:14 So 06.04.2008
Autor: MathePower

Hallo Zorba,

> Ja das ist einleuchtend, ich werds auch so machen.
>  Kannst du mir noch den Unterschied dazu erklären, wie man
> ein S bestimmt, so dass [mm]S^{-1}AS[/mm] Diagonalform hat?

Berechne Eigenwerte der Matrix A.

Um dieses zu ermitteln, muß das charakteristische Polynom ausgewertet werden. Ein Eigenwert hat die algebraische Vielfachheit r, wenn dieser Eigenwert r-fache Nullstelle des charakteristischen Polynoms ist.

Berechne sodann die Eigenvektoren zu jedem Eigenwert.

Aus der Gleichung [mm]\left(A-\lambda*I\right)*\overrightarrow{ev}=0[/mm]
ergibt sich die geometrische Vielfachheit, dies entspricht [mm]dim \ Kern\left(A-\lambda*I\right)[/mm].

Ist nun für jeden Eigenwert die algebraische Vielfachheit gleich der geometrischen Vielfachheit, so ist die Matrix A diagonalisierbar.

Die Matrix S besteht aus den Eigenvektoren zu den entsprechenden Eigenwerten.

Es ist üblich, die Eigenvektoren zu normieren, d.h. der Eigenvektor hat nach der Normierung den Betrag 1.

Gruß
MathePower






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Diagonalisierung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 23:24 So 06.04.2008
Autor: Zorba


> Die Matrix S besteht aus den Eigenvektoren zu den
> entsprechenden Eigenwerten.

Aber ist das nicht dann wieder genau die Matrix S, so dass [mm] S^{-1}AS [/mm] Jordannormalform hat?

Bezug
                                                                                        
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Diagonalisierung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 08:47 Mo 07.04.2008
Autor: angela.h.b.


>
> > Die Matrix S besteht aus den Eigenvektoren zu den
> > entsprechenden Eigenwerten.
>  
> Aber ist das nicht dann wieder genau die Matrix S, so dass
> [mm]S^{-1}AS[/mm] Jordannormalform hat?

Hallo,

wenn die Matrix A diagonalisierbar ist, ist ihre JNF ja auch diese Diagonalmatrix.

Gruß v. Angela


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Diagonalisierung: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 12:55 Mo 07.04.2008
Autor: Zorba

Aaah wie doof von mir, danke!!

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