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Note per Studenti Esercizio 73 · nucleo non nullo, diagonalizzazione e matrici con lo stesso polinomio caratteristico (appello 18/6/2024)

Esercizio 73nucleo non nullo, diagonalizzazione e matrici con lo stesso polinomio caratteristico (appello 18/6/2024)

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Testo (1° appello del 18 giugno 2024, esercizio 2). Consideriamo la matrice

A=(10−321211t).A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -3 \\ 2 & 1 & 2 \\ 1 & 1 & t \end{pmatrix}.

(a) Determinare il valore di tt per cui il nucleo di AA è diverso da {0}\{0\}. (b) Per tutto il resto dell'esercizio poniamo tt uguale al valore trovato al punto (a). Determinare il polinomio caratteristico e gli autovalori di AA. (c) Trovare una matrice invertibile PP tale che P−1APP^{-1}AP sia una matrice diagonale. (d) Sia BB una matrice con lo stesso polinomio caratteristico di AA. Si dica se è possibile trovare una matrice invertibile RR tale che B=R−1ARB = R^{-1}AR (la risposta deve essere giustificata).

Teoria usata: Autovalori e autovettoriUn autovettore è un vettore non nullo che una funzione lineare manda in un suo multiplo; si trovano gli autovalori come radici del polinomio caratteristico det(A − λI) e gli autovettori come nucleo di A − λI. Matrici simili hanno gli stessi autovalori.Autovalori e autovettori →, DiagonalizzazioneUna matrice è diagonalizzabile se è simile a una diagonale, cioè se esiste una base di autovettori: allora A = S D S⁻¹ con gli autovettori nelle colonne di S e gli autovalori in D. Criterio: tutti gli autovalori nel campo e molteplicità geometrica uguale a quella algebrica. Le matrici simmetriche reali hanno autovalori reali.Diagonalizzazione →, Nucleo e immagineIl nucleo (vettori mandati in 0) e l'immagine (vettori raggiunti) di una funzione lineare sono sottospazi; f è iniettiva se e solo se Ker f = {0}; dim Ker f + dim Im f = dim V (nullità + rango); l'antimmagine di un vettore è una soluzione particolare più il nucleo.Nucleo e immagine →, Proprietà del determinante, Binet e LaplaceIl determinante è lineare in ogni riga, cambia segno scambiando due righe, non cambia sommando a una riga un multiplo di un'altra: così si calcola con Gauss riducendo a triangolare. Binet: det(AB) = det A · det B. Laplace: sviluppo lungo una riga o colonna con i complementi algebrici.Proprietà del determinante, Binet e Laplace →.


(a) Quando il nucleo non è nullo

Per una matrice quadrata: Ker⁡A≠{0}\operatorname{Ker} A \ne \{0\}   ⟺  \iff AX=0AX = 0 ha soluzioni non nulle   ⟺  \iff rango⁡(A)<3\operatorname{rango}(A) < 3   ⟺  \iff det⁡A=0\det A = 0.

det⁡A=1⋅det⁡(121t)−0+(−3)det⁡(2111)=(t−2)−3(2−1)=t−5.\det A = 1 \cdot \det\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 1 & t \end{pmatrix} - 0 + (-3) \det\begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix} = (t - 2) - 3(2 - 1) = t - 5 .

Risposta: t=5t = 5.

Collegamento con gli autovalori: Ker⁡A≠{0}\operatorname{Ker} A \ne \{0\} significa che esiste v≠0v \ne 0 con Av=0=0⋅vAv = 0 = 0 \cdot v, cioè che 00 è un autovalore. Lo ritroviamo in (b).

(b) Polinomio caratteristico per t=5t = 5

det⁡(A−λI)=det⁡(1−λ0−321−λ2115−λ).\det(A - \lambda I) = \det\begin{pmatrix} 1 - \lambda & 0 & -3 \\ 2 & 1 - \lambda & 2 \\ 1 & 1 & 5 - \lambda \end{pmatrix}.

Sviluppo lungo la prima riga (ha uno zero):

(1−λ)[(1−λ)(5−λ)−2]−3[2⋅1−(1−λ)⋅1]=(1−λ)(λ2−6λ+3)−3(1+λ).(1 - \lambda)\big[(1 - \lambda)(5 - \lambda) - 2\big] - 3\big[2 \cdot 1 - (1 - \lambda) \cdot 1\big] = (1 - \lambda)(\lambda^2 - 6\lambda + 3) - 3(1 + \lambda).

Si sviluppa: (1−λ)(λ2−6λ+3)=λ2−6λ+3−λ3+6λ2−3λ=−λ3+7λ2−9λ+3(1 - \lambda)(\lambda^2 - 6\lambda + 3) = \lambda^2 - 6\lambda + 3 - \lambda^3 + 6\lambda^2 - 3\lambda = -\lambda^3 + 7\lambda^2 - 9\lambda + 3; togliendo 3+3λ3 + 3\lambda:

det⁡(A−λI)=−λ3+7λ2−12λ=−λ(λ2−7λ+12)=−λ(λ−3)(λ−4).\det(A - \lambda I) = -\lambda^3 + 7\lambda^2 - 12\lambda = -\lambda(\lambda^2 - 7\lambda + 12) = -\lambda(\lambda - 3)(\lambda - 4).

Il termine noto è 00, come previsto (è det⁡A=0\det A = 0). Autovalori: 00, 33, 44, tutti semplici. Tre autovalori distinti in una matrice 3×33 \times 3: AA è diagonalizzabile (senza bisogno di controllare le molteplicità geometriche).

Controllo con la traccia: 0+3+4=7=1+1+50 + 3 + 4 = 7 = 1 + 1 + 5 ✓.

(c) La matrice PP

Un autovettore per ciascun autovalore.

λ=0\lambda = 0 (AX=0AX = 0): dalla prima riga x=3zx = 3z; dalla seconda 2x+y+2z=02x + y + 2z = 0, cioè y=−6z−2z=−8zy = -6z - 2z = -8z. Con z=1z = 1: (3,−8,1)(3, -8, 1).

λ=3\lambda = 3 (A−3I=(−20−32−22112)A - 3I = \begin{pmatrix} -2 & 0 & -3 \\ 2 & -2 & 2 \\ 1 & 1 & 2 \end{pmatrix}): dalla prima x=−32zx = -\frac32 z; dalla terza y=−x−2z=32z−2z=−12zy = -x - 2z = \frac32 z - 2z = -\frac12 z. Con z=−2z = -2 (per avere interi): (3,1,−2)(3, 1, -2).

λ=4\lambda = 4 (A−4I=(−30−32−32111)A - 4I = \begin{pmatrix} -3 & 0 & -3 \\ 2 & -3 & 2 \\ 1 & 1 & 1 \end{pmatrix}): dalla prima x=−zx = -z; dalla terza y=−x−z=0y = -x - z = 0. Con z=−1z = -1: (1,0,−1)(1, 0, -1).

Verifiche (Av=λvAv = \lambda v): A(3,−8,1)T=(3−3, 6−8+2, 3−8+5)=(0,0,0)A(3, -8, 1)^T = (3 - 3, \ 6 - 8 + 2, \ 3 - 8 + 5) = (0, 0, 0) ✓; A(3,1,−2)T=(3+6, 6+1−4, 3+1−10)=(9,3,−6)=3(3,1,−2)A(3, 1, -2)^T = (3 + 6, \ 6 + 1 - 4, \ 3 + 1 - 10) = (9, 3, -6) = 3(3, 1, -2) ✓; A(1,0,−1)T=(1+3, 2−2, 1−5)=(4,0,−4)=4(1,0,−1)A(1, 0, -1)^T = (1 + 3, \ 2 - 2, \ 1 - 5) = (4, 0, -4) = 4(1, 0, -1) ✓.

P=(331−8101−2−1),P−1AP=(000030004).P = \begin{pmatrix} 3 & 3 & 1 \\ -8 & 1 & 0 \\ 1 & -2 & -1 \end{pmatrix}, \qquad P^{-1} A P = \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}.

PP è invertibile perché autovettori di autovalori distinti sono indipendenti.

(d) BB con lo stesso polinomio caratteristico è simile ad AA?

Sì. Il ragionamento:

  1. BB ha lo stesso polinomio caratteristico, quindi gli stessi autovalori 0,3,40, 3, 4: tre autovalori distinti.
  2. Quindi anche BB è diagonalizzabile, e simile alla stessa D=diag⁡(0,3,4)D = \operatorname{diag}(0, 3, 4): B=SDS−1B = S D S^{-1} per qualche SS invertibile.
  3. Anche A=PDP−1A = P D P^{-1}, cioè D=P−1APD = P^{-1} A P. Sostituendo: B=SP−1APS−1=R−1ARB = S P^{-1} A P S^{-1} = R^{-1} A R con R=PS−1R = P S^{-1} (infatti R−1=SP−1R^{-1} = S P^{-1}).

La similitudine è transitiva: due matrici simili alla stessa matrice diagonale sono simili tra loro.

Attenzione: il punto 1 è essenziale. In generale due matrici con lo stesso polinomio caratteristico non sono simili: per esempio (2102)\begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 0 & 2 \end{pmatrix} e (2002)\begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 2 \end{pmatrix} hanno entrambe polinomio (λ−2)2(\lambda - 2)^2, ma la seconda è simile solo a se stessa (P−1(2I)P=2IP^{-1}(2I)P = 2I) e la prima non è 2I2I. Qui funziona perché gli autovalori sono distinti, il che obbliga entrambe a essere diagonalizzabili.

Errori comuni

  • In (a) risolvere il sistema AX=0AX = 0 con tt generico invece di usare il determinante: si può fare, ma il determinante dice subito per quale tt il rango scende.
  • In (d) rispondere "sì, perché hanno lo stesso polinomio caratteristico" senza citare gli autovalori distinti: l'argomento sarebbe sbagliato in generale.
  • Mettere in PP gli autovettori in un ordine diverso da quello degli autovalori in DD.

Teoria collegata