Teoria: Forme quadratiche e criteri di definitezzaUna forma quadratica q(h) = h^T M h (M simmetrica) è definita positiva se q>0 per h ≠ 0, semidefinita positiva se q ≥ 0, definita/semidefinita negativa con segni opposti, indefinita se cambia segno. In due variabili, con M = [[a,b],[b,c]]: definita positiva ⇔ det M > 0 e a > 0, definita negativa ⇔ det M > 0 e a < 0, indefinita ⇔ det M < 0 (D, completando il quadrato). In generale: segno degli autovalori di M (D, teorema spettrale): tutti > 0 definita positiva, tutti < 0 definita negativa, di segno diverso indefinita; inoltre q(h) ≥ λ_min |h|². Per n = 3 si usano i minori principali di Sylvester. È lo strumento per classificare i punti critici.Forme quadratiche e criteri di definitezza → , Teorema spettrale e forme quadraticheUna funzione lineare è simmetrica se f(v)·w = v·f(w); in una base ortonormale ha matrice simmetrica. Teorema spettrale: f è simmetrica se e solo se esiste una base ortonormale di autovettori, cioè A simmetrica ⇔ PᵀAP diagonale con P ortogonale. Applicato alle forme quadratiche, permette di scriverle come somma di quadrati con gli autovalori come coefficienti.Teorema spettrale e forme quadratiche → .
Testo.
Trovare minimo e massimo di q ( h , k ) = 3 h 2 + 2 h k + 3 k 2 q(h,k)=3h^2+2hk+3k^2 q ( h , k ) = 3 h 2 + 2 hk + 3 k 2 sulla circonferenza h 2 + k 2 = 1 h^2+k^2=1 h 2 + k 2 = 1 e i punti in cui sono assunti.
Dimostrare che per ogni ( h , k ) (h,k) ( h , k ) vale q 2 ( h , k ) = 2 h 2 − 6 h k + 5 k 2 ≥ c ( h 2 + k 2 ) q_2(h,k)=2h^2-6hk+5k^2\ \ge\ c\,(h^2+k^2) q 2 ( h , k ) = 2 h 2 − 6 hk + 5 k 2 ≥ c ( h 2 + k 2 ) con c = 7 − 3 5 2 ≈ 0.146 c=\frac{7-3\sqrt5}{2}\approx0.146 c = 2 7 − 3 5 ≈ 0.146 , e che la costante non si può migliorare.
(Fonte: applicazione della stima q ( h ‾ ) ≥ λ min ∣ h ‾ ∣ 2 q(\underline h)\ge\lambda_{\min}|\underline h|^2 q ( h ) ≥ λ m i n ∣ h ∣ 2 della lezione 12 del corso di Fondamenti di Analisi Matematica 2, Ing. Aerospaziale UniPD; testi costruiti per queste note.)
Soluzione della parte 1
M = ( 3 1 1 3 ) M=\begin{pmatrix}3&1\\1&3\end{pmatrix} M = ( 3 1 1 3 ) . Autovalori: det ( M − λ I ) = ( 3 − λ ) 2 − 1 = 0 ⇒ λ = 2 , 4 \det(M-\lambda I)=(3-\lambda)^2-1=0\Rightarrow\lambda=2,\,4 det ( M − λ I ) = ( 3 − λ ) 2 − 1 = 0 ⇒ λ = 2 , 4 . Autovettori: per λ = 4 \lambda=4 λ = 4 : ( M − 4 I ) w ‾ = 0 ‾ (M-4I)\underline w=\underline0 ( M − 4 I ) w = 0 dà − w 1 + w 2 = 0 -w_1+w_2=0 − w 1 + w 2 = 0 , w ‾ = ( 1 , 1 ) \underline w=(1,1) w = ( 1 , 1 ) ; per λ = 2 \lambda=2 λ = 2 : w 1 + w 2 = 0 w_1+w_2=0 w 1 + w 2 = 0 , w ‾ = ( 1 , − 1 ) \underline w=(1,-1) w = ( 1 , − 1 ) . Sono ortogonali, come previsto per una matrice simmetrica.
Passando alla base ortonormale u ‾ 1 = ( 1 , − 1 ) 2 \underline u_1=\frac{(1,-1)}{\sqrt2} u 1 = 2 ( 1 , − 1 ) , u ‾ 2 = ( 1 , 1 ) 2 \underline u_2=\frac{(1,1)}{\sqrt2} u 2 = 2 ( 1 , 1 ) , un punto della circonferenza unitaria si scrive h ‾ = k 1 u ‾ 1 + k 2 u ‾ 2 \underline h=k_1\underline u_1+k_2\underline u_2 h = k 1 u 1 + k 2 u 2 con k 1 2 + k 2 2 = 1 k_1^2+k_2^2=1 k 1 2 + k 2 2 = 1 (la rotazione conserva la norma) e
q ( h ‾ ) = 2 k 1 2 + 4 k 2 2 = 2 + 2 k 2 2 ∈ [ 2 , 4 ] . q(\underline h)=2k_1^2+4k_2^2=2+2k_2^2\in[2,4]. q ( h ) = 2 k 1 2 + 4 k 2 2 = 2 + 2 k 2 2 ∈ [ 2 , 4 ] .
Quindi: minimo = 2 = λ min =2=\lambda_{\min} = 2 = λ m i n , assunto per k 2 = 0 k_2=0 k 2 = 0 , cioè h ‾ = ± ( 1 , − 1 ) 2 \underline h=\pm\frac{(1,-1)}{\sqrt2} h = ± 2 ( 1 , − 1 ) ; massimo = 4 = λ max =4=\lambda_{\max} = 4 = λ m a x , per k 1 = 0 k_1=0 k 1 = 0 , cioè h ‾ = ± ( 1 , 1 ) 2 \underline h=\pm\frac{(1,1)}{\sqrt2} h = ± 2 ( 1 , 1 ) . Controllo: q ( 1 2 , − 1 2 ) = 3 2 − 1 + 3 2 = 2 q\big(\frac1{\sqrt2},\frac{-1}{\sqrt2}\big)=\frac{3}{2}-1+\frac32=2 q ( 2 1 , 2 − 1 ) = 2 3 − 1 + 2 3 = 2 ✓; q ( 1 2 , 1 2 ) = 3 2 + 1 + 3 2 = 4 q\big(\frac{1}{\sqrt2},\frac1{\sqrt2}\big)=\frac32+1+\frac32=4 q ( 2 1 , 2 1 ) = 2 3 + 1 + 2 3 = 4 ✓. Con le coordinate polari h = cos θ h=\cos\theta h = cos θ , k = sin θ k=\sin\theta k = sin θ : q = 3 + 2 sin θ cos θ = 3 + sin 2 θ ∈ [ 2 , 4 ] q=3+2\sin\theta\cos\theta=3+\sin2\theta\in[2,4] q = 3 + 2 sin θ cos θ = 3 + sin 2 θ ∈ [ 2 , 4 ] ✓.
Soluzione della parte 2
M 2 = ( 2 − 3 − 3 5 ) M_2=\begin{pmatrix}2&-3\\-3&5\end{pmatrix} M 2 = ( 2 − 3 − 3 5 ) ha traccia 7 7 7 e determinante 1 1 1 , quindi gli autovalori sono le radici di λ 2 − 7 λ + 1 = 0 \lambda^2-7\lambda+1=0 λ 2 − 7 λ + 1 = 0 :
λ = 7 ± 45 2 = 7 ± 3 5 2 , λ min = 7 − 3 5 2 ≈ 0.1459 > 0. \lambda=\frac{7\pm\sqrt{45}}{2}=\frac{7\pm3\sqrt5}{2},\qquad\lambda_{\min}=\frac{7-3\sqrt5}{2}\approx0.1459>0 . λ = 2 7 ± 45 = 2 7 ± 3 5 , λ m i n = 2 7 − 3 5 ≈ 0.1459 > 0.
Per la stima sugli autovalori, q 2 ( h ‾ ) ≥ λ min ∣ h ‾ ∣ 2 q_2(\underline h)\ge\lambda_{\min}|\underline h|^2 q 2 ( h ) ≥ λ m i n ∣ h ∣ 2 per ogni h ‾ \underline h h , cioè la disuguaglianza richiesta con c = λ min c=\lambda_{\min} c = λ m i n . La costante è la migliore possibile : nell'autovettore relativo a λ min \lambda_{\min} λ m i n la disuguaglianza è un'uguaglianza (q 2 ( w ‾ ) = λ min ∣ w ‾ ∣ 2 q_2(\underline w)=\lambda_{\min}|\underline w|^2 q 2 ( w ) = λ m i n ∣ w ∣ 2 ). Un controllo numerico: sulla circonferenza unitaria il minimo di q 2 = 2 cos 2 θ − 6 sin θ cos θ + 5 sin 2 θ q_2=2\cos^2\theta-6\sin\theta\cos\theta+5\sin^2\theta q 2 = 2 cos 2 θ − 6 sin θ cos θ + 5 sin 2 θ è 0.14590 0.14590 0.14590 , come previsto.
Significato. Una forma definita positiva è "uniformemente positiva": non solo q > 0 q>0 q > 0 su ogni direzione, ma q ≥ c ∣ h ‾ ∣ 2 q\ge c|\underline h|^2 q ≥ c ∣ h ∣ 2 con c > 0 c>0 c > 0 indipendente dalla direzione. Questo è il fatto che permette, nella formula di Taylor, di battere il resto o ( ∣ h ‾ ∣ 2 ) o(|\underline h|^2) o ( ∣ h ∣ 2 ) e concludere che un punto critico con hessiana definita positiva è un minimo locale (Massimi e minimi liberi e natura dei punti criticiEstremo assoluto = vale in tutto il dominio, relativo = vale in un intorno; "libero" = il dominio è aperto. Fermat (D): in un punto interno di estremo locale dove f è derivabile, ∇f = 0 (punto critico); non basta (x³, −y³, sella x² − y²). Taylor al secondo ordine (D): con f in C² e ∇f(P) = 0, l'Hessiana definita positiva dà minimo locale stretto, definita negativa massimo locale stretto, indefinita sella; per n = 2: det H > 0 e f_xx > 0 minimo, det H > 0 e f_xx < 0 massimo, det H < 0 sella, det H = 0 non decide (x⁴ + y⁴, −x⁴ − y⁴, x⁴ − y⁴). Estremi globali: Weierstrass in un chiuso illimitato se f → +∞ (o −∞) all'infinito (D), da verificare in coordinate polari con una stima che non dipende dall'angolo.Massimi e minimi liberi e natura dei punti critici → ).
Errori tipici. Dimenticare di normalizzare gli autovettori (la circonferenza unitaria richiede k 1 2 + k 2 2 = 1 k_1^2+k_2^2=1 k 1 2 + k 2 2 = 1 ); scambiare il ruolo di minimo e massimo autovalore; credere che basti q > 0 q>0 q > 0 per avere una costante c > 0 c>0 c > 0 senza il vincolo compatto ∣ h ‾ ∣ = 1 |\underline h|=1 ∣ h ∣ = 1 (la costante esiste per il teorema di Weierstrass sulla circonferenza, che è compatta).
Versione ripasso
(Forme quadratiche e criteri di definitezzaUna forma quadratica q(h) = h^T M h (M simmetrica) è definita positiva se q>0 per h ≠ 0, semidefinita positiva se q ≥ 0, definita/semidefinita negativa con segni opposti, indefinita se cambia segno. In due variabili, con M = [[a,b],[b,c]]: definita positiva ⇔ det M > 0 e a > 0, definita negativa ⇔ det M > 0 e a < 0, indefinita ⇔ det M < 0 (D, completando il quadrato). In generale: segno degli autovalori di M (D, teorema spettrale): tutti > 0 definita positiva, tutti < 0 definita negativa, di segno diverso indefinita; inoltre q(h) ≥ λ_min |h|². Per n = 3 si usano i minori principali di Sylvester. È lo strumento per classificare i punti critici.Forme quadratiche e criteri di definitezza → )
q = 3 h 2 + 2 h k + 3 k 2 q=3h^2+2hk+3k^2 q = 3 h 2 + 2 hk + 3 k 2 , M = ( 3 1 1 3 ) M=\begin{pmatrix}3&1\\1&3\end{pmatrix} M = ( 3 1 1 3 ) : λ = 2 \lambda=2 λ = 2 (autovettore ( 1 , − 1 ) (1,-1) ( 1 , − 1 ) ), λ = 4 \lambda=4 λ = 4 (autovettore ( 1 , 1 ) (1,1) ( 1 , 1 ) ). Su ∣ h ‾ ∣ = 1 |\underline h|=1 ∣ h ∣ = 1 : q = 2 k 1 2 + 4 k 2 2 = 2 + 2 k 2 2 q=2k_1^2+4k_2^2=2+2k_2^2 q = 2 k 1 2 + 4 k 2 2 = 2 + 2 k 2 2 , min 2 2 2 in ± ( 1 , − 1 ) 2 \pm\frac{(1,-1)}{\sqrt2} ± 2 ( 1 , − 1 ) , max 4 4 4 in ± ( 1 , 1 ) 2 \pm\frac{(1,1)}{\sqrt2} ± 2 ( 1 , 1 ) (oppure q = 3 + sin 2 θ q=3+\sin2\theta q = 3 + sin 2 θ ).
2 h 2 − 6 h k + 5 k 2 2h^2-6hk+5k^2 2 h 2 − 6 hk + 5 k 2 : λ 2 − 7 λ + 1 = 0 \lambda^2-7\lambda+1=0 λ 2 − 7 λ + 1 = 0 , λ min = 7 − 3 5 2 ≈ 0.146 \lambda_{\min}=\frac{7-3\sqrt5}2\approx0.146 λ m i n = 2 7 − 3 5 ≈ 0.146 . q ≥ λ min ∣ h ‾ ∣ 2 q\ge\lambda_{\min}|\underline h|^2 q ≥ λ m i n ∣ h ∣ 2 , ottimale sull'autovettore.
Passaggi chiave:
Autovettori di ( 3 1 1 3 ) \begin{pmatrix}3&1\\1&3\end{pmatrix} ( 3 1 1 3 ) : λ = 4 \lambda=4 λ = 4 : − w 1 + w 2 = 0 -w_1+w_2=0 − w 1 + w 2 = 0 , ( 1 , 1 ) (1,1) ( 1 , 1 ) ; λ = 2 \lambda=2 λ = 2 : w 1 + w 2 = 0 w_1+w_2=0 w 1 + w 2 = 0 , ( 1 , − 1 ) (1,-1) ( 1 , − 1 ) ; ortogonali.
Base ortonormale u ‾ 1 = ( 1 , − 1 ) 2 \underline u_1=\frac{(1,-1)}{\sqrt2} u 1 = 2 ( 1 , − 1 ) , u ‾ 2 = ( 1 , 1 ) 2 \underline u_2=\frac{(1,1)}{\sqrt2} u 2 = 2 ( 1 , 1 ) ; h ‾ = k 1 u ‾ 1 + k 2 u ‾ 2 \underline h=k_1\underline u_1+k_2\underline u_2 h = k 1 u 1 + k 2 u 2 , k 1 2 + k 2 2 = 1 k_1^2+k_2^2=1 k 1 2 + k 2 2 = 1 (rotazione): q = 2 k 1 2 + 4 k 2 2 q=2k_1^2+4k_2^2 q = 2 k 1 2 + 4 k 2 2 .
Seconda forma: traccia 7 7 7 , determinante 1 1 1 , λ 2 − 7 λ + 1 = 0 \lambda^2-7\lambda+1=0 λ 2 − 7 λ + 1 = 0 ; la costante c = λ min c=\lambda_{\min} c = λ m i n è ottimale (uguaglianza sull'autovettore).
Il minimo di q q q sulla circonferenza esiste per Weierstrass (compatta) ed è λ min \lambda_{\min} λ m i n .
Errori tipici: autovettori non normalizzati; min/max scambiati; confondere q ( w ‾ ) q(\underline w) q ( w ) con λ \lambda λ per w ‾ \underline w w non unitario (q ( w ‾ ) = λ ∣ w ‾ ∣ 2 q(\underline w)=\lambda|\underline w|^2 q ( w ) = λ ∣ w ∣ 2 ).