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Mathematik-Online-Kurs: Repetitorium HM II - Lineare Algebra | |
Hermitesch, unitär, normal |
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Begriffe.
Sei , sei . Schreiben wir , so sei .
Ist unitär, so ist normal. Ist hermitesch, so ist normal.
Es ist unitär genau dann, wenn die Spalten von eine Orthonormalbasis von bilden.
Es ist hermitesch genau dann, wenn die Einträge an den bezüglich der Hauptdiagonalen gespiegelten Positionen bis auf Konjugation übereinstimmen. Insbesondere, ist hermitesch, so hat auf der Diagonalen reelle Einträge.
Es heißt unitär diagonalisierbar, wenn es eine unitäre Matrix gibt mit diagonal.
Ist unitär diagonalisierbar, so ist insbesondere diagonalisierbar.
Der Beweis von ersterer Aussage benötigt die folgenden beiden Aussagen, die auch für sich genommen von Interesse sein können.
Unitäres Diagonalisieren.
Sei normal. Um eine unitäre Matrix so zu finden, daß diagonal ist, verfahren wir wie folgt.
Zur Probe verifizieren wir sowie unitär. Insbesondere ist es eine oft aufschlußreiche Probe, zu verifizieren, daß Eigenvektoren verschiedener Eigenräume zueinander orthogonal sind; dies ist bei normalen Matrizen nämlich stets der Fall.
Definitheit.
Sei . Sei , die zu gehörige quadratische Form.
Sei nun hermitesch.
Kurz, ist negativ (semi-)definit genau dann, wenn positiv (semi-)definit ist. Und es ist indefinit genau dann, wenn weder positiv semidefinit noch negativ semidefinit ist.
Anwendung der Definition auf die Standardbasisvektoren zeigt, daß eine positiv definite Matrix positive Hauptdiagonaleinträge, und eine negativ definite Matrix negative Hauptdiagonaleinträge aufweist.
Aber Vorsicht, es ist z.B. trotz positiver Hauptdiagonaleinträge nicht positiv definit, sondern vielmehr indefinit (warum?).
Umgekehrt aber, gibt es einen positiven und einen negativen Hauptdiagonaleintrag in , so ist indefinit.
Wir erinnern daran, daß eine hermitesche Matrix ausschließlich reelle Eigenwerte besitzt.
Das folgende Eigenwertkriterium kann alle Fälle unterscheiden.
Stehen die Eigenwerte nicht zur Verfügung, so kann man stattdessen das charakteristische Polynom heranziehen.
Sei . Schreiben wir , so sei
die -Matrix im linken oberen Eck von . Es heißt der -te Hauptminor von .
Das folgende Hauptminorenkriterium erkennt nur Definitheit, nicht Semidefinitheit.
Das Hauptminorenkriterium für die negative Definitheit besagt also, daß die Vorzeichen der Hauptminoren alternieren, angefangen mit einem negativen Vorzeichen.
Signatur.
Sei die Anzahl der positiven Eigenwerte von , sei die Anzahl der negativen Eigenwerte von , jeweils gezählt mit algebraischer Vielfachheit. Unter der Signatur von versteht man das Paar .
Die hermitesche Matrix ist positiv definit genau dann, wenn ihre Signatur gleich ist; sie ist positiv semidefinit genau dann, wenn ihre Signatur von der Form ist mit ; sie ist negativ definit genau dann, wenn ihre Signatur gleich ist; sie ist negativ semidefinit genau dann, wenn ihre Signatur von der Form ist mit ; sie ist indefinit, wenn ihre Signatur von der Form ist mit .
Sei . Der Sylvestersche Trägheitssatz besagt, daß und dieselbe Signatur haben. Dies ermöglicht es uns, die Signatur von mit folgendem beidseitigen Gaußalgorithmus zu berechnen.
Zunächst formen wir mit folgenden Schritten um zu einer Matrix der Gestalt , mit und .
Diese Prozedur führe man nun erneut für die hermitesche Matrix durch, usf. Die schließlich resultierende Diagonalmatrix hat dieselbe Signatur wie .
Quadriken in .
Hermitesche Matrizen mit reellen Einträgen heißen auch symmetrisch.
Unitäre Matrizen mit reellen Einträgen heißen auch orthogonal.
Wir bemerken hier, daß eine symmetrische Matrix auch orthogonal diagonalisierbar ist, d.h. es gibt eine orthogonale Matrix so, daß .
Sei symmetrisch.
Seien ferner beliebig. Wir betrachten die Quadrik
definiert durch die Gleichung
welche wir vereinfachen wollen.
Das folgende Verfahren liefert die Gestalt der Quadrik ; einen Mittelpunkt oder einen Scheitelpunkt von ; eine orthogonale Matrix, deren Spalten die Hauptachsen von sind; sowie gegebenenfalls die Halbachsen von .
mit .
Im Falle substituiere man für mit .
Durch diese quadratische Ergänzung wird die Gleichung überführt in
mit gewissen , und es gilt für , und für .
Im Falle setze man, falls ist, und substituiere für . Auch hier verschwindet der konstante Term.
Durch diese linearen Substitutionen wird die Gleichung überführt in
mit gewissen .
Zur Illustration diene die Ellipse mit der Gleichung .
Reguläre Quadriken in .
Sei und sei eine reguläre symmetrische Matrix. Sei und sei .
Wir betrachten die Quadrik
definiert durch die Gleichung
welche wir vereinfachen wollen. Wegen regulär heißt auch regulär.
Das folgende Verfahren liefert den Mittelpunkt von ; eine orthogonale Matrix, deren Spalten die Hauptachsen von sind; die Form und gegebenenfalls die Halbachsen von .
wobei .
mit . Es heißt Mittelpunkt von . (Für die Existenz von braucht man regulär.)
Hat die Signatur , so heißt ein -Ellipso- -hyperboloid.
Ein -Ellipso-0 -hyperboloid heißt auch einfach Ellipsoid. Ein 0 -Ellipso- -hyperboloid ist die leere Menge.
Ist , so nennt man auch eine Halbachse von .
Im Falle ist ein -Ellipso-0 -hyperboloid einfach einer Ellipse, und ein -Ellipso- -hyperboloid einfach eine Hyperbel.
Im Falle spricht man statt von einem -Ellipso- -hyperboloid auch von einem einschaligen Hyperboloid und statt von einem -Ellipso- -hyperboloid auch von einem zweischaligen Hyperboloid.
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automatisch erstellt am 16.2.2011 |