Tema 6: Endomorfismos


                          7 de noviembre de 2012


1.    Vectores y valores propios
Definici´n 1 Sea f un endomorfismo sobre un espacio vectorial real E. Un
         o
vector v ∈ E se denomina vector propio de f si existe un escalar r ∈ R tal
que:

                                   f (v) = r · v
El escalar r se denomina valor propio de f . Diemos que v es un vector
propio de valor propio r ( Abreviadamente VEP y VAP respectivamente ).

Proposici´n 1 Sea f ∈ LR (E; E) y r ∈ R. Sea el conjunto:
         o

                         Vf (r) = {v ∈ E | f (v) = r · v}

Entonces,
  1. r es un VAP de f si y s´lo si {0} = Vf (r)
                            o
  2. Vf (r) = Ker(f − r · IE )

  3. Vf (r) es un subespacio vectorial de E.

   Si r es un VAP de f , el conjunto Vf (r) recibe el nombre de subespacio
propio f asociado a r.

Definici´n 2 Sea A una matriz cuadrada de orden n. El polinomio cara-
         o
ter´
   ıstico de A, denotado pA (x), es:

                                          a11 − x   ...     a1n
               pA (x) = |A − x · In | =      .
                                             .      ..       .
                                                             .
                                             .         .     .
                                              an1   ...    ann − x

Obs´rvese que el anterior determinante es un polinomio de grado n.
   e

Proposici´n 2 Sean B1 , B2 dos bases de un espacio vectorial E y f ∈ LR (E; E).
           o
Si A = [f ]B1 y B = [f ]B2 , entonces pA (x) = pB (x).

Este resultado permite introducir la siguiente definici´n:
                                                      o




                                          1
Definici´n 3 Sea E un espacio vectorial real de dimensi´n n. Sea f un endo-
         o                                                o
morfimo sobre E. Se llama polinomio caracter´     ıstico de f , y se denota pf (x),
al polinomio:
                          pf (x) = |[f ]B − x · In |
donde B es una base arbitraria de E.

La ecuaci´n |[f ]B − x · In | = 0 se llama la ecuaci´n caracter´
         o                                           o            ıstica de f . El
conjunto de soluciones reales de |[f ]B − x · In | = 0 se denota σ(f ) y recibe el
nombre de espectro de f .

                        σ(f ) = {r ∈ R | |[f ]B − r · In | = 0}

Proposici´n 3 El espectro de un endomorfismo f es igual al conjunto de sus
           o
valores propios.

Proposici´n 4 Sea σ(f ) = {λ1 , . . . λr } el espectro de un endomorfismo f ( en
           o
donde λi = λj , si i = j). Sea S = {v1 , . . . vr } un conjunto de vectores propios
no nulos tales que f (vi ) = λi vi . Entonces, S es libre.

Proposici´n 5 Sea σ(f ) = {λ1 , . . . λr } el espectro de un endomorfismo f . Sea
          o
Bi una base del subespacio propio Vf (λi ). Entonces, el conjunto S = B1 ∪. . .∪Br
es libre.


2.     Diagonalizaci´n
                    o
    En esta secci´n, trataremos de encontrar las condiciones suficientes o nece-
                 o
sarias y suficientes que debe exigirse a una base para que la matriz asociada a
un endomorfismo sea lo m´s sencilla posible.
                           a

2.1.    Diagonalizaci´n de un endomorfismo
                     o
Definici´n 4 Un endomorfismo f sobre un espacio vectorial E se llama dia-
        o
gonalizable si existe una base N tal que [f ]N es una matriz diagonal.

Ciertamente, la matriz [f ]N es diagonal si y s´lo si N = {v1 , v2 , . . . , vn } es una
                                               o
base de vectores propios.

Proposici´n 6 Sea f un endomorfismo diagonalizable. Entonces, su polinomio
            o
caracter´
        ıstico descompone totalmente en R, es decir, todas sus ra´ son reales.
                                                                 ıces

Proposici´n 7 (Teorema elemental de diagonalizaci´n) Sea f un endomorfis-
           o                                          o
mo tal que su polinomio caracter´ ıstico descompone completamente en R y todas
sus ra´
      ıces son simples ( una ra´ es simple si su multiplicidad algebraica es 1 ):
                               ız

                 pf (x) = (−1)n · (x − λ1 )(x − λ2 ) · . . . · (x − λn )

Entonces, f es un endomorfismo diagonalizable.

Definici´n 5 Sean E un espacio vectorial real de dimensi´n n, f un endomor-
        o                                              o
fismo sobre E y λ un valor propio de f . Entonces,



                                           2
La multiplicidad geom´trica de λ, denotada m(λ), es la dimensi´n del
                                e                      ¯                  o
       subespacio propio de f asociado a λ. Es decir: m(λ) = dim(Vf (λ)).
                                                      ¯
       La multiplicidad algebraica de λ, denotada m(λ), es el mayor n´merou
       natural s tal que el polinomio (x − λ)s es divisor de pf (x).
       Es decir: m(λ) = s si y s´lo si pf (x) = (x − λ)s q(x) y q(λ) = 0.
                                 o

Proposici´n 8 Sea λ un valor propio de un endomorfismo f . Entonces,
         o

                                 1 ≤ m(λ) ≤ m(λ)
                                     ¯

Proposici´n 9 (Teorema general de diagonalizaci´n) Un endomorfismo f es
           o                                   o
diagonalizable si y s´lo si:
                     o
  1. Su polinomio caracter´
                          ıstico pf (x) descompone completamente en R:

                  pf (x) = (−1)n · (x − λ1 )m(λ1 ) · . . . · (x − λr )m(λr )

  2. La multiplicidad geom´trica m(λi ) y la multiplicidad algebraica m(λi ) de
                           e      ¯
     cada valor propio λi coinciden.

2.2.     Diagonalizaci´n de una matriz
                      o
Definici´n 6 Sean A, B dos matrices cuadradas de orden n. Se dice que A
          o
y B son semejantes si existe una matriz regular P de orden n tal que: B =
P −1 · A · P .

Definici´n 7 Una matriz A de orden n se llama diagonalizable si es seme-
         o
jante a una matriz diagonal.

    Sea A una matriz cuadrada de orden n. Entonces existe un unico endomor-
                                                                ´
fismo fA sobre Rn tal que [fA ]C = A, donde C es la base can´nica de Rn . A
                                                                o
partir de este hecho, los conceptos: vector propio, valor propio, espectro, mul-
tiplicidad geom´trica y multiplicidad algebraica, referidos a una matriz A, son
                e
los ya definidos para el endomorfismo fA .

Proposici´n 10 (Teorema general de diagonalizaci´n)
            o                                     o
   Una matriz A es diagonalizable si y s´lo si lo es el endomorfismo fA , es
                                        o
decir, si y s´lo si:
             o
  1. Su polinomio caracter´
                          ıstico pA (x) descompone completamente en R.
  2. La multiplicidad geom´trica m(λi ) y la multiplicidad algebraica m(λi ) de
                           e      ¯
     cada valor propio λi coinciden.


3.     Teorema de Cayley-Hamilton
   Sean q(x) = am xm + am−1 xm−1 + . . . + a1 x + a0 un polinomio de grado m
y A una matriz cuadrada de orden n . Se denota q(A) a la siguiente matriz de
orden n:

             q(A) = am · Am + am−1 · Am−1 + . . . + a1 · A + a0 · In


                                          3
Proposici´n 11 Sean A, B matrices cuadradas de orden n y q(x) un polinomio.
          o
Si A y B son semejantes, entonces tambi´n lo son q(A) y q(B).
                                       e

Definici´n 8 Sea A una matriz cuadrada de orden n. Un polinomio q(x) recibe
        o
el nombre de polinomio anulador de A si: q(A) = On .

Proposici´n 12 (Teorema de Cayley-Hamilton)
           o
    Sea A una matriz cuadrada de orden n. Entonces, su polinomio caracter´
                                                                         ıstico
es un polinomio anulador de A. Es decir:

                                  pA (A) = On


Ejemplo

   Consideramos el siguiente endomorfismo de R3 :
                              f
                    R3      −→                R3
                  (x, y, z) −→    (x + y, x + 3y − z, 2y + z)
Vamos a calcular su polinomio caracter´  ıstico, espectro y la tabla completa de
multiplicidades. A partir de estos datos deduciremos que este endomorfismo no
diagonaliza.
     En primer lugar, obtenemos la matriz asociada a f en la base can´nica:
                                                                     o
                                                      
                                          1     1    0
                            [f ]C = A =  1     3   −1 
                                          0     2    1

     A continuaci´n, calculamos el polinomio caracter´
                  o                                   ıstico de f :
                                               
                           1−x       1      0
     pf (x) = pA (x) =  1        3−x      −1  = (1 − x)2 (3 − x) − (1 −
                             0       2    1−x
     x) + 2(1 − x) = (1 − x)[(1 − x)(3 − x) − 1 + 2] = (1 − x)(x2 − 4x + 4) =
     (1 − x)(x − 2)2
     A partir de este punto, obtenemos el espectro de f : σ(f ) = {1, 2}.
     Finalmente, elaboramos la tabla completa de multiplicidades. Para ello,
     unicamente nos falta conocer la dimensi´n del subespacio de vectores pro-
     ´                                        o
     pios de valor propio 2 (n´tese que la dimensi´n del subespacio de autovec-
                              o                   o
     tores de valor propio 1 es necesariamente 1):

             m(2) = dim Ker(f − 2IR3 ) = 3 − r(A − 2I3 ) = 3 − 2 = 1

     Por tanto:

                                  λ   m(λ)      m(λ)
                                  1    1         1
                                  2    1         2



                                       4

Tema 6

  • 1.
    Tema 6: Endomorfismos 7 de noviembre de 2012 1. Vectores y valores propios Definici´n 1 Sea f un endomorfismo sobre un espacio vectorial real E. Un o vector v ∈ E se denomina vector propio de f si existe un escalar r ∈ R tal que: f (v) = r · v El escalar r se denomina valor propio de f . Diemos que v es un vector propio de valor propio r ( Abreviadamente VEP y VAP respectivamente ). Proposici´n 1 Sea f ∈ LR (E; E) y r ∈ R. Sea el conjunto: o Vf (r) = {v ∈ E | f (v) = r · v} Entonces, 1. r es un VAP de f si y s´lo si {0} = Vf (r) o 2. Vf (r) = Ker(f − r · IE ) 3. Vf (r) es un subespacio vectorial de E. Si r es un VAP de f , el conjunto Vf (r) recibe el nombre de subespacio propio f asociado a r. Definici´n 2 Sea A una matriz cuadrada de orden n. El polinomio cara- o ter´ ıstico de A, denotado pA (x), es: a11 − x ... a1n pA (x) = |A − x · In | = . . .. . . . . . an1 ... ann − x Obs´rvese que el anterior determinante es un polinomio de grado n. e Proposici´n 2 Sean B1 , B2 dos bases de un espacio vectorial E y f ∈ LR (E; E). o Si A = [f ]B1 y B = [f ]B2 , entonces pA (x) = pB (x). Este resultado permite introducir la siguiente definici´n: o 1
  • 2.
    Definici´n 3 SeaE un espacio vectorial real de dimensi´n n. Sea f un endo- o o morfimo sobre E. Se llama polinomio caracter´ ıstico de f , y se denota pf (x), al polinomio: pf (x) = |[f ]B − x · In | donde B es una base arbitraria de E. La ecuaci´n |[f ]B − x · In | = 0 se llama la ecuaci´n caracter´ o o ıstica de f . El conjunto de soluciones reales de |[f ]B − x · In | = 0 se denota σ(f ) y recibe el nombre de espectro de f . σ(f ) = {r ∈ R | |[f ]B − r · In | = 0} Proposici´n 3 El espectro de un endomorfismo f es igual al conjunto de sus o valores propios. Proposici´n 4 Sea σ(f ) = {λ1 , . . . λr } el espectro de un endomorfismo f ( en o donde λi = λj , si i = j). Sea S = {v1 , . . . vr } un conjunto de vectores propios no nulos tales que f (vi ) = λi vi . Entonces, S es libre. Proposici´n 5 Sea σ(f ) = {λ1 , . . . λr } el espectro de un endomorfismo f . Sea o Bi una base del subespacio propio Vf (λi ). Entonces, el conjunto S = B1 ∪. . .∪Br es libre. 2. Diagonalizaci´n o En esta secci´n, trataremos de encontrar las condiciones suficientes o nece- o sarias y suficientes que debe exigirse a una base para que la matriz asociada a un endomorfismo sea lo m´s sencilla posible. a 2.1. Diagonalizaci´n de un endomorfismo o Definici´n 4 Un endomorfismo f sobre un espacio vectorial E se llama dia- o gonalizable si existe una base N tal que [f ]N es una matriz diagonal. Ciertamente, la matriz [f ]N es diagonal si y s´lo si N = {v1 , v2 , . . . , vn } es una o base de vectores propios. Proposici´n 6 Sea f un endomorfismo diagonalizable. Entonces, su polinomio o caracter´ ıstico descompone totalmente en R, es decir, todas sus ra´ son reales. ıces Proposici´n 7 (Teorema elemental de diagonalizaci´n) Sea f un endomorfis- o o mo tal que su polinomio caracter´ ıstico descompone completamente en R y todas sus ra´ ıces son simples ( una ra´ es simple si su multiplicidad algebraica es 1 ): ız pf (x) = (−1)n · (x − λ1 )(x − λ2 ) · . . . · (x − λn ) Entonces, f es un endomorfismo diagonalizable. Definici´n 5 Sean E un espacio vectorial real de dimensi´n n, f un endomor- o o fismo sobre E y λ un valor propio de f . Entonces, 2
  • 3.
    La multiplicidad geom´tricade λ, denotada m(λ), es la dimensi´n del e ¯ o subespacio propio de f asociado a λ. Es decir: m(λ) = dim(Vf (λ)). ¯ La multiplicidad algebraica de λ, denotada m(λ), es el mayor n´merou natural s tal que el polinomio (x − λ)s es divisor de pf (x). Es decir: m(λ) = s si y s´lo si pf (x) = (x − λ)s q(x) y q(λ) = 0. o Proposici´n 8 Sea λ un valor propio de un endomorfismo f . Entonces, o 1 ≤ m(λ) ≤ m(λ) ¯ Proposici´n 9 (Teorema general de diagonalizaci´n) Un endomorfismo f es o o diagonalizable si y s´lo si: o 1. Su polinomio caracter´ ıstico pf (x) descompone completamente en R: pf (x) = (−1)n · (x − λ1 )m(λ1 ) · . . . · (x − λr )m(λr ) 2. La multiplicidad geom´trica m(λi ) y la multiplicidad algebraica m(λi ) de e ¯ cada valor propio λi coinciden. 2.2. Diagonalizaci´n de una matriz o Definici´n 6 Sean A, B dos matrices cuadradas de orden n. Se dice que A o y B son semejantes si existe una matriz regular P de orden n tal que: B = P −1 · A · P . Definici´n 7 Una matriz A de orden n se llama diagonalizable si es seme- o jante a una matriz diagonal. Sea A una matriz cuadrada de orden n. Entonces existe un unico endomor- ´ fismo fA sobre Rn tal que [fA ]C = A, donde C es la base can´nica de Rn . A o partir de este hecho, los conceptos: vector propio, valor propio, espectro, mul- tiplicidad geom´trica y multiplicidad algebraica, referidos a una matriz A, son e los ya definidos para el endomorfismo fA . Proposici´n 10 (Teorema general de diagonalizaci´n) o o Una matriz A es diagonalizable si y s´lo si lo es el endomorfismo fA , es o decir, si y s´lo si: o 1. Su polinomio caracter´ ıstico pA (x) descompone completamente en R. 2. La multiplicidad geom´trica m(λi ) y la multiplicidad algebraica m(λi ) de e ¯ cada valor propio λi coinciden. 3. Teorema de Cayley-Hamilton Sean q(x) = am xm + am−1 xm−1 + . . . + a1 x + a0 un polinomio de grado m y A una matriz cuadrada de orden n . Se denota q(A) a la siguiente matriz de orden n: q(A) = am · Am + am−1 · Am−1 + . . . + a1 · A + a0 · In 3
  • 4.
    Proposici´n 11 SeanA, B matrices cuadradas de orden n y q(x) un polinomio. o Si A y B son semejantes, entonces tambi´n lo son q(A) y q(B). e Definici´n 8 Sea A una matriz cuadrada de orden n. Un polinomio q(x) recibe o el nombre de polinomio anulador de A si: q(A) = On . Proposici´n 12 (Teorema de Cayley-Hamilton) o Sea A una matriz cuadrada de orden n. Entonces, su polinomio caracter´ ıstico es un polinomio anulador de A. Es decir: pA (A) = On Ejemplo Consideramos el siguiente endomorfismo de R3 : f R3 −→ R3 (x, y, z) −→ (x + y, x + 3y − z, 2y + z) Vamos a calcular su polinomio caracter´ ıstico, espectro y la tabla completa de multiplicidades. A partir de estos datos deduciremos que este endomorfismo no diagonaliza. En primer lugar, obtenemos la matriz asociada a f en la base can´nica: o   1 1 0 [f ]C = A =  1 3 −1  0 2 1 A continuaci´n, calculamos el polinomio caracter´ o ıstico de f :   1−x 1 0 pf (x) = pA (x) =  1 3−x −1  = (1 − x)2 (3 − x) − (1 − 0 2 1−x x) + 2(1 − x) = (1 − x)[(1 − x)(3 − x) − 1 + 2] = (1 − x)(x2 − 4x + 4) = (1 − x)(x − 2)2 A partir de este punto, obtenemos el espectro de f : σ(f ) = {1, 2}. Finalmente, elaboramos la tabla completa de multiplicidades. Para ello, unicamente nos falta conocer la dimensi´n del subespacio de vectores pro- ´ o pios de valor propio 2 (n´tese que la dimensi´n del subespacio de autovec- o o tores de valor propio 1 es necesariamente 1): m(2) = dim Ker(f − 2IR3 ) = 3 − r(A − 2I3 ) = 3 − 2 = 1 Por tanto: λ m(λ) m(λ) 1 1 1 2 1 2 4