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Inhalt

Lineare Algebra

Geschichte

Lineare Gleichungssysteme

Analytische Geometrie

Vektorräume und Lineare Algebra

Wichtige Sätze und Ergebnisse

Vektoren und Matrizen

  

Matrizen spezieller Form

Endomorphismen und quadratische Matrizen

  

Invertierbarkeit

  

Determinanten

Beispiel

  Eigenwerte
  

Diagonalisierbarkeit

Literatur/ Weblinks

 

 

Lineare Algebra

Beispiel

Eigenwerte

Wie kommt man von der Matrix A auf die Zahl ? An der Diagonalmatrix erkennt man sofort, dass

,

es also einen Vektor u ungleich Null gibt, der durch Multiplikation mit der Diagonalmatrix komponentenweise vervielfacht (genauer: ver--facht) wird: .Die Zahl heißt wegen dieser Eigenschaft ein Eigenwert der Matrix T-1 AT (mit Eigenvektor u). Im Fall von Diagonalmatrizen sind die Eigenwerte gleich den Diagonaleinträgen.


ist aber auch zugleich Eigenwert der ursprünglichen Matrix A (mit Eigenvektor Tu, denn ), die Eigenwerte bleiben bei Transformation der Matrix also unverändert. Die Diagonalform der Matrix A ergibt sich demnach aus deren Eigenwerten, und um die Eigenwerte von A zu finden, muss man untersuchen, für welche Zahlen x das lineare Gleichungssystem Au = xu eine von Null verschiedene Lösung u hat (oder, anders ausgedrückt, die Matrix xE - A nicht invertierbar ist).

Die gesuchten Zahlen x sind genau diejenigen, die die Determinante der Matrix xE - Azu Null machen. Diese Determinante ist ein polynomialer Ausdruck mit x (das sogenannte charakteristische Polynom von A); im Falle der oben genannten 2-mal-2-Matrix A ergibt dies die quadratische Gleichung x2 - x - 1 = 0 mit den beiden Lösungen und . Die zugehörigen Eigenvektoren sind Lösungen der linearen Gleichungssysteme bzw. , sie bilden dann die Spalten der Transformationsmatrix T.

 

 

 

 

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