Как найти базис жордановой формы

Пусть дана матрица
3-го порядка. Надо найти жорданову форму
и жорданов базис.

  1. Пусть
    характеристический многочлен матрицы

    имеет вид


,
где


.

Тогда
жорданова форма матрицы имеет вид

.

  1. Пусть
    характеристический многочлен матрицы

    имеет вид


,

где

.
Возможны два случая:

а)

,
поэтому

и, следовательно,

,
поэтому жорданова форма содержит две
жордановы клетки с собственным значением


:


;

б)

,
поэтому

и, следовательно, жорданова форма
содержит одну жорданову клетку с
собственным значением

:


.

  1. Пусть
    характеристический многочлен матрицы

    имеет вид


.

Возможны два
случая:

а)

,
поэтому

и, следовательно, жорданова форма
содержит две жордановы клетки с
собственным значением

:


;

б)

,
поэтому

и, следовательно, жорданова форма
содержит одну жорданову клетку с
собственным значением

:


.

Задача.
Дана матрица

.
Найти

.

Р е ш е
н и е.

Найдем характеристический многочлен
матрицы:


.

Жорданова
форма матрицы

имеет вид

.

Найдем


.

Для
нахождения

воспользуемся формулой

,
где

– матрица перехода от базиса

к базису

.
Очевидно, что

,

поэтому


.

Пример
1.
Найти жорданову форму и жорданов
базис матрицы оператора


.

Р е ш е
н и е.

Вычислим


,

следовательно,
собственное значение

,


.

Найдем
геометрическую кратность собственного
значения

.
Для этого посчитаем ранг матрицы


.

Следовательно,


,

поэтому
жорданова форма имеет вид

или

.

Найдем собственный вектор

,
соответствующий собственному значению

.
Так как он удовлетворяет условию


,

то
решим систему


.

Следовательно,
координаты собственного вектора

удовлетворяют уравнению


.

Заметим, что коэффициент при

равен 0, поэтому

может принимать любые значения.
Отбрасывать

нельзя !!!

Для
нахождения ФСР построим таблицу

.

Векторы

,

образуют фундаментальную систему
решений в собственном подпространстве


,
поэтому любой собственный вектор,
отвечающий собственному значению

,
линейно через них выражается и,
следовательно, имеет вид

.
Так как

,

,
то должен быть один присоединенный
вектор, который будет являться решением
системы

.
Подберем коэффициенты

и

таким образом, чтобы система

была совместна. Так как


,

то для
совместности системы необходимо, чтобы
выполнялось условие

.
Возьмем

,
тогда

,
и координаты присоединенного вектора
являются решением системы


,

то есть
удовлетворяют уравнению

или

.

Возьмем


.

Таким образом, у нас есть собственный
вектор

,
присоединенный к нему

и нужен еще один собственный вектор,
отвечающий собственному значению

.
Можно взять или вектор

,
или

,
или любой другой, отличный от

,
отвечающий собственному значению

.
Эти три вектора и будут образовывать
жорданов базис.

Пример 2. Найти жорданову
форму и жорданов базис матрицы оператора


.

Р е ш е
н и е.

Вычислим


,

следовательно,
собственное значение

,

.

Найдем
геометрическую кратность собственного
значения

.
Для этого посчитаем ранг матрицы


.

Следовательно,


,

поэтому
жорданова форма имеет вид

или

.

Найдем собственный вектор

,
соответствующий собственному значению

.
Так как он удовлетворяет условию


,

то
решим систему


.

Очевидно,
что координаты собственного вектора

удовлетворяют уравнению

или

.

Для
нахождения ФСР построим таблицу

.

Векторы

,

образуют фундаментальную систему
решений в собственном подпространстве


,
поэтому любой собственный вектор,
отвечающий собственному значению

,
линейно через них выражается
и, следовательно, имеет вид


.

Так как

,

,
то должен быть один присоединенный
вектор, который будет являться решением
системы

.
Подберем коэффициенты

и

таким образом, чтобы система

была совместна. Так как


,

то для
совместности системы необходимо, чтобы
выполнялось условие

.
Возьмем

,
тогда

и координаты присоединенного вектора
являются решением системы


,

то есть
удовлетворяют уравнению

или

.

Возьмем


.

Таким образом, у нас есть собственный
вектор

,
присоединенный к нему

и нужен еще один собственный вектор,
отвечающий собственному значению

.
Можно взять или вектор

,
или

,
или любой другой, отличный от

,
отвечающий собственному значению

.
Эти три вектора и будут образовывать
жорданов базис.

Пример 3. Найти жорданову
форму и жорданов базис матрицы оператора


.

Р е ш е
н и е.

Вычислим


.

Таким образом, получили три собственных
значения

,

,


.
Так как алгебраическая кратность каждого
из них равна 1, то жорданова форма имеет
следующий вид


.

Найдем собственный вектор

,
соответствующий собственному значению

.
Очевидно, что он является решением
уравнения

и, следовательно, его координаты
удовлетворяют системе


,

то есть


,
поэтому можем взять

.

Вычислим собственный вектор

,
соответствующий собственному значению

.
Очевидно, что он удовлетворяет уравнению

,
а его координаты – системе


,

откуда
следует, что

,
поэтому можем взять

.

Найдем собственный вектор

,
соответствующий собственному значению


.
Так как он является решением уравнения

,
то его координаты удовлетворяют системе

,

и,
следовательно,

,
поэтому можем взять

.

Векторы

образуют жорданов базис матрицы.

Пример 4. Найти жорданову
форму и жорданов базис матрицы оператора


.

Р е ш е
н и е.

Вычислим


.

Таким образом, получили два собственных
значения

,

.
Так как алгебраическая кратность

равна 2, нужно вычислить геометрическую
кратность

собственного значения

.
Для этого посчитаем ранг матрицы


.

Очевидно, что

,
поэтому

и, следовательно, жорданова форма имеет
следующий вид


.

Найдем собственные векторы

,

,
соответствующие собственному значению

.
Очевидно, что они являются решением
уравнения

,
а их координаты

– решением системы


,

и,
следовательно, удовлетворяют уравнению

или

.

Для
нахождения ФСР построим таблицу

.

Векторы


,

образуют фундаментальную систему
решений в собственном подпространстве


,
поэтому любой собственный вектор,
отвечающий собственному значению

,
линейно через них выражается и,
следовательно, имеет вид


.

Так
как

,
то нужно выбрать любые два линейно
независимых вектора из этой линейной
комбинации. Возьмем

,


.

Найдем собственный вектор

,
соответствующий собственному значению

.
Очевидно, что он удовлетворяет уравнению

,
а его координаты

– системе


,

то есть


,
поэтому можем взять

.

Векторы

образуют жорданов базис матрицы.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #

ДОКЛАД:

Жорданова нормальная форма матрицы оператора, жорданов базис.

  1. Определения и основные понятия

Введем два основных понятия.

1.1 Жорданова клетка

Жордановой клеткой порядка k, относящейся к числу λ0, называется матрица порядка k, 1≤kn, имеющая вид:

Также можем сказать, что на её главной диагонали стоит одно и то же число из поля P, а параллельные элементы, ближайшие к главной диагонали сверху, равны 1, все остальные элементы матрицы равны нулю.

Её характеристический многочлен (λ0 − λ)k имеет корень λ0 кратности k.

Таким образом, данная матрица имеет собственное значение λ0 алгебраической кратности k. Отвечающие ему собственные векторы — это ненулевые решения однородной системы линейных уравнений с матрицей

Так как rangB = k −1, так что размерность собственного подпространства равна 1, то существует лишь один линейно независимый собственный вектор. Таким образом, при k ≥ 2 не существует базиса, состоящего из собственных векторов этого оператора, то есть ни в одном базисе матрица оператора не может иметь диагонального вида. Матрица Jk0) называется жордановой клеткой порядка k, соответствующей собственному значению λ0.

1.2 Жорданов блок

Жордановым блоком, отвечающим собственному значению λ0, называется блочно-диагональная матрица, каждый блок которой представляет собой жорданову клетку вида:

На главной диагонали матрицы расположены s жордановых клеток Ji1(λ0), Ji2(λ0), . . . , Jis(λ0) порядков i1, i2 . . . , is, где s — геометрическая кратность собственного значения λ0.

Сумма порядков этих клеток равна алгебраической кратности собственного значения λ0, т.е. i1 + i2 + · · · + is = m.

Все элементы матрицы вне жордановых клеток равны нулю. Порядок расположения жордановых клеток в матрице A(λ0) определен неоднозначно.

1.3 Примеры жордановых блоков

Рассмотрим простой случай, когда характеристический многочлен матрицы имеет вид f(λ) = (λ0 − λ)m и геометрическая кратность собственного значения λ0 равна s.

Пример 1. Пусть m = 2, s = 1. Тогда

имеем одну жорданову клетку порядка 2.

Пример 2. Пусть m = 3, s = 1. Тогда

имеем одну жорданову клетку порядка 3.

Пример 3. Пусть m = 3, s = 2. Имеем жорданов блок, состоящий из двух жордановых клеток порядков 1 и 2:

  1. Теорема о жордановой форме матрицы оператора

Пусть линейный оператор A действует в линейном пространстве над полем комплексных чисел размерности n и его характеристический многочлен имеет вид

f(λ) = (λ1 − λ)m1(λ2 − λ)m2. . .(λp − λ)mp, где λj ≠ λk при j ≠ k,

m1 + m2 + · · · + mp = n.

Тогда в этом пространстве существует базис, состоящий из собственных и присоединенных векторов оператора A, в котором матрица оператора имеет блочно-диагональную форму (она называется жордановой формой)

где Aj ) — жорданов блок, соответствующий собственному значению λj. Указанный базис называется жордановым.

Сформулированная теорема верна и в случае, когда линейный оператор действует в линейном пространстве над произвольным числовым полем K, но все корни характеристического многочлена принадлежат полю K.

Рассмотрим примеры. Обозначаем через n размерность пространства, mj и sj — алгебраическую и геометрическую кратности собственного значения λj соответственно.

Пример 1. Пусть n = 2, λ1 ≠ λ2. Тогда матрица оператора может быть приведена к диагональному виду:

Пример 2. Пусть n = 3 и оператор имеет два различных собственных значения λ1 (m1 = 2, s1 = 1) и λ2 (m2= s2 = 1). Тогда матрица оператора может быть приведена к виду

Пример 3. Пусть n = 4 и оператор имеет два различных собственных значения λ1 (m1 = 3, s1 = 1) и λ2 (m2 = s2 = 1). Тогда

3 Жорданов базис

Базис векторного пространства, в котором матрица оператора имеет вид одной сплошной ячейки, должен обладать свойством (“цикличность”), которое получим на основе правила “столбцы матрицы = образы базисных векторов”.

Итак, пусть матрица A линейного оператора в некотором базисе e1,e2,e3,e4   имеет вид одной ячейки: 

Здесь q обозначает некое, известное нам число.

Очевидно, векторы базиса e1,e2,e3,e4 можно записать в виде линейных комбинаций векторов этого же базиса. Так, например:

e1 = 1e1 + 0e2+0e30e4 .

Это означает, что координаты вектора eв этом базисе равны (1,0,0,0).

Если мы умножим нашу матрицу на столбец (1,0,0,0), то получим, очевидно, ее первый столбец, то есть (q,0,0,0). Это означает, что Ae1qe1то есть e1– собственный вектор, q – собственное число.

Как нетрудно проверить, верно и обратное: если первый базисный вектор   является по совместительству собственным вектором оператора с собственным числом q, то первый столбец матрицы оператора в таком базисе равен (q,0,0,0).

Запишем равенство Ae1qe1 в другом виде: (A- qE)e1 = 0   или

Be1 = 0 (где B = A – qE).

Теперь займемся вторым базисным вектором e2. Его координаты равны (0,1,0,0). Умножив на столбец (0,1,0,0) нашу матрицу, мы получим в качестве результата ее второй столбец (1,q,0,0). Это означает, что

Ae2= qe2+ e1        или      (AqE) e2 = e1       или       Be2 = e1.

Точно так же получаются равенства

Be3 = e2    и    Be4 = e3.

В итоге мы приходим к выводу: если матрица оператора A в некотором базисе имеет вид Жордановой клетки (ячейки) с числом q на диагонали и с единичкам над ней, то векторы базиса превращаются друг в друга под воздействием оператора B=A-qE:

e4 e3 e2 e1→0

В этой цепочке стрелки (слева направо) показывают, что из каждого базисного вектора получается под воздействием оператора B.

4 Построение жорданова базиса и жордановой формы матрицы

Пусть λ — собственное значение оператора, m и s — алгебраическая и геометрическая кратности числа λ. Опишем построение линейно независимой совокупности из m собственных и присоединенных векторов, отвечающих данному λ. Этой совокупности векторов в жордановой матрице A′ будет соответствовать жорданов блок A(λ).

Обозначим:

B = A − λI, Bk= (A − λI)k, nk = ker Bk, nk = dim Nk, rk = rang Bk.

Ясно, что nk + rk = n. Для удобства считаем, что B0 = I, так что r0 = n, n0 = 0.

Поскольку rang Bk+1 ≤ rang Bk, имеем nk+1≥ nk, так что

N1 N2 N3 . . . .

Теорема. Существует такое натуральное число q, что

N1 N2 · · · Nq = Nq+1 = Nq+2 = . . . ,

т.е. все ядра с номером, большим, чем q, совпадают с ядром Nq. При этом

n1 = s, nq = m.

Построим часть жорданова базиса, соответствующую данному собственному значению λ, следующим образом.

1. Возводя матрицу B в последовательные натуральные степени, найдем показатель q, начиная с которого ранг степеней матрицы B перестает уменьшаться.

2. Рассмотрим ядра Nq и Nq-1. Пусть векторы f1, f2, · · · Nq достраивают произвольный базис пространства Nq-1 до базиса пространства Nq; их количество равно nq –nq-1. Эти векторы являются присоединенными векторами высоты q, и каждый из них порождает цепочку, состоящую из q векторов, которые войдут в состав жорданова базиса. Каждой такой цепочке будет соответствовать жорданова клетка порядка q; таким образом, в состав жордановой формы матрицы оператора A войдет nq –nq-1 жордановых клеток порядка q.

3. Рассмотрим ядра Nq-1 и Nq-2, а также векторы Bf1, Bf2 , · · · ; их количество равно

nq –nq-1 = (n – rq) − (n – rq-1) = rq-1− rq.

К этим векторам добавим векторы g1, g2, . . . из пространства Nq-1 так, чтобы система векторов

Bf1, Bf2, . . . , g1, g2, . . . Nq-1

дополняла произвольный базис ядра Nq-2 до базиса ядра Nq-1. Векторы g1, g2, . . являются присоединенными векторами высоты q −1, и каждому из них будет соответствовать, во-первых, цепочка векторов жорданова базиса, и во-вторых, жорданова клетка порядка q − 1. Количество добавляемых векторов g1, g2, . . равно

таким же будет количество жордановых клеток порядка q − 1.

4. Рассмотрим ядра Nq-2 и Nq-3 и векторы B2f1, B2f2, . . . , Bg1, Bg2, . . .К этим векторам (если их не хватает) добавим векторы h1,h2, . . . из пространства Nq2 так, чтобы совокупность векторов

дополняла произвольный базис пространства Nq-3 до базиса пространства Nq-2. Количество добавляемых векторов h1,h2, . . . равно

таким же будет количество жордановых клеток порядка q − 2.

Процесс продолжаем аналогично. Наконец, рассмотрим ядро N1 и векторы

Если эта система не образует базис пространства N1, то добавим собственные векторы u1, u2, . . . так, чтобы пополненная система являлась базисом в N1.

Итак, мы описали процесс построения жорданова базиса и выяснили, что количество жордановых клеток порядка k, входящих в состав жордановой формы матрицы оператора, может быть найдено по формуле

Построенную часть жорданова базиса, состоящую из m векторов, соответствующих данному λ (m — алгебраическая кратность этого собственного значения), запишем в таблицу («жорданова лестница»):

Все векторы таблицы линейно независимы, и их число равно m (алгебраической кратности собственного значения λ). Каждому столбцу этой таблицы соответствует одна жорданова клетка, порядок которой равен высоте столбца. Количество столбцов жордановой лестницы, т.е. полное количество жордановых клеток в блоке, соответствующем собственному значению λ, равно геометрической кратности s этого собственного значения.

Будем нумеровать векторы построенной части базиса по столбцам жордановой лестницы: внутри каждого столбца снизу вверх, а сами столбцы в произвольном порядке.

Например, пусть e1, . . . , eq — векторы первого столбца жордановой лестницы. Тогда

Этой группе векторов (собственный вектор e1 и присоединенные к нему векторы e1, . . . , eq) жорданова базиса соответствуют первые q столбцов матрицы A′, которые имеют вид

где Jq(λ) — жорданова клетка порядка q с числом λ на главной диагонали.

В следующих q столбцах матрицы A′, определенных векторами второго столбца жордановой лестницы, расположена жорданова клетка Jq(λ) так, что числа λ стоят на главной диагонали матрицы A′, а элементы вне клетки равны нулю. Подобным образом для данного λ получаем m столбцов матрицы A′. На этих m столбцах находится жорданов блок A(λ).

Для других собственных значений эта схема повторяется, в результате чего получим жорданову матрицу A′ и соответствующий жорданов базис.

4.1 Пример решения задач

Дана матрица A линейного оператора в некотором базисе. Требуется найти жорданов базис и жорданову форму матрицы оператора в этом жордановом базисе. Рассмотрим пример решения такой задачи методом построения жорданова базиса.

Характеристический многочлен

имеет корень λ = 2 кратности 3, т.е. m = 3. Матрица B = AλI равна

Легко проверить, что

Собственные векторы находим, решив однородную систему линейных уравнений BX = O; фундаментальная совокупность решений состоит из двух векторов, например,

Количество этих векторов (т.е. геометрическая кратность собственного значения) равно двум, s = 2, так что для построения жорданова базиса требуется еще один присоединенный вектор.

Так как B2 = O, то ядро N2 оператора B2 совпадает со всем пространством, т.е. n2 = 3, и при этом q = 2.

Дополним базис ядра N1, т.е. набор векторов (2), до базиса ядра N2, например, вектором

Тогда

Дополним вектор Bf1 до базиса пространства N1 вектором

Построим жорданову лестницу:

Жорданов базис:

соответствует жорданова клетка порядка 2,

соответствует жорданова клетка порядка 1.

При этом Be1 = 0, Be2 = e­1, Be3 = 0, т.е. e1 — собственный вектор, e2 — его присоединенный вектор, e3 — собственный вектор.

В жордановом базисе

матрица оператора A′ имеет вид

Список использованной литературы:

  1. В.В. Колыбасова, Н.Ч. Крутицкая, А.В. Овчинников «Жорданова форма матрицы оператора» (интернет ресурс).

  2. В.И. Сушков «Строим Жорданову башню: снизу вверх и сверху вниз» (интернет ресурс).

  3. А. Г. Курош «Курс Высшей Алгебры».

5

Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду

Задача приведения линейного преобразования к каноническому виду формулируется следующим образом. Требуется найти базис n-мерного линейного пространства V, в котором матрица линейного преобразования mathcal{A}colon Vto V имеет жорданову форму J_{A}, т.е.

– найти жорданову форму J_A матрицы A преобразования mathcal{A} (первый этап);

– найти жорданов базис (второй этап).

Нахождение жордановой формы матрицы линейного преобразования (оператора)

Для нахождения жордановой формы J_A матрицы A линейного преобразования mathcal{A} нужно выполнить следующие действия.

1. Выбрать произвольный базис boldsymbol{e}_1, boldsymbol{e}_2, ldots,boldsymbol{e}_n линейного пространства V и найти в этом базисе матрицу A преобразования mathcal{A}.

2. Составить характеристический многочлен преобразования mathcal{A}colon, Delta_{mathcal{A}}(lambda)=det(A-lambda E).

3. Найти все различные корни lambda_1,lambda_2, ldots,lambda_k характеристического уравнения Delta_{mathcal{A}}(lambda)=0 и их алгебраические кратности n_1,n_2,ldots,n_k.

4. Для корня lambda=lambda_1 кратности n_1 найти ранги матриц r_p=operatorname{rg} B^p,~ p=1,2,ldots,m_1, где B=A-lambda_1E, а m_1— наименьшее натуральное число (m_1leqslant n_1), при котором r_{m_1+1}=r_{m_1}. Ранг матрицы B^p можно найти одним из способов, рассмотренных ранее. Если в дальнейшем предполагается искать жорданов базис, то для нахождения ранга лучше использовать метод Гаусса, приводя матрицу B^p элементарными преобразованиями строк к модифицированному ступенчатому виду (B^p)_{text{st}}. Он получается в результате вычеркивания нулевых строк из матрицы ступенчатого вида.

5. Определить количество k_p жордановых клеток J_{p}(lambda_1) порядка p:

k_p=r_{p-1}-2r_p+r_{p+1},~~p=1,2,ldots,m_1, где r_0=n

Повторить пункты 4, 5 для остальных собственных значений lambda_2,ldots,lambda_k.

6. Составить искомую матрицу J_A блочно-диагонального вида (9.11)»располагая найденные жордановы клетки на главной диагонали.


Нахождение жорданова базиса линейного преобразования (оператора)

Пусть в базисе (boldsymbol{e})=(boldsymbol{e}_1,ldots,boldsymbol{e}_n) линейного пространства V преобразование mathcal{A}colon Vto V имеет матрицу A. Требуется найти матрицу перехода S от базиса (boldsymbol{e}) к жорданову базису (boldsymbol{s})= (boldsymbol{s}_1,ldots, boldsymbol{s}_n)colon (boldsymbol{s})=(boldsymbol{e})cdot S. Предполагаем, что жорданова форма J_A матрицы A известна.

1. Для собственного значения lambda_1 (алгебраической кратности n_1) найти характеристическую матрицу B=A-lambda_1E и по жордановой форме J_A определить наибольший порядок m_1 жордановых клеток, соответствующих собственному значению lambda_1.

2. Привести матрицы B^p,~ p=1,2,ldots,m_1, к модифицированному ступенчатому виду (B^p)_{text{st}} (он получается в результате удаления нулевых строк из матрицы ступенчатого вида).

3. Найти фундаментальную матрицу Phi_{m_1} однородной системы уравнений (B^{m_1})_{text{st}}(B^{m_1-1})_{text{st}}^{ast}x=o и составить матрицу S^{(m_1-1)}= (B^{m_1-1})_{text{st}}^{ast}cdot Phi_{m_1}. Если B^{m_1}— нулевая матрица, то S^{(m_1-1)}= (B^{m_1-1})_{text{st}}^{ast}, так как в этом случае Phi_{m_1}— единичная матрица.

Вычислить матрицу BS^{(m_1-1)}, найти фундаментальную матрицу Phi_{m_1-1} однородной системы уравнений

begin{pmatrix}dfrac{(B^{m_1-1})_{text{st}}}{(BS^{(m_1-1)})^{ast}} end{pmatrix}! (B^{m_1-2})_{text{st}}^{ast}x=o и составить матрицу S^{(m_1-2)}= begin{pmatrix} BS^{(m_1-1)}!!& vline!!& (B^{m_1-2})_{text{st}}^{ast}cdot Phi_{m_1-1} end{pmatrix}.

Если однородная система не имеет фундаментальной матрицы (система имеет только тривиальное решение), то S^{(m_1-2)}=BS^{(m_1-1)}.

Вычислить матрицу BS^{(m_1-2)}, найти фундаментальную матрицу Phi_{m_1-2} однородной системы уравнений

begin{pmatrix}dfrac{(B^{m_1-2})_{text{st}}}{(BS^{(m_1-2)})^{ast}} end{pmatrix}! (B^{m_1-3})_{text{st}}^{ast}x=o и составить матрицу S^{(m_1-3)}= begin{pmatrix} BS^{(m_1-2)}!!&vline!!& (B^{m_1-3})_{text{st}}^{ast}cdot Phi_{m_1-2} end{pmatrix}.

Если фундаментальная матрица Phi_{m_1-2} не существует, то S^{(m_1-3)}= BS^{(m_1-2)}.

Продолжить аналогичным образом построение матриц S^{(m_1-4)},ldots,S^{(3)}, S^{(2)}.

Вычислить матрицу BS^{(2)}, найти фундаментальную матрицу Phi_2 однородной системы уравнений

begin{pmatrix}dfrac{(B_2)_{text{st}}}{(BS^{(2)})^{ast}}end{pmatrix}!(B)_{text{st}}^{ast}x=o и составить матрицу S^{(1)}= begin{pmatrix}BS^{(2)}!!& vline!!& (B)_{text{st}}^{ast}cdot Phi_{2}end{pmatrix}.

Если фундаментальная матрица Phi_2 не существует, то S^{(1)}= BS^{(2)}.

Вычислить матрицу BS^{(1)}, найти фундаментальную матрицу Phi_1 однородной системы уравнений begin{pmatrix} dfrac{(B)_{text{st}}}{(BS^{(1)})^{ast}} end{pmatrix}!x=o и составить матрицу S^{(0)}=(BS^{(1)}midPhi_1). Если фундаментальная матрица Phi_1 не существует, то S^{(0)}=BS^{(1)}.

Если m_1=1, то S^{(0)}=Phi_1, где Phi_1— фундаментальная матрица однородной системы уравнений (B)_{text{st}}x=o.

4. Из столбцов полученных матриц

begin{gathered}S^{(0)}= begin{pmatrix} B^{m_1-1} s_1^{(m_1-1)}ldots B^{m_1-1}s_{k_{m_1}}^{(m_1-1)}!!& vline!!& cdots!!&vline!!& B^2s_1^{(2)}ldots B^2s_{k_3}^{(2)}!!&vline!!& Bs_1^{(1)} ldots Bs_{k_2}^{(1)}!!&vline!!&s_1^{(0)}ldots s_{k_1}^{(0)} end{pmatrix}!, hfill\[2pt] S^{(1)}= begin{pmatrix} B^{m_1-2}s_1^{(m_1-1)}ldots B^{m_1-2}s_{k_{m_1}}^{(m_1-1)}!!& vline!!& cdots!!&vline!!& Bs_1^{(2)}ldots Bs_{k_3}^{(2)}!!&vline!!& s_1^{(1)}ldots s_{k_2}^{(1)} end{pmatrix}!, hfill\ cdotscdotscdots\  S^{(m_1-2)}= begin{pmatrix} Bs_1^{(m_1-1)}ldots Bs_{k_{m_1}}^{(m_1-1)}!!& vline!!& s_{1}^{(m_1-2)}ldots s_{k_{m_1-1}}^{(m_1-2)} end{pmatrix}!,hfill\[2pt] S^{(m_1-1)}= begin{pmatrix}s_1^{m_1-1},ldots,s_{k_{m_1}}^{(m_1-1)}end{pmatrix}!,hfill end{gathered}

(9.15)

составить первые n_1 столбцов искомой матрицы S, записывая первые столбцы матриц S^{(0)},S^{(1)},ldots, S^{(m_1-2)},S^{(m_1-1)}, затем вторые столбцы этих матриц и т.д.

Выполнить пункты 1–4 для остальных собственных значений lambda_2,ldots,lambda_k получая следующие n_2,ldots,n_k столбцов искомой матрицы S соответственно (при этом m_1 заменяется на m_2,ldots,m_k).

Данный алгоритм использует метод нахождения относительных алгебраических дополнений, рассмотренный ранеее.


Замечания 9.6

1. Для нахождения матрицы S перехода к жорданову базису можно использовать также способы, рассмотренные ранее.

2. Вместо модифицированного ступенчатого вида (B^p)_{text{st}} матрицы B^p, p=1,2,ldots,m_1, можно использовать любую максимальную линейно независимую систему строк матрицы B^p.

3. Жорданов базис и, следовательно, матрица S, определяются неоднозначно.

4. Для вещественных матриц операция сопряжения, обозначенная звездочкой (ast), соответствует операции транспонирования.


Пример 9.3. Линейное преобразование mathcal{A}colon Vto V в базисе boldsymbol{e}_1, boldsymbol{e}_2, boldsymbol{e}_3, boldsymbol{e}_4 имеет матрицу

A=begin{pmatrix}1&-1&1&-1\ -3&3&-5&4\ 8&-4&3&-4\ 15&-10&11&-11 end{pmatrix}!.

Привести это преобразование к каноническому виду, т.е. найти базис boldsymbol{s}_1, boldsymbol{s}_2, boldsymbol{s}_3, boldsymbol{s}_4, в котором матрица преобразования имеет жорданову форму, и найти эту жорданову матрицу.

Решение. Первый этап. Найдем жорданову форму J_A матрицы преобразования.

1. Выбираем базис boldsymbol{e}_1, boldsymbol{e}_2, boldsymbol{e}_3, boldsymbol{e}_4, в котором задана матрица преобразования (n=dim{V}=4).

2. Составляем характеристический многочлен преобразования mathcal{A}:

Delta_{mathcal{A}}= det(A-lambda E)= begin{vmatrix}1-lambda&-1&1&-1\ -3&3-lambda&-5&4\ 8&-4&3-lambda&-4\ 15&-10&11&-11-lambdaend{vmatrix}= (lambda+1)^4.

3. Находим корни характеристического уравнения (lambda+1)^4=0 и их алгебраические кратности: lambda_1=-1— единственный корень кратности n_1=4.

4. Для корня lambda_1=-1 кратности n_1=4 находим ранги матриц

B=A-(-1)cdot E=A+E,quad B^2,quad B^3,quad B^4,

выполняя элементарные преобразования над строками матриц, приводим матрицы к ступенчатому виду:

begin{aligned} B&= begin{pmatrix}2&-1&1&-1\ -3&4&-5&4\ 8&-4&4&-4\ 15&-10&11&-10end{pmatrix}sim begin{pmatrix}1&-3&4&-3\ 0&5&-7&5\ 0&0&0&0\ 0&0&0&0 end{pmatrix}!;\[5pt] B^2&=begin{pmatrix}2&-1&1&-1\ -3&4&-5&4\ 8&-4&4&-4\ 15&-10&11&-10end{pmatrix}^2= begin{pmatrix}0&0&0&0\ 2&-1&1&-1\ 0&0&0&0\ -2&1&-1&1 end{pmatrix}sim begin{pmatrix}2&-1&1&-1\ 0&0&0&0\ 0&0&0&0\ 0&0&0&0 end{pmatrix}!;\[5pt] B^3&= begin{pmatrix}2&-1&1&-1\ -3&4&-5&4\ 8&-4&4&-4\ 15&-10&11&-10end{pmatrix}^3= begin{pmatrix}0&0&0&0\ 0&0&0&0\ 0&0&0&0\ 0&0&0&0 end{pmatrix}=O. end{aligned}

Отсюда r_1=operatorname{rg}B=2,~ r_2=operatorname{rg}B^2=1,~ r_3=operatorname{rg}B^3=0,~ m_1=3, так как

5. Определяем количество k_1 жордановых клеток J_1(-1) 1-го порядка: k_1=r_0-2r_1+r_2=4-2cdot2+1=1, где r_0=n=4.Следовательно, в жордановой форме J_A имеется одна клетка J_1(-1).

Определяем количество k_2 жордановых клеток J_2(-1) 2-го порядка: k_2=r_1-2r_2+r_3=2-2cdot1+0=0. Следовательно, в жордановой форме J_A нет клеток J_2(-1).

Определяем количество k_3 жордановых клеток J_3(-1) 3-го порядка: k_3=r_2-2r_3+r_4=1-2cdot0+0=1. Следовательно, в жордановой форме J_A имеется одна клетка J_3(-1).

6. Составляем искомую матрицу J_A блочно-диагонального вида (9.11),располагая найденные жордановы клетки на главной диагонали:

J_A= operatorname{diag}Bigl[J_3(-1),,J_1(-1)Bigr]= begin{pmatrix} -1&1&0!!& vline!!&0\ 0&-1&1!!&vline!!&0\ 0&0&-1!!&vline!!&0\hline 0&0&0!!& vline!!&-1 end{pmatrix}!.

Второй этап. Найдем жорданов базис матрицы A линейного оператора mathcal{A}.

1. Для собственного значения lambda_1=-1 кратности n_1=4 по жордановой форме J_A определяем максимальный порядок m_1=3 жордановых клеток, соответствующих собственному значению lambda_1=-1. Составляем матрицу B=A-(-1)cdot E.

2. Приводим матрицы B,,B^2,,B^3 к модифицированному ступенчатому виду (см. пункт 4 первого этапа)

(B)_{text{st}}= begin{pmatrix}1&-3&4&-3\ 0&5&-7&5 end{pmatrix}!;quad (B^2)_{text{st}}= begin{pmatrix}2&-1&1&-1end{pmatrix}!,quad B^3=O.

3. Так как матрица B^3=O, то S^{(2)}=(B^2)_{text{st}}^{ast}= begin{pmatrix} 7&-19&28&61 end{pmatrix}^T.

Вычисляем BS^{(2)}= begin{pmatrix}2&-1&1&-1\ -3&4&-5&4\ 8&-4&4&-4\ 15&-10&11&-10 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}2\-1\1\-1end{pmatrix}= begin{pmatrix}7\-19\28\61 end{pmatrix}!..

Находим фундаментальную матрицу Phi_2 однородной системы уравнений begin{pmatrix}dfrac{(B^2)_{text{st}}}{(BS^{(2)})^{ast}}end{pmatrix}!(B)_{text{st}}^{ast}x=o:

begin{pmatrix}2&-1&1&-1\hline 7&-19&28&61 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}1&0\ -3&5\ 4&-7\ -3&5 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}x_1\x_2end{pmatrix}= begin{pmatrix}0\0end{pmatrix}quad Leftrightarrowquad begin{pmatrix}12&-17\ -1&14 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}x_1\x_2 end{pmatrix}=o.

Поскольку определитель матрицы системы не равен нулю, система имеет только нулевое решение. Поэтому фундаментальная матрица не существует и, следовательно, S^{(1)}= BS^{(2)}= begin{pmatrix} 7&-19&28&61 end{pmatrix}^T. Вычисляем BS^{(1)}

BS^{(1)}= begin{pmatrix}2&-1&1&-1\ -3&4&-5&4\ 8&-4&4&-4\ 15&-10&11&-10end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}7\-19\28\61 end{pmatrix}= begin{pmatrix} 0\7\0\-7 end{pmatrix}!,

находим фундаментальную матрицу Phi_1 однородной системы уравнений begin{pmatrix}dfrac{(B)_{text{st}}}{(BS^{(1)})^{ast}}end{pmatrix}!x=o

begin{pmatrix}1&-3&4&-3\ 0&5&-7&5\hline 0&7&0&-7 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix} x_1\x_2\x_3\x_4 end{pmatrix}= begin{pmatrix}0\0\0end{pmatrix}quad Leftrightarrowquad begin{pmatrix}1&0&4&-6\ 0&1&0&-1\ 0&0&7&-10 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}x_1\x_2\x_3\x_4end{pmatrix}= begin{pmatrix}0\0\0end{pmatrix}!.

Фундаментальная матрица содержит один столбец Phi_1=begin{pmatrix} 2&7&10&7 end{pmatrix}^T (здесь вместо стандартного значения x_4=1 свободной переменной положили x_4=7 для получения целочисленных значений).

Составляем матрицу S^{(0)}= begin{pmatrix}BS^{(1)}mid Phi_1end{pmatrix}= begin{pmatrix} 0!!&vline!!&2\ 7!!&vline!!&7\ 0!!&vline!!&10\ -7!!&vline!!&7 end{pmatrix}.

4. Из столбцов полученных матриц S^{(0)}, S^{(1)}, S^{(2)} составляем искомую матрицу S, записывая сначала первые столбцы матриц матриц S^{(0)}, S^{(1)}, S^{(2)}, а затем второй столбец матрицы S^{(0)}:

S^{(0)}=begin{pmatrix}0!!&vline!!&2\ 7!!&vline!!&7\ 0!!&vline!!&10\ -7!!&vline!!&7end{pmatrix}!,quad S^{(1)}=begin{pmatrix}7\-19\28\61 end{pmatrix}!,quad S^{(2)}=begin{pmatrix}2\-1\1\-1 end{pmatrix}quad Rightarrowquad S=begin{pmatrix} 0&7&2&2\ 7&-19&-1&7\ 0&28&1&10\ -7&61&-1&7 end{pmatrix}!,

Нетрудно проверить, что матрица S удовлетворяет равенству SJ_A=AS, т.е. является матрицей перехода к жорданову базису (boldsymbol{s})=(boldsymbol{e})S:

begin{cases} boldsymbol{s}_1= 7boldsymbol{e}_2-7boldsymbol{e}_4;\[2pt] boldsymbol{s}_2= 7boldsymbol{e}_1-19 boldsymbol{e}_2+ 28 boldsymbol{e}_3+ 61 boldsymbol{e}_4,\[2pt] boldsymbol{s}_3= 2boldsymbol{e}_1- boldsymbol{e}_2+ boldsymbol{e}_3- boldsymbol{e}_4,\[2pt] boldsymbol{s}_4= 2boldsymbol{e}_1+ 7boldsymbol{e}_2+ 10boldsymbol{e}_3+ 7boldsymbol{e}_4.end{cases}


Пример 9.4. Линейный оператор mathcal{A}colon Vto V в базисе boldsymbol{e}_1, boldsymbol{e}_2, boldsymbol{e}_3, boldsymbol{e}_4, boldsymbol{e}_5 имеет матрицу

A=begin{pmatrix} 1&0&0&1&-1\ 0&1&-2&3&-3\ 0&0&-1&2&-2\ 1&-1&1&0&1\ 1&-1&1&-1&2 end{pmatrix}!.

Привести это преобразование к каноническому виду, т.е. найти базис boldsymbol{s}_1, boldsymbol{s}_2, boldsymbol{s}_3, boldsymbol{s}_4, boldsymbol{s}_5, в котором матрица преобразования имеет жорданову форму, и найти эту жорданову матрицу.

Решение. Первый этап. Найдем жорданову форму J_A матрицы преобразования.

1. Выбираем базис boldsymbol{e}_1, boldsymbol{e}_2, boldsymbol{e}_3, boldsymbol{e}_4, boldsymbol{e}_5, в котором задана матрица преобразования (n=dim{V}=5).

2. Составляем характеристический многочлен преобразования

Delta_{mathcal{A}}(lambda)= det(A-lambda E)= begin{pmatrix} 1-lambda &0&0&1&-1\ 0&1-lambda &-2&3&-3\ 0&0&-1-lambda &2&-2\ 1&-1&1&-lambda &1\ 1&-1&1&-1&2-lambda end{pmatrix}= (lambda-1)^4(-1-lambda).

3. Находим корни характеристического уравнения (lambda-1)^4(-1-lambda)=0 и их алгебраические кратности: lambda_1=1 (кратность n_1=4), lambda_2=-1 (кратность n_2=1).

4(1). Для корня lambda_1=1 кратности n_1=4 находим ранги матриц B=A-lambda_1E=A-E, B^2,,B^3,,B^4. Выполняя элементарные преобразования над строками матриц, приводим матрицы к ступенчатому виду:

B=begin{pmatrix}0&0&0&1&-1\ 0&0&-2&3&-3\ 0&0&-2&2&-2\ 1&-1&1&-1&1\ 1&-1&1&-1&1 end{pmatrix}sim begin{pmatrix}1&-1&0&0&0\ 0&0&1&0&0\ 0&0&0&1&-1\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0 end{pmatrix}!;

B^2= begin{pmatrix}0&0&0&1&-1\ 0&0&-2&3&-3\ 0&0&-2&2&-2\ 1&-1&1&-1&1\ 1&-1&1&-1&1end{pmatrix}^2= begin{pmatrix}0&0&0&0&0\ 0&0&4&-4&4\ 0&0&4&-4&4\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0 end{pmatrix}sim begin{pmatrix}0&0&1&-1&1\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0 end{pmatrix}!;

B^3=begin{pmatrix}0&0&0&1&-1\ 0&0&-2&3&-3\ 0&0&-2&2&-2\ 1&-1&1&-1&1\ 1&-1&1&-1&1end{pmatrix}^3= begin{pmatrix} 0&0&0&0&0\ 0&0&-8&8&-8\ 0&0&-8&8&-8\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0 end{pmatrix}sim begin{pmatrix}0&0&1&-1&1\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0\ 0&0&0&0&0 end{pmatrix}!.

Отсюда r_1=operatorname{rg}B=3,~ r_2= operatorname{rg}B^2=1,~ m_1=2<n_1, так как r_3= operatorname{rg}B^3=1=r_2.

5(1). Определяем количество k_1 жордановых клеток J_1(1) 1-го порядка: k_1=r_0-2r_1+r_2= 5-2cdot3+1=0, где r_0=n=5. Следовательно, клеток 1-го порядка, соответствующих собственному значению lambda_1=1, нет.

Определяем количество k_2 жордановых клеток J_2(1) 2-го порядка: k_2=r_1-2r_2+r_3= 3-2cdot1+1=2. Следовательно, в жордановой форме J_A имеются две клетки J_2(1).

4(2). Для простого корня lambda_2=-1 (кратность n_2=1) находим ранг матрицы B=A-lambda E=A+E. Выполняя элементарные преобразования над строками матрицы, приводим ее к ступенчатому виду:

B=begin{pmatrix} 2&0&0&1&-1\ 0&2&-2&3&-3\ 0&0&0&2&-2\ 1&-1&1&1&1\ 1&-1&1&-1&3end{pmatrix}sim begin{pmatrix} 1&0&0&0&0\ 0&1&-1&0&0\ 0&0&0&1&0\ 0&0&0&0&1\ 0&0&0&0&0end{pmatrix}!;

Отсюда r_1=operatorname{rg}B=4, а так как r_2=operatorname{rg}B^2=4, то m_2=n_2=1.

5(2). Определяем количество k_1 жордановых клеток J_1(-1) 1-го порядка: k_1=r_0-2r_1+r_2= 5-2cdot4+4=1, где r_0=n=5, r_2=r_1=4. Следовательно, в жордановой форме J_A имеется одна клетка J_1(-1).

6. Составляем искомую матрицу J_A блочно-диагонального вида (9.11), располагая найденные жордановы клетки на главной диагонали:

J_A= operatorname{diag}Bigl[J_2(1),,J_2(1),,J_1(-1)Bigr]= begin{pmatrix} 1&1!!&vline!!&0&0!!&vline!!&0\ 0&1!!&vline!!&0&0!!&vline!!&0\hline 0&0!!&vline!!&1&1!!&vline!!&0\ 0&0!!&vline!!&0&1!!&vline!!&0\hline 0&0!!&vline!!&0&0!!&vline!!&-1 end{pmatrix}!.

Второй этап. Найдем жорданов базис матрицы A линейного оператора mathcal{A}.

1(1). Для собственного значения lambda_1=1 кратности n_1=4 по жордановой форме J_A определяем максимальный порядок m_1=2 жордановых клеток, соответствующих собственному значению lambda_1=1. Составляем матрицу B=A-1cdot E (см. пункт 4(1) первого этапа).

2(1). Приводим матрицы B и B^2 к модифицированному ступенчатому виду (см. пункт 4 первого этапа):

(B)_{text{st}}= begin{pmatrix}1&-1&0&0&0\ 0&0&1&0&0\ 0&0&0&1&-1 end{pmatrix}!;quad (B^2)_{text{st}}= begin{pmatrix}0&0&1&-1&1 end{pmatrix}!.

3. Находим фундаментальную матрицу Phi_2 однородной системы уравнений (B^2)_{text{st}}(B)_{text{st}}^{ast}x=o:

begin{pmatrix}0&0&1&-1&1 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}1&0&0\ -1&0&0\ 0&1&0\ 0&0&1\ 0&0&-1 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}x_1\x_2\x_3 end{pmatrix}=0quad Leftrightarrowquad begin{pmatrix}0&1&-2end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}x_1\x_2\x_3 end{pmatrix}=0.

Выражая базисную переменную x_2 через свободные (x_1,,x_2), получаем x_2=0cdot x_1+2cdot x_3. Для x_1=1,~ x_3=0 находим x_2=0, для x_1=0,~ x_3=1 находим x_2=2. Отсюда Phi_2= begin{pmatrix} 1&0&0\ 0&2&1 end{pmatrix}^T. Составляем матрицу

S^{(1)}= (B)_{text{st}}^{ast}cdotPhi_2= begin{pmatrix}1&0&0\ -1&0&0\ 0&1&0\ 0&0&1\ 0&0&-1end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}1&0\ 0&2\ 0&1end{pmatrix}= begin{pmatrix}1&0\ -1&0\ 0&2\ 0&1\ 0&-1 end{pmatrix}!.

Находим фундаментальную матрицу Phi_1 однородной системы уравнений begin{pmatrix}dfrac{(B)_{text{st}}}{(BS^{(1)})^{ast}}end{pmatrix}!x=o:

begin{pmatrix} 1&-1&0&0&0\ 0&0&1&0&0\ 0&0&0&1&-1\hline 0&0&0&2&2\ 2&2&0&0&0 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix}x_1\x_2\x_3\x_4\x_5end{pmatrix}= begin{pmatrix} 0\0\0\0\0 end{pmatrix}!.

Ранг матрицы системы равен числу неизвестных, поэтому система имеет только тривиальное решение. Следовательно, матрица Phi_1 отсутствует.

Составляем матрицу S^{(0)}= BS^{(1)}= begin{pmatrix}0&0&0&2&2\ 2&2&0&0&0 end{pmatrix}^T.,

4(1). Из столбцов полученных матриц S^{(0)}, S^{(1)} составляем первые n_1=4 столбца искомой матрицы S, записывая сначала первые столбцы матриц S^{(0)}, S^{(1)}, а затем вторые (неизвестные пока элементы матрицы S обозначены звездочкой (ast)):

S^{(0)}=begin{pmatrix}0&2\ 0&2\ 0&0\ 2&0\ 2&0 end{pmatrix}!,quad S^{(1)}= begin{pmatrix} 1&0\ -1&0\ 0&2\ 0&1\ 0&-1 end{pmatrix}quad Rightarrowquad S=begin{pmatrix} 0&1&2&0&ast\ 0&-1&2&0&ast\ 0&0&0&2&ast\ 2&0&0&1&ast\ 2&0&0&-1&ast end{pmatrix}!,

1(2). Для собственного значения lambda_2=-1 кратности n_2=1 по жордановой форме J_A определяем порядок m_2=1 единственной жордановой клетки J_1(-1), соответствующей собственному значению lambda_2=-1. Составляем матрицу B=A-lambda_2E=A+E (см. пункт 4(2) первого этапа).

2(2). Приводим матрицу B к модифицированному ступенчатому виду (см. пункт 4(2) первого этапа)

(B)_{text{st}}= begin{pmatrix}1&0&0&0&0\ 0&1&-1&0&0\ 0&0&0&1&0\ 0&0&0&0&1end{pmatrix}!.

3(2). Находим фундаментальную матрицу Phi_1 однородной системы уравнений

(B)_{text{st}}cdot x=oquad Leftrightarrowquad begin{pmatrix} 1&0&0&0&0\ 0&1&-1&0&0\ 0&0&0&1&0\ 0&0&0&0&1 end{pmatrix}!cdot! begin{pmatrix} x_1\x_2\x_3\x_4\x_5 end{pmatrix}= begin{pmatrix} 0\0\0\0 end{pmatrix}!.

Полагая x_3=1, находим значения базисных переменных x_1=x_4=x_5=0,~ x_2=1. Следовательно, S^{(0)}= Phi_1= begin{pmatrix} 0&1&1&0&0 end{pmatrix}^T.

4(2). Полученный столбец записываем в матрицу, найденную в пункте 4(1):

S=begin{pmatrix} 0&1&2&0&0\ 0&-1&2&0&1\ 0&0&0&2&1\ 2&0&0&1&0\ 2&0&0&-1&0 end{pmatrix}!.

Матрица перехода от базиса (boldsymbol{e}) к жорданову базису (boldsymbol{s}) найдена. С ее помощью находим жорданов базис

(boldsymbol{boldsymbol{s}})=(boldsymbol{e})cdot Scolon~ begin{cases}boldsymbol{s}_1= 2cdot boldsymbol{e}_4+ 2cdot boldsymbol{e}_5;\[2pt] boldsymbol{s}_2= 1cdotboldsymbol{e}_1+ (-1)cdotboldsymbol{e}_2;\[2pt] boldsymbol{s}_3= 2cdotboldsymbol{e}_1+ 2cdotboldsymbol{e}_2;\[2pt] boldsymbol{s}_4= 2cdot boldsymbol{e}_3+ 1cdotboldsymbol{e}_4+ (-1)cdotboldsymbol{e}_5;\[2pt] boldsymbol{s}_5= 1cdotboldsymbol{e}_2+ 1cdot boldsymbol{e}_3.end{cases}

Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике).

Кнопка "Поделиться"

Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Пусть – линейный оператор, – все его собственные значения с кратностями равными соответственно , – соответствующие корневые подпространства, – индуцированнный нильпотентный оператор Ai на инвариантном корневом подпространстве Ri.

Определение 6: Жордановым базисом пространства V для оператора *** называется объединение жордановых базисов корневых подпространств Ri построенных для Ai.

Имеем: , где .

Фиксируем циклическое подпространство и рассмотрим индуцированный линейный оператор на инвариантном подпространстве Z. Так как , то φ(Z) < Z – инварантное подпространство. Найдем матрицу оператора в циклическом базисе Z: , это квадратичная матрица, ее порядок равен dim Z = H. Эта матрица называется жордановой клеткой порядка H для собственного значения λI. Если , то эту матрицу обозначим . Размер жордановой клетки . Так как , то матрица A линейного оператора φ в базисе подпространства Ri имеет вид: , тогда матрица линейного оператора φ в жордановом базисе V имет вид: (5).

Таким образом, доказано следующее утверждение.

Утверждение 2: матрица линейного оператора в жордановом базисе – клеточно-диагональная. На ее диагонали располагаются жордановы клетки размеров, равных размерам циклических подпространств, на которые распадаются корневые подпространства соответствующие собственным значениям оператора φ.

Определение 7: матрицу вида (5), описанную в Утверждении 2 называют жордановой матрицей. Нахождение матрицы линейного оператора φ в его жордановом базисе назвается приведением матрицы оператора φ к жордановой нормальной форме.

Теорема 3 (Жордана):

Для любого линейного оператора , имеющего собственные значения с кратностями существует базис, в котором матрица имеет жорданову нормальную формулу J. При этом жорданова нормальная форма J однозначно определена для оператора φ с точностью до порядка расположения диагональных клеток.

Доказательство: возьмем жорданов базис в пространстве V. По Утверждению 2 матрица оператора φ имеет в этом базисе жорданову нормальную форму. Докажем единственность J.Для построения J нужны корни характеристического уравнения с кратностями . Кроме того нужны размерности циклических подпространств. Характеристический многочлен – инвариант. Размерности циклических подпространств по Теореме 2 определяются однозначно. Следовательно J – единственно (с точностью до порядка расположения диагональных клеток). #

Построение жорданова базиса и жордановой нормальной формы J линейного оператора φ, заданного матрицей A.

1) находим корни характеристического ур-я и их кратности.

2) Для каждого составляем матрицу и вычисляем rang, если rang>, товычисляем , и т. д., пока не найдется минимальная степень такая, что rang=.

3) Рассмотрим столбцы, в которых расположен базисный минор матрицы . Их линейная оболочка очевидно есть Im. Найдем подпространство =ImKer. В находим базис – это те с. в-ры, с которых начинаются жордановы цепочки максимальной длины, равной , если общее число в-в в этих цепочках равно , по процесс прекращается. Если же длина цепочек <, то рассматриваем = ImKer и дополняем уже выбранные векторы (из ) до базиса . Вновь добавленные с. в-ры служат началом жорданновых цепочек максимальной длины . Если общая длина цепочек <, то продолжаем построение новых с. в-ор из (дадут цепочки длиной ). И так далее, пока общая длина цепочек не окажется равной .

4) Жорданов базис получается при объединении жордановых базисов корневых подпространств.

5) Жорданова нормальная форма J матрицы A имеет клеточно-диагональный вид и может быть выписана непосредственно или получена по формуле , где T– матрица перехода от исходного базиса (E) к жорданову базису. В столбцах матр. T Стоят коорд. базис. в-в жорданова базиса.

Замечание:

Последовательно присоединенные к векторы находятся, как решения сист. лин. ур-ий вида: , где .

< Предыдущая   Следующая >

Содержание

Жорданова нормальная форма

Для понимания материалов настоящего раздела рекомендуется ознакомиться с разделом
ЛИНЕЙНЫЙ ОПЕРАТОР. Материал настоящего раздела традиционно считается сложным для понимания.

Задача. Найти базис пространства $ mathbb V_{} $, в котором матрица линейного оператора
$ mathcal A_{} $ имеет наиболее простой вид.

В дальнейшем под выражением оператор понимается исключительно линейный оператор (и линейное пространство $ mathbb V_{} $ предполагается конечномерным!).

Жорданова нормальная форма над полем комплексных чисел

В настоящем пункте пространство $ mathbb V_{} $ размерности $ dim mathbb V_{} = n $ предполагается комплексным.

Общая схема

В пункте ДИАГОНАЛИЗУЕМОСТЬ МАТРИЦЫ ОПЕРАТОРА было установлено, что если возможно найти базис пространства $ mathbb V_{} $,
состоящий из собственных векторов оператора, то в этом базисе матрица оператора будет диагональной. В частности, существование такого базиса всегда гарантировано в случае, когда характеристический полином оператора $ mathcal A_{} $ имеет только простые корни: в этом случае система из собственных векторов оператора, принадлежащих различным собственным числам, гарантировано линейно независима. Случай наличия кратных корней
$$
f(lambda)= det (mathcal A – lambda mathcal E) equiv (-1)^n(lambda – lambda_1)^{{mathfrak m}_1} times
dots times (lambda – lambda_{{mathfrak r}})^{ {mathfrak m}_{{mathfrak r}}} quad ;
$$
$$
{mathfrak m}_1+dots+{mathfrak m}_{{mathfrak r}}=n, lambda_k ne
lambda_{ell} npu k ne ell,
$$
при хотя бы одном $ {mathfrak m}_j>1 $ оказывается «пограничным»: оператор может оказаться как диагонализуемым, так и недиагонализуемым.

Стратегия действий: пространство $ mathbb V_{} $ удается разбить в прямую сумму подпространств
$$
mathbb V_{} =mathbb V_1 oplus dots oplus mathbb V_{mathfrak r} , quad dim mathbb V_j={mathfrak m}_j
$$
инвариантных относительно $ mathcal A_{} $: $ mathcal A(mathbb V_j) subset
mathbb V_j $. При этом $ mathbb V_j $ обязательно будет включать собственные векторы,
принадлежащие $ lambda_{j} $, но, помимо них — в случае когда алгебраическая кратность собственного числа превосходит его геометрическую кратность:
$$ {mathfrak m}_j > ell_j = operatorname{dfc} (mathcal A – lambda_j {mathcal E}) $$
— и другие: так называемые, корневые. На основании теоремы
из



ПУНКТА в базисе $ mathbb V_{} $, составленном объединением базисов $ mathbb V_j $, матрица оператора будет иметь блочно-диагональный вид
$$
left(
begin{array}{cccc}
mathbf A_1 & mathbb O & dots & mathbb O \
mathbb O & mathbf A_2 & dots & mathbb O \
& & ddots & \
mathbb O & mathbb O & dots & mathbf A_{{mathfrak r}}
end{array}
right) quad , quad mbox{ здесь } mathbf A_j – mbox{ матрица порядка }
{mathfrak m}_jtimes {mathfrak m}_j .
$$

Каждый из базисов составляющих $ mathbb V_{} $ подпространств $ mathbb V_j $ удается подобрать
так, чтобы матрица $ mathbf A_j $ имела снова блочно-диагональный вид
$$
mathbf A_j=
left(
begin{array}{cccc}
{mathbf A}_{j1} & mathbb O & dots & mathbb O \
mathbb O & {mathbf A}_{j2} & dots & mathbb O \
& & ddots & \
mathbb O & mathbb O & dots & {mathbf A}_{j ell_j}
end{array}
right)
$$
где на диагонали стоят матрицы вида
$$
{mathfrak J}_k (lambda_j) =
left(
begin{array}{cccccc}
lambda_j & 0 & 0 & dots & 0 & 0 \
1 & lambda_j & 0 & dots & 0 & 0 \
0 & 1 & lambda_j & dots & 0 & 0 \
vdots & & ddots & ddots& & vdots \
0 & 0 & 0 & dots & 1 & lambda_j
end{array}
right)_{k times k}
$$
называемые (нижними) клетками Жордана1).

Указанный вид матрицы оператора $ mathcal A $ называется канонической формой Жордана2) или жордановой нормальной формой (ЖНФ), а соответствующий базис пространства — каноническим базисом. Жорданову нормальную форму оператора $ mathcal A $ будем обозначать $ mathbf A_{_{mathfrak J}} $.

§

Частным видом ЖНФ является диагональный:

$$ mathbf A_{_{mathfrak J}} =
A_{diag}=
left(
begin{array}{cccc}
lambda_1 & 0 & dots & 0 \
0 & lambda_2 & dots & 0 \
& & ddots & \
0 & 0 & dots & lambda_n
end{array}
right) ;
$$
в этом случае все клетки Жордана — первого порядка.

На языке матричного формализма задача построения ЖНФ и канонического базиса может быть переформулирована следующим образом: пусть имеется некоторый исходный базис $ {X_1,dots,X_n} $ пространства $ mathbb V_{} $, в котором матрица оператора равна $ mathbf A_{} $. Требуется найти
матрицу перехода $ C_{} $ от этого базиса к некоторому новому, обеспечивающую выполнение равенства
$$ C^{-1} mathbf A C = mathbf A_{_{mathfrak J}} . $$
Про матрицу $ mathbf A_{_{mathfrak J}} $ заранее известна лишь та информация, что все ее элементы — нулевые, за исключением разве лишь элементов двух ее диагоналей — главной и следующей за ней вниз.

Очень часто в приложениях ставится задача нахождения формы Жордана $ mathbf A_{_{mathfrak J}} $ и матрицы $ C_{} $, связанных с заданной матрицей $ mathbf A_{} $ последним равенством; при этом напрямую не ассоциируют исходную матрицу $ mathbf A_{} $ с каким-либо оператором — и вообще с каким-то пространством. С формальной точки зрения, нужно было бы формулировать задачу о каноническом базисе оператора $ X mapsto mathbf A cdot X $ при $ Xin mathbb C^n $ и исходном базисе пространства, состоящем из векторов
$$
{{mathfrak e}_j = big[underbrace{0,dots,0,1}_{j},0,dots,0big]^{top} }_{j=1}^n .
$$
Однако в примерах, рассмотренных ниже, я буду просто говорить на языке подобных матриц, ставя задачу
о приведении матрицы $ mathbf A_{} $ к ЖНФ.

Даже при формальном совпадении характеристических полиномов двух операторов $ mathcal A_1 $ и $ mathcal A_2 $ их жордановы нормальные формы могут быть различными. Однако для каждого оператора ЖНФ определяется единственным образом — с точностью до перестановки клеток Жордана на диагонали.

Аннулирующий полином

Пусть $ g(lambda),g_1(lambda),g_2(lambda) $ — произвольные полиномы над $ mathbb C_{} $.

Говорят, что операторный полином $ g(mathcal A) $ — аннулирующий для вектора $ Xin mathbb V_{} $ если $ g(mathcal A)(X)=mathbb O $.

Т

Теорема 1. Множество векторов $ X_{}in mathbb V $, аннулируемых $ g(mathcal A) $, образует линейное подпространство пространства $ mathbb V_{} $.

Доказательство. Действительно, это множество является ядром оператора $ g(mathcal A) $ и по теореме 1 из



ПУНКТА, оно является линейным подпространством.


Т

Теорема 2. Если полиномы $ g_1(lambda) $ и $ g_2(lambda) $ взаимно просты: $ operatorname{HOD} (g_1,g_2)=1 $, то подпространства векторов, аннулируемых $ g_1(mathcal A) $ и $ g_2(mathcal A) $, имеют тривиальное пересечение.

Доказательство. Если $ operatorname{HOD} (g_1,g_2)=1 $, то существуют полиномы $ { p_1(lambda),p_2(lambda)} subset mathbb C[lambda] $, обеспечивающие выполнение тождества Безу:
$$p_1(lambda)g_1(lambda)+p_2(lambda)g_2(lambda) equiv 1 . $$
Тогда при подстановке в это тождество оператора получим:
$$
p_1(mathcal A)g_1(mathcal A)+p_2(mathcal A)g_2(mathcal A) = mathcal E ,
$$
где $ mathcal E $ — тождественный оператор.

Если существует $ X in mathbb V_{} $ такой, что $ g_1(mathcal A)(X)=mathbb O $
и $ g_2(mathcal A)(X)=mathbb O $, то из последнего тождества следует, что
$$p_1(mathcal A)g_1(mathcal A)(X)+p_2(mathcal A)g_2(mathcal A)(X) = mathcal E(X) quad Longrightarrow
mathbb O=X . $$



Т

Теорема 3. Если полиномы $ g_1(lambda) $ и $ g_2(lambda) $ взаимно просты и вектор $ Xne mathbb O $ аннулируется произведением
$ g_1(mathcal A)g_2(mathcal A) $, то этот вектор можно представить в виде суммы $ X=X_1+X_2 $,
где $ X_{j} $ аннулируется $ g_j(mathcal A) $.

Доказательство. Воспользуемся равенством из последней теоремы:
$$underbrace{p_1(mathcal A)g_1(mathcal A)(X)}_{= X_2}+
underbrace{p_2(mathcal A)g_2(mathcal A)(X)}_{= X_1} = mathcal E (X)=X .$$
Тогда $ g_2(mathcal A)(X_2)=p_1(mathcal A)g_1(mathcal A)g_2(mathcal A)(X)=p_1(mathcal A)(mathbb O)=mathbb O $, т.е.
$ X_2 $ аннулируется $ g_2(mathcal A) $. Аналогично доказывается, что
$ g_1(mathcal A)(X_1)=mathbb O $.



=>

Если вектор $ X_{} $ аннулируется произведением

$$ g(mathcal A)=g_1(mathcal A)times dots times g_{{mathfrak r}}(mathcal A) , $$
где полиномы $ g_1(lambda),dots, g_{{mathfrak r}}(lambda) $ попарно взаимно просты, то его можно представить
в виде суммы
$$ X=X_1+dots+X_{{mathfrak r}} mbox{ где } X_j mbox{ аннулируется } g_j(mathcal A) . $$


Полином $ g(lambda) notequiv 0 $ называется аннулирующим полиномом оператора $ mathcal A_{} $, если $ g(mathcal A)= mathcal O $.


П

Пример. В пространстве $ mathbb P_3 $ полиномов с вещественными коэффициентами степеней $ le 3 $ оператор $ mathcal A_{} $ действует по правилу:

$$ mathcal A (F(x)) = F(x) (x^2-2) pmod{x^4-x^3-x^2+x} , $$
т.е. полином $ F_{}(x) $ отображается в остаток от деления произведения $ F(x) (x^2-2) $ на $ x^4-x^3-x^2+x $. Найти аннулирующий полином оператора.

Решение. Поскольку про аннулирующий полином $ g(lambda) $ нам заранее
не известна даже его степень, будем искать подбором как его степени (идя по возрастанию), так и его коэффициентов. Пусть
$$ g(lambda) = A_0 + A_1 lambda+ A_2 lambda^2+ dots . $$
Условие $ g(mathcal A)= mathcal O $ перепишем в виде
$$ A_0 mathcal E + A_1 mathcal A+ A_2 mathcal A^2+ dots = mathcal O . $$
В примере



ПУНКТА степень оператора $ mathcal A^K $ вычислялась формулой
$$ mathcal A^k(F(x))=(x^2-2)^K F(x) pmod{x^4-x^3-x^2+x} . $$
Исходя из этого, аннулирующий полином должен обеспечивать выполнение условия
$$ ( A_0 + A_1 (x^2-2)+ A_2 (x^2-2)^2+ dots) F(x) equiv 0 pmod{x^4-x^3-x^2+x} ; $$
причем это тождество должно быть выполнено для любого полинома $ F_{}(x) $. Отсюда следует, что полином $ ( A_0 + A_1 (x^2-2)+ A_2 (x^2-2)^2+ dots) $ должен делиться нацело на $ x^4-x^3-x^2+x $. Для удовлетворения этого требования делаем теперь гипотезу о степени этого полинома и пробуем подобрать коэффициенты. Предположим, что $ deg g le 1 $, но такой полином может делиться на полином степени $ 4_{} $ только при условии выполнения равенств $ A_0=0,A_1=0 $; что нас совершенно не интересует. Пусть $ deg g=2 $, тогда если полином $ A_0 + A_1 (x^2-2)+ A_2 (x^2-2)^2 $ делится на полином степени $ 4_{} $, то должен отличаться от делителя только постоянным множителем:
$$ A_0 + A_1 (x^2-2)+ A_2 (x^2-2)^2 equiv C (x^4-x^3-x^2+x) quad npu quad C in mathbb C . $$
Легко проверить, что это возможно только в тривиальном случае: $ A_0=0,A_1=0,A_2=0 $. Случай $ deg g=3 $ требует уже более сложных расчетов: произведем деление с остатком
$$ A_0 + A_1 (x^2-2)+ A_2 (x^2-2)^2+ A_3 (x^2-2)^3 equiv $$
$$ equiv (A_2-4,A_3),x^3+(A_1-3,A_2+7,A_3),x^2+ $$
$$
+(-A_2+4,A_3),x+A_0-2,A_1+4,A_2-8,A_3 pmod{x^4-x^3-x^2+x} . $$
Остаток будет тождественно равен нулю тогда и только тогда, когда
$$ A_2=4,A_3, A_1=5, A_3, A_0=2, A_3 . $$
Эти условия — с точностью, до постоянного сомножителя — определяют аннулирующий полином .

Ответ. Аннулирующим полиномом минимально возможной степени является $ lambda^3+4, lambda^2+ 5, lambda+2 $.


Аннулирующий полином оператора $ mathcal A_{} $ минимально возможной степени называется минимальным аннулирующим полиномом.


Существование хотя бы одного аннулирующего полинома оператора гарантируется теоремой Гамильтона-Кэли:
если $ f(lambda) $ — характеристический полином оператора $ mathcal A_{} $, то $ f(mathcal A)={mathcal O} $. Таким образом, можно утверждать, что для минимального аннулирующего полинома выполняется условие $ deg g le dim mathbb V $. Предыдущий пример показывает, что это неравенство может оказаться и строгим. Обратим внимание, что
для оператора из этого примера характеристический полином равен $ (lambda+2)(lambda+1)^3 $ и полученный аннулирующий полином является его делителем: он равен $ (lambda+2)(lambda+1)^2 $.

Т

Теорема 4. Аннулирующий полином $ g(lambda_{}) $ оператора $ mathcal A_{} $ имеет те же корни, что и характеристический полином этого оператора.

Доказательство от противного. Пусть $ lambda_{ast} in mathbb C $ — корень характеристического полинома оператора $ mathcal A_{} $, но $ g(lambda_{}) $ не имеет
$ lambda_{ast} $ корнем. Числу $ lambda_{ast} $ принадлежит корневой вектор $ mathfrak X_{ast} $ высоты $ 1_{} $ (собственный вектор) оператора $ mathcal A_{} $:
$ (mathcal A- lambda_{ast} mathcal E)(mathfrak X_{ast})=mathbb O $. С другой стороны, поскольку $ operatorname{HOD}( g(lambda_{}), lambda- lambda_{ast})=1 $, то, по теореме 2, вектор $ mathfrak X_{ast} $ не должен аннулироваться оператором $ g(mathcal A) $. Однако это противоречит предположению о том, что $ g(mathcal A) $ — аннулирующий полином оператора.


Т

Теорема 5. Минимальный аннулирующий полином оператора является делителем его характеристического полинома. Два минимальных аннулирующих полинома оператора различаются, разве лишь, постоянным множителем.

Доказательство. Предположим противное: пусть минимальный аннулирующий полином $ g(lambda) $ не является делителем $ f(lambda) $. Тогда при делении $ f(lambda) $ на
$ g(lambda) $ возникает нетривиальный остаток:
$$ f(lambda)equiv g(lambda) q(lambda) + r(lambda) quad npu quad deg r < deg g . $$
Поскольку $ f(lambda) $ и $ g(lambda) $ — аннулирующие для $ mathcal A $, то и $ r(lambda)= f(lambda) – g(lambda) q(lambda) $ является аннулирующим.
Но это противоречит тому, что, по предположению, $ g(lambda) $ — минимальный аннулирующий полином.

Если $ tilde g(lambda) $ — еще один минимальный аннулирующий полином оператора, то обязательно $ deg tilde g = deg g $. Если предположить, что у полиномов $ g(lambda) $ и $ tilde g(lambda) $ имеются различные сомножители, то полином $ operatorname{HOD}(g(lambda), tilde g(lambda)) $ будет иметь степень меньшую $ deg tilde g = deg g $. Для
$ operatorname{HOD}(g(lambda), tilde g(lambda)) $ имеет место линейное представление:
$$ operatorname{HOD}(g(lambda), tilde g(lambda)) equiv p_1(lambda) g(lambda) + p_2(lambda) tilde g(lambda) npu quad {p_1(lambda),p_2(lambda) } subset mathbb C[lambda] . $$
Тогда $ operatorname{HOD}(g(lambda), tilde g(lambda)) $ является аннулирующим полиномом оператора. Но тогда $ g(lambda) $ и $ tilde g(lambda) $ не могут быть минимальными аннулирующими.



Следствиями теорем 4 и 5 является следующий результат.

=>

Минимальный аннулирующий полином оператора $ mathcal A_{} $ совпадает (с точностью до постоянного сомножителя) с характеристическим полиномом этого оператора при условии отсутствия у этого полинома кратных корней. В общем случае, пусть разложение характеристического полинома оператора имеет вид

$$ f(lambda)= det (mathcal A – lambda mathcal E) equiv (-1)^n(lambda – lambda_1)^{{mathfrak m}_1} times
dots times (lambda – lambda_{{mathfrak r}})^{ {mathfrak m}_{{mathfrak r}}} quad ; quad
{mathfrak m}_1+dots+{mathfrak m}_{{mathfrak r}}=n, lambda_k ne
lambda_{ell} npu k ne ell.
$$
Минимальный аннулирующий полином имеет вид
$$ g(lambda)=(lambda-lambda_1)^{mathfrak n_1}times dots times (lambda-lambda_{mathfrak r})^{mathfrak n_{mathfrak r}} , $$
где показатели
$ {mathfrak n_j }_{j=1}^{mathfrak r} $ могут принимать значения из множеств $ {{1,dots,mathfrak m_j }}_{j=1}^{mathfrak r} $.

Конструктивное построение минимального аннулирующего полинома произвольного оператора довольно громоздко; структура его линейных множителей
напрямую связана со структурой Жордановой нормальной формы. В литературе излагается [2] метод построения ЖНФ на основе информации о минимальном аннулирующем полиноме,
но я в дальнейшем не использую эту конструкцию.

Теорема Гамильтона-Кэли эквивалентна равенству
$$ (mathcal A- lambda_1 mathcal E)^{{mathfrak m}_1} times
dots times (mathcal A – lambda_{{mathfrak r}}mathcal E)^{ {mathfrak m}_{{mathfrak r}}} = mathcal O .
$$
Из следствия к теореме $ 3 $ тогда вытекает, что произвольный вектор $ X_{} in mathbb V $
может быть представлен в виде суммы
$$X=X_1+dots+X_{{mathfrak r}} , qquad mbox{ где } X_j quad
mbox{ аннулируется } left(mathcal A – lambda_j mathcal E right)^{{mathfrak m}_j} .
$$
и такое представление единственно, т.е. $ mathbb V_{} $ раскладывается в прямую сумму
$$ mathbb V= mathbb V_1oplus dots oplus mathbb V_{{mathfrak r}} , qquad mbox{ где }
mathbb V_{j}
mbox{ аннулируется } left(mathcal A – lambda_j mathcal E right)^{{mathfrak m}_j } . $$

Т

Теорема 6. Линейное подпространство векторов, аннулируемых
$ left(mathcal A – lambda_j mathcal E right)^{{mathfrak m}_j} $, инвариантно относительно $ mathcal A_{} $.

Доказательство. Действительно, если
$$ left(mathcal A – lambda_j mathcal E right)^{{mathfrak m}_j}(X)=mathbb O , ,$$
то и
$$ left(mathcal A – lambda_j mathcal E right)^{{mathfrak m}_j}(mathcal A(X))=mathcal A(left(mathcal A – lambda_j mathcal E right)^{{mathfrak m}_j}(X))= mathbb O , .
$$



=>

На основании теоремы
из



ПУНКТА в базисе $ mathbb V_{} $, составленном объединением базисов $ mathbb V_j $, матрица оператора будет иметь блочно-диагональный вид

$$
left(
begin{array}{cccc}
mathbf A_1 & mathbb O & dots & mathbb O \
mathbb O & mathbf A_2 & dots & mathbb O \
& & ddots & \
mathbb O & mathbb O & dots & mathbf A_{{mathfrak r}}
end{array}
right) .
$$
Итак, мы следуем изложенной в начале раздела схеме; остается только подобрать хорошие базисы для самих подпространств $ mathbb V_j $.

Корневое подпространство

Задача. Построить такой базис подпространства $ mathbb V_j $, в котором соответствующий блок $ {mathbf A}_j $ матрицы оператора $ mathcal A_{} $ будет состоять из клеток Жордана.

Ненулевой вектор $ X_{}in mathbb V $ называется корневым вектором оператора $ mathcal A_{} $, принадлежащим собственному числу $ lambda_{j}^{} $ если он аннулируется оператором $ (mathcal A – lambda_{j} mathcal E)^k $
при некотором $ k_{}in mathbb N $:
$ (mathcal A – lambda_{j} mathcal E)^k(X)=mathbb O $. Наименьший из показателей $ k_{} $ с
таким свойством называется высотой корневого вектора $ X_{} $:
$$ . mbox{ Высота } (X) = h iff (mathcal A – lambda_{j} mathcal E)^h(X)=mathbb O,
(mathcal A – lambda_{j} mathcal E)^{h-1}(X)ne mathbb O .$$

П

Пример 1. Любой собственный вектор оператора $ mathcal A_{} $ будет его корневым
высоты $ 1 $.

Рассмотрим теперь пример, разобранный в



ПУНКТЕ.

П

Пример 2. В пространстве $ mathbb P_3 $ полиномов с вещественными коэффициентами степеней $ le 3 $ оператор $ mathcal A_{} $ действует по правилу

$$ mathcal A (f(x)) = F(x) (x^2-2) pmod{x^4-x^3-x^2+x} , $$
т.е. полином $ F_{}(x) $ отображается в остаток от деления произведения $ F(x) (x^2-2) $ на $ x^4-x^3-x^2+x $. Найти корневые векторы этого оператора.

Решение. Оператор имеет два собственных числа $ lambda_1=-2 $ и $ lambda_2=-1 $, причем последнее — кратности $ 3_{} $. Корневыми векторами высоты $ 1_{} $ являются собственные векторы, принадлежащие этим собственным числам, т.е.
$$ { t(x+1)(x-1)^2 mid tne 0 } quad mbox{ и } quad { (t_1x+t_2)x(x-1) mid (t_1,t_2) ne (0,0) } $$
соответственно.

Далее, ищем корневые векторы высоты $ 2_{} $, принадлежащие собственному числу $ lambda_1=-2 $.
$$ (mathcal A +2 , mathcal E)^2 (F(x))=x^4 F(x) pmod{x^4-x^3-x^2+x} $$
и наша задача состоит в нахождении полинома $ F_{}(x) $, для которого последнее выражение равно тождественно нулевому полиному. Очевидно, что множество всех таких полиномов
$$ { t(x^3-x^2-x+1) mid tne 0 } $$
совпадает с уже полученным выше множеством собственных векторов (полиномов). Понятно также, что дальнейшее увеличение степени оператора $ (mathcal A +2 , mathcal E) $ иных полиномов не даст. Следовательно, рассматриваемому собственному числу принадлежат только корневые векторы (полиномы) высоты $ 1_{} $.

Для собственного числа $ lambda_1=-1 $ сценарий оказывается несколько менее тривиальным:
$$ (mathcal A +mathcal E)^2 (F(x))=(x^2-1)^2 F(x) pmod{x^4-x^3-x^2+x} . $$
Полином $ (x^2-1)^2 F(x) $ делится нацело на $ x(x+1)(x-1)^2 $ при полиноме
$$ F_{}(x) in { (u_1x^2+u_2x+u_3)x mid (u_1,u_2,u_3) in mathbb R^3 } . $$
Некоторое подмножество этого множества составляют собственные векторы (полиномы):
$$ { (t_1x+t_2)(x-1)x mid (t_1,t_2)
in mathbb R^2 } subset { (u_1x^2+u_2x+u_3)x mid (u_1,u_2,u_3) in mathbb R^3 } , $$
но появляются и корневые векторы (полиномы) высоты $ 2_{} $. Чтобы понять какие это векторы обратим внимание, что полиномы из левого множества все делятся на $ (x-1) $, т.е. имеют корнем $ 1_{} $. Следовательно высоту $ 2_{} $ будут иметь полиномы $ (u_1x^2+u_2x+u_3)x $, для которых $ 1_{} $ не является корнем, т.е. удовлетворяющие условию $ u_1+u_2+u_3 ne 0 $.

Если мы попытаемся найти полиномы высоты $ 3_{} $, то нас ожидает неудача — множество решений
$ (mathcal A +mathcal E)^3 (F(x)) $ совпадает с предыдущим.


П

Пример 3. Найти корневые векторы матрицы

$$
mathbf A=left(
begin{array}{rrrrrrrr}
3 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 & -1 & 0 \
0 & 3 & -2 & -1 & -1 & -2 & 1 & -1 \
2& 3 & 0 & 0 & -2 & -2 & 0 & -2 \
-3 & -3 & 1 & 1 & 2 & 1 & 1 & 2 \
-1 & -1 & 0 & 0 & 2 & -1 & 1 & 0 \
-1 & -1 & 0 & -1 & 1 & 3 & 0 & 1 \
-1 & -1 & 0 & -1 & 1 & 1 & 2 & 1 \
0& 0& 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 2
end{array}
right) .
$$

Решение. $ det (mathbf A- lambda E) equiv ( lambda -2)^8 $. У матрицы имеется единственное собственное число $ lambda_1=2 $ алгебраической кратности $ 8_{} $.
Составим матрицу
$$
mathbf B=mathbf A- 2, E=
left(
begin{array}{rrrrrrrr}
1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 & -1 & 0\
0 & 1 & -2 & -1 & -1 & -2 & 1 & -1\
2 & 3 & -2 & 0 & -2 & -2 & 0 & -2\
-3 & -3 & 1 & -1 & 2 & 1 & 1 & 2\
-1 & -1 & 0 & 0 & 0 & -1 & 1 & 0\
-1 & -1 & 0 & -1 & 1 & 1 & 0 & 1\
-1 & -1 & 0 & -1 & 1 & 1 & 0 & 1\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0
end{array}
right)
$$
и найдем корневые векторы высоты $ 1_{} $ как решения системы однородных уравнений $ mathbf B X = mathbb O $. Методом Гаусса сводим эту систему к
$$
left(
begin{array}{rrrrrrrr}
1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 & -1 & 0\
0& 1 & -2 & -1 & -1 & -2 & 1 & -1 \
0 & 0 & 2 & 1 & 1 & 2 & -1 & 1\
0& 0 & 0 & 1 & -1 & -2 & 1 & -1
end{array}
right) X = mathbb O iff
$$
$$
iff quad
left{
begin{array}{rrrrrrrrr}
x_1 & & -x_3 & +x_4 & +x_5 & & & & =0,\
& x_2 & & & & & & & =0, \
& & x_3 & +x_4 & & & & & =0,\
& & & x_4 & -x_5 & -2,x_6 & +x_7 & -x_8 & = 0.
end{array}
right.
$$
Геометрическая кратность собственного числа равна $ 4_{} $.
Строим фундаментальную систему решений (ФСР) для этой системы; переменные $ x_5,x_6,x_7,x_8 $ можно взять в качестве основных:
$$
begin{array}{rrrr|rrrr}
x_1 & x_2 & x_3 & x_4 & x_5 & x_6 & x_7 & x_8 \
hline
0 & 0 & -1 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \
-1 & 0 & -2 & 2 & 0 & 1 & 0 & 0 \
1 & 0 & 1 & -1 & 0 & 0 & 1 & 0 \
0 & 0 & -1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1
end{array}
$$
Таким образом, ФСР состоит из векторов
$$
X_1=[0,0,-1,1,1,0,0,0]^{top}, X_2=[-1,0,-2,2,0,1,0,0]^{top},
$$
$$
X_3=[1,0,1,-1,0,0,1,0]^{top}, X_4=[0,0,-1,1,0,0,0,1]^{top} .
$$
Любая нетривиальная линейная комбинация $ alpha_1X_1+alpha_2X_2+alpha_3X_3+alpha_4X_4 $ будет корневым вектором высоты $ 1_{} $.

Теперь отыщем корневые векторы высоты $ 2_{} $. Для этого вычислим матрицу $ mathbf B^2 $ и решим систему уравнений $ mathbf B^2 X=mathbb O $:
$$
left(
begin{array}{rrrrrrrr}
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0\
1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 & -1 & 0\
2 & 1 & 0 & 1 & -1 & 0 & -1 & -1\
-2 & -1 & 0 & -1 & 1 & 0 & 1 & 1\
-1 & -1 & 1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0
end{array}
right) X = mathbb O quad iff
$$
$$
iff quad
left{
begin{array}{rrrrrrrrr}
x_1 & & +x_3 & +x_4 & & +x_6 & -x_7 & & =0,\
& x_2 & -2,x_3 & -x_4 & -x_5 & -2,x_6 & +x_7 & -x_8 & =0.
end{array}
right.
$$
Для этой системы ФСР состоит из $ 6_{} $ векторов и ее можно строить разными способами. Например, ее можно строить дополнением системы корневых
векторов высоты $ 1_{} $ — это позволит выделить корневые векторы высоты большей $ 1_{} $. Для того, чтобы организовать такую процедуру пополнения, достаточно перебросить часть переменных, которые были зависимыми при нахождении ФСР в предыдущей системе $ mathbf B X= mathbb O $, к основным переменным. Такими переменными можно взять $ x_{3} $ и $ x_{4} $:
$$
begin{array}{rr|rrrrrr}
x_1 & x_2 & x_3 & x_4 & x_5 & x_6 & x_7 & x_8 \
hline
-1 & 2 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \
-1 & 1 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \
hline
0 & 0 & -1 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \
-1 & 0 & -2 & 2 & 0 & 1 & 0 & 0 \
1 & 0 & 1 & -1 & 0 & 0 & 1 & 0 \
0 & 0 & -1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1
end{array}
$$
Векторы
$$ X_5 = [-1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0]^{top} quad u quad X_6 = [-1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0]^{top} $$
являются корневыми векторами высоты $ 2_{} $, и такая же высота будет у любого вектора
$$
alpha_1X_1+alpha_2X_2+alpha_3X_3+alpha_4X_4 + beta_1 X_5 + beta_2 X_6 quad npu quad {alpha_1,dots,alpha_4, beta_1, beta_2} subset mathbb C,
|beta_1|+ |beta_2| ne 0 .
$$
Далее, для нахождения корневых векторов высоты $ 3_{} $ решим систему $ mathbf B^3 X=mathbb O $:
$$
left(
begin{array}{rrrrrrrr}
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0\
1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 & -1 & 0\
-1 & 0 & -1 & -1 & 0 & -1 & 1 &0\
-1 & 0 & -1 & -1 & 0 & -1 & 1 &0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &0
end{array}
right) X = mathbb O quad iff
$$
$$
iff quad
x_1+x_3 +x_4+x_6 -x_7 =0 .
$$
Снова строим ФСР дополнением ранее полученных векторов $ X_1,dots,X_6 $. В разряд основных переменных переходит $ x_{2} $ и вектором высоты $ 3_{} $ будет
$$ X_7=[0,1,0,0,0,0,0,0]^{top} . $$
Очередное возведение в степень матрицы $ mathbf B $ приводит к нулевой матрице: $ mathbf B^4=mathbb O $. Любой вектор $ mathbb C^8 $ является решением системы
$ mathbf B^4X=mathbb O $. Вектором высоты $ 4_{} $ возьмем вектор
$$ X_8=[1,0,0,0,0,0,0,0]^{top} . $$
Векторов высоты большей $ 4_{} $ у матрицы нет.


Т

Теорема 7. Высота корневого вектора, принадлежащего $ lambda_{j}^{} $, не превосходит кратности этого числа в характеристическом полиноме (т.е. его алгебраической кратности).

§

В дальнейшем максимально возможную высоту корневого вектора для числа $ lambda_{j}^{} $ будем обозначать $ mathfrak h_j $.

Доказательство. Пусть существует вектор $ X_{}in mathbb V $ такой, что
$$
(mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{mathfrak h_j}(X)=mathbb O,quad (mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{mathfrak h_j-1}(X) ne mathbb O
$$
при $ mathfrak h_j>{mathfrak m}_j $. Обозначим
$$ widetilde X = (mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{{mathfrak m}_j}(X),quad
g(lambda) = f(lambda)/(lambda-lambda_j)^{{mathfrak m}_j} .$$
По определению, вектор $ widetilde X $ — корневой, принадлежащий $ lambda_{j}^{} $, высоты $ mathfrak h_j-{mathfrak m}_j $.
Поскольку $ g(lambda) $ не имеет корнем $ lambda_{j}^{} $, то
$ operatorname{HOD} (g(lambda),(lambda-lambda_j)^{mathfrak h_j-{mathfrak m}_j})=1 $. По теореме 2:
$ g(mathcal A)(widetilde X)ne mathbb O $. Но тогда
$$g(mathcal A)(mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{{mathfrak m}_j}(X)ne mathbb O Longrightarrow f(mathcal A)(X)ne mathbb O ,$$
что противоречит тому, что $ f(mathcal A)={mathcal O} $.


Т

Теорема 8. Множество корневых векторов, принадлежащих $ lambda_{j}^{} $, дополненное нулевым вектором, образует линейное подпространство.

Это подпространство, которое мы выше обозначали $ mathbb V_{j} $, называется корневым подпространством оператора $ mathcal A_{} $, принадлежащим данному собственному числу $ lambda_{j}^{} $.

Т

Теорема 9. Корневые подпространства, принадлежащие различным собственным числам оператора $ mathcal A_{} $, имеют тривиальное пересечение:
$$ mathbb V_j bigcap mathbb V_k = { mathbb O } qquad npu quad lambda_j ne lambda_k . $$

Доказательство. Следствие теоремы 2.


Т

Теорема 10. Пространство $ mathbb V_{} $ раскладывается в прямую сумму корневых подпространств оператора $ mathcal A $:
$$mathbb V=mathbb V_1 oplus dots oplus mathbb V_{{mathfrak r}} . $$

Для построения базиса корневого подпространства $ mathbb V_{j} $ выделим в нем подпространства корневых векторов высот $ le s $:
$$ mathbb Q_s = mathcal{K}er (mathcal A-lambda_{j} , {mathcal E})^s , mathbb Q_0 = {mathbb O} .$$
Понятно, что имеет место вложенность
$$mathbb Q_0 subset mathbb Q_1 subset dots subset mathbb Q_{mathfrak h_j} = mathbb V_j .$$

Т

Теорема 11. Если векторы $ X_1,dots,X_k $ принадлежат $ mathbb Q_s $ и линейно независимы относительно $ mathbb Q_{s-1} $, то векторы
$ (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X_1),dots, (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X_k) $
принадлежат $ mathbb Q_{s-1} $ и линейно независимы относительно $ mathbb Q_{s-2} $.

Доказательство. Если $ Xin mathbb Q_s $ то $ (mathcal A – lambda_j {mathcal E})^s(X)=mathbb O $, т.е.
$$(mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{s-1}left( (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X) right)=mathbb O
,$$
но это и означает, что $ (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X) in mathbb Q_{s-1} $.

Предположим теперь, что существуют скаляры $ c_1,dots,c_k $ такие, что
$$
begin{array}{ccc}
&c_1 (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X_1)+dots+c_k (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X_k) in
mathbb Q_{s-2}& iff \
iff (mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{s-2} &left(c_1 (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X_1)+dots
+c_k (mathcal A – lambda_j {mathcal E})(X_k) right)=mathbb O quad & iff \
iff (mathcal A – lambda_j {mathcal E})^{s-1}&
left(c_1X_1+dots +c_k X_k right) = mathbb O qquad Rightarrow quad c_1X_1+dots +c_k X_k in mathbb Q_{s-1} .
&
end{array}
$$
По условию теоремы последнее соотношение возможно только при $ c_1=0,dots, c_k=0 $.


Алгоритм построения базиса корневого подпространства

§

Чтобы не усложнять индексы, всюду в алгоритме полагаем $ mathfrak h = mathfrak h_j $.


0.

Считаем, что на этом этапе построены базисы всех подпространств $ mathbb Q_1, mathbb Q_2,dots, mathbb Q_{mathfrak h} $. При этом базис каждого
подпространства $ mathbb Q_s $ при $ sin {2,dots,mathfrak h} $ получен дополнением базиса подпространства $ mathbb Q_{s-1} $. Обозначим
$$ mathcal B = mathcal A – lambda_j {mathcal E} quad, k_1 = dim mathbb Q_1, k_{s} = dim mathbb Q_s- dim mathbb Q_{s-1} quad npu quad sin {2,dots,mathfrak h} ; $$
таким образом, $ k_{s} $ — число векторов относительного базиса $ mathbb Q_s $ над $ mathbb Q_{s-1} $. Число $ k_1+k_2+dots+k_{_{mathfrak h_j}} $ равно алгебраической кратности, а число $ k_{1} $ равно геометрической кратности собственного числа $ lambda_{j} $:
$$ k_1+k_2+dots+k_{_{mathfrak h_j}}= mathfrak m_j= dim mathbb V_j, k_1= ell_j= operatorname{dfc} left( mathcal A – lambda_j {mathcal E} right) . $$

Для визуализации последующего алгоритма построения канонического базиса удобно представить результаты этого этапа в виде схемы:

Мы наблюдаем разноэтажное здание, число квартир на каждом этаже которого не превосходит числа квартир на предыдущем. В ходе дальнейшего алгоритма, часть «жильцов» останется на месте, а часть может быть замещена другими.


1.

Выберем $ Y_{1},dots,Y_{k_{_{mathfrak h}}} $ — относительный базис3) $ mathbb Q_{mathfrak h}=mathbb V_j $ над
$ mathbb Q_{mathfrak h-1} $.


2.

По теореме 11 векторы $ mathcal B(Y_{1}),dots,mathcal B(Y_{k_{_{mathfrak h}}}) $
принадлежат $ mathbb Q_{mathfrak h-1} $ и л.н.з. относительно $ mathbb Q_{mathfrak h-2} $.
Если $ k_{mathfrak h}=k_{mathfrak h-1} $ то переходим к шагу

3

, в противном случае дополним полученные векторы до относительного базиса $ mathbb Q_{mathfrak h-1} $ над $ mathbb Q_{mathfrak h-2} $: пусть система
$$mathcal B(Y_{1}), dots,mathcal B(Y_{k_{mathfrak h}}),Y_{k_{mathfrak h}+1},dots, Y_{k_{(mathfrak h-1)}}$$
является этим базисом.


3.

По теореме 11 векторы
$$mathcal B^2(Y_{1}), dots,mathcal B^2(Y_{k_{mathfrak h}}),mathcal B(Y_{k_{mathfrak h}+1}),dots, mathcal B(Y_{k_{_{(mathfrak h-1)}}})$$
принадлежат $ mathbb Q_{mathfrak h-2} $ и л.н.з. относительно $ mathbb Q_{mathfrak h-3} $. Если $ k_{mathfrak h-1}=k_{mathfrak h-2} $ то переходим к шагу

4

, в противном случае дополним эти векторы до относительного базиса $ mathbb Q_{mathfrak h-2} $ над $ mathbb Q_{mathfrak h-3} $.


4.

Продолжаем процесс…




h – 1.

$ dots $


h.

Действуем оператором $ mathcal B $ на векторы, полученные на предыдущем шаге:
$$
mathcal B^{,mathfrak h-1}(Y_{1}), dots,mathcal B^{,mathfrak h-1}(Y_{k_{mathfrak h}}),mathcal B^{,mathfrak h-2}(Y_{k_{mathfrak h}+1}),dots,mathcal B^{,mathfrak h-2}(Y_{k_{_{(mathfrak h-1)}}}),dots, mathcal B(Y_{k_{_3}+1}),dots,mathcal B(Y_{k_{_2}}) .
$$
Получившиеся векторы принадлежат $ mathbb Q_1 $ и л.н.з. относительно $ mathbb Q_{0} $, т.е. линейно независимы в обычном понимании. Если $ k_{2}=k_{1} $, то процесс заканчивается. В противном случае дополним эти векторы до базиса $ mathbb Q_1 $: пусть
$$
begin{array}{ccc}
& mathcal B^{,mathfrak h-1}(Y_{1}), dots,mathcal B^{,mathfrak h-1}(Y_{k_{mathfrak h}}),mathcal B^{,mathfrak h-2}(Y_{k_{mathfrak h}+1}),dots,mathcal B^{,mathfrak h-2}(Y_{k_{_{(mathfrak h-1)}}}),dots, & \
& qquad dots, quad mathcal B(Y_{k_{_3}+1}),dots,mathcal B(Y_{k_{_2}}), Y_{k_{_2}+1},dots, Y_{k_{1}} &
end{array}
$$
этот базис.

Базис $ mathbb V_{j} $ получается объединением всех векторов, полученных в алгоритме. Действительно,
$$ .mbox{ базис }
mathbb Q_2 = big{ mbox{ базис } mathbb Q_1 big} bigcup
big{ mbox{ относит. базис } mathbb Q_2 mbox{ над } mathbb Q_1 big} ,
$$
$$
.mbox{ базис } mathbb Q_3 = big{ mbox{ базис } mathbb Q_2 big} bigcup
big{ mbox{ относит. базис } mathbb Q_3 mbox{ над } mathbb Q_2 big} ,
$$
$$
dots qquad dots
$$
$$
.mbox{ базис } underbrace{mathbb Q_{_{mathfrak h}}}_{=mathbb V_j} = big{ mbox{ базис }
mathbb Q_{mathfrak h-1} big} bigcup
big{ mbox{ относит. базис } mathbb Q_{mathfrak h} mbox{ над } mathbb Q_{mathfrak h-1} big} .
$$


Структура жордановой нормальной формы оператора

$ mathcal A_{} $

В ЖНФ оператора $ mathcal A_{} $ собственному числу $ lambda_{j} $ соответствует $ k_{1} $ клеток Жордана. Они имеют следующую структуру:

  • $ k_{mathfrak h} $ клеток порядка $ mathfrak h $;

  • $ k_{mathfrak h-1}-k_{mathfrak h} $ клеток порядка $ mathfrak h-1 $;

  • $ k_{mathfrak h-2}-k_{mathfrak h-1} $ клеток порядка $ mathfrak h-2 $;

  • $ dots $;

  • $ k_1- k_2 $ клеток порядка $ 1_{} $.

Пусть эти клетки расположены на диагонали ЖНФ по убыванию их порядков:
$$ underbrace{{mathfrak J}_{mathfrak h} (lambda_j), dots, {mathfrak J}_{mathfrak h} (lambda_j)}_{k_{mathfrak h}}, underbrace{{mathfrak J}_{mathfrak h-1} (lambda_j),dots, {mathfrak J}_{mathfrak h-1} (lambda_j)}_{k_{mathfrak h-1}-k_{mathfrak h}},dots, underbrace{{mathfrak J}_{2} (lambda_j),dots, {mathfrak J}_{2} (lambda_j)}_{k_2- k_3}, underbrace{{mathfrak J}_{1} (lambda_j),dots, {mathfrak J}_{1} (lambda_j)}_{k_1- k_2} .
$$


Структура соответствующего канонического базиса

В каноническом базисе корневые векторы, соответствующие указанной последовательности клеток, следует упорядочить по следующему правилу:


1.

Векторы канонического базиса, соответствующие подпоследовательности клеток Жордана максимального порядка $ mathfrak h $ в ЖНФ, берутся в следующей последовательности:
$$
Y_1, mathcal B(Y_1), dots, mathcal B^{mathfrak h -1}(Y_1), dots,
Y_{k_{mathfrak h}}, mathcal B (Y_{k_{mathfrak h}}), dots, mathcal B^{mathfrak h -1}(Y_{k_{mathfrak h}}) .
$$
Если обратиться к схеме построения относительных базисов подпространств, то предложенный алгоритм упорядочивания векторов канонического базиса иллюстрируется следующим образом: сначала мы «выселяем из квартир» всех жильцов, которые жили в них в пункте алгоритма за номером

0

(см. схему выше), кроме тех, кто живет на самом верхнем — $ mathfrak h $-м — этаже. Начинаем заселение квартир, идя по стоякам сверху вниз. Квартиранты верхней квартиры «размножаются» с заселением нижних квартир, но строго в том же стояке. Как только заселяем весь стояк вплоть до первого
этажа, переходим к соседнему стояку и снова начинаем «заселение» с самой верхней квартиры.


2.

Когда все $ k_{mathfrak h} $ стояков (их еще называют «башнями») максимальной высоты $ mathfrak h $ заселены, ищем стояки высоты $ mathfrak h-1 $. Их может вовсе не оказаться (если $ k_{mathfrak h-1}= k_{mathfrak h} $). Но если хотя бы один имеется, то мы позволяем заселиться во все оставшиеся квартиры $ (mathfrak h-1) $-го этажа тем жильцам, которые жили на этом этаже до выселения — корневым векторам высоты $ mathfrak h-1 $, т.е. жильцов выбираем среди $ X_{mathfrak h-1,1},dots, X_{mathfrak h-1,k_{_{(mathfrak h-1)}}} $. При одном дополнительном ограничении: «заселяются» только такие «старые» корневые векторы, которые вместе с «новосёлами» на этом этаже — векторами $ mathcal B(Y_1), dots, B (Y_{k_{mathfrak h}}) $ — образуют относительный базис $ mathbb Q_{mathfrak h-1} $ над $ mathbb Q_{mathfrak h-2} $. Количество таких векторов равно $ k_{mathfrak h-1} – k_{mathfrak h} $, и мы их обозначаем $ Y_{k_{mathfrak h}+1},dots, Y_{k_{(mathfrak h-1)}} $. Каждый из них порождает заселение целого стояка — по образу и подобию сценария предыдущего пункта. Векторы, взятые в порядке
$$ Y_{k_{mathfrak h}+1}, mathcal B(Y_{k_{mathfrak h}+1}),dots, mathcal B^{mathfrak h-2}(Y_{k_{mathfrak h}+1}), dots, Y_{k_{(mathfrak h-1)}},
mathcal B(Y_{k_{(mathfrak h-1)}}),dots, mathcal B^{mathfrak h-2}(Y_{k_{(mathfrak h-1)}}) $$
— это следующие векторы канонического базиса, соответствующие подпоследовательности клеток порядка $ mathfrak h-1 $ в ЖНФ.


3.

$ dots $




h.

Если в ходе предшествующих стадий заселения еще имеются свободные квартиры на $ 1_{} $-м этаже ($ k_1>k_2 $), то в них заселяются корневые векторы высоты $ 1_{} $, т.е. собственные векторы оператора $ mathcal A_{} $. Лишь бы только эти векторы, обозначенные нами $ Y_{_{k_2+1}},dots, Y_{_{k_1}} $, оказались линейно независимыми с уже заселившимися, т.е. чтобы все жильцы первого этажа образовывали бы базис $ mathbb Q_1 $. Эти векторы соответствуют клеткам Жордана порядка $ 1_{} $, т.е., фактически, просто последовательности из $ k_2-k_1 $ чисел $ lambda_j,dots,lambda_j $, стоящих на главной диагонали ЖНФ.


§

Объяснение необходимости перестановки векторов канонического базиса — почему они нумеруются по правилу «сверху вниз», а не поэтажно — дается в следующем ПУНКТЕ.

П

Пример 3 (окончание). Построить ЖНФ и канонический базис пространства для оператора из примера 3.

Решение. В этом примере корневое пространство единственно, поскольку единственно собственное число $ lambda_1=2 $. Далее, максимальная высота корневого вектора $ mathfrak h_1 = 4 $, а соответствующие подпространства $ {mathbb Q_j}_{j=1}^4 $ имеют вид:
$$
begin{array}{lcl}
mathbb Q_1 &=& mathcal L (X_1,X_2,X_3,X_4), \
mathbb Q_2 &=& mathcal L (X_1,X_2,X_3,X_4,X_5,X_6),\
mathbb Q_3 &=& mathcal L (X_1,X_2,X_3,X_4,X_5,X_6,X_7), \
mathbb Q_4 &=& mathcal L (X_1,X_2,X_3,X_4,X_5,X_6,X_7,X_8) ;
end{array}
$$
в обозначениях алгоритма имеем:
$$ k_1=4, k_2=2, k_3=1, k_4=1 . $$
Начинаем строить канонический базис согласно алгоритму. Первым делом, выбираем векторы относительного базиса $ mathbb Q_4 $ над $ mathbb Q_3 $. Такой вектор единствен — это
$$ X_8 = [1,0,0,0,0,0,0,0]^{top} .$$
Далее, согласно пункту

2

, вектор
$$ mathbf B X_8 =[1,0,2,-3,-1,-1,-1,0]^{top} $$
принадлежит $ mathbb Q_3 $ и линейно независим относительно $ mathbb Q_2 $. Поскольку $ k_3=1 $, то больше векторов в относительный базис $ mathbb Q_3 $ над $ mathbb Q_2 $ добавлять не нужно. Переходим к пункту

3

алгоритма: вычисляем
$$ mathbf B^2 X_8 =[0,1,2,-2,-1,0,0,0]^{top} . $$
Этот вектор принадлежит $ mathbb Q_2 $ и линейно независим относительно $ mathbb Q_1 $. Поскольку $ k_2=2 $, то можно подобрать еще один вектор из относительного базиса
$ mathbb Q_2 $ над $ mathbb Q_1 $.

Какой из векторов
$$ X_5 = [-1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0]^{top} quad mbox{ или } quad X_6 = [-1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0]^{top} , $$
полученных в ходе построения базиса $ mathbb Q_2 $, следует взять? — В данном конкретном примере это не имеет значения, поскольку проверка условия базисности
$$
operatorname{rank} { mathbf B^2 X_8, X_5, X_1,X_2,X_3,X_4 } = operatorname{rank} { mathbf B^2 X_8, X_6, X_1,X_2,X_3,X_4 }= 6
$$
выполняется для обоих векторов.

Если ввести в базис вектор $ X_5 $, то в следующем,

4

-м, шаге алгоритма получим систему векторов
$$ mathbf B^3 X_8 = [0,0,1,-1,-1,0,0,0]^{top}, mathbf B X_5 =[0,0,2,-2,-1,-1,-1,-1,0]^{top} . $$
Если все вычисления проделаны правильно, то полученные векторы должны быть собственными для матрицы $ mathbf A_{} $, т.е. линейно выражаться через векторы
$$
X_1=[0,0,-1,1,1,0,0,0]^{top}, X_2=[-1,0,-2,2,0,1,0,0]^{top},
$$
$$
X_3=[1,0,1,-1,0,0,1,0]^{top}, X_4=[0,0,-1,1,0,0,0,1]^{top} .
$$
В самом деле, $ mathbf B^3 X_8=-X_1 $, $ mathbf B X_5=-X_1-X_2-X_3 $. Следовательно, в дополнение к векторам $ mathbf B^3 X_8 $ и $ mathbf B X_5 $ в базис пространства $ mathbb Q_1 $ можно выбрать, например, векторы $ X_2, X_4 $.

Канонический базис пространства состоит, например, из векторов
$$ X_8, mathbf B X_8, mathbf B^2 X_8, X_5, mathbf B^3 X_8, mathbf B X_5,X_2, X_4 ; $$
однако эти векторы требуется определенным образом переставить местами. Сначала определяем структуру ЖНФ оператора. В соответствии с алгоритмом имеем ее в виде
$$
mathbf A_{_{mathfrak J}}
=
left(begin{array}{cccc|cc|c|c}
2 & & & & & & & \
1 & 2 & & & & & & \
& 1 & 2 & & & & & \
& & 1 & 2 & & & & \
hline
& & & & 2 & & &\
& & & & 1 & 2 & & \
hline
& & & & & & 2 & \
hline
& & & & & & & 2
end{array}
right)
$$
(все неуказанные элементы равны $ 0_{} $).

В соответствии с этой формой найденные выше корневые векторы следует переставить следующим образом:
$$ X_8, mathbf B X_8, mathbf B^2 X_8, mathbf B^3 X_8, X_5, mathbf B X_5,X_2, X_4 . $$
Матрица
$$
C=left(begin{array}{rrrrrrrr}
1 & 1 & 0 & 0 & -1 & 0 & -1 & 0\
0 & 0 & 1 & 0 & 2 & 0 & 0 & 0\
0 & 2 & 2 & 1 & 1 & 2 & -2 & -1\
0 & -3 & -2 & -1 & 0 & -2 & 2 & 1\
0 & -1 & -1 & -1 & 0 & -1 & 0 & 0\
0 & -1 & 0 & 0 & 0 & -1 & 1 & 0\
0 &-1 & 0 & 0 & 0 & -1 & 0 & 0\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1
end{array}
right)
$$
приводит матрицу $ mathbf A_{} $ к указанной форме Жордана: $ C^{-1} mathbf A C = mathbf A_{_{mathfrak J}} $.


Циклическое подпространство

Для завершения исследования нам осталось только выяснить причину, по которой в алгоритме построения канонического базиса из предыдущего пункта, начиная с определенного места, был изменен принцип нумерации получившейся системы корневых векторов. А для этого следует
выяснить, каким образом преобразуются векторы построенного базиса под действием оператора $ mathcal A_{} $.

Пусть в пространстве $ mathbb V_{} $ действует оператор $ mathcal B $. Для любого $ Xinmathbb V $
построим минимально возможное инвариантное подпространство оператора $ mathcal B $, содержащее $ X_{} $. Рассмотрим
последовательность
$$ X, mathcal B (X),mathcal B(mathcal B(X))=mathcal B^2(X), dots, $$
и продолжим ее до тех пор, пока не возникнет линейная зависимость.

Т

Теорема 11. Пусть система

$$ { X, mathcal B(X), ldots, mathcal B^{k-1}(X) } $$
еще линейно независима, в то время как система
$$ {X, mathcal B(X), ldots, mathcal B^{k-1}(X),mathcal B^k(X) } $$
уже линейно зависима.
Тогда линейная оболочка системы векторов $ {X, mathcal B(X),ldots,mathcal B^{k-1}(X) } $
$$
widetilde{mathbb V}= {mathcal L}(X,mathcal B(X),ldots,mathcal B^{k-1}(X))
$$
является инвариантным подпространством оператора $ mathcal B $. При этом
$ widetilde{mathbb V} $ будет минимальным инвариантным подпространством, содержащим $ X_{} $,
т.е. если $ widetilde{widetilde{mathbb V}} $ — произвольное инвариантное
подпространство, содержащее
$ X_{} $, то
$ widetilde{widetilde{mathbb V}}supset widetilde{mathbb V} $.

Доказательство. Рассмотрим произвольный вектор из $ widetilde{mathbb V} $:
$$
Y=c_1X+c_2mathcal B(X)+ldots+c_kmathcal B^{k-1}(X)
$$
применим к нему оператор $ mathcal B $:
$$
mathcal B(Y)=c_1mathcal B(X)+c_2mathcal B^2(X)+ldots+c_kmathcal B^k(X) .
$$
По условию теоремы вектор $ mathcal B^k(X) $ линейно выражается через векторы системы $ { X, mathcal B(X), ldots, mathcal B^{k-1}(X) } $:
$$
mathcal B^k(X)=-alpha_1X-alpha_{2}mathcal B(X)-ldots-alpha_{k}mathcal B^{k-1}(X) .
$$
Тогда
$$
mathcal B(Y)-alpha_1 c_k X+(c_1-alpha_2 c_k)mathcal B(X)+
dots+(c_{k-1}-alpha_k c_k)mathcal B^{k-1}(X) in widetilde{mathbb V}
$$
т.к. все слагаемые принадлежат $ widetilde{mathbb V} $. По определению подпространство
$ widetilde{mathbb V} $ является инвариантным для оператора $ mathcal B $.

Если $ widetilde{widetilde{mathbb V}} $ — еще какое-то инвариантное
подпространство, содержащее $ X_{} $, то оно должно содержать и $ mathcal B(X) $, но
тогда — и $ mathcal B(mathcal B(X))=mathcal B^2(X) $ и т.д., а, значит, и
$ widetilde{mathbb V} $.



При числе $ k_{} $ из условия теоремы, подпространство $ widetilde{mathbb V}= {mathcal L}(X,mathcal B(X),ldots,mathcal B^{k-1}(X)) $ называется циклическим подпространством, порожденным вектором $ X_{} $.


Вернемся теперь к задаче построения канонического базиса оператора $ mathcal A_{} $.

Т

Теорема 12. Пусть $ X_{} $ — произвольный корневой вектор оператора $ mathcal A_{} $, принадлежащий собственному числу $ lambda^{}_{j} $; пусть высота этого вектора равна $ h_{} $. Рассмотрим оператор $ mathcal B=mathcal A-lambda_{j} {mathcal E} $ и его циклическое подпространство, порожденное вектором $ X_{} $. Векторы

$$Y_1=X,, Y_2=mathcal B(Y_1)=mathcal B(X),, Y_3=mathcal B(Y_2)=mathcal B^2(X), ldots , Y_h=mathcal B(Y_{h-1})= mathcal B^{,h-1}(X) $$
образуют базис этого подпространства. В базисе пространства $ mathbb V_{} $, составленном дополнением этих векторов,
матрица оператора
$ mathcal A_{} $ имеет вид:
$$
left(begin{array}{cccccccc}
lambda_{j}&0&0 &ldots&0&star & star & star\
1&lambda_{j}&0 & ldots&0&star & star & star\
0&1&lambda_{j} & &0&star & star & star\
vdots && ddots &ddots & &&& vdots \
0&0 &dots& 1 &lambda_{j}&star & star & star \
&&&& & star & star & star\
&&mathbb O&& & &dots & \
&&&& & star & star & star
end{array}right) .
$$

Доказательство. Действительно, $ mathcal A_{} = mathcal B_{} +lambda_{j} mathcal E_{} $ и тогда
$$
begin{array}{rcl}
mathcal A(Y_1)&=&mathcal B(Y_1)+lambda_{j} {mathcal E}(Y_1)=lambda_{j} Y_1 + Y_2, \
mathcal A(Y_2)&=&mathcal B(Y_2)+lambda_{j} {mathcal E}(Y_2)=lambda_{j} Y_2 + Y_3, \
dots & & dots \
mathcal A(Y_h)&=&mathcal B(Y_h)+lambda_{j} {mathcal E}(Y_h)=lambda_{j} Y_h,
end{array}
$$
($ mathcal B(Y_h)=mathcal B^h(X)=mathbb O $ поскольку по условию $ X_{} $ — корневой высоты $ h_{} $).


=>

Циклическое подпространство, порожденное корневым вектором оператора $ mathcal A_{} $, является инвариантным подпространством этого оператора.


Канонический базис и, следовательно, матрица перехода $ C_{} $ определяются
не единственным способом. Поэтому актуальна проверка правильности вычислений.
Такая проверка может быть проведена — для матричного случая — посредством проверки более простого
условия:
$$
{mathbf A}C=C{mathbf A}_{_{mathfrak J}} .
$$
Следует, тем не менее, иметь в виду, что последнее условие является необходимым, но не достаточным. Так, справедливо равенство
$$
underbrace{left(
begin{array}{rrr}
0 & -1 & 1 \
2 & -5 & 3 \
6 & -13 & 7
end{array}
right)}_{{mathbf A}}
underbrace{left(
begin{array}{rrr}
1 & 1 & 1 \
1 & 1 & 2 \
1 & 1 & 4
end{array}
right)}_{C_1}=underbrace{left(
begin{array}{rrr}
1 & 1 & 1 \
1 & 1 & 2 \
1 & 1 & 4
end{array}
right)}_{C_1}
left(
begin{array}{rrr}
0 & & \
& 0 & \
& & 2
end{array}
right)
$$
тем не менее истинная ЖНФ матрицы $ {mathbf A} $ недиагональна:
$$
{mathbf A}_{_{mathfrak J}}=
left(
begin{array}{rrr}
0 & & \
1 & 0 & \
& & 2
end{array}
right)
quad
npu
quad
C_2=left(
begin{array}{rrr}
0 & 1 & 1 \
1 & 1 & 2 \
2 & 1 & 4
end{array}
right) .
$$
Объяснение этой кажущейся неоднозначности заключается в том, что матрица $ C_1 $ является вырожденной: $ det C_1=0 $, и $ C_1^{-1} $ не существует.

?

Построить ЖНФ и канонический базис для оператора из примера 2.

Жорданова нормальная форма над полем вещественных чисел

В настоящем пункте пространство $ mathbb V_{} $ размерности $ dim mathbb V_{} = n $ предполагается вещественным.

Примеры

Задачи

Источники

[1]. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры. М.ГИФМЛ. 1960.

[2]. Проскуряков И.В. Сборник задач по линейной алгебре. М.Наука. 1974

Добавить комментарий