TUD_MATH_BA/2. Semester/LAAG/TeX_files/Diagonalisierbarkeit.tex

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2018-04-13 14:24:42 +02:00
\section{Diagonalisierbarkeit}
\begin{definition}[diagonalisierbar]
Man nennt $f$ \begriff{diagonalisierbar}, wenn $V$ eine Basis $B$ besitzt, für die $M_B(f)$ eine Diagonalmatrix ist.
\end{definition}
\begin{lemma}
\proplbl{lemma_diag_summe_eig}
Genau dann ist $f$ diagonalisierbar, wenn
\begin{align}
V=\sum\limits_{\lambda\in K} \Eig(f,\lambda) \notag
\end{align}.
\end{lemma}
\begin{proof}
$(\Rightarrow)$: Ist $B$ eine Basis aus EV von $f$ (vgl. \propref{satz_diagonal_ev}), so ist $B\le \bigcup\limits_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)$, also $V=\Span_K(\bigcup\limits_{\lambda\in K}\Eig(f, \lambda))=\sum_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)$. \\
$(\Leftarrow)$: Ist $V=\sum_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)$, so gibt es $\lambda_1,...,\lambda_n \in K$ mit $V=\sum_{i=1}^r \Eig(f,\lambda_i)$. Wir wählen Basen $B_i$ von $\Eig(f,\lambda_i)$. Dann ist $\bigcup\limits_{i=1}^r B_i$ ein endliches Erzeugendensystem von $V$, enthält also eine Basis von $V$ (II.3.6). Diese besteht aus EV von $f$. %TODO: Verlinkung
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\end{proof}
\begin{proposition}
Ist $\dim_K(V)=n$, so hat $f$ höchstens $n$ Eigenwerte. Hat $f$ genau $n$ Eigenwerte, so ist $f$ diagonalisierbar.
\end{proposition}
\begin{proof}
Ist $\lambda$ ein EW von $f$, so ist $\dim_K(\Eig(f,\lambda))\ge 1$. Sind also $\lambda_1,...,\lambda_n$ paarweise verschiedene EW von $f$, so ist
\begin{align}
n=\dim_K(V)&\ge \dim_K\left( \sum\limits_{i=1}^m \Eig(f,\lambda_i)\right) \notag \\
&\overset{\text{\propref{satz_eig_direkte_summe}}}{=} \dim_K\left( \bigoplus_{i=0}^{m} \Eig(f,\lambda_i)\right) \notag \\
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&= \sum\limits_{i=1}^m \dim_K(\Eig(f,\lambda_i)) \notag \\
&\ge m \notag
\end{align}
Ist zudem $m=n$, so muss
\begin{align}
\dim_K(V) &= \dim_K(\sum\limits_{i=1}^m \Eig(f,\lambda_i))\text{ sein, also }\notag \\
V&= \sum\limits_{i=1}^m \Eig(f,\lambda_i) \notag
\end{align}
Nach \propref{lemma_diag_summe_eig} ist $f$ genau dann diagonalisierbar.
\end{proof}
\begin{definition}[$a$ teilt $b$]
Sei $R$ ein kommutativer Ring mit seien $a,b\in R$. Man sagt, $a$ \begriff{teilt} $b$ (in Zeichen $a\vert b$), wenn es $x\in R$ mit $b=ax$ gibt.
\end{definition}
\begin{definition}[Vielfachheit]
Für $0\neq P\in K[t]$ und $\lambda\in K$ nennt man $\mu(P,\lambda)=\max\{r\in \natur_{>0}\mid (t-r)^r\vert P\}$ die \begriff{Vielfachheit} der Nullstelle $\lambda$ von $P$.
\end{definition}
\begin{lemma}
2018-04-27 12:43:41 +02:00
\proplbl{lemma_3_6}
2018-04-13 14:24:42 +02:00
Genau dann ist $\mu(P,\lambda)\ge 1$, wenn $\lambda$ eine Nullstelle von $P$ ist.
\end{lemma}
\begin{proof}
$(\Rightarrow)$: $t-\lambda\vert P\Rightarrow P(t)=(t-\lambda)\cdot Q(t)$ mit $Q(t)\in K[t]\Rightarrow P(\lambda)=0\cdot Q(\lambda)=0$. \\
$(\Leftarrow)$: $P(\lambda)=0\overset{I.6.9}{=}t-\lambda\vert P(t)\Rightarrow \mu(P,\lambda)\ge 1$.
%TODO: Verlinkung
\end{proof}
\begin{lemma}
2018-04-19 10:54:32 +02:00
\proplbl{lemma_3_7}
2018-04-13 14:24:42 +02:00
Ist $P(t)=(t-\lambda)^r\cdot Q(t)$ mit $Q(t)\in K[t]$ und $Q(\lambda)\neq 0$, so ist $\mu(P,\lambda)=r$
\end{lemma}
\begin{proof}
Offensichtlich ist $\mu(P,\lambda)\ge r$. Wäre $\mu(P,\lambda)\ge r+l$, so $(t-\lambda)^{r+l}\vert P(t)$ also $(t-\lambda)^r\cdot Q(t)=(t-\lambda)^{r^+l}\cdot R(t)$ mit $R(t)\in K[t]$, folglich $t-\lambda\vert Q(t)$, insbesondere $Q(\lambda)=0$. \\
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(Denn wir dürfen kürzen: $R$ ist nullteilerfrei, genau so wie $K[t]$). \\
2018-04-13 14:24:42 +02:00
$(t-\lambda)^r(Q(t)-(t-\lambda)R(t))=0\Rightarrow Q(t)=(t-\lambda)R(t)$.
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\end{proof}
\begin{lemma}
2018-04-27 12:43:41 +02:00
\proplbl{lemma_3_8}
2018-04-19 10:54:32 +02:00
Sind $P,Q,R\in K[t]$ mit $PQ=PR$, und ist $P\neq 0$, so ist $Q=R$.
\end{lemma}
\begin{proof}
$PQ=PR\Rightarrow P(Q-R)=0\overset{K[t]\text{ nullteilerfrei}}{\Rightarrow} Q-R=0$, d.h. $Q=R$.
\end{proof}
\begin{lemma}
\proplbl{lemma_3_9}
Es ist $\sum_{\lambda\in K} \mu(P,\lambda)\le \deg(P)$, mit Gleichheit genau dann, wenn $P$ in Linearfaktoren zerfällt.
2018-04-19 10:54:32 +02:00
\end{lemma}
\begin{proof}
Schreibe $P(t)=\prod_{\lambda\in K}(t-\lambda)^{r_\lambda}\cdot Q(t)$, wobei $Q(t)\in K[t]$ keine Nullstellen mehr besitzt. Nach \propref{lemma_3_7} ist $\mu(P,\lambda)=r_\lambda$ für alle $\lambda$ und somit $\deg(P)=\sum_{\lambda\in K} r_\lambda+\deg(Q)\ge \sum_{\lambda\in K} \mu(P,\lambda)$ mit Gleichheit genau dann,wenn $\deg(Q)=0$, also $Q=c\in K$, d.h. genau dann, wenn $P(t)=c\cdot \prod_{\lambda\in K} (t-\lambda)^{r_\lambda}$.
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\end{proof}
\begin{lemma}
\proplbl{lemma_3_10}
Für $\lambda\in K$ ist
\begin{align}
\dim_K(\Eig(f,\lambda))\ge \mu(x_f,\lambda)\notag
\end{align}
\end{lemma}
\begin{proof}
Ergänze eine Basis $B$ von $\Eig(f,\lambda)$ zu einer Basis $B$ von $V$. Dann ist
\begin{align}
A=M_B(f)=\begin{pmatrix}\lambda\mathbbm{1}_s&*\\0&A'\end{pmatrix}\notag
\end{align}
mit einer Matrix $A'\in \Mat_{n-s}(K)$, also $\chi_f(t)=\chi_A(t)\overset{\text{\propref{beispiel_2_8}}}{=}\chi_{\lambda\mathbbm{1}}\cdot\chi_{A'}(t)=(t- \lambda)^s\cdot \chi_{A'}(t)$ und somit $\dim_K(\Eig(f,\lambda))=s\le \mu(x_f,\lambda)$.
2018-04-19 10:54:32 +02:00
\end{proof}
\begin{proposition}
Genau dann ist $f$ diagonalisierbar, wenn $\chi_f$ in Linearfaktoren zerfällt und $\dim_K(\Eig(f,\lambda))=\mu(x_f,\lambda)$ für alle $\lambda\in K$.
\end{proposition}
\begin{proof}
Es gilt
\begin{align}
\dim_K(\sum\limits_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda))&\overset{\text{\propref{satz_eig_direkte_summe}}}{=} \dim_K(\bigoplus\limits_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda)) \notag \\
&\overset{\text{II.4.12}}{=}\sum\limits_{\lambda\in K}\dim_K(\Eig(f,\lambda)) \notag \\
&\overset{\text{\propref{lemma_3_10}}}{\le}\sum\limits_{\lambda\in K}\mu(\chi_f,\lambda) \\
2018-04-19 10:54:32 +02:00
&\le \deg(\chi_f) \\
&= n \notag
\end{align}
Nach \propref{lemma_diag_summe_eig} ist $f$ genau dann diagonalisierbar, wenn $\dim_K(\sum_{\lambda\in K}\Eig(f,\lambda))=n$, also wenn bei (1) und (2) Gleichheit herrscht. Gleichheit bei (1) bedeutet $\dim_K(\Eig(f,\lambda))=\mu(\chi_f,\lambda)$ für alle $\lambda\in K$, und Gleichheit bei (2) bedeutet nach \propref{lemma_3_9}, dass $\chi_f$ in Linearfaktoren zerfällt. %TODO: Verlinkung
2018-04-19 10:54:32 +02:00
\end{proof}
\begin{definition}[algebraische und geometrische Vielfachheit]
Man nennt $\mu_a(f,\lambda)=\mu(\chi_f,\lambda)$ die \begriff[Vielfachheit!]{algebraische Vielfachheit} und $\mu_g(f,\lambda)=\dim_K(\Eig(f,\lambda))$ die \begriff[Vielfachheit!]{geometrische Vielfachheit} des Eigenwertes $\lambda$ von $f$.
\end{definition}
\begin{remark}
Wieder nennt man $A\in\Mat_n(K)$ diagonalisierbar, wenn $f_A\in\End_K(K^n)$ diagonalisierbar ist, also wenn $A\sim D$ für eine Diagonalmatrix $D$.
\end{remark}