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feat(geometria/schede): estende il paragrafo sul teorema spettrale
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\varphi(\lambda \v, \w) = \varphi(\v, \mu \w) = \mu \varphi(\v, \w)$; poiché
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$\lambda \neq \mu$ deve allora per forza valere $\varphi(\v, \w) = 0$.
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% TODO: sistemare
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Se $f$ è simmetrico o hermitiano, esiste sempre una base ortonormale di autovettori
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per $f$. $f$ è normale se e solo se è diagonalizzabile. Esiste sempre $S \in \Sym(n, \RR)$ tale per cui $S^2 = A$, con $A \in \Sym(n, \RR)$. Se $S$ è definita positiva,
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tale $S$ è unica. Se $A \in \GL(n, \RR)$, esistono e sono unici $P \in O(n)$,
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Se $f$ è simmetrico o hermitiano, esiste sempre una
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base ortonormale di autovettori (\textit{teorema spettrale}). Se così non fosse, detto $W = V_{\lambda_1} \oplus^\perp \cdots \oplus^\perp V_{\lambda_k}$, $W^\perp$ sarebbe $f$-invariante e simmetrico/hermitiano, e dunque ammetterebbe un autovalore reale, contrariamente a quanto ipotizzato, \Lightning. Alternativamente, poiché
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$f$ è simmetrico (e in tal caso anche perché il
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polinomio caratteristico è completamente fattorizzabile in $\RR$) o hermitiano, $f$ è anche
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normale, ed è dunque diagonalizzabile; allora, poiché gli autospazi sono in somma diretta ortogonale, $f$ è anche ortogonalmente o unitariamente diagonalizzabile.
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\subsubsection{Radice quadrata di una matrice simmetrica, decomposizione polare e simultanea ortogonalizzabilità}
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Se $A \in \Sym(n, \RR)$ è semidefinita positiva, allora
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esiste sempre una matrice $S \in \Sym(n, \RR)$ tale
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per cui $S^2 = A$. Se si suppone anche che $S$ è
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semidefinita positiva, tale matrice diventa unica e
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viene detta \textit{radice quadrata} di $A$, indicata come $\sqrt{A}$. \\
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Per costruire tale radice quadrata è sufficiente
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considerare $P \in O(n)$ tale per cui
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$P^\top A P = D$, dove $D \in M(n, \RR)$ è
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diagonale, secondo il teorema spettrale. Poiché $A$ è semidefinita positiva, $D$
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si compone di soli elementi non negativi, ed è
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dunque possibile costruire la matrice $\sqrt{D} \in M(n, \RR)$ dove $\sqrt{D}_{ii} = \sqrt{D_{ii}}$ (da cui si deduce che $\sqrt{D}^2 = D$ e che $\sqrt{D}$ è esattamente la radice quadrata di $D$).
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Si consideri dunque $S = P \sqrt{D} P^\top$; vale
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che $S^2 = P D P^\top = A$, e dunque $S$ è la
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radice quadrata $\sqrt{A}$ di $A$ (per dimostrare l'unicità di tale matrice è sufficiente ridursi all'uguaglianza negli autospazi). Si osserva che
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se $A$ è definita positiva, anche $S$ lo è. \\ \vskip 0.05in
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Se $A \in M(n, \RR)$ esistono e sono uniche le
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matrici $P \in O(n)$, $S \in \Sym(n, \RR)$, con $S$ semidefinita positiva, tali per
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cui $A = PS$. In particolare vale che $S = \sqrt{A A^\top}$; se dunque $A \in \GL(n, \RR)$, $S$ è
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definita positiva (in tal caso $\Ker A^\top A = \Ker A = \zerovecset$ -- come visto nella sezione sulle matrici --, e dunque $\vec x^\top A^\top A \vec x = \innprod{A \vec x, A \vec x} > 0$ $\implies A^\top A > 0 \implies S > 0$).
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Se $A \in \GL(n, \RR)$, esistono e sono unici $P \in O(n)$,
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$S \in \Sym(n, \RR)$ tali per cui $A = PS$ (in particolare $S = \sqrt{A A^\top}$).
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Se $\varphi$ è definito positivo e $\psi$ è un altro prodotto scalare, allora
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i due prodotti sono simultaneamente ortogonalizzabili. È sufficiente prendere
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Due prodotti $\varphi$, $\psi$ si dicono simultaneamente ortogonalizzabili se esiste una
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base $\basis$ tale per cui sia che $M_\basis(\varphi)$ che $M_\basis(\psi)$ sono
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diagonali (ossia se esiste una base ortogonale per
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entrambi i prodotti). \\ \vskip 0.05in
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Se $\KK=\RR$ o $\KK=\CC$, $\varphi$ è definito positivo, allora
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i due prodotti $\varphi$ e $\psi$ sono sempre simultaneamente ortogonalizzabili. È sufficiente infatti prendere
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una base $\basis$ ortonormale di $\varphi$, e trovare la base ortonormale $\basis'$ di autovettori
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che rende $M_\basis(\psi)$ diagonale. In tale base $\basis'$, $M_{\basis'}(\varphi)$
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è l'identità e $M_\basis(\psi)$ è diagonale: dunque la base è ortogonale per ambo
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i prodotti scalari.
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i prodotti.
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\subsection{Azioni di gruppo}
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Sia $G$ un gruppo e $X$ un insieme. Un'azione sinistra\footnote{Un'azione sinistra induce sempre anche un'azione destra, ponendo $x \cdot g=g^{-1} \cdot x$.} di $G$ su $X$ a sinistra un'applicazione $\cdot : G \times X \rightarrow X$, per la quale si pone $g \cdot x := \cdot(g, x)$, tale che:
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