Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Hasonló dokumentumok
Mátrixok 2017 Mátrixok

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

7. gyakorlat megoldásai

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

Lineáris algebra gyakorlat

Matematika (mesterképzés)

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Diszkrét Matematika II.

1. zárthelyi,

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j)

Matematika III. harmadik előadás

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Lineáris algebra mérnököknek

3. előadás Stabilitás

Lineáris algebra mérnököknek

3. Lineáris differenciálegyenletek

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I márc.11. A csoport

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

y + a y + b y = r(x),

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

1. feladatsor Komplex számok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( )

1. Bázistranszformáció

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Testek. 16. Legyen z = 3 + 4i, w = 3 + i. Végezzük el az alábbi. a) (2 4), Z 5, b) (1, 0, 0, 1, 1) (1, 1, 1, 1, 0), Z 5 2.

6. feladatsor: Inhomogén lineáris differenciálegyenletek (megoldás)

Geometria II gyakorlatok

Bevezetés a számításelméletbe I. 2. zárthelyi november 24.

és n oszlopból áll, akkor m n-es mátrixról beszélünk. (Az oszlopok száma a mátrix vízszintes mérete, a sorok 2 3-as, a ij..

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

Exponenciális és logaritmikus kifejezések Megoldások

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

Lineáris algebra numerikus módszerei

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Lineáris egyenletrendszerek

Példa keresztmetszet másodrendű nyomatékainak számítására

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Trigonometria

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

Egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlőtlenségek Megoldások

Gyakorló feladatok I.

Lineáris Algebra. Tartalomjegyzék. Pejó Balázs. 1. Peano-axiomák

5. Lineáris rendszerek

differenciálegyenletek

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1

Geometria II gyakorlatok

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

9. AZ R k VEKTORTÉR. 9.1 Az R k vektortér fogalma

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

Magasabbfokú egyenletek

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása

Differenciálegyenletek megoldása próbafüggvény-módszerrel

1 p, c = p 1 és d = 4. Oldjuk meg az alábbi egyenletrendszert a c és d paraméterek minden értékére. x + 2z = 5 2x y = 8 3x + 6y + cz = d

Szinguláris érték felbontás Singular Value Decomposition

Lin.Alg.Zh.1-2 feladatok

Matematika 10 Másodfokú egyenletek. matematika és fizika szakos középiskolai tanár. > o < szeptember 27.

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

3. el adás: Determinánsok

Bevezetés a számításelméletbe I. Zárthelyi feladatok október 20.

Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció. Képtér, magtér, dimenziótétel, rang, invertálhatóság

1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis.

Feladatok az 5. hétre. Eredményekkel és teljesen kidolgozott megoldásokkal az 1,2,3.(a),(b),(c), 6.(a) feladatokra

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

Kvadratikus alakok gyakorlás.

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

4. Lineáris rendszerek

Matematika elméleti összefoglaló

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Paraméter

Példatár Lineáris algebra és többváltozós függvények

1. Az euklideszi terek geometriája

(1) Vektorok koordinátavektora. 1/3. R A {b 1,b 2,b 3 } vektorhalmaz bázis a V R n altérben.

Differenciálegyenletek

BEVEZETÉS A SZÁMÍTÁSELMÉLETBE 1


A gyakorlati jegy

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Átírás:

Lineáris leképezések 1 Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y = (3x + 2y, x y leképezés? A linearitáshoz ellen riznünk kell, hogy a leképzés additív és homogén Legyen x = (x 1, R 2, y = (y 1, y 2 R 2, c R Ekkor másrészt f(x + y = f ( (x 1, + (y 1, y 2 = f(x 1 + y 1, + y 2 = = ( 3(x 1 + y 1 + 2( + y 2, x 1 + y 1 ( + y 2 = = (3x 1 + 3y 1 + 2 + 2y 2, x 1 + y 1 y 2, f(x + f(y = f(x 1, + f(y 1, y 2 = (3x 1 + 2y 1, x 1 y 1 + (3 + 2y 2, y 2 = = (3x 1 + 2y 1 + 3 + 2y 2, x 1 y 1 + y 2 = = (3x 1 + 3y 1 + 2 + 2y 2, x 1 + y 1 y 2, így f(x + y = f(x + f(y, tehát f additív Másrészt f(cx = f ( c(x 1, = f(cx 1, c = (3cx 1 + 2c, cx 1 c, másrészt cf(x = c(3x 1 + 2, x 1 = (3cx 1 + 2c, cx 1 c, így f(cx = cf(x, azaz f homogén Mivel f additív és homogén, ezért lineáris 2 Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y = (x + y, leképezés? Legyen x = (x 1, R 2, c R Ekkor f(cx = f ( c(x 1, = f(cx 1, c = (cx 1 + c, c 2 1, másrészt cf(x = c(x 1 +, 1 = (cx 1 + c, c 1, így f(cx cf(x, tehát f nem homogén, így nem lineáris 1

2 3 Mutassuk meg, hogy ha f : R 2 R 2 lineáris, akkor f( = Ha f lineáris, akkor additív, így f(x + y = f(x + f(y Legyen x = y = Ekkor azaz f( + = f( + f(, f( = 2f(, így f( = 4 Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y = (x + y + 1, x y leképezés? Mivel f( = (1, (,, ezért f nem lineáris 5 Tekintsük az f : R 2 R 2, f(x, y = (2x + 2y, 2x + 5y lineáris leképezést! a Írjuk föl a lineáris leképezés (természetes bázisra vonatkozó mátrixát! b Határozzuk meg a (3, 1 vektor képét a lineáris leképzés mátrixának segítségével! c Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus polinomját! d Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus egyenletét! e Határozzuk meg a lineáris leképezés sajátértékeit! f Határozzuk a különböz sajátértékekhez tartozó sajátvektorokat! a A lineáris leképezés természetes bázisra vonatkozó mátrixát úgy írhatjuk föl, hogy megnézzük a természetes bázis tagjain felvett értékeket, majd ezekb l, mint oszlopvektorokból képezünk egy mátrixot: f(1, = (2, 2, f(, 1 = (2, 5 Így a lineáris leképzés mátrixa A = ( 2 2 2 5

b Minden lineáris leképzés a mátrixával balról szorzásként hat, így a v(3, 1 vektor képe ( ( ( 2 2 3 4 f(v = Av = = 2 5 1 1 c A karakterisztikus polinom a det(a λe polinom Behelyettesítve a ( 2 λ 2 det 2 5 λ determinánshoz jutunk, melyet kiszámolva, majd elvégzve a zárójelfelbontásokat a polinomot kapjuk (2 λ(5 λ 4 = λ 2 7λ + 6 d A karakterisztikus egyenlet a det(a λe = egyenlet, ami jelen esetben a λ 2 7λ+6 = másodfokú egyenlet e A sajátértékek a karakterisztikus egyenlet gyökei, így meg kell oldanunk a λ 2 7λ+6 = egyenletet: így λ 1 = 1, λ 2 = 6 λ 1,2 = 7 ± 49 24 2 = 7 ± 5 2, f A λ sajátértékhez tartozó sajátvektorok azok az x vektorok, melykre Ax = λx teljesül Ezt átrendezve (A λex = adódik El ször meghatározzuk a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor ( ( ( 2 2 1 1 2 A 1 E = = 2 5 1 2 4 3 Így meg kell oldanunk a ( 1 2 2 4 ( ( x1 = egyenletrendszert Vegyük észre, hogy az alapmátrix második sora az els sor kétszerese, így az elhagyható, mivel az egyenletrendszer homogén Tehát a megoldandó lineáris egyenletrendszer x 1 + 2 = Az egyik ismeretlent szabad paraméternek választjuk Legyen = t R \ {} Ekkor x 1 = 2t Tehát a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza (amit sajátaltérnek is nevezünk {( 2t S λ1 = t R \ {}} t Meghatározzuk a λ 2 = 6 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat: ( ( ( 2 2 6 4 2 A 6 E = = 2 5 6 2 1

4 Így meg kell oldanunk a ( 4 2 2 1 ( ( x1 = egyenletrendszert Vegyük észre, hogy az alapmátrix els sora a második sor mínusz kétszerese, így az elhagyható, mivel az egyenletrendszer homogén Tehát a megoldandó lineáris egyenletrendszer 2x 1 = Az egyik ismeretlent szabad paraméternek választjuk Legyen x 1 = t R \ {} Ekkor = 2t Tehát a λ 2 = 6 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza {( t S λ2 = t R \ {}} 2t 6 Jelentse f a sík x-tengelyre való tükrözésének mátrixát! a Írjuk föl a lineáris leképezés (természetes bázisra vonatkozó mátrixát! b Határozzuk meg a (2, 5 vektor képét a lineáris leképzés mátrixának segítségével! c Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus polinomját! d Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus egyenletét! e Határozzuk meg a lineáris leképezés sajátértékeit! f Határozzuk a különböz sajátértékekhez tartozó sajátvektorokat! a Mivel f(1, = (1, és f(, 1 = (, 1, ezért a lineáris leképezés mátrixa ( 1 A = 1 b Minden lineáris leképzés a mátrixával balról szorzásként hat, így a v(2, 5 vektor képe ( ( ( 1 2 2 f(v = Av = = 1 5 5 c A karakterisztikus polinom a det(a λe polinom Behelyettesítve a ( 1 λ det 1 λ determinánshoz jutunk, melyet kiszámolva, majd elvégzve a zárójelfelbontásokat a polinomot kapjuk (1 λ( 1 λ = λ 2 1 d A karakterisztikus egyenlet a det(a λe = egyenlet, ami jelen esetben a λ 2 1 = másodfokú egyenlet e A sajátértékek a karakterisztikus egyenlet gyökei, így meg kell oldanunk a λ 2 1 = egyenletet, amib l λ 1 = 1, λ 2 = 1 adódik

f A λ sajátértékhez tartozó sajátvektorok azok az x vektorok, melykre Ax = λx teljesül Ezt átrendezve (A λex = adódik El ször meghatározzuk a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor A 1 E = ( 1 1 ( 1 1 = ( 2 5 Így meg kell oldanunk a ( 2 ( ( x1 = egyenletrendszert Vegyük észre, hogy az alapmátrix második sora csupa nulla elemekb l áll, így az elhagyható, mivel az egyenletrendszer homogén Tehát a megoldandó lineáris egyenletrendszer 2 =, amib l = Az x 1 ismeretlent szabad paraméternek választhatjuk Legyen x 1 = t R \ {} Tehát a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza (amit sajátaltérnek is nevezünk {( t S λ1 = t R \ {}} Meghatározzuk a λ 2 = 1 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat: ( ( ( 1 1 2 A ( 1 E = + = 1 1 Így meg kell oldanunk a ( 2 ( ( x1 = egyenletrendszert Vegyük észre, hogy az alapmátrix második sora csupa nulla elemb l áll, így az elhagyható, mivel az egyenletrendszer homogén Tehát a megoldandó lineáris egyenletrendszer 2x 1 =, amib l x 1 = adódik Az ismeretlent szabad paraméternek választjuk Legyen = t R \ {} Tehát a λ 2 = 1 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza {( S λ2 = t R \ {}} t 7 Tekintsük az alábbi mátrixszal adott valós tér fölötti lineáris transzformációt 2 4 8 A = 6 8 14 3 3 5 a Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus polinomját! b Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus egyenletét! c Határozzuk meg a lineáris leképezés sajátértékeit! d Határozzuk meg a különböz sajátértékekhez tartozó sajátvektorokat!

6 a A karakterisztikus polinom 2 λ 4 8 det(a λe = det 6 8 λ 14 = ( 2 λ(8 λ( 5 λ+ 3 3 5 λ + 168 + 144 24(8 λ + 42( 2 λ + 24( 5 λ = = λ 3 + λ 2 + 4λ 4 b A karakterisztikus egyenlet λ 3 + λ 2 + 4λ 4 = c A sajátértékek a karakterisztikus egyenlet gyökei, azaz a λ 3 + λ 2 + 4λ 4 = egyenlet megoldásai Az els két tagból emeljünk ki λ 2 -et, a második két tagból pedig 4-et Majd alakítsuk szorzattá az egyenlet bal oldalát: λ 3 + λ 2 + 4λ 4 = λ 2 (1 λ + 4(λ 1 = (λ 1(4 λ 2 = Egy szorzat csak úgy lehet nulla, ha valamelyik tényez je nulla, így az egyenlet megoldásai, azaz a sajátértékek λ 1 = 1, λ 2 = 2, λ 3 = 2 d A λ sajátértékhez tartozó sajátvektorok azok az x vektorok, melykre Ax = λx teljesül Ezt átrendezve (A λex = adódik El ször meghatározzuk a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor A 1 E = 2 4 8 6 8 14 3 3 5 1 1 1 = 3 4 8 6 7 14 3 3 6 Így meg kell oldanunk a 3 4 8 6 7 14 3 3 6 x 1 = egyenletrendszert Elimináljuk az egyenletrendszer mátrixát, azaz az els sor 2-szeresét adjuk hozzá a második sorhoz és az els sor 1-szeresét adjuk hozzá a harmadik sorhoz Ezután a második sor 1-szeresét adjuk hozzá a harmadik sorhoz: 3 4 8 6 7 14 3 3 6 3 4 8 1 2 1 2 3 4 8 1 2

Így az egyenletrendszer 3x 1 + 4 8 = + 2 = Legyen = t R\{} Ekkor = 2t Ezeket az els egyenletbe behelyettesítve 3x 1 + 8t 8t =, azaz x 1 = Tehát a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ1 = 2t t R \ {} t Most meghatározzuk a λ 2 = 2 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor 2 4 8 A 2 E = 6 8 14 2 4 4 8 2 = 6 6 14 3 3 5 2 3 3 7 7 Így meg kell oldanunk a 4 4 8 6 6 14 3 3 7 x 1 = egyenletrendszert Elimináljuk az egyenletrendszer mátrixát Els lépésben az els sort osszuk el 4-gyel, majd az els sor 6-szorosát adjuk hozzá a második sorhoz és az els sor 3-szorosát adjuk hozzá a harmadik sorhoz Ezután a második sor 1/2-szeresét adjuk hozzá a harmadik sorhoz: 4 4 8 6 6 14 1 1 2 6 6 14 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 7 3 3 7 1 Így a megoldandó egyenletrendszer x 1 + 2 = 2 = A második egyenletb l = adódik Ezt behelyettesítve az els egyenletbe azt kapjuk, hogy x 1 = Legyen = t R \ {} Ekkor x 1 = t Tehát a λ 2 = 2 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ2 = t t t R \ {} Most meghatározzuk a λ 2 = 2 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor 2 4 8 A + 2 E = 6 8 14 + 2 2 = 4 8 6 1 14 3 3 5 2 3 3 3

8 Így meg kell oldanunk a 6 1 14 4 8 3 3 3 x 1 = egyenletrendszert Elimináljuk az egyenletrendszer mátrixát Els lépésben a harmadik sort osszuk el 3-al, és cseréljük fel az els és harmadik sort Az els sor 6-szorosát adjuk hozzá a harmadik sorhoz, majd a második sor 1-szeresét adjuk hozzá a harmadik sorhoz: 4 8 6 1 14 1 1 1 4 8 1 1 1 4 8 1 1 1 4 8 3 3 3 6 1 14 4 8 Így a megoldandó egyenletrendszer x 1 + = 4 8 = A második egyenletb l = 2 adódik Legyen = t R \ {} Ekkor = 2t Az els egyenletb l x 1 = t adódik Tehát a λ 3 = 2 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ3 = t 2t t R \ {} t 8 Tekintsük az alábbi mátrixszal adott valós tér fölötti lineáris transzformációt A = 1 2 1 3 4 5 a Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus polinomját! b Írjuk föl a lineáris leképzés karakterisztikus egyenletét! c Határozzuk meg a lineáris leképezés sajátértékeit! d Határozzuk a legkisebb sajátértékhez tartozó sajátvektorokat! a A karakterisztikus polinom det(a λe = det b A karakterisztikus egyenlet 1 λ 2 1 3 λ 4 5 λ (1 λ(3 λ(5 λ = = (1 λ(3 λ(5 λ

9 c A sajátértékek a karakterisztikus egyenlet gyökei, azaz a (1 λ(3 λ(5 λ = egyenlet megoldásai Egy szorzat csak úgy lehet nulla, ha valamelyik tényez je nulla, így az egyenlet megoldásai, azaz a sajátértékek λ 1 = 1, λ 2 = 3, λ 3 = 5 d A λ sajátértékhez tartozó sajátvektorok azok az x vektorok, melykre Ax = λx teljesül Ezt átrendezve (A λex = adódik El ször meghatározzuk a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor A 1 E = 1 2 1 3 4 1 1 = 2 1 2 4 5 1 4 Így meg kell oldanunk a 2 1 2 4 4 x 1 = egyenletrendszert Elimináljuk az egyenletrendszer mátrixát, azaz az els sor 1-szeresét adjuk hozzá a második sorhoz Ezután a második sor 4/3-szorosát adjuk hozzá a harmadik sorhoz: 2 1 2 4 4 2 1 3 4 2 1 3 Így az egyenletrendszer 2 = 3 = Az utolsó egyenletb l =, ezt behelyettesítve a második egyenletbe = adódik Legyen x 1 = t R \ {} Tehát a λ 1 = 1 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ1 = t t R \ {} 9 Egy szerkezet valamely pontjához tartozó feszültségállapotot alábbi mátrix jellemez:

1 5 3 3 3 25 [MP a] Határozzuk meg a f feszültségek nagyságát és a hozzájuk tartozó feszültségi f irányokat! A f feszültségek a transzformációhoz tartozó sajátértékek, a f irányok pedig az egységnyi hosszúságú sajátvektorok A sajátértékek a karakterisztikus egyenlet gyökei A karakterisztikus polinom det(a λe = det A karakterisztikus egyenlet 5 λ 3 3 3 λ 25 λ = (5 λ(3 + λ(25 λ 9(25 λ = (25 λ ( (5 λ(3 + λ 9 = = (25 λ(λ 2 2λ 24 (25 λ(λ 2 2λ 24, melynek megoldásai, azaz a f feszültségek λ 1 = 6 [MPa], λ 2 = 25 [MPa], λ 3 = 4 [MPa] El ször meghatározzuk a λ 1 = 6 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat Ekkor 5 3 A 6 E = 3 3 6 1 3 6 = 3 9 25 6 35 Így meg kell oldanunk a 1 3 3 9 35 x 1 =

egyenletrendszert Vegyük észre, hogy a második sor az els 3-szorosa, így az elhagyható A harmadik egyenletb l = adódik Az els egyenletb l x 1 = 3 Ha = t R \ {}, akkor x 1 = 3t Tehát a λ 1 = 6 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ1 = 3t t t R \ {} Mivel a f iránynak egységnyi hosszúnak kell lenni, ezért 9t 2 + t 2 = 1 is kell, hogy teljesüljön, azaz t = 1/ 1 Így a λ 1 -hez tartozó f irány n 1 = Meghatározzuk a λ 2 = 25 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat: 5 3 A 25 E = 3 3 25 25 3 25 = 3 55 25 25 3 1 1 1 11 Így meg kell oldanunk a 25 3 3 55 x 1 egyenletrendszert A harmadik egyenlet elhagyható Az els egyenletet 5-el osztva, majd annak 6-szorosát a második sorhoz hozzáadva 25 3 3 55 5 6 3 55 5 6 91 adódik Így a megoldandó egyenletrendszer 5x 1 + 6 = 91 = = A második egyenletb l = Ezt az els egyenletbe visszahelyettesítve x 1 = adódik Tehát a λ 2 = 25 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ2 = t R \ {} t Mivel a f iránynak egységnyi hosszúnak kell lenni, ezért t 2 = 1 is kell, hogy teljesüljön, azaz t = 1 Így a λ 2 -höz tartozó f irány n 2 = 1

12 Meghatározzuk a λ 3 = 4 sajátértékhez tartozó sajátvektorokat: 5 3 A + 4 E = 3 3 + 4 9 3 4 = 3 1 25 4 65 Így meg kell oldanunk a 9 3 3 1 65 x 1 = egyenletrendszert Az els egyenlet a második 3-szorosa, így az elhagyható A harmadik egyenletb l = A második egyenletb l = 3x 1 adódik Legyen x 1 = t R \ {} Ekkor = 3t Tehát a λ 3 = 4 sajátértékhez tartozó összes sajátvektorok halmaza S λ3 = t 3t t R \ {} Mivel a f iránynak egységnyi hosszúnak kell lenni, ezért t 2 + 9t 2 = 1 is kell, hogy teljesüljön, azaz t = 1/ 1 Így a λ 3 -hoz tartozó f irány 1 1 n 3 = 3 1