Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2

Vergelijkbare documenten
Tentamen lineaire algebra 2 18 januari 2019, 10:00 13:00 Uitwerkingen (schets)

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2 16 januari, en B =

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2 16 januari, en B =

Uitwerkingen tentamen lineaire algebra 2 13 januari 2017, 10:00 13:00

Oefensommen tentamen Lineaire algebra 2 - december A =

Tentamen lineaire algebra 2 17 januari 2014, 10:00 13:00 zalen 174, 312, 412, 401, 402

Tentamen Lineaire Algebra 1 (Wiskundigen)

Uitwerkingen Lineaire Algebra I (wiskundigen) 22 januari, 2015

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN ANALYTISCHE MEETKUNDE I. 1. Theorie

1.1 Oefen opgaven. Opgave Van de lineaire afbeelding A : R 3 R 3 is gegeven dat 6 2, 5 4, A 1 1 = A = Bepaal de matrix van A.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

Geef niet alleen antwoorden, maar bewijs al je beweringen.

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Uitwerking Proeftentamen Lineaire Algebra 1, najaar y y = 2x. P x. L(P ) y = x. 2/3 1/3 en L wordt t.o.v de standaardbasis gegeven door

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 2 dinsdag 3 april 2007,

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4

Eigenwaarden en eigenvectoren in R n

UITWERKINGEN 1 2 C : 2 =

Definities, stellingen en methoden uit David Poole s Linear Algebra A Modern Introduction - Second Edtion benodigd voor het tentamen Matrix Algebra 2

Tentamen Lineaire Algebra B

Tentamen Lineaire Algebra

Lineaire Algebra voor ST

Geef niet alleen antwoorden, maar bewijs al je beweringen.

Lineaire Algebra voor ST

Tentamen lineaire algebra voor BWI maandag 15 december 2008, uur.

Eigenwaarden en Diagonaliseerbaarheid

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I

Kies voor i een willekeurige index tussen 1 en r. Neem het inproduct van v i met de relatie. We krijgen

Tentamen lineaire algebra voor BWI dinsdag 17 februari 2009, uur.

Symmetrische matrices

Lineaire Algebra voor ST

Jordan normaalvorm. Hoofdstuk 7

Geadjungeerde en normaliteit

CTB1002-D2 Lineaire Algebra 2

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Anton-Rorres Anton-Rorres

Uitwerkingen tentamen Algebra 3 8 juni 2017, 14:00 17:00

Lineaire algebra I (wiskundigen)

Tentamen Lineaire Algebra voor BMT en TIW (2DM20) op vrijdag 11 mei 2007, 9:00 12:00 uur.

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Lineaire algebra I (wiskundigen)

ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Voorbeeldtoetsen Lineaire Algebra Deliverable 3.10 Henk van der Kooij ONBETWIST Deliverable 3.

Tweede huiswerkopdracht Lineaire algebra 1 Uitwerking en opmerkingen

Unitaire en Hermitese transformaties

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

WI1808TH1/CiTG - Lineaire algebra deel 1

Lineaire Algebra. Bovendriehoeks- en onderdriehoeks vorm: onder (boven) elke leidende term staan enkel nullen

Lineaire Algebra voor ST

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1 donderdag 23 december 2004,

Tentamen Lineaire Algebra UITWERKINGEN

extra sommen bij Numerieke lineaire algebra

Matrices en Stelsel Lineaire Vergelijkingen

Lineaire Algebra Een Samenvatting

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Vierde huiswerkopdracht Lineaire algebra 1

Lineaire Algebra (2DD12) Laatste nieuws in 2012

1 Eigenwaarden en eigenvectoren

Aanvullingen bij Hoofdstuk 8

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Uitwerking opgaven 17 december. Spoilers!!

Vincent van der Noort Scoop vult de gaten in onze kennis... Het gevoel van eigenwaarden van David J. Griffith

Bekijk nog een keer het stelsel van twee vergelijkingen met twee onbekenden x en y: { De tweede vergelijking van de eerste aftrekken geeft:

Antwoorden op de theoretische vragen in de examen voorbereiding

Complexe eigenwaarden

4 Positieve en niet-negatieve lineaire algebra

EERSTE DEELTENTAMEN ANALYSE C

wordt de stelling van Pythagoras toegepast, in dit geval twee keer: eerst in de x y-vlakte en vervolgens in de vlakte loodrecht op de vector y.

Examen Lineaire Algebra en Meetkunde Tweede zit (13:30-17:30)

6. Lineaire operatoren

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1A. maandag 16 december 2002, b. Bepaal een basis voor de rijruimte en voor de kolomruimte van A.

Eindtermen Lineaire Algebra voor E vor VKO (2DE01)

Oefeningen bij de Cursus Lineaire Algebra, Eerste Kandidatuur Informatica. Complexe Getallen en Veeltermvergelijkingen over R en C

Wiskundigen. Tentamen Lineaire Algebra 1. Donderdag 18 december 2008, a ( )

11.0 Voorkennis V

Vectorruimten met inproduct

Meetkunde en lineaire algebra

Ingela Mennema. Roosters. Bachelorscriptie. Scriptiebegeleider: Dr. R.M. van Luijk en H.D. Visse MSc. Datum Bachelorexamen: 28 juni 2016

Samenvatting. Lineaire Algebra 1 - Collegejaar Dictaat met verwijzing naar het boek. Disclaimer

Het karakteristieke polynoom

Technische Universiteit Delft. ANTWOORDEN van Tentamen Gewone differentiaalvergelijkingen, TW2030 Vrijdag 30 januari 2015,

Kwantitatieve Economie / Faculteit Economie en Bedrijfskunde / Universiteit van Amsterdam. Schrijf je naam en studentnummer op alles dat je inlevert.

Voortgezette Lineaire Algebra. Prof. dr. J. van Mill Dr. F. van Schagen

Bilineaire Vormen. Hoofdstuk 9

Onderwerpskeuzes Lineaire Algebra en kwaliteitscriteria

Overzicht. Eigenwaarden. Beurzen en afhankelijkheid. Eigenwaarden: Intro

Coördinatiseringen. Definitie 1. Stel dat B = {b 1,..., b n } een basis is van een vectorruimte V en dat v V. iedere vector v V :

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Tentamina Lineaire Algebra Cursussen. Uitgangspunten, aanbevelingen en opmerkingen

Lineaire Algebra voor ST

3. Stelsels van vergelijkingen

Tentamen (2DE04) van Lineaire Algebra voor E, op vrijdag 27 januari 2012, ( )

Lineaire afbeeldingen

NP2.5w3 Eigenwaarden. Eigenwaarden. VU Numeriek Programmeren 2.5. Charles Bos. Vrije Universiteit Amsterdam 1A april /26

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Afdeling Kwantitatieve Economie

Vragen, samenvattingen en uitwerkingen Lineaire algebra 1 - UvA

Praktische informatie m.b.t. College Lineaire Algebra en Beeldverwerking Bachelor Informatica en Economie 2 e jaar Voorjaar semester 2013 Docent:

Matrixgroepen. SL n (K) = S GL n (K)

FLIPIT 5. (a i,j + a j,i )d i d j = d j + 0 = e d. i<j

Transcriptie:

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2 15 januari, 2016 Opgave 2 (10 punten (a Het karakteristiek polynoom van A is det(ti A = (t 1 5, dus er is maar één eigenwaarde, namelijk λ = 1 Er geldt (A I 2 = 0, dus dim ker(a I 2 = 5 Alle Jordanblokken hebben dus grootte hooguit 2 De matrix A I is al in row echelonvorm, en we vinden dat de kern van A I wordt voortgebracht door e 1, e 2 en e 3 Er geldt dus dim ker(a I = 3, dus er zijn drie Jordanblokken, alle van grootte hooguit 2 Er zijn 5 3 = 2 blokken van grootte minstens 2, dus is er precies één blok van grootte 1 en twee blokken van grootte 2 We kiezen (voor de twee blokken van groote 2 eerst twee vectoren in ker(a I 2 \ ker(a I = R 5 \ e 1, e 2, e 3, bijvoorbeeld w 1 = e 4 en w 2 = e 5 Hun beelden onder A I zijn (A Iw 1 = ( 2, 1, 0, 0, 0 en (A Iw 2 = (1, 0, 1, 0, 0 Deze twee vectoren zijn inderdaad bevat in ker(a I, die dimensie 3 heeft, zoals we al zagen We kiezen nu nog een derde lineair onafhankelijk element in ker(a I, bijvoorbeeld w 3 = e 1 We zetten deze vectoren als kolommen in een matrix in de volgorde (A Iw 1, w 1, (A Iw 2, w 2, w 3, dus 2 0 1 0 1 1 0 0 0 0 Q = 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 Dan geldt 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 J = Q 1 AQ = 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 (b Definieer M = J I, zodat J = I + M Dan geldt M 2 = 0 en A = QJQ 1 = Q(I + MQ 1 = QIQ 1 + QMQ 1 = D + N, met D = QIQ 1 = I en N = QMQ 1 Dan geldt N 2 = 0 en 0 0 0 2 1 0 0 0 1 0 N = A I = A = 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 en uiteraard geldt DN = ND (c Omdat N en D met elkaar commuteren en er geldt N 2 = 0, volgt voor elke n 0 volgens het binomium van Newton dat n A n = (D + N n = k=0 ( n k D n k N k = D n N 0 + nd n 1 N 1 = I + nn

2 Voor elke t R volgt ( ( exp(ta = n! An = (I + nn = n! n! I nt n + n! N ( ( = I + N = e t I + te t N = n! (n 1! n=1 e t 0 0 2te t te t 0 e t 0 te t 0 = 0 0 e t 0 te t 0 0 0 e t 0 0 0 0 0 e t Opgave 3 (8 punten (a en (b De eigenwaarden zijn de nulpunten van het minimum polynoom, dus 1, 2 en 3 Volgens Proposition 49 is R 11 de directe som van de gegeneraliseerde eigenruimtes ker(a I 2, ker(a 2I en ker(a + 3I 3 De laatste twee hebben dimensies 3 respectievelijk 4 Omdat de som van de dimensies gelijk is aan 11 is de dimensie van ker(a I 2 gelijk aan 11 3 4 = 4 Dit geeft al dat het karakteristiek polynoom van B gelijk is aan P B (x = (x 1 4 (x 2 3 (x + 3 4, want de exponent bij elke eigenwaarde (de algebraïsche multipliciteit is gelijk aan de dimensie van de bijbehorende gegeneraliseerde eigenruimte De exponent van x λ in het minimum polynoom is de grootte van het grootste Jordanblok dat hoort bij die eigenwaarde, dus voor eigenwaarde λ = 3 is er een blok van grootte 3 De som van de groottes van de Jordanblokken voor eigenwaarde 3 is de dimensie van de gegeneraliseerde eigenruimte, dus 4 in totaal Dat betekent dat naast het blok van grootte 3 er nog één blok van grootte 1 is Voor eigenwaarde λ = 2 is de exponent van (x 2 in het minimum polynoom gelijk aan 1, dus zijn er alleen blokken van grootte 1 De dimensie van de gegeneraliseerde eigenruimte is 3, dus er zijn drie blokken van grootte 1 Voor eigenwaarde λ = 1 is de exponent van (x 1 in het minimum polynoom gelijk aan 2, dus er is een blok van grootte 2 De dimensie van de gegeneraliseerde eigenruimte is 4, dus de som van de groottes van de overige blokken is 4 2 = 2 Dat is dus ofwel nog een blok van grootte 2 of twee blokken van grootte 1

Op volgorde van de blokken na zijn de mogelijke Jordannormaalvormen dus 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 en 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 Opgave 4 (11 punten (a Schrijven we M j voor de j j deelmatrix van M in de linkerbovenhoek, dan geldt det M 1 = 1 > 0 en det M 2 = 1 > 0 en det M 3 = 1 > 0, dus ϕ is positief definiet volgens Theorem 828 (b We beginnen met de basis e 2, e 3, e 1 waarvan de eerste twee vectoren het vlak V opspannen Met Gram-Schmidt krijgen we orthogonale vectoren w 1 = e 2 = (0, 1, 0, w 2 = e 3 ϕ(e 3, w 1 ϕ(w 1, w 1 w 1 = e 3 1 2 e 2 = (0, 1 2, 1, w 3 = e 1 ϕ(e 1, w 1 ϕ(w 1, w 1 w 1 ϕ(e 1, w 2 ϕ(w 2, w 2 w 2 = e 1 1 2 e 2 1/2 3/2 (e 3 1 2 e 2 = = e 1 1 3 e 2 1 3 e 3 = (1, 1 3, 1 3 1 Na normaliseren krijgen we v i = w ϕ(wi i, dus,w i v 1 = 1 2 (0, 1, 0, v 2 = 1 6 (0, 1, 2, v 3 = 1 3 (3, 1, 1 De eerste twee geven een orthonormale basis (v 1, v 2 voor V Alledrie samen geven een orthonormale basis (v 1, v 2, v 3 voor R 3 3

4 [Veel mensen deelden door de standaard Euclidische lengte van de vectoren om te normaliseren, in plaats van door de lengte die hoort bij ϕ, dus x M = x, x M ] (c De derde vector v 3 staat loodrecht op V, dus we mogen elk veelvoud van v 3 nemen, zeg a = (3, 1, 1 (d Er geldt f(x, y M = x, f (y M, dus als f zelfgeadjungeerd was, dan zou voor alle x, y R 3 gelden f(x, y M = x, f(y M Maar voor x = e 1 en y = e 2 geldt f(x, y M = e 1, e 2 M = 1 en x, f(y M = e 1, e 2 M = 1 1, tegenspraak Dus is f niet zelfgeadjungeerd [Het volgt ook uit onderdeel (e, waarin we zullen zien dat f niet eens normaal is Als f wel zelfgeadjungeerd was geweest, dan zou f ook normaal geweest zijn] (e De vectoren e 1 en e 2 zijn eigenvectoren van f met verschillende eigenwaarden, namelijk 1 en 1 Omdat e 1 en e 2 in deze inproductruimte niet loodrecht staan op elkaar (want e 1, e 2 M = 1 0, is f wegens Lemma 102(c niet normaal Je kunt ook de hele matrix voor f bepalen ten opzichte van de orthonormale basis B = (v 1, v 2, v 3 Voor A = [f] B B geldt 1 0 3 6 A = 0 1 1 2 0 0 1 Het is eenvoudig te checken dat AA en A A niet gelijk zijn, dus f is niet normaal wegens Corollary 920 Opgave 5 (7 punten Het karakteristiek polynoom van A is x 2 9x + 14 = (x 2(x 7, dus de eigenwaarden zijn 2 en 7 De bijbehorende eigenruimtes worden opgespannen door (1, 2, respectievelijk (2, 1 Om deze vectoren te schalen tot lengte 1 delen we ze door 5 Als kolommen in een matrix vinden we ( Q = 1 2 1 5 2 1 Hiervoor geldt inderdaad dat Q orthogonaal is Dit kun je direct checken door te verifiëren dat QQ = I, maar het volgt ook uit het feit dat eigenvectoren van een symmetrische reële matrix die horen bij verschillende eigenwaarden loodrecht op elkaar staan ( 2 0 D = Q AQ = 0 7 Opgave 6 (9 punten (a Stel v U Voor elke u U geldt ϕ(u, u = 0 en ϕ(v, v = 0 en bovendien 0 = ϕ(u + v, u + v = ϕ(u, u + 2ϕ(u, v + ϕ(v, v = 0 + 2ϕ(u, v + 0 = 2ϕ(u, v, dus ϕ(u, v = 0 Dit geldt voor alle u U, dus geldt v U We concluderen U U

(b Bijvoorbeeld V = R 2 met bilineaire vorm ϕ gegeven door de matrix ( 0 1 1 0 en U opgespannen door e 1 = (1, 0 Voor elke v = (a, b V geldt ϕ(e 1, v = b, dus v is bevat in U dan en slechts dan als b = 0, dus als v een veelvoud is van e 1, dus als v U Dus geldt inderdaad U = U (c Kies een basis (v 1,, v r voor U en breid die uit tot een basis B = (v 1,, v r, v r+1,, v n voor V Voor elke f U construeren we nu een afbeelding g V door te definiëren n r g( a i v i = f( a i v i i=1 Dan is de beperking van g tot U gelijk aan f, dus ι (g = f We concluderen dat ι surjectief is (d De symmetrische bilineaire vorm ϕ is niet-gedegenereerd, dus de geïnduceerde afbeelding ϕ L : V V die v stuurt naar ϕ(v, is een isomorfisme De samenstelling i=1 ι ϕ L : V U is dus ook surjectief De kern van deze samenstelling is precies U, dus uit de dimensiestelling voor afbeeldingen volgt dim V = dim im(ι ϕ L + dim ker(ι ϕ L = dim U + dim U = dim U + dim U 5