Uitwerking opgaven 17 december. Spoilers!!

Vergelijkbare documenten
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Eigenwaarden en Diagonaliseerbaarheid

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

Lineaire Algebra voor ST

UITWERKINGEN d. Eliminatie van a geeft d. Eliminatie van b,

Complexe eigenwaarden

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Uitwerkingen Lineaire Algebra I (wiskundigen) 22 januari, 2015

0 0 e 1 = = = = 1 2 Voor A nemen we nu de matrix 2 1 T ten opzichte van de geordende basis e 1, e 2, e 3, e 4.

Tentamen Lineaire Algebra 1 (Wiskundigen)

Matrices en Stelsel Lineaire Vergelijkingen

Vragen, samenvattingen en uitwerkingen Lineaire algebra 1 - UvA

Eerste deeltentamen Lineaire Algebra A

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Toepassingen op discrete dynamische systemen

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

Geadjungeerde en normaliteit

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

Tentamen Lineaire Algebra B

11.0 Voorkennis V

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

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

Lineaire Algebra voor ST

Toepassingen op differentievergelijkingen

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

Oefensommen tentamen Lineaire algebra 2 - december A =

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

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4

Jordan normaalvorm. Hoofdstuk 7

Eigenwaarden en eigenvectoren in R n

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN ANALYTISCHE MEETKUNDE I. 1. Theorie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2 16 januari, en B =

x 1 (t) = ve rt = (a + ib) e (λ+iµ)t = (a + ib) e λt (cos µt + i sin µt) x 2 (t) = ve rt = e λt (a cos µt b sin µt) ie λt (a sin µt + b cos µt).

Lineaire Algebra Een Samenvatting

Lineaire Algebra voor ST

Week 22: De macht van het spoor en het spoor van de macht

Tentamen Lineaire Algebra UITWERKINGEN

Symmetrische matrices

Tentamen Lineaire Algebra

Lineaire Algebra (2DD12) Laatste nieuws in 2012

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.

UITWERKINGEN 1 2 C : 2 =

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

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2 16 januari, en B =

Tussentijdse Toets Wiskunde 2 1ste bachelor Biochemie & Biotechnologie, Chemie, Geografie, Geologie en Informatica april 2011

1 Eigenwaarden en eigenvectoren

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

Overzicht. Eigenwaarden. Beurzen en afhankelijkheid. Eigenwaarden: Intro

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

A = b c. (b) Bereken de oppervlakte van het parallellogram dat opgespannen wordt door b en c. Voor welke p is deze oppervlakte minimaal?

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1 donderdag 23 december 2004,

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Eigenwaarden en eigenvectoren

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

Aanvullingen bij Hoofdstuk 8

Lineaire Algebra voor W 2Y650

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

Geef niet alleen antwoorden, maar bewijs al je beweringen.

Meetkunde en lineaire algebra

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

Eindtermen Lineaire Algebra voor E vor VKO (2DE01)

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

Hoofdstuk 3 : Determinanten

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

WI1808TH1/CiTG - Lineaire algebra deel 1

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

a) Bepaal punten a l en b m zó dat de lijn door a en b parallel is met n.

Stelsels van lineaire DVen met constante coëfficiënten

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

CTB1002-D2 Lineaire Algebra 2

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

Lineaire Afbeelding Stelsels differentiaalvergelijkingen. 6 juni 2006

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

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I

Praktische informatie. m.b.t. College. Lineaire Algebra en Beeldverwerking. Bachelor Informatica. 1e jaar. Voorjaar semester 2012

Anton-Rorres Anton-Rorres

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

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

Hoofdstuk 7: Stelsels eerste orde lineaire differentiaalvergelijkingen

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Afdeling Kwantitatieve Economie

Uitwerkingen toets 12 juni 2010

4 Positieve en niet-negatieve lineaire algebra

Technische Universiteit Delft Uitwerking Tentamen Analyse 3, WI 2601 Maandag 11 januari 2010,

Lineaire Algebra. Samenvatting. De Roover Robin

Supplement Wiskunde 2017/2018. Inhoudsopgave

Vectorruimten met inproduct

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

Examenvragen Meetkunde en lineaire algebra Eerste examenperiode

Het 3n + 1 vermoeden. Thijs Laarhoven

Meetkunde en Lineaire Algebra

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

Meetkunde en Lineaire Algebra

Tentamen Numerieke Wiskunde (WISB251)

Wiskunde voor informatici 2 Oefeningen

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 2 dinsdag 3 april 2007,

x = b 1 x 1 , b = x n b m i,j=1,1 en een vector [x j] n j=1 m n a i,j x j j=1 i=1

Wiskunde D vwo Lineaire algebra. Presentatie Noordhoff wiskunde Tweede Fase congres 19 november 2015 Harm Houwing en John Romkes

Antwoorden op de theoretische vragen in de examen voorbereiding

Transcriptie:

Uitwerking opgaven 7 december Spoilers!! (duh... 8 januari 206 Inhoudsopgave Complex diagonaliseren matrix 2. Opgave................................................ 2.2 Oplossing............................................... 2 2 Opgave 8 2. Opgave................................................ 2.2 Oplossing............................................... Opgave 20 4. Opgave................................................ 4.2 Oplossing............................................... 5 4 Matrix exponential 5 4. Opgave................................................ 5 4.2 Oplossing............................................... 5 4.2. Matrix............................................ 5 4.2.2 Matrix 2............................................ 6

Complex diagonaliseren matrix. Opgave Diagonaliseer de matrix A.2 Oplossing ( 2 2 2 2 We gaan een basis β construeren zodat (met ɛ de standaardbasis in de identiteit A ɛ ɛ Id ɛ β A β β Idβ ɛ A β β een diagonaalmatrix is. Eerst bepalen we het karakteristiek polynoom: ϕ A (λ 2 λ 2 2 2 λ (2 λ(2 λ 2 2 λ2 4λ + 8 De nulpunten van dit polynoom zijn λ 2 ( 4 ± ( 4 2 4 8 2 2 ± 2 6 2 ± 2i Dus λ 2 + 2i en λ 2 2 2i. Voor de eigenvectoren bij λ moeten we de nulruimte vinden van 2 (2 + 2i 2 2i 2 2 2i i 2 2 (2 + 2i 2 2i 2 2i 0 0 ( ( met als oplossingen µ voor µ C; hier zullen we de vector β i nemen. i Voor de eigenvectoren bij λ 2 moeten we de nulruimte vinden van 2 (2 2i 2 2i 2 2 2i 2 2 (2 2i 2 2i 2 2i ( ( met als oplossingen µ voor µ C; we nemen nu β i 2 als eigenvector. i We krijgen nu dat i 0 0 Id ɛ β ( β β 2, A β i i β λ 0 2 + 2i 0 0 λ 2 0 2 2i En dus is 2 2 2 + 2i 0 2 2 i i 0 2 2i i i Eventueel kan men nu nog de inverse van de laatste matrix uitrekenen. Dit gaat als volgt. ( 0 0 0 0 /2 i/2 i i 0 0 i 0 2 i 0 /2 i/2 En dus is i i /2 i/2 /2 i/2 2 i i 2

2 Opgave 8 2. Opgave Beschouw voor iedere a, b R de matrix b b T a,b 2a 0 a 2b 2b Toon aan dat (, 0, 2 een eigenvector is van T a,b voor alle waarden van a en b. Voor welke waarden van de parameters a en b is T a,b diagonaliseerbaar over R? 2.2 Oplossing Eerst moeten we aantonen dat (, 0, 2 (hierin staat T voor de getransponeerde een eigenvector is van T a,b. We berekenen hiertoe T a,b 0 b b 2a 0 a b + 0 + 2b 0 2a + 0 2a b 0 b 0 2 2b 2b 2 2b + 0 + 4b 2b 2 Dus (, 0, 2 T is inderdaad een eigenvector met eigenwaarde b. We gaan nu de andere eigenwaarden en -vectoren uitrekenen. Het karakteristiek polynoom is b x b ϕ Ta,b (x 2a x a 2b 2b x ( b x x (2b x + 2a b + 2b a ( b x a 2a (2b x 2b x ab + ax + bx 2 x a(b x + x 2 (b x (x 2 a(b x met als nulpunten x b, x a en x a. Merk op dat de laatste twee complex zijn indien a < 0: omdat de matrix reëel diagonaliseerbaar moet zijn, moet gelden a 0. We weten uit Stelling 5.2 dat als het spectrum enkelvoudig is, dat dan T a,b diagonaliseerbaar is. Het spectrum is enkelvoudig als b, a en a allemaal verschillend zijn. Dit is meestal zo, we gaan kijken naar alle gevallen waarin dat niet zo is. Dan moeten er twee gelijke eigenwaarden tussenzitten, dus moet tenminste een van de volgende drie gelden; b a, b a of a a. Eerst bekijken we het geval a a. Dan is a 0 en dus geldt b b T a,b 0 0 0 2b 2b Het karakteristiek polynoom is in dit geval x 2 (b x (wat te verkrijgen valt door a 0 in te vullen in ϕ Ta,b (x (x 2 a(b x, dus de eigenwaarden zijn 0 en b. Voor eigenwaarde 0 krijgen we als eigenruimte de nulruimte van b b 0 0 0 b b b b 2b 2b 0 0 2b 2b Merk op dat we de nulrij hebben weggelaten, aangezien 0 a 0 voor iedere vector a geldt. De nulruimte van deze matrix is gelijk aan vct{(, 0, }. Voor eigenwaarde b wisten we al dat (, 0, 2 een

eigenvector is en omdat m(b, is volgens stelling 5.6 d(b, dus d(b, dus geldt dat de eigenruimte van b gegeven wordt door vct{(, 0, 2}. We hebben dus in totaal twee onafhankelijke eigenvectoren. Maar omdat de dimensie van R gelijk is aan, heeft R dus geen basis van eigenvectoren, dus is T a,b in dit geval niet diagonaliseerbaar. We bekijken nu het geval a b. Het geval a 0 hebben we al bekeken, dus neem aan dat a 0, dan ook b 0. Omdat b R moet gelden a > 0. Dan is a b en dus zijn de eigenwaarden b en b. Omdat a b is a b 2 dus de matrix is te schrijven als b b T a,b 2b 2 0 b 2 2b 2b Om de eigenruimte van eigenwaarde b te bepalen, moeten we de nulruimte bepalen van 2b b T a,b bi 2b 2 b b 2 2b b Met Gauss-eliminatie krijgen we 2b b 2b 2 b b 2 2b b 2b b 2b b 0 0 0 ( 2b b 2b b 2b b 0 0 0 Merk op dat we door b mogen delen omdat b 0. De bijbehorende eigenruimte is de nulruimte van deze matrix, dus vct{(0, b,, (, 0, 2}. Voor b krijgen we als eigenruimte 0 b T a,b + bi 2b 2 b b 2 2b b en Gauss-eliminatie geeft 0 b 2b 2 b b 2 0 b 2b b 2b b 2b b 0 b 2b b 0 2 2b 0 b 2b 0 2b 2b b 0 b 0 0 b 0 0 0 0 0 0 0 0 0 en eigenruimte vct{(, b, }. Omdat deze vector (omdat b 0 een andere eigenwaarde heeft dan de twee eigenvectoren die we eerder vonden, is deze onafhankelijk van deze twee. De eerste twee vectoren waren ook onafhankelijk, dus we hebben drie onafhankelijke eigenvectoren gevonden: (0, b,, (, 0, 2, (, b,. Dus in dit geval is T a,b diagonaliseerbaar. Voor het geval a b krijgen we weer a b 2 en dus krijgen we exact dezelfde matrix, dus exact dezelfde eigenvectoren. In dit geval is de matrix dus ook diagonaliseerbaar. Opgave 20. Opgave Stel dat de tewerkstelling in ons land als volgt evolueert: van al de mensen die het ene jaar werkloos zijn, vinden er het daaropvolgende jaar op 6 een job, de rest blijft werkloos. Anderzijds, van al de mensen die het ene jaar een job hebben, raken er het daaropvolgende jaar op 8 de job kwijt, de rest blijft werken. Stel dat er op dit moment 4 miljoen mensen werken en een half miljoen mensen werkloos zijn. Hoe is de tewerkstelling dan over een jaar? En over 2 jaar? En over 00 jaar? 4

.2 Oplossing Neem x n voor het aantal mensen dat na n jaar een baan heeft in miljoenen, en y n voor het aantal mensen dat na n jaar werkloos is in miljoenen. Dan x 0 4 en y 0 0.5 De basisvergelijkingen zijn { x n 7 8 x n + 6 y n y n 8 x n + 5 6 y n In matrixvorm ( xn y n 7/8 /6 xn /8 5/6 y n De situatie na of 2 jaar is hiermee eenvoudig uit te rekenen. Voor de situatie na 00 jaar kunnen we diagonaliseren: we krijgen 7/8 /8 0 /6 5/6 2 0 /6 2 Door gebruik te maken van het feit dat (/6 00 0 krijgen we 00 00 ( 7/8 /8 0 /6 5/6 2 0 /6 2 2 0 / / / / 2 0 2/ / 2/ 2/ En dus krijgen we dat na 00 jaar x00 y 00 / 2/ 4 / 2/ 0.5 Dus.5 miljoen mensen hebben een baan en miljoen niet. 4 Matrix exponential 4. Opgave Bepaal exp(a voor A ( 2 4.2 Oplossing 4.2. Matrix 2.5 en A ( 0 a a 0, waarbij a een reëel getal is. ( 0 0 0 ( 2 We beginnen met de eerste. Deze gaan we natuurlijk diagonaliseren. Het karakteristiek polynoom is φ A (x (2 x 2 x 2 4x + (x (x. De eigenwaarden zijn dus x en x. Voor x krijgen we als nulruimte van A I 2 A I 2 ( 0 0 met als nulruimte vct(,, we zullen als eigenvector hier (, nemen. Voor x krijgen we als nulruimte van A I 2 A I 2 ( 0 0 met als nulruimte vct(,, we zullen als eigenvector hier (, nemen. De eigenwaarden zijn en en dus is 0 A 0 5

De inverse van de laatste matrix is gelijk aan 0 0 0 0 2 Dus geldt dat ( 2 En dus geldt exp(a k0 k! Ak ( k 0 k! 0 k0 ( k! k0 ( e 0 4.2.2 Matrix 2 ( k ( 0 0 e e 0 e e e 0 0 /2 /2 0 /2 /2 0 /2 /2 k0 ( k0 ( 2 ( k! k ( 0 0 ( k! 0 0 k k! e + e e e 2 e e e + e Deze matrix kan op dezelfde manier worden behandeld, maar ook sneller. We bedenken dat A 2 a 2 0 0 a 2 a 2 I 2. En dus geldt voor alle gehele l dat A 2l (A 2 l (a 2 I 2 l a 2l I 2, en A 2l+ A 2l A a 2l I 2 A a 2l+ ( 0 0. Gecombineerd geeft dit exp(a l0 k0 (2l! a2l I 2 + k! Ak l0 k 0 k even k! Ak (2l +! a2l+ k 0 k oneven 0 0 k! Ak l0 l0 (2l! A2l + ( a 2l (2l! 0 + a 0 2l (2l! Als je bij Infinitesimaalrekening goed hebt opgelet, zie je dat dit gelijk is aan e cosh a 0 0 sinh a cosh a sinh a a + e a e a e a + 2 2 0 cosh a sinh a 0 sinh a cosh a e a e a 2 e a + e a 2 l0 l0 (2l +! A2l+ 0 a 2l+ (2l+! a 2l+ (2l+! 0 2e a ( e 2a + e 2a e 2a e 2a + Niet omdat het moet, maar omdat het kan. Overigens is het niet waarschijnlijk dat zo n methode sneller is dan gewoonweg diagonaliseren (of een Jordanmatrix ervan maken als dat niet lukt. 6