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Diagonalización de Matrices

Module by: Michael Haag Translated by: Fara Meza, Erika JacksonBased on: Matrix Diagonalization por Michael Haag

Summary: (Blank Abstract)

De nuestro entendimiento de eigenvalores y eigenvectores hemos descubierto ciertas cosas sobre nuestro operador, la matriz AA. Sabemos que los eigenvectores de AA generan el espacio n n y sabemos como expresar cualquier vector xx en términos de v1v2vn v 1 v 2 v n , entonces tenemos el operador AA calculado. Si tenemos AA actuando en xx, después esto es igual a AA actuando en la combinación de los eigenvectores.
Todavía tenemos dos preguntas pendientes:
  1. ¿Cuándo los eigenvectores v1v2vn v 1 v 2 v n de AA generan el espacio n n (asumiendo que v1v2vn v 1 v 2 v n linealmente independientes)?
  2. ¿Cómo expresamos un vector dado xx en términos de v1v2vn v 1 v 2 v n ?

1 Respuesta a la Pregunta #1

Question #1: ¿Cuándo los eigenvectores v1v2vn v 1 v 2 v n de AA generan el espacio n n ?
Si AA tiene nn diferentes eigenvalores i,ij: λ i λ j i i j λ i λ j donde ii y jj son enteros, entonces AA tiene nn eigenvectores linealmente independientes. v1v2vn v 1 v 2 v n que generan el espacio n n .
nota: La demostración de esta proposición no es muy difícil, pero no es interesante para incluirla aquí. Si desea investigar esta idea, léase Strang G., “Algebra Lineal y sus aplicaciones” para la demostración.
Además, nn diferentes eigenvalores significa que detA-λI= c n λn+ c n 1 λn-1++ c 1 λ+ c 0 =0 A λ I c n λ n c n 1 λ n 1 c 1 λ c 0 0 tiene nn raíces diferentes.

Respuesta a la Pregunta #2

Question #2: ¿Cómo expresamos un vector dado xx en términos de v1v2vn v 1 v 2 v n ?
Queremos encontrar α 1 α 2 α n α 1 α 2 α n tal que
x= α 1 v1+ α 2 v2++ α n vn x α 1 v 1 α 2 v 2 α n v n (1)
Para poder encontrar el conjunto de variables, empezaremos poniendo los vectores v1v2vn v 1 v 2 v n como culumnas en una matriz V V de n×n. V=  v1v2vn  V   v 1 v 2 v n   Ahora la ecuación 1 se convierte en x=  v1v2vn  α 1 α n x   v 1 v 2 v n   α 1 α n ó x=Vα x V α Lo que nos da una forma sencilla de resolver para la variable de nuestra pregunta αα: α=V-1x α V -1 x Notese que VV es invertible ya que tiene nn columnas linealmnete independientes.

Comentarios Adicionales

Recordemos el conocimiento de funciones y sus bases y examinemos el papel de VV. x=Vα x V α x 1 x n =V α 1 α n x 1 x n V α 1 α n donde αα es solo xx expresada en una base diferente: x= x 1 100+ x 2 010++ x n 001 x x 1 1 0 0 x 2 0 1 0 x n 0 0 1 x= α 1 v1+ α 2 v2++ α n vn x α 1 v 1 α 2 v 2 α n v n VV transforma xx de la base canónica a la base v1v2vn v 1 v 2 v n

Diagonalización de Matrices y Salidas

También podemos usar los vectores v1v2vn v 1 v 2 v n para representar la salida b b, del sistema: b=Ax=A α 1 v1+ α 2 v2++ α n vn b A x A α 1 v 1 α 2 v 2 α n v n Ax= α 1 λ 1 v1+ α 2 λ 2 v2++ α n λ n vn=b A x α 1 λ 1 v 1 α 2 λ 2 v 2 α n λ n v n b Ax=  v1v2vn  λ 1 α 1 λ 1 α n A x   v 1 v 2 v n   λ 1 α 1 λ 1 α n Ax=VΛα A x V Λ α Ax=VΛV-1x A x V Λ V -1 x donde ΛΛ es la matriz con eigenvalores en la diagonal: Λ= λ 1 000 λ 2 000 λ n Λ λ 1 0 0 0 λ 2 0 0 0 λ n Finalmente, podemos cancelar las x x y quedarnos con una ecuación final para AA: A=VΛV-1 A V Λ V -1

1 Interpretación

Para nuestra interpretación, recordemos nuestra formulas: α=V-1x α V -1 x b=i α i λ i vi b i α i λ i v i podemos interpretar el funcionamiento de xx con AA como: x 1 x n α 1 α n λ 1 α 1 λ 1 α n b 1 b n x 1 x n α 1 α n λ 1 α 1 λ 1 α n b 1 b n Donde los tres pasos (las flechas) en la ilustración anterior representan las siguientes tres operaciones:
  1. Transformar x x usando V-1 V -1 , nos da αα
  2. Multiplicar por Λ Λ
  3. Transformada Inversa usando V V, lo que nos da bb
¡Este es el paradigma que usaremos para los sistemas LTI!
eigv_sys.png
Figura 1: Ilustración simple del sistema LTI.

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