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Forma canónica de Jordan

En álgebra lineal, la forma canónica de Jordan es la forma de la matriz de un endomorfismo de un espacio vectorial en cierta base asociada a la descomposición en suma directa de subespacios invariantes bajo dicho endomorfismo. Dicha forma canónica consistirá en que la matriz estará formada por "bloques de Jordan" en la diagonal y bloques de ceros fuera de ella.

Introducción

Sea   un endomorfismo sobre un  -espacio vectorial   de dimensión    . Si el polinomio característico de   se factoriza completamente sobre el cuerpo   (es decir,   es el cuerpo de descomposición del polinomio característico de la matriz), existe una base donde la aplicación lineal viene dada por una "matriz de m bloques" ( ) con la siguiente forma.

 

Donde cada submatriz   es un bloque de Jordan.

 

Donde   son raíces del polinomio característico (valores propios), y  
Cuando   es diagonalizable, vale que   y  , por lo que la forma canónica de Jordan de la matriz es una matriz diagonal.

Ejemplo

Considérese la situación de una matriz diagonalizable. Una matriz cuadrada es diagonalizable si la suma de las dimensiones de los espacios propios (eigenspaces) es el número de filas o columnas de la matriz. Examinemos la matriz siguiente:

 

Tenemos valores propios de A que son solo λ = 5, 5, 5, 5. Ahora bien, la dimensión del núcleo de   es 1 (donde   representa la matriz identidad), por lo tanto A no es diagonalizable. Sin embargo, podemos construir la forma de Jordan de esta matriz. Dado que la dimensión es 1, sabemos que la forma de Jordan está compuesta de solo un bloque de Jordan, es decir, la forma de Jordan de A es:

 

Obsérvese que J puede escribirse como  , donde N es una matriz nilpotente. Puesto que ahora tenemos A similar a dicha matriz simple, podremos realizar cálculos que involucren a A usando la forma de Jordan, lo que en muchos casos puede simplificar el cálculo. Por ejemplo, calcular potencias de matrices es significativamente más sencillo usando la forma de Jordan.

Cálculo de la forma de Jordan

1) Supongamos que se quiere diagonalizar la siguiente matriz

 

Primeros calculamos el polinomio característico y vemos si   es diagonalizable.

 

Hacemos   y obtenemos los autovalores   y  , este último de multiplicidad algebraica 2. Para ver si   es diagonalizable buscamos los autovectores, estos conforman las bases de los espacios   (es decir los espacios propios  ). Para el primer valor propio obtenemos  :

 

de donde se resuelve que  . En particular, un vector de la base (el más simple sin contar el nulo) es (1,1,0).

Ahora para el otro autovalor

 

Es decir que obtuvimos   pero este espacio es unidimensional luego no alcanzan los autovectores para construir una base de   (suponiendo que estamos trabajando en este espacio) y por lo tanto   NO ES diagonalizable. ¿Cómo reducir esta matriz a una forma simple entonces si no la podemos hacer diagonal? Precisamente de esto se trata la forma de Jordan, buscaremos un vector más, linealmente independiente respecto de los anteriores de modo que podamos construir la matriz de pasaje tal que   quede triangular, en vez de diagonal, expresada como bloques de Jordan.

Sea B esta base, debe estar conformada por tres vectores y solo tenemos dos. Hay varias maneras de encontarlo, una es proponer   y buscar las coordenadas (a,b,c) tal que se cumpla   donde J es la matriz en forma canónica de Jordan y P es la matriz cambio de base de B a la base canónica de  . Por la manera en la que definimos la base B la matriz J tiene que ser

 

es decir que basta efectuar los productos mencionados e igualarlos, queda

 

Queda formado entonces el siguiente sistema

 

que son infinitos vectores de la forma   (notemos que se trata de una múltiplo del autovector asociado al autovalor 2 pero con una coordenada sumada). En particular para   se obtiene una de las infinitas soluciones  .

En general, cualquier matriz de la forma   cumple que

 .

Nota: podemos resolver el sistema PJ=AP triangulando la matriz ampliada  . Este algoritmo será analizado en el siguiente ejemplo con más detalle.

2) Tomemos ahora una matriz similar a la anterior

 

de la cual buscamos la forma de Jordan. El polinomio característico es

 .

Veamos que para   obtenemos un único autovalor  , esto significa que   no es diagonalizable ya que la única manera de obtener que   (y por lo tanto  ) es que A sea la matriz nula.

Busquemos entonces los autovectores...

 

Es decir   esto equivale a afirmar que el vector   genera el subespacio  .

Para encontrar otro vector linealmente independiente, podemos triangular la matriz A-2I ampliada con las coordenadas del autovector (asociado a este autovalor 2) como columna.

 

Si llamamos   tenemos vectores de la forma   ¡que son combinaciones lineales del autovector! Sin embargo todavía nos falta un vector más para construir una base de  , este se obtiene sustituyendo la solución   en el producto  .

  y por lo tanto la base buscada es  . Es importante ponerlos en este orden, de otro modo la matriz en esta base no estará constituida por bloques de Jordan.

Formamos

 

3) Hallar la forma canónica de Jordan de la matriz

 

Hallamos el polinomio característico:

 

Sus raíces son   y   con multiplicidades 4 y 1 respectivamente.
Buscamos los autovectores, comencemos con

 

Triangulamos

 

Por lo tanto el espacio propio asociado a este autovalor es  . Resulta evidente que la matriz no es diagonalizable, ya que la multiplicidad geométrica es menor que 4, o lo que es equivalente,  .

Por ahora, busquemos el otro autovector.


 

 

Es decir que, si designamos   obtenemos  .


Buscamos la base en la cual A tiene la forma de Jordan. Para   tenemos que hallar 3 vectores más que sean linealmente independientes con  , pues la multiplicidad de  es 4 y nosotros tenemos un único vector. Una forma de encontrar estos vectores es la siguiente.

Hallar las potencias   hasta que la dimensión del último sea la multiplicidad de la raíz (4 en este caso).

 

Obtenemos que el rango es 3, luego su nulidad es 2. Resolviendo el sistema   se obtiene que todas las coordenadas de los vectores de   han de valer cero, excepto las dos primeras. Como  , sabemos que podemos expandir la base de   para obtener una base de  . Elegimos entonces el vector   . Así:  .

 

El rango de esta matriz es  . Su nulidad es por tanto 3. Resolvemos el sistema   y observamos que las dos últimas coordenadas han de valer 0. Expandimos la base de   para obtener la de  , por ejemplo con el vector (0,0,1,0,0):

 
 

En este caso, la nulidad de   es n(E)=4, y como la dimensión de   (es decir, la nulidad de  ) no puede ser superior a la multiplicidad algebraica del autovalor 1, que es 4, ya hemos llegado a la dimensión máxima. Resolvemos el sistema   y concluímos que la suma de las últimas dos coordenadas ha de ser nula. Ahora tomamos un vector   pero que no pertenezca a ninguno de los anteriores. Por ejemplo,  . Obtenemos así la base de  :

 .

Ahora hay que hallar  .

 
 
 .

Como   = \langle(14,4,2,1,0)\rangle, ya tenemos los 5 vectores de la nueva base.

La matriz de cambio de base es

 

Para hallar la matriz de Jordan solo hay que hacer las imágenes por A, de los vectores de la base de Jordan, y expresarlos en dicha base:

 
 
 
 
 
 

Se cumple  

Véase también

Enlaces externos

  • Utilidad en línea para calcular la forma canónica de Jordan y diagonalización de matrices by www.mathstools.com


  •   Datos: Q838495

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En algebra lineal la forma canonica de Jordan es la forma de la matriz de un endomorfismo de un espacio vectorial en cierta base asociada a la descomposicion en suma directa de subespacios invariantes bajo dicho endomorfismo Dicha forma canonica consistira en que la matriz estara formada por bloques de Jordan en la diagonal y bloques de ceros fuera de ella Indice 1 Introduccion 1 1 Ejemplo 2 Calculo de la forma de Jordan 3 Vease tambien 4 Enlaces externosIntroduccion EditarSea f displaystyle f un endomorfismo sobre un K displaystyle K espacio vectorial V displaystyle V de dimension n gt 1 displaystyle n gt 1 f V V displaystyle f V rightarrow V Si el polinomio caracteristico de f displaystyle f se factoriza completamente sobre el cuerpo K displaystyle K es decir K displaystyle K es el cuerpo de descomposicion del polinomio caracteristico de la matriz existe una base donde la aplicacion lineal viene dada por una matriz de m bloques m n displaystyle m leq n con la siguiente forma J A 1 0 0 0 A 2 0 0 0 A m K n n displaystyle J begin pmatrix mathbf A 1 amp 0 amp cdots amp 0 0 amp mathbf A 2 amp cdots amp 0 vdots amp vdots amp ddots amp vdots 0 amp 0 amp cdots amp mathbf A m end pmatrix in K n times n Donde cada submatriz A k displaystyle mathbf A k es un bloque de Jordan A k l k 1 0 0 0 l k 1 0 0 0 0 l k K n k n k displaystyle mathbf A k begin pmatrix lambda k amp 1 amp 0 amp cdots amp 0 0 amp lambda k amp 1 amp cdots amp 0 vdots amp vdots amp vdots amp ddots amp vdots 0 amp 0 amp 0 amp cdots amp lambda k end pmatrix in K n k times n k Donde l 1 l m displaystyle displaystyle lambda 1 lambda m son raices del polinomio caracteristico valores propios y k 1 m n k n displaystyle sum k 1 m n k n Cuando f displaystyle displaystyle f es diagonalizable vale que m n displaystyle m n y k n k 1 displaystyle forall k n k 1 por lo que la forma canonica de Jordan de la matriz es una matriz diagonal Ejemplo Editar Considerese la situacion de una matriz diagonalizable Una matriz cuadrada es diagonalizable si la suma de las dimensiones de los espacios propios eigenspaces es el numero de filas o columnas de la matriz Examinemos la matriz siguiente A 322 323 323 322 325 326 325 326 259 261 261 260 237 237 238 237 displaystyle A begin pmatrix 322 amp 323 amp 323 amp 322 325 amp 326 amp 325 amp 326 259 amp 261 amp 261 amp 260 237 amp 237 amp 238 amp 237 end pmatrix Tenemos valores propios de A que son solo l 5 5 5 5 Ahora bien la dimension del nucleo de A 5 I d displaystyle A 5Id es 1 donde I d displaystyle Id representa la matriz identidad por lo tanto A no es diagonalizable Sin embargo podemos construir la forma de Jordan de esta matriz Dado que la dimension es 1 sabemos que la forma de Jordan esta compuesta de solo un bloque de Jordan es decir la forma de Jordan de A es J J 4 5 5 1 0 0 0 5 1 0 0 0 5 1 0 0 0 5 displaystyle J J 4 5 begin pmatrix 5 amp 1 amp 0 amp 0 0 amp 5 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 5 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 5 end pmatrix Observese que J puede escribirse como 5 I d N displaystyle 5Id N donde N es una matriz nilpotente Puesto que ahora tenemos A similar a dicha matriz simple podremos realizar calculos que involucren a A usando la forma de Jordan lo que en muchos casos puede simplificar el calculo Por ejemplo calcular potencias de matrices es significativamente mas sencillo usando la forma de Jordan Calculo de la forma de Jordan Editar1 Supongamos que se quiere diagonalizar la siguiente matriz A 1 2 1 0 1 0 1 1 3 displaystyle A begin pmatrix 1 amp 2 amp 1 0 amp 1 amp 0 1 amp 1 amp 3 end pmatrix Primeros calculamos el polinomio caracteristico y vemos si A displaystyle A es diagonalizable p A l det l I A l 3 t r A l 2 A 11 A 22 A 33 l det A l 3 3 l 2 3 4 1 l 4 l 3 3 l 2 4 l 1 l 2 2 displaystyle begin array lcl p A lambda amp amp det lambda I A lambda 3 mathrm tr A lambda 2 A 11 A 22 A 33 lambda det A amp amp lambda 3 3 lambda 2 3 4 1 lambda 4 lambda 3 3 lambda 2 4 lambda 1 lambda 2 2 end array Hacemos p A l 0 displaystyle p A lambda 0 y obtenemos los autovalores 1 displaystyle 1 y 2 displaystyle 2 este ultimo de multiplicidad algebraica 2 Para ver si A displaystyle A es diagonalizable buscamos los autovectores estos conforman las bases de los espacios ker A l I displaystyle ker A lambda I es decir los espacios propios E l displaystyle E lambda Para el primer valor propio obtenemos A 1 I displaystyle A 1 I A I 2 2 1 0 0 0 1 1 4 1 1 0 0 0 1 0 0 0 x y 0 z 0 x y z 0 displaystyle A I begin pmatrix 2 amp 2 amp 1 0 amp 0 amp 0 1 amp 1 amp 4 end pmatrix sim begin pmatrix 1 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 1 0 amp 0 amp 0 end pmatrix Longrightarrow left begin array lcr x y amp amp 0 z amp amp 0 end array right iff left begin array lcr x amp amp y z amp amp 0 end array right de donde se resuelve que ker A l I x x 0 x R displaystyle ker A lambda I x x 0 x in mathbb R En particular un vector de la base el mas simple sin contar el nulo es 1 1 0 Ahora para el otro autovalor A 2 I 1 2 1 0 3 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 x z 0 y 0 x z y 0 displaystyle A 2I begin pmatrix 1 amp 2 amp 1 0 amp 3 amp 0 1 amp 1 amp 1 end pmatrix sim begin pmatrix 1 amp 0 amp 1 0 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 0 end pmatrix Longrightarrow left begin array lcr x z amp amp 0 y amp amp 0 end array right iff left begin array lcr x amp amp z y amp amp 0 end array right Es decir que obtuvimos ker A l I z 0 z z R displaystyle ker A lambda I z 0 z z in mathbb R pero este espacio es unidimensional luego no alcanzan los autovectores para construir una base de R 3 displaystyle mathbb R 3 suponiendo que estamos trabajando en este espacio y por lo tanto A displaystyle A NO ES diagonalizable Como reducir esta matriz a una forma simple entonces si no la podemos hacer diagonal Precisamente de esto se trata la forma de Jordan buscaremos un vector mas linealmente independiente respecto de los anteriores de modo que podamos construir la matriz de pasaje tal que A displaystyle A quede triangular en vez de diagonal expresada como bloques de Jordan Sea B esta base debe estar conformada por tres vectores y solo tenemos dos Hay varias maneras de encontarlo una es proponer B 1 1 0 1 0 1 a b c displaystyle B 1 1 0 1 0 1 a b c y buscar las coordenadas a b c tal que se cumpla J P 1 A P P J A P displaystyle J P 1 AP iff PJ AP donde J es la matriz en forma canonica de Jordan y P es la matriz cambio de base de B a la base canonica de R 3 displaystyle mathbb R 3 Por la manera en la que definimos la base B la matriz J tiene que ser J 1 0 0 0 2 1 0 0 2 displaystyle J begin pmatrix 1 amp 0 amp 0 0 amp 2 amp 1 0 amp 0 amp 2 end pmatrix es decir que basta efectuar los productos mencionados e igualarlos queda P J A P 1 2 2 a 1 1 0 2 b 0 2 2 c 1 1 2 a 2 b c 1 0 b 0 2 a b 3 c displaystyle PJ AP iff begin pmatrix 1 amp 2 amp 2a 1 1 amp 0 amp 2b 0 amp 2 amp 2c 1 end pmatrix begin pmatrix 1 amp 2 amp a 2b c 1 amp 0 amp b 0 amp 2 amp a b 3c end pmatrix Queda formado entonces el siguiente sistema a 2 b c 1 b 0 a b c 1 a c 1 b 0 a b c c 1 0 c displaystyle left begin array lcr a 2b c amp amp 1 b amp amp 0 a b c amp amp 1 end array right iff left begin array lcr a amp amp c 1 b amp amp 0 end array right quad therefore a b c c 1 0 c que son infinitos vectores de la forma a b c 1 0 1 t 1 0 0 displaystyle a b c 1 0 1 t 1 0 0 notemos que se trata de una multiplo del autovector asociado al autovalor 2 pero con una coordenada sumada En particular para t 1 displaystyle t 1 se obtiene una de las infinitas soluciones P 1 1 0 1 0 0 0 1 1 displaystyle P begin pmatrix 1 amp 1 amp 0 1 amp 0 amp 0 0 amp 1 amp 1 end pmatrix En general cualquier matriz de la forma P 1 1 t 1 1 0 0 0 1 t displaystyle P begin pmatrix 1 amp 1 amp t 1 1 amp 0 amp 0 0 amp 1 amp t end pmatrix cumple que P 1 A P J 1 0 0 0 2 1 0 0 2 displaystyle P 1 AP J begin pmatrix 1 amp 0 amp 0 0 amp 2 amp 1 0 amp 0 amp 2 end pmatrix Nota podemos resolver el sistema PJ AP triangulando la matriz ampliada A 2 I 1 0 1 displaystyle left A 2I left begin smallmatrix 1 0 1 end smallmatrix right right Este algoritmo sera analizado en el siguiente ejemplo con mas detalle 2 Tomemos ahora una matriz similar a la anterior A 2 0 1 1 1 0 1 1 3 displaystyle A begin pmatrix 2 amp 0 amp 1 1 amp 1 amp 0 1 amp 1 amp 3 end pmatrix de la cual buscamos la forma de Jordan El polinomio caracteristico es p A l det l I A l 3 6 l 2 12 l 8 l 2 3 displaystyle p A lambda det lambda I A lambda 3 6 lambda 2 12 lambda 8 lambda 2 3 Veamos que para p A l 0 displaystyle p A lambda 0 obtenemos un unico autovalor l 2 displaystyle lambda 2 esto significa que A displaystyle A no es diagonalizable ya que la unica manera de obtener que r g A 0 displaystyle rm rg A 0 y por lo tanto dim E 2 3 displaystyle dim E 2 3 es que A sea la matriz nula Busquemos entonces los autovectores A 2 I 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 x y 0 z 0 x y z 0 displaystyle A 2I begin pmatrix 0 amp 0 amp 1 1 amp 1 amp 0 1 amp 1 amp 1 end pmatrix sim begin pmatrix 1 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 1 0 amp 0 amp 0 end pmatrix Rightarrow left begin array rcl x y amp amp 0 z amp amp 0 end array right iff left begin array rcl x amp amp y z amp amp 0 end array right Es decir x y z E 2 x y z y 1 1 0 displaystyle x y z in E 2 iff x y z y 1 1 0 esto equivale a afirmar que el vector 1 1 0 displaystyle 1 1 0 genera el subespacio E 2 ker A 2 I displaystyle E 2 ker A 2I Para encontrar otro vector linealmente independiente podemos triangular la matriz A 2I ampliada con las coordenadas del autovector asociado a este autovalor 2 como columna A 2 I 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 x y 0 z 1 displaystyle left A 2I left begin smallmatrix 1 1 0 end smallmatrix right right left begin array ccc c 0 amp 0 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 0 amp 1 1 amp 1 amp 1 amp 0 end array right sim left begin array ccc c 1 amp 1 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 1 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 end array right Rightarrow left begin array rcl x y amp amp 0 z amp amp 1 end array right Si llamamos y u displaystyle y u tenemos vectores de la forma x y z u u 1 u 1 1 0 0 0 1 displaystyle x y z u u 1 u 1 1 0 0 0 1 que son combinaciones lineales del autovector Sin embargo todavia nos falta un vector mas para construir una base de R 3 displaystyle mathbb R 3 este se obtiene sustituyendo la solucion v u 1 1 0 0 0 1 displaystyle mathbf v u 1 1 0 0 0 1 en el producto A 2 I v displaystyle A 2I mathbf v A 2 I u u 1 1 0 1 displaystyle A 2I left begin smallmatrix u u 1 end smallmatrix right left begin smallmatrix 1 0 1 end smallmatrix right y por lo tanto la base buscada es 1 1 0 1 0 1 u u 1 displaystyle 1 1 0 1 0 1 u u 1 Es importante ponerlos en este orden de otro modo la matriz en esta base no estara constituida por bloques de Jordan Formamos P 1 1 u 1 0 u 0 1 1 P 1 A P J 2 1 0 0 2 1 0 0 2 u displaystyle P begin pmatrix 1 amp 1 amp u 1 amp 0 amp u 0 amp 1 amp 1 end pmatrix Rightarrow P 1 AP J begin pmatrix 2 amp 1 amp 0 0 amp 2 amp 1 0 amp 0 amp 2 end pmatrix quad forall u 3 Hallar la forma canonica de Jordan de la matriz A 1 2 3 0 0 0 1 2 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 1 displaystyle A begin pmatrix 1 amp 2 amp 3 amp 0 amp 0 0 amp 1 amp 2 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 1 amp 2 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 2 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 1 end pmatrix Hallamos el polinomio caracteristico P A l 1 l 4 2 l displaystyle P A lambda 1 lambda 4 2 lambda Sus raices son l 1 1 displaystyle lambda 1 1 y l 2 2 displaystyle lambda 2 2 con multiplicidades 4 y 1 respectivamente Buscamos los autovectores comencemos conl 1 1 displaystyle underline lambda 1 1 Triangulamos A I 0 2 3 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 x 2 x 3 x 4 x 5 0 displaystyle A I begin pmatrix 0 amp 2 amp 3 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 2 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 2 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 0 end pmatrix sim begin pmatrix 0 amp 1 amp 0 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 1 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 0 end pmatrix Rightarrow x 2 x 3 x 4 x 5 0 Por lo tanto el espacio propio asociado a este autovalor es E 1 ker A I t 0 0 0 0 t R displaystyle E 1 ker A I t 0 0 0 0 t in mathbb R Resulta evidente que la matriz no es diagonalizable ya que la multiplicidad geometrica es menor que 4 o lo que es equivalente dim E 1 1 lt 4 displaystyle dim E 1 1 lt 4 Por ahora busquemos el otro autovector l 2 2 displaystyle underline lambda 2 2 A 2 I 1 2 3 0 0 0 1 2 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 14 0 0 1 0 4 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 x 1 14 x 4 x 2 4 x 4 x 3 2 x 4 x 5 0 displaystyle A 2I begin pmatrix 1 amp 2 amp 3 amp 0 amp 0 0 amp 1 amp 2 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 1 amp 2 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 1 end pmatrix sim begin pmatrix 1 amp 0 amp 0 amp 14 amp 0 0 amp 1 amp 0 amp 4 amp 0 0 amp 0 amp 1 amp 2 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 0 end pmatrix Rightarrow left begin array rcc x 1 amp amp 14x 4 x 2 amp amp 4x 4 x 3 amp amp 2x 4 x 5 amp amp 0 end array right Es decir que si designamos t x 4 displaystyle t x 4 obtenemos E 2 ker A 2 I t 14 4 2 1 0 t R displaystyle E 2 ker A 2I t 14 4 2 1 0 t in mathbb R Buscamos la base en la cual A tiene la forma de Jordan Para l 1 displaystyle lambda 1 tenemos que hallar 3 vectores mas que sean linealmente independientes con 1 0 0 0 0 displaystyle 1 0 0 0 0 pues la multiplicidad de l 1 displaystyle lambda 1 es 4 y nosotros tenemos un unico vector Una forma de encontrar estos vectores es la siguiente Hallar las potencias A l 1 I 2 A l 1 I 3 displaystyle A lambda 1 I 2 A lambda 1 I 3 hasta que la dimension del ultimo sea la multiplicidad de la raiz 4 en este caso C A 1 I 2 0 0 4 6 0 0 0 0 4 0 0 0 0 2 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 displaystyle C A 1 cdot I 2 begin pmatrix 0 amp 0 amp 4 amp 6 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 4 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 2 amp 2 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 0 end pmatrix Obtenemos que el rango es 3 luego su nulidad es 2 Resolviendo el sistema C X 0 displaystyle CX 0 se obtiene que todas las coordenadas de los vectores de ker A 1 I 2 displaystyle ker A 1 cdot I 2 han de valer cero excepto las dos primeras Como ker A l I ker A l I 2 displaystyle ker A lambda I subset ker A lambda I 2 sabemos que podemos expandir la base de ker A 1 I displaystyle ker A 1 cdot I para obtener una base de ker A 1 I 2 displaystyle ker A 1 cdot I 2 Elegimos entonces el vector 0 1 0 0 0 displaystyle 0 1 0 0 0 Asi ker A 1 I 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 displaystyle ker A 1 cdot I 2 langle 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 rangle D A 1 I 3 0 0 0 14 6 0 0 0 4 4 0 0 0 2 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 displaystyle D A 1 cdot I 3 begin pmatrix 0 amp 0 amp 0 amp 14 amp 6 0 amp 0 amp 0 amp 4 amp 4 0 amp 0 amp 0 amp 2 amp 2 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 0 end pmatrix El rango de esta matriz es r g D 2 displaystyle rg D 2 Su nulidad es por tanto 3 Resolvemos el sistema D X 0 displaystyle DX 0 y observamos que las dos ultimas coordenadas han de valer 0 Expandimos la base de ker A 1 I 2 displaystyle ker A 1 cdot I 2 para obtener la de ker A 1 I 3 displaystyle ker A 1 cdot I 3 por ejemplo con el vector 0 0 1 0 0 ker A 1 I 3 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 displaystyle ker A 1 cdot I 3 langle 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 rangle E A 1 I 4 0 0 0 14 14 0 0 0 4 4 0 0 0 2 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 displaystyle E A 1 cdot I 4 begin pmatrix 0 amp 0 amp 0 amp 14 amp 14 0 amp 0 amp 0 amp 4 amp 4 0 amp 0 amp 0 amp 2 amp 2 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 0 end pmatrix En este caso la nulidad de E displaystyle E es n E 4 y como la dimension de ker A 1 I 4 displaystyle ker A 1 cdot I 4 es decir la nulidad de E displaystyle E no puede ser superior a la multiplicidad algebraica del autovalor 1 que es 4 ya hemos llegado a la dimension maxima Resolvemos el sistema E X 0 displaystyle EX 0 y concluimos que la suma de las ultimas dos coordenadas ha de ser nula Ahora tomamos un vector v 4 ker A 1 I d 4 displaystyle v 4 in ker A 1 cdot Id 4 pero que no pertenezca a ninguno de los anteriores Por ejemplo v 4 0 0 0 1 1 displaystyle v 4 0 0 0 1 1 Obtenemos asi la base de ker A 1 I d 4 displaystyle ker A 1 cdot Id 4 ker A 1 I d 4 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 displaystyle ker A 1 cdot Id 4 langle 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 rangle Ahora hay que hallar v 3 v 2 y v 1 displaystyle v 3 v 2 y v 1 v 3 A 1 I d v 4 0 0 2 0 0 displaystyle v 3 A 1 cdot Id v 4 0 0 2 0 0 v 2 A 1 I d 2 v 4 A 1 I d v 3 6 4 0 0 0 displaystyle v 2 A 1 cdot Id 2 v 4 A 1 cdot Id v 3 6 4 0 0 0 v 1 A 1 I d 3 v 4 A 1 I d v 2 8 0 0 0 0 displaystyle v 1 A 1 cdot Id 3 v 4 A 1 cdot Id v 2 8 0 0 0 0 Como ker A 2 I d displaystyle ker A 2 cdot Id langle 14 4 2 1 0 rangle ya tenemos los 5 vectores de la nueva base La matriz de cambio de base es P 8 6 0 0 14 0 4 0 0 4 0 0 2 0 2 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 displaystyle P begin pmatrix 8 amp 6 amp 0 amp 0 amp 14 0 amp 4 amp 0 amp 0 amp 4 0 amp 0 amp 2 amp 0 amp 2 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 1 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 0 end pmatrix Para hallar la matriz de Jordan solo hay que hacer las imagenes por A de los vectores de la base de Jordan y expresarlos en dicha base A v 1 v 1 1 0 0 0 0 displaystyle Av 1 v 1 Rightarrow 1 0 0 0 0 A v 2 v 1 v 2 1 1 0 0 0 displaystyle Av 2 v 1 v 2 Rightarrow 1 1 0 0 0 A v 3 v 2 v 3 0 1 1 0 0 displaystyle Av 3 v 2 v 3 Rightarrow 0 1 1 0 0 A v 4 v 3 v 4 0 0 1 1 0 displaystyle Av 4 v 3 v 4 Rightarrow 0 0 1 1 0 A v 5 2 v 5 0 0 0 0 2 displaystyle Av 5 2v 5 Rightarrow 0 0 0 0 2 J 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 displaystyle J begin pmatrix 1 amp 1 amp 0 amp 0 amp 0 0 amp 1 amp 1 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 1 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 0 amp 0 amp 2 end pmatrix Se cumple J P 1 A P displaystyle J P 1 AP Vease tambien EditarSubespacio invariante Valor y vector propio Algebra lineal Transformacion linealEnlaces externos EditarUtilidad en linea para calcular la forma canonica de Jordan y diagonalizacion de matrices by www mathstools com Datos Q838495Obtenido de https es wikipedia org w index php title Forma canonica de Jordan amp oldid 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