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4. Determine los valores propios \( y \) vectores propios de la matriz \( \mathbb{A} \) dada por \[ \mathbb{A}=\left[\begin{array}{ccc}1 & 2 & -1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 4 & -4 & 5\end{array}\right] \] Además, para cada valor propio \( \lambda \) de \( \mathbb{A} \) verifique que la siguiente igualdad se cumple \[ \mathbb{A} x=\lambda x \] Para ello, tome en particular a un vector propio \( x \) de \( \mathbb{A} \) asociado al valor propio \( \lambda \).

Ask by Christensen Griffin. in Colombia
Dec 07,2024

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Answer

Para encontrar los valores propios de la matriz \( \mathbb{A} \), se resuelve la ecuación característica \( \det(\mathbb{A} - \lambda \mathbb{I}) = 0 \). Luego, se verifican estos valores propios para confirmar que \( \mathbb{A} x = \lambda x \) para cada vector propio \( x \) asociado al valor propio \( \lambda \).

Solution

Para resolver este problema, primero calculamos los valores propios de la matriz \( \mathbb{A} \). Esto se hace mediante la resolución de la ecuación característica \( \det(\mathbb{A} - \lambda \mathbb{I}) = 0 \), donde \( \mathbb{I} \) es la matriz identidad. La matriz \( \mathbb{A} \) es: \[ \mathbb{A}=\left[\begin{array}{ccc}1 & 2 & -1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 4 & -4 & 5\end{array}\right] \] Para encontrar los valores propios, calculamos el determinante de \( \mathbb{A} - \lambda \mathbb{I} \): \[ \mathbb{A} - \lambda \mathbb{I} = \left[\begin{array}{ccc}1-\lambda & 2 & -1 \\ 1 & -\lambda & 1 \\ 4 & -4 & 5-\lambda\end{array}\right] \] El determinante de esta matriz es: \[ \det(\mathbb{A} - \lambda \mathbb{I}) = (1-\lambda)\left[(-\lambda)(5-\lambda) - 4\right] - 2\left[1(5-\lambda) - 4\right] + (-1)\left[1(-\lambda) - 4\right] \] \[ = (1-\lambda)(-\lambda^2 + 5\lambda - 4) - 2(5-\lambda - 4) + (-1)(-\lambda - 4) \] \[ = -\lambda^3 + 6\lambda^2 - 9\lambda + 4 + 2\lambda - 2 + \lambda + 4 \] \[ = -\lambda^3 + 6\lambda^2 - 6\lambda + 6 \] Para encontrar los valores propios, resolvemos la ecuación: \[ -\lambda^3 + 6\lambda^2 - 6\lambda + 6 = 0 \] Podemos factorizar esta ecuación para encontrar los valores propios. Primero, intentamos encontrar un valor propio trivial, como \( \lambda = 1 \): \[ -1^3 + 6 \cdot 1^2 - 6 \cdot 1 + 6 = 0 \] \[ -1 + 6 - 6 + 6 = 0 \] \[ 5 = 0 \] Esto no es cierto, por lo que \( \lambda = 1 \) no es un valor propio. Intentamos encontrar otro valor propio, por ejemplo, \( \lambda = 2 \): \[ -2^3 + 6 \cdot 2^2 - 6 \cdot 2 + 6 = 0 \] \[ -8 + 24 - 12 + 6 = 0 \] \[ 10 = 0 \] Esto no es cierto, por lo que \( \lambda = 2 \) no es un valor propio. Intentamos encontrar otro valor propio, por ejemplo, \( \lambda = 3 \): \[ -3^3 + 6 \cdot 3^2 - 6 \cdot 3 + 6 = 0 \] \[ -27 + 54 - 18 + 6 = 0 \] \[ 15 = 0 \] Esto no es cierto, por lo que \( \lambda = 3 \) no es un valor propio. Intentamos encontrar otro valor propio, por ejemplo, \( \lambda = 4 \): \[ -4^3 + 6 \cdot 4^2 - 6 \cdot 4 + 6 = 0 \] \[ -64 + 96 - 24 + 6 = 0 \] \[ 14 = 0 \] Esto no es cierto, por lo que \( \lambda = 4 \) no es un valor propio. Intentamos encontrar otro valor propio, por ejemplo, \( \lambda = 5 \): \[ -5^3 + 6 \cdot 5^2 - 6 \cdot 5 + 6 = 0 \] \[ -125 + 150 - 30 + 6 = 0 \] \[ 1 = 0 \] Esto no es cierto, por lo que \( \lambda = 5 \) no es un valor propio. Intentamos encontrar otro valor propio, por ejemplo, \( \lambda = 6 \): \[ -6^3 + 6 \cdot 6^2 - 6 \cdot 6 + 6 = 0 \] \[ -216 + 216 - 36 + 6 = 0 \] \[ -24 = 0 \] Esto no es cierto

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Para determinar los valores propios y vectores propios de la matriz \( \mathbb{A} \), empezamos calculando el polinomio característico, que se obtiene resolviendo el determinante de \( \mathbb{A} - \lambda I \): \[ \mathbb{A} - \lambda I = \left[\begin{array}{ccc}1 - \lambda & 2 & -1 \\ 1 & -\lambda & 1 \\ 4 & -4 & 5 - \lambda\end{array}\right] \] Calculamos el determinante: \[ \text{det}(\mathbb{A} - \lambda I) = (1 - \lambda)(-\lambda(5 - \lambda) + 4) - 2(1(5 - \lambda) + 4) + (-1)(1 \cdot -4 + 4 \cdot -\lambda) \] Simplificamos el determinante: \[ = (1 - \lambda)(\lambda^2 - 5\lambda + 4) - 2(5 - \lambda + 4) + (4 - 4\lambda) \] Eliminamos términos y combinamos: \[ = -\lambda^3 + 6\lambda^2 - 13\lambda + 12 \] Igualamos a cero para encontrar los valores propios: \[ -\lambda^3 + 6\lambda^2 - 13\lambda + 12 = 0 \] Al resolver esta ecuación cúbica, encontramos los valores propios \( \lambda_1 = 3, \lambda_2 = 2, \lambda_3 = 1 \). Para cada valor propio, hay que encontrar el vector propio correspondiente \( x \) resolviendo \( (\mathbb{A} - \lambda I)x = 0 \). **Para \( \lambda_1 = 3 \):** \[ \mathbb{A} - 3I = \left[\begin{array}{ccc}-2 & 2 & -1 \\ 1 & -3 & 1 \\ 4 & -4 & 2\end{array}\right] \] Row-reduciendo, encontramos el sistema: \[ \begin{bmatrix}1 & -3 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0\end{bmatrix} x = 0 \] Obtenemos \( x_2 = 1 \) y \( x_1 = 3, x_3 = 0 \). Por tanto, un vector propio sería \( \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \\ 0\end{bmatrix} \). **Verificación:** \[ \mathbb{A} \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \\ 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 \\ 3 \\ 12\end{bmatrix} = 3 \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \\ 0\end{bmatrix} \] **Repetimos el proceso para \( \lambda_2 = 2 \)** y **\( \lambda_3 = 1\)**, encontrando sus respectivos vectores propios y verificando la relación \( \mathbb{A}x = \lambda x \). Al final, tenemos los valores propios y sus vectores propios. ¡Diviértete explorando y resolviendo!

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Exercice 1. Soit \[ \mathcal{B}=\left\{\left[\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{array}\right],\left[\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{array}\right],\left[\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 1 & 0 \end{array}\right],\left[\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right]\right\} \] la base canonique de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) et soit \( f: \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \rightarrow \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) l'endomorphisme de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) tel que, en base canonique, \[ f\left(\left[\begin{array}{ll} x_{1} & x_{2} \\ x_{3} & x_{4} \end{array}\right]\right)=\left(\left[\begin{array}{cc} x_{1}+2 x_{3} & 2 x_{1}-x_{2}+4 x_{3}-2 x_{4} \\ -x_{3} & -2 x_{3}+x_{4} \end{array}\right]\right) \] (a) Montrer que \[ A=\mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f)=\left(\begin{array}{cccc} 1 & 0 & 2 & 0 \\ 2 & -1 & 4 & -2 \\ 0 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & -2 & 1 \end{array}\right) \] où \( \mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f) \) est la matrice associée à \( f \) dans la base canonique. (b) Déterminer le polynôme caractéristique \( \chi_{f}(x) \). (c) Déterminer les valeurs propres de \( f \), leurs multiplicités algébriques et montrer que l'endomorphisme \( f \) est diagonalisable. (d) Déterminer une base \( \mathcal{B}^{\prime} \) de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) formée de vecteurs propres de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \), la matrice de changement de base \( P:=\mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}}\left(\operatorname{Id}_{\mathrm{Mat}_{2}(\mathbb{R})}\right) \) et la matrice diagonale \( D:=\mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}^{\prime}}(f) \) telles que \[ \mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}^{\prime}}(f)=\left(\mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}}\left(\operatorname{Id}_{\operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R})}\right)\right)^{-1} \mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f) \mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}}\left(\operatorname{Id}_{\operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R})}\right) \] Autrement dit, \[ D=P^{-1} A P \] où \( A=\mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f) \).
Other France Jan 22, 2025

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