\documentclass[uebung]{../../../lecture} \title{Lineare Algebra I: Übungsblatt 11} \author{Christian Merten} \begin{document} \punkte \begin{aufgabe} Die Adjunkte zu $A$ erhalten wir nach Berechnung zahlreicher Unterdeterminanten und lästigem Ausrechnen. Damit ergibt sich \begin{align*} \widetilde{A} = \begin{pmatrix} 8 & 8 & -32 & -8 \\ 3 & 3 & -12 & -3 \\ 1 & 1 & -4 & -1 \\ -5 & -5 & 20 & 5 \end{pmatrix} .\end{align*} Weiter folgt \begin{align*} A \cdot \widetilde{A} = \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{pmatrix} .\end{align*} Damit folgt mit der ersten Cramerschen Regel $\text{det}(A) = 0$. \end{aufgabe} \begin{aufgabe} \begin{enumerate}[(a)] \item \begin{align*} \intertext{(1)} \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 & 5 \\ 4 & 3 & 2 & 1 & 5 \end{pmatrix} &= \begin{pmatrix} 1 & 4 \end{pmatrix} \circ \begin{pmatrix} 3 & 2 \end{pmatrix} \\ \intertext{Permutationsmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \intertext{(2)} \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 & 5 \\ 2 & 4 & 5 & 1 & 3\end{pmatrix} &= \begin{pmatrix} 3 & 5 \end{pmatrix} \circ \begin{pmatrix} 1 & 4 \end{pmatrix} \circ \begin{pmatrix} 1 & 2 \end{pmatrix} \intertext{Permutationsmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\ 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 1 & 0 & 0 \end{pmatrix} .\end{align*} \item Beh.: siehe Aufgabe \begin{proof} Sei $F := \{ i \in \{1, \ldots, n\} \mid \sigma(i) = i \} $ \begin{align*} \text{Sp}(\varphi(\sigma)) &= \sum_{i=1}^{n} \varphi(\sigma)_{ii} \\ &= \sum_{i=1}^{n} \left( e_{\sigma(i)} \right)_i \\ &= \sum_{i = 1, i \in F}^{n} (e_i)_i + \sum \{ (e_j)_i \mid i \in \{1, \ldots, n\} \setminus F, \; j = \sigma(i) \implies j \neq i\} \\ &= \sum_{i = 1, i \in F}^{n} 1 + \sum_{i = 1, i \not\in F}^{n} 0 = (\# F)_K .\end{align*} \end{proof} \end{enumerate} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} Gesucht sind zunächst die Nullstellen des charakteristischen Polynoms. Mit \begin{align*} \lambda E_3 - A &= \begin{pmatrix} \lambda - 4 & -5 & -6 \\ 0 & \lambda - 3 & 0 \\ 3 & 5 & \lambda + 5 \end{pmatrix} \intertext{gilt für die Determinante} \text{det}(\lambda E_3 - A) &= (\lambda - 4)(\lambda - 3)(\lambda + 5) +18(\lambda -3) \\ &= (\lambda -3) \left[ \lambda^2 + \lambda -2 \right]. \intertext{Diese Polynom hat die Nullstellen} \lambda_1 &= 1, \lambda_2 = -2, \lambda_3 = 3. \intertext{Für $\lambda_1$ ergibt sich das homogene GLS} \begin{pmatrix} -3 & -5 & - 6\\ 0 & -2 & 0 \\ 3 & 5 & 6 \end{pmatrix} &\to \begin{pmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} \intertext{Damit folgt direkt} \text{ker}(\lambda_1 E_3 - A) &= \text{Lin}\left[ \begin{pmatrix} 2 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix} \right] \intertext{Für $\lambda_2$ und $\lambda_3$ analog} \text{ker}(\lambda_2 E_3 - A) &= \text{Lin}\left[ \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix} \right] \\ \text{ker}(\lambda_3 E_3 - A) &= \text{Lin}\left[ \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix} \right] .\end{align*} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} \begin{enumerate}[(a)] \item Beh.: $(-)^{t}$ ist linear. \begin{proof} Seien $A, B \in M_{n,n}(\Q)$ und $\lambda \in Q$. Dann folgt direkt \[ (A + \lambda B)^{t} = A^{t} + (\lambda B)^{t} = A^{t} + \lambda B^{t} .\] \end{proof} \item Beh.: $\text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = \begin{cases} \frac{n^2 + n}{2} & \lambda = 1 \\ \frac{n^2 - n}{2} & \lambda = -1 \\ 0 & \text{sonst} \end{cases}$ \begin{proof} Sei $A \in \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t})$. für ein $\lambda \in \Q$. Falls $\lambda = 0 \implies A^{t} = 0 \implies A = 0 \implies \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = 0$. Sei $\lambda \neq 0$. \begin{align*} \lambda A - A^{t} &= 0 \implies \lambda a_{ij} = a_{ji} \land \lambda a_{ji} = a_{ij} \implies \lambda^2 a_{ij} = a_{ij} \quad \forall i, j \in \{1, \ldots, n\}. \intertext{Für $A \neq 0$ gilt, es ex. mind. ein $a_{ij} \neq 0$. Für diese $i$ und $j$ gilt weiter} \lambda^2 &= 1 \implies \lambda = \pm 1 .\end{align*} Für $\lambda \neq \pm 1 \implies A = 0 \implies \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = 0$ Sei nun $\lambda = 1$. Dann ist $A = A^{t}$, also ist $A$ symmetrisch. Damit bleiben $n$ Diagonaleinträge frei und die Hälfte der restlichen Einträge, damit folgt: \[ \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = n + \frac{n^2 - n}{2} = \frac{n^2 + n}{2} .\] Für $\lambda = -1$ ist $A = -A^{t}$, also $A$ antisymmetrisch. Damit sind alle Diagonaleinträge $0$. Es folgt analog \[ \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(-\cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = \frac{n^2 - n}{2} .\] \end{proof} \end{enumerate} \end{aufgabe} \end{document}