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163 wiersze
6.6KB

  1. \documentclass[uebung]{../../../lecture}
  2. \title{Lineare Algebra I: Übungsblatt 11}
  3. \author{Christian Merten}
  4. \begin{document}
  5. \punkte
  6. \begin{aufgabe}
  7. Die Adjunkte zu $A$ erhalten wir nach Berechnung zahlreicher Unterdeterminanten und
  8. lästigem Ausrechnen. Damit ergibt sich
  9. \begin{align*}
  10. \widetilde{A} = \begin{pmatrix}
  11. 8 & 8 & -32 & -8 \\
  12. 3 & 3 & -12 & -3 \\
  13. 1 & 1 & -4 & -1 \\
  14. -5 & -5 & 20 & 5
  15. \end{pmatrix}
  16. .\end{align*}
  17. Weiter folgt
  18. \begin{align*}
  19. A \cdot \widetilde{A} = \begin{pmatrix}
  20. 0 & 0 & 0 & 0 \\
  21. 0 & 0 & 0 & 0 \\
  22. 0 & 0 & 0 & 0 \\
  23. 0 & 0 & 0 & 0 \\
  24. \end{pmatrix}
  25. .\end{align*}
  26. Damit folgt mit der ersten Cramerschen Regel $\text{det}(A) = 0$.
  27. \end{aufgabe}
  28. \begin{aufgabe}
  29. \begin{enumerate}[(a)]
  30. \item
  31. \begin{align*}
  32. \intertext{(1)}
  33. \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 & 5 \\
  34. 4 & 3 & 2 & 1 & 5 \end{pmatrix}
  35. &= \begin{pmatrix} 1 & 4 \end{pmatrix}
  36. \circ \begin{pmatrix} 3 & 2 \end{pmatrix} \\
  37. \intertext{Permutationsmatrix}
  38. \begin{pmatrix}
  39. 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\
  40. 0 & 0 & 1 & 0 & 0 \\
  41. 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\
  42. 1 & 0 & 0 & 0 & 0\\
  43. 0 & 0 & 0 & 0 & 1
  44. \end{pmatrix}
  45. \intertext{(2)}
  46. \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 & 5 \\
  47. 2 & 4 & 5 & 1 & 3\end{pmatrix}
  48. &= \begin{pmatrix} 3 & 5 \end{pmatrix} \circ \begin{pmatrix} 1 & 4 \end{pmatrix}
  49. \circ \begin{pmatrix} 1 & 2 \end{pmatrix}
  50. \intertext{Permutationsmatrix}
  51. \begin{pmatrix}
  52. 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\
  53. 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
  54. 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\
  55. 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\
  56. 0 & 0 & 1 & 0 & 0
  57. \end{pmatrix}
  58. .\end{align*}
  59. \item Beh.: siehe Aufgabe
  60. \begin{proof}
  61. Sei $F := \{ i \in \{1, \ldots, n\} \mid \sigma(i) = i \} $
  62. \begin{align*}
  63. \text{Sp}(\varphi(\sigma)) &= \sum_{i=1}^{n} \varphi(\sigma)_{ii} \\
  64. &= \sum_{i=1}^{n} \left( e_{\sigma(i)} \right)_i \\
  65. &= \sum_{i = 1, i \in F}^{n} (e_i)_i +
  66. \sum \{ (e_j)_i \mid i \in \{1, \ldots, n\} \setminus F, \; j = \sigma(i)
  67. \implies j \neq i\} \\
  68. &= \sum_{i = 1, i \in F}^{n} 1 + \sum_{i = 1, i \not\in F}^{n} 0 = (\# F)_K
  69. .\end{align*}
  70. \end{proof}
  71. \end{enumerate}
  72. \end{aufgabe}
  73. \begin{aufgabe}
  74. Gesucht sind zunächst die Nullstellen des charakteristischen Polynoms. Mit
  75. \begin{align*}
  76. \lambda E_3 - A &=
  77. \begin{pmatrix}
  78. \lambda - 4 & -5 & -6 \\
  79. 0 & \lambda - 3 & 0 \\
  80. 3 & 5 & \lambda + 5
  81. \end{pmatrix}
  82. \intertext{gilt für die Determinante}
  83. \text{det}(\lambda E_3 - A) &= (\lambda - 4)(\lambda - 3)(\lambda + 5) +18(\lambda -3) \\
  84. &= (\lambda -3) \left[ \lambda^2 + \lambda -2 \right].
  85. \intertext{Diese Polynom hat die Nullstellen}
  86. \lambda_1 &= 1, \lambda_2 = -2, \lambda_3 = 3.
  87. \intertext{Für $\lambda_1$ ergibt sich das homogene GLS}
  88. \begin{pmatrix}
  89. -3 & -5 & - 6\\
  90. 0 & -2 & 0 \\
  91. 3 & 5 & 6
  92. \end{pmatrix}
  93. &\to
  94. \begin{pmatrix}
  95. 1 & 0 & 2 \\
  96. 0 & 1 & 0 \\
  97. 0 & 0 & 0
  98. \end{pmatrix}
  99. \intertext{Damit folgt direkt}
  100. \text{ker}(\lambda_1 E_3 - A) &= \text{Lin}\left[ \begin{pmatrix} 2 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix} \right]
  101. \intertext{Für $\lambda_2$ und $\lambda_3$ analog}
  102. \text{ker}(\lambda_2 E_3 - A) &= \text{Lin}\left[ \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix} \right] \\
  103. \text{ker}(\lambda_3 E_3 - A) &= \text{Lin}\left[ \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix} \right]
  104. .\end{align*}
  105. \end{aufgabe}
  106. \begin{aufgabe}
  107. \begin{enumerate}[(a)]
  108. \item Beh.: $(-)^{t}$ ist linear.
  109. \begin{proof}
  110. Seien $A, B \in M_{n,n}(\Q)$ und $\lambda \in Q$. Dann folgt direkt
  111. \[
  112. (A + \lambda B)^{t} = A^{t} + (\lambda B)^{t} = A^{t} + \lambda B^{t}
  113. .\]
  114. \end{proof}
  115. \item Beh.: $\text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right)
  116. = \begin{cases}
  117. \frac{n^2 + n}{2} & \lambda = 1 \\
  118. \frac{n^2 - n}{2} & \lambda = -1 \\
  119. 0 & \text{sonst}
  120. \end{cases}$
  121. \begin{proof}
  122. Sei $A \in \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t})$.
  123. für ein $\lambda \in \Q$.
  124. Falls $\lambda = 0 \implies A^{t} = 0 \implies A = 0
  125. \implies \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = 0$.
  126. Sei $\lambda \neq 0$.
  127. \begin{align*}
  128. \lambda A - A^{t} &= 0 \implies \lambda a_{ij} = a_{ji} \land \lambda a_{ji} = a_{ij}
  129. \implies \lambda^2 a_{ij} = a_{ij}
  130. \quad \forall i, j \in \{1, \ldots, n\}.
  131. \intertext{Für $A \neq 0$ gilt, es ex. mind. ein $a_{ij} \neq 0$. Für diese $i$ und $j$
  132. gilt weiter}
  133. \lambda^2 &= 1 \implies \lambda = \pm 1
  134. .\end{align*}
  135. Für $\lambda \neq \pm 1 \implies A = 0 \implies \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\lambda \cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) = 0$
  136. Sei nun $\lambda = 1$. Dann ist $A = A^{t}$, also ist $A$ symmetrisch.
  137. Damit bleiben $n$ Diagonaleinträge frei und die Hälfte
  138. der restlichen Einträge, damit folgt:
  139. \[
  140. \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(\text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right)
  141. = n + \frac{n^2 - n}{2} = \frac{n^2 + n}{2}
  142. .\] Für $\lambda = -1$ ist $A = -A^{t}$, also $A$ antisymmetrisch. Damit
  143. sind alle Diagonaleinträge $0$. Es folgt analog
  144. \[
  145. \text{dim}_\Q\left( \text{ker}(-\cdot \text{id}_{M_{n,n}(\Q)}) - (-)^{t}) \right) =
  146. \frac{n^2 - n}{2}
  147. .\]
  148. \end{proof}
  149. \end{enumerate}
  150. \end{aufgabe}
  151. \end{document}