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Berechnen Sie die Eigenwerte und Eigenvektoren der linearen Abbildung f : R^3 → R^3
,
f(x) = Ax mit
  A :=      −9 −12  4
             8    11     −4
               0    0    −1

 ∈ R^3×3
.
Prufen Sie bitte Ihre Rechnung, z.B. mit Hilfe eines Computer-Algebra-Systems.

könnten Sie bitte die Frage lösen

ich wäre Dankbar

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Aloha :)

Zur Bestimmung der Eigenwerte der Matrix benötigst du die Nullstellen des charakteristischen Polynoms, das du aus der Determinante berechnest:$$p(\lambda)=\left|\begin{array}{c}-9-\lambda & -12 & 4\\8 & 11-\lambda & -4\\0 & 0 & -1-\lambda\end{array}\right|=(-1-\lambda)\left|\begin{array}{c}-9-\lambda & -12\\8 & 11-\lambda\end{array}\right|$$$$\phantom{p(\lambda)}=-(1+\lambda)\left[(-9-\lambda)(11-\lambda)-8\cdot(-12)\right]=-\lambda^3+\lambda^2+5\lambda+3$$$$\phantom{p(\lambda)}=-(\lambda-3)(\lambda+1)^2$$Die Eigenwerte sind also \(\lambda_1=3\) und \(\lambda_2=-1\). Die zugehörigen Eigenvektoren \(\vec x\) erhältst du durch Lösen der Gleichung:$$\left(\begin{array}{c}-9-\lambda & -12 & 4\\8 & 11-\lambda & -4\\0 & 0 & -1-\lambda\end{array}\right)\cdot\vec x=\vec 0$$

Für \(\lambda_1=3\) heißt das:$$\vec 0=\left(\begin{array}{c}-12 & -12 & 4\\8 & 8 & -4\\0 & 0 & -4\end{array}\right)\cdot\vec x_1=\left(\begin{array}{c}3 & 3 & -1\\2 & 2 & -1\\0 & 0 & 1\end{array}\right)\cdot\vec x_1=\left(\begin{array}{c}1 & 1 & 0\\1 & 1 & 0\\0 & 0 & 1\end{array}\right)\cdot\vec x_1$$Offensichtlich muss \(z=0\) und \(y=-x\) gelten. Daher ist ein Eigenvektor:$$\vec x_1=\left(\begin{array}{c}1\\-1\\0\end{array}\right)$$Beachte, dass jedes Vielfache dieses Vektors ebenfalls ein Eigenvektor ist.

Für \(\lambda_2=-1\) finden wir:$$\vec 0=\left(\begin{array}{c}-8 & -12 & 4\\8 & 12 & -4\\0 & 0 & 0\end{array}\right)\cdot\vec x_1=\left(\begin{array}{c}2 & 3 & -1\\0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0\end{array}\right)\cdot\vec x_1$$Es ist also die Bedingung \(2x+3y-z=0\) zu erfüllen. Für \(x=0\) folgt \(z=3y\) und für \(y=0\) folgt \(z=2x\). Das führt auf 2 Eigenvektoren:$$\vec x_{2,1}=\left(\begin{array}{c}0\\1\\3\end{array}\right)\quad;\quad\vec x_{2,2}=\left(\begin{array}{c}1\\0\\2\end{array}\right)$$Beachte, dass jede Linearkombination dieser Vektoren wieder ein Eigenvektor ist.

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Prufen Sie bitte Ihre Rechnung, z.B. mit Hilfe eines Computer-Algebra-Systems.

https://www.wolframalpha.com/input/?i=%28%28++%E2%88%929%2C+%E2%88%9212%2C++4+++%29%2C%28++++++++++++8%2C++++11%2C+++++%E2%88%924++%29%2C%28+++++++++++++++0%2C++++0%2C++++%E2%88%921+%29%29

Hier kannst du das einfach kontrollieren.

Skärmavbild 2020-02-05 kl. 00.16.29.png

Text erkannt:

Eigenvalues:
\( \lambda_{1}=3 \)
\( \lambda_{2}=-1 \)
\( \lambda_{3}=-1 \)
Eigenvectors:
\( v_{1}=(-1,1,0) \)
\( v_{2}=(1,0,2) \)
\( v_{3}=(-3,2,0) \)

Diagonalization:

 Lies ruhig alles, was Wolframalpha interessant findet an deiner Matrix.

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