Mathematik für Ingenieure I - Institut für Algebraische Geometrie ...
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46 Kapitel 2. Lineare Algebra II Beispiel 2.1.2 Wir betrachten nun die Abbildung f : R 2 → R 2 , die einen Vektor ⃗x um den Winkel θ dreht. Um eine Beschreibung für f 1 (x, y) und f 2 (x, y) abzuleiten, betrachten wir eine Drehung um einen positiven Winkel θ. Es sei ϕ der Winkel zwischen dem Vektor ⃗x und der positiven x-Achse und r die Länge von ⃗x. y ✻ f(⃗x) ✟✁ ✁✁✁✁✁✕ θ ✟✟✟✟✟✯ ϕ ⃗x ✲ x Dann gilt und f(⃗x) = ( ) x ⃗x = = y ( f1 (x, y) f 2 (x, y) ) = ( r cos ϕ r sin ϕ ) ( r cos(ϕ + θ) r sin(ϕ + θ) Durch Anwendung der Additionstheoreme von sin und cos ergibt sich hieraus und schließlich f 1 (x, y) = r cos ϕ cos θ − r sin ϕ sin θ f 2 (x, y) = r cos ϕ sin θ + r sin ϕ cos θ, f 1 (x, y) = (cos θ)x − (sin θ)y f 2 (x, y) = (sin θ)x + (cos θ)y. In Matrizenschreibweise lautet dies ( ) ( ) ( f1 (x, y) cos θ − sin θ x = f 2 (x, y) sin θ cos θ y Beispiel 2.1.3 Nun betrachten wir auch Abbildungen des Raumes. Es sei f : R 3 → R 3 eine Drehung um die x-Achse um den Winkel θ. Wie im vorigen Beispiel leitet man her, dass diese Abbildung durch die folgende Vorschrift gegeben wird: ⎛ ⎝ f 1 (x, y, z) f 2 (x, y, z) f 3 (x, y, z) ⎞ ⎛ ⎠ = ⎝ 1 0 0 0 cos θ − sin θ 0 sin θ cos θ ⎞ ⎛ ⎠ ⎝ ) . ) . x y z ⎞ ⎠ .
2.2 Eigenwerte und Eigenvektoren 47 Beispiel 2.1.4 Die Beispiele von Abbildungen der Ebene und des Raumes sind Spezialfälle der folgenden Konstruktion. Einer m × n-Matrix ⎛ ⎞ a 11 a 12 · · · a 1n a 21 a 22 · · · a 2n A = ⎜ ⎝ . . .. ⎟ . . ⎠ a m1 a m2 · · · a mn kann man wie folgt eine Abbildung f : R n → R m zuordnen: Wir definieren ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ x 1 a 11 x 1 + · · · + a 1n x n ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ f( ⎝ . ⎠) = ⎝ . ⎠ , x n a m1 x 1 + · · · + a mn x n oder anders ausgedrückt f(⃗x) = A⃗x. Nach den Rechenregeln für Matrizen gilt A(⃗x + ⃗x ′ ) = A⃗x + A⃗x ′ , A(λ⃗x) = λA⃗x. Also ist die Abbildung f : R n → R m linear. Beispiel 2.1.5 Die Funktion f : R → R, f(x) = x 2 , ist nicht linear, denn es gilt f(λx) = (λx) 2 = λ 2 x 2 für alle λ ∈ R und etwa für λ = 2 ist λ 2 ≠ λ. 2.2 Eigenwerte und Eigenvektoren Definition Es sei A eine n × n-Matrix. Eine Zahl λ ∈ R heißt Eigenwert von A, wenn es wenigstens einen Vektor ⃗x ∈ R n , ⃗x ≠ ⃗0, gibt mit A⃗x = λ⃗x. Jeder Vektor ⃗x ≠ ⃗0, der diese Gleichung erfüllt, heißt Eigenvektor von A zum Eigenwert λ. Warnung Wichtig ist, dass ⃗x ≠ ⃗0 gefordert wird. Denn für den Nullvektor gilt A⃗0 = λ⃗0 für jedes λ ∈ R!
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46 Kapitel 2. Lineare Algebra II<br />
Beispiel 2.1.2 Wir betrachten nun die Abbildung f : R 2 → R 2 , die einen<br />
Vektor ⃗x um den Winkel θ dreht. Um eine Beschreibung für f 1 (x, y) und<br />
f 2 (x, y) abzuleiten, betrachten wir eine Drehung um einen positiven Winkel<br />
θ. Es sei ϕ der Winkel zwischen dem Vektor ⃗x und der positiven x-Achse und<br />
r die Länge von ⃗x.<br />
y<br />
✻<br />
f(⃗x)<br />
✟✁ ✁✁✁✁✁✕ θ<br />
✟✟✟✟✟✯ ϕ<br />
⃗x<br />
✲<br />
x<br />
Dann gilt<br />
und<br />
f(⃗x) =<br />
( ) x<br />
⃗x = =<br />
y<br />
(<br />
f1 (x, y)<br />
f 2 (x, y)<br />
)<br />
=<br />
( r cos ϕ<br />
r sin ϕ<br />
)<br />
( r cos(ϕ + θ)<br />
r sin(ϕ + θ)<br />
Durch Anwendung der Additionstheoreme von sin und cos ergibt sich hieraus<br />
und schließlich<br />
f 1 (x, y) = r cos ϕ cos θ − r sin ϕ sin θ<br />
f 2 (x, y) = r cos ϕ sin θ + r sin ϕ cos θ,<br />
f 1 (x, y) = (cos θ)x − (sin θ)y<br />
f 2 (x, y) = (sin θ)x + (cos θ)y.<br />
In Matrizenschreibweise lautet dies<br />
( ) ( ) (<br />
f1 (x, y) cos θ − sin θ x<br />
=<br />
f 2 (x, y) sin θ cos θ y<br />
Beispiel 2.1.3 Nun betrachten wir auch Abbildungen des Raumes. Es sei<br />
f : R 3 → R 3 eine Drehung um die x-Achse um den Winkel θ. Wie im vorigen<br />
Beispiel leitet man her, dass diese Abbildung durch die folgende Vorschrift<br />
gegeben wird:<br />
⎛<br />
⎝<br />
f 1 (x, y, z)<br />
f 2 (x, y, z)<br />
f 3 (x, y, z)<br />
⎞<br />
⎛<br />
⎠ = ⎝<br />
1 0 0<br />
0 cos θ − sin θ<br />
0 sin θ cos θ<br />
⎞ ⎛<br />
⎠ ⎝<br />
)<br />
.<br />
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.<br />
x<br />
y<br />
z<br />
⎞<br />
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