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Lineare Algebra » Eigenwerte » Beweis orthogonale Matrizen sind diagonalisierbar
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Universität/Hochschule J Beweis orthogonale Matrizen sind diagonalisierbar
MasterWizz
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  Themenstart: 2023-10-02

Hi Leute, ich stehe vor der Aufgabe zu beweisen, dass orthogonale Matrizen $M\in\text{Mat}(3,\mathbb{R})$ diagonalisierbar sind, indem ich in 3 Schritten vorgehe. Bei Schritt 2 und 3 bräuchte ich allerdings eure Hilfe. Zu beweisen gilt: (1) $\lambda\in\mathbb{R}$ ist EW von $M$, so folgt $\lambda\in\{-1,1\}$. Beweis: $$\langle x,x\rangle=\langle Mx,Mx\rangle = \langle\lambda x,\lambda x\rangle = |\lambda|^2\langle x,x\rangle \Rightarrow |\lambda|=1$$ (2) Für $x\in\mathbb{R}^3$ gilt: $x_+:=x+Mx\in\text{Eig}(M,1)$ und $x_-:=x-Mx\in\text{Eig}(M,-1)$ (3) Aus (1)&(2) soll gefolgert werden: $\mathbb{R}^3$ ist Summe der Eigenräume von $M$. Ich dachte auch erst Schritt 2 gezeigt zu haben. Hab dann allerdings bemerkt, dass ich genutzt hab $Mx=x$ bzw. $Mx=-x$, was aber nur für die Eigenvektoren gilt und nicht für alle Vektoren.


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Mandelbluete
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  Beitrag No.1, eingetragen 2023-10-02

\(\begingroup\)\(\newcommand{\C}{\mathbb{C}} \newcommand{\F}{\mathbb{F}} \newcommand{\K}{\mathbb{K}} \newcommand{\N}{\mathbb{N}} \newcommand{\Q}{\mathbb{Q}} \newcommand{\R}{\mathbb{R}} \newcommand{\Z}{\mathbb{Z}} \newcommand{\i}{\mathrm{i}} \newcommand{\d}{\mathrm{d}} \newcommand{\D}{\mathrm{D}} \newcommand{\id}{\mathrm{id}} \newcommand{\eps}{\varepsilon} \renewcommand{\phi}{\varphi} \newcommand{\thet}{\vartheta} \newcommand{\Sp}{\operatorname{Sp}} \newcommand{\Gal}{\operatorname{Gal}} \newcommand{\End}{\operatorname{End}} \newcommand{\Aut}{\operatorname{Aut}} \newcommand{\und}{\quad\text{und}\quad}\) Ohne weitere Voraussetzung stimmt das nicht: \[ M = \begin{pmatrix} 0 & -1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{pmatrix} \] ist orthogonal, aber das charakteristische Polynom $(1-x)(x^2+1)$ zerfällt über $\R$ nicht in Linearfaktoren; also kann $M$ nicht diagonalisierbar sein. Wie lautet die Aufgabenstellung wörtlich? Liebe Grüße Mandelblüte\(\endgroup\)


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Buri
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  Beitrag No.2, eingetragen 2023-10-02

Hi MasterWizz, (1) ist in Ordnung. Die Behauptung (2) ist dagegen nicht richtig. Gruß Buri


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MasterWizz
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  Beitrag No.3, vom Themenstarter, eingetragen 2023-10-03

Oh das tut mir Leid, Leute! Ich hab die Aufgabe so bekommen, sie ist also tatsächlich das "Original", das mir vorliegt. Ich fand die Aussage selbst auch sehr spektakulär. Darum wollte ich sie gern zum Training beweisen, hab aber nie drüber nachgedacht, dass die Aussage einfach falsch sein könnte!


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Mandelbluete
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  Beitrag No.4, eingetragen 2023-10-03

\(\begingroup\)\(\newcommand{\C}{\mathbb{C}} \newcommand{\F}{\mathbb{F}} \newcommand{\K}{\mathbb{K}} \newcommand{\N}{\mathbb{N}} \newcommand{\Q}{\mathbb{Q}} \newcommand{\R}{\mathbb{R}} \newcommand{\Z}{\mathbb{Z}} \newcommand{\i}{\mathrm{i}} \newcommand{\d}{\mathrm{d}} \newcommand{\D}{\mathrm{D}} \newcommand{\id}{\mathrm{id}} \newcommand{\eps}{\varepsilon} \renewcommand{\phi}{\varphi} \newcommand{\thet}{\vartheta} \newcommand{\Sp}{\operatorname{Sp}} \newcommand{\Gal}{\operatorname{Gal}} \newcommand{\End}{\operatorname{End}} \newcommand{\Aut}{\operatorname{Aut}} \newcommand{\und}{\quad\text{und}\quad}\) Huhu noch mal! Manche Aussagen kann man natürlich schon treffen: Das charakteristische Polynom $P_M(x)$ hat als reelles Polynom dritten Grades immer mindestens eine reelle Nullstelle, entweder $-1$ oder $1$. Es gibt folgende Fälle: (1) Das charakteristische Polynom ist von der Form $P_M(x) = \pm(x \pm 1)(x^2 + ax+b)$, wobei der quadratische Faktor keine reelle Nullstelle hat. Dann kann $M$ nicht diagonalisierbar sein, weil eine notwendige Bedingung dafür ist, daß das charakteristische Polynom vollständig in Linearfaktoren zerfällt. Wie das Beispiel zeigt, kann dieser Fall auftreten. (2) Das charakteristische Polynom ist von der Form $P_M(x) = \pm(x - \lambda)^3$ mit $\lambda = -1$ oder $\lambda = 1$. Es gibt also nur einen einzigen Eigenwert. Damit $M$ diagonalisierbar ist, muß $\R^3 = \operatorname{Eig}(M; \lambda)$, jeder Vektor also Eigenvektor zu $\lambda$ sein. Falls $\lambda = 1$ ist, gilt das nur für $M = E_3$ (Einheitsmatrix), falls $\lambda = -1$ ist, nur für $M = -E_3$. Insbesondere kann dieser Fall auftreten. (3) Beide Eigenwerte kommen vor. In diesem Fall ist $M$ tatsächlich diagonalisierbar! Wäre das nicht der Fall, dann hätte man \[ \operatorname{Eig}(M; -1) \oplus \operatorname{Eig}(M; 1) \subsetneq \R^3. \] Die Eigenräume müßten insbesondere beide eindimensional sein. Seien $v_-$ und $v_+$ Eigenvektoren. Diese sind orthogonal, und wir können sie durch einen Vektor $w$ zu einer orthogonalen Basis von $\R^3$ ergänzen, so daß \[ \operatorname{Eig}(M; -1) \oplus \operatorname{Eig}(M; 1) \oplus \langle w\rangle = \R^3. \] Für alle $a,b \in \R$ gilt dann aber \[ \langle Mw, av_+ + bv_-\rangle = \langle Mw, M(av_+ - bv_-)\rangle = \langle w, av_+ - bv_-\rangle = 0, \] also $Mw \in \langle w \rangle$, das heißt $Mw = cw$ für irgendein $c \in \R$. Also ist $w$ ein Eigenvektor von $M$. ↯ 🙂 Liebe Grüße Mandelblüte\(\endgroup\)


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MasterWizz
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  Beitrag No.5, vom Themenstarter, eingetragen 2023-10-03

Vielen Dank für deine Zusammenfassung, Mandelblüte! Den Widerspruchsbeweis am Ende finde ich richtig schön!! 🙂


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Mandelbluete
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  Beitrag No.6, eingetragen 2023-10-03

😊


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