6 Diagonalización por congruencia ortogonal de endomorfismos simétricos/hermíticos

Definition 6.1.

Sea VV un e.v. con producto escalar ,\langle,\rangle y sea f:VVf\colon V\to V un endomorfismo. Las condiciones siguientes son equivalentes:

  1. 1.

    para toda base ortonormal de VV la matriz de ff respecto de esa base es hermítica.

  2. 2.

    existe una base ortonormal de VV respecto de la cual la matriz de ff es hermítica.

  3. 3.

    f(v),w=v,f(w)v,wV\langle f(v),w\rangle=\langle v,f(w)\rangle\;\;\forall v,w\in V

En estas condiciones diremos que el endomorfismo ff es hermitico.

Proof 6.2.
11) 2\Rightarrow 2)

Obvio.

2)3)2)\Rightarrow 3)

Sea BON={v1,v2,,vn}BON=\left\{v_{1},v_{2},\ldots,v_{n}\right\} tal que M(F,BON)=AM(F,BON)=A y cumple A¯t=A\overline{A}^{t}=A.

Sea v,wVv=x1v1++xnvnv,w\in V\Rightarrow v=x_{1}v_{1}+\ldots+x_{n}v_{n} y w=y1v1++ynvnw=y_{1}v_{1}+\ldots+y_{n}v_{n}. Entonces

  • f(v)=x1^v1++xn^vnf(v)=\hat{x_{1}}v_{1}+\ldots+\hat{x_{n}}v_{n} donde A(x1xn)=(x1^xn^)A\cdot\begin{pmatrix}x_{1}\\ \vdots\\ x_{n}\\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\hat{x_{1}}\\ \vdots\\ \hat{x_{n}}\\ \end{pmatrix}

  • f(w)=y1^v1++yn^vnf(w)=\hat{y_{1}}v_{1}+\ldots+\hat{y_{n}}v_{n} donde A(y1yn)=(y1^yn^)A\cdot\begin{pmatrix}y_{1}\\ \vdots\\ y_{n}\\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\hat{y_{1}}\\ \vdots\\ \hat{y_{n}}\\ \end{pmatrix}

Recordamos que la matriz de ,\langle,\rangle respecto de BONBON es la identidad. Entonces

f(v),w=(x1^¯xn^¯)J(y1yn)=(x1¯xn¯)A¯t(y1yn)=(x1¯xn¯)A(y1yn)==(x1¯xn¯)(y1yn)=v,f(w){}\langle f(v),w\rangle=\begin{pmatrix}\overline{\hat{x_{1}}}&\ldots&\overline% {\hat{x_{n}}}\\ \end{pmatrix}\cdot J\cdot\begin{pmatrix}y_{1}\\ \vdots\\ y_{n}\\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\overline{x_{1}}&\cdots&\overline{x_{n}}\\ \end{pmatrix}\cdot\overline{A}^{t}\begin{pmatrix}y_{1}\\ \vdots\\ y_{n}\\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\overline{x_{1}}&\cdots&\overline{x_{n}}\\ \end{pmatrix}\cdot A\cdot\begin{pmatrix}y_{1}\\ \vdots\\ y_{n}\\ \end{pmatrix}=\\ {}=\begin{pmatrix}\overline{x_{1}}&\cdots&\overline{x_{n}}\\ \end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}y_{1}\\ \vdots\\ y_{n}\\ \end{pmatrix}=\langle v,f(w)\rangle
3)1)3)\Rightarrow 1)

Sea BON={v1,,vn}BON=\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\} una base ortonormal cualquiera de VV y sea A=M(f,BON)A=M(f,BON). Queremos probar que A¯t=A=(aij)\overline{A}^{t}=A=(a_{ij}), es decir, aij¯=aji\overline{a_{ij}}=a_{ji}.

aji=(01(j)00)vjA(01(i)0)f(vi)=vj,f(vi)=3)f(vj),vi==(01(j)0)A¯t(01(i)0)=[A¯t]ji=aij¯{}a_{ji}=\underbrace{\begin{pmatrix}0&\cdots&1(j)&0&\cdots&0\\ \end{pmatrix}}_{v_{j}}\underbrace{A\begin{pmatrix}0\\ \vdots\\ 1(i)\\ \vdots\\ 0\\ \end{pmatrix}}_{f(v_{i})}=\langle v_{j},f(v_{i})\rangle\overset{3)}{=}\langle f% (v_{j}),v_{i}\rangle=\\ {}=\begin{pmatrix}0&\cdots&1(j)&\cdots&0\\ \end{pmatrix}\overline{A}^{t}\begin{pmatrix}0\\ \vdots\\ 1(i)\\ \vdots\\ 0\\ \end{pmatrix}=[\overline{A}^{t}]_{ji}=\overline{a_{ij}}
Remark 6.3.

Si AA es una matriz hermitica y PP cumple P¯t=P1\overline{P}^{t}=P^{-1} entonces P1APP^{-1}AP sigue siendo hermítica:

(P1AP)¯t=PtAt(P1)tP¯¯=P¯tA¯tP¯¯=P1AP\overline{(P^{-1}AP)}^{t}=\overline{P^{t}A^{t}\underbrace{(P^{-1})^{t}}_{% \overline{P}}}=\overline{P}^{t}\cdot\overline{A}^{t}\cdot\overline{\overline{P% }}=P^{-1}AP
Proposition 6.4.

Si ff es un endomorfismo hermítico (o simétrico) entonces todos sus autovalores son reales.

(Si VV es un e.v. complejo con prod. escalar y f:VVf\colon V\to V es hermitico, todos los autovalores de ff son reales).

Remark 6.5.

Si VV es e.v. real y f:VVf\colon V\to V es un endomorfismo simetrico, siempre podemos pensar A=M(f,BON)Mn(K)A=M(f,BON)\in M_{n}(K), fA:nn,(x,,xn)A(x1xn)f_{A}\colon\mathbb{R}^{n}\to\mathbb{R}^{n},(x,\ldots,x_{n})\mapsto A\begin{% pmatrix}x_{1}\\ \vdots\\ x_{n}\\ \end{pmatrix} con At=AMn(K)A^{t}=A\in M_{n}(K) .

Entonces

ga:n\displaystyle g_{a}\colon\mathbb{C}^{n}
n\displaystyle{}\longrightarrow\mathbb{C}^{n}
(x1xn)\displaystyle\begin{pmatrix}x_{1}&\cdots&x_{n}\\ \end{pmatrix}
A(x1xn)\displaystyle{}\longmapsto A\begin{pmatrix}x_{1}\\ \vdots\\ x_{n}\\ \end{pmatrix}

sigue siendo un endomorfismo hermitico.

Proof 6.6.

Sea VV e.v. complejo y f:VVf\colon V\to V hermitica. Sea λ\lambda una raiz de pf(x)[x]p_{f}(x)\in\mathbb{C}[x] (polinomio caracteristico). Veamos que λ¯=λ\overline{\lambda}=\lambda (es decir, λ\lambda\in\mathbb{R}).

Sabemos que 0vV\exists 0\neq v\in V tal que f(v)=λvf(v)=\lambda v. Se tiene que

  • v,f(v)=v,λv=λv,v\langle v,f(v)\rangle=\langle v,\lambda v\rangle=\lambda\langle v,v\rangle.

  • f(v),v=λv,v=λ¯v,v\langle f(v),v\rangle=\langle\lambda v,v\rangle=\overline{\lambda}\langle v,v\rangle.

Como v,f(v)=f(v),v\langle v,f(v)\rangle=\langle f(v),v\rangle, (λλ¯)v,v>0=0λ=λ¯(\lambda-\overline{\lambda})\underbrace{\langle v,v\rangle}_{>0}=0\Rightarrow% \lambda=\overline{\lambda}\in\mathbb{R}

Proposition 6.7.

Si f:VVf\colon V\to V es un endomorfismo hermitico (simetrico) y λ1,,λs\lambda_{1},\ldots,\lambda_{s} son todos sus autovalores, entonces la suma de los subespacios propios asociados a λ1,,λs\lambda_{1},\ldots,\lambda_{s} es igual a VV.

Proof 6.8.

Lo demostraremos por reduccion al absurdo. Supongamos que Sλ1SλsU<V\underbrace{S_{\lambda_{1}}\oplus\cdots\oplus S_{\lambda_{s}}}_{U}<V. Sabemos que V=UUV=U\oplus U^{\perp} (como UV,U0VU\neq V,U^{\perp}\neq 0_{V}). Sea

g:U\displaystyle g\colon U^{\perp}
U\displaystyle{}\longrightarrow U^{\perp}
v\displaystyle v
f(v)\displaystyle{}\longmapsto f(v)

Veamos que gg esta bien definida, es decir, g(U)Ug(U^{\perp})\subseteq U^{\perp}: sea vUv\in U^{\perp}, g(v)Ug(v)\in U^{\perp}? g(v)g(v) es ortogonal a todos los vectores de UU?

Tomemos wSλiw\in S_{\lambda_{i}}, f(w)=λiwf(w)=\lambda_{i}w.

w,g(v)=w,f(v)=f hermiticaf(w),v=λiw,v=λiλiwSλiU,vU=0.\langle w,g(v)\rangle=\langle w,f(v)\rangle\overset{f\text{ hermitica}}{=}% \langle f(w),v\rangle=\langle\lambda_{i}w,v\rangle\overset{\lambda_{i}\in% \mathbb{R}}{=}\lambda_{i}\langle\underbrace{w}_{\in S_{\lambda_{i}}\subseteq U% },\underbrace{v}_{\in U^{\perp}}\rangle=0.

Como ff es endomorfismo, gg tambien lo es. Ademas, tambien es hermitico ya que v,wU\forall v,w\in U^{\perp} v,g(w)=v,f(w)=f(v),w=g(v),w\langle v,g(w)\rangle=\langle v,f(w)\rangle=\langle f(v),w\rangle=\langle g(v)% ,w\rangle.

Por la proposicion 6.4, gg tiene un autovalor real β\beta, y existe 0vvU0_{v}\neq v\in U^{\perp} tal que g(v)f(v)=βv\underbrace{g(v)}_{f(v)}=\beta v, por lo que β\beta es uno de los λ\lambda’s de antes (β=λi\beta=\lambda_{i} para algun i).

Luego f(v)=λivvSλiUf(v)=\lambda_{i}v\Rightarrow v\in S_{\lambda_{i}}\subseteq U. Como vv es no nulo, no puede estar en UU y en UU^{\perp} a la vez. Hemos llegado a una contradicción.

Con la proposicion 1 y la proposicion 2 tenemos que toda matriz AA real simetrica o compleja hermitica es diagonalizable por semejanza, es decir, P\exists P inversible tal que P1AP=DMn()P^{-1}AP=D\in M_{n}(\mathbb{R}).

Proposition 6.9.

Si λ,μ\lambda,\mu son dos autovalores distintos de f:VVf\colon V\to V hermitico (simetrico), entonces

Sλ,Sμ=0\langle S_{\lambda},S_{\mu}\rangle=0
Proof 6.10.

Sea vSλv\in S_{\lambda} (f(v)=λvf(v)=\lambda v) y wSμ(f(w)=μw)w\in S_{\mu}(f(w)=\mu w).

μv,w=v,μw=v,f(w)=f her/simf(v),w=λv,w=λv,w(λμ)0v,w=0v,w=0{}\mu\langle v,w\rangle=\langle v,\mu w\rangle=\langle v,f(w)\rangle\overset{f% \text{ her/sim}}{=}\langle f(v),w\rangle=\langle\lambda v,w\rangle=\lambda% \langle v,w\rangle\\ {}\Rightarrow\underbrace{(\lambda-\mu)}_{\neq 0}\langle v,w\rangle=0% \Rightarrow\langle v,w\rangle=0
Corollary 6.11.

Si f:VVf\colon V\to V es un endomorfismo hermitico (simetrico) entonces existe una base ortonormal tal que la matriz de ff respecto de esa base es diagonal.

Proof 6.12.

Por las proposiciones anteriores, sabemos que Sλ1Sλs=VS_{\lambda_{1}}\oplus\cdots\oplus S_{\lambda_{s}}=V, λ1,,λs\lambda_{1},\ldots,\lambda_{s}\in\mathbb{R} y que los subespacios propios son ortogonales dos a dos.

En primer lugar, arreglamos B1,B2,,BnB_{1},B_{2},\ldots,B_{n} para que sean bases ortonormales de Sλ1,,SλnS_{\lambda_{1}},\ldots,S_{\lambda_{n}} (usando Gram-Schmidt).

Tomamos como base BV=i=1sBiB_{V}=\bigcup_{i=1}^{s}B_{i}, que es base ortonormal de VV por la proposición 6.9.

De esta forma, se diagonaliza por congruencia y semejanza a la vez y, matricialmente

A=M(f,BON1)D=M(f,BON2)P=M(BON2,BON1)\begin{array}[]{c}A=M(f,BON_{1})\\ D=M(f,BON_{2})\\ P=M(BON_{2},BON_{1})\end{array}

de forma que P¯t=P1\overline{P}^{t}=P^{-1}, P1AP=DP^{-1}AP=D.

Example 6.13.

A=(110110002)A=\begin{pmatrix}1&-1&0\\ -1&1&0\\ 0&0&2\\ \end{pmatrix}. Buscar PP con P1=PtP^{-1}=P^{t} y que cumple P1AP=DP^{-1}AP=D diagonal.

f:3\displaystyle f\colon\mathbb{R}^{3}
3\displaystyle{}\longrightarrow\mathbb{R}^{3}
(x1,x2,x3)\displaystyle(x_{1},x_{2},x_{3})
A(x1x2x3)\displaystyle{}\longmapsto A\begin{pmatrix}x_{1}\\ x_{2}\\ x_{3}\\ \end{pmatrix}

En primer lugar, hallamos el polinomio característico:

pA(x)=det(xIA)=|x1101x1000x2|=(x2)|x111x1|=(x2)2xp_{A}(x)=\det(xI-A)=\begin{vmatrix}x-1&1&0\\ 1&x-1&0\\ 0&0&x-2\\ \end{vmatrix}=(x-2)\cdot\begin{vmatrix}x-1&1\\ 1&x-1\\ \end{vmatrix}=(x-2)^{2}\cdot x

Los autovalores son λ1=2\lambda_{1}=2, con mg(2)=2m_{g}(2)=2, y λ2=0\lambda_{2}=0, con mg(0)=1m_{g}(0)=1. Se tiene que

S2={(x,y,z)A(xyz)=2(xyz)}S_{2}=\left\{(x,y,z)\mid A\cdot\begin{pmatrix}x\\ y\\ z\\ \end{pmatrix}=2\begin{pmatrix}x\\ y\\ z\\ \end{pmatrix}\right\}

Resolviendo el sistema,

(110110000)2IA(xyz)=(000)x+y=0Sol: x=yyz\underbrace{\begin{pmatrix}1&1&0\\ 1&1&0\\ 0&0&0\\ \end{pmatrix}}_{2I-A}\begin{pmatrix}x\\ y\\ z\\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\ 0\\ 0\\ \end{pmatrix}\quad x+y=0\Rightarrow\text{Sol: }x=-y\;\;\forall y\forall z

luego S2=(1,1,0),(0,0,1)S_{2}=\langle(-1,1,0),(0,0,1)\rangle.

Para el autovalor 0,

(110110002)(xyz)=(000)x+y=02z=0}x=yyz=0\begin{pmatrix}-1&1&0\\ 1&-1&0\\ 0&0&-2\\ \end{pmatrix}\begin{pmatrix}x\\ y\\ z\\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\ 0\\ 0\\ \end{pmatrix}\quad\begin{rcases}-x+y=0\\ -2z=0\end{rcases}\Rightarrow\begin{array}[]{c}x=y\;\forall y\\ z=0\end{array}

y S0=(1,1,0)v3S_{0}=\langle\underbrace{(1,1,0)}_{v_{3}}\rangle.

Necesitamos pasar las bases de S0S_{0} y S2S_{2} a bases ortonormales.

Calculamos la norma de v3v_{3}: v3=v3,v3=(110)(110)=2\left\lVert v_{3}\right\rVert=\sqrt{\langle v_{3},v_{3}\rangle}=\sqrt{\begin{% pmatrix}1&1&0\\ \end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 0\\ \end{pmatrix}}=\sqrt{2}.

Por tanto, S0=(12,12,0)w3S_{0}=\langle\underbrace{(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},0)}_{w_{3}}\rangle.

En el caso de S2S_{2}, vemos que v1,v2=(110)(001)=0\langle v_{1},v_{2}\rangle=\begin{pmatrix}-1&1&0\\ \end{pmatrix}\begin{pmatrix}0\\ 0\\ 1\\ \end{pmatrix}=0, con lo que es una base ortogonal y solamente tenemos que “pasarla” a ortonormal.

Como v1=v1,v1=(110)(110)=2\left\lVert v_{1}\right\rVert=\sqrt{\langle v_{1},v_{1}\rangle}=\sqrt{\begin{% pmatrix}-1&1&0\\ \end{pmatrix}\begin{pmatrix}-1\\ 1\\ 0\\ \end{pmatrix}}=\sqrt{2} y v2=1\left\lVert v_{2}\right\rVert=1, S2=(12,12,0)w1,(0,0,1)w2S_{2}=\langle\underbrace{(-\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},0)}_{w_{1}},% \underbrace{(0,0,1)}_{w_{2}}.

Por tanto, BON={w1,w2,w3}BON=\left\{w_{1},w_{2},w_{3}\right\} y

P=M(BON,Base ortogonal (tb o.n.)) cumple P1=PtP=M(BON,\text{Base ortogonal (tb o.n.)})\text{ cumple }P^{-1}=P^{t}
P=(1201212012010)D=(200020000)P=\begin{pmatrix}-\frac{1}{\sqrt{2}}&0&\frac{1}{\sqrt{2}}\\ \frac{1}{\sqrt{2}}&0&\frac{1}{\sqrt{2}}\\ 0&1&0\\ \end{pmatrix}\qquad D=\begin{pmatrix}2&0&0\\ 0&2&0\\ 0&0&0\\ \end{pmatrix}

y se tiene que P1AP=D=PtAPP^{-1}AP=D=P^{t}AP.

Remark 6.14.

Dada una AA simetrica o hermitica, el numero de autovalores positivos indica la signatura.