고유값과 고유벡터 계산
다음의 행렬 \mathbf{A}에 대해 고유값과 고유벡터를 구하라.
\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}
특성 다항식 계산
다음의 행렬 \mathbf{B}에 대한 특성 다항식을 구하라.
\mathbf{B} = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 2 \end{pmatrix}
대각화 가능성 판단
다음 행렬 \mathbf{C}가 대각화 가능한지 판단하고, 가능하다면 대각화 하라.
\mathbf{C} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \end{pmatrix}
실수 고유값과 복소수 고유값
다음의 행렬 \mathbf{D}에 대해 실수 고유값과 복소수 고유값을 구하라.
\mathbf{D} = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}
행렬의 대각화
다음 행렬 \mathbf{E}를 대각화하라.
\mathbf{E} = \begin{pmatrix} 5 & 4 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}
고유값 문제의 기초
다음 문제를 풀어 고유값을 구하라.
\mathbf{F} = \begin{pmatrix} 3 & 2 & 4 \\ 2 & 0 & 2 \\ 4 & 2 & 3 \end{pmatrix}
특성 다항식을 통한 고유값 계산
다음 행렬 \mathbf{G}의 특성 다항식을 계산하고, 이를 이용해 고유값을 구하라.
\mathbf{G} = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & -1 & 4 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}
조르당 표준형
다음 행렬 \mathbf{H}의 조르당 표준형을 구하라.
\mathbf{H} = \begin{pmatrix} 6 & 2 & 1 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}
대각화된 행렬의 고유값
다음 대각 행렬 \mathbf{J}의 고유값과 고유벡터를 구하라.
\mathbf{J} = \begin{pmatrix} 7 & 0 & 0 \\ 0 & -2 & 0 \\ 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}
행렬의 고유벡터 구하기
다음 행렬 \mathbf{K}의 고유벡터를 구하라.
\mathbf{K} = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \end{pmatrix}
단일 고유값을 갖는 행렬
다음 행렬 \mathbf{L}이 단일 고유값을 갖는지 확인하고, 그렇다면 그 고유값과 고유벡터를 구하라.
\mathbf{L} = \begin{pmatrix} 3 & 1 & 0 \\ 1 & 3 & 1 \\ 0 & 1 & 3 \end{pmatrix}
행렬의 대각화와 고유벡터의 직교성
다음 행렬 \mathbf{M}을 대각화하고, 고유벡터들이 직교하는지 확인하라.
\mathbf{M} = \begin{pmatrix} 4 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}
비대각화 가능 행렬의 고유값
다음 행렬 \mathbf{N}의 고유값을 구하고, 이 행렬이 대각화 가능한지 판단하라.
\mathbf{N} = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}
기본 연습문제에 대한 해답
고유값과 고유벡터 계산
$$\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}
$$
- **특성 다항식**: $\lambda^2 - 7\lambda + 10 = 0$
- **고유값**: $\lambda_1 = 5$, $\lambda_2 = 2$
- **고유벡터**:
- $\lambda_1 = 5$에 대응하는 고유벡터: $\mathbf{v_1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix}$
- $\lambda_2 = 2$에 대응하는 고유벡터: $\mathbf{v_2} = \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \end{pmatrix}$
### 특성 다항식 계산
$$
\mathbf{B} = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 2 \end{pmatrix}
$$
- **특성 다항식**: $\lambda^2 - 4\lambda + 3 = 0$
- **고유값**: $\lambda_1 = 3$, $\lambda_2 = 1$
### 대각화 가능성 판단
$$
$$\mathbf{C} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \end{pmatrix}
- 특성 다항식: (\lambda - 1)(\lambda - 3)(\lambda - 1) = 0
- 고유값: \lambda_1 = 1, \lambda_2 = 3
- 대각화 가능: 가능
- 대각 행렬: \mathbf{C}_{diag} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}
실수 고유값과 복소수 고유값
\mathbf{D} = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}
- 특성 다항식: \lambda^2 + 1 = 0
- 고유값: \lambda_1 = i, \lambda_2 = -i
행렬의 대각화
\mathbf{E} = \begin{pmatrix} 5 & 4 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}
- 특성 다항식: \lambda^2 - 7\lambda + 6 = 0
- 고유값: \lambda_1 = 6, \lambda_2 = 1
- 고유벡터:
- \lambda_1 = 6에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_1} = \begin{pmatrix} 4 \\ 1 \end{pmatrix}
- \lambda_2 = 1에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_2} = \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \end{pmatrix}
- 대각 행렬: \mathbf{E}_{diag} = \begin{pmatrix} 6 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}
고유값 문제의 기초
\mathbf{F} = \begin{pmatrix} 3 & 2 & 4 \\ 2 & 0 & 2 \\ 4 & 2 & 3 \end{pmatrix}
- 특성 다항식: \lambda^3 - 6\lambda^2 + 7\lambda = 0
- 고유값: \lambda_1 = 3, \lambda_2 = 0, \lambda_3 = 3
기본 연습문제에 대한 해답
특성 다항식을 통한 고유값 계산
\mathbf{G} = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & -1 & 4 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}
- 특성 다항식: (\lambda - 1)(\lambda + 1)(\lambda - 2) = 0
- 고유값: \lambda_1 = 1, \lambda_2 = -1, \lambda_3 = 2
조르당 표준형
\mathbf{H} = \begin{pmatrix} 6 & 2 & 1 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}
- 고유값: \lambda_1 = 6, \lambda_2 = 3 (중복 고유값)
- 조르당 표준형: \mathbf{H}_{J} = \begin{pmatrix} 6 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}
대각화된 행렬의 고유값
\mathbf{J} = \begin{pmatrix} 7 & 0 & 0 \\ 0 & -2 & 0 \\ 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}
- 고유값: \lambda_1 = 7, \lambda_2 = -2, \lambda_3 = 4
- 고유벡터:
- \mathbf{v_1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}
- \mathbf{v_2} = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}
- \mathbf{v_3} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}
행렬의 고유벡터 구하기
\mathbf{K} = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \end{pmatrix}
- 고유값: \lambda_1 = 3, \lambda_2 = 2, \lambda_3 = 1
- 고유벡터:
- \lambda_1 = 3에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix}
- \lambda_2 = 2에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_2} = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}
- \lambda_3 = 1에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_3} = \begin{pmatrix} -1 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}
단일 고유값을 갖는 행렬
\mathbf{L} = \begin{pmatrix} 3 & 1 & 0 \\ 1 & 3 & 1 \\ 0 & 1 & 3 \end{pmatrix}
- 고유값: \lambda = 4, \lambda = 2, \lambda = 3
- 고유벡터:
- \lambda_1 = 4에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 1 \end{pmatrix}
- \lambda_2 = 2에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_2} = \begin{pmatrix} -1 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}
- \lambda_3 = 3에 대응하는 고유벡터: \mathbf{v_3} = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}
행렬의 대각화와 고유벡터의 직교성
\mathbf{M} = \begin{pmatrix} 4 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}
- 고유값: \lambda_1 = 4, \lambda_2 = 3, \lambda_3 = 2
- 고유벡터: \mathbf{v_1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}, \mathbf{v_2} = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}, \mathbf{v_3} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}
- 직교성: 고유벡터들은 서로 직교함
비대각화 가능 행렬의 고유값
\mathbf{N} = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}
- 고유값: \lambda = 1 (단일 고유값)
- 대각화 가능성: 이 행렬은 대각화 불가능