Propriedades

Nos resultados que se seguem descrevemos algumas propriedades dos valores própios.

Teorema 4.2.1   Dada uma matriz quadrada $ A$ ,

$\displaystyle \sigma(A)=\sigma(A^T).$

Recorde que $ \vert\lambda I -A\vert=\vert(\lambda I -A)^T\vert=\vert\lambda I -A^T\vert$ .

Teorema 4.2.2   Os valores próprios de uma matriz triangular (inferior ou superior) são os seus elementos diagonais.

Seja $ A=[a_{ij}]$ triangular superior, $ n\times n$ . Ora $ \sigma(A)$ é o conjunto das soluções de $ \vert\lambda I_n-A\vert$ . Mas $ \lambda I_n-A$ é de novo uma matriz triangular superior já que $ \lambda I_n$ é diagonal. Portanto $ \vert\lambda I_n-A\vert$ é o produto dos seus elementos diagonais, ou seja, $ (\lambda-a_{11})(\lambda-a_{22})\cdots (\lambda-a_{nn})$ , que tem como raizes $ a_{11},a_{22},\dots ,a_{nn}$ .

Teorema 4.2.3   Uma matriz $ A$ , quadrada, é invertível se e só se $ 0\not\in \sigma(A)$ .

Sejam $ A$ uma matriz quadrada de ordem $ n$ e $ \psi_A(\lambda)=\lambda^n+c_1\lambda^{n-1}+\dots +c_{n-1}\lambda
+c_n$ o polinómio característico de $ A$ . Ora $ 0\in \sigma(A)$ se e só se 0 é raiz de $ \psi_A$ , ou de forma equivalente, $ c_n=0$ .

Por definição, $ \psi_A(\lambda)=\vert\lambda I_n -A\vert$ . Tomando $ \lambda=0$ obtemos $ (-1)^n\vert A\vert=\vert-A\vert=c_n$ . tal implica que $ \vert A\vert=0$ se e só se $ c_n=0$ . Portanto $ A$ não é invertível se e só se $ c_n=0$ o que por sua vez vimos ser equivalente a $ 0\in \sigma(A)$ .

Teorema 4.2.4   Sejam $ A$ uma matriz quadrada e $ k\in {\mathbb{N}}$ . Se $ \lambda\in \sigma(A)$ e $ x$ é vector próprio associado a $ \lambda$ então $ \lambda^k\in \sigma(A^k)$ e $ x$ é vector próprio de $ A^k$ associado a $ \lambda^k$ .

Se $ \lambda\in \sigma(A)$ e $ x$ é vector próprio associado a $ \lambda$ então $ Ax=\lambda x$ . Desta igualdade segue que, para qualquer $ k\in {\mathbb{N}}$ , se tem

$\displaystyle A^kx=A^{k-1}Ax=A^{k-1}\lambda x=\lambda A^{k-1}x=\cdots =\lambda^x$

e portanto $ \lambda \in \sigma(A^k)$ e $ x$ é vector próprio de $ A^k$ associado a $ \lambda^k$ .

Recordamos que uma matriz $ N$ , $ n\times n$ , se diz nilpotente se existir um natural $ k$ para o qual $ N^k=0_{n\times n}$ .

Alertamos ainda para o facto de $ \sigma(0_{n\times n})=\left\{0\right\}$ ; isto é, a matriz nula só tem um valor próprio: o zero.

Corolário 4.2.5   Se $ N$ é uma matriz nilpotente então $ \sigma(N)=\left\{0\right\}$ .

Suponha que $ k$ é tal que $ N^k=0_{n\times n}$ . Seja $ \lambda \in
\sigma(N)$ . Então $ \lambda^k$ é valor próprio de $ N^k=0_{n\times n}$ ; portanto, $ \lambda^k=0$ , do que segue que $ \lambda=0$ .

pedro 2007-05-29