Álgebra Lineal II: Aplicaciones del teorema de Cayley-Hamilton

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

Introducción

En entradas anteriores ya enunciamos y demostramos el teorema de Cayley-Hamilton. Veremos ahora algunas aplicaciones de este resultado.

Encontrar inversas de matrices

El teorema de Cayley-Hamilton nos puede ayudar a encontrar la inversa de una matriz haciendo únicamente combinaciones lineales de potencias de la matriz. Procedemos como sigue. Supongamos que una matriz $A$ en $M_n(F)$ tiene polinomio característico $$\chi_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\ldots+a_1x+a_0.$$ Como $a_0=\det(A)$, si $a_0=0$ entonces la matriz no es invertible. Supongamos entonces que $a_0\neq 0$. Por el teorema de Cayley-Hamilton tenemos que $$A^n+a_{n-1}A^{n-1}+\ldots+a_1A+a_0I_n=O_n.$$ De aquí podemos despejar la matriz identidad como sigue:

\begin{align*}
I_n&=-\frac{1}{a_0}\left( A^n+a_{n-1}A^{n-1}+\ldots+a_1A \right)\\
&=-\frac{1}{a_0}\left(A^{n-1}+a_{n-1}A^{n-2}+\ldots+a_1 I\right) A.
\end{align*}

Estos cálculos muestran que la inversa de $A$ es la matriz $$ -\frac{1}{a_0}\left(A^{n-1}+a_{n-1}A^{n-1}+\ldots+a_1 I\right).$$

Ejemplo. Supongamos que queremos encontrar la inversa de la siguiente matriz $$A=\begin{pmatrix} 2 & 2 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \end{pmatrix}.$$ Su polinomio característico es $\lambda^3-2\lambda^2 – \lambda +2$. Usando la fórmula de arriba, tenemos que

$$A^{-1}=-\frac{1}{2}(A^2-2A-I).$$

Necesitamos entonces $A^2$, que es:

$$A^2=\begin{pmatrix} 4 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 3 & 2 & 1 \end{pmatrix}.$$

De aquí, tras hacer las cuentas correspondientes, obtenemos que:

$$A^{-1}=\begin{pmatrix} \frac{1}{2} & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \\ -\frac{1}{2} & 0 & 1\end{pmatrix}.$$

Puedes verificar que en efecto esta es la inversa de $A$ realizando la multiplicación correspondiente.

$\square$

El método anterior tiene ciertas ventajas y desventajas. Es práctico cuando es sencillo calcular el polinomio característico, pero puede llevar a varias cuentas. En términos de cálculos, en general reducción gaussiana funciona mejor para matrices grandes. Como ventaja, el resultado anterior tiene corolarios teóricos interesantes. Un ejemplo es el siguiente resultado.

Corolario. Si $A$ es una matriz con entradas en los enteros y determinante $1$ ó $-1$, entonces $A^{-1}$ tiene entradas enteras.

Encontrar el polinomio mínimo de una matriz

Otra de las consecuencias teóricas del teorema de Cayley-Hamilton con aplicaciones prácticas ya la discutimos en la entrada anterior.

Proposición. El polinomio mínimo de una matriz (o transformación lineal) divide a su polinomio característico.

Esto nos ayuda a encontrar el polinomio mínimo de una matriz: calculamos el polinomio característico y de ahí intentamos varios de sus divisores polinomiales para ver cuál de ellos es el de grado menor y que anule a la matriz. Algunas consideraciones prácticas son las siguientes:

  • Si el polinomio característico se factoriza totalmente sobre el campo y conocemos los eigenvalores, entonces conocemos todos los factores lineales. Basta hacer las combinaciones posibles de factores lineales para encontrar el polinomio característico (considerando posibles multiplicidades).
  • Además, para cada eigenvalor $\lambda$ ya vimos que $\lambda$ debe ser raíz no sólo del polinomio característico, sino también del polinomio mínimo. Así, debe aparecer un factor $x-\lambda$ en el polinomio mínimo para cada eigenvalor $\lambda$.

Ejemplo. Encontramos el polinomio mínimo de la siguiente matriz:

$$B=\begin{pmatrix} 2 & 0 & 4 \\ 3 & -1 & -1 \\0 & 0 & 2 \end{pmatrix}.$$

Una cuenta estándar muestra que el polinomio característico es $(x-2)^2(x+1)$. El polinomio mínimo debe ser mónico, dividir al polinomio característico y debe contener forzosamente a un factor $(x-2)$ y un factor $(x+1)$. Sólo hay dos polinomios con esas condiciones: $(x-2)(x+1)$ y $(x-2)^2(x+1)$. Si $(x-2)(x+1)$ anula a $B$, entonces es el polinomio mínimo. Si no, es el otro. Haciendo las cuentas:

\begin{align*}
(B-2I_3)(B+I_3)&=\begin{pmatrix}0 & 0 & 4 \\ 3 & -3 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 3 & 0 & 4 \\ 3 & 0 & -1 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}\\
&=\begin{pmatrix} 0 & 0 & 12 \\ 0 & 0 & 12 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.
\end{align*}

Así, $(x-2)(x+1)$ no anula a la matriz y por lo tanto el polinomio mínimo es justo el polinomio característico $(x-2)^2(x+1)$.

$\square$

Ejemplo. Consideremos la matriz $C=\begin{pmatrix} 3 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}$. Su polinomio característico es $(x-3)^3$. Así, su polinomio mínimo es $x-3$, $(x-3)^2$ ó $(x-3)^3$. Nos damos cuenta rápidamente que $x-3$ sí anula a la matriz pues $A-3I_3=O_3$. De este modo, el polinomio mínimo es $x-3$.

$\square$

Clasificación de matrices con alguna condición algebraica

Si sabemos que una matriz cumple una cierta condición algebraica, entonces el teorema de Cayley-Hamilton puede ayudarnos a entender cómo debe ser esa matriz, es decir, a caracterizar a todas las matrices que cumplan la condición.

Por ejemplo, ¿quienes son todas las matrices en $M_n(\mathbb{R})$ que son su propia inversa? La condición algebraica es $A^2=I_2$. Si el polinomio característico de $A$ es $x^2+bx+c$, entonces por el teorema de Cayley-Hamilton y la hipótesis tenemos que $O_2=A^2+bA+cI_2=bA+(c+1)I_2$. De aquí tenemos un par de casos:

  • Si $b\neq 0$, podemos despejar a $A$ como $A=-\frac{c+1}{b}I_2$, es decir $A$ debe ser un múltiplo de la identidad. Simplificando la notación, $A=xI_2$. Así, la condición $A^2=I_2$ se convierte en $x^2I_2=I_2$, de donde $x^2=1$ y por lo tanto $x=\pm 1$. Esto nos da las soluciones $A=I_2$ y $A=-I_2$.
  • Si $b=0$, entonces $O_2=(c+1)I_2$, de donde $c=-1$. De este modo, el polinomio característico es $x^2-1=(x+1)(x-1)$. Se puede demostrar que aquí las soluciones son las matices semejantes a la matriz $\begin{pmatrix}1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix}$, y sólo esas.

Más adelante…

El teorema de Cayley-Hamilton es un resultado fundamental en álgebra lineal. Vimos dos demostraciones, pero existen varias más. Discutimos brevemente algunas de sus aplicaciones, pero tiene otras tantas. De hecho, más adelante en el curso lo retomaremos para aplicarlo nuevamente.

Por ahora cambiaremos ligeramente de tema. De manera muy general, veremos cómo llevar matrices a otras matrices que sean más simples. En las siguientes entradas haremos esto mediante similaridades de matrices. Más adelante haremos esto mediante congruencias de matrices. Hacia la tercer unidad del curso encontraremos un resultado aún más restrictivo, en el que veremos que cualquier matriz simétrica real puede ser llevada a una matriz diagonal mediante una matriz que simultáneamente da una similaridad y una congruencia.

Tarea moral

  1. Encuentra el polinomio mínimo de la matriz $\begin{pmatrix}-3 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & -3 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 2\end{pmatrix}$
  2. Encuentra la inversa de la siguiente matriz usando las técnica usada en esta entrada: $$\begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 2\\ 2 & 2 & 1 \end{pmatrix}.$$
  3. Demuestra el corolario de matrices con entradas enteras. De hecho, muestra que es un si y sólo si: una matriz invertibles con entradas enteras cumple que su inversa tiene únicamente entradas enteras si y sólo si su determinante es $1$ ó $-1$.
  4. ¿Cómo son todas las matrices en $M_2(\mathbb{R})$ tales que $A^2=A$?
  5. ¿Cómo son todas las matrices en $M_3(\mathbb{R})$ de determinante $0$ tales que $A^3=O_3$?

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