Introducción

Anteriormente, estudiamos los vectores y valores propios de las matrices simétricas, en esta entrada vamos a usar que ya sabemos muchas cosas sobre el comportamiento respecto al producto interior, para hablar sobre la diagonalización ortogonal de matrices simétricas, cuyo procedimiento inicia resolviendo su polinomio característico.

Teoremas importantes

Antes de ver el proceso para la diagonalización ortogonal de matrices simétricas, vamos a enunciar un lema y un teorema que van a justificar la «receta» a seguir para esta diagonalización.

Lema 4.12: Considera una matriz simétrica $A$. Si ${\lambda }_1,u$ y ${\lambda }_2,v$, son pares propios de $A$ con ${\lambda }_1\ne {\lambda }_2$, entonces $u$ y $v$ son ortogonales.

Demostración

Sabemos que:

$$\begin{array}{}\text{(1)}& {\lambda }_1(u\cdot v)=({\lambda }_{1}u)\cdot v=Au\cdot v=u\cdot Av=u\cdot ({\lambda }_{2}v)={\lambda }_2(u\cdot v)\end{array}$$

Esto implica que $({\lambda }_1–{\lambda }_2)(u\cdot v)=0$

Y ${\lambda }_1\ne {\lambda }_2$, entonces $u\cdot v$=0.

Con lo que hemos terminado la demostración.

Teorema 4.13: Considera una matriz simétrica de $2\times 2$, $A$. Entonces existe una rotación $B\in O(2)$ tal que $B^{T}AB$ es diagonal de la siguiente forma:

$$\begin{array}{}\text{(2)}& \left(\begin{array}{cc}{\lambda }_1& 0\\ 0& {\lambda }_2\end{array}\right)\end{array}$$

Con ${\lambda }_1$ y ${\lambda }_2$, los valores propios de $A$.

Demostración

Por las entradas anteriores, las siguientes implicaciones son ciertas, puedes comprobarlo tú mismo con facilidad.

Como $A$ es simétrica de $2\times 2$, entonces $A$ tiene valores propios ${\lambda }_1,{\lambda }_2\in \mathbb{R}$.

Caso 1 ${\lambda }_1={\lambda }_2$

Entonces $A$ es diagonal y puede tomarse a $B$ como la matriz identidad que es rotación en $O(2)$.

Caso 2 ${\lambda }_1\ne {\lambda }_2$

Consideramos a $u,v$, los vectores propios correspondientes a ${\lambda }_1$ y ${\lambda }_2$. Observa que $u$ es diferente al vector cero.

Sabemos que $u$ y $v$ son ortogonales, entonces $v$ es paralelo a $u^T$ que también es vector propio correspondiente a ${\lambda }_2$.

Considera $B=\frac{1}{|u|}(u,u^T)$, donde se puede comprobar fácilmente que $B$ es la matriz de una rotación y que cumple que $B^{T}AB$ es diagonal.

«Receta»

Ingredientes

1. Una matriz simétrica $A=A^T$ de $2\times 2$

Procedimiento

1. Resolver su polinomio característico con $det(A-\lambda I)$.
2. Encontrar $u\ne 0$ tal que $(A-{\lambda }_{1}I)u=0$.
3. Declarar $B=\frac{1}{|u|}(u,u^T)$.
4. La matriz diagonal, con entradas ${\lambda }_1$ y ${\lambda }_2$, estará dada por $B^{T}AB$.

Tarea moral

1. Termina de escribir la demostración del Teorema 4.13.
2. Demuestra que, si una matriz $A$ cualquiera, tiene dos valores propios distintos, entonces existe una matriz $B\in Gl(2)$ tal que $B^{-1}AB$ es diagonal.
3. Encuentra la matriz $B$ de una rotación que diagonalice las siguientes matrices simétricas: Además, calcula $B^{T}AB$:
   • $$\begin{array}{}\text{(3)}& A=\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 1& 1\end{array}\right)\end{array}$$
   • $$\begin{array}{}\text{(4)}& A=\left(\begin{array}{cc}-6& 12\\ 12& 1\end{array}\right)\end{array}$$
   • $$\begin{array}{}\text{(5)}& A=\left(\begin{array}{cc}-7& -6\\ -6& 2\end{array}\right)\end{array}$$

Más adelante…

Avanza a las siguientes entradas, en las que usaremos estos conocimientos para dar dos nuevas formas de clasificación de las curvas.