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Forum "Uni-Lineare Algebra" - alter Beweis
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alter Beweis: symm+posdef=>posreell
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 18:58 So 13.03.2005
Autor: Karl_Pech

Hallo Zusammen,


Ich hatte das hier schon mal gefragt ("positive Eigenwerte"). Aber ich habe das jetzt ein wenig anders gelöst, und wollte fragen, ob es richtig ist:


Aufgabe
Die Eigenwerte einer symmetrischen und positiv definiten Matrix [m]A [mm] \in M\left(m \times n, \IK\right) [/mm] sind positive reelle Zahlen.


Beweis:


Sei [m]A \in M\left(m \times n, \IK\right)[/m] symmetrisch, so daß [m]\forall x \in \IK^n :\left( {x^T Ax > 0} \right) \wedge \left( {x \ne 0} \right)[/m] gilt. Sei [m]\lambda \in \IK[/m] mit [m]Ax = \lambda x[/m]. Wir formen um: [m]Ax = \lambda x \gdw x^T Ax = x^T \lambda x[/m]. Wir wissen, daß [m]x^T Ax > 0.[/m] Damit [m]x^T \lambda x > 0.[/m]


[m]\begin{gathered} \mathop \Leftrightarrow \limits^{\begin{subarray}{l} {\text{wegen}} \\ {\text{Symmetrie}} \end{subarray}} x^T A^T x = x^T \lambda x\mathop \Leftrightarrow \limits^{\begin{subarray}{l} {\text{folgende Umformung}} \\ {\text{kenne ich jetzt seit}} \\ {\text{einem anderen Beweis ; - )}} \end{subarray}} \underbrace {\left( {Ax} \right)^T x}_{ > 0} = x^T \lambda x \Leftrightarrow \left( {\lambda x} \right)^T x = x^T \lambda x \hfill \\ \Leftrightarrow x^T \lambda x = x^T \lambda x > 0 \hfill \\ \end{gathered}[/m]


Insbesondere gilt für $x = [mm] e^{\left(i\right)}: \lambda [/mm] > 0$. [mm] $\square$ [/mm]


Ist das so richtig?


Mit der Rückrichtung habe ich leider generell Schwierigkeiten:


Sei also $A [mm] \in \left(m \times n, \IK\right)$, [/mm] so daß [m]\forall x \in \IK^n \;\exists \lambda \in \IK_ + :Ax = \lambda x[/m]. [mm] $A\!$ [/mm] sei außerdem symmetrisch.


Beweisskizze:


[m]x = c_1 r_1 + \ldots + c_n r_n ,\,r_i[/m] Eigenvektor von [mm] $\lambda$; $r_i$ [/mm] normiert. Einsetzen in [mm] $x^T [/mm] Ax$: [m]Ax = c_1 \underbrace {Ar_1 }_{ = \lambda _1 r_1 } + \ldots + c_n \underbrace {Ar_n }_{ = \lambda _n r_n }[/m]:


[m]x^T Ax\mathop = \limits^{\begin{subarray}{l} {\text{orthogonale}} \\ {\text{Norm}} \end{subarray}} c_1^2 \lambda _1 r_1 + r_1 + c_2^2[/m]


[m]\lambda _2 r_2^T r_2 + \ldots + c_n^2 \lambda _n \underbrace {r_n^T r_n }_{ = 1} = c_1^2 \lambda _1 + \ldots + c_n^2 \lambda _n > 0[/m]; für $x [mm] \ne [/mm] 0$ ist mindestens ein [m]c_i \ne 0 \Rightarrow \text{Behauptung}[/m]


Kann mir jemand diesen Beweis erklären?



Viele Grüße
Karl



        
Bezug
alter Beweis: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 02:34 Di 15.03.2005
Autor: Stefan

Lieber Karl!

> Ist das so richtig?

[daumenhoch]
  

> Mit der Rückrichtung habe ich leider generell Schwierigkeiten:
>  
> Sei also [mm]A \in \left(m \times n, \IK\right)[/mm], so daß [m]\forall x \in \IK^n \;\exists \lambda \in \IK_ + :Ax = \lambda x[/m].
> A sei außerdem symmetrisch.
>  
> [..]
>  
> [m]x = c_1 r_1 + \ldots + c_n r_n ,\,r_i[/m] Eigenvektor von
> [mm]\lambda[/mm];
>  [mm]r_i[/mm] normiert.

Da $A$ symmetrisch ist, gibt es eine ON-Basis des [mm] $\IK^n$, [/mm] bestehend aus Eigenvektoren von $A$.

> Einsetzen in [mm]x^T Ax[/mm]: [m]Ax = c_1 \underbrace {Ar_1 }_{ = \lambda _1 r_1 } + \ldots + c_n \underbrace {Ar_n }_{ = \lambda _n r_n }[/m].

Das ist doch klar, oder? Die [mm] $r_i$ [/mm] sind halt Eigenvektoren von $A$ zum Eigenwert [mm] $\lambda_i$, [/mm] d.h. es gilt: [mm] $Ar_i [/mm] = [mm] \lambda_i r_i$. [/mm]

> [m]x^T Ax\mathop = \limits^{\begin{subarray}{l} > {\text{orthogonale}} \\ > {\text{Norm}} > \end{subarray}} c_1^2 \lambda _1 r_1 + c_2^2[/m]  
> [m]\lambda _2 r_2^T r_2 + \ldots + c_n^2 \lambda _n \underbrace {r_n^T r_n }_{ = 1} = c_1^2 \lambda _1 + \ldots + c_n^2 \lambda _n > 0[/m];

Ja, klar, die [mm] $(r_i)_{i=1,2,\ldots,n}$ [/mm] bilden eine ON-Basis von $A$, d.h. es gilt:

[mm] $r_i^Tr_i [/mm] =1$

und

[mm] $r_i^T r_j [/mm] = 0$ für $i [mm] \ne [/mm] j$.

Die Summe [mm] $\sum\limits_{i=1}^n c_i^2$ [/mm] von Quadraten ist nichtnegativ.

> für [mm]x \ne 0[/mm] ist mindestens ein [m]c_i \ne 0 \Rightarrow \text{Behauptung}[/m].

Für $x [mm] \ne [/mm] 0$ ist $x^TAx>0$ zu zeigen.

Aber wegen [mm] $x=\sum\limits_{i=1}^n c_i [/mm] r_ i$ muss mindestens ein [mm] $c_i \ne [/mm] 0$ sein. Denn sonst wäre $x=0$.

Dann ist aber

$x^TAx = [mm] \sum\limits_{i=1}^n c_i^2$ [/mm]

eine Summe nichtnegativer Zahlen, von denen mindestens eine positiv ist. D.h. der Ausdruck ist positiv.  

Ist es jetzt klarer? :-)

Liebe Grüße
Stefan

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