Proviamo ad applicare quanto dimostrato nelle lezioni precedenti ad un esempio concreto.
Consideriamo la funzione lineare la cui matrice (rispetto alla base canonica ) Γ¨
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Vogliamo determinare il polinomio caratteristico, il polinomio minimo e la forma canonica di Jordan di .
Il polinomio caratteristico di Γ¨
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quindi ha un unico autovalore , con molteplicitΓ .
PoichΓ© il polinomio minimo deve dividere il polinomio caratteristico, deve essere
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Osserviamo che
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e infine , quindi il polinomio minimo Γ¨ .
Questo significa che il massimo periodo degli autovettori generalizzati di (relativi allβunico autovalore ) Γ¨ , quindi si ha la catena di inclusioni proprie
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Si ha:
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Ponendo , lβintero della dimostrazione del teorema di Jordan Γ¨, in questo caso, , quindi la matrice di Jordan contiene un blocco di Jordan di ordine , relativo allβautovalore ,
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Dato che si ha poi , usando le stesse notazioni impiegate nella dimostrazione del teorema di Jordan, si ha e , quindi e la matrice di Jordan contiene anche un blocco di Jordan di ordine
In conclusione, la matrice di Jordan di Γ¨ la seguente:
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Rimane ora solo da determinare una base di rispetto alla quale la matrice di sia .
A tal fine scegliamo un vettore tale che : ad esempio, il vettore soddisfa a tali richieste. Poniamo allora
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I vettori sono linearmente indipendenti e formano quella parte della base di che Γ¨ responsabile della presenza del blocco di Jordan di ordine .
Per continuare dobbiamo ora scegliere un vettore tale che si abbia
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cioè deve essere un vettore in che non appartenga al sottospazio generato da e dal vettore .
A tal fine determiniamo, innanzitutto, il nucleo di : esso Γ¨ dato dai vettori
tali che le siano soluzioni del seguente sistema di equazioni lineari:
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Risolvendo tale sistema si trova
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quindi una base di Γ¨ formata dai vettori e .
Si ha pertanto
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Si puΓ² ora vedere facilmente che il vettore non appartiene a questo sottospazio, ma appartiene al nucleo di : questo Γ¨ il vettore che cercavamo.
I due vettori mancanti per completare la base di Jordan sono quindi
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In conclusione, i vettori
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formano una base di rispetto alla quale la funzione lineare ha matrice
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Per terminare, osserviamo che la matrice di cambiamento di base (cioè la matrice le cui colonne sono costituite dalle coordinate dei vettori della nuova base rispetto alla vecchia base ) è la matrice
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Si ha pertanto
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o, equivalentemente,
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come si puΓ² facilmente verificare con un calcolo diretto.