Valores y vectores propios
Valores y vectores propios


Puesto que buscamos una matriz P regular que diagonalice A, sus columnas no pueden ser cero.

Por tanto, buscamos valores dj y soluciones no nulas Pj del sistema

(dj I - A) X = (0)

De acuerdo con el teorema de Rouché-Frobenius, la matriz (dj I - A) no puede ser regular; por lo que su determinante debe ser cero.

En resumen, para que d sea un posible término diagonal,

det (d I - A) = 0

Ello da lugar a los siguientes conceptos

Se dice valor propio de una matriz A a cualquier valor d que cumpla

det (d I - A) = 0

Se dice vector propio, asociado al valor propio d, de una matriz A a cualquier solución no nula del sistema

(d I - A) X = (0)

Algunos autores prefieren utilizar, respectivamente, los vocablos autovalor y autovector.

Nótese que se excluye al vector cero como vector propio; ello es debido a que buscaremos una base del subespacio solución del sistema (d I - A) X = (0); claro está, el vector cero, aunque solución de cualquier sistema homogéneo, no puede pertenecer a ninguna base.

Como es natural, la búsqueda de valores propios es previa a la de vectores propios. Al efecto,

  1. Construimos la denominada matriz característica (xI -A)

2. Calculamos su determinante. Obtenemos un polinomio, que recibe el nombre de polinomio característico de A

  3. Calculamos sus raíces

Notemos que si no hay valores propios, es decir, si el polinomio característico no tiene raíces -lo que depende estrechamente de si trabajamos en los racionales, reales, complejos,...- la matriz no puede ser diagonalizable.

Una vez calculados los posibles valores propios, podemos calcular los vectores propios.