جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنتالإنجليزية 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنتالإنجليزية 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنتالإنجليزية 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنتالإنجليزية 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنتالإنجليزية 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنتالإنجليزية 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنتالإنجليزية 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنتالإنجليزية 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنتالإنجليزية 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنتالإنجليزية 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 20 Interviews III: Codeالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

الرياضيات · المسرد

ما معنى قيمة ذاتية؟

يُعرف أيضًا باسم: طيف

تعريف 3.1 الرياضيات الجامعية — السنة 2 · الفصل 3 — اختزال التشاكلات الذاتية

يكون λ∈K\lambda \in K قيمة ذاتية للتشاكل uu إذا كان u(x)=λxu(x) = \lambda x من أجل x≠0x \neq 0 ما (وتُسمى متجهة ذاتية)؛ والفضاء الذاتي هو Eλ(u)=ker⁡(u−λ id)E_\lambda(u) = \ker(u - \lambda\,\mathrm{id}). ومجموعة القيم الذاتية هي الطيف Sp⁡(u)\operatorname{Sp}(u). ويكون الفضاء الجزئي FF مستقرًا إذا كان u(F)⊆Fu(F) \subseteq F؛ والفضاءات الذاتية مستقرة، وتسمح الفضاءات الجزئية المستقرة بتعريف تشاكلات ذاتية مستحثّة u∣Fu|_F.

المصفوفة A = psmallmatrix2 & 1\\ 1 & 2 psmallmatrix وهي تؤثّر على المستوي: تُزاح المتجهة العامة e_1 عن مستقيمها، أما الاتجاهان الذاتيان v_1 = (1,1) وv_2 = (1,-1) فيكتفي التأثير بتمديدهما — بالمعاملين 3 و 1 (ومنه Av_2 = v_2: فالصورة المنقّطة تنطبق على v_2). والتقطير هو الانتقال إلى الأساس (v_1, v_2)، حيث تصير A المصفوفةَ diag(3, 1).
المصفوفة A=(2112)A = \left(\begin{smallmatrix}2 & 1\\ 1 & 2\end{smallmatrix}\right) وهي تؤثّر على المستوي: تُزاح المتجهة العامة e1e_1 عن مستقيمها، أما الاتجاهان الذاتيان v1=(1,1)v_1 = (1,1) وv2=(1,−1)v_2 = (1,-1) فيكتفي التأثير بتمديدهما — بالمعاملين 33 و 11 (ومنه Av2=v2Av_2 = v_2: فالصورة المنقّطة تنطبق على v2v_2). والتقطير هو الانتقال إلى الأساس (v1,v2)(v_1, v_2)، حيث تصير AA المصفوفةَ diag⁡(3,1)\operatorname{diag}(3, 1).

أمثلة

مثال 3.4 (كثير الحدود χ\chi نفسه، وهندستان مختلفتان)

المصفوفتان

(2002)و(2102)\begin{pmatrix}2 & 0\\ 0 & 2\end{pmatrix} \qquad\text{و}\qquad \begin{pmatrix}2 & 1\\ 0 & 2\end{pmatrix}

تشتركان في كثير الحدود المميز (X−2)2(X - 2)^2، وفي الأثر، وفي المحدد، وفي الطيف — ومع ذلك فهما غير متشابهتين: فبعد E2E_2 في الأولى 22 (أي التضاعف الهندسي 22)، وفي الثانية 11. فكثير الحدود المميز لا يرى إلا التضاعفات الجبرية؛ وأبعاد الفضاءات الذاتية هي اللامتغيّر الأدقّ، وكثير الحدود الأدنى هو الحَكَم (X−2X - 2 في مقابل (X−2)2(X - 2)^2). والعبرة في كل مناقشات قابلية التقطير: يضع χ\chi قائمةً بالمرشحين، لكن النوى هي التي تُدلي بالأصوات.

مثال 3.8 (التقطير في العمل)

لتكن A=I+J=(211121112)A = I + J = \left(\begin{smallmatrix}2 & 1 & 1\\ 1 & 2 & 1\\ 1 & 1 & 2\end{smallmatrix}\right)، حيث JJ المصفوفة التي كل عناصرها واحد: فمن Sp⁡(J)={3,0}\operatorname{Sp}(J) = \{3, 0\} (المثال 2.19)، نجد Sp⁡(A)={4,1}\operatorname{Sp}(A) = \{4, 1\}، وبفضاءين ذاتيين هما R(1,1,1)\R(1,1,1) والمستوي {x+y+z=0}\{x + y + z = 0\}: وبأبعاد 1+2=31 + 2 = 3، فهي قابلة للتقطير (المبرهنة 3.6 (2)). والقوى بلا أي مصفوفة تغيير أساس: فمع Π=J/3\Pi = J/3 الإسقاط على R(1,1,1)\R(1,1,1)،

A=4 Π+1⋅(I−Π)⟹Ak=4k Π+(I−Π)=4k−13 J+I.A = 4\,\Pi + 1\cdot(I - \Pi) \quad\Longrightarrow\quad A^k = 4^k\,\Pi + (I - \Pi) = \frac{4^k - 1}{3}\,J + I .

(وللتحقق من k=1k = 1: 4−13J+I=A\frac{4-1}3 J + I = A.) والفكرة الختامية: حين تكون الفضاءات الذاتية ظاهرة، تحسب الإسقاطات الطيفية القوى أسرع مما ستفعله PDP−1PDP^{-1} يومًا — والصيغة تُظهر الحركية: فينمو AkA^k مثل 4k4^k على امتداد (1,1,1)(1,1,1) ويبقى ثابتًا على المستوي المتعامد.

مثال 3.10 (تثليث يدوي)

B=(3−111)B = \begin{pmatrix}3 & -1\\ 1 & 1\end{pmatrix}: χB=X2−4X+4=(X−2)2\chi_B = X^2 - 4X + 4 = (X - 2)^2، وker⁡(B−2I)=ker⁡(1−11−1)\ker(B - 2I) = \ker\left(\begin{smallmatrix}1 & -1\\ 1 & -1\end{smallmatrix}\right) هو المستقيم المولَّد بالمتجهة e1′=(1,1)e_1' = (1, 1): أي قيمة ذاتية واحدة، وفضاء ذاتي ذو بعد واحد — فهي غير قابلة للتقطير، لكنها قابلة للتثليث (المبرهنة 3.9). نُتمّ الأساس بالمتجهة e2′=(1,0)e_2' = (1, 0) ونحسب:

u(e1′)=(2,2)=2e1′,u(e2′)=(3,1)=1⋅e1′+2 e2′,u(e_1') = (2, 2) = 2e_1', \qquad u(e_2') = (3, 1) = 1\cdot e_1' + 2\, e_2' ,

ومنه تكون المصفوفة في الأساس (e1′,e2′)(e_1', e_2') هي T=(2102)T = \left(\begin{smallmatrix}2 & 1\\ 0 & 2\end{smallmatrix}\right). والفكرة الختامية: كان قطر المصفوفة TT مفروضًا (فلا بد أن يكون العنصران القيمةَ الذاتية المضاعفة 22)؛ ولم يتعلق بالاختيار e2′e_2' إلا عنصر الزاوية، ويستطيع تغيير سلّم e2′e_2' أن يجعله أي قيمة غير معدومة — فالعدد “11” العنيد ظلّ الجزء العديم القوى الذي سيعزله دنفورد.

اقرأ في الفصل ←