स्पेक्ट्रल प्रमेय अभ्यास क्विज़ और चरण-दर-चरण अंतःक्रियात्मक पाठ
नीचे दिए गए क्विज़ से स्पेक्ट्रल प्रमेय का अभ्यास करें: वास्तविक सममित और सम्मिश्र हर्मिशियन मैट्रिक्स पहचानना, स्वमानों के वास्तविक होने को सिद्ध करना, स्वस्थानों की लंबता का उपयोग करना, \(A=QDQ^T\) या \(A=UDU^*\) बनाना, स्वमानों से \(\operatorname{tr}A\), \(\det A\), रैंक और घातें पढ़ना, \(A=\sum_i\lambda_i q_iq_i^T\) का विस्तार करना, स्वमानों के चिह्नों से द्विघात रूपों का वर्गीकरण करना और \(0\) तथा \(1\) स्वमानों वाली प्रक्षेपण मैट्रिक्स पहचानना। केंद्रित हल किए गए उदाहरणों और छोटी जाँचों के लिए पाठ खोलें।
प्रश्नों का सेट पूरा करें और अंत में अपनी गलतियां देखें।
यह स्पेक्ट्रल प्रमेय अभ्यास कैसे काम करता है
1. क्विज़ हल करें: सममित मैट्रिक्स, हर्मिशियन मैट्रिक्स, लंबकोणीय विकर्णीकरण, स्पेक्ट्रल अपघटन, अनुरेख, निर्धारक, रैंक, घातें, रेली भागफल और निश्चितता पर प्रश्नों के उत्तर दें।
2. पाठ खोलें: प्रमेय, पहचान-परीक्षण, हल किए गए उदाहरण और एकल-उत्तर जाँचें दोहराएँ।
3. फिर से प्रयास करें: क्विज़ पर लौटें और पहले तय करें कि प्रश्न सममिति, स्वसदिशों, विकर्ण रूप, स्पेक्ट्रल आँकड़ों या द्विघात रूप के बारे में है।
स्पेक्ट्रल प्रमेय के पाठ में आप क्या सीखेंगे
स्व-सहलग्न मैट्रिक्स
वास्तविक स्थिति: \(A^T=A\) वास्तविक स्पेक्ट्रल प्रमेय का संकेत है
सम्मिश्र स्थिति: \(A^*=A\) हर्मिशियन है और इसके स्वमान वास्तविक होते हैं
भिन्न स्वमानों के स्वस्थान परस्पर लंब होते हैं
लंबकोणीय विकर्णीकरण
वास्तविक सममित मैट्रिक्स में \(A=QDQ^T\) मिलता है, जहाँ \(Q^TQ=I\)
\(Q\) के स्तंभ परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार बनाते हैं
दोहराए गए स्वमानों में भी उनके स्वस्थानों के भीतर परस्पर लंब एकक आधार चुने जा सकते हैं
स्पेक्ट्रल अपघटन
रैंक-एक लंबकोणीय प्रक्षेपणों का उपयोग करके \(A=\sum_i\lambda_i q_iq_i^T\) लिखें
घातें और फलन स्वमानों पर काम करते हैं: \(f(A)=Qf(D)Q^T\)
अनुरेख, निर्धारक, रैंक और व्युत्क्रमणीयता स्वमानों से पढ़ी जाती हैं
द्विघात रूप और प्रक्षेपण
परस्पर लंब एकक निर्देशांकों में बदलने के बाद \(x^TAx=\sum_i\lambda_i y_i^2\) का उपयोग करें
धनात्मक निश्चित का अर्थ है कि सभी स्वमान धनात्मक हैं
सममित प्रक्षेपणों के स्वमान केवल \(0\) और \(1\) होते हैं
उद्देश्य: स्पेक्ट्रल प्रमेय के प्रश्नों के लिए भरोसेमंद कार्य-विधि बनाएँ: स्व-सहलग्न मैट्रिक्स पहचानें, वास्तविक स्वमानों और लंब स्वस्थानों का उपयोग करें, \(A=QDQ^T\) या \(A=UDU^*\) बनाएँ, \(A=\sum_i\lambda_i q_iq_i^T\) को समझें और स्वमानों के चिह्नों से द्विघात रूपों का वर्गीकरण करें।
सफलता के मानदंड
\(A^T=A\) से वास्तविक सममित मैट्रिक्स और \(A^*=A\) से हर्मिशियन मैट्रिक्स पहचानें।
कहें कि स्व-सहलग्न मैट्रिक्स के स्वमान वास्तविक होते हैं।
भिन्न स्वमानों के स्वस्थानों की लंबता का उपयोग करें।
दोहराए गए स्वस्थानों के भीतर भी परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार बनाएँ।
\(Q^{-1}=Q^T\) को \(A=QDQ^T\) में और \(U^{-1}=U^*\) को \(A=UDU^*\) में पढ़ें।
स्पेक्ट्रल अपघटन \(A=\sum_i\lambda_i q_iq_i^T\) का उपयोग करें।
स्वमानों से अनुरेख, निर्धारक, रैंक, घातें और व्युत्क्रमणीयता निकालें।
स्वमानों के चिह्नों से \(x^TAx\) की निश्चितता का वर्गीकरण करें।
मुख्य शब्दावली
स्व-सहलग्न: अपने सहलग्न के बराबर; \(A^T=A\) \(\mathbb{R}\) पर और \(A^*=A\) \(\mathbb{C}\) पर।
लंबकोणीय मैट्रिक्स: \(Q^TQ=I\), इसलिए \(Q^{-1}=Q^T\)।
एकात्मक मैट्रिक्स: \(U^*U=I\), इसलिए \(U^{-1}=U^*\)।
परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार: एकक स्वसदिशों का ऐसा आधार जिनमें हर दो सदिश लंब हों।
स्पेक्ट्रल प्रक्षेपण: \(q_iq_i^T\), यानी \(q_i\) से फैली स्वरैखा पर रैंक-एक प्रक्षेपण।
रेली भागफल: \(\dfrac{x^TAx}{x^Tx}\), जो सममित \(A\) के लिए सबसे छोटे और सबसे बड़े स्वमान के बीच रहता है।
त्वरित पूर्व-जाँच
पूर्व-जाँच: वास्तविक स्पेक्ट्रल प्रमेय सबसे सीधे किन मैट्रिक्स पर लागू होता है?
संकेत: वास्तविक स्थिति में प्रमेय के लिए मैट्रिक्स का अपने ट्रांसपोज के बराबर होना जरूरी है।
सममित और हर्मिशियन मैट्रिक्स के स्पेक्ट्रल आँकड़े वास्तविक होते हैं
सीखने का लक्ष्य: गणना शुरू करने से पहले जानें कि स्पेक्ट्रल प्रमेय कब उपलब्ध है और वह क्या सुनिश्चित करता है।
मुख्य विचार
वास्तविक आंतरिक-गुणनफल स्थान में मुख्य शर्त \(A^T=A\) है। सम्मिश्र आंतरिक-गुणनफल स्थान में मिलती-जुलती शर्त \(A^*=A\) है, जहाँ \(A^*\) संयुग्म ट्रांसपोज है। ये स्व-सहलग्न शर्तें स्वमानों को वास्तविक बनाती हैं और संचालक को लंब दिशाओं में खिंचाव जैसा व्यवहार देती हैं।
पहचान जाँच-सूची
पहले जाँचें कि मैट्रिक्स वर्ग है।
वास्तविक स्थिति: विकर्ण के आर-पार प्रविष्टियाँ मिलाएँ, यानी \(a_{ij}=a_{ji}\)।
सम्मिश्र स्थिति: \(a_{ij}\) की तुलना \(\overline{a_{ji}}\) से करें।
यदि शर्त पूरी हो, तो सामान्य आधार-परिवर्तन मैट्रिक्स के बजाय परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार खोजें।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: मान लें \(A=\operatorname{diag}(2,5)\)। स्पेक्ट्रल प्रमेय यहाँ तुरंत क्यों लागू है?
यह मैट्रिक्स वास्तविक सममित है क्योंकि यह अपने ट्रांसपोज के बराबर है। मानक आधार सदिश \(e_1,e_2\) पहले से ही परस्पर लंब एकक स्वसदिश हैं, जिनके स्वमान \(2\) और \(5\) हैं। इसलिए \(A=QDQ^T\), जहाँ \(Q=I\) और \(D=\operatorname{diag}(2,5)\)।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: कौन-सी मैट्रिक्स सममित है?
संकेत: वास्तविक सममित मैट्रिक्स में विकर्ण के ऊपर और नीचे की प्रविष्टियाँ मेल खाती हैं।
भिन्न स्वमान लंब स्वस्थान देते हैं
सीखने का लक्ष्य: इस प्रमाण-विचार का उपयोग करें कि सममिति \(A\) को आंतरिक गुणनफल के आर-पार ले जाती है।
मुख्य विचार
यदि \(Au=\lambda u\) और \(Av=\mu v\), तो सममिति से \(\langle Au,v\rangle=\langle u,Av\rangle\) मिलता है। इसलिए \(\lambda\langle u,v\rangle=\mu\langle u,v\rangle\)। जब \(\lambda≠\mu\), तो इससे \(\langle u,v\rangle=0\) बाध्य होता है।
दोहराए गए स्वमान
भिन्न स्वस्थान अपने-आप लंब होते हैं।
एक ही दोहराए गए स्वमान के स्वस्थान के भीतर सदिश अपने-आप लंब नहीं होते।
दोहराए गए स्वस्थान के भीतर परस्पर लंब एकक आधार चुनने के लिए ग्राम-श्मिट का उपयोग करें।
सभी स्वस्थानों में ऐसे आधारों को मिलाने से प्रमेय द्वारा दिया गया परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार मिलता है।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: मैट्रिक्स \(A=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}\) के स्वसदिश \((1,1)\) और \((1,-1)\) हैं। सामान्यीकरण के बाद क्या होता है?
स्वमान \(1\) और \(-1\) हैं। स्वसदिशों का डॉट गुणनफल \(1-1=0\) है, इसलिए वे लंब हैं। \(1/\sqrt2\) से माप बदलने पर वे मैट्रिक्स \(Q\) के परस्पर लंब एकक स्तंभ बन जाते हैं।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: वास्तविक सममित मैट्रिक्स में भिन्न स्वमानों से जुड़े स्वसदिश कैसे होते हैं?
संकेत: \(\langle Au,v\rangle=\langle u,Av\rangle\) का उपयोग करें और दोनों अदिश गुणज घटाएँ।
स्वसदिशों को \(Q\) में और स्वमानों को \(D\) में रखें
सीखने का लक्ष्य: परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार को गणनाओं में इस्तेमाल होने वाले विकर्ण रूप में बदलें।
मुख्य विचार
वास्तविक सममित मैट्रिक्स के लिए परस्पर लंब एकक स्वसदिश \(q_1,\dots,q_n\) चुनें। \(Q\) के स्तंभ ये सदिश हों और \(D=\operatorname{diag}(\lambda_1,\dots,\lambda_n)\) हो। तब \(AQ=QD\), इसलिए \(A=QDQ^T\)। सम्मिश्र हर्मिशियन स्थिति में रूप \(A=UDU^*\) है।
सूत्र संबंधी टिप्पणियाँ
\(D\) की विकर्ण प्रविष्टियाँ स्वमान हैं, बहुलता सहित।
\(Q\) के स्तंभ उनसे मेल खाते एकक स्वसदिश हैं।
लंबकोणीय का अर्थ \(Q^TQ=I\) है, इसलिए \(Q^{-1}=Q^T\)।
स्वसदिशों का क्रम बदलने से विकर्ण प्रविष्टियों का क्रम बदल सकता है, पर संचालक नहीं बदलता।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: \(A=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}\) का विकर्णीकरण वैचारिक रूप से करें।
\(q_1=(1,1)/\sqrt2\) को स्वमान \(1\) के साथ और \(q_2=(1,-1)/\sqrt2\) को स्वमान \(-1\) के साथ लें। तब \(Q=[q_1\ q_2]\) लंबकोणीय है और \(D=\operatorname{diag}(1,-1)\), इसलिए \(A=QDQ^T\)।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: यदि \(Q\) लंबकोणीय है, तो \(Q^{-1}\) क्या है?
संकेत: लंबकोणीय स्तंभ \(Q^TQ=I\) संतुष्ट करते हैं।
सममित मैट्रिक्स लंबकोणीय प्रक्षेपणों का भारित योग है
सीखने का लक्ष्य: क्रियाएँ, घातें, रैंक, अनुरेख और निर्धारक सीधे स्वमानों से पढ़ें।
मुख्य विचार
\(A=QDQ^T\) में स्तंभ \(q_i\) हों, तो गुणनफल फैलाने से \[A=\sum_i \lambda_i q_iq_i^T.\] मिलता है। हर \(q_iq_i^T\) एक एकक स्वरैखा पर प्रक्षेप करता है, और \(\lambda_i\) बताता है कि \(A\) उस दिशा को कितना खींचता है।
स्पेक्ट्रल आँकड़े
\(\operatorname{tr}A=\sum_i\lambda_i\)।
\(\det A=\prod_i\lambda_i\)।
\(\operatorname{rank}A\) अशून्य स्वमानों की संख्या है।
\(A^k=QD^kQ^T\), इसलिए \(A^k\) के स्वमान \(\lambda_i^k\) हैं।
यदि सभी \(\lambda_i≠0\), तो \(A^{-1}=QD^{-1}Q^T\)।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: किसी वास्तविक सममित मैट्रिक्स के स्वमान \(0,0,5\) हैं। इसकी रैंक, निर्धारक और व्युत्क्रमणीयता की स्थिति क्या है?
सिर्फ एक स्वमान अशून्य है, इसलिए रैंक \(1\) है। निर्धारक गुणनफल \(0\cdot0\cdot5=0\) है, इसलिए मैट्रिक्स अव्युत्क्रमणीय है और उसका व्युत्क्रम नहीं है।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: यदि \(A\) सममित है और इसके स्वमान \(2\) और \(3\) हैं, तो \(A^2\) के स्वमान क्या होंगे?
संकेत: घातें स्वमानों पर उसी घात के रूप में काम करती हैं।
स्वमानों के चिह्न \(x^TAx\) का वर्गीकरण करते हैं
सीखने का लक्ष्य: परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार में घुमाकर द्विघात रूप को विकर्ण योग में बदलें।
मुख्य विचार
यदि \(A=QDQ^T\) और \(y=Q^Tx\), तो \[x^TAx=y^TDy=\sum_i\lambda_i y_i^2.\] क्योंकि \(Q\) लंबाइयाँ बचाए रखता है, स्वमानों के चिह्न तय करते हैं कि द्विघात रूप धनात्मक, ऋणात्मक, अर्ध-निश्चित या अनिश्चित है।
निश्चितता परीक्षण
सभी स्वमान धनात्मक: धनात्मक निश्चित।
सभी स्वमान अनऋणात्मक और कम-से-कम एक शून्य: धनात्मक अर्ध-निश्चित, पर निश्चित नहीं।
सभी स्वमान ऋणात्मक: ऋणात्मक निश्चित।
सभी स्वमान अधनात्मक और कम-से-कम एक शून्य: ऋणात्मक अर्ध-निश्चित, पर निश्चित नहीं।
कम-से-कम एक धनात्मक और कम-से-कम एक ऋणात्मक स्वमान: अनिश्चित।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: किसी वास्तविक सममित मैट्रिक्स के स्वमान \(0,4\) हैं। इसके द्विघात रूप का वर्गीकरण कैसे होगा?
दोनों स्वमान अनऋणात्मक हैं और एक स्वमान शून्य है। इसलिए \(x^TAx\ge0\) हर \(x\) के लिए, पर हर अशून्य \(x\) के लिए यह धनात्मक नहीं है। रूप धनात्मक अर्ध-निश्चित है, धनात्मक निश्चित नहीं।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: किसी वास्तविक सममित मैट्रिक्स के स्वमान \(-1\) और \(3\) हैं। इसके द्विघात रूप का वर्गीकरण क्या है?
संकेत: एक स्वमान ऋणात्मक दिशा देता है और दूसरा धनात्मक दिशा।
प्रक्षेपण और रेली भागफल स्पेक्ट्रल उदाहरण हैं
सीखने का लक्ष्य: प्रमेय को उन सामान्य संचालकों से जोड़ें जो रैखिक बीजगणित के प्रश्नों में आते हैं।
मुख्य विचार
सममित प्रक्षेपण \(P\), \(P^2=P\) और \(P^T=P\) संतुष्ट करता है। यदि \(Pv=\lambda v\), तो \(P^2v=Pv\) से \(\lambda^2=\lambda\) मिलता है, इसलिए \(\lambda\) या तो \(0\) है या \(1\)। स्पेक्ट्रल प्रमेय कहता है कि स्थान प्रक्षेपण के परास और नाभिक में लंब रूप से विभाजित होता है।
संचालक दृष्टि
सममित प्रक्षेपणों का विकर्ण रूप होता है जिसमें विकर्ण पर केवल \(0\) और \(1\) होते हैं।
सममित प्रक्षेपण का अनुरेख उसकी रैंक के बराबर होता है।
सममित \(A\) का रेली भागफल सबसे छोटे और सबसे बड़े स्वमान के बीच रहता है।
सममित \(A\) का संचालक मानक \(\max_i|\lambda_i|\) है।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: \(\mathbb{R}^2\) में किसी रेखा पर प्रक्षेपण की स्पेक्ट्रल तस्वीर क्या है, और एकक स्वसदिश \(q\), जिसके लिए \(Aq=4q\), \(q^TAq=4\) क्यों संतुष्ट करता है?
रेखा की दिशा स्वमान \(1\) वाली स्वरैखा है, क्योंकि रेखा पर स्थित सदिश बदले बिना रहते हैं। लंब दिशा स्वमान \(0\) वाली स्वरैखा है, क्योंकि उसे शून्य पर भेजा जाता है। रेखा के अनुकूल परस्पर लंब एकक आधार में प्रक्षेपण मैट्रिक्स \(\operatorname{diag}(1,0)\) है। रेली जाँच के लिए, \(q^TAq=q^T(4q)=4q^Tq=4\), क्योंकि \(\|q\|=1\)।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: सममित प्रक्षेपण मैट्रिक्स लंबकोणीय रूप से विकर्णनीय है। इसकी संभावित विकर्ण प्रविष्टियाँ कौन-सी हैं?
संकेत: किसी स्वसदिश पर \(P^2=P\) लागू करें।
अधिकांश गलतियाँ परिकल्पनाओं या आधार को अनदेखा करती हैं
सीखने का लक्ष्य: स्पेक्ट्रल प्रमेय की सामान्य गलतियों के लिए संक्षिप्त जाँच-सूची के साथ समाप्त करें।
सामान्य भूलें
विकर्णनीय होना पर्याप्त नहीं: प्रमेय को परस्पर लंब एकक स्वसदिश-आधार के लिए स्व-सहलग्न संरचना चाहिए।
सममित बनाम विषम-सममित: \(A^T=A\), न कि \(A^T=-A\)।
दोहराए गए स्वमान: आपको एक स्वस्थान के भीतर लंब-प्रसामान्यीकरण करना पड़ सकता है।
क्रम का मिलान: \(D\) की हर विकर्ण प्रविष्टि \(Q\) के संबंधित स्तंभ से मेल खानी चाहिए।
निश्चितता: शून्य स्वमान अर्ध-निश्चितता देते हैं, निश्चितता नहीं।
प्रक्षेपण मैट्रिक्स: \(P^2=P\) प्रक्षेपण देता है; \(P^T=P\) यूक्लिडीय स्थान में लंबकोणीय प्रक्षेपण देता है।
हल किया हुआ उदाहरण
उदाहरण: यदि \(A=5I\) \(\mathbb{R}^3\) में हो, तो कितने स्वसदिश उपलब्ध हैं?
हर अशून्य सदिश स्वमान \(5\) वाला स्वसदिश है। दोहराया गया स्वस्थान पूरा \(\mathbb{R}^3\) है, इसलिए कोई भी परस्पर लंब एकक आधार चुनें। यह याद दिलाता है कि दोहराए गए स्वमान स्पेक्ट्रल प्रमेय को नहीं रोकते।
स्वयं आजमाएँ
स्वयं आजमाएँ: हर्मिशियन मैट्रिक्स के स्वमान कैसे होते हैं?
संकेत: हर्मिशियन मैट्रिक्स वास्तविक सममित मैट्रिक्स का सम्मिश्र स्व-सहलग्न रूप हैं।
अंतिम सार
वास्तविक सममित का अर्थ \(A^T=A\) है; हर्मिशियन का अर्थ \(A^*=A\) है।
स्व-सहलग्न मैट्रिक्स के स्वमान वास्तविक होते हैं।
भिन्न स्वस्थान लंब होते हैं।
दोहराए गए स्वस्थानों में परस्पर लंब एकक आधार चुने जा सकते हैं।
वास्तविक सममित मैट्रिक्स \(A=QDQ^T\) संतुष्ट करते हैं, जहाँ \(Q\) लंबकोणीय है।
स्पेक्ट्रल अपघटन \(A=\sum_i\lambda_i q_iq_i^T\) है।
अनुरेख, निर्धारक, रैंक, घातें और व्युत्क्रमणीयता स्वमानों से पढ़ी जाती हैं।
एकक स्वसदिश \(q\) के लिए रेली भागफल \(q^TAq=\lambda\) देता है।
द्विघात रूप की निश्चितता स्वमानों के चिह्नों से नियंत्रित होती है।
सममित प्रक्षेपणों के स्वमान \(0\) और \(1\) होते हैं।
अगला कदम: इस पाठ को बंद करें और क्विज़ फिर आजमाएँ। हर प्रश्न में पहले मैट्रिक्स का प्रकार जाँचें, फिर तय करें कि उत्तर स्वमानों की वास्तविकता, लंबता, विकर्ण रूप, स्पेक्ट्रल अपघटन, अनुरेख, निर्धारक, रैंक, रेली भागफल या द्विघात रूप के चिह्नों के बारे में है।
अभ्यास सेट
Spectral Theorem अभ्यास प्रश्न तुरंत स्कोर के साथ
नीचे दिए गए सभी 10 प्रश्नों के उत्तर दें, फिर अपना अंतिम स्कोर और गलती समीक्षा देखें ताकि आपको पता चले कि क्या सुधारना है।
0/10उत्तर दिए गए
प्रश्न 1उत्तर नहीं दिया
वास्तविक वर्णक्रमीय प्रमेय सबसे सीधे किन मैट्रिसों पर लागू होता है?
सही उत्तर: A. वास्तविक सममित मैट्रिसें
व्याख्या: वास्तविक सममित मैट्रिसों के स्वसदिशों का एक लंबमानक आधार होता है।
प्रश्न 2उत्तर नहीं दिया
वास्तविक सममित मैट्रिक्स के स्वमानों के बारे में क्या कहा जा सकता है?
सही उत्तर: D. वे वास्तविक होते हैं
व्याख्या: वास्तविक सममित मैट्रिसों के स्वमान वास्तविक होते हैं।
प्रश्न 3उत्तर नहीं दिया
भिन्न स्वमानों से संबद्ध सममित मैट्रिक्स के स्वसदिश होते हैं:
सही उत्तर: B. लंबकोणीय
व्याख्या: सममितता भिन्न स्वमानों के स्वस्थानों को लंबकोणीय बनाती है।
प्रश्न 4उत्तर नहीं दिया
एक वास्तविक सममित मैट्रिक्स का विकर्णीकरण किसके द्वारा किया जा सकता है?
सही उत्तर: A. एक लंबकोणीय मैट्रिक्स
व्याख्या: वर्णक्रमीय प्रमेय एक लंबकोणीय विकर्णीकरण देता है।
प्रश्न 5उत्तर नहीं दिया
यदि \(A=QDQ^T\) और \(Q\) लंबकोणीय है, तो \(Q^{-1}\) क्या है?
सही उत्तर: B. \(Q^T\)
व्याख्या: लंबकोणीय मैट्रिक्स के लिए प्रतिलोम उसका ट्रांसपोज़ होता है।
प्रश्न 6उत्तर नहीं दिया
यदि किसी सममित मैट्रिक्स के स्वमान \(1\) और \(3\) हैं, तो उसके वर्णक्रमीय विकर्ण रूप की विकर्ण प्रविष्टियाँ क्या हैं?
सही उत्तर: B. \(1\) और \(3\)
व्याख्या: विकर्ण रूप में स्वमान सूचीबद्ध होते हैं।
प्रश्न 7उत्तर नहीं दिया
कौन-सी मैट्रिक्स सममित है?
सही उत्तर: D. \(\begin{pmatrix}1&2\\2&3\end{pmatrix}\)
व्याख्या: सममित मैट्रिक्स अपने ट्रांसपोज़ के बराबर होती है।
प्रश्न 8उत्तर नहीं दिया
यदि किसी सममित मैट्रिक्स का स्वमान दोहराया हुआ है, तब भी वर्णक्रमीय प्रमेय देता है:
सही उत्तर: C. एक लंबमानक स्वआधार
व्याख्या: दोहराए हुए स्वस्थान के लिए भी लंबमानक आधार चुना जा सकता है।
प्रश्न 9उत्तर नहीं दिया
लंबकोणीय विकर्णीकरण का ज्यामितीय अर्थ क्या है?
सही उत्तर: D. एक लंबमानक स्वआधार होता है
व्याख्या: इसका अर्थ है कि रूपांतरण किसी लंबमानक आधार में विकर्ण है।
प्रश्न 10उत्तर नहीं दिया
वास्तविक सममित मैट्रिक्स के लिए क्या विकर्णनीयता निश्चित है?
सही उत्तर: B. हाँ
व्याख्या: हाँ। यह वर्णक्रमीय प्रमेय के मुख्य निष्कर्षों में से एक है।