Esercizi sul metodo di Gram-Schmidt

Eccoci a una selezione di esercizi sul metodo di ortogonalizzazione di Gram-Schmidt, integralmente risolti e corredati da svolgimenti completi, con tutti i calcoli e i commenti del caso.

 

Le tracce contemplate da questa scheda ricoprono le varie tipologie di richieste che si affrontano in sede d'esame. Oltre all'applicazione diretta del metodo di Gram-Schmidt, si tratta ad esempio di usarlo per completare un insieme di vettori a una base ortonormale di uno spazio vettoriale; ricavare e/o completare una matrice a una matrice ortogonale, considerandone le colonne come vettori... E così via. In sintesi, gli esercizi sono estremamente variegati ma nel complesso hanno sempre come unico e indiscusso protagonista la procedura di ortogonalizzazione. :)

 

Per la procedura di ortogonalizzazione spiegata in generale, il metodo di risoluzione degli esercizi e alcuni esempi svolti, potete leggere la lezione correlata: ortogonalizzazione di Gram-Schmidt.

 

Esercizi risolti sul procedimento di ortogonalizzazione di Gram-Schmidt

 

I) Completare l'insieme formato dal solo vettore

 

v_1 = ((2)/(√(5)),(1)/(√(5)))

 

a base ortonormale di R^2.

 

II) Si considerino i seguenti vettori di R^3:

 

v_1 = (1,1,0) ; v_2 = (2,0,0)

 

e sia V il sottospazio da essi generato:

 

V = Span(v_1, v_2)

 

Determinare una base ortogonale e una base ortonormale di V.

 

III) Siano dati i vettori

 

v_1 = (-1,0,1) ; v_2 = (1,0,2) ; v_3 = (0,1,0)

 

1) Verificare che mathcalB = v_1,v_2,v_3 è una base di R^3.

 

2) Ortonormalizzare mathcalB.

 

3) Calcolare le coordinate rispetto alla base ortonormale trovata del vettore

 

v = (2,3,0)

 

IV) Sia V il seguente sottospazio vettoriale di R^4:

 

V = (x_1,x_2,x_3,x_4) ∈ R^4 | x_1+x_2+x_3+x_4 = 0

 

(a) determinare la dimensione e una base di V;

 

(b) calcolare una base ortogonale di V.

 

V) Siano s_1, s_2, s_3, t_1, t_2 i seguenti vettori di R^4

 

 s_1 = (1,0,1,-1) ; s_2 = (1,1,0,1) ; s_3 = (2,1,1,0) ; t_1 = (0,1,-1,2) ; t_2 = (1,1,0,0)

 

Si considerino i sottospazi S, T così definiti:

 

 S = Span(s_1, s_2, s_3) ; T = Span(t_1, t_2)

 

Determinare una base ortonormale del sottospazio somma S+T.

 

VI) Sia mathcalB la base di R^3 definita, nell'ordine, dai vettori:

 

v_1 = (1,0,1) ; v_2 = (-1,0,1) ; v_3 = (1,1,0)

 

1) Calcolare la base ortonormale mathcalO che si ottiene da mathcalB applicando il procedimento di Gram-Schmidt rispetto al prodotto scalare canonico.

 

2) Determinare la matrice associata, rispetto alla base canonica di R^3, dell'endomorfismo F che porta, nell'ordine stabilito, i vettori della base di mathcalB in quelli della base mathcalO.

 

VII) Si consideri la forma bilineare g:R^3×R^3 → R definita da:

 

g(x,y) = 4x_1y_1+2x_2y_2-3x_2y_3-3x_3y_2+9x_3y_3

 

(a) provare che g è un prodotto scalare definito positivo;

 

(b) calcolare una base ortonormale di R^3 rispetto a g.

 

VIII) Siano k ∈ R e langle , rangle il prodotto scalare su R^3 definito da

 

langle (x_1,x_2,x_3) , (y_1,y_2,y_3) rangle = x_1y_1+kx_1y_2+kx_2y_1+x_2y_2+kx_3y_3

 

(a) Calcolare i valori di k per cui langle , rangle è definito positivo;

 

(b) Per k = (1)/(2) ortonormalizzare, rispetto a langle , rangle, la base canonica di R^3.

 

IX) Scrivere una matrice ortogonale la cui prima colonna è il vettore

 

((1)/(2), (1)/(2) ,-(1)/(2) ,-(1)/(2))^T

 

X) Completare la seguente matrice ortogonale:

 

P = [(1)/(√(3)) * * ;-(1)/(√(3)) * * ; * * *]

 

 

Svolgimenti e soluzioni

 

I) Completamento a base ortonormale di un insieme formato da un solo vettore

 

II) Base ortogonale e base ortonormale di un sottospazio generato da due vettori

 

III) Coordinate di un vettore rispetto a una base ortonormale

 

IV) Calcolare una base ortogonale di un sottospazio definito da un'equazione cartesiana

 

V) Base ortonormale del sottospazio somma

 

VI) Determinare una base ortonormale e calcolare la matrice associata a un endomorfismo

 

VII) Verifica prodotto scalare definito positivo e calcolo di una base ortonormale

 

VIII) Base ortonormale rispetto a un prodotto scalare parametrico

 

IX) Costruire una matrice ortogonale conoscendo una colonna

 

X) Completare una matrice ortogonale

 

 

Lezione correlata

 
 

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