# Álgebra linear/Autovetores
## Autovetores e autovalores
### Definição

Seja V um espaço vetorial sobre K, e seja T um operador linear sobre V. Um vetor não nulo $v$ de V é dito um autovetor (ou vector próprio) de T se existir um $\lambda \in K$ tal que $T(v)=\lambda v$. Neste caso, $\lambda$ é dito autovalor (ou valor próprio) de T.
Um significado prático:
* Os autovetores são vetores que, sob a ação de um operador linear, resultam num vetor de mesma direção. Os autovetores estão sempre ligados ao operador linear, ou seja, cada operador linear admite um conjunto específico de autovetores.
* Para cada autovalor $\lambda$, podem existir vários autovetores $v$ tais que $T(v)=\lambda v$. Dizemos que esses são autovetores associados ao autovalor $\lambda$. Haverá infinitos autovetores associados a cada autovalor, exceto no caso do corpo K ser um corpo finito.
Prove:
* Se v é um autovetor de T associado ao autovalor $\lambda$, e $a\in K\,$ é um escalar não-nulo, então $av$ também é um autovetor associado a $\lambda$.
* O conjunto $V_{\lambda }=\{v\in V|T(v)=\lambda v\}$ é um subespaço vetorial de V (ele é chamado de autoespaço). Note que $V_{\lambda }$ é o conjunto de todos os autovetores associados a $\lambda$ unido ao vetor nulo.

## Autovetores de uma matriz quadrada
### Definição

Um autovalor de uma matriz $A_{n\times n}$ é um escalar $\lambda \in K$ tal que existe um vetor X, com $AX=\lambda X$, onde X é chamado de autovetor de A associado a $\lambda$.
$X={\begin{pmatrix}x_{1}\\x_{2}\\\vdots \\x_{n}\end{pmatrix}}$

## Polinômio característico
### Definição

Seja A uma matriz quadrada de ordem n. O polinômio $p(\lambda )=\det(A-\lambda I)$ é chamado de polinômio característico de A.
Prove:
* Seja $\alpha =\{v_{1},\ldots ,v_{n}\}$ uma base de V, e v um autovetor de T associado ao autovalor $\lambda$. Então $[v]_{\alpha }$ é um autovetor da matriz $[T]_{\alpha }$ associado ao autovalor $\lambda$ de $[T]_{\alpha }$
* Se $\alpha$ e $\beta$ são duas bases quaisquer de V, então o polinômio característico de $[T]_{\alpha }$ é igual ao polinômio característico de $[T]_{\beta }$.

## Operador diagonalizável
### Definição

Um operador T é dito diagonalizável se existir uma base $\alpha =\{v_{1},\ldots ,v_{n}\}$ de V tal que $[T]_{\alpha }$ é uma matriz diagonal.

### Definição

Duas matrizes quadradas de mesma ordem, A e B, são ditas semelhantes se existir uma matriz P, de mesma ordem, inversível, tal que $B=P^{-1}AP$.

### Definição

Uma matriz $A_{n}$ é dita diagonalizável se $A_{n}$ for semelhante a uma matriz diagonal D (ou seja, existe uma matriz P, inversível, tal que $D=P^{-1}AP$).
Prove:
* Se $\alpha =\{v_{1},\ldots ,v_{n}\}$ são autovetores de T associados, respectivamente, aos autovetores $\alpha _{1},\ldots ,\alpha _{n}$ tais que $\lambda _{i}\neq \lambda _{j}$ se $i\neq j$, então $\alpha$ é LI.
* Seja $\alpha =\{v_{1},\ldots ,v_{n}\}$ uma base de V. A matriz $[T]_{\alpha }$ é diagonal $\iff \alpha$ é uma base de V formada por autovetores de T
* Se T é auto-adjunto e $\lambda$ é um autovalor de T, então $\lambda \in R$.
* Se T é auto-adjunto e $v_{1},\ldots ,v_{n}$ são autovetores de T associados aos autovalores $\alpha _{1},\ldots ,\alpha _{n}$ (distintos), respectivamente, então $v_{i}\perp v_{j}$, se $i\neq j$.
* Se T é unitário e $\lambda$ é um autovalor de T, então $|\lambda |=1$.
* Se $\lambda$ é um autovalor de T e T é normal, então ${\overline {\lambda }}$ é autovalor de $T^{*}$.
* $V_{\lambda }$ é T-invariante.
* $V_{\lambda }^{\perp }$ é $T^{*}$-invariante.
* Se T é normal e $\lambda$ é autovalor de T, então $V^{\perp }$ é $T^{*}$-invariante.
* Se T é normal, então $V_{\lambda }^{\perp }$ é T-invariante.