Capítulo 11

Forma Normal de Jordan

Uma matriz diagonal descreve um operador por sua ação em retas invariantes. Quando não existe uma base de autovetores, a forma de Jordan fornece, sob a hipótese de fatoração linear, uma representação por blocos. Cada bloco reúne um autovalor e uma parte nilpotente.

Essa forma existe quando o polinômio característico se decompõe em fatores lineares sobre \(\mathbb {K}\), como sempre ocorre sobre \(\mathbb {C}\). Sobre \(\mathbb {R}\), pares de autovalores complexos conjugados dão origem a blocos reais; em corpos nos quais a fatoração linear falha, a forma canônica racional, estudada no próximo capítulo, ocupa seu lugar.

Apresentações especialmente centradas na forma de Jordan e em suas construções podem ser encontradas em Weintraub (2009); Wildon (2011).

Começamos pelo formato da matriz que queremos obter.

Seja \( T :V\to V\) um operador linear em um espaço vetorial de dimensão finita tal que o polinômio característico do operador se decompõe em fatores lineares sobre \(\mathbb {K}\) (o que sempre ocorre se \(\mathbb {K}\) é algebricamente fechado). Mostraremos que existe uma base \(\underline{\textsc{B}}\) de \(V\), na qual \( [T]_{\underline{\textsc{B}}} \) é uma matriz na forma normal de Jordan:

\begin{align*} \left[\begin{array}{cccc} J_{t_1}(\lambda _1) & 0 & \dots & 0 \\ 0 & J_{t_2}(\lambda _2) & \dots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \dots & J_{t_r}(\lambda _r) \end{array}\right] \qquad \text{ com }\qquad J_{t}(\lambda ) = \left[\begin{array}{cccc} \lambda & 1 & & \\ & \lambda & \ddots & \\ & & \ddots & 1 \\ & & & \lambda \end{array}\right]. \end{align*}

As matrizes \(J_t(\lambda )\), com \(t\in \mathbb {N}^*\) e \(\lambda \in \mathbb {K}\), são denominadas blocos de Jordan.

Notação 11.1
Ao longo deste livro adotamos a convenção triangular superior: os \(1\)’s de \(J_t(\lambda )\) ficam imediatamente acima da diagonal. Assim, uma cadeia ordenada \((\bm {u}_1,\ldots ,\bm {u}_t)\) satisfaz
\[ (T-\lambda \operatorname {I})\bm {u}_1=\vec0, \qquad (T-\lambda \operatorname {I})\bm {u}_j=\bm {u}_{j-1}\quad (2\leq j\leq t). \]

A base na qual o operador assume essa forma é denominada base de Jordan. Para construí-la, examinaremos primeiro os operadores nilpotentes, que constituem a parte não diagonal de cada bloco.

11.1 Operadores Nilpotentes

Definição 11.2 (Nilpotente e unipotente)
Um operador linear \(T:V\to V\) é dito
  1. nilpotente se \(T^k=0\) para algum \(k\in \mathbb {N}\);

  2. unipotente se \(T=\operatorname {I}+N\), com \(N\) nilpotente.

Assim, \(T\) é unipotente se, e somente se, \(T-\operatorname {I}\) é nilpotente. Matrizes nilpotentes e unipotentes são definidas de maneira análoga.

Exemplo 11.3
Seja \( A = \left[\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{array}\right] \) em \( \mathcal{M}_{2, 2}(\mathbb {K}) \). Esta é uma matriz nilpotente e, em qualquer corpo, a única raiz de seu polinômio característico \( c_{A}(x)=\det (x\operatorname {I}-A)=x^{2} \) é \(0\). Existe um autovetor não trivial \( \bm {e}_{1} = (1,0) \), correspondente ao autovalor \(0\). Os múltiplos escalares de \( \bm {e}_{1} \) são os únicos autovetores de \(A\), e portanto, não existe uma base de autovetores e assim a matriz \( A \) não pode ser diagonalizada, independentemente do corpo \(\mathbb {K}\).

Um operador nilpotente só pode ser diagonalizável quando é nulo. Precisamos, portanto, de uma descrição que registre a maneira como seus vetores se organizam em cadeias.

Proposição 11.4
Seja \(V\) um espaço vetorial de dimensão finita sobre \(\mathbb {K}\) e seja \(T:V\to V\) nilpotente. Se \(n=\dim V\), então
\[ c_T(x)=\det (x\operatorname {I}-T)=x^n. \]
Assim, \(0\) é o único autovalor de \(T\) e seu autoespaço é \(\ker T\).

Demonstração ▼

Escolha \(m\geq 1\) tal que \(T^m=0\). Em matrizes com entradas em \(\mathbb {K}[x]\),

\[ (x\operatorname {I}-T) \bigl(x^{m-1}\operatorname {I}+x^{m-2}T+\cdots +T^{m-1}\bigr) =x^m\operatorname {I}. \]

Tomando determinantes e usando a multiplicatividade sobre o anel comutativo \(\mathbb {K}[x]\), obtemos

\[ c_T(x)\, \det \bigl(x^{m-1}\operatorname {I}+x^{m-2}T+\cdots +T^{m-1}\bigr) =x^{mn}. \]

Logo todo fator irredutível de \(c_T\) divide \(x\). Como \(c_T\) é mônico de grau \(n\), segue que \(c_T(x)=x^n\). A afirmação sobre o autoespaço é a identidade \(E_0=\ker (T-0\operatorname {I})=\ker T\).

Como consequência direta do Critério de Triangularização, obtemos também:

Proposição 11.5
Dado um operador nilpotente \(T\) em um espaço vetorial de dimensão finita, existe uma base na qual a matriz de \(T\) é triangular estritamente superior.

Demonstração ▼

Pela proposição anterior, \(c_T(x)=x^n\) se decompõe em fatores lineares. O Critério de Triangularização fornece uma base na qual a matriz de \(T\) é triangular superior. As entradas de sua diagonal são as raízes do polinômio característico e, portanto, são todas nulas. A matriz é, assim, estritamente triangular superior.

Decomposição de Fitting

Para um operador \(T:V\to V\) em dimensão finita, ponha \(K_i=\ker (T^i)\) e \(R_i=\operatorname {im}(T^i)\). Esses espaços formam as cadeias

\begin{align} \{ 0\} \subseteq K_{1} \subseteq K_{2} \subseteq \cdots \subseteq K_{i} \subseteq K_{i+1} \subseteq \cdots \tag{11.1} \\ V \supseteq R_{1} \supseteq R_{2} \supseteq \cdots \supseteq R_{i} \supseteq R_{i+1} \supseteq \cdots , \tag{11.2} \end{align}

Como suas dimensões são monótonas e limitadas, ambas se estabilizam. Além disso, o teorema do núcleo e da imagem fornece \(\dim V=\dim K_i+\dim R_i\) em cada etapa; portanto, os núcleos e as imagens se estabilizam no mesmo índice, que denotaremos por \(r\).

As cadeias estabilizadas determinam

  • a imagem estável, \(R_{\infty }=\displaystyle \bigcap _{i=1}^{\infty }R_i=R_r=R_{r+1}=\cdots \);

  • o núcleo estável, \(K_{\infty }=\displaystyle \bigcup _{i=1}^{\infty }K_i=K_r=K_{r+1}=\cdots \).

Teorema 11.6 (Decomposição de Fitting)

Sejam \(V\) um espaço de dimensão finita e \(T:V\to V\). Então \(V\) admite uma única decomposição \(V=R\oplus K\) tal que

  1. os espaços \( R, K \) são \( T \)-invariantes;

  2. \( T \mathord {\upharpoonright }_{K} \) é um operador linear nilpotente em \( K \);

  3. \( T \mathord {\upharpoonright }_{R} \) é um operador linear bijetivo em \( R \).

Em termos das restrições do operador, essa decomposição pode ser escrita como

\[ T = (T \mathord {\upharpoonright }_R) \oplus (T \mathord {\upharpoonright }_K) \]

com \(T\mathord {\upharpoonright }_K\) nilpotente e \(T\mathord {\upharpoonright }_R\) bijetivo.

Demonstração ▼

Escolhemos \(R=R_{\infty }\) e \(K=K_{\infty }\).

Afirmamos que \(T\) é nilpotente em \(K_{\infty }\) e invertível em \(R_{\infty }\). De fato, \(T(R_{\infty })=R_{\infty }\); como esse espaço tem dimensão finita, a sobrejetividade da restrição implica sua invertibilidade. Além disso, \(K_{\infty }=\ker (T^r)\) para algum \(r\geq 1\), de modo que a restrição de \(T\) a \(K_{\infty }\) é nilpotente.

Afirmamos que \(V = K_{\infty } \oplus R_{\infty }\). Primeiro, \(K_{\infty }\cap R_{\infty }=\{ \vec0\} \). De fato, se \(\bm {x}\in K_{\infty }\cap R_{\infty }\), escreva \(\bm {x}=T^r\bm {y}\) e use \(T^r\bm {x}=0\). Então \(T^{2r}\bm {y}=0\); como os núcleos já se estabilizaram, \(\ker T^{2r}=\ker T^r\), de modo que \(\bm {x}=T^r\bm {y}=0\). Portanto, basta mostrar que todo \(\bm {v}\in V\) pode ser decomposto como \(k+r \) com \(k \in K_{\infty } \) e \(r \in R_{\infty }\). Sem perda de generalidade, podemos assumir que \(K_{\infty } = \ker (T^r)\) e \(R_{\infty } = T^r V\). Como \(\operatorname {im}(T^{2r}) = \operatorname {im}(T^r)\), temos \(T^r (\bm {v}) = T^{2r} (\bm {w}) \) para algum \(\bm {w}\in V\). Logo \(T^r (\bm {v}- T^{r} (\bm {w})) = T^r (\bm {v}) - T^{2r} (\bm {w}) = 0\). Então definimos

\[ \bm {v}' := \bm {v}- T^r (\bm {w}) \in K_{\infty } \quad \text{e} \quad \bm {v}'' := T^r (\bm {w}) \in R_{\infty } \]

e temos a decomposição desejada de \(\bm {v}\).

Finalmente, mostramos que a decomposição \(V = K_{\infty } \oplus R_{\infty }\) é única. Suponha \(V = A \oplus B\) com \(T\) nilpotente em \(A\) e invertível em \(B\). Então \(A \subseteq \ker (T^k)\) para algum inteiro positivo \(k\) e \(B \subseteq \operatorname {im}(T^k)\) para todo inteiro positivo \(k\). Assim,

\[ A \subseteq K_{\infty } \text{ e } B \subseteq R_{\infty }. \]

Por considerações de dimensão, devemos ter \(A = K_{\infty } \) e \(B = R_{\infty }.\)

Definição 11.7 (Índice de Nilpotência)
Seja \( T: V \to V \) nilpotente, o índice de nilpotência, denotado por \( \operatorname {ind}T \), é o menor expoente \( r\) tal que \( T^{r} = 0.\)

Se \(V\) é um espaço vetorial de dimensão finita então existe o menor expoente tal que \( T^{r} = 0\) pois a cadeia

\[ \{ 0\} \subseteq K_{1} \subseteq K_{2} \subseteq \cdots \subseteq K_{i} \subseteq K_{i+1} \subseteq \cdots \]

se estabiliza em \(K_r=V\), sendo \( K_{i} = \ker (T^{i}) \).

Exemplos 11.8
Sejam
\[ A = \left[\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{array}\right] \qquad B = \left[\begin{array}{lll} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \end{array}\right] \qquad C = \left[\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{array}\right] \]
então é direto ver que \(\operatorname {ind}A =2\), \(\operatorname {ind}B=3\) e \(\operatorname {ind}C =2\).

Lema 11.9
Se, para algum vetor \( \bm {v}\in V\) e algum inteiro \(m\), tivermos:
\[ T^{m-1} \bm {v}\neq 0 \text{ mas } T^m \bm {v}= 0 \]
então o conjunto \(\{ \bm {v}, T \bm {v}, \ldots , T^{m-1} \bm {v}\} \) é linearmente independente.

Demonstração ▼

Suponha

\[ a_0\bm {v}+a_1T\bm {v}+\cdots +a_{m-1}T^{m-1}\bm {v}=\vec0. \]

Se algum coeficiente for não nulo, seja \(j\) o menor índice tal que \(a_j\neq 0\). Aplicando \(T^{m-1-j}\) à igualdade, todos os termos com índice maior que \(j\) se anulam, pois contêm uma potência de \(T\) pelo menos igual a \(m\), e obtemos

\[ a_jT^{m-1}\bm {v}=\vec0. \]

Como \(T^{m-1}\bm {v}\neq \vec0\), segue que \(a_j=0\), uma contradição. Portanto, todos os coeficientes são nulos e a família é linearmente independente.

Definição 11.10 (Operador cíclico)
Se \(n=\dim V\), um operador \(T\in \operatorname {Hom}(V,V)\) é cíclico quando existe \(\bm {v}\in V\) tal que \(\{ \bm {v},T\bm {v},\ldots ,T^{n-1}\bm {v}\} \) é uma base de \(V\). Nesse caso, \(\bm {v}\) é um vetor cíclico e a família indicada é uma base cíclica.

Proposição 11.11
Se \(V\) é um espaço vetorial finito dimensional e \(T\) é um operador nilpotente com índice de nilpotência igual à dimensão de \(V\), então \(T\) é cíclico.

Demonstração ▼

Seja \(n=\dim V\). Como o índice de nilpotência é \(n\), existe \(\bm {v}\) tal que \(T^{n-1}\bm {v}\neq \vec0\). Logo, pelo Lema 11.9, o conjunto \(\{ \bm {v},T\bm {v},\ldots ,T^{n-1}\bm {v}\} \) é linearmente independente e, por dimensão, é uma base de \(V\).

Exemplo 11.12

O operador associado à matriz abaixo é nilpotente de índice \(4\):

\[ \left[ \begin{array}{cccc} -2 & 6 & -5 & 6 \\ -2 & 4 & -1 & 2 \\ 0 & 2 & -4 & 4 \\ 1 & 0 & -3 & 2 \\ \end{array} \right] \]

O vetor \(\bm {e}_1=[1, 0, 0, 0]\notin \ker T^3\). Logo o conjunto

\[ \underline{\textsc{B}}=(\bm {e}_1,T\bm {e}_1,T^2\bm {e}_1, T^3\bm {e}_1)=( [1, 0, 0, 0], [-2, -2, 0, 1], [-2, -2, 0, 0], [-8, -4, -4, -2] ) \]

é uma base de \(V\) e nessa base

\[ [T]_{\underline{\textsc{B}}}=\left[ \begin{array}{cccc} 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \end{array} \right] \]

Por outro lado se escolhermos a base na ordem reversa

\[ \underline{\textsc{B}}_2=(T^3\bm {e}_1,T^2\bm {e}_1,T\bm {e}_1,\bm {e}_1 )=([-8, -4, -4, -2],[-2, -2, 0, 0], [-2, -2, 0, 1], [1, 0, 0, 0] ) \]

temos que

\[ [T]_{\underline{\textsc{B}}_2}=\left[ \begin{array}{cccc} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{array} \right]. \]

Esta é a ordem das cadeias compatível com a convenção triangular superior adotada neste capítulo.

Na próxima seção trataremos o caso geral em que o índice de nilpotência de \(T\) é menor que a dimensão de \(V\).

Operadores nilpotentes e vetores cíclicos

O resultado seguinte caracteriza bases de Jordan em termos das cadeias de um operador nilpotente.

Proposição 11.13

Seja \(V\) um espaço de dimensão finita e \( T \in \operatorname {Hom}(V,V)\) nilpotente então são equivalentes:

  1. \(\left(\vec{u}_{1}^{1},\dots ,\vec{u}_{k_{1}}^{1},\vec{u}_{1}^{2},\dots ,\vec{u}_{k_{2}}^{2},\dots ,\vec{u}_{1}^{m},\dots \vec{u}_{k_{m}}^{m}\right)\) é uma base de Jordan para \( T \);

  2. \(\left(\vec{u}_{1}^{1},\dots ,\vec{u}_{k_{1}}^{1},\vec{u}_{1}^{2},\dots ,\vec{u}_{k_{2}}^{2},\dots ,\vec{u}_{1}^{m},\dots \vec{u}_{k_{m}}^{m}\right)\) é uma base tal que \(T\vec{u}_{1}^{l}=\vec0\) e \(T\vec{u}_{j}^{l}=\vec{u}_{j-1}^{l}\) para \(2\leq j\leq k_l\).

  3. Se \(\bm {w}_j=\bm {u}_{k_j}^{\, j}\), então

    \[ \{ T^{k_1-1}\bm {w}_1,\ldots ,T\bm {w}_1,\bm {w}_1,\ldots ,T^{k_m-1}\bm {w}_m,\ldots ,T\bm {w}_m,\bm {w}_m\} \]

    é base de \(V\).

Demonstração ▼

A equivalência entre 1 e 2 é exatamente a leitura, coluna a coluna, de um bloco de Jordan na convenção triangular superior: na cadeia correspondente, o primeiro vetor é anulado por \(T\) e cada vetor seguinte é enviado no anterior.

Para relacionar 2 e 3, fixe uma cadeia de comprimento \(k_l\) e ponha \(\bm {w}_l=\bm {u}_{k_l}^{,l}\). As relações de 2 fornecem

\[ T^{k_l-j}\bm {w}_l=\bm {u}_j^{,l}, \qquad 1\leq j\leq k_l. \]

Assim, os vetores listados em 3 são precisamente os vetores das mesmas cadeias, apenas escritos do vetor terminal para o gerador. Portanto, uma das famílias é base se, e somente se, a outra é, e as três condições são equivalentes.

Uma representação diagramática da base de Jordan é Ilustração: Operadores Nilpotentes

Teorema 11.14 (Decomposição Cíclica para Operadores Nilpotentes)

Todo operador \(T\) nilpotente agindo num espaço vetorial finito dimensional possui uma base de Jordan \(\underline{\textsc{J}}\). Nessa base a matriz de \( T \) é uma combinação de blocos da forma

\[ [T]_{\underline{\textsc{J}}}=\mathrm{diag}(J_{a_1}(0), \ldots , J_{a_k}(0) ) \]

com \(a_1 \geq \cdots \geq a_k \geq 1\) e \(a_1+\cdots +a_k = n\).

Se denotarmos por \(n_i\) o número de blocos de Jordan \(J_i (0)\) de ordem \(i\) que aparecem em \([T]_{\underline{\textsc{J}}}\), então

\[ n_i = 2 \dim \ker T ^i - \dim \ker T^{i-1} -\dim \ker T^{i+1}. \]

Além disso, tal representação de \(T\) como uma matriz diagonal de blocos com blocos Jordan é única a menos de permutação dos blocos.

Demonstração ▼

Faremos a demonstração por indução sobre \(\dim V\). Como \( T \) é nilpotente, \(\dim \operatorname {im}T \lt \dim V \). Se \(\operatorname {im}T =0\), \( T =0\) e o resultado é trivial, por isso, podemos assumir que \(\operatorname {im}T \neq 0\).

Por indução, existem \(\vec{u}_{1},\ldots ,\vec{u}_{k}\in \operatorname {im}T \), de modo que

\[ \{ \vec{u}_{1}, T \vec{u}_{1},\ldots , T^{a_{1}-1}\vec{u}_{1},\ldots ,\vec{u}_{k}, T \vec{u}_{k},\ldots , T^{a_{k}-1}\vec{u}_{k}\} \]

é uma base de Jordan para \(T\).

Para \(1\leq i\leq k\) escolha \(\vec{v}_{i}\in V\) tal que \(\vec{u}_{i}= T \vec{v}_{i}\).

Como o último vetor de cada cadeia pertence ao núcleo,

\[ \left\langle T^{a_{1}-1}\vec{u}_{1},\ldots , T{}^{a_{k}-1}\vec{u}_{k}\right\rangle \subseteq \ker T . \]

Estendemos esse conjunto linearmente independente a uma base de \(\ker T\), adicionando os vetores \(\vec{w}_{1},\ldots ,\vec{w}_{l}\).

Afirmamos que os vetores

\[ \{ \vec{v}_{1}, T \vec{v}_{1},\ldots , T^{a_{1}}\vec{v}_{1},\ldots ,\vec{v}_{k}, T \vec{v}_{k},\ldots , T^{a_{k}}\vec{v}_{k},\vec{w}_{1},\ldots ,\vec{w}_{l}\} \]

formam uma base para \(V.\)

Para verificar a independência linear, suponha que uma combinação desses vetores seja nula:

\[ \sum _{i=1}^{k}\sum _{j=0}^{a_{i}}c_{ij} T^{j}\vec{v}_{i}+\sum _{m=1}^{l}b_m\vec{w}_{m}=0. \]

Aplicando \(T\), obtemos

\[ \sum _{i=1}^{k}\sum _{j=0}^{a_{i}-1}c_{ij} T^{j}\vec{u}_{i}=0. \]

Como esses vetores pertencem à base de Jordan de \(\operatorname {im}T\), segue que \(c_{ij}=0\) para \(0\leq j\leq a_i-1\). Logo a combinação inicial se reduz a uma combinação dos vetores \( T^{a_{1}}\vec{v}_{1},\dots , T^{a_{k}}\vec{v}_{k},\vec{w}_{1},\ldots ,\vec{w}_{l}\). Mas esses vetores formam uma base de \(\ker T\), logo os coeficientes restantes também são nulos. Logo a família é linearmente independente.

Para mostrar que esses vetores geram \(V\), usamos um argumento dimensional. Sabemos que \(\dim \ker T =k+l\) e \(\dim \operatorname {im}T =a_{1}+\ldots +a_{k}\). Por isso \( \dim V =(a_{1}+1)+\ldots +(a_{k}+1)+l\), que é o número de vetores acima.

Portanto, construímos cadeias que formam uma base de \(V\). Ordenando cada cadeia do vetor anulado para o seu gerador, obtemos a convenção triangular superior adotada no início do capítulo. Esquematicamente,

\[ \begin{array}{rcll} \bm {v}_i& \longmapsto & T\bm {v}_i\longmapsto \cdots \longmapsto T^{a_i}\bm {v}_i\longmapsto \vec0, & 1\leq i\leq k,\\[2mm] \bm {w}_m& \longmapsto & \vec0,& 1\leq m\leq l. \end{array} \]

Os vetores em ocre formam a base de Jordan de \(\operatorname {im}T\) usada na hipótese de indução. Pode haver várias cadeias de mesmo comprimento, e o comprimento da maior é o índice de nilpotência de \(T\).

Para calcular a fórmula para \(n_i\), observe a maneira como escrevemos a base \(\underline{\textsc{J}}\) como um diagrama bidimensional. Cada bloco de Jordan em \([T]_{\underline{\textsc{J}}}\) corresponde a uma coluna de vetores nessa matriz. Ilustração: Operadores Nilpotentes Os vetores nas últimas \(k\) linhas correspondem a uma base de \(\ker T^k\). Assim o número de vetores na \(k\)-ésima linha é \(\dim \ker T^k-\dim \ker T^{k-1}\). E na \(k+1\)-ésima linha é \( \dim \ker T^{k+1}- \dim \ker T^k\). A diferença desses dois números é exatamente o número de colunas de altura exatamente \(k\).

\begin{align} n_i & =\dim \ker T^i-\dim \ker T^{i-1}- (\dim \ker T^{i+1}-\dim \ker T^i) \tag{11.3} \\ & =2\dim \ker T^i-\dim \ker T^{i-1}- \dim \ker T^{i+1} \tag{11.4} \end{align}

Observe que os números \(n_i\) não dependem da base específica. Portanto, a representação do bloco Jordan de \(T\) é única a menos de uma permutação dos blocos.

Exemplo 11.15

O operador linear associado à matriz abaixo é nilpotente de índice \(2\):

\[ \left[ \begin{array}{cccc} -4 & 6 & 4 & -4 \\ 0 & 2 & -2 & 0 \\ 0 & 2 & -2 & 0 \\ 4 & -1 & -9 & 4 \\ \end{array} \right] \]

Escalonando a matriz temos a seguinte forma escalonada:

\[ \left[ \begin{array}{cccc} 1 & 0 & -\frac{5}{2} & 1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{array} \right] \]

As colunas pivôs são a primeira e a segunda; portanto, as colunas correspondentes da matriz original, isto é, \(T\bm {e}_1\) e \(T\bm {e}_2\), formam uma base de \(\operatorname {im}T\). Escolhemos \(\bm {e}_1\) e \(\bm {e}_2\) como preimagens desses vetores. Logo o conjunto

\[ \underline{\textsc{C}}=(T\bm {e}_1,\bm {e}_1,T\bm {e}_2,\bm {e}_2)=([-4,0,0,4],[1,0,0,0],[6,2,2,-1],[0,1,0,0]) \]

é uma base de Jordan para \(V\). O diagrama representando esse operador é: Ilustração: Operadores Nilpotentes E na base \(\underline{\textsc{C}}\) temos que:

\[ [T]_{\underline{\textsc{C}}}=\left[ \begin{array}{cccc} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{array} \right] \]

As matrizes de mudança de base são

\[ \displaystyle \operatorname {M}\limits _{\underline{\textsc{C}}\to \underline{\textsc{B}}}=\left[ \begin{array}{cccc} -4 & 1 & 6 & 0 \\ 0 & 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 2 & 0 \\ 4 & 0 & -1 & 0 \\ \end{array} \right] \quad \quad \displaystyle \operatorname {M}\limits _{\underline{\textsc{B}}\to \underline{\textsc{C}}}=\left[ \begin{array}{cccc} 0 & 0 & \frac{1}{8} & \frac{1}{4} \\ 1 & 0 & -\frac{5}{2} & 1 \\ 0 & 0 & \frac{1}{2} & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ \end{array} \right] \]

E assim

\begin{align*} [T]_{\underline{\textsc{C}}} & = \displaystyle \operatorname {M}\limits _{\underline{\textsc{B}}\to \underline{\textsc{C}}} [T]_{\underline{\textsc{B}}} \displaystyle \operatorname {M}\limits _{\underline{\textsc{C}}\to \underline{\textsc{B}}} \phantom{\bigcup } \\ \left[ \begin{array}{cccc} 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \end{array} \right] & = \left[ \begin{array}{cccc} 1 & 0 & -\frac{5}{2} & 1 \\ 0 & 0 & \frac{1}{8} & \frac{1}{4} \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & \frac{1}{2} & 0 \\ \end{array} \right] \left[ \begin{array}{cccc} -4 & 6 & 4 & -4 \\ 0 & 2 & -2 & 0 \\ 0 & 2 & -2 & 0 \\ 4 & -1 & -9 & 4 \\ \end{array} \right] \left[ \begin{array}{cccc} 1 & -4 & 0 & 6 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 4 & 0 & -1 \\ \end{array} \right]. \end{align*}

11.2 Forma Normal de Jordan

Antes da demonstração, registramos duas descrições equivalentes de uma base de Jordan para \(T\in \operatorname {Hom}(V,V)\):

  1. \(\left(\vec{u}_{1}^{1},\dots ,\vec{u}_{k_{1}}^{1},\vec{u}_{1}^{2},\dots ,\vec{u}_{k_{2}}^{2},\dots ,\vec{u}_{1}^{m},\dots \vec{u}_{k_{m}}^{m}\right)\) é uma base de Jordan para \( T \);

  2. para cada cadeia, existe \(\lambda _l\in \mathbb {K}\) tal que \(T\bm {u}_1^{\, l}=\lambda _l\bm {u}_1^{\, l}\) e \(T\bm {u}_j^{\, l}=\lambda _l\bm {u}_j^{\, l}+\bm {u}_{j-1}^{\, l}\) para \(2\leq j\leq k_l\).

Teorema 11.16 (Forma Normal de Jordan)

Seja \( T :V\to V\) um operador linear em um espaço vetorial de dimensão finita tal que o polinômio característico do operador se decompõe em fatores lineares sobre \(\mathbb {K}\). Então:

  1. Existe uma base de Jordan para \( T \), isto é existe uma base de \(V\) na qual a matriz de \( T \) está na forma normal de Jordan, i.e., existe uma matriz mudança de base \(M\) tal que a matriz do operador na base original \(A\) pode ser reduzida a forma de Jordan

    \[ M^{-1}AM=J \]
  2. Se denotarmos por \(n_{i}^{\lambda }\) o número de blocos de Jordan \(J_i (\lambda )\) de ordem \(i\) que aparecem na matriz de Jordan para \(T\), então

    \[ n_{i}^{\lambda } = 2 \dim \ker (T - \lambda \operatorname {I}) ^i - \dim \ker (T - \lambda \operatorname {I})^{i-1} - \dim \ker (T - \lambda \operatorname {I})^{i+1}. \]
  3. A matriz \(J\) é única, a menos de permutação dos blocos de Jordan.

Demonstração ▼

Pelo Teorema da Decomposição em Autoespaços Generalizados,

\[ V=\bigoplus _{i=1}^m E^{\infty }_{\lambda _i}(T), \]

onde \(\lambda _1,\ldots ,\lambda _m\) são os autovalores distintos de \(T\). Em cada parcela, o operador

\[ N_i=(T-\lambda _i\operatorname {I})\mathord {\upharpoonright }_{E^{\infty }_{\lambda _i}(T)} \]

é nilpotente. Pelo Teorema da Decomposição Cíclica para Operadores Nilpotentes, existe uma base \(\underline{\textsc{B}}_i\) dessa parcela na qual

\[ [N_i]_{\underline{\textsc{B}}_i}=\operatorname {diag}\bigl(J_{t^{(i)}_1}(0),\ldots ,J_{t^{(i)}_{r_i}}(0)\bigr). \]

Como \(T\mathord {\upharpoonright }_{E^{\infty }_{\lambda _i}(T)}=\lambda _i\operatorname {I}+N_i\), na mesma base temos

\[ [T\mathord {\upharpoonright }_{E^{\infty }_{\lambda _i}(T)}]_{\underline{\textsc{B}}_i} =\operatorname {diag}\bigl(J_{t^{(i)}_1}(\lambda _i),\ldots ,J_{t^{(i)}_{r_i}}(\lambda _i)\bigr). \]

Concatenando \(\underline{\textsc{B}}_1,\ldots ,\underline{\textsc{B}}_m\), obtemos uma base de \(V\) e a forma de Jordan de \(T\). Isso prova a existência.

Unicidade da forma de Jordan

Seja \(\underline{\textsc{B}}\) uma base de Jordan do operador \(T\). Nessa base, as entradas diagonais de \([T]_{\underline{\textsc{B}}}\) são os autovalores de \(T\). Fixe um autovalor \(\lambda \) e denote por \(W_\lambda \) o subespaço gerado por todas as cadeias dos blocos associados a \(\lambda \). Em cada uma dessas cadeias,

\[ T\bm {u}_1=\lambda \bm {u}_1, \qquad T\bm {u}_j=\lambda \bm {u}_j+\bm {u}_{j-1}\quad (j\geq 2). \]

Logo alguma potência de \(T-\lambda \operatorname {I}\) anula \(W_\lambda \), e portanto \(W_\lambda \subseteq E_\lambda ^\infty \).

Como \(V=\bigoplus _i W_{\lambda _i}\) e também \(V=\bigoplus _i E^{\infty }_{\lambda _i}(T)\), com \(W_{\lambda _i}\subseteq E^{\infty }_{\lambda _i}(T)\), segue que \(W_{\lambda _i}=E^{\infty }_{\lambda _i}(T)\) para todo \(i\). Em cada uma dessas parcelas, subtrair \(\lambda _i\operatorname {I}\) reduz o problema ao caso nilpotente. A fórmula do item 2, já provada nesse caso, determina o número de blocos de cada tamanho. Portanto, a forma de Jordan é única a menos da ordem dos blocos.

Corolário 11.17
Todo operador linear em um espaço vetorial de dimensão finita sobre um corpo \(\overline{\mathbb {K}}\) algebricamente fechado possui uma forma de Jordan.

11.3 Cálculo da Forma de Jordan

O cálculo separa-se em duas etapas:

  1. determinar, para cada autovalor, o diagrama que fixa os tamanhos dos blocos;

  2. construir uma base de Jordan compatível com esses blocos.

Cálculo dos Diagramas de Jordan

Dada uma transformação \(T\) cuja matriz numa certa base é \(A\). Considere o diagrama de Jordan correspondente a um autovalor \(\lambda \) de \( T \). Como já observamos, a linha inferior desse diagrama consiste numa base para \(\ker ( T -\lambda \operatorname {I})\) e assim o número de vetores na linha inferior é \(\dim \ker ( T -\lambda \operatorname {I})\). De modo análogo temos que as duas linhas inferiores formam uma base para \(\ker ( T -\lambda \operatorname {I})^{2}\) e assim sucessivamente. Ilustração: Cálculo da Forma de Jordan

Logo para determinarmos esse diagrama é suficiente calcularmos:

\[ $\dim \ker ( T -\lambda \operatorname {I}),\dim \ker ( T -\lambda \operatorname {I})^{2}-\dim \ker ( T -\lambda \operatorname {I}),\dim \ker (T -\lambda \operatorname {I})^{3}-\dim \ker (T -\lambda \operatorname {I})^{2},\dots .$ \]

Cada um desses números nos fornece quantos vetores aparecem em cada linha do diagrama.

Cálculo da Matriz Mudança de Base

Para calcularmos a matriz mudança de base \(M\) é suficiente resolvermos a equação linear:

\[ AM=MJ. \]

O sistema linear resultante pode ser indeterminado, mas somente as soluções invertíveis \(M\) servem como matrizes de mudança de base.

Exemplo 11.18

Determine a forma de Jordan de

\[ A=\left[\begin{array}{ccc} 1 & -\frac{1}{2} & 0 \\ 2 & 3 & 0 \\ 3 & \frac{3}{2} & 2 \end{array}\right] \]

O polinômio característico de \(A\) é \((x-2)^{3}\) e, assim, seu único autovalor é \(2\). Logo

\[ A-2 \operatorname {I}=\left[\begin{array}{ccc} -1 & -\frac{1}{2} & 0 \\ 2 & 1 & 0 \\ 3 & \frac{3}{2} & 0 \end{array}\right]. \]

Assim, \(\dim \ker (A-2\operatorname {I})=2\). Como \((A-2\operatorname {I})^2=0\), temos \(\dim \ker (A-2\operatorname {I})^2=3\). Logo o diagrama associado a essa matriz é: Ilustração: Cálculo da Forma de Jordan E assim sua forma de Jordan, na convenção triangular superior, é

\[ \left[\begin{array}{ccc} 2 & 1 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{array}\right] \]

Para construir uma base de Jordan, tome \(\bm {v}_1=\bm {e}_1\) e \(\bm {v}_2=(A-2\operatorname {I})\bm {v}_1=(-1,2,3)^{\mathrm{t}}\). Como \((A-2\operatorname {I})\bm {v}_2=0\) e \(\bm {e}_3\in \ker (A-2\operatorname {I})\), ordenamos a cadeia como \((\bm {v}_2,\bm {v}_1)\) e obtemos a matriz

\[ M=\begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 \\ 2 & 0 & 0 \\ 3 & 0 & 1 \end{bmatrix} \]

é invertível e satisfaz

\[ M^{-1}AM=\begin{bmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{bmatrix}. \]

Exemplo 11.19

Ache a forma de Jordan para

\[ C=\left[ \begin{array}{cccc} 2 & 1 & 0 & 0 \\ -1 & 4 & 0 & 0 \\ -2 & 1 & 3 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 3 \\ \end{array} \right] \]

Nesse caso o polinômio característico é: \((x-3 )^4\) e assim o único autovalor é \(3\).

Temos que \(\dim \ker (C-3\operatorname {I})=1\), \(\dim \ker (C-3\operatorname {I})^{2}=2\), \(\dim \ker (C-3\operatorname {I})^{3}=3\) e \(\dim \ker (C-3\operatorname {I})^{4}=4\).

Logo o diagrama associado a essa matriz é: Ilustração: Cálculo da Forma de Jordan E assim sua forma de Jordan é

\[ \left[ \begin{array}{cccc} 3 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 3 \\ \end{array} \right] \]

Exemplo 11.20

Ache a forma de Jordan para

\[ B=\left[\begin{array}{ccccc} 7 & 4 & 4 & -4 & 0 \\ -2 & 1 & -2 & 2 & 0 \\ -5 & 0 & -4 & 6 & 1 \\ -2 & 0 & -3 & 6 & 1 \\ 1 & -1 & 2 & -2 & 2 \end{array}\right] \]

Nesse caso o polinômio característico é: \((x-3)^{2}(x-2)^{3}\) e assim seus autovalores são: \(3,2\).

Temos que \(\dim \ker (B-3\operatorname {I})=2\) e \(\dim \ker (B-3\operatorname {I})^{2}=2\) e que

\(\dim \ker (B-2\operatorname {I})=1\), \(\dim \ker (B-2\operatorname {I})^{2}=2\) e \(\dim \ker (B-2\operatorname {I})^{3}=3\).

Logo o diagrama de Jordan é Ilustração: Cálculo da Forma de Jordan E assim a forma de Jordan é:

\[ \left[\begin{array}{ccccc} 2 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 2 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 3 \end{array}\right]. \]

Exemplo 11.21
\[ C=\left[\begin{array}{ccccc} 4 & -2 & 0 & 0 & 2 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 2 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 2 & 0 \\ -1 & 1 & 0 & 0 & 1 \end{array}\right] \]

Nesse caso \((x-2)^{5}\), logo \(2\) é autovalor. Também temos que: \(\dim \ker (C-2\operatorname {I})=3\) e \(\dim \ker (C-2\operatorname {I})^{2}=5\) e logo o diagrama para \(C\) é Ilustração: Cálculo da Forma de Jordan e consequentemente a forma de Jordan de \(C\) é:

\[ \left[\begin{array}{ccccc} 2 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 2 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 2 \end{array}\right] \]

Exemplo 11.22

Suponha \(A \in \mathcal{M}_{6, 6}(\mathbb {R})\) com polinômio minimal

\[ (x-1)^2(x+1)^2 \]

Encontre todas as formas normais de Jordan possíveis e não semelhantes para \(A\).

Nenhum dos blocos de Jordan pode ter tamanho maior que \(2\), pois isso produziria no polinômio minimal um fator \((x\pm 1)^3\). Como o polinômio minimal contém os fatores \((x\pm 1)^2\), deve haver pelo menos um bloco de tamanho \(2\) associado a cada um desses autovalores.

Assim, necessariamente aparecem os blocos \(J_2(1)\) e \(J_2(-1)\). Restam duas dimensões, que podem ser distribuídas entre blocos de tamanho \(1\) ou usadas para repetir um dos blocos de tamanho \(2\). Portanto, a menos da ordem dos blocos, há exatamente cinco possibilidades:

\begin{align*} & J_2(1)\oplus J_2(1)\oplus J_2(-1),\\ & J_2(1)\oplus [1]\oplus [1]\oplus J_2(-1),\\ & J_2(1)\oplus J_2(-1)\oplus J_2(-1),\\ & J_2(1)\oplus J_2(-1)\oplus [-1]\oplus [-1],\\ & J_2(1)\oplus J_2(-1)\oplus [1]\oplus [-1]. \end{align*}

Exercício 11.1

Seja \(A\in M_{6}(\mathbb {R})\) tal que \(A^{4}-8A^{2}+16I_{6}=0\). Quais são as possíveis formas de Jordan não semelhantes para \(A\)?

Exercício 11.2

Seja \(T:\mathbb {R}_n[x]\to \mathbb {R}_n[x]\) dado por \(T(p(x))=p(x+1)\).

  1. Determine a forma de Jordan de \(T\).

  2. Para \(n=4\), encontre uma base \(\underline{\textsc{B}}\) de \(\mathbb {R}_{4}[x]\) tal que \([T]_{\underline{\textsc{B}}}^{\underline{\textsc{B}}}=J\).

Exercício 11.3

Sejam as matrizes

\[ A=\left[\begin{array}{cccc} 2 & 0 & 0 & 0\\ 1 & 2 & 0 & 0\\ -1 & 1 & 2 & 0\\ 3 & 0 & 1 & 2 \end{array}\right],\qquad B=\left[\begin{array}{cccc} 2 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 2 & 0 & -1\\ 0 & 0 & 2 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 2 \end{array}\right]. \]
\[ C=\left[\begin{array}{cccc} 2 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 2 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 2 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 2 \end{array}\right],\qquad D=\left[\begin{array}{cccc} 2 & 0 & 0 & 0\\ 1 & 2 & 0 & 0\\ 3 & 0 & 2 & 0\\ 4 & -5 & 3 & 2 \end{array}\right], \]

veja que \(c_{A}=c_{B}=c_{C}=c_{D}=(x-2)^{4}\). Determine a forma de Jordan de cada uma.

Exercício 11.4

Dados um polinômio \(f(x)=(x-\lambda _{1})^{d_{1}}(x-\lambda _{2})^{d_{2}}\dots (x-\lambda _{k})^{d_{k}}\) e um espaço vetorial \(V\) com \(\dim V=n=d_{1}+d_{2}+\dots +d_{k}\). Quantas formas de Jordan, a menos de permutação dos blocos, podem ocorrer para operadores \(T:V\to V\) com \(c_T=f\)?

Exercício 11.5

Ache todas as formas de Jordan possíveis para uma transformação linear com polinômio característico \(c_{T}=(x-2)^{3}(x-1)^{2}(x-5)\). Ache o polinômio minimal correspondente a cada uma dessas formas de Jordan.

Exercício 11.6

Considere a transformação linear \(T:\mathbb {R}^{4}\rightarrow \mathbb {R}^{4}\) dada por

\[ T(x,y,z,w)=(3z+w,2x+2y-4z+2w,z+w,3w-z) \]
  1. Encontre a base e a forma de Jordan de \(T\).

  2. Descreva todos os subespaços \(T\)-invariantes.

Exercício 11.7

Seja \(T\) um operador linear no \(\mathbb {K}\)-e.v. \(V\) de dimensão finita. Suponha que \(m_{T}=(x-\lambda _{1})^{m_{1}}\dots (x-\lambda _{k})^{m_{k}}\), mostre que existe um operador diagonalizável \(D\in \operatorname {Hom}(V,V)\) e um operador nilpotente \(N\in \operatorname {Hom}(V,V)\) tal que

  1. \(T=D+N\),

  2. \(DN=ND\).

    Prove ainda que os operadores \(D\) e \(N\) são univocamente determinados por 1. e 2. e cada um deles é um polinômio em \(T\).

Exercício 11.8

A seguinte afirmação é falsa ou verdadeira: se \(A\in M_{n}(\mathbb {C})\) é uma matriz com entradas complexas de ordem \(n\) é tal que \(A^{4}=I_{n}\) então

\[ \left[\begin{array}{cc} i & 1\\ 0 & i \end{array}\right] \]

pode ser um bloco de Jordan de \(A\).

Exercício 11.9

Seja \(T:\mathbb {R}^{6}\rightarrow \mathbb {R}^{6}\) um operador linear com polinômios característico e minimal dados, respectivamente, por \(c_{T}=(x-2)^{4}(x-1)^{2}\) e \(m_{T}=(x-2)^{2}(x-1)^{2}\). Além disso suponha que \(\dim \ker (T-2\operatorname {I})=2\). Nestas condições encontre a forma de Jordan de \(T\). Com os polinômios característico e minimal acima é possível supormos que \(\dim \ker (T-2\operatorname {I})=1\)?

Exercício 11.10

\( \)

  1. Seja \(A\in M_{n}(\mathbb {C})\) uma matriz complexa invertível. Defina suas partes real e imaginária \(R,S\in M_{n}(\mathbb {R})\) como sendo

    \[ R=\Re (A)\text{ e }S=\Im (A) \]

    de forma que \(A=R+iS\). Mostre que existe \(\lambda _{0}\in \mathbb {R}\) tal que \(R+\lambda _{0}S\) é invertível.

  2. Deduza que se duas matrizes reais \(A,B\in M_{n}(\mathbb {R})\) são semelhantes em \(M_{n}(\mathbb {C})\) então elas são semelhantes em \(M_{n}(\mathbb {R})\).

Exercício 11.11

Seja \(A\in M_{n}(\mathbb {R})\) uma matriz real satisfazendo a seguinte condição \(A^{3}=I_{n}\). Mostre que \(\operatorname {tr}(A)\in \mathbb {Z}\).

Exercício 11.12

Sejam \(N_{1}\) e \(N_{2}\) matrizes de ordem \(6\) nilpotentes. Suponha que elas têm o mesmo polinômio minimal e o mesmo posto. Prove que elas são semelhantes. Mostre que o mesmo resultado não é verdadeiro para matrizes de ordem \(7\).

Exercício 11.13

Dê a forma de Jordan de um operador linear \(T:\mathbb {R}^{7}\rightarrow \mathbb {R}^{7}\) com polinômio característico \(c_{T}(x)=(x-1)^{2}(x-2)^{4}(x-3)\) e tal que \(\dim \ker (T-2\operatorname {I})=2\), \(\dim \ker (T-\operatorname {I})=1\) e \(\ker (T-2\operatorname {I})^{3}\neq \ker (T-2\operatorname {I})^{2}.\)

Exercício 11.14

Seja \(N\in M_{n}(\mathbb {R})\) uma matriz nilpotente tal que \(\dim \ker (N)=k,\, 0\lt k\lt n.\)

  1. Mostre que \(\dim \ker (N^{l})\leq kl\), para todo \(l\geq 1.\)

  2. Prove que \(n\leq kr\), onde \(r\) é o grau do polinômio minimal de \(N.\)

Exercício 11.15

Seja \(A\) um operador num espaço complexo de dimensão quatro, com \(A^4+2A^3-2A-I=0\), \(|\operatorname {tr}A|=2\) e \(\operatorname {posto}(A+I)=2\). Determine sua forma de Jordan e prove que é única a menos da ordem dos blocos.

Gabarito no Apêndice C, p. *.

Exercício 11.16

Seja \(T\) real com \(T^6=0\) e \(T^5\neq 0\).

  1. Se \(\dim V=6\), prove que não existe \(S\) com \(S^2=T\).

  2. Em dimensão doze, construa um exemplo de \(T\) com essas propriedades que possua uma raiz quadrada. Todos os operadores com essas propriedades em dimensão doze possuem raiz quadrada?

Gabarito no Apêndice C, p. *.

Decomposição de Fitting

Exercício 11.17

Seja \(T:\mathbb {K}^{\mathbb {N}}\to \mathbb {K}^{\mathbb {N}}\) dada por \(T(x_{1},x_{2},\dots )=(0,x_{1},x_{2},\dots )\). Mostre que \(T\) não se escreve como soma direta de um operador nilpotente com um isomorfismo.

11.4 Forma de Jordan Real

Seja \(V\) um espaço vetorial sobre os reais e seja \(A\) a matriz do operador \(T:V\to V\). Sobre os reais, o polinômio característico \(c_A(x)\) de \(A\) pode ser fatorado como produto de termos lineares e termos de grau dois que não possuem raízes em \(\mathbb {R}\):

\[ c_{A}(x)=(x-c_1)^{m_1}\cdots (x-c_k)^{m_k}\bigl((x-a_1)^2+b_1^2\bigr)^{n_1}\cdots \bigl((x-a_l)^2+b_l^2\bigr)^{n_l} \]

que, por outro lado, pode ser fatorado como

\[ c_{A}(x)=(x-c_1)^{m_1}\cdots (x-c_k)^{m_k}(x-\alpha _1)^{n_1}(x-\overline{\alpha }_1)^{n_1}\cdots (x-\alpha _l)^{n_l}(x-\overline{\alpha }_l)^{n_l} \]

sobre \(\mathbb {C}\) com \(\alpha _j = a_j+b_j i\) e \( \overline{\alpha _j} = a_j - b _j i\).

Partiremos da forma de Jordan da complexificação de \(T\) e reuniremos os blocos associados a cada par de raízes conjugadas. A descomplexificação transforma esses pares em blocos reais correspondentes aos fatores quadráticos irredutíveis de \(c_T(x)\).

Começamos estendendo a noção de conjugação para matrizes.

Definição 11.23
Sejam \(A\in \mathcal{M}_{n, n}(\mathbb {C})\) e \(\bm {v}\in \mathbb {C}^n\) um vetor qualquer. Definimos \(\overline{A}\in \mathcal{M}_{n, n}(\mathbb {C})\) como a matriz obtida ao se tomar o conjugado em cada uma das entradas de \(A\) e \(\overline{\bm {v}}\in \mathbb {C}^n\) como o vetor obtido ao se tomar o conjugado em cada uma das coordenadas de \(\bm {v}.\)
É imediato provar que \(\overline{A+\lambda B}=\overline{A}+\overline{\lambda }\overline{B}, \overline{AB}=\overline{A}\overline{B}\) e \(\overline{A\bm {v}}=\overline{A}\overline{\bm {v}}\) para quaisquer matrizes \(A, B\in \mathcal{M}_{n, n}(\mathbb {C})\), \(\lambda \in \mathbb {C}\) e \(\bm {v}\in \mathbb {C}^n\).

As próximas proposições relacionam os autovalores, os autoespaços invariantes, etc. para um operador linear \(T\) e sua complexificação \(T^{\mathbb {C}}\).

Proposição 11.24

Sejam \(V\) um espaço vetorial real de dimensão finita, \(T:V\rightarrow V\) um operador linear e \(T^{\mathbb {C}}\) sua complexificação. Então:

  1. os polinômios característicos de \(T\) e \(T^{\mathbb {C}}\) são iguais;

  2. se \(\lambda \) é um autovalor de \(T^{\mathbb {C}},\) então \( \overline{\lambda }\) é também um autovalor de \(T^{\mathbb {C}}\);

  3. as multiplicidades algébricas dos autovalores \(\lambda \) e \(\overline{\lambda }\) são iguais;

  4. se \( W'\) é um subespaço fechado por conjugação, então \( W'\) possui uma base formada por vetores reais. Um vetor \(\bm {v}\) é dito real se \(\overline{\bm {v}}=\bm {v}\).

Demonstração ▼

a As matrizes de \(T\) e de sua complexificação \(T^{\mathbb {C}}\), na mesma base real considerada sobre \(\mathbb {C}\), têm as mesmas entradas.

b Sejam \(\lambda \) um autovalor de \(T^{\mathbb {C}}\) e \(c_T(z)\) o polinômio característico de \(T^{\mathbb {C}}\). Como \(c_T(z)\) também é o polinômio característico de \(T\), os coeficientes de \(c_T(z)\) são reais.

Tomando o conjugado na equação \(c_T(\lambda )=0\), obtemos \(c_T(\overline{\lambda })=0\), o que mostra que \(\overline{\lambda }\) também é uma raiz do polinômio característico de \(T^{\mathbb {C}}\).

c Se \(\lambda \) é raiz de multiplicidade \(d\) do polinômio característico, então

\[ c_T'(\lambda )=\ldots =c_T^{(d-1)}(\lambda )=0 \text{ e } c_T^{(d)}(\lambda )\neq 0 \]

tomando o conjugado em cada uma dessas equações

\[ c_T'(\overline{\lambda })=\ldots =c_T^{(d-1)}(\overline{\lambda })=0 \text{ e }c_T^{(d)}(\overline{\lambda })\neq 0, \]

mostrando que \(\overline{\lambda }\) também tem multiplicidade \(d.\)

d Seja \(\{ \bm {w}_{1},\ \ldots ,\ \bm {w}_{k}\} \) uma base de \(W'\), com \(\bm {w}_j=\bm {u}_j+i\bm {v}_j\) e \(\bm {u}_j,\bm {v}_j\in V\). Como \(W'\) é fechado por conjugação,

\[ \bm {u}_j=\frac{\bm {w}_j+\overline{\bm {w}_j}}2 \quad \text{e}\quad \bm {v}_j=\frac{\bm {w}_j-\overline{\bm {w}_j}}{2i} \]

pertencem a \(W'\), identificando \(V\) com o subespaço dos vetores reais de \(V^{\mathbb {C}}\).

Assim, o conjunto \(S=\{ \bm {u}_{1},\ \bm {v}_{1},\ \ldots ,\ \bm {u}_{k},\ \bm {v}_{k}\} \) é um conjunto de vetores reais que gera \( W'\). Uma base formada de vetores reais é obtida tomando um subconjunto de \(S\) com \(k\) elementos linearmente independentes em \(V^{\mathbb {C}}\).

Lema 11.25
Sejam \(T:V\rightarrow V\) um operador linear e \(T^{\mathbb {C}}\) sua complexificação. Se o subespaço \( W'\subset V^{\mathbb {C}}\) possui uma base formada por vetores reais, então ele é a complexificação de um subespaço \(W\subset V.\)

Demonstração ▼

Todo vetor de \( \bm {w}\in W'\) pode ser escrito como \(\bm {w}=\bm {u}+i\bm {v}\), sendo \(\bm {u}\) e \(\bm {v}\) vetores reais. Escrevendo \(\bm {u}\) e \(\bm {v}\) em termos dos vetores da base real, segue imediatamente que \( W'\) é a complexificação do espaço real \(W\) gerado pelos vetores dessa base.

Proposição 11.26
Seja \(V\) um espaço vetorial real de dimensão finita, seja \(T\in \operatorname {Hom}(V,V)\) e considere sua complexificação \(T^{\mathbb {C}}:V^{\mathbb {C}}\to V^{\mathbb {C}}\). Se \(\alpha _1,\ldots ,\alpha _k\) são os autovalores reais e \(\lambda _1,\overline{\lambda _1},\ldots ,\lambda _m,\overline{\lambda _m}\) são os pares de autovalores não reais, então
\[ V^{\mathbb {C}}=\bigoplus _{j=1}^k W_j\oplus \bigoplus _{j=1}^m\bigl(Z_j\oplus \overline{Z_j}\bigr), \]
onde \(W_j=\ker (T^{\mathbb {C}}-\alpha _j\operatorname {I})^{q_j}\) e \(Z_j=\ker (T^{\mathbb {C}}-\lambda _j\operatorname {I})^{r_j}\). A conjugação leva \(Z_j\) isomorficamente em \(\overline{Z_j}\). Se \(\{ \bm {z}_1,\ldots ,\bm {z}_s\} \) é uma base de \(Z_j\) e \(\bm {z}_h=\bm {u}_h+i\bm {v}_h\), então
\[ \{ \bm {u}_1,\bm {v}_1,\ldots ,\bm {u}_s,\bm {v}_s\} \]
é uma base real do subespaço real cuja complexificação é \(Z_j\oplus \overline{Z_j}\).

Demonstração ▼

O Teorema da Decomposição em Autoespaços Generalizados, aplicado a \(T^{\mathbb {C}}\), fornece a decomposição indicada. Além disso,

\[ \overline{(T^{\mathbb {C}}-\lambda \operatorname {I})^j\bm {z}}=(T^{\mathbb {C}}-\overline\lambda \operatorname {I})^j\overline{\bm {z}}, \]

de modo que a conjugação identifica \(Z_j\) com \(\overline{Z_j}\). Por fim, \(\bm {z}_h\) e \(\overline{\bm {z}_h}\) geram o mesmo espaço complexo que suas partes real e imaginária, \(\bm {u}_h\) e \(\bm {v}_h\). Isso prova a última afirmação.

Teorema 11.27 (Forma de Jordan Real)

Se \(V\) é um espaço vetorial real de dimensão finita e \(T:V\rightarrow V\) é um operador linear, existe uma base \(\underline{\textsc{B}}\) de \(V\) em relação à qual a matriz de \(T\) tem, ao longo da diagonal, blocos de Jordan (correspondentes aos autovalores reais) e blocos de Jordan aumentados (correspondentes aos autovalores complexos). A soma das ordens dos blocos de Jordan correspondentes a um mesmo autovalor \(\lambda \) é igual à multiplicidade algébrica de \(\lambda \), se \(\lambda \in \mathbb {R}\) e é igual ao dobro da multiplicidade algébrica de \(\lambda \) se \(\lambda \in \mathbb {C}\setminus \mathbb {R}\).

Os blocos de Jordan aumentados são da forma

\[ J_{a,b}= \left[ \begin{array}{ccccc} C_{a,b} & \operatorname {I}_2 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & C_{a,b} & \operatorname {I}_2 & \ddots & \vdots \\ \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & 0 & C_{a,b} & \operatorname {I}_2 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & C_{a,b} \end{array}\right] \]

onde \(C_{a,b}=\left[\begin{array}{ll} a & b \\ -b & a \end{array}\right],\) sendo \(a+ib\) um autovalor complexo de \(T^{\mathbb {C}}\) e \(\operatorname {I}_{2}\) a matriz identidade \(2\times 2.\)

Demonstração ▼

Sejam \(\alpha _{1}, \ldots ,\alpha _{k}\) os autovalores reais de \(T\) e \(\lambda _{1},\overline{\lambda _{1}}, \ldots ,\lambda _{m},\overline{\lambda _{m}}\) os pares de autovalores não reais de \(T^{\mathbb {C}}\). Então \(V^{\mathbb {C}}\) admite a decomposição

\[ V^{\mathbb {C}}=W_{1}\oplus \cdots \oplus W_{k}\oplus Z_{1}\oplus \overline{Z_{1}}\oplus \cdots \oplus Z_{m}\oplus \overline{Z_{m}}, \]

onde os núcleos são tomados para \(T^{\mathbb {C}}\).

Para cada \(\alpha _j\in \mathbb {R}\), o operador \(T-\alpha _j\operatorname {I}\) restrito ao subespaço real correspondente é nilpotente, e sua base de Jordan pode ser construída como antes.

Suponhamos agora que \(T^{\mathbb {C}}\) possua um autovalor \(\lambda \in \mathbb {C}\backslash \mathbb {R}\).

Fixe um par \(\lambda ,\overline\lambda \) e escreva \(Z_{\lambda }=\ker (T^{\mathbb {C}}-\lambda \operatorname {I})^r\) e \(Z_{\overline\lambda }=\ker (T^{\mathbb {C}}-\overline\lambda \operatorname {I})^r\). Então \(\{ \bm {u}_{1},\ \bm {v}_{1},\ \bm {u}_{2},\ \bm {v}_{2},\ \ldots ,\ \bm {u}_{k},\ \bm {v}_{k}\} \) é uma base real do subespaço cuja complexificação é \(Z_{\lambda }\oplus Z_{\overline{\lambda }}\).

Finalmente, considere uma cadeia de Jordan \(\bm {w}_j=\bm {u}_j+i\bm {v}_j\), \(1\leq j\leq r\), com \(\bm {w}_0=\vec0\) e \(T^{\mathbb {C}}\bm {w}_j=\lambda \bm {w}_j+\bm {w}_{j-1}\), onde \(\lambda =a+ib\in \mathbb {C}\setminus \mathbb {R}\). Então

\[ T\bm {u}_{j}+iT\bm {v}_{j}=(a \bm {u}_{j}- b \bm {v}_{j}+\bm {u}_{j-1})+i( b \bm {u}_{j}+a \bm {v}_{j}+\bm {v}_{j-1})\, \]

e logo

\begin{align*} T\bm {u}_{j}=a \bm {u}_{j}- b \bm {v}_{j}+\bm {u}_{j-1}, \\ T\bm {v}_{j}=b \bm {u}_{j}+a \bm {v}_{j}+\bm {v}_{j-1}. \end{align*}

de onde segue que, na base real \(\{ \bm {u}_{1},\ \bm {v}_{1},\ \bm {u}_{2},\ \bm {v}_{2},\ \ldots ,\ \bm {u}_{r},\ \bm {v}_{r}\} \), o operador \(T\) é representado por um bloco aumentado da forma descrita no enunciado. Repetindo o argumento para todas as cadeias e concatenando as bases, obtemos a forma de Jordan real.

Exemplo 11.28
Seja
\[ A=\left[ \begin{array}{cccc} 0 & -6 & 10 & -5 \\ -1 & -4 & 10 & -5 \\ -1 & -3 & 8 & -4 \\ -2 & -2 & 9 & -4 \\ \end{array} \right] \in \mathcal{M}_{4, 4}(\mathbb {R}) \]
O polinômio característico de \(A\) é \(c_{A}(x)=(1+x^2)^2=(x-i)^2(x+i)^2\) e coincide com o polinômio minimal de \(A\). Os autovalores sobre os complexos são \(i,-i\). Consequentemente temos dois blocos de Jordan, um associado a cada autovalor. Logo a forma normal de Jordan obtida complexificando \(A\) é
\[ \left[ \begin{array}{cc|cc} -i & 1 & 0 & 0 \\ 0 & -i & 0 & 0 \\ \hline 0 & 0 & i & 1 \\ 0 & 0 & 0 & i \\ \end{array} \right] \]
e pelo Teorema 11.27 temos que a forma normal de Jordan sobre \(\mathbb {R}\) é:
\[ \left[ \begin{array}{cc|cc} 0 & 1 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 0 & 1 \\ \hline 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & -1 & 0 \\ \end{array} \right] \]

Exercício 11.18

Seja \(A\in M_{n}(\mathbb {R})\) , tal que \(A^{2}+I_{n}=0\). Prove que \(n=2k\) e que \(A\) é semelhante à matriz

\[ B=\left[\begin{array}{ll} 0 & -I_{k}\\ I_{k} & 0 \end{array}\right], \]

onde \(I_{k}\in M_{k}(\mathbb {R})\) é a matriz identidade.

Exercício 11.19

Encontre a forma de Jordan real e uma base que a realize para o operador cuja matriz canônica é

\[ A=\begin{bmatrix} 2 & 0 & 0 & -2 \\ 5 & 2 & -2 & 2 \\ 3 & 1 & 0 & -3 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}. \]

Gabarito no Apêndice C, p. *.