В этом видео мы с помощью диагонализации матрицы научимся находить любую степень матрицы, а точнее — практически любую функцию. Поехали! Возьмем матрицу А (1, 2, минус 3, 6). Мы уже находили ее собственные числа и ее собственные значения. Одно собственное значение у нее было четыре, и собственный вектор, который соответствовал этому собственному значению, был вектор (2, 3). И второе собственное число у этой матрицы было троечка, и собственный вектор, который соответствовал этому собственному числу, это был вектор (1, 1). Соответственно, мы можем записать нашу матрицу А в виде: P умножить на D умножить на P в минус первой. В нашем случае D — это диагональная матрица, у которой на диагонали стоят собственные числа, а именно, четыре и три, а в не диагонали стоят нули, а матрица P — это матрица из собственных векторов, составленная в том же порядке. То есть если я первым написал собственное число четыре, то я обязан написать соответствующий ему собственный вектор на первом месте: (2, 3). Если я написал троечку второй, значит, я обязан вторым вектором написать (1, 1). Значит, в нашем случае матрица А получается представима в следующем виде: (2, 1, 3, 1) умножить на (4, 0, 0, 3) умножить на (2, 3, 1, 1) в минус первой степени. Казалось бы, на первый взгляд, стало только сложней: вместо одной матрицы (1, 2, минус 3, 6) у нас возникло произведение трех матриц, но самая ценность состоит в том, что вот здесь вот матрица очень простого вида, в которой очень-очень много нулей. Давайте, например, попробуем с помощью этого нового разложения возвести А, скажем, в 2021 степень. Поехали! Это P, D, на P в минус первой, в 2021 степени, а это означает: P на D на P в минус первой на P на D на P в минус первой, и так далее, на P на D на P в минус первой, 2021 раз. Я вижу, что соседние P начинают сокращаться с соседним P в минус первой, дают единичные матрицы, а единичные матрицы — оператор бездельника — никогда не влияют на результат, поэтому я могу просто убрать стоящие рядом P, и у меня останется P, оно не найдет себе пары, D будет в 2021, и еще не найдет пары P в минус первой. Ну что ж, продолжим. D в 2021 мы найдем совсем легко. Действительно, если мы выполним хотя бы одно умножение: (4, 0, 0, 3) умножить на (4, 0, 0, 3), и так далее, 2021 раз, то мы даже после первого умножения уже все поймем. Если выполнить первое умножение, строчка на столбец, четыре на четыре — 16, ноль, ноль на три, девять, получается, что просто возводятся элементы в квадрат, четыре на четыре даст 16, то есть, выполнив первое умножение, я увижу, что здесь четыре в квадрате, ноль, ноль, три в квадрате, и тут еще останется много умножений сделать, но я понимаю, что поскольку один шаг очень простой, остальные будут аналогичные, и поэтому я получу результат, что это четыре в 2021 степени, ноль, ноль, а здесь три в 2021, и таким образом, я могу найти А в 2021. Это будет P, P у нас (2, 3, 1, 1), умножить на (4 в 2021, 0, 0, 3 в 2021), умножить на P в минус первой, то есть на (2, 1, 3, 1) в минус первой степени. Соответственно, нахождение любой степени матрицы дарит нам практически полную свободу. Например, есть еще прекрасный курс по матанализу, в котором есть следующий факт, что экспонента от любого числа t равняется единичка плюс t плюс t в квадрате пополам плюс t в кубе на три факториал плюс t в четвертой на четыре факториал плюс и так далее. И эта возможность из матанализа — функцию превращать в многочлен фактически — означает в нашем случае, что я могу считать любую функцию от матриц. Например, как мне посчитать экспоненту от матрицы? Как мне посчитать экспоненту от (1, 2, минус 3, 6)? Согласно этой формуле из матанализа, я получу, что мне надо взять единичную матрицу, прибавить мою матрицу А, прибавить А в квадрате, деленный на два факториал, прибавить А в кубе, деленный на три факториал, прибавить и так далее. А возводить матрицу А в любую степень я умею с помощью диагонализации. Соответственно, я запишу свой ответ в диагонализированном виде, то есть с помощью P, D и P в минус первой. У меня получится единичная матрица — это P умножить на P в минус первой, А — это P на D на P в минус первой, А квадрат — это P на D в квадрате на P в минус первой и так далее. Выношу матрицу P налево, P в минус первой выношу направо, и получаю следующий результат для экспоненты матрицы: это P умножить на единичную плюс D плюс D квадрат на два факториал плюс D в кубе на три факториал плюс и так далее, умножить на P в минус первой. Эти матрицы я легко считаю, потому что D — диагональная матрица — прекрасно возводится в любую степень; у меня получится P умножить (а здесь смотрите, что произойдет): единичка, потом прибавится матрица D (4, 0, 0, 3), потом прибавится половинка, умноженная на четыре в квадрате, ноль, ноль, три в квадрате, потом прибавится один на три факториал на четыре в кубе, ноль, ноль, три в кубе, и так далее, и еще помножится на P в минус первой. И серединку мы прекрасно, легко посчитаем. Соответственно, у нас получится P умножить; давайте посмотрим сначала на нули: ноль плюс ноль плюс ноль плюс ноль — ноль. Отлично, значит, здесь будет ноль и здесь тоже будет ноль. Дальше: один плюс четыре плюс четыре квадрат на два факториал плюс четыре в кубе на три факториал плюс и так далее, да это просто экспонента от четверки. Один плюс три плюс три в квадрате на два факториал плюс три в кубе на три факториал — да это просто экспонента от тройки; и на P в минус первой. И таким образом, благодаря диагонализации, у меня произошла магия: я могу посчитать от любой матрицы экспоненту, могу посчитать косинус или синус от целой матрицы. В данном случае ответ примет вид P — это наша матрица (2, 3, 1, 1) — умножить на экспоненту от четверки, ноль, ноль, экспоненту от тройки, умножить на обратную к ней (2, 3, 1, 1) в минус первой. И, казалось бы, просто возможность нахождения любой степени матрицы — а дарит нам так много возможностей.