矩阵分析第3章习题答案

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矩阵分析报告课后习题解答(整理版)

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第一章线性空间与线性变换(以下题目序号与课后习题序号不一定对应,但题目顺序是一致的,答案为个人整理,不一定正确,仅供参考,另外,此答案未经允许不得擅自上传)(此处注意线性变换的核空间与矩阵核空间的区别)1.9.利用子空间定义,)(A R 是m C 的非空子集,即验证)(A R 对m C 满足加法和数乘的封闭性。

1.10.证明同1.9。

1.11.rankA n A N rankA A R -==)(dim ,)(dim (解空间的维数)1.13.提示:设),)(-⨯==n j i a A n n ij (,分别令T i X X ),0,0,1,0,0( ==(其中1位于i X 的第i 行),代入0=AX X T ,得0=ii a ;令T ij X X )0,0,10,0,1,0,0( ==(其中1位于ij X 的第i 行和第j 行),代入0=AX X T ,得0=+++jj ji ij ii a a a a ,由于0==jj ii a a ,则0=+ji ij a a ,故A A T -=,即A 为反对称阵。

若X 是n 维复列向量,同样有0=ii a ,0=+ji ij a a ,再令T ij i X X ),0,1,0,0,,0,0( ='=(其中i 位于ij X 的第i 行,1位于ij X 的第j 行),代入0=AX X H ,得0)(=-++ij ji jj ii a a i a a ,由于0==jj ii a a ,ij ji a a -=,则0==ji ij a a ,故0=A1.14.AB 是Hermite 矩阵,则AB BA A B AB H H H ===)(1.15.存在性:令2,2HH A A C A A B -=+=,C B A +=,其中A 为任意复矩阵,可验证C C B B H H -==,唯一性:假设11C B A +=,1111,C C B B HH -==,且C C B B ≠≠11,,由1111C B C B A H H H -=+=,得C A A C B A A B HH =-==+=2,211(矛盾)第二章酉空间和酉变换(注意实空间与复空间部分性质的区别)2.8 法二:设~2121),,()0,0,1,0,0)(,,(X e e e e e e e n T n i ==(1在第i 行);~2121),,()0,0,1,0,0)(,,(Y e e e e e e e n T n j ==(1在第j 行) 根据此题内积定义⎩⎨⎧≠===j i j i X Y e e H j i 01),~~( 故n e e e ,,21是V 的一个标准正交基。

矩阵分析第3章习题答案

矩阵分析第3章习题答案

矩阵分析第3章习题答案第三章1、 已知()ijA a =是n 阶正定Hermite 矩阵,在n维线性空间nC 中向量1212(,,,),(,,,)n n x x x y y y αβ==L L 定义内积为(,)HA αβαβ=(1) 证明在上述定义下,nC 是酉空间;(2) 写出nC 中的Canchy-Schwarz 不等式。

2、 已知2111311101A --⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦,求()N A 的标准正交基。

提示:即求方程0AX =的基础解系再正交化单位化。

3、 已知308126(1)316,(2)103205114A A --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦试求酉矩阵U ,使得HUAU是上三角矩阵。

提示:参见教材上的例子4、 试证:在nC 上的任何一个正交投影矩阵P 是半正定的Hermite 矩阵。

5、 验证下列矩阵是正规矩阵,并求酉矩阵U ,使HUAU为对角矩阵,已知133261(1)6322312623A ⎡⎢⎢⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦01(2)10000i A i -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,434621(3)44326962260ii i A i i i i i +--⎡⎤⎢⎥=----⎢⎥⎢⎥+--⎣⎦11(4)11A -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦6、 试求正交矩阵Q ,使TQAQ为对角矩阵,已知 220(1)212020A -⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,11011110(2)01111011A -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥-⎣⎦7、 试求矩阵P ,使HPAP E=(或TPAP E=),已知11(1)01112i i A i i +⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,222(2)254245A -⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦8、 设n 阶酉矩阵U 的特征根不等于1-,试证:矩阵E U +满秩,且1()()H i E U E U -=-+是Hermite 矩阵。

反之,若H 是Hermite 矩阵,则E iH +满秩,且1()()U E iH E iH -=+-是酉矩阵。

第3章 矩阵的标准形1

第3章  矩阵的标准形1

⇒ 设 A( λ )可逆,则存在B( λ ) ,使得 A( λ ) B( λ ) = B( λ ) A( λ ) = En
⇒ A(λ ) B (λ ) = 1 即 A(λ ) B (λ ) =1 由于 A(λ ) , B (λ ) 均 B(λ ) 均为 λ 的多项式,所以 A(λ ) , 为常数。
设 A(λ ) =C ≠ 0 ,则 ⎛1 ⎞ ⎛1 ⎞ ⎜ adjA(λ ) ⎟ A(λ ) = A(λ ) ⎜ adjA(λ ) ⎟ = En ⎝c ⎠ ⎝c ⎠ 所以, A(λ )是可逆的。其中 adjA(λ ) 是 A(λ ) 的伴随矩阵。
矩阵分析简明教程
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定义3.2.5 定义 3.2.5
形如
⎛ d1 (λ ) ⎜ ⎜ ⎜ J (λ ) = ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ 0⎟ ⎠
d r (λ ) 0
引理3.2.1 引理 3.2.1 如果 λ − 矩阵 A( λ ) 的左上角元素a11 ( λ ) ≠ 0, 且 A( λ ) 中至少有一个元素不能被 a11 ( λ) 整除,则可以 找到一个与 A( λ) 等价的 λ − 矩阵 B( λ ) ,其左上角 元素 b11 ( λ) ≠ 0, 且次数比 a11 ( λ) 的次数低。
二、行列式因子、不变因子与初等因子
定义3.2.6 定义 3.2.6 矩阵 A( λ ) 的所有非零 k 阶子式的首一 (最高次项系数为 1 )最大公因式 Dk ( λ ) 称为 A( λ ) 的 k 阶行列式因子 阶行列式因子。 定义3.2.7 定义 3.2.7 矩阵 A( λ ) 的Smith标准形中的非零对角元
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λ - 矩阵及其Smith标准形 § 2、

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第一章线性空间与线性变换(以下题目序号与课后习题序号不一定对应,但题目顺序是一致的,答案为个人整理,不一定正确,仅供参考,另外,此答案未经允许不得擅自上传)(此处注意线性变换的核空间与矩阵核空间的区别)1.9.利用子空间定义,)(A R 是m C 的非空子集,即验证)(A R 对m C 满足加法和数乘的封闭性。

1.10.证明同1.9。

1.11.rankA n A N rankA A R -==)(dim ,)(dim (解空间的维数)1.13.提示:设),)(-⨯==n j i a A n n ij (,分别令T i X X ),0,0,1,0,0( ==(其中1位于i X 的第i 行),代入0=AX X T ,得0=ii a ;令T ij X X )0,0,10,0,1,0,0( ==(其中1位于ij X 的第i 行和第j 行),代入0=AX X T ,得0=+++jj ji ij ii a a a a ,由于0==jj ii a a ,则0=+ji ij a a ,故A A T -=,即A 为反对称阵。

若X 是n 维复列向量,同样有0=ii a ,0=+ji ij a a ,再令T ij i X X ),0,1,0,0,,0,0( ='=(其中i 位于ij X 的第i 行,1位于ij X 的第j 行),代入0=AX X H ,得0)(=-++ij ji jj ii a a i a a ,由于0==jj ii a a ,ij ji a a -=,则0==ji ij a a ,故0=A1.14.AB 是Hermite 矩阵,则AB BA A B AB H H H ===)(1.15.存在性:令2,2HH A A C A A B -=+=,C B A +=,其中A 为任意复矩阵,可验证C C B B H H -==,唯一性:假设11C B A +=,1111,C C B B HH -==,且C C B B ≠≠11,,由1111C B C B A H H H -=+=,得C A A C B A A B HH =-==+=2,211(矛盾)第二章酉空间和酉变换(注意实空间与复空间部分性质的区别)2.8 法二:设~2121),,()0,0,1,0,0)(,,(X e e e e e e e n T n i ==(1在第i 行);~2121),,()0,0,1,0,0)(,,(Y e e e e e e e n T n j ==(1在第j 行) 根据此题内积定义⎩⎨⎧≠===j i j i X Y e e H j i 01),~~( 故n e e e ,,21是V 的一个标准正交基。

矩阵分析 第三章 第6节

矩阵分析 第三章 第6节
对称矩阵,二次型
AH A
AT A
Hemite矩阵
对称矩阵
定理8.1: 若A是n阶复矩阵,则,
x H Ax 是实数。 (1)A是Hermite矩阵的充要条件是对任意 x C n ,
(2)A是Hermite矩阵的充要条件是对任意 S C nn , S H AS 是 Hermite矩阵。
定理6.3:
A C nn, 则 A 是正规矩阵的充要条件是:
U H AU diag (1, 2 ,, n )
定理7.9: 酉空间V上的线性变换 T 是正规变换的充要条件是: 在V中存在一标准正交基,使得 T 在这个基下的矩阵表示为对角 矩阵。
第8节 Hermite变矩阵、 Hermite二次齐式

3.3正交变换与酉变换
1、酉变换(或正交变换)将酉空间(线性空 间)的标准正交基变到标准正交基。(空间 中向量的模不变的线性变换) 2、酉变换(或正交变换)在标准正交基下的 矩阵表示是酉矩阵(或正交矩阵)

3、பைடு நூலகம்矩阵的逆等于它的复共轭转置
酉矩阵 正交矩阵
AH A AAH E
AT A AAT E
Hermite二次齐式,实二次齐式(二次型) 系数为复数的二次齐次复多项式
f ( x1 , x2 ,, xn ) i , j 1 aij xi x j (规定aij a ji )
n
x ( x1, x2 ,, xn )T C n
A (aij )nn
f ( x1, x2 ,, xn ) xH Ax

3.5对称变换与反对称变换 (欧氏空间)

1、如果对内积中的某个元素作线性变换之后 得到内积,与对另外一个元素作同样变换之 后得到的内积相等,那么称这样的变换为对 称变换。

线性代数习题册(第三章 矩阵的初等变换与线性方程组参考答案)

线性代数习题册(第三章 矩阵的初等变换与线性方程组参考答案)

(B) 若 A B ,则 R( A) = R(B) ;
(C ) 若 P,Q 可逆,则 R(PAQ) = R( A) ; (D) R( A + B) ≥ R( A) + R(B) .
分析:本题是考察矩阵秩的性质。(A)、(B)、(C)都是正确的。如
R(= PAQ) R= ( AQ) R( A) ,所以(C)是正确的。(D)不正确。因为
( X) (X)
3. 若矩阵 A 所有的 k 阶子式全为 0 ,则 R( A) < k .
( √)
4. 初等变换不改变矩阵的秩.
(√)
5. 设矩阵 A, B 分别为线性方程组相应的系数矩阵和增广矩阵,则线性方程组 Ax = b 有唯
一解当且仅当 R( A) = R(B).
(X)
6. 若 A 是 m × n 矩阵,且 m ≠ n ,则当 R( A) = n 时,齐次线性方程组 Ax = 0 只有零解.
( x j − xi ) ≠ 0

1≤i< j≤n
1
xn

x n−1 n
故齐次线性方程组只有唯一的零解,即 a=1 a=2 = a=n 0 。
13. 设 A 为 m × n 矩阵,且 R( A=) m < n ,则(
).
( A) 若 AB = O ,则 B = 0 ;
(B) 若 BA = O ,则 B = 0 ;

1
1 0
0
0


a11 a21
a12 a22
a13 a23

=

a21 a11
a22 a12
a23 a13

0 0 1 a31 a32 a33 a31 a32 a33

矩阵论复习题 第三章

矩阵论复习题  第三章

第三章 Jordan 标准形一、基本要求1、理解λ-矩阵的定义,可逆的条件,初等变换及等价.2、会求λ-矩阵(数字矩阵)的Smith 标准形,不变因子,初等因子组,行列式因子.3、掌握矩阵的Jordan 标准形的定义,会求矩阵的Jordan 标准形及其相似变换矩阵.4、掌握Hamilton-Cayley 定理的内容.5、理解最小多项式的定义,会计算矩阵的最小多项式.6、理解幂等矩阵的定义及性质.二、基本内容1、求方阵的Jordan 标准形设n n C A ⨯∈的全体初等因子为i m i )(λλ-,);,,2,1(21n m m m s i s =+++= ,对应第i 个初等因子i m i )(λλ-的Jordan 块为i J ,那么A 的Jordan 标准形为),,,(21s J J J diag J =,求A 的全体初等因子常用下面三种方法.(1) 行列式因子法1) 计算A E -λ的行列式因子),,2,1)((n k D k =λ; 2) 计算A E -λ的不变因子)1)(;,,2,1()()()(01===-λλλλD n k D D d k k k ;3) 对)(,),(),(21λλλn d d d 分解因式,全体不可约因式(一次因式方幂)为A 的全体初等因子.(2) 初等变换法1) 用初等变换将A E -λ化为对角矩阵))(,),(),((21λλλn f f f diag ,其中),,2,1)((n k f k =λ是首1多项式;2) 对)(,),(),(21λλλn f f f 分解因式,全体不可约因式为A 的全体初等因子. (3) 特征多项式分析法1) 计算A 的特征多项式)det()(A E -=λλϕ;2) 求出)(λϕ的全体不可约因式);,,2,11()(21n r r r l l r i i =+++=- λλ;3) 对于)(λϕ的第i 个不可约因式i r i )(λλ-,有1=i r 时,i λλ-是A 的一个初等因子;1>i r 时,i r i )(λλ-是A 的)(A E rank n i --λ个初等因子的乘积.在特征多项式分析法中,当3≤i r 时,一定能够确定出i r i )(λλ-是几个初等因子的乘积;而当3>i r 时,不一定能够确定出i r i )(λλ-是几个初等因子的乘积,此时该方法可能失效.2、求可逆矩阵P ,使得J AP P =-1确定相似变换矩阵P 一般比较困难(尽管P 是存在的).在特殊情形下,可以通过求解一系列线性方程组来获得P .例如,在A 的初等因子组中,当j i λλ≠(j i ≠)时,划分),,,(),()()(2)(121i m i i i s ix x x P P P P P==, 那么,i P 的列向量如下计算:0)(=-x A I i λ的一个非零解为)(1i x ;)(1)(i i x x A I -=-λ的一个解为)(2i x ;)(1)(i m i ix x A I --=-λ的一个解为)(i m i x . 3、方阵的最小多项式(1) 方阵是其特征多项式的矩阵根.(2) 方阵的最小多项式整除它的零化多项式.(3) 方阵的最小多项式与它的特征多项式有相同的零点(不计重数).(4) 设n 阶方阵A 的特征多项式为)(λϕ,特征矩阵A I -λ的1-n 阶行列式因子为)(1λ-n D ,则A 的最小多项式为)()()(1λλϕλ-=n D m .(5) 设n 阶方阵A 的全体初等因子为),1()(,,)(),1()(,,)(),1()(,,)(11221111221111s s t t t t rs r s t ll t k k r r l l k k ≤≤≤--≤≤≤--≤≤≤--λλλλλλλλλλλλ其中,s λλλ,,,21 互不相同,则A 的最小多项式为s t t t rs l k m )()()()(2121λλλλλλλ---= .三、典型例题例1、设)(λA 为一个5阶-λ矩阵,其秩为4,初等因子为,1,1,,,22--λλλλλ3)1(,1++λλ,试求)(λA 的不变因子及其Smith 标准形.解 因为)(λA 的秩为4,所以可知其有四个不变因子1)(,)(),1)(1()(,)1)(1()(1223324==+-=+-=λλλλλλλλλλλd d d d于是立即得到其Smith 标准形⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-+-=322)1)(1()1)(1(1λλλλλλλJ . 例2、设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=322045132634206,321106252321A A , 分别求1A E -λ与2A E -λ的Smith 标准形以及1A 与2A 的不变因子、行列式因子.解 首先求出1A E -λ的Smith 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--2)2(21λλ,再求出2A E -λ的Smith 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--2)2(21λλ, 于是1A 的不变因子为2)2(,2,1--λλ,2A 的不变因子与1A 的相同.1A 的行列式因子为2)2(,2,1--λλ,2A 的行列式因子与1A 的相同.【评注】由此题目可知不同矩阵的Smith 标准形、不变因子以及行列式因子可能相同.例3、已知E A k =(k 为正整数),证明:A 与对角矩阵相似.证 只要证明A 的每一个Jordan 块都是一阶的,那么A 必与对角矩阵相似.设A 的Jordan 标准形为i i n n i i i i s a a a J J J J J ⨯⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=11,21 那么存在相似变换矩阵P 使得J AP P =-1.因此E P A P J k k ==-1,于是有i ii k n n k i k iki k i ki k i E a ka a ka a J =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯--11 , 故i J 必为一阶子块,即n s =.所以A 与对角矩阵相似.例4、试写出Jordan 标准形均为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=200120001J的两个矩阵B A ,.解 用两种方法求解此题.方法一 相似变换矩阵的方法.对于任意一个可逆矩阵P ,矩阵1-PJP 均与矩阵J 相似,从而其Jordan 标准形必为J ,于是任取两个不同的可逆矩阵P ,即可得到两个矩阵B A ,.方法二 矩阵秩的方法.设A (或B )的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡200120001, 从而A (或B )得Smith 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--)1()2(112λλ. 由此可知A (或B )的行列式因子为2321)2)(1()(,1)(,1)(--===λλλλλD D D .这样的矩阵A (或B )有很多,取表达式较为简单的矩阵,下列任何一种矩阵都可以⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡1**02*002,2**02*001,2**01*002, ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100*20**2,200*20**1,200*10**2, 下面分析“*”处元素取何值时才能保证以1为主对角元的Jordan 块只有一个,以2为主对角元的Jordan 块也只有一个.根据求矩阵Jordan 标准形的方法,只要使2)2(=-E A r 或2)2(=-E B r即可.例如⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡200010102,100129002 均可以.但⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡200120011,150020002 都不可以.例5、已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=203003b c a A , (1) 求A 的所有可能的Jordan 标准形.(2) 给出A 可对角化条件.解 首先计算特征多项式)2()3(2--=-λλλA E . 当3=λ时,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=-100000b c a A E λ. 若0=a ,则A E -λ的秩为1.A 的属于3=λ的线性无关的特征向量有两个,因此A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=233J . 若0≠a ,则A E -λ的秩为2.A 的属于3=λ的线性无关的特征向量有一个,因此A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2313J . 因此当0=a 时,A 可对角化.例6、设A 和B 都为n 阶幂等矩阵,且)()(),()(B N A N B R A R ==,证明A =B . 证 因A 和B 都是幂等矩阵,则A 和B 的特征值都为0或1,且A 和B 都可对角化.又因为)()(B R A R =,就有r B r A r ==)()(,当1=λ时,A 与B 有r 个线性无关的特征向量,设为r ααα,,,21 ;当0=λ,0,0==BX AX ,且因)()(B N A N =,故A ,B 有r n -个线性无关的特征向量n r r ααα ,,21++,构成矩阵),,,,,,(121n r r P ααααα +=,使得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡==--0011111 BP P AP P ,故B A =.例7、A 为n 阶方阵,证明T A 与A 有相同的Jordan 标准形. 证 设有可逆矩阵P ,使得i i nn i ii i m J J J J J AP P ⨯-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==λλλ11,211 , ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡===--T m TTTT T T T J J J J P A P AP P2111)()(, 其中ii nn i ii Ti J ⨯⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=λλλ11. 令in i Q ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=111 , 有1-==i i T i Q Q Q ,且i i T i T i J Q J Q =,再令⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m Q Q Q Q21, 故J Q J Q Q P A P Q T T T T T T T ==--11)()(,即J PQ A PQ T T T =-1])[()(.令1])[(-=T PQ C ,于是AP P J C A C T 11--==.故T A 与A 相似同一个J .例8、举例说明,即使两个n 阶矩阵A ,B 有相同的特征多项式和相同的最小多项式,但A 与B 不一定相似.解 例如矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0000000000000010,0000100000000010 B A .则0,0,224===-=-B A B E A E λλλ,矩阵A 和B 的最小多项式)()(λλB A m m =2λ=,但矩阵A 和B 不相似.例9、求下列各矩阵的Jordan 标准形.(1) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---112020021; (2) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3104252373; (3) ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----0167121700140013. 解 (1) )1)(2)(1()det(+--=-λλλλA E ,A 有3个不同的特征值,从而A的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-121. (2) ))()(1()det(i i A E +--=-λλλλ,A 有3个不同的特征值,从而A 的Jordan标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-i i1. (3) 写出特征矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----+--=-λλλλλ167121700140013A E . 容易求得A 的行列式因子4421)1()(,1)(,1)(-===λλλλD D D .位于A E -λ的第2,3,4行与第1,2,4列处的三阶子式为1747671170142+-=---+λλλλ,它与)(4λD 互质,所以1)(3=λD ,从而A 的不变因子为4)1(,1,1,1-λ.于是A 的初等因子为4)1(-λ,A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111111J . 例10、已知,2126617215111⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=A 求可逆矩阵P 使J AP P =-1. 解 采用行列式因子法求A 的初等因子组.A 的特征矩阵为.2126617215111⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+-----+=-λλλλA E 易见A E D -=λλ,1)(1的1,2行与2,3列处的2阶子式为4172111-=----λλ,而它的2,3行与1,2列处的2阶子式为)23(2266215+=--λλ,这两个多项式互质,故1)(2=λD .直接计算可得)1()(23+=λλλD .于是,不变因子为)1()()()(,1)()()(,11)()(223312211+======λλλλλλλλλλD D d D D d D d . 故A 的初等因子组为1,2+λλ,从而A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1010J . 0)0(=-⋅x A E 的一个非零解为T x )4,3,1()1(1-=; )1(1)0(x x A E -=-⋅的一个解为T x )2,2,1()1(2--=; 0)1(=-⋅-x A E 的一个非零解为T x )1,1,1()2(1-=.于是可得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---==124123111),,()2(1)1(2)1(1x x x P , 且有J AP P =-1.例11、求下列矩阵的Jordan 标准形及其相似变换矩阵P .(1) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----211212112 (2) ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-200120010201012解 (1) 记⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=211212112A , 首先求出A 的Jordan 标准形⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=-2)1(11211212112λλλλλλA E , 那么A 的初等因子为2)1(),1(--λλ,故A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1111J .再设],,,[321X X X P =由J AP P =-1得J X X X X X X A ],,[],,[321321=由此可得方程组⎪⎩⎪⎨⎧=--=-=-0)()(0)(3321X A E X X A E X A E首先解第一个方程,可得基础解系为T T ]1,0,1[,]0,1,1[21==ηξ,不妨选取T X ]0,1,1[1=,但是不能简单选取T X ]1,0,1[3=,因为3X 还要保证非齐次线性方程组33)(X X A E -=-有解.又由于第三个方程与第一个方程是同解方程组,所以其的任意解具有形式T c c c c c c X ),,()(212122113+=+=ηξ.为了使第二个方程有解,可选21,c c 的值使下面的两个矩阵的秩相等⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+----⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=-2121111222111,111222111c c c c A E 只要选取1,221-==c c 即可.于是T X ]1,2,1[3-=,将其代入第二个方程,并解之得T X ]1,1,1[2=.容易验证321,,X X X 线性无关,所以取⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=110121111P 且有J AP P =-1.(2) 记⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=2000120010201012A . 首先求出A 的Jordan 标准形⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--→⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------=-3)2(2112000120010201012λλλλλλλA E . 那么A 的初等因子为3)2(,2--λλ,故A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=221212J . 再求相似变换矩阵P ,设],,,,[4321X X X X P =由J AP P =-1即⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=221212],,,[],,,[43214321X X X X X X X X A , 于是可得方程组.2,2,2,24432321211X AX X X AX X X AX X AX =+=+==先求解线性方程组112X AX =和442X AX =,这是同解线性方程组,可得其全部解为2121,,]0,1,0,0[]0,0,0,1[k k k k T T +不全为零.为使2122X X AX +=有解,取T X ]0,0,0,1[1=,求出32)2(X X E A =-的全部解为T l l ]0,,1,[21,为了使3232X X AX +=有解,取1,021==l l ,再求解T X X E A ]0,1,1,0[)2(23==-,其全部解为T m m ],0,,0[21.于是取T T T T X X X X ]0,1,0,0[,]1,0,1,0[,]0,1,1,0[,]0,0,0,1[4321====.从而⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0100101001100001P 且有J AP P =-1.例12、已知⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=2000310020111001A , 求可逆矩阵P ,使J AP P =-1. 解 采用两种方法求A 的初等因子组(1) 初等变换法⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------→⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------=-20003100100120112000310020111001λλλλλλλλλA E ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------→⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------→20003100210)1(0000120003100210)1(0201122λλλλλλλλλ ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----→⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------→00200130)1(03000012000310030)1(0000122λλλλλλ ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------→⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------→)2()1(31000)1(10000300001)2()1(31020)1(130003000012222λλλλλλλλλ ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---→)2()1(000010000100001)2()1(3100001000010000122λλλλλλ A 的初等因子组为2,)1(,12---λλλ.(2) 特征多项式分析法 容易求得A 的特征多项式为)2()1()det()(3--=-=λλλλϕA E因为2)1(=-⋅A E rank ,所以)(λϕ的不可约因式3)1(-λ是A 的4-2=2个初等因子的乘积,这两个初等因子只能是1-λ和2)1(-λ,因此A 的初等因子组为2,)1(,12---λλλ.综上所述,可写出A 的Jordan 标准形为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=21111J . 下面计算相似变换矩阵P .A 的初等因子1-λ和2)1(-λ有相同的零点(不考虑重数),容易求出齐次线性方程组0)1(=-⋅x A E (1) 的一个基础解系为T T p p )0,1,1,0(,)0,1,1,0(21-==,因为非齐次线性方程组)2,1()1(=-=-⋅i p x A E i无解,所以选取齐次线性方程组(1)的另一个非零解为T k k k k p k p k p )0,,,0(212122113+-=+= (21,k k 不全为零)使得非齐次线性方程组3)1(p x A E -=-⋅ (2) 有解,并由此求得021=+k k .取11=k 时12-=k ,从而T p )0,0,2,0(3=,非齐次线性方程组(2)的一个解为T p )0,0,0,2(4=,于是可得.,,4)2(23)2(11)1(1p X p X p X ===而齐次线性方程组0)2(=-X A E 的一个非零解为T X )1,3,3,1()3(1=,因此⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==1000300130211200),,,()3(1)2(2)2(1)1(1X X X X P , 且有J AP P =-1. 例13、求E A A A A A A g 462819)(3457-++--=,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=201034011A .解 0)(),2()1(254)(223=--=-+-=-=A f A E f λλλλλλλ.462819)(3457-++--=λλλλλλg .令c b a f g +++=λλλϕλλ2)()()(,则cE bA aA cE bA aA A A f A g ++=+++=22)()()(ϕ.用待定系数法求c b a ,,.⎪⎩⎪⎨⎧=++==+='=++=.2424)2(,162)1(,11)1(c b a g b a g c b a g 解得8,22,3-==-=c b a ,故⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=-+-=2431904364016218223)(2E A A A g . 例14、A ∽J ,求A 的最小多项式,其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯212515015566J . 解 方法一 24)2()5()(--=-=-=λλλλλJ E A E f .因为0)2(,0)5(,0)5(232=-=-≠-E J J J J J ,故23)2()5()(--=λλλϕ,0)2()5()(23=--=E A E A A ϕ,故23)2()5()(--=λλλA m 是J 的最小多项式,也是A 的最小多项式.方法二 由A 的最小多项式与J 的关系知,特征值5=λ对应的Jordan 块最高阶为3,2=λ对应的Jordan 块最高阶为2,故23)2()5()(--=λλλA m .例15、3C 中,线性变换在某一基下的矩阵为A ,且A 的特征多项式为)1)(2()(2+-==-λλλλA m A E , 令}0)({},0)2({221=+==-=ββααE A W E A W ,(1) 证明21,W W 是A 的不变子空间,且213W W C ⊕=.(2) 在子空间21,W W 选取适当的基,合并为3C 的一组基,使T 在此基下的矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=010100002B . 证 (1) ))()(2()(i i m A +--=λλλλ,可见1W 是A 的特征值2=λ的特征子空间,1W 是A 的不变子空间.当i =λ时,则存在21W ∈β,使;11ββi A =i -=λ,则存在22W ∈β,使22ββi A -=,于是有],[212ββL W =,且2W 是A 的不变子空间,}0{21=W W ,故213W W C ⊕=.(2) 设2=λ对应的特征向量为α,i i -==λλ,对应的特征向量21,ββ,则有基21,,ββα,使得A T ~),,(),,(2121ββαββα=,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=i iA 2~. 由11ββi T =,令1,1-=+=i iY X β,Y X ,为线性无关的实向量.Y iX iTY TX iY X T T -=+=+=)(1β,可得⎩⎨⎧=-=.,X TY Y TX故有=-==),,2(),,(),,(X Y TY TX T Y X T ααα⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-010100002),,(Y X α. T 在基Y X ,,α下的矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=010100002B . 例16、用矩阵的Jordan 标准形求解线性微分方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-+-=+-=+-=32132122118834x x x dtdx x x dtdx x x dt dx 这里321,,x x x 都是t 的函数.解 对方程组的系数矩阵A 求出其Jordan 标准形J 以及相似变换矩阵P ,且J AP P =-1,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=188034011A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=100010011J ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=124012001P ,作变量替换⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡221321y y y P x x x ,那么原方程组可化为 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡3221321321321'''y y y y y y y J y y y dt dy dt dy dt dy 即⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-==+=3322211y dtdy y dt dy y y dt dy 可求得t t t t e k y e k y te k e k y -==+=3322211,,,于是⎪⎩⎪⎨⎧+++=++=+=-,)24(4)(,)12(2)(,)(3213212211t t t t t t t e k e t k e k t x e t k e k t x te k e k t x 其中321,,k k k 为任意常数.四、教材习题同步解析1、用初等变换把下列λ-矩阵化为Smith 标准形.1) ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-λλλλλλ352223 2) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++2)1()1(λλλλ 解 1)、 21[(1)]32232[1,2]3222323[1,2]522352533523λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ⎛⎫+⎛⎫⎛⎫⎛⎫--+ ⎪→→→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++-- ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 222050(103)0(103)33λλλλλλλλλλ⎛⎫+⎛⎫ ⎪ ⎪→→ ⎪ ⎪---- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 2)、3222(1)(1)(1)00020(1)(2)1021λλλλλλλλλλλλλλλλλ+++⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪→→++ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪+-+--⎝⎭⎝⎭⎝⎭22(1)1(1)(1)1(1)λλλλλλλλ+⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪→+→+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪+⎝⎭⎝⎭. 2、求出下列矩阵的不变因子和行列式因子.1)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++2)1()1(λλλλ 2)⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----a b b a b a n λλλ121 ,其中11,-n b b 都是不为0的常数.解 1) 易知32321)1()(),1()(,1)(+=+==λλλλλλλD D D ,所以22331221)1()()()(),1()()()(,1)(+==+===λλλλλλλλλλλD D d D D d d .2) 易知121()()()1,()()n n n D D D D a λλλλλ-=====- ,所以 121()()()1,()()n n n d d d d a λλλλλ-=====- .3、求下列矩阵的若当标准形.1)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---502613803; 2)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--212044010; 3)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---544446235; 4)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----8411362331; 5)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---568236013 ; 6)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--011231221 ; 7)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---496375254 ;8)⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---01121413;9)⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛1000210032104321.解 1) 先求A E -λ的初等因子,使用初等变换得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+--+---→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+---=-2)1(00010001111613803502613803λλλλλλλλλλA E , 所以初等因子是2)1(),1(++λλ,因而A 的Jordan 标准形为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=1111J 或⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---11112)1010440440212122E A λλλλλλλ--⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-=-→-→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪----⎝⎭⎝⎭221001004(2)00(2)0122002λλλλλλ-⎛⎫⎛⎫⎪⎪--→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪----⎝⎭⎝⎭所以行列式因子3321)2()(,2)(,1)(-=-==λλλλλD D D ;不变因子2321)2()(,2)(,1)(-=-==λλλλλd d d ;初等因子组2)2(,2--λλ;Jordan 标准形为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2122或⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2212.3) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321[若当块次序可有不同];4) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛11111; 5)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+i i 221;6) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1112;7) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0101; 8) 将A 写成分块形式⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21A A A , 其中⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=0112,141321A A .先分别求出21,A A 的初等因子 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-→⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+--=-21)1(11413λλλλA E ,初等因子为2)1(-λ. ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-→⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-22)1(1112λλλλA E ,初等因子为2)1(-λ. 所以A 的初等因子为2)1(-λ,2)1(-λ.故Jordan 标准形为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛111111 9) ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1111111. 4、求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=130901025017A 的Jordan 标准形,并求变换矩阵P . 解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--→-2)2)(3(11λλλA E ,因此A ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2123,即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==-21231J AP P ,PJ AP =,令),,(321x x x P =,可得 32322112,2,3x x Ax x Ax x Ax +===2321)2(,0)2(,0)3(x x A E x A E x A E -=-=-=- 由齐次线性方程组0)3(=-x A E ,可求得T x )0,1,0(1=; 由齐次线性方程组0)2(=-x A E ,可求得T x )3,0,5(2=; 把2x 代入2)2(x x A E -=-,可求得T x )1,0,2(3=.所以⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=130001250P .5、已知3阶矩阵A 具有3重特征根1,是否可以说A 的若当标准形一定为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=11111J ,如果不一定,请说出此时A 的若当形有几种可能?都是什么样子?解 不一定;题设条件确定了A 的特征多项式为3)1()(-=λλψ.也就是说,A 的初等因子之积应为3)1(-λ.此时,初等因子组尚有如下一些可能:ⅰ)3)1(-λ;ⅱ)2)1(),1(--λλ;ⅲ))1(),1(),1(---λλλ.因此,相应的若当形也有三种可能,即ⅰ)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛11111;ⅱ)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1111;ⅲ)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛111. 6、求下列矩阵1)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=221041040A ;2)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-311111002;3)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----211212112; 4)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--011212213;5)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----444174147的最小多项式.解 1) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++→-2)2(21λλλA E ,故最小多项式为23)2()(+=λλd . 2),311111002⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=-λλλλA E 其行列式因子为 ,1)(1=λD ),2()(2-=λλD .)2(3111)2()(33-=----=λλλλλD 不变因子为.)2()(,2)(,1)(2321-=-==λλλλλd d d 故Jordan 标准形为 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2122,最小多项式2)2()(-=λλϕ. 3) ,211212112⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=-λλλλA E 因),1()(,1)(21-==λλλD D A E D -=λλ)(3,)1(3-=λ故()22211)(,1)(,1)(-=-==λλλλλd d d ,故⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1211J ,最小多项式2)1()(-=λλϕ. 4) )2()1(2--λλ;5) )12)(3(--λλ.7、方阵A 满足0=k A (k 为正整数),试说明A 的最小多项式取何种形式? 解 )0()(k l l ≤≤=λλϕ.8、设方阵A 满足E A =2,能否说)1)(1()(-+=λλλϕ一定是A 的最小多项式?如果已知1和-1都是A 的特征根,情况又怎样呢?解 提示:12-λ是A 的致零多项式,故最小多项式有三种可能:)1)(1(,1,1-+-+λλλλ.当1与-1均为A 的特征根时,最小多项式就是12-λ.9、已知方阵A 的特征多项式为)1()1()(2-+=λλλϕ,A 的最小多项式为1)(23+--=λλλλϕ.请给出A 的一个若当形,并简要说明原因.解 特征多项式为4次多项式,故知A 为4阶矩阵,A 的特征根为11-=λ(二重),12=λ(二重).由最小多项式)1()1()(2-+=λλλϕ可知A 的若当形J 中有两个若当小块为)1(,11121-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=J J . 因为J 的主对角线上应是A 的全部特征根,所以J 中还有另一个若当小块)1(3-=J .于是,A 的一个若当形为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=11111J .。

矩阵分析与计算 (朱元国 饶玲 严涛 张军 李宝成 著) 国防工业出版社 课后答案

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( )( ) = ������ Λ������ −1 ������ ������������ −1 = ������������,

( )( ) ������������ = ������ ������������ −1 ������ Λ������ −1 = ������ ������Λ������ −1 = ������ Λ������������ −1
概率与数理统计 第二, C语言程序设计教程 第 西方经济学(微观部分) C语言程序设计教程 第 复变函数全解及导学[西 三版 (浙江大学 三版 (谭浩强 张 (高鸿业 著) 中 二版 (谭浩强 张 安交大 第四版]
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2009-10-15

其中 ������ 和 Λ 是对角矩阵。于是有
w.
m
co m
ww
w.
2. (两个可对角化矩阵������, ������ ∈ ������ ������×������ 称为同时可对角化的,如果存在
co
m
矩阵分析与计算 第1章习题解答与提示
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第1章 习题解答与提示
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同一个相似变换矩阵������ ∈ ������ ������×������ ,使得������ −1 ������������ 和������ −1 ������������ 同为对角矩 阵。)
充分性 若������和������ 同时可对角化,则存在可逆矩阵������ ,使得 ������ = ������ ������������ −1 , ������ = ������ Λ������ −1 ,
是对应������的特征向量,而������是������的单特征值,所以������, ������������ 线性相关。因

矩阵论课后习题答案

矩阵论课后习题答案

第一章 线性空间与线性映射 习题一 (43-45)1、(1)对于V y x ∈∀,,x y x y x y x y y x y x y x y x +=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=+112211112211;(2)对于V z y x ∈∀,,,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=++))()(1111112221111112112211121112211z y z x y x z y x z y x y x z z y x y x z y x z z y x y x y x z y x ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=++))()(1111112221111111122211111221121z y z x y x z y x z y x z y x z y z y x z y x z y z y z y x x z y x ,即)()(z y x z y x ++=++。

(3)对于⎪⎪⎭⎫⎝⎛=00θ和V x ∈∀,显然x x x x x x x =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++=+21121000θ; (4)对于V x ∈∀,令⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=2211x x x y , 则θ=⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=+0021221211221121x x x x x x x x x x x y x ,即x y -=。

(5)对于R ∈∀μλ,和V x ∈∀,有x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x )()()]()[(21)()()2(21)()()]1()1([21)1(21)1(2121212212122212121221121212121μλμλμλμλμλμλμλμλμλμλμλλμμμλλμλμλμμμμλλλλμλ+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-+++=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-++⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=+(6)对于R ∈∀λ和V y x ∈∀,,有⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=+211112211112211))(1(21)()()(y x y x y x y x y x y x y x y x λλλλλλ, ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-++-++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-++-++=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-++⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=+211112211112212211122111122122121121212121))(1(21)()()1(21)1(21)()1(21)1(21)1(21)1(21y x y x y x y x y x y y x y x y x y x y x y y x x y x y y y x x x y x λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ,即y x y x λλλ+=+)(。

《线性代数》第三章矩阵的初等变换与线性方程组精选习题及解答

《线性代数》第三章矩阵的初等变换与线性方程组精选习题及解答

例 3.10
求齐次线性方程组
⎧ ⎪ ⎨
x1 x1
− −
x2 x2
− +
x3 x3
+ x4 = 0 − 3x4 = 0
的通解.
⎪⎩x1 − x2 − 2x3 + 3x4 = 0
解 系数矩阵经过初等变换得
⎡1 −1 −1 1 ⎤
⎡1 −1 0 −1⎤
A = ⎢⎢1 −1 1 −3⎥⎥ ⎯r⎯→ ⎢⎢0 0 1 −2⎥⎥
阶梯形的非零行数判断矩阵的秩.
2
⎛1 3 1 4⎞

A
⎯r⎯→
⎜ ⎜
0
6
−4
4
⎟ ⎟
,故
R(
A)
=
2
.
⎜⎝ 0 0 0 0⎟⎠
⎡1 1 2 2 3 ⎤
例 3.2
设A=
⎢⎢0 ⎢2
1 3
1 a+2
−1 3
−1 a+6
⎥ ⎥ ⎥
,则
A
的秩
R(
A)
=
(
).
⎢⎣4 0 4 a + 7 a +11⎥⎦
(A) 必为 2
6
⎡ 1 1 0 −2 1 −1⎤
⎡1 0 0 2 −1 −1⎤
( A | b) = ⎢⎢−2 −1
1
−4 2
1
⎥ ⎥
⎯r⎯→
⎢⎢0
1
0
−4
2
0
⎥ ⎥
⎢⎣−1 1 −1 −2 1 2 ⎥⎦
⎢⎣0 0 1 −4 2 −1⎥⎦
R( A) = R( A | b) = 3 < 5 ,所以方程组有无穷多解,令 x4 = c1, x5 = c2 ,得

矩阵分析 第三章 第6节

矩阵分析 第三章 第6节

第5节对称与反对称变换那么称是V 的一个对称变换。

定义5.1:设是欧氏空间V 的一线性变换,如果对任意的T ,Vαβ∈((),)(,())T T αβαβ=T 定理5.2:是欧氏空间V 的一对称变换的充要条件是在V 的任意标准正交基下的矩阵表示是对称矩阵。

T T 1212(,,,,)(,,,,)n n T u u u u u u A= T A A=12(,,,)n nn u u u U ⨯∈ 定理5.3:欧氏空间对称变换的是可对角化的线性变换。

T 因为实对称矩阵正交相似于对角矩阵,即合同。

那么称是V 的一个反对称变换。

定义5.2:设是欧氏空间V 的一线性变换,如果对任意的T ,Vαβ∈((),)(,())T T αβαβ=-T 定理5.5:是欧氏空间V 的反对称变换的充要条件是在V 的任意标准正交基下的矩阵表示是反对称矩阵。

T T 1212(,,,,)(,,,,)n n T u u u u u u A= TA A =-12(,,,)n nn u u u U ⨯∈第6节正规矩阵、Schur引理定义6.1:酉相似(正交相似),()()n n n n n n n n A B C or R U U or E ⨯⨯⨯⨯⎫∈⎬∃∈⎭1H U AU U AU B -==1()T U AU U AU B -==酉相似(正交相似)定理6.1 (Schur 引理):任意的一个n 阶复矩阵A 酉相似于一个上(下)三角矩阵。

证明:(1)n=1时显然成立,假设你n=k-1时结论成立,即k-1阶矩阵A 酉相似于一个上三角矩阵。

(2)n=k 时:111A αλα=11A αλ是矩阵的对应于特征值的单位特征向量(2)n=k 时:111A αλα=1α12(,,,)k ααα 扩充成K 阶酉矩阵1U =12(,,,)k A ααα 11210(,,,)0k A λααα**⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 1AU =k-1阶矩阵11H W AW R =111100H U AU A λ**⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭上三角矩阵21let U W ⎛⎫== ⎪⎝⎭12112100H H U U AU U R λ⊗⊗⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭定理6.1 (Schur 引理):任意的一个n 阶复矩阵A 酉相似于一个上(下)三角矩阵。

矩阵论课后参考答案(第一二三四

矩阵论课后参考答案(第一二三四

;
则 TE 11 E 11ca
b d


a11E 11
a21E 12
a31E 21
a41E 22

a0
b 0



a11 a 31
a a
21 41

所以
a 11

a ,a 21
b,a31

0,a 41

0
同理可得: a12 c,a22 d ,a32 0,a42 0
x k11 k22 l11 l22

k1 k2 2l1 l2 0
kk212k1kl12k273lll221

l2 0
0

0
,故有
kk12

l2 4l2
l1 3l2
即 x k11 k22 l2 (42 1) l2 (5,2,3,4)
1 1 3 C 1 2 5
1 3 6
17.证明:秩为 1 的 n(n>1)阶阵 A 的最小多项式是 2 (trA) 。
证明:由题知 n 阶矩阵 A 的秩为 1,则说明 A 有 n-1 重 0 特征根
与一个特征根 0 。又因存在 特征多项式可写为
n
i tr(A) ,故可知 0 tr( A) ,故 A 的
且对角元全为 0,则其维数为
dim(V ) (n 1) (n 2) 1 (n 1)((n 1) 1) n(n 1)
2
2
其基为 n(n 1) 个 n n 阶的矩阵,故基可写为
2
0 1 0 0 0 0 1 0
1 0
0 0

矩阵分析 第三章内积空间、正规矩阵1-4节

矩阵分析 第三章内积空间、正规矩阵1-4节

四、长度及其性质
记为 . 1、定义: 非负实数 ( , )称为向量的长度, 2、 单位向量: 1 , 则称 为单位向量. 设 1 0 注 :当 0时, 为单位向量

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3、 性质: (1) 非负性: 0, 当且仅当 0 时 0;
( 2) 齐次性: ; ( 3) 三角不等式: .
满足以下条件:
i 1
i 1
(1) (, ) ( , ) ; (2) (k, ) k (, ); (3) ( , ) (, ) ( , ); (4) (, ) 0, 当且仅当 0时等号成立. 则称V为C上的酉空间, (, )称为内积. 而
ii
4、 内积表示式: 设内积空间V中基 1, 2, , n的度量矩阵为G 且, 在基下的坐标为 , , (, ) X T GY . X Y 则
证: (1, 2, , n ) X, (1, 2, , n )Y,
G (1, 2, , n )T (1, 2, , n ). (, ) T [(1, 2, , n ) X ]T [(1, 2, , n )Y ] X T [( 1, 2, , n )T ( 1, 2, , n )]Y X T GY . 注: V为酉空间, (, ) Y H GX 若 则
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5、 不同基下度量矩阵的关 设 1, 2, , n; 1, 2, , n为内 系: 积空间V中的基且度量矩阵为 , , A B 过渡矩阵为C, B C T AC 则
证: A ( 1, 2, , n )T ( 1, 2, , n ). B ( 1, 2, , n )T ( 1, 2, , n ),

矩阵分析第三章课后答案

矩阵分析第三章课后答案

第三章 内积空间 正规矩阵 Hermite 矩阵3-1(1)证明:),(αβ=H A αβ=H H A )(βα=H A βα ,(βα,k )=),(βαβαk A k H =),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+=+=+=+H H H A A AH A αααα=),(,因为A 为正定H 矩阵,所以0),(≥αα,当且仅当0),(0==ααα时,由上可知cn是酉空间。

証毕。

(2)解: ∑∑==n jnij ij i Hy a x A |||),(|βαβα∑∑==n jnij ijix ax ),(||||ααα,∑∑==n jnij ijiy ay ),(||||βββ由Cauchy-Schwarz 不等式有:∑∑∑∑∑∑≤n jnij ijin jnin jnij ijij ijiy ay x ax y ax *3-2解:根据核空间的定义知道N(A)是方程组[][][]()1234512312321-113=011-101=0,1,1,0,0=-1,1,01,0=4-5,0,0,1=span{,,}T T Tx x x x x N A αααααα⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦的解空间,解得它的基础解系为,,,,从而[] () ()() ()() ()1121221211131323312312112212311122schmidt==0,1,1,0,0,111=-=-=-1,,-,1,0,222,,-513=--=-+,,257663=,-,,,15555==00,0=TTTTβααββαβαβββαβαββαββαββββββββββγββγβ⎡⎤⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎣⎦首先应用正交化方法得到:然后将,,单位化后得到:2333123=--0510105==().TTN Aβγβγγγ⎡⎤⎢⎥⎣⎦,,,所以,,即为的标准正交基3-3(1)解:由|λE-A| = (λ+1)3得λ= -1是A的特征值,当λ=-1时,可得|λE-A|=021于是ε1=(0,1,0)T是A的特征向量。

大连理工大学程名松矩阵与数值分析计算方法-第3章

大连理工大学程名松矩阵与数值分析计算方法-第3章

1 (1 − ρ ( A ) ) > 0 一定存在 2 一种相容的矩阵范数 ⋅ ,使得 A ≤ ρ ( A) + ε 。
充分性 根据定理2.8,对于 ε =
又根据相容矩阵范数的性质, 再注意到上述关系式有 1 ρ ( A ) + ε = (1 + ρ ( A ) ) < 1 2 那么
A k ≤ A ≤ ( ρ ( A) + ε ) ≤ q k < 1
k→∞
k→∞
1⎞ lim ⎛ 1 + ⎟ k →∞ ⎜ ⎝ k⎠
k
lim sin k k →∞ k lim
lim
k →∞
k →∞
e− k
k
k
⎞ ⎛e 0 ⎞ ⎟ ⎜1 0 ⎟= A ⎟ =⎜ ⎟ ⎟ ⎜1 1 ⎟ ⎠ ⎠ ⎝
由矩阵序列极限的定义可以看出,矩阵序列收敛的性质和数 列收敛性质相似。 由定义可见,C m × n 中的矩阵序列的收敛相当于mn个数列同时 收敛。 因此可以用初等分析的方法来研究它。
∞ ∞
并且 则
lim Ak = A , k →∞
lim Bk = B
k →∞
lim A k B k = AB
k →∞
证 由
Ak Bk − AB = Ak Bk − Ak B + Ak B − AB
≤ B ⋅ Ak − A + Ak ⋅ Bk − B
由定理1和推论可知,结论成立。
性质3
n n lim Ak = A 并且 设 {Ak }k=1∈C × 中的矩阵序列,

⎛ 0.1 0.7⎞ 。 由于 A ∞ = 0.9 < 1 ,故 计算 ∑ A ,其中 A = ⎜ ⎟ k =0 ⎝ 0.3 0.6⎠ ∞ k ρ ( A ) < 1,从而 ∑ A 收敛,且有
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第三章1、 已知()ij A a =是n 阶正定Hermite 矩阵,在n 维线性空间nC 中向量1212(,,,),(,,,)n n x x x y y y αβ==定义内积为(,)H A αβαβ=(1) 证明在上述定义下,nC 是酉空间; (2) 写出nC 中的Canchy-Schwarz 不等式。

2、 已知2111311101A --⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦,求()N A 的标准正交基。

提示:即求方程0AX =的基础解系再正交化单位化。

3、 已知308126(1)316,(2)103205114A A --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦试求酉矩阵U ,使得HU AU 是上三角矩阵。

提示:参见教材上的例子4、 试证:在nC 上的任何一个正交投影矩阵P 是半正定的Hermite 矩阵。

5、 验证下列矩阵是正规矩阵,并求酉矩阵U ,使HU AU 为对角矩阵,已知131(1)612A ⎡⎢⎢⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦01(2)10000i A i -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,434621(3)44326962260ii i A i i i i i +--⎡⎤⎢⎥=----⎢⎥⎢⎥+--⎣⎦11(4)11A -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦6、 试求正交矩阵Q ,使TQ AQ 为对角矩阵,已知220(1)212020A -⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,11011110(2)01111011A -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥-⎣⎦7、 试求矩阵P ,使H P AP E =(或T P AP E =),已知11(1)01112i i A i i +⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,222(2)254245A -⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦8、 设n 阶酉矩阵U 的特征根不等于1-,试证:矩阵E U +满秩,且1()()H i E U E U -=-+是Hermite 矩阵。

反之,若H 是Hermite 矩阵,则E iH +满秩,且1()()U E iH E iH -=+-是酉矩阵。

证明:若||0+=E U ,观察0-=E U λ知1-为U 的特征值,矛盾,所以矩阵E U +满秩。

()()11()()()--=-+=-+-HHH H Hi E U E U i E U E U ,要H H H =,只要()()11()()()()()()---+-=-+⇒--+=+-⇒-=-H H H H H H i E U E U i E U E U E U E U E U E U U U U U故HHH =由()0+=--=E iH i iE H 知i 为H 的特征值。

由Hermite 矩阵只能有实数特征值可得0+≠E iH ,即E iH +满秩。

111111()()()()()()()()()()()()------=+-+-=+-+-=++--=H H H U U E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E9、 若,S T 分别是实对称和实反对称矩阵,且det()0E T iS --≠,试证:1()()E T iS E T iS -++--是酉矩阵。

证明:1111[()()]()()()()()()----++--++--=++--++--H E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS 11()()()()--=++++----=E T iS E T iS E T iS E T iS E设,A B 均是实对称矩阵,试证:A 与B 正交相似的充要条件是A 与B 的特征值相同。

证明:相似矩阵有相同的特征值。

A 与B 正交相似⇒A 与B 的特征值相同。

若A 与B 的特征值相同,又,A B 均是实对称矩阵。

所以存在正交阵Q ,P 使()()T T T T T Q AQ P BP QP A QP B Λ==⇒=其中T QP 为正交阵。

10、 设,A B 均是Hermite 矩阵,试证:A 与B 酉相似的充要条件是A 与B 的特征值相同。

证明:同上一题。

11、 设,A B 均是正规矩阵,试证:与B 酉相似的充要条件是A 与B 的特征值相同。

同上12、 设A 是Hermite 矩阵,且2A A =,则存在酉矩阵U ,使得000rH E U AU ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦13、 设A 是Hermite 矩阵,且2A E =,则存在酉矩阵U ,使得00rHn r E U AU E -⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦。

14、 设A 为正定Hermite 矩阵,B 为反Hermite 矩阵,试证:AB 与BA 的特征值实部为0。

证:A 为正定Hermite 矩阵HA L L ⇒=,L 为满秩的。

1()H H H H E AB E L LB L E LBL L λλλ--=-=-,()H H H H H LBL LB L LBL ==-H LBL 是反Hermite 矩阵,反Hermite 矩阵的特征值实部为0,所以AB 的特征值实部为0。

15、 设,A B 均是Hermite 矩阵,且A 正定,试证:AB 与BA 的特征值都是实数。

证明:同上题。

1()H H H H E AB E L LB L E LBL L λλλ--=-=-,()H H H H H LBL LB L LBL ==,H LBL 是Hermite 矩阵,Hermite 矩阵的特征值为实数,所以AB 的特征值是实数。

16、 设A 为半正定Hermite 矩阵,且0A ≠,试证:1A E +>。

证明:A 的特征值为0i λ≥,矩阵的行列式等于特征值之积。

A E +特征值为1i λ+,(1)1+=+>∏i A E λ17、 设A 为半正定Hermite 矩阵,0A ≠,B 是正定Hermite 矩阵,试证:A B B +>。

证明:H B L L =,L 为满秩的。

111111()()()------+=+=+=+=+H H H H H H A B A L L L L AL E L L AL E L L L AL E B11()--H L AL 为半正定Hermite 矩阵,由上题11()1--+>H L AL E ,11()--+=+>H A B L AL E B B18、 设A 为正定Hermite 矩阵,且n nA U ⨯∈,则A E =。

证明:存在,⨯∈n nU UH A U U Λ=,1(,,),0n i diag λλλΛ=>。

又n n A U ⨯∈,()2HHHH E A A U UU U ΛΛΛ===211i i λλ⇒=⇒=H H A U U UEU E Λ⇒===19、 试证:(1)两个半正定Hermite 矩阵之和是半正定的;(2)半正定Hermite 矩阵与正定Hermite 矩阵之和是正定的。

提示:考查()HX A B X +20、 设A 是正定Hermite 矩阵,B 是反Hermite 矩阵,试证:A +B 是可逆矩阵。

提示:A 为正定Hermite 矩阵HA L L ⇒=,L 为满秩的。

11()H H AB L E L BL L --+=+11()H L BL --是反Hermite 矩阵,特征值i λ实部为0,11()(1)0H i E L BL λ--+=+≠∏,所以0A B +≠21、 设A ,B 是n 阶正规矩阵,试证:A 与B 相似的充要条件是A 与B 酉相似。

证明:充分性,酉相似⇒相似。

必要性,A ,B 是n 阶正规矩阵,111222,,H H n ni A U U B U U U U ΛΛ⨯==∈,又A 与B 相似, A 与B 的特征值相同,可设=12ΛΛ,⨯===∈111122121,H H H H n n A U U U U BU U U U U Λ22、 设HA A =,试证:总存在0t >,使得A tE +是正定Hermite 矩阵,A tE -是负定Hermite 矩阵。

提示:A 的特征值为i λ,则A tE +的特征值为i t λ+23、 设A 是正定Hermite 矩阵,且A 还是酉矩阵,则A E =。

提示:24、 设A 、B 均为正规矩阵。

且AB BA =,则AB 与BA 均为正规矩阵。

提示:用P150定理,,A B 可以同时酉对角化。

25、 设H A A =-,试证:1()()U A E A E -=+-是酉矩阵。

提示:111111[()()]()()()()()()()()()()------=+-+-=---++-=++--=H H U U A E A E A E A E A E A E A E A E A E A E A E A E E26、 设A 为n 阶正规矩阵,12,,,n λλλ为A 的特征值,试证:H A A 的特征值为22212||,||,,||n λλλ。

提示:1Hn U AU λλ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,11H H n n U A AU λλλλ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,所以HA A 的特征值为2i i i λλλ=27、 设n nA C ⨯∈,试证:(1)H A A 和H AA 都是半正定的Hermite 矩阵;(2)H A A 和HAA的非零特征值相同。

提示:(1)()()0=≥HHHX A AX AX AX(2)=⇒=HH i i A AX XAA AX AX λλ,特征值的重数也相同,参见P19128、 设A 是正规矩阵,试证:(1)若0rA =(r 为自然数),则0A =;(2)若2A A =,则HA A =;(3)若32A A =,则2A A =。

29、 设,HHA A BB ==-,求证以下三条件等价:(1)A B +为正规矩阵 (2)=AB BA (3)()HAB AB =-解:(1)⇒(2)()()()()++=++HHA B A B A B A B H H H H A B B A AB BA ⇒+=+由,H H A A B B ==-AB BA ⇒=。

(2)⇒(3)AB BA =,由,HHA A BB ==-()H H H AB B A AB ⇒=-=-(2)⇒(1)()()()()++=-+HA B A B A B A B ,由AB BA =()()()()A B A B A B A B ⇒-+=+-31、设n n∈,则A可以唯一的写为A S iTA C⨯=+,其中,S T为Hermite矩阵。

且A可以唯一的写为A B C =+,其中B 是Hermite 矩阵,C 是反Hermite 矩阵。

解:设A S iT =+,其中,S T 为Hermite 矩阵,则=-=-HHHA S iTS iT 。

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