矩阵论复习

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矩阵理论 复习资料

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最小的.
|| Ax ||a || A ||a max || A || x || x ||a
2) 它的两种表达形式
|| Ax ||a ( max || Au ||a ) || A ||a max ||u||a 1 x || x ||a
3) 它是自相容矩阵范数 论1) (推 .
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定理 5 设 A C nn,则
(1) || A || 2
|| x|||| y||1
max
| y H Ax |
( 2) ||
2 A || 2 ||
A ||1|| A ||
定理3
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§6 范数的应用
(1) 矩阵A可逆,A与其扰动矩阵 A满足 什么条件时,A A可逆?
(2) 当A A可逆, A 与( A A) 的
1
299 999.5 300 000 (A A) . 100 000 100 000
1
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定义 1
设A是可逆矩阵,称
K p ( A) || A || p || A1 || p
是矩阵A的条件数.
设A C nn ,|| A ||a 是从属于向量范数 || x ||a 的算R 1 也是上三角矩阵,且对角
|| A || 是C n上的范数.
定义 2
设 在Vn ( P )上定义了|| x ||a , || x ||b 两种向 C1 || x ||a || x ||b C2 || x ||a x Vn ( P )
量范数,若存在常数 1 0, C2 0,使得 C
则称 || x ||a 与 || x ||b 等价.
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证明:
( E A1 A)1 A1b A1b

矩阵论复习题

矩阵论复习题

矩阵论复习题矩阵论复习题矩阵论作为线性代数的重要分支,涉及到矩阵的性质、运算以及应用等方面。

在学习矩阵论的过程中,复习题是提高理解和巩固知识的重要工具。

本文将通过一些典型的矩阵论复习题,帮助读者回顾和加深对矩阵论的理解。

1. 矩阵的乘法性质与运算规则(1) 证明矩阵的乘法不满足交换律,即AB≠BA。

(2) 若矩阵A是m×n阶矩阵,矩阵B是n×p阶矩阵,证明矩阵乘法满足结合律,即(AB)C=A(BC)。

(3) 证明单位矩阵是矩阵乘法的单位元,即对于任意矩阵A,有AI=IA=A。

2. 矩阵的逆与行列式(1) 若矩阵A可逆,证明其逆矩阵唯一。

(2) 若矩阵A可逆,证明其逆矩阵也可逆,且逆矩阵的逆等于A。

(3) 若矩阵A可逆,证明其转置矩阵也可逆,且转置矩阵的逆等于A的逆的转置。

(4) 证明若矩阵A可逆,则其行列式不为零,即|A|≠0。

3. 矩阵的特征值与特征向量(1) 若矩阵A的特征值为λ,证明矩阵A-λI的行列式为零,即|A-λI|=0。

(2) 若矩阵A的特征向量为v,证明对于任意非零实数k,kv也是矩阵A的特征向量。

(3) 若矩阵A的特征向量v1和v2对应于不同的特征值λ1和λ2,证明v1和v2线性无关。

(4) 若矩阵A的特征向量v对应于特征值λ,证明对于任意正整数n,(A^n)v对应于特征值λ^n。

4. 矩阵的相似与对角化(1) 若矩阵A与矩阵B相似,证明矩阵B与矩阵A相似。

(2) 若矩阵A与矩阵B相似,矩阵B可对角化,证明矩阵A也可对角化。

(3) 若矩阵A可对角化,证明A的特征向量组成的矩阵P可逆,且A=PDP^-1,其中D为对角矩阵。

通过复习以上的矩阵论题目,可以加深对矩阵的性质、运算规则、逆与行列式、特征值与特征向量以及相似与对角化的理解。

同时,通过解题的过程,还可以提高解决问题的能力和运用矩阵论知识的技巧。

希望读者能够充分利用这些复习题,巩固所学的矩阵论知识,为进一步深入学习打下坚实的基础。

矩阵论复习题

矩阵论复习题

矩阵论复习题矩阵论是数学的一个重要分支,在许多领域都有着广泛的应用,如工程、物理、计算机科学等。

以下是一些矩阵论的复习题,希望能帮助大家巩固所学知识。

一、矩阵的基本运算1、已知矩阵 A = 1 2; 3 4,B = 5 6; 7 8,求 A + B,A B,A B。

2、计算矩阵 C = 2 -1; 3 0 的逆矩阵。

3、设矩阵 D = 1 0 0; 0 2 0; 0 0 3,求 D 的行列式。

二、矩阵的秩1、求矩阵 E = 1 2 3; 2 4 6; 3 6 9 的秩。

2、已知矩阵 F 的秩为 2,且 F = a b c; d e f; g h i,其中 a = 1,b= 2,c = 3,d = 2,e = 4,f = 6,求 g,h,i 满足的条件。

三、线性方程组1、求解线性方程组:x + 2y z = 1,2x y + 3z = 2,3x + y 2z= 3。

2、讨论线性方程组:x + y + z = 1,2x + 2y + 2z = 2,3x +3y + 3z = 3 的解的情况。

四、向量空间1、证明向量组 a1 = 1 2 3,a2 = 2 4 6,a3 = 3 6 9 线性相关。

2、已知向量空间 V ={(x, y, z) | x + y + z = 0},求 V 的一组基和维数。

五、特征值与特征向量1、求矩阵 G = 2 1; 1 2 的特征值和特征向量。

2、已知矩阵 H 的特征值为 1,2,3,对应的特征向量分别为 p1 =1 0,p2 = 0 1,p3 = 1 1,求矩阵 H。

六、相似矩阵1、判定矩阵 I = 1 2; 0 3 和矩阵 J = 3 0; 0 1 是否相似。

2、若矩阵 K 和矩阵 L 相似,且矩阵 K 的特征值为 2,3,矩阵 L 的特征值为 4,5,求矩阵 K 和矩阵 L 之间的相似变换矩阵。

七、矩阵的分解1、对矩阵 M = 4 2; 2 1 进行 LU 分解。

2、把矩阵 N = 1 2 3; 2 4 6; 3 6 9 分解为 QR 分解。

研究生矩阵论复习提纲(全)

研究生矩阵论复习提纲(全)

1矩阵的基本知识正规矩阵:实对称阵,实反对称阵,实正交矩阵,hermite 矩阵,反hermite 矩阵,酉矩阵2.1矩阵的特征值与特征向量2.2矩阵的相似对角化2.3矩阵的Jordan 标准型1、不变因子、初等因子、行列式因子的定义2、Jordan 标准型的求法:初等变换法、行列式因子法3、相似变换矩阵的求法:J=P-1AP→AP=PJ,k i j 的形式、二项式系数4、相似对角化的条件:r 重根需对应r 特征向量,否则不能对角化2.4hamilton-cayley 定理()()()0,det =-=A A I n ϕλλϕ则,用此公式简化矩阵运算2.5矩阵的酉相似1、smit 正交化,shur 分解2、酉矩阵的定义,正规矩阵的定义,酉相似定义,酉相似对角化及充要条件3、酉对角化步骤4、正定hermite 的性质A=GG H3.1矩阵的三个基本分解1、满秩分解:只能是行变换A=FG2、方阵的Jordan 分解、shur 分解3.2矩阵的三角分解1、三角分解的定义及可逆矩阵的三角分解条件,不可逆矩阵也是可以三角分解的2、Doolittle、crout、LDR 分解的形式、正定hermite 矩阵的cholesky 分解3.3矩阵的QR 分解1、householder 变换(1)取记住复数向量的模为sqrt(x hx)αe1Hx 则,2uu 1H 令(3)αe1x αe1x u 取2x α1H=-=--==)()(2、利用householder 变换求矩阵的QR 分解Q=H1H2H3...Hn-13、矩阵奇异值分解的一般步骤4.1向量范数和矩阵范数的定义∑==ni ix x 115.0122⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=ni i x x pni p i px x11⎪⎭⎫⎝⎛=∑=ix xmax =∞∑∑===ni nj ijm a A 111()AA a A H n i n j ij Ftr 5.0112=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑==ijm a n A max ⋅=∞∑=≤≤=ni ij nj a A 111max 最大列模和∑=≤≤∞=nj ij ni a A 11max 最大行模和H AA A ==12σA 的最大奇异值谱半径与范数的关系:()AA ≤ρ4.2矩阵级数,矩阵幂级数,收敛性()1-∞=-=∑A I A k k,当级数∑∞=0k kA收敛时即()1<A ρ4.3矩阵函数:几个常用的矩阵函数∑∞==0!k kAk A e ()()120!121sin +∞=∑+-=k k kAk A ()()kk k Ak A 20!21cos ∑∞=-=()()()10111ln +∞=∑+-=+k K kAk A 矩阵函数值的计算方法:1、Hamilton-cayley 定理或零化多项式进行求解2、Jordan 分解:()100-∞=∞=⎪⎭⎫⎝⎛==∑∑P J a P A a A f k k k k kk ()()()100-∞=∞=⎪⎭⎫⎝⎛==∑∑P Jt a P At a At f K k k k kk 3、待定系数法矩阵函数()A f 的特征值对应()i f λ5、矩阵的特征值界的估计∞≤m A λ()∞+≤m HA A 5.0ReλHA A -≤5.0Im λ矩阵特征值的分布区域:圆盘定理,行和列盖尔圆特征值的隔离()~1ii ii R R a z αα-+≤-()x R max 1=λ,()x R n min =λ6、广义逆矩阵P l l l I Q X r ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=222112{1}广义逆的求法⎥⎦⎤⎢⎣⎡0nm I I A 初等变换→⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0000Q P I r。

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1. 线性空间的概念
2. 线性空间的基,维数与坐标(基变换与与坐 标变换) 3. 线性子空间的概念与运算
(1)定义 (2) 运算(交与和,直和)
1. 判断 1,sinx, cosx 的线性相关性.
2. 若1, 2, …, r线性无关,则向量组1= 1+k1r ,
2= 2+k2r , , r= r (kiK)也线性无关.
(3) C上的线性空间V上的T ,一定存在V的一个基使
得T在该基下的矩阵是Jordan矩阵
(4) C 上的线性空间Vn上的T,存在V的一个基使得T
在该基下的矩阵为对角阵 T有n个线性无关的特征
向量。
(5) Hamilton 定理与矩阵的最小多项式
6. 不变子空间
定义: W是V的子空间,T是V的线性变换,如果
3.线性变换的矩阵 T (1,2,,n)=(1,2,,n)A
rankT=rankA, nullT=n-rankA
(1,2,,n 为 线性空间V 的一个基)
4. 线性变换的运算 加法,数乘,乘法,逆,多项式.
5. 化简线性变换的矩阵 (1) 线性变换的特征值与特征向量 (2) 在不同基下的矩阵相似
i 1 j 1
2
2
1 1 0 1 取 A1 , A2 ,W L( A1 , A2 ) 0 0 1 1
(1)求W的一个基;
(2)利用W与W的基求R22的一个标准正交基.
2. 已知欧式空间Vn的基1,2,,n的度量矩阵为A,
1 i j 证明在Vn中存在基1,2,,n,使满足 ( , ) i j 0 i j
3. 求向量组
1 (1,2,1,0) 1 (2,1,0,1) 2 (1,1,1,1) 2 (1,1,3,7)

矩阵论复习大纲

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第一章1 线性空间概念(封闭性)2线性空间的基与维数 (教材P3例6) 3坐标概念、及求解(教材P3例8) 4 坐标在不同基下的过渡矩阵及坐标变换5 子空间、列空间、和空间概念,维数定理以及求法(例1);直和, 直和补空间6 内积空间概念,标准正交基及标准正交化过程7 线性变换概念、线性变换的矩阵(概念:教材P22定义1.13,性 质:教材P22定理1.13),计算、过渡矩阵以及不同基下的矩阵(例2, 3)8 不变子空间,正交变换,酉交变化例1 设112{,}W L αα=,212{,}W L ββ=,其中T )0121(1=α,T )1111(1-=α,T )1012(1-=β,T )7311(1-=β,求12W W +与12W W ⋂的维数,并求出12W W ⋂解 [][][]2121212121,,,,ββααββααL L L W W =++=+()⇒⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−→−⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---==711022-203-5-30121-17110301111121211,,,2121行变换ββααA B =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⇒⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡000310040101-001000031007110121-1得r(A)=r(B)=3,dim(W 1+W 2)=3. 又因为dim W 1=2, dim W 2=2,由维数定理 dim (W 1 W 2)= dim W 1+ dim W 2-dim (W 1+W 2)=4-3=1 设,,4433221121ββααααx x x x W W +=+=∈ 化为齐次线性方程组0),,,(142121=--⨯X ββαα.即0711*******121211=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------X解得()(){}.4,3,2,5,4,3,2,54,,3,4,21214321TTk W W k k k k x k x k x k x -==-=+-==-==-=αααα 即例2 设3R 上线性变换T 为,)2())((3132321213T T x x x x x x x x x x T +-++=求T 在基TT T)111(,)110(,)101(321-===ααα下的矩阵B.解 在自然基321,,e e e 下,线性变换T 的坐标关系式为:,10111012123213132321⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-++=x x x x x x x x x x Y 根据由变换的坐标式 Y=AX 得T 在自然基下矩阵,101110121⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-又从C e e e )()(321321=ααα 得过渡矩阵,111101112,1111101011⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=-C C所以.4212204511⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--==-AC C B3.设3R 中,线性变换T 为:.3,2,1,==i T i i βα其,)1,1,1(,)1,1,2(,)1,0,1(321T T T ==-=ααα与.)1,2,1(,)0,1,1(,)1,1,0(321T T T =-==βββ求(1)T 在基321,,ααα下的矩阵。

矩阵论复习题

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第二章 内积空间一、基本要求1、掌握欧氏空间和酉空间的定义与性质,掌握Hermite 矩阵的定义,理解欧氏(酉)空间中度量的概念.2、掌握线性无关组的Schmidt 正交化与对角化方法,理解标准正交基的性质.3、理解Hermite 二次型的定义.4、掌握在一组基下的度量矩阵的概念,标准正交基下度量矩阵的性质及两组标准正交基下的度量矩阵的关系.5、了解欧氏子空间的定义.6、掌握正交矩阵与酉矩阵的定义与性质,理解正交(酉)变换与正交(酉)矩阵的关系.7、掌握对称矩阵与Hermite 矩阵的定义与性质,理解对称(Hermite)变换与对称(Hermite)矩阵的关系.8、掌握矩阵可对角化的条件,会求一个正交(酉)矩阵把实对称(Hermite)矩阵化为对角形矩阵,会求一组标准正交基使线性变换在该基下对应的矩阵是对角形矩阵.二、基本内容1、内积空间设数域F 上的线性空间)(F V n ,若)(F V n 中任意两个向量βα,都有一个确定的数与之对应,记为),(βα,且满足下列三个条件(1) 对称性:),(),(αββα=,其中),(αβ表示对数),(αβ取共轭; (2) 线性性:),(),(),(22112211βαβαβααk k k k +=+; (3) 正定性:0),(≥αα,当且仅当0=α时,0),(=αα,则称),(βα为向量α与β的内积.当R F =时,称)(R V n 为 欧氏空间;当C F =时,称)(C V n 为酉空间.注意:在n R 中,),(),(βαβαk k =;在n C 中,),(),(βαβαk k =. 通常的几个内积:(1) nR 中,αββαβαT T ni i i y x ===∑=1),(nC 中,βαβαH i ni i y x ==∑=1),(.其中T n T n y y y x x x ),,,(,),,,(2121 ==βα.(2) nm R⨯中,n m ij n m ij b B a A ⨯⨯==)(,)(,ij m i nj ij Hb a B A tr B A ∑∑====11)(),(.(3) 在实多项式空间][x P n 及],[b a 上连续函数空间],[b a C 中,函数)(),(x g x f 的内积为⎰=ba dx x g x f x g x f )()())(),((2、向量的长度、夹角、正交性定义 ),(ααα=,称为α的长度,长度为1的向量称为单位向量,ααα=0是α的单位向量.长度有三个性质:(1) 非负性:0≥α,且00),(=⇔=ααα; (2) 齐次性:k k k ,αα=表示数k 的绝对值; (3) 三角不等式:βαβα+≤+.定理(Cauchy-Schwarz 不等式)βαβα≤),(.α与β的夹角θ定义为βαβαθ),(arccos=.当0),(=βα时,称α与β正交,记βα⊥.若非零向量组s ααα,,,21 两两正交,即0),(ji j i ≠=αα,称s ααα,,,21 是一个正交组;又若s i i ,,2,1,1 ==α,则称s ααα,,,21 为标准正交组,即⎩⎨⎧≠==.,0,,1),(j i j i j i αα 定理(勾股定理) 0),(222=⇔+=+βαβαβα,即βα⊥.3、标准正交基标准正交基指欧氏(酉)空间中由两两正交的单位向量构成的基.构造方法:对欧氏(酉)空间的一个基进行Schmidt 正交化可得正交基,再对正交基进行单位化可得标准正交基.把线性无关向量s ααα,,,21 正交化为s βββ,,,21 正交向量组: 设.,,3,2,),(),(,1111s k i k i i i i k k k=-==∑-=ββββααβαβ再把i β单位化:s i i ii ,,2,1,1==ββε,则s εεε,,,21 为标准正交组.在标准正交组n εεε,,,21 下,向量可表为:=+++=n n x x x εεεα 2211n n εεαεεαεεα),(),(),(2211+++ ,坐标),(i i x εα=表示α在i ε上的投影长度. 4、基的度量矩阵度量矩阵是以欧氏(酉)空间的基中第i 个元素与第j 个元素的内积为i 行j 列元素构成的方阵.设欧氏(酉)空间V 的一个基为n x x x ,,,21 ,令),,2,1,)(,(n j i x x a j i ij ==,则该基的度量矩阵为n n ij a A ⨯=)(.基的度量矩阵是实对称(Hermite)正定矩阵,它的阶数等于欧氏(酉)空间的维数,正交基的度量矩阵是对角矩阵,标准正交基的度量矩阵是单位矩阵.设酉空间V 的一个基为n x x x ,,,21 ,该基的度量矩阵为A ,V y x ∈,在该基下的坐标(列向量)分别为α与β,那么x 与y 的内积βαA y x T =),(.当V 为欧氏空间时,βαA y x T =),(.当此基为标准正交基,酉空间V 的x 与y 的内积βαT y x =),(,欧氏空间V 的x 与y 的内积βαT y x =),(.设欧氏空间n V 的两个基分别为(Ⅰ)n x x x ,,,21 和(Ⅱ)n y y y ,,,21 ,且由基(Ⅰ)改变为基(Ⅱ)的过渡矩阵为C ,基(Ⅰ)的度量矩阵为A ,基(Ⅱ)的度量矩阵为B ,则有:(1) AC C B T =.(2) 基(Ⅰ)是标准正交基的充要条件是I A =.(3) 若基(Ⅰ)与基(Ⅱ)都是标准正交基,则C 是正交矩阵.(4) 若基(Ⅰ)(或(Ⅱ))是标准正交基,C 是正交矩阵,则基(Ⅱ)(或基(Ⅰ))是标准正交基.5、正交变换与对称变换(ⅰ) 关于正交变换,下面四种说法等价:1) T 是欧氏空间n V 的正交变换,即对于任意的n V x ∈,有),(),(x x Tx Tx =;2) 对于任意的n V y x ∈,,有),(),(y x Ty Tx =; 3) T 在n V 的标准正交基下的矩阵为正交矩阵; 4) T 将n V 的标准正交基变换为标准正交基. (ⅱ) 关于对称变换,下面两种说法等价:1) T 是欧氏空间n V 的对称变换,即对于任意的n V y x ∈,,有),(),(Ty x y Tx =; 2) T 在n V 的标准正交基下的矩阵为对称矩阵.(ⅲ) 若T 是欧氏空间n V 的对称变换,则T 在n V 的某个标准正交基下的矩阵为对角矩阵.(ⅳ) 在欧氏空间n V 中,若正交变换T 的特征值都是实数,则T 是对称变换. 6、相似矩阵(1) n n C A ⨯∈相似于上(下)三角矩阵. (2) n n C A ⨯∈相似于Jordan 标准形矩阵. (3) n n C A ⨯∈酉相似于上三角矩阵.(4) 设n n C A ⨯∈,则H H AA A A =的充要条件是存在酉矩阵P ,使得Λ=AP P H (对角矩阵).(5) 设n n C A ⨯∈的特征值都是实数,则T T AA A A =的充要条件是存在正交矩阵Q ,使得Λ=AQ Q T .(6) 实对称矩阵正交相似于对角矩阵.三、典型例题例1、在n R 中,设),,,(),,,,(2121n n ηηηβζζζα ==,分别定义实数),(βα如下:(1) 21212)(),(i ni i ηζβα∑==;(2) ))((),(11∑∑===nj j n i i ηζβα;判断它们是否为n R 中α与β的内积.解 (1) 设R k ∈,由==∑=21122))((),(ni i i k k ηζβα),()(21212βαηζk k ini i=∑=知,当0<k 且0),(≠βα时,),(),(βαβαk k ≠.故该实数不是n R 中α与β的内积.(2) 取0)0,,0,1,1(≠-= α,有0),(,01==∑=ααζni i故该实数不是n R 中α与β的内积.例2、n R 中,向量组n ααα ,,21线性无关的充要条件是0),(),(),(),(),(),(),(),(),(212221212111≠n n n n n n αααααααααααααααααα .证 方法一 设),,(21n A ααα =,则⇔≠====⨯⨯0),(2A A A A A T T nn jT i nn j i ααααn A ααα,,,021 ⇔≠线性无关.方法二 设02211=+++n n x x x ααα ,则n i x x x i n n ,,2,1,0),(2211 ==+++αααα,即⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++=++=++,0),(),(,0),(),(,0),(),(1121211111n n n n nn n n x x x x x x αααααααααααα 齐次方程组仅有零解的充要条件是系数矩阵的行列式0),(≠j i αα,即n ααα,,,21 线性无关.例3、设欧氏空间3][t P 中的内积为⎰-=11)()(),(dt t g t f g f(1) 求基2,,1t t 的度量矩阵.(2) 采用矩阵乘法形式计算21)(t t t f +-=与2541)(t t t g --=的内积. 解 (1) 设基2,,1t t 的度量矩阵为33)(⨯=ij a A ,根据内积定义计算)(j i a ij ≤2)1,1(1111===⎰-dt a ,0),1(1112===⎰-tdt t a ,32),1(112213===⎰-dt t t a ,32),(11222===⎰-dt t t t a ,0),(113223===⎰-dt t t t a ,52),(1142233===⎰-dt t t t a .由度量矩阵的对称性可得)(j i a a ji ij >=,于是有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=520203203202A . (2) )(t f 和)(t g 在基2,,1t t 下的坐标分别为T T )5,4,1(,)1,1,1(--=-=βα,那么054120320320202)1,1,1(),(=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==βαA g f T . 例4、欧氏空间3][t P 中的多项式)(t f 和)(t g 的内积为⎰-=11)()(),(dt t g t f g f ,取t t f =)(1,记子空间))((1t f L W =.(1) 求T W 的一个正交基;(2) 将T W 分解为两个正交的非零子空间的和.解 (1) 设T W t k t k k t g ∈++=2210)(,则有0),(1=g f ,即0)()()(112210111=++=⎰⎰--dt t k t k k t dt t g t f ,也就是01=k .于是可得},,)()({20220R k k t k k t g t g W T ∈+==.取T W 的一个基为2,1t ,并进行正交化可得,31),(),()(,1)(211112221-=-==t g g g g t t t g t g那么,)(),(21t g t g 是T W 的正交基.(2) 令))(()),((2211t g L V t g L V ==,则1V 与2V 正交,且21V V W T +=. 例5、已知欧氏空间2V 的基21,x x 的度量矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=5445A , 采用合同变换方法求2V 的一个标准正交基(用已知基表示).解 因为A 对称正定,所以存在正交矩阵Q ,使得Λ=AQ Q T (对角矩阵),计算得,111121,9001⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=ΛQ ,131323121⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=Λ=-Q C 则有E AC C T =.于是,由C x x y y ),(),(2121=可得2V 的一个标准正交基为)(231),(21212211x x y x x y +=-=.例6、在欧氏空间中,定义α与β的距离为:βαβα-=),(d ,试问:保持距离不变的变换是否为正交变换?答 不一定,例如2R 中向量的平移变换:)1,1(),(,),(2++=∈=∀y x y x T R y x α,)1,1()(),1,1()(,),(),,(2221112222111++=++=∈==y x T y x T R y x y x αααα, ),()()()()())(),((21212212212121ααααααααd y y x x T T T T d =-=-+-=-=. 虽然保持距离不变,但平移变换不是线性变换,更不是正交变换.例7、设n ααα,,,21 与n βββ,,,21 是n 维欧氏空间两个线性无关的向量组,证明存在正交变换T ,使n i T i i ,,2,1,)( ==βα的充要条件是n j i j i j i ,,2,1,),,(),( ==ββαα.证 必要性 因为T 是正交变换:),())(),((j i j i T T αααα=,又已知i i T βα=)(,故有),(),(j i j i ββαα=.充分性 定义变换T ,使得n i T i i ,,2,1,)( ==βα,则T 是线性变换,且是唯一的.下证T 是正交变换.已知),(),(j i j i ββαα=,则有),(),(j i j i T T αααα=,设n V ∈∀βα,,∑∑====nj j j ni i i y x 11,αβαα,则),(),(),(1111j i j ni nj i nj j j ni i i y x y x ααααβα∑∑∑∑======,))(),(())(,)(())(),((1111j i j n i nj i n j j j n i i i T T y x T y T x T T ααααβα∑∑∑∑======),(11j i j n i nj i y x αα∑∑===.即n V ∈∀βα,,),())(),((βαβα=T T ,故T 是正交变换.例8、设321,,ααα是欧氏空间3V 的一组标准正交基,求出3V 的一个正交变换T ,使得⎪⎩⎪⎨⎧+-=-+=).22(31)(),22(31)(32123211ααααααααT T 解 设3322113)(ααααx x x T ++=,使得)(),(),(321αααT T T 是标准正交的,因)(),(21ααT T 已标准正交,则只要满足1)(,0))(),((,0))(),((32313===αααααT T T T T ,即⎪⎩⎪⎨⎧=++=+-=-+.1,022,022232221321321x x x x x x x x x 解得32,32,1321==-=x x x ,即)22(31)(3213αααα++-=T ,得)(),(),(321αααT T T 是标准正交基.因T 把标准正交基变为标准正交基,故T 是正交变换.另法 设)(3αT 的坐标为T x x x ),,(321,由A x x x T T T ),,(2313132232),,())(),(),((321321321321ααααααααα=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=. T 是正交变换⇔A 为正交阵.由E A A T =,解得32,31321==-=x x x ,则)22(31)(3213αααα++-=T .例9、设0x 是欧氏空间V 中的单位元素,定义变换00),(2)(x x x x x T -= )(V x ∈(1) 验证T 是线性变换;(2) 验证T 既是正交变换,又是对称变换;(3) 验证0x 是T 的一个特征向量,并求其对应的特征值. 证 (1) 设V y x ∈,,R l k ∈,,则有00),(2)()(x x ly kx ly kx ly kx T +-+=+=]),(2[]),(2[0000x x y y l x x x x k -+-=))(())((y T l x T k +, 故T 是线性变换.(2) 因为),(),(),(4),)(,(4),())(),((002000x x x x x x x x x x x x x T x T =+-=所以T 是正交变换.设V y ∈,则00),(2)(x x y y y T -=,于是有).),((),)(,(2),())(,(),,)(,(2),()),((0000y x T x x x y y x y T x y x x x y x y x T =-=-=故T 也是对称变换.(3) 直接计算可得.)1(2),(2)(00000000x x x x x x x x T -=-=-=故0x 是T 的对应于特征值1-=λ的特征向量.例10、证明欧氏空间n V 的线性变换T 为反对称变换,即),()),(,()),((n V y x y T x y x T ∈-=的充要条件是T 在n V 的标准正交基下的矩阵为反对称矩阵.证 设n V 的一个标准正交基为n x x x ,,,21 ,线性变换T 在该基下的矩阵为n n ij a A ⨯=)(,即A x x x x x x T n n ),,(),,,(2121 =.则有.))(,(,)(,)),((,)(22112211ij j i n nj j j j ji j i n ni i i i a x T x x a x a x a x T a x x T x a x a x a x T =+++==+++=必要性 设T 是反对称变换,则有))(,()),((j i j i x T x x x T -=,即ij ji a a -=,),,2,1,(n j i =,故A A T -=.充分性 设A A T -=,则对任意的n V y x ∈,有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n A x x x T x x x ξξξξ 1111),,()(,),,(,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n A x x y T x x y ηηηη 1111),,()(,),,(. 因为n x x x ,,,21 是标准正交基,所以=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅=n T n A y x T ηηξξ 11),,()),(()).(,(),,(11y T x A n n -=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅-ηηξξ 故T 是反对称变换.例11、设欧氏空间n V 的正交变换T 的特征值都是实数,证明存在n V 的标准正交基,使得T 在该基下的矩阵为对角矩阵.分析 正交矩阵是实的正规矩阵,当它的特征值都是实数时,它能够正交相似于对角矩阵.证 设n V 的一个标准正交基为n x x x ,,,21 ,正交变换T 在该基下的矩阵为A ,那么A 是正交矩阵,也是实的正规矩阵.因为T 的特征值都是实数,所以A 的特征值都是实数.于是存在正交矩阵Q ,使得Λ==defn Tdiag AQ Q ),,,(21λλλ ,其中),,2,1(n i i =λ是A 的特征值.令Q x x x y y y n n ),,,(),,,(2121 =,则n y y y ,,,21 是n V 的标准正交基,且T 在该基下的矩阵为Λ==-AQ Q AQ Q T 1【评注】 本例结果表明,特征值都是实数的正交变换是对称变换. 例12、设T 是欧氏空间V 的正交变换,构造子空间},),({},,)({21V x x T x y y V V x x x T x V ∈-==∈==证明⊥=21V V .证 先证⊥⊂21V V .任取10V x ∈,则有00)(x x T =.对于任意的2V y ∈,有))(,(),())(,(),(0000x T x x x x T x x y x -=-=0),(),())(),((),(0000=-=-=x x x x x T x T x x 所以,20⊥∈V x 故.21⊥⊂V V再证12V V ⊂⊥,任取⊥∈20V x ,那么200))((V x T x ∈-,从而有0))(,(000=-x T x x ,.0))(,(2),())(,(2),())(),(())(,(2),())(),((0000000000000000000=-=+-=+-=--x T x x x x x T x x x x T x T x T x x x x T x x T x所以0)(00=-x T x ,即00)(x x T =,也就是10V x ∈,故12V V ⊂⊥.例13、设n m C A ⨯∈,酉空间m C 中的向量内积为通常的,证明)()]([H A N A R =⊥.分析 设m C 中的向量T m ),,,(21ξξξα =与向量T m ),,,(21ηηηβ =的内积为βαηξηξηξβαT m m =+++= 2211),(,则0=βαT 的充要条件是0=βαH ,或者0=αβH .证 划分),,,(21n a a a A =,则有),,,()(21n a a a L A R =,},),({)]([11m j n n C C k a k a k A R ∈∈++⊥=⊥βββ},,,2,1,{m j C n j a ∈=⊥=βββ},,,2,1,0{mH jC n j a ∈===βββ )(},0{H m H A N C A =∈==βββ.例14、设n m C B A ⨯∈,,酉空间m C 中的内积为通常的,证明:)(A R 与)(B R 正交的充要条件是0=B A H .证 划分),,,(21n a a a A =,),,,(21n b b b B =,则有),,,()(21n a a a L A R =,),,,()(21n b b b L B R =根据例15结果可得,)(A R 与)(B R 正交的充要条件是)()]([)(H A N A R B R =⊂⊥,即)()(H j A N B R b ⊂∈ ),,2,1(n j =,或者0=j H b A ),,2,1(n j =,也就是0=B A H .例15、在4R 中,求一单位向量与)1,1,1,1(),1,1,1,1(---及)3,1,1,2(均正交. 解 设),,,(4321ξξξξ=x 和已知向量正交,即⎪⎩⎪⎨⎧=+++=+--=+-+.032,0,0432143214321ξξξξξξξξξξξξ 该齐次线性方程组的一个非零解为)3,1,0,4(-=x ,单位化可得)263,261,0,264(1-==x x y ,即y 为所求的单位向量. 例16、设A 为n 维欧氏空间V 的一个线性变换,试证:A 为正交变换的充分必要条件是βαβα-=-)()(A A .证 必要性))()(),()(()()(βαβαβαA A A A A A --=-),(),(),(),(βββααβαα+--= βαβαβα-=--=),(.充分性 取0=β,于是有αα=)(A ,即A 保持V 中的向量长度不变,所以A 为正交变换.例17、对于矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=542452222A ,求正交(酉)矩阵P ,使AP P AP P T =-1为对角矩阵.解 可求得)10()1()det(2--=-λλλA I ,于是A 的特征值为10,1321===λλλ.对应121==λλ的特征向量为T T x x )1,0,2(,)0,1,2(21=-=.正交化可得T T y y )1,54,52(,)0,1,2(21=-=;再单位化可得T T p p )535,534,532(,)0,51,52(21=-=.对应103=λ的特征向量为T x )1,1,21(3--=,单位化可得T p )32,32,31(3--=,故正交矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=32535032534513153252P 使⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1011AP P T . 例18、设A 是n 阶实对称矩阵,且A A =2(即A 是幂等矩阵),证明存在正交矩阵Q 使得)0,,0,1,,1(1 diag AQ Q =-.证 设A 的属于特征值λ的特征向量为x ,即x Ax λ=,则有x x A 22λ=.因为A A =2且0≠x ,所以02=-λλ,即0=λ或1.再由A 实对称知,存在正交矩阵Q 使得)0,,0,1,,1(1 diag AQ Q =-.例19、设21,V V 是欧氏空间V 的两个子空间,证明.)(,)(21212121⊥⊥⊥⊥⊥⊥+==+V V V V V V V V证 先证第一式.设⊥+∈)(21V V x ,即)(21V V x +⊥.于是1V x ⊥且2V x ⊥,或者⊥∈1V x 且⊥∈2V x ,即⊥⊥∈21V V x .故)()(2121⊥⊥⊥⊂+V V V V .又设⊥⊥∈21V V x ,即⊥∈1V x 且⊥∈2V x .于是1V x ⊥且2V x ⊥,或者)(21V V x +⊥,即⊥+∈)(21V V x .故⊥⊥⊥+⊂)()(2121V V V V .因此第一式成立.对⊥1V 与⊥2V 应用第一式,有212121)()()(V V V V V V ==+⊥⊥⊥⊥⊥⊥⊥,故⊥⊥⊥+=2121)(V V V V ,即第二式成立.例20、(1) 设A 为酉矩阵且是Hermite 矩阵,则A 的特征值为1或1-. (2) 若A 是正规矩阵,且A 的特征值1=λ,则A 是酉矩阵.证 (1) 因A 为酉矩阵,则A 的所有特征值λ具有1=λ;又A 是Hermite 矩阵,则A 的特征值皆为实数,故A 的特征值为1或1-.(2) 因A 是正规矩阵,且A 的特征值1=λ,则有酉矩阵U ,使得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n H H n H U A U AU U λλλλ 11,, .11221E AU A U n H H =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡= λλ故有E A A H =,即A 是酉矩阵.例21、A 为n 阶正规矩阵,),,2,1(n i i =λ是A 的特征值,证明A A H 与HAA 的特征值为n i i ,,2,1,2=λ.证 由A 正规,则⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n H H n H U A U AU U λλλλ 11,,U AA U AU A U HH n H H =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=221λλ ,故A A H 与H AA 的特征值皆为22221,,,n λλλ .例22、设A 为n 阶正规矩阵,证明 (1) 若对于正数m ,有0=m A ,则0=A . (2) 若A A =2,则A A H =. (3) 若23A A =,则A A =2.证 (1) 若0=m A ,则A 的特征值皆为零,又A 是正规矩阵,A 可酉对角化,即有⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=000 AU U H , 故有0=A .(2) A A =2,则A 的特征值为1或0,假定r A r =)(;A 可酉对角化为:⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=000,000)(,000r HH Hr H H rH E U A U E AU U E AU U , 可得A A H =.(3) 23A A =,且⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=22121)(,n H n H AU U AU U λλλλ , ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=33132212,n H n H U A U U A U λλλλ ,由23A A =,得0,23==i i i λλλ或1=i λ,不妨设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=000rH E AU U ,也有⎪⎪⎭⎫⎝⎛=0002r H E U A U , 故有A A =2.例23、A 为n 阶Hermite 矩阵,设A 的n 个特征值为n λλλ≤≤≤ 21,证明1m in ,m ax λλ==∈∈XX AXX XX AX X H H C X n H H C X n n . 证 对于Hermite 二次型AX X f H =,必有酉变换UY X =,使化为标准形2222211n n UYX Hy y y AX X λλλ+++== ,又2222122n H y y y Y X X X+++=== ,则n nn n H H y y y y y y X X AX X λλ=++++++≤2222122221)( . 设n X 为A 对应于n λ的特征向量,即n n n X AX λ=,则n nHn nH n n n H n n H n X X X X X X AX X λλ==, 故有n H H C X XX AX X n λ=∈max . 同理有1min λ=∈XX AX X H H C X n . 例24、A 是正规矩阵,证明(1) A 的特征向量也是H A 的特征向量. (2) n C X ∈∀,AX 与X A H 的长度相等. 证 (1) A 为正规矩阵,则有酉矩阵,使得⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n H H n HU A U AU U λλλλλλ2121,, 其中],,,[21n U ααα =,n ααα,,,21 为A 的特征向量,由上两式可见i i i A αλα=,i i i H A αλα=,故A 与H A 有相同的特征向量.(2) 由H H AA A A =,X AA X X A X A XA H H H H H H ==)()(22)()(AX AX AX AX A X H H H ===. 证得AX X A H =.例25、B A ,为n 阶实对称矩阵,B 为正定矩阵,证明存在同一可逆矩阵P ,使Λ=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==n T H u u AP P I BP P 1,. 证 B 为正定矩阵,必有可逆矩阵Q ,使.E BQ Q T =因A 为对称矩阵,则AQ Q T 也是对称矩阵,所以存在正交矩阵C ,使得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n T T u u AQC Q C 1, 令QC P =,就有Λ=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n T u u AP P 1. 又E C C EC C BQC Q C T T T T ===,即有E BP P T =,故存在同一可逆矩阵P ,使Λ==AP P E BP P T T ,.例26、(1) 设n n C A ⨯∈,则n n U A ⨯∈的充要条件是A 的n 个列(或者行)向量是标准的正交向量组.(2) r n r U U ⨯∈1的充要条件是E U U H =11. 证 (1) 必要性 设⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡==H n H H Hn A A αααααα 2121],,,[.由于E A A H =,所以有E n H n H n H n n H H H n H H H nH n H H =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡αααααααααααααααααααααααα 2122212121112121],,,[, 于是可得⎪⎩⎪⎨⎧==≠=ji ji j Hi j Hi ,1,0αααα 这表明矩阵A 的n 个列向量是一个标准的正交向量组.同样可以证明A 的n 个行向量是一个标准的正交向量组.充分性 设矩阵A 的n 个列向量n ααα,,,21 是一个标准的正交向量组,那么有⎪⎩⎪⎨⎧==≠=ji ji j Hi j H i ,1,0αααα 从而可知E n H n H n H n n H H H n H H H nH n H H =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡αααααααααααααααααααααααα 2122212121112121],,,[, 此即E A A H =,进一步也有E AA H =,这表明A 为一个酉矩阵.类似地可以证明行的情况.(2) 必要性 设矩阵1U 的r 个列向量r ααα,,,21 是一个标准的正交向量组,那么有⎪⎩⎪⎨⎧==≠=j i ji jHi j Hi ,1,0αααα 由此可得r r H r H r H r r H H H r H H H r H r H H H E U U =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=αααααααααααααααααααααααα 212221************],,,[. 充分性 设.],,,,[211211⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡==H r H H Hr U U αααααα 由于r H E U U =11,所以有rr H r H r H r r H H H r H H H r H r H H E =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡αααααααααααααααααααααααα 2122212121112121],,,[.于是可得⎪⎩⎪⎨⎧==≠=j i ji jHi j Hi ,1,0αααα 这表明矩阵1U 的r 个列向量r ααα,,,21 是一个标准的正交向量组.例27、已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=502613803A , 试求酉矩阵U ,使得AU U H 是上三角矩阵.解 首先求出其特征多项式3)1(+=-λλA E .当1-=λ时,求出属于特征值1--1的一个单位特征向量T ]61,61,62[1-=η.解与1η内积为零的方程02321=++-x x x ,求得一个单位解向量T]33,33,33[2=η.解与21,ηη内积为零的方程⎩⎨⎧=++=++-002321321x x x x x x 又求得一个单位解向量T]22,22,0[3-=η. 于是取⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=223361223361033621U , 经过计算可得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----=6265036540337227111AU U H . 记⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=626536541A , 可得21)1(+=-λλA E .对于1-=λ时,求得一个单位特征向量T]515,510[1-=γ, 再求得一个与1γ正交的向量2γT]510,515[2=γ. 令⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=5105155155101V , 经计算可得⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡---=1066251111V A V H. 令⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=510515051551000012U , 记⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---==5523030610630615515306221U U U , 则⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----=1006625102015715301AU U H . 例28、设B A ,均为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 必要性 由于A 与B 均为正规矩阵,所以分别存在正规矩阵21,U U ,使得⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n HAU U λλλ2111 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n H BU U μμμ2122 其中),,2,1(0n i i =>λ为A 的特征值,),,2,1(0n i i =>μ为B 的特征值.又A 与B 相似,于是有2211,BU U AU U H H i i ==μλ,此时B U AU U U H =--121121)(,这表明A 与B 相似.充分性 显然.例29、已知A 为实矩阵,且有T T AA A A =,证明A 必为对称矩阵. 证 由T T AA A A =可知,A 为正规矩阵,那么存在酉矩阵U ,使得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n H H n H U A U AU U λλλλ 11,, 从而有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=221n TH AU A U λλ .又A A T 为实矩阵,由上式可知其特征值也是实数,从而矩阵U 是一个正交矩阵,即1-==U U U T H ,从而有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-n AU U λλ 11, 其中n λλ,,1 一定为实数.同样也有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-n T U A U λλ 11. 由此可得A A T =,即A 为实对称矩阵.例30、设B A ,均为正规矩阵,且有BA AB =,证明: (1)B A ,至少有一个公共的特征向量;(2)B A ,可同时酉相似于上三角矩阵,即存在酉矩阵W ,使得AW W H 以及BW W H 均为上三角矩阵;(3)B A ,可同时酉相似于对角矩阵; (4)AB 与BA 均为正规矩阵.证 (1) 设λV 是矩阵A 的属于特征值λ的特征子空间,若λαV ∈,即λαα=A ,则αλαB BA =,由于BA AB =,所以有)()(αλαB B A =,这表明λαV B ∈,从而λV 是B 的不变子空间,故在λV 中存在B 的特征向量β,它也是A的特征向量.(2) 对B A ,的阶数用归纳法证明.当B A ,的阶数均为1时,结论显然成立.设单位向量1α是B A ,的一个公共特征向量,再适当选取1-n 个单位向量n αα,,2 ,使得},,,{21n ααα 为标准正交基,于是],,,[21n U ααα =为酉矩阵,且有],,,[,2111n B B b BU b B ααααα ==.进一步可得,01B B b BU U H=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=β这里β是)1(1-⨯n 矩阵,1B 是一个1-n 阶矩阵,另外也有A A aAU U H =⎥⎦⎤⎢⎣⎡=10η,这里η是)1(1-⨯n 矩阵,1A 是一个1-n 阶矩阵.由BA AB =又有)()()()(H H H H UAU UBU UBU UAU ⋅=⋅,于是可得BA AB =,由此可推得1111A B B A =.故由归纳法假设,存在1-n 阶酉矩阵1V ,使得∆=111V B V H ,这里∆为一个上三角矩阵,记.,0011UV W V V =⎥⎦⎤⎢⎣⎡=于是有V BU U V BW W H H H )(=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∆=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=000100011111V b V B b V H ββ, 显然BW W H 是一个上三角矩阵.容易验证W 是酉矩阵.同样可得,AW W H 也是一个上三角矩阵.(3) 由(2)可设R AW W H =,这里R 是一个上三角矩阵,那么H H H R W A W =,从而可得H H H H HH W RR W W WR WRWAA )(=⋅=,H H H H H H W R R W WRW W WR A A )(=⋅=.又A A AA H H =,所以可得R R RR H H =,从而知R 为一个对角矩阵.同样可证BW W H 也是一个对角矩阵.(4) 由(3)可设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n H n H u u BW W AW W 11,λλ, 于是有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n H ABW W μλμλ 11. 由正规矩阵结构定理可知AB 为正规矩阵,那么BA 也为正规矩阵.【评注】教材中已给出一种证明方法,但是与这里的证明方法完全不同,这里主要运用Schur 引理的证明思想.例31、已知下列正规矩阵,求酉矩阵U ,使得AU U H 为对角矩阵.(1)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0000110i i A (2)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+------+=062266234426434i i i i i i i iA (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=1111A 解 (1) 首先求出矩阵A 的特征多项式为)2(2+=-λλλA E ,所以A 的特征值为0,2,2321=-==λλλi i .对于特征值i 2,求得一个特征向量T i X ]1,,2[1-=. 对于特征值i 2-,求得一个特征向量T i X ]1,,2[2--=. 对于特征值0,求得一个特征向量T i X ]1,,0[3=.由于A 为正规矩阵,所以321,,X X X 是彼此正交的,只需分别将321,,X X X 单位化即可TTTi i i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=22,22,0,21,2,22,21,2,22321ααα,于是取⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---==222121222202222],,[321i i iU ααα, 而且有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=000020002i i AU U H .(2) 首先求出矩阵A 的特征多项式为)9)(81(2-+=-λλλA E ,所以A 的特征值为9,9,9321==-=λλλi i .对于特征值i 9-,求得一个特征向量T iX ]1,1,2[1-=.对于特征值i 9,求得一个特征向量T i X ]1,21,[2-=.对于特征值9,求得一个特征向量T i X ]21,1,[3-=.由于A 为正规矩阵,所以321,,X X X 是彼此正交的,只需分别将321,,X X X 单位化即可TT T i i i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=31,32,32,32,31,32,32,32,3321ααα.于是取⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---==31323232313232323],,[321i ii U ααα, 从而有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=900090009i i AU U H . (3) 首先求出矩阵A 的特征多项式为222+-=-λλλA E ,所以A 的特征值为i i -=+=1,121λλ.对于特征值i +1,求得一个特征向量T i X ]1,[1=. 对于特征值i -1,求得一个特征向量T i X ]1,[2-=.由于A 为正规矩阵,所以21,X X 是彼此正交的,只需分别将21,X X 单位化即可TTi i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=22,22,22,2221αα.于是取⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-==22222222],[21i i U αα, 从而有⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=i i AU U H1001. 【评注】这三个题目只需按照教材介绍的正规矩阵可对角化具体过程进行即可.例32、试举例说明:可对角化矩阵不一定可酉对角化.解 设Y X ,是两个线性无关但不正交的向量,记],[Y X P =,取b a b a D ≠⎥⎦⎤⎢⎣⎡=,00 那么1-=PDP A ,就是一个可对角化矩阵,但不是可酉对角化矩阵.例33、证明(1) Hermite 矩阵的特征值为实数;(2) 反Hermite 矩阵的特征值为零或纯虚数; (3) 酉矩阵特征值的模长为1.证 (1) 设A 为一个Hermite 矩阵,λ是A 的一个特征值,X 为对应于特征值为λ的一个特征向量,即有X AX λ=,在此式两端取共轭转置可得.,HHH H H X A X X A X λλ==用X 从右端乘上式两端有X X AX X H H λ=,于是有X X X X H H λλ=.由于0≠X ,所以0≠X X H ,从而有λλ=,这表明λ是实数.(2) 设A 为一个反Hermite 矩阵,λ是A 的一个特征值,X 为对应于特征值λ的一个特征向量,即有X AX λ=,在此式两端取共轭转置可得.,HHH H H X A X X A X λλ=-=用X 从右端乘上式两端有X X AX X H H λ=-,于是有X X X X H H λλ=-.由于0≠X ,所以0≠X X H ,从而有λλ=-,这表明λ为零或纯虚数. (3) 设A 为一个酉矩阵,λ是A 的一个特征值,X 为对应于特征值λ的一个特征向量,即有X AX λ=,在此式两端取共轭转置可得H H H X A X λ=.用AX 从右端乘上式两端有X X EX X H H λλ=,于是有0)1(=-X X H λλ.由于0≠X ,所以0≠X X H ,从而有1=λλ,这表明λ的模长为1.例34、设A 与B 均为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 必要性 由于相似矩阵有相同的特征值,所以A 与B 的特征值相同.充分性 A 与B 均为Hermite 矩阵,所以分别存在酉矩阵21,U U ,使得.,2122211⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n H n H BU U AU U ηηηδδδ其中),,2,1(n i i =δ为A 的特征值,),,2,1(2n i =η为B 的特征值.又i i ηδ=,从而2211BU U AU U H H =,此即B U U A U U H H H =)()(2121,这表明A 与B 酉相似.例35、设A 是Hermite 矩阵,且A A =2,则存在酉矩阵U ,使得⎥⎦⎤⎢⎣⎡=000rH EAU U . 证 由于A 是Hermite 矩阵,所以存在酉矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n H AU U λλλ21, 其中),,2,1(n i i =λ为A 的特征值,又A 为幂等矩阵,于是0=i λ或1.不妨设A 的秩为r ,那么i λ中有r 个1,r n -个0.记0,12121========-++r n r r r λλλλλλ .即⎥⎦⎤⎢⎣⎡=000rH EAU U . 例36、设3R 中的向量为),,(321ξξξα=,线性变换为)32,32,22()(32132132ξξξξξξξξα+---+---=T ,求3R 的一个基,使T 在该基下的矩阵为对角矩阵.解 取3R 的简单基321,,e e e ,计算得),3,1,2()(),1,3,2()(),2,2,0()(321--=--=--=e T e T e T那么,T 在基321,,e e e 下的矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=312132220A . A 的特征值为2,4321-===λλλ,与之对应的线性无关的特征向量依次为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-112,201,021. 令⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=Λ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=244,120102211P , 则有Λ=-AP P 1,由P e e e ),,(),,(321321=ααα求得3R 的另一个基为).1,1,2(2),2,0,1(2),0,2,1(23213312211=++=-=+-=-=+-=e e e e e e e ααα T 在该基下的矩阵为Λ.四、教材习题同步解析1、设V 是实数域R 上的n 维线性空间,12,,,n εεε是V 的一组基,对于V 中向量n n x x x εεεα+++= 2211,n n y y y εεεβ+++= 2211,定义内积为n n y nx y x y x +++= 22112),(βα,证明V 在此内积下构成一个内积空间.证 设R k V z z z n n ∈∈+++=,2211εεεγ ,则有n n x ny x y x y +++== 22112),(),(αββα;111222(,)()2()()n n n x y z x y z nx y z αβγ+=++++++11221122(2)(2)n n n n x y x y nx y x z x z nx z =+++++++(,)(,)αβαγ=+;1122(,)2(,)n n k kx y kx y nkx y k αβαβ=+++=.当0=α时,0),(=αα;当0≠α时,至少有一个00≠i x ,从而0),(200>=i x i αα,因此,该实数是V 上的内积,V 构成一个内积空间.2、设V 是实数域R 上的n 维线性空间,n εεε,,21 是V 的一组基,A 是一个n 阶正定实对称矩阵.定义V 的内积如下:对于V 中向量βα,,如果它们在基12,,,n εεε下的坐标分别为y x ,,则Ay x T =),(βα,证明V 是一个内积空间.证 设V ∈γ,在基12,,,n εεε下的坐标为z ,R k ∈,则有),()(),(αββα=====Ax y x A y Ay x Ay x T T T T T T ; ),(),()(),(γαβαγβα+=+=+=+Az x Ay x z y A x T T T ; ),()(),(βαβαk Ay kx Ay kx k T T ===;因为A 为n 阶正定实对称矩阵,所以Ax x T =),(αα为正定二次型.0≠α时,0),(>αα;0=α时,0),(=αα,所以V 是一个内积空间.3、在实内积空间4R (内积为实向量的普通内积)中,已知⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111,1111,0011321βββ,试求出与321,,βββ都正交的单位向量.解 设T x x x x ),,,(4321=α满足,3,2,1,0),(==i i βα有⎪⎩⎪⎨⎧=-+-=--+=+0004321432121x x x x x x x x x x ,可取T)1,1,1,1(--=α,故单位向量为 T ⎪⎭⎫ ⎝⎛--21,21,21,21或T⎪⎭⎫⎝⎛--21,21,21,21. 4、设内积空间3C 中向量βα,的内积为αββαH =),(判断下述向量βα,是否正交:1)T T i i i i )2,1,1(,),,1(-+=--=βα; 2)T T i i i i i )3,1,,1(,)2,,1(-=+-=βα.解 1)01)2,1,1(),(=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+-=i i i i βα,故正交.2)04721)3,,1(),(≠+=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-=i i i i i i βα,故不正交.5、设12,,,n ααα是n 维内积空间V 的一组基,如果V 中向量β使.,2,1,0),(n i i ==αβ证明 0=β.证 令n n x x x αααβ+++= 2211,有0),(),(),(11===∑∑==ni i i ni i i x x αβαβββ,由内积定义,有0=β.6、设V 是实数域R 上的内积空间,321,,εεε是V 的一组标准正交基.证明)22(31),22(31),22(31321332123211εεεηεεεηεεεη--=+-=-+=也是V 的一组标准正交基.证 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=323231323132313232),,(),,(321321εεεηηη,记矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=323231323132313232A ,因为,E A A T =所以A 为正交矩阵,又因为321,,εεε为标准正交基,所以321,,ηηη也是标准正交基.7、设54321,,,,εεεεε是5维内积空间V 的一组标准正交基.32132125112,,εεεαεεαεεα++=-=+=.求子空间),,(321αααL 的一组标准正交基.解 设0332211=++αααk k k ,则0)()2(51332321321=+++-+++εεεεk k k k k k k ,因为5321,,,εεεε线性无关,则0321===k k k ,所以321,,ααα线性无关,所以他们是),,(321αααL 的一组基.将321,,ααα正交化,单位化,即得),,(321αααL 的一组标准正交基.记)0,0,1,1,2(),0,0,0,1,1(),1,0,0,0,1(321=-==x x x ,则正交化,11x y =; ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-=21,0,0,1,21),(),(1111222y y y y x x y ;()1,0,1,1,1),(),(),(),(13222231111333-=-=--=y x y y y y x y y y y x x y ;单位化)1,0,0,0,1(222211==y z ;)1,0,0,2,1(663622--==y z ; )1,0,1,1,1(213-=z 所以标准正交基)(21),2(66),(22532135212511εεεεγεεεγεεγ-++=--=+=. 8、已知线性空间4][x R 对于内积⎰-=11)()())(),((dx x g x f x g x f构成一个内积空间.从基32,,,1x x x 出发,经正交单位化求一组标准正交基.解 因为32),(,0)1,(,211)1,1(1121111=====⋅=⎰⎰⎰---dx x x x xdx x dx , 52),(,32)1,(,0),(2222===x x x x x ,…… 正交化,令11=β;x x x =⋅-=1)1,1()1,(2β; 31),(),(1)1,1()1,(22223-=⋅-⋅-=x x x x x x x x β;x x 5334-=β;再单位化x x x x x x 41434145;4104103;26),(;22)1,1(34232211-=-=====ηηβηβη9、对于实数域R 上的线性空间n m R ⨯,规定内积如下:对于n m R ⨯中任意元素][],[ij ij b B a A ==,则=),(B A 迹∑∑===n i mj ji ji Tb a A B 11)(.证明n m R ⨯对此内积构成欧氏空间.证 ∑∑∑∑=======n i m j m j ni ji ji ji ji A B a b b a B A 1111),(),(;对任意的R k ∈,n m ij R a C ⨯∈=][,有=+),(C B A 迹=+))((A C B T 迹()T T B A C A +=迹)(A B T +迹()T C A =(,)A B (,)A C +;=),(B kA 迹=))((kA B T 迹)(A kB T =k 迹)(A B T =),(B A k ;0),(112≥=∑∑==n i mj ji a A A ,当且仅当0=ji a (即0=A )时,0),(=A A ,所以nm R ⨯对此内积构成欧氏空间.10、设欧氏空间4R (内积为普通实数组向量的点积)的一组基为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111,0111,0011,00014321αααα,求在这组基下的度量矩阵A .解 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==4321332122211111)),((j i A αα.11、在线性空间4R 上定义一种内积成为欧氏空间.已知在基T T T T e e e e )1,0,0,0(,)0,1,0,0(,)0,0,1,0(,)0,0,0,1(4321====下的度量矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=3101121001211012A . 1) 求在基T T T T )1,1,0,1(,)1,2,1,0(,)0,0,2,1(,)0,0,1,1(4321==-=-=αααα下的度量矩阵B .2) 求实数a ,使向量T a )1,2,,1(-=α与向量T )0,2,1,1(-=β正交. 解 1) 因为由基4321,,,e e e e 到基4321,,,αααα的过渡矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=-2100110010113112;11001200012110111P P , 设向量α在4321,,,e e e e 下的坐标为x ,则α在4321,,,αααα下的坐标为x P 1-,如果在基4321,,,αααα下的度量矩阵为B ,则Ax x x BP x P T T ==--11)(),(αα,所以⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----===--79119130010631032,)(11AP P B A BP P T T2)βα,在4321,,,e e e e 下的坐标分别为T a )1,2,,1(-和T )0,2,1,1(-,所以0)0,2,1,1()1,2,,1(),(=--=T A a βα时,有310=a . 12、设321,,εεε是欧氏空间V 的一组基,内积在这组基下的度量矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=612121211A已知V 的子空间1V 的一组基为112αεε=+,2123αεεε=+-.1) 证明21,αα是1V 的一组正交基; 2) 求1V 的正交补⊥1V 的一组基. 证 1) 因为12111213212223(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)ααεεεεεεεεεεεε=+-++-112(1)2(1)0=--+-+--=,故21,αα正交,所以21,αα是1V 的一组正交基.2) 只需再找到V 中向量3α使321,,ααα为V 的一组正交基,则3α即为⊥1V 的一组基.方法一:设3322113εεεαx x x ++=,利用正交条件⎩⎨⎧==0),(0),(3231αααα 即 ⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡0)1,1,1(0)0,1,1(321321x x x A x x x A 可得一解为2,2,7321-===x x x ,即得3213227εεεα-+=.方法二:先将21,αα扩充为V 的一组基123,,ααξ,为此只需123,,αατ的坐标线性无关.例如取31ξε=即可.再将123,,ααξ正交化.因21,αα已是正交组,正交化过程只需从第三个向量做起.令(3)(3)311223k k αααξ=++,算出(3)(3)3132121122(,)(,)20,(,)(,)5k k ξαξααααα=-==-=,即得3213525257εεεα-+=.13、设4维欧氏空间V 在基4321,,,εεεε下的度量矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=1100162102100101A , 已知V 中向量323312211,,εεαεεαεεα-=+=+=,V 的子空间1123(,,)V L ααα=.1) 试求1V 的一组标准正交基; 2) 设有1V 的线性变换σ,使112()(1σαα=+,212()(1(2σααα=-++-,313()2σαα=+请判明σ是不是1V 的正交变换或对称变换?解 1) 显然321,,ααα线性相关,其极大无关组21,αα即为1V 的一组基,将。

矩阵论复习题综合精选全文

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可编辑修改精选全文完整版1. 设+=R V 是正实数集,对于任意的V y x ∈,,定义x 与y 的和为 y x y x ⋅=⊕对于任意的数R k ∈,定义k 与x 的数乘为k x x k =⊗问:对于上述定义加法和数乘运算的集合V ,是否构成线性空间,并说明理由.2.对任意的2,R y x ∈,),(21x x x =,),(21y y y =定义x 与y 的和为),(112211y x y x y x y x +++=⊕对于任意的数R k ∈,定义k 与x 的数乘为)2)1(,(2121x k k kx kx x k -+=⊗ 问:对于上述定义加法和数乘运算的集合2R ,是否构成线性空间,并说明理由.3.设},022|),,{(321321R x x x x x x x S i ∈=++=,试证明S 是3R 的子空间,并求S的一组基和S dim .4.设)(R P n 表示次数不超过n 的全体多项式构成的线性空间,)}()(,0)0(|)({R P x f f x f S n ∈='=证明S 是)(R P n 的子空间,并写出S 的一组基和计算S dim .5. 设T 是2R 上的线性变换,对于基向量i 和j 有j i i T +=)( j i j T -=2)(1)确定T 在基},{j i 下的矩阵;2)若j i e -=1 j i e +=32,确定T 在基},{21e e 下的矩阵.6. 设T 是3R 上的线性变换,对于基},,{k j i 有k j k j i T -=++)( i k j T =+)( k j i k T 532)(++=1)确定T 在基},,{k j i 下的矩阵;2)求T 的零空间和像空间的维数.7.设线性空间3R 的两个基为(I):321,,x x x , (II):321,,y y y , 由基(I)到基(II)的过度矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=101010101C , 3R 上的线性变换T 满足21321)32(y y x x x T +=++12323(24)T x x x y y ++=+31321)43(y y x x x T +=++1)求T 在基(II)下的矩阵;2)求)(1y T 在基(I)下的坐标.8.在线性空间)(3R P 中321)(x x x a x f +++= 3221)(x x ax x f +++= 32321)(x x x x f +++= 讨论)(),(),(321x f x f x f 的线性相关性.9.在22R ⨯中求由基(I) 12101A ⎛⎫= ⎪⎝⎭ 20122A ⎛⎫= ⎪⎝⎭ 32112A -⎛⎫= ⎪⎝⎭ 41312A ⎛⎫= ⎪⎝⎭到基(II) 11210B ⎛⎫= ⎪-⎝⎭ 21111B -⎛⎫= ⎪⎝⎭ 32211B -⎛⎫= ⎪⎝⎭ 41101B --⎛⎫= ⎪⎝⎭的过渡矩阵.10.已知 1(1,2,1,0)α= 2(2,1,0,1)α=- 1(1,1,1,1)β=- 2(1,1,3,7)β=- 设1212(,)(,)V L L ααββ=⋂, 求线性空间V 的维数和基.11.在)(2R P 中, 对任意的)()(),(2R P x g x f ∈定义内积为⎰=10)()())(),((dx x g x f x g x f 若取)(2R P 的一组基},,1{2x x ,试用Schmidt Gram -正交化方法,求)(2R P 的一组正交基.12.(1) 设x 和y 是Eucild 空间V 的非零元,它们的夹角是θ,试证明θcos ||||||||2||||||||||||222y x y x y x ⋅-+=-12.(2) 求矩阵10002i A i +⎛⎫= ⎪⎝⎭的奇异值分解. 13.设A 为n 阶实矩阵,证明A 可表示为一对称矩阵和一反对称矩阵之和. (提示:若A A T =,称A 为对称矩阵。

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 .。

矩阵理论期末复习题

矩阵理论期末复习题

1、非齐次微分方程组()()⎪⎩⎪⎨⎧=+=T x t F AX dt dx1,0)0(的解:其中⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=3553A ()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-0t e t F2、设nn CA ⨯∈,则对任何矩阵范数∙,都有A A ≤)(ρ。

3、设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010100012A ,求Ate 。

4、设nn CA ⨯∈,且1)(<A ρ,求级数∑∞=0m mA的和。

5、求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=502613803A 的约当标准形。

6、求⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=031251233A 的最小多项式)(λm 。

7、讨论kk kk⎥⎦⎤⎢⎣⎡--∑∞=128160的敛散性。

8、线性变换的秩与零度的定义,秩与零度之间的关系 9、已知m nm R b R A ∈∈⨯,,对于矛盾线性方程组b Ax =,使得22)(b Ax x f -=为最小的向量)0(x 称为最小二乘解,试导出最小二乘解所满足的方程组。

1.设实数域上的多项式空间3[]P t 中的多项式230123()f t a a t a t a t =+++在线性变换T 下的像为2301122330()()()()()Tf t a a a a t a a t a a t =-+-+-+-,求线性变换T 的值域和核空间的基与维数。

2.设⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=032100010A ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2010A ,求A e 。

3.求矩阵1141⎛⎫= ⎪⎝⎭A 的谱分解。

4.求微分方程组112212313214221tdx x x dt dx x x dt dx x x e dt ⎧=-++⎪⎪⎪=-++⎨⎪⎪=++-⎪⎩和1132123313383625dx x x dt dxx x x dt dx x x dt ⎧=+⎪⎪⎪=-+⎨⎪⎪=--⎪⎩满足初始条件123(0)1,(0)1,(0)1x x x ===-的解。

5.证明矩阵nn CA ⨯∈的幂序列}{)(m A 收敛于0的充分必要条件是()1A ρ<。

矩阵论复习

矩阵论复习

可求出 A(λ ) 的行列式因子 (3)将矩阵 A(λ )的不变因子 d 1 (λ ), d 2 (λ ),L , d r (λ ) 分解成 一次因式的幂: 一次因式的幂:
(λ − λ1 ) n1 , (λ − λ 2 ) n2 ,L , (λ − λ s ) ns
可求出 A(λ ) 的初等因子
4.Jordan标准形的求法 标准形的求法 4. (1)求矩阵 A 的初等因子
& & & C n = V λ1 + V λ 2 + L + V λ r
(3) A 的每一个特征值的几何重数等于代数重数. 的每一个特征值的几何重数等于代数重数. 的一维不变子空间的直和. (4) C n 可以分解成 A 的一维不变子空间的直和 的初等因子都是一次式. (5)A的初等因子都是一次式 的初等因子都是一次式 的最小多项式m(λ)没有重零点 没有重零点. (6)A的最小多项式 的最小多项式 没有重零点
即 A (ε 1 , ε 2 , L , ε n ) = (ε 1 , ε 2 , L , ε n ) A .
4.线性变换的值域与核 4.线性变换的值域与核 维线性空间V上的线性变换 ε 上的线性变换, 设A 是 n 维线性空间 上的线性变换,1 , ε 2 ,L , ε n 是 V 的一组基, 的一组基,A 在这组基下的矩阵是 A,则 , (1)A 的核为Ker ( A ) = {α ∈ V | A (α ) = 0}; (2)A 的值域为R( A ) = { A (α ) | α ∈ V };
α = x 1ε 1 + x 2 ε 2 + L + x n ε n .
2.线性子空间 2.线性子空间 是线性空间, 是 的非空子集, (1)设V是线性空间,W是V 的非空子集,则W是V 的 是线性空间 是 子空间的充分必要条件是

矩阵论学习复习资料

矩阵论学习复习资料

x V = X = 1 x 3
x 2 x1 − x 4 = 0 x − x = 0, x4 2 3
5. 设 V1, V2 分别是
V1 = {(x1, x2 L, x2 ) x1 + x2 +L+ xn = 0, xi ∈K} V2 = {(x1, x2 L, x2 ) xi − xi+1 = 0, xi ∈K}
6. 求下列矩阵的 求下列矩阵的Jordan标准形 标准形
1 0 3 1 −1 1 − 4 −1 0 A = − 3 − 3 3 , B = 7 1 2 − 2 − 2 2 − 7 − 6 −1
7. 求下列矩阵的最小多项式
a O −1 − 2 6 a A = −1 0 3, B = b −1 −1 3 N b
0 0 1 0
b N b a O a
8.设A 是一个 阶方阵,其特征多项式为 设 是一个6阶方阵 阶方阵, 最小多项式为m ƒ(λ)=(λ+2)2(λ-1)4, 最小多项式为 A(λ)=(λ+2)(λ-1)3, λ 求出A的若当标准形 求出 的若当标准形. 的若当标准形 9.对于 阶方阵 ,如果使 m=O成立的最小正整数 对于n 阶方阵A,如果使A 对于 成立的最小正整数 为m,则称 是m次幂零矩阵,证明所有 阶n-1次幂 次幂零矩阵, ,则称A是 次幂零矩阵 证明所有n阶 次幂 零矩阵彼此相似,并求其若当标准形 零矩阵彼此相似,并求其若当标准形. 10. 如果λ1,λ2,…, λs是A 的特征值,则Ak的特征值只能 的特征值, …
矩阵论复习 一. 线性空间 1. 线性空间的概念 2. 线性空间的基,维数与坐标(基变换与与坐 线性空间的基,维数与坐标( 标变换) 标变换) 3. 线性子空间的概念与运算 (1)定义 (2) 运算(交与和,直和) 定义 运算(交与和,直和)

矩阵论复习题综合

矩阵论复习题综合

1. 设+=R V 是正实数集,对于任意的V y x ∈,,定义x 与y 的和为 y x y x ⋅=⊕ 对于任意的数R k ∈,定义k 与x 的数乘为k x x k =⊗问:对于上述定义加法和数乘运算的集合V ,是否构成线性空间,并说明理由. 2.对任意的2,R y x ∈,),(21x x x =,),(21y y y =定义x 与y 的和为),(112211y x y x y x y x +++=⊕对于任意的数R k ∈,定义k 与x 的数乘为)2)1(,(2121x k k kx kx x k -+=⊗ 问:对于上述定义加法和数乘运算的集合2R ,是否构成线性空间,并说明理由. 3.设},022|),,{(321321R x x x x x x x S i ∈=++=,试证明S 是3R 的子空间,并求S 的一组基和S dim .4.设)(R P n 表示次数不超过n 的全体多项式构成的线性空间,)}()(,0)0(|)({R P x f f x f S n ∈='=证明S 是)(R P n 的子空间,并写出S 的一组基和计算S dim . 5. 设T 是2R 上的线性变换,对于基向量i 和j 有j i i T +=)( j i j T -=2)(1)确定T 在基},{j i 下的矩阵;2)若j i e -=1 j i e +=32,确定T 在基},{21e e 下的矩阵. 6. 设T 是3R 上的线性变换,对于基},,{k j i 有k j k j i T -=++)( i k j T =+)( k j i k T 532)(++=1)确定T 在基},,{k j i 下的矩阵; 2)求T 的零空间和像空间的维数.7.设线性空间3R 的两个基为(I):321,,x x x , (II):321,,y y y , 由基(I)到基(II)的过度矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=101010101C , 3R 上的线性变换T 满足21321)32(y y x x x T +=++ 12323(24)T x x x y y ++=+31321)43(y y x x x T +=++ 1)求T 在基(II)下的矩阵; 2)求)(1y T 在基(I)下的坐标. 8.在线性空间)(3R P 中321)(x x x a x f +++= 3221)(x x ax x f +++= 32321)(x x x x f +++=讨论)(),(),(321x f x f x f 的线性相关性.9.在22R ⨯中求由基(I) 12101A ⎛⎫= ⎪⎝⎭ 20122A ⎛⎫= ⎪⎝⎭ 32112A -⎛⎫= ⎪⎝⎭ 41312A ⎛⎫= ⎪⎝⎭到基(II) 11210B ⎛⎫= ⎪-⎝⎭ 21111B -⎛⎫= ⎪⎝⎭ 32211B -⎛⎫= ⎪⎝⎭ 41101B --⎛⎫= ⎪⎝⎭的过渡矩阵.10.已知 1(1,2,1,0)α= 2(2,1,0,1)α=- 1(1,1,1,1)β=- 2(1,1,3,7)β=- 设1212(,)(,)V L L ααββ=⋂, 求线性空间V 的维数和基. 11.在)(2R P 中, 对任意的)()(),(2R P x g x f ∈定义内积为⎰=1)()())(),((dx x g x f x g x f若取)(2R P 的一组基},,1{2x x ,试用Schmidt Gram -正交化方法,求)(2R P 的一组正交基.12.(1) 设x 和y 是Eucild 空间V 的非零元,它们的夹角是θ,试证明θcos ||||||||2||||||||||||222y x y x y x ⋅-+=-12.(2) 求矩阵10002i A i +⎛⎫= ⎪⎝⎭的奇异值分解.13.设A 为n 阶实矩阵,证明A 可表示为一对称矩阵和一反对称矩阵之和. (提示:若A A T =,称A 为对称矩阵。

矩阵论知识点

矩阵论知识点

矩阵论知识点最近考试不断,今天终于告一段落了。

矩阵论我花了将近两个礼拜复习,多少有点感悟,所以赶紧写下来,不然估计到时候又还给老师了,也希望自己的见解对你们也有帮助!!总的来说矩阵论就讲了如下6个知识点:(1)线性空间与线性变换(2)范数理论及其应用(3)矩阵分析及其应用(4)矩阵分解(5)特征值的估计(6)广义逆矩阵1.线性空间与线性变换1.1线性空间首先我们需要知道什么是空间??空间其实就是向量的集合,而什么是线性空间呢??线性空间就是满足8条性质的向量集合,这8条性质分别如下:所以矩阵论考试里面如果要你证明一个向量集合是线性空间??只需要证明集合满足上述8条性质就可以了,该证明的难度在于怎么表示该集合中的向量。

然后对于线性空间中的元素(元素很多),我们肯定不可能通过枚举法将每个元素枚举出来的吧,这样不太现实。

最好的方法就是找到线性空间中的基,通过这些基和坐标我们就可以表示出线性空间中所有的向量。

针对上述想法,我们就应该考虑满足条件基的存在性和唯一性,得到的结果是这样的基是存在的但是不唯一!!当时这里就牵涉到另一个问题,线性空间的基是不唯一的,对于同一个元素在不同基下坐标肯定是不同的!!如果我们知道基与基之间的关系,我们是否可以知道坐标与坐标的关系,这就推导出了下面公式:之后的一个概念就是线性子空间,这个名词我们可以拆开进行理解,子空间说明了该空间是一个线性空间的子集,线性说明这个子空间满足齐次性和叠加性,具体形式如下:最后一个概念是线性子空间的交与和,这和集合的交与和性质差不多,这里我需要重点介绍的直和的概念,直和的概念和集合的并类似,不同的是直和中并的两个集合是不相交的,即两个集合中没有共同元素。

以上就是线性空间中所有的知识点。

1.2线性变换及其矩阵这一节出现一个概念叫做线性变换,记为T,出现线性变换的原因就是对于一个向量我们希望通过某种变换将该向量转变成我希望的目标向量,换句话说线性变换就相当于函数,自变量就相当于我们已知的向量,因变量就是我们的目标向量,这样应该好理解点。

《高等工程数学(矩阵论)》复习提纲与习题选讲(PDF)

《高等工程数学(矩阵论)》复习提纲与习题选讲(PDF)

《矩阵论》复习提纲与习题选讲chapter1 线性空间和内积空间内容总结:z 线性空间的定义、基和维数;z 一个向量在一组基下的坐标;z 同一线性空间不同基之间的过度矩阵;z 线性子空间的定义与判断;z 子空间的交;z 内积的定义;z 内积空间的定义;z 向量的长度、距离和正交的概念;z Gram-Schmidt 标准正交化过程;z 标准正交基。

习题选讲:1、设表示实数域3]x [R R 上次数小于3的多项式再添上零多项式构成的线性空间(按通常多项式的加法和数与多项式的乘法)。

(1) 求的维数;并写出的一组基;3]x [R 3]x [R (2) 求在所取基下的坐标;221x x ++ (3) 写出(1)所取基到的另一组基的过渡矩阵;3]x [R 2)1(),1(,1−−x x (4) 在中定义3]x [R , ∫−=11)()(),(dx x g x f g f n x R x g x f ][)(),(∈ 证明上述代数运算是内积;求出的一组标准正交基;3][x R (5)求与之间的距离。

221x x ++2x 2x 1+−二、 设22R ×是实数域R 上全体22×实矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加 法和数与矩阵的乘法)。

(1) 求22R ×的维数,并写出其一组基;(2) 在(1)所取基下的坐标; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−3111(3) 设W 是实数域R 上全体22×实对称矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。

证明:W 是22R ×的子空间;并写出W 的维数和一组基;(4) 在W 中定义内积, )A B (tr )B ,A (T =W B ,A ∈求出W 的一组标准正交基;(5)求与之间的距离; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0331⎥⎦⎤⎢⎣⎡−1221 (6)设V 是实数域R 上全体22×实上三角矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。

矩阵论复习资料

矩阵论复习资料

矩阵论复习纲要前两讲要求理解并掌握高等代数中的基本概念与理论,这些是矩阵论进一步研究必要的基础。

对应于教材第八章8.1—8.6的内容第一讲 线性空间一、线性空间的定义及性质1. 线性空间的定义与性质 ;2. 线性相关性:线性组合;线性表示;线性相关性;.线性空间的维数 二、线性空间的基与坐标1. 基的定义;2. 坐标的定义;3. 基变换与坐标变换 三、线性子空间的定义及其性质1. 线性子空间的定义 ;2. 线性子空间的性质 ;3. 生成子空间 ;4. 基扩定理 四、子空间的交与和1. 子空间的交与和定义,两子空间的交与和仍为子空间;2 维数公式;3.子空间的直和及直和充要条件第二讲 线性变换及其矩阵一、线性变换及其运算1. 线性变换的定义;2. 线性变换的性质3. 线性变换的运算:恒等变换; 变换的相等; 线性变换的和,数乘,负变换,乘积,逆变换,线性变换的多项式。

二、线性变换的矩阵表示1、线性变换的矩阵的定义与性质;2. 相似矩阵及其性质三、线性变换及矩阵的值域和核及其性质:()R T 、()N T ;()R A ;()N A 。

四、线性变换的不变子空间 1. 不变子空间的定义 ;2. 不变子空间与线性变换矩阵化简之间的关系. 习题要求:习题八P215 1—24题(选做)第三讲 矩阵的相似对角化与Jodan 标准形第三讲对应于教材第一章1.1-1.3的内容**一、矩阵的相似对角化1. 特征值与特征向量;特征多项式 **例1 已知122224242A -⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,求其特征值和特征向量。

(P1)2. 矩阵的迹与行列式与特征根的关系11nnii ii i trA a λ====∑∑;1d e t nii A λ==∏.3. 性质(1)若A 与B 相似,则detA= detB ,rank(A)=rank(B), tr(A)=tr(B), det(λI-A)= det(λI-B); (2)设A 、B 分别为m n ⨯和n m ⨯阶矩阵,则()()tr A B tr B A =;**4. 矩阵对角化的条件引理 n 阶方阵A 的互不相同的特征根对应的特征向量线性无关。

矩阵论复习

矩阵论复习

矩阵论复习一、矩阵代数1.矩阵及其运算 2.矩阵的行列式 2.1 行列式的定义 2.2 行列式的性质(1) 行列互换,行列式的值不变;(2) 交换两行(列),行列式的值改变符号;(3) 一行(列)有公因子K ,则K 可提到行列式号外; (4) 两行(列)元素成比例,行列式的值为零;(5) 一行(列)可表示为两组数的和,则行列式等于两个行列式的和; (6)一行(列)的倍数加到另一行(列),行列式的值不变。

2.3 行列式的计算2.4 子式、余子式、代数余子式 2.5 主子式、顺序主子式 3.矩阵的逆3.1 定义:对n 阶矩阵A ,如果存在n 阶矩阵B ,使得AB BA I ==,则称B 为A 的逆矩阵,记为1B A -=。

3.2 矩阵逆的存在与唯一性:如果n 阶矩阵A 可逆,则A 的逆是唯一的。

对n 阶矩阵A ,A 可逆||0A ⇔≠,并且如果A 可逆,则1*1||A A A -=。

3.3 逆矩阵的计算: 用公式 用初等变换4.矩阵的初等变换与初等矩阵 4.1 矩阵的初等变换(1)交换矩阵的两行(列);(2)用一个非零的数乘矩阵的一行(列); (3)将矩阵一行(列)的倍数加到另一行(列)。

4.2 初等矩阵的定义单位矩阵经一次初等变换所得的矩阵称为初等矩阵。

三种初等矩阵row jth row ith j i P ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1101111011),( , row ith k k i P ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111)(( ,11(,())11ith rowk P i j k jth row ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦。

4.3 初等矩阵的性质初等矩阵都是可逆的,并且),,(),(1j i P j i P =- ))(())((11--=k i P k i P , 1(,())(,())P i j k P i j k -=-。

09矩阵论复习提纲

09矩阵论复习提纲

09级硕士生矩阵论复习提纲
一、 概念(名词解释)
1、λ-矩阵
2、λ-矩阵的等价
3、λ-矩阵的Smith 标准形
4、k 阶行列式因子
5、不变因子
6、初等因子
7、Jordan 标准型
8、相似矩阵
9、零化多项式 10、最小多项式 11、1-范数 12、p -范数12、∞-范数13、范数的等价 14、按范数收敛 15、矩阵的相容范数 16、F -范数 17、算子范数 18、行范数 19、列范数 20、1λ-范数 21、g 逆 22、左逆 23、右逆 24、反射g 逆 25、极小范数g 逆 26、最小二乘解 27、最小二乘g 逆,28、极小最小二乘g 逆
二、 证明
1、P. 94 推论1
方阵A 的特征多项式的根必是其最小多项式的根.
2、P. 104 性质2
设()A u 是可微的函数矩阵,()u f x =是一元可微函数,则
[(())]''()'()x u A f x A u f x =
3、P. 110 性质6
4、P. 114 例2,P. 115 例4,P. 126 例8,P. 160 习题12
5、P. 134 性质1(4)
三、 计算
1、P. 96-100 习题二 1(1),2(1),3(2),4(3),11(1)
2、P. 141例2
3、P. 158-162 习题三 3,4,18(1)
4、P. 194-197 习题四 1(2)
5、P. 247-249 习题五 6(1),10(2)
6、P. 236 例2
7、求不相容方程组
211x y z x y z x y +-=⎧⎪+-=⎨⎪-=⎩
的极小最小二乘解。

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3. 设1,2;1, 2是欧式空间V2两个基, 又
1=122, 2=12,
(1,1)=1, (1,2)=-1 ,(2,1)=2,(2,2)=0
分别求基1,2与1,2的度量矩阵. 4. 设实线性空间Vn的基1,2,,n,设,Vn
在该基下的坐标分别为(1,,n)T,(1,,n)T; 定义
i 1 j 1
2
2
1 1 0 1 取 A1 , A2 ,W L( A1 , A2 ) 0 0 1 1
(1)求W的一个基;
(2)利用W与W的基求R22的一个标准正交基.
2. 已知欧式空间Vn的基1,2,,n的度量矩阵为A,
1 i j 证明在Vn中存在基1,2,,n,使满足 ( , ) i j 0 i j
3.线性变换的矩阵 T (1,2,,n)=(1,2,,n)A
rankT=rankA, nullT=nrankA
(1,2,,n 为 线性空间V 的一个基)
4. 线性变换的运算 加法,数乘,乘法,逆,多项式.
5. 化简线性变换的矩阵 (1) 线性变换的特征值与特征向量 (2) 在不同基下的矩阵相似
证明:T 为对称变换 ATG=GA,其中G为1,2,,n
的度量矩阵. 7. 设n 维Eulid空间Vn的基1,2,,n的度量矩阵为G , 正交变换T 在该基下的矩阵为A,证明 : (1)T1,T2,,Tn是Vn的基;(2)ATGA=G.
8. 设1,2,,n是n维欧式空间V的标准正交
3. 设T, S 是V 上线性变换,且T2=T, S2=S ,证明
(1) R(T)=R(S)TS=S, ST=T
(2) N(T)=N(S)TS=T, ST=S 4. 设P[x]2的线性变换T T(a+bx+cx2)=(4a+6b)+(-3a-5b)x+(-3a-6b+c)x2 求P[x]2的一个基,使T 在该基下的矩阵为对角矩阵.
一.矩阵序列{Ak}
k 0 k c A , c A 二.矩阵级数 k k k 收敛(A)<r
三.矩阵函数 (定义,AB=BAeAeB=eA+B)
de At At d cos At Ae , A sin At) 四.矩阵的微积分 ( dt dt
k 0
五.一阶线性常系数(非)齐次微分方程组
2= 2+k2r , , r= r (kiK)也线性无关.
3. 求向量组
1 (1,2,1,0) 1 (2,1,0,1) 2 (1,1,1,1) 2 (1,1,3,7)
分别生成的子空间的交的基和维数.
4. 设 V1, V2 分别是
V1 ( x1 , x2 , xn ) x1 x2 xn 0, xi K V2 ( x1 , x2 , xn ) xi xi 1 0, xi K
求出A的若当标准形.
10.对于n 阶方阵A,如果使Am=O成立的最小正整数
为m,则称A是m次幂零矩阵,证明所有n阶n-1次幂
零矩阵彼此相似,并求其若当标准形.
三.欧式空间与酉空间
1. 定义 ,度量矩阵((,)=xTAy,A是某基的度量矩阵,x
和y分别是 和 在该基下的坐标)
2. 正交基与规范正交基(sthmidt 正交化)
11. 已知欧式空间R22 的子空间 x1 x2 x1 x4 0 V X , x3 x4 x2 x3 0 中的内积为 2 2 b11 b12 a11 a12 A, B aijbij , A , , B i 1 j 1 b21 b22 a21 a22 0 1 T V 中的线性变换为T(X)=XP +X , 任意XV, P . 1 0 1. 给出子空间V 的一个标准正交基; 2. 验证T 是V 中的对称变换;
i 1 j 1

2 m n A F aij , 从属范数:A max Ax ;A 1 , A 2 , A ; x 1 i 1 j 1
1 2
习题:
1. 证明:Cnn 中的矩阵范数 与 F 等价.
2. 证明: Cnn 中的矩阵范数 m1 与Cn中的向量 范数 p 相容。 3. 设A=(aij)mn,定义实数
A G mn max aij
i, j
证明: 是Cmn中的矩阵范数,且与向量的2-范数相 容.
4. 设可逆矩阵SRnn, 且 x s Sx 2 是Rn中的
向量范数. 若 A s 表示Rnn中从属于向量范数
x s 的矩阵范数,试导出 A 与矩阵2-范数之间 s
的关系.
5. 设Vn 是数域R上的线性空间,xVn在基 (I) x1,x2,,xn下的坐标为=(a1,a2,an)T. (1)证明: x α 2 是Vn中的向量范数。 (2)设xVn在基 (II) y1,y2,,yn下的坐标为
6. 设线性空间V3的线性变换T 在基1,2,3下的 矩阵
1 2 2 A 2 1 2 2 2 1
证明:W=L(21, 31)是T 的不变子空间.
7. 求下列矩阵的Jordan标准形
1 0 3 1 1 1 4 1 0 A 3 3 3 , B 7 1 2 2 2 2 7 6 1
(,)=11++nn 证明 :(1)(,)是Vn的内积;
(2)在该内积下,基1,2,,n是Vn的标准正交基.
5. 设ARmn,证明在列向量空间Rm中,
R(A)=N(AT)
6. 设T是n 维Eulid空间V 的线性变换,
T(1,2,,n)=(1,2,,n)A
k
2
0 1 A 6.已知 0 7. 设A a a
0 1
a 0 a
0 ,则sin(At)=( ). 2 1 1 1 a (aR),则矩阵幂级数 Ak a k 0 0
收敛a(
=(b1,b2,bn)T,且由基 (I) 到基 (II) 的过渡矩阵为C,
证明: x β 2C为正交矩阵.
6. 给定矩阵A,BCnn,且B可逆,定义
x Ax 1 3 Bx 3
验证 x 是Cn中的向量范数。
7. 设 A C
mn n
,证明
AA 2 1
第3 章 矩阵分析及其应用
(2) 给定V中的变换T:TX=X+XT(XV),验证T
是线性变换。
(3) 求T的全体特征值与特征向量。
10. 给定线性空间V6的基x1,x2,,x6及线性变换
T:Txi=xi+2x7-i
(1)求T的全部特征值与特征向量;
(2)判断是否存在另一个基,使T在该基下 的矩阵是对角矩阵?若存在,把它构造出来。
k A 收敛的根据 k 0
是(
), 幂级数的和是(
).
k k 6k A 是 k 0
A 是( ).
k
1 8 4.已知 A ,则矩阵幂级数 2 1

(
),其理由是(
).
1 1 5. 设 A ,则矩阵幂级数 0 1

k 0

1k
对W, 有T()W,则W是T 的不变子空间.
1. 求K22上的线性变换 T:T(X)=AX的值域R(T)与核
1 0 N(T)的基与维数, 其中 A 1 0
2. 设T,S 是V 的线性变换,T2=T, S2=S , ST=TS, 证明
(S+T)2=S+TST=O.
8. 求下列矩阵的最小多项式
a A b a b b a b a
0 0 1 0
9.设A 是一个6阶方阵,其特征多项式为 ()=(+2)2(-1)4, 最小多项式为mA()=(+2)(-1)3,
11 12 13 2 3 f ( X ) 11 12 13 X , 8. 设 21 22 23
).
,则
9. 设A 是可逆矩阵,则
df ( dX
).
1 tA e dt 0
(
).
8 2 2 0 9t 10. 已知 A 2 5 4 , b(t ) e 2 e9 t 4 5
证明 Kn=V1V2
5. 设 S,A,T分别为Knn中对称,反对称,上三角方
阵构成的子空间,证明: Knn=S A , Knn=T A .
二. 线性变换 1.定义 T:VV且T( k+l )=kT( )+lT( )
2. 线性变换的值域与核
R(T)=L(T(1),T(2),T(n)),N(T)={T()=,V}
3. 求V 的一个标准正交基,使T 在该基下的矩阵为对
角矩阵.
第2章 范数理论
一.向量范数
1.定义
A范数 x
A
2.结论:lp范数
x T Ax A 0
p n x p i i 1
1 p
3.等价性
m n
二.矩阵范数 1. 定义
1
aij , 2.结论: A m aij , A m n max ij
(3) C上的线性空间V上的T ,一定存在V的一个基使
得T在该基下的矩阵是Jordan矩阵
(4) C 上的线性空间Vn上的T,存在V的一个基使得T
在该基下的矩阵为对角阵 T有n个线性无关的特征
向量。
(5) Hamilton 定理与矩阵的最小多项式
6. 不变子空间
定义: W是V的子空间,T是V的线性变换,如果
矩阵论复习
一. 线性空间
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