矩阵论--复习(典型例题).
矩阵论复习题 带答案1

矩阵论复习题1设A 、B 均为n 阶正规矩阵,试证A 与B 酉相似的充分必要条件是A 与B 的特征值相同。
证明: 充分性:A 与B 的特征值相同,A 、B 均为n 阶正规矩阵,则有11,A P IP B Q IQ --== 故11111,,A P QIQ P R Q P R P Q -----==令= A 与B 酉相似 必要性:A,B 为n 阶正规矩阵,存在初等变换R,1A RBR -=11,,,I E PQ A P IP B Q EQ --==为对角矩阵,存在初等变换111,I PAP E QRAR Q ---== ,因为I,E 为对角矩阵,故I=E 。
因此A 与B 的特征值相同。
#2 作出下列矩阵的奇异值分解10(1)A 0111⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦011(2)A 200-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ (1)632- 6 3 2101263011,130 2 6 311206333T B AA ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应,特征值对应 2221 2 2,131222 2 2TC A A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应故263 2 6 32210263 2 203 2 6 3220063 2 20 33HA ⎡⎤-⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦-⎢⎥⎢⎥⎣⎦(2) 2010,240401T B AA ⎡⎤⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应, 0040012201-1,2-400- 2 20-11022- 2 2T C A A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应,特征值对应 0101022200A 001 2202022022H⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦3.求下列矩阵A 的满秩分解123002111021A ⎛⎫⎪=- ⎪⎪⎝⎭112211001230010,021110102111001230010,021101100001001230=010021-11-11L L A L L L A A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦故4 设A 、B 均为n 阶Hermite 正定矩阵,证明:若B A ≥且BA AB =,则33B A ≥.证明:由于A 、B 均为n 阶Hermite 正定矩阵,且BA AB =,则AB 与BA 均为n 阶Hermite 正定矩阵。
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。
矩阵论考试试题(含答案)

矩阵论试题一、(10分)设函数矩阵()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=t t t t t A sin cos cos sin求:()⎰tdt t A 0和(()⎰20t dt t A )'。
解:()⎰t dt t A 0()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎰⎰⎰⎰tttt tdt tdt dt t dtt 00sin cos cos sin ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---t t t t cos 1sin sin cos 1 (()⎰2t dt t A )'=()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⋅22222sin cos cos sin 22t t t t t t t A 二、(15分)在3R 中线性变换σ将基⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111α,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1202α,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1013α变为基 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1102β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2303β(1)求σ在基321,,ααα下的矩阵表示A ;(2)求向量()T 3,2,1=ξ及()ξσ在基321,,ααα下的坐标; (3)求向量()()ξσξ及T 3,2,1=在基321,,βββ下的坐标。
解:(1)不难求得:()2111ααβασ-==()32122αααβασ++-==()321332αααβασ++-==因此σ在321,,ααα下矩阵表示为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=110211111A(2)设()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321321,,k k k αααξ,即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321111021101321k k k解之得:9,4,10321-=-==k k k 所以ξ在321,,ααα下坐标为()T 9,4,10--。
()ξσ在321,,ααα下坐标可得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1332239410110211111321y y y (3)ξ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---6151941001111110194101A()ξσ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---94101332230111111011332231A 三、(20分)设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=301010200A ,求At e 。
矩阵论考试试题含答案

矩阵论试题一、(10分)设函数矩阵 求:()⎰tdt t A 0与(()⎰20t dt t A )'。
解:()⎰t dt t A 0=()⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎰⎰⎰⎰tttt tdt tdt dt t dtt 000sin cos cos sin =⎪⎪⎭⎫⎝⎛---t t t t cos 1sin sin cos 1 二、(15分)在3R 中线性变换σ将基变为基 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1102β,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=2303β(1)求σ在基321,,ααα下的矩阵表示A ;(2)求向量()T 3,2,1=ξ及()ξσ在基321,,ααα下的坐标; (3)求向量()()ξσξ及T 3,2,1=在基321,,βββ下的坐标。
解:(1)不难求得:因此σ在321,,ααα下矩阵表示为(2)设()⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=321321,,k k k αααξ,即解之得:9,4,10321-=-==k k k 所以ξ在321,,ααα下坐标为()T 9,4,10--。
()ξσ在321,,ααα下坐标可得(3)ξ在基321,,βββ下坐标为()ξσ在基321,,βββ下坐标为三、(20分)设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=301010200A ,求At e 。
解:容易算得由于()λm 是2次多项式,且2,121==λλ,故()λg 是1次多项式,设由于()t e f λλ=,且()()11λλg f =,()()22λλg f =,故于是解得:⎩⎨⎧-=-=tt tt ee a e e a 21202 从而:四、(15分)求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=000110101A 的奇异值分解。
解:⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==211110101A A B T的特征值是0,1,3321===λλλ对应的特征向量依次为于是可得 2=rankA ,⎪⎪⎭⎫⎝⎛=∑1003 计算: ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑=-0021212121111AV U 构造 ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=1002U ,则 ()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-==100021210212121U U V 则A 的奇异值分解为: 五、(15分)求矩阵的满秩分解: 解: 可求得:于是有 BC A =⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=30202101121101或 ()H H H H B AC B C A 1-+=六、(10分)求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=201034011A 的Jordan 标准形。
矩阵论复习题综合精选全文

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。
矩阵论试题

矩阵论试题一、选择题1.设A是n阶方阵,若|A|=0,则A()。
A. 一定是可逆矩阵B. 一定是不可逆矩阵C. 可能是可逆矩阵,也可能是不可逆矩阵D. 以上说法均不正确答案:B2.若矩阵A与B相似,则A与B具有()。
A. 相同的特征值B. 相同的特征向量C. 相同的秩D. 相同的行列式答案:A、D(相似矩阵具有相同的特征值和行列式,但特征向量不一定相同,秩也一定相同,但此题只问具有什么,故A、D为正确答案)3.下列矩阵中,属于正交矩阵的是()。
A. 单位矩阵B. 对角矩阵C. 上三角矩阵D. 任意方阵答案:A(单位矩阵是正交矩阵的一种特殊情况)二、填空题1.设矩阵A=(1324),则A的行列式|A|=______。
答案:-2(根据行列式的定义和计算方法,有|A|=1×4-2×3=-2)2.若矩阵A与B满足AB=BA,则称A与B为______。
答案:可交换矩阵(或称为可交换的)3.设n阶方阵A的伴随矩阵为A,则|A|=______。
答案:|A|(n-1))三、计算题1.设矩阵A=(2113),求A的逆矩阵A^(-1)。
解答:首先求|A|,有|A|=2×3-1×1=5≠0,所以A可逆。
然后利用逆矩阵的公式A^(-1)=(1/|A|)×A*,其中A*是A的伴随矩阵。
A的伴随矩阵A=(3−1−12)(伴随矩阵的元素是A的每个元素的代数余子式构成的矩阵的转置)。
所以A^(-1)=(1/5)×A=(3/5−1/5−1/52/5)。
2.设矩阵A=147258369,求A的秩R(A)。
解答:对矩阵A进行初等行变换,将其化为行最简形。
通过初等行变换,可以得到A的行最简形为1002−303−60。
所以R(A)=2(非零行的个数)。
四、证明题1.证明:若矩阵A为n阶方阵,且|A|=0,则A不可逆。
证明:根据可逆矩阵的定义,若矩阵A可逆,则存在n阶方阵B,使得AB=BA=E(E为单位矩阵)。
矩阵论试题(2011)精选全文完整版

可编辑修改精选全文完整版矩阵论试题(2011)一.(18分)填空:设.1111,0910⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛=B A 1. A -B 的Jordan 标准形为J =2. 是否可将A 看作线性空间V 2中某两个基之间的过渡矩阵( )。
3. 是否可将B 看作欧式空间V 2中某个基的度量矩阵。
( )4. ()p vec B =( ),其中+∞<≤p 1。
5 .若常数k 使得kA 为收敛矩阵,则k 应满足的条件是( )。
6. A ⊗B 的全体特征值是( )。
7. =⊗2BA ( )。
8. B 的两个不同秩的{1}-逆为⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛=)1()1(,B B 。
二.(10分)设n m C A ⨯∈,对于矩阵的2-范数2A 和F -范数F A ,定义实数222F A A A +=,(任意n m C A ⨯∈) 验证A 是n m C ⨯中的矩阵范数,且与向量的2-范数相容。
三.(15分)已知⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=011)0(,0)(,11120211133x e e t b A t t 。
1. 求At e ;2. 用矩阵函数方法求微分方程)()()(t b t Ax t x dtd+=满足初始条件x (0) 的解。
四.(10分)用Householder 变换求矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=4021030143010021A 的QR 分解。
五.(10分)用Gerschgorin 定理隔离矩阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=i A 116864120的特征值。
(要求画图表示)六. (15分)已知⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=3131,1212010121211010b A 。
1. 求A 的满秩分解;2. 求A +;3. 用广义逆矩阵方法判断线性方程组 Ax =b 是否有解;4. 求线性方程组Ax =b 的极小范数解,或者极小范数最小二乘解x 0。
(要求指出所求的是哪种解)七.(15分)已知欧式空间R 2⨯2 的子空间,0032414321⎭⎬⎫⎩⎨⎧=-=-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==x x x x x x x x X V R 2⨯2中的内积为,,),(222112112121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑∑==a a a a A b a B A ij i j ij ,22211211⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=b b b b B V 中的线性变换为T (X )=XP +XT , 任意X ∈V ,.0110⎪⎭⎫⎝⎛=P 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;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.八. (7分) 设线性空间V n 的线性变换T 在基n x x x ,,,21 下的矩阵为A ,T e 表示V n 的单位变换,证明:存在x 0≠0,使得T (x 0)=(T e -T )(x 0)的充要条件是21=λ为A 的特征值.矩阵论试题(07,12)一.(18分)填空:1. 矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----=2101120100102201A 的Jordan 标准形为J =2. 设,4321,1001021001201001⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=x A 则⎪⎩⎪⎨⎧===∞Ax A A F 2 3. 若A 是正交矩阵,则cos(πA )=4. 设n m C A ⨯∈,A +是A 的Moore -Penrose 逆,则(-2A , A )+=5. 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫⎝⎛--=300220111,4221B A ,则A ⊗B +I 2⊗I 3的全体特征值是( )。
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

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。
矩阵论考试试题(含答案)

矩阵论试题一、(10分)设函数矩阵()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=t t t t t A sin cos cos sin求:()⎰tdt t A 0和(()⎰20t dt t A )'。
解:()⎰t dt t A 0=()⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎰⎰⎰⎰t tt t tdt tdt dt t dtt 0sin cos cos sin =⎪⎪⎭⎫⎝⎛---t t t t cos 1sin sin cos 1 (()⎰2t dt t A )'=()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⋅22222sin cos cos sin 22t t t t t t t A 二、(15分)在3R 中线性变换σ将基⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111α,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1202α,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1013α变为基 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1102β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2303β(1)求σ在基321,,ααα下的矩阵表示A;(2)求向量()T 3,2,1=ξ及()ξσ在基321,,ααα下的坐标; (3)求向量()()ξσξ及T 3,2,1=在基321,,βββ下的坐标。
解:(1)不难求得:()2111ααβασ-==()32122αααβασ++-== ()321332αααβασ++-==因此σ在321,,ααα下矩阵表示为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=110211111A(2)设()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321321,,k k k αααξ,即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321111021101321k k k解之得:9,4,10321-=-==k k k 所以ξ在321,,ααα下坐标为()T 9,4,10--。
()ξσ在321,,ααα下坐标可得⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1332239410110211111321y y y (3)ξ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---6151941001111110194101A()ξσ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---94101332230111111011332231A 三、(20分)设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=301010200A ,求At e 。
矩阵论复习题 带答案1

矩阵论复习题1设A 、B 均为n 阶正规矩阵,试证A 与B 酉相似的充分必要条件是A 与B 的特征值相同。
证明: 充分性:A 与B 的特征值相同,A 、B 均为n 阶正规矩阵,则有11,A P IP B Q IQ --== 故11111,,A P QIQ P R Q P R P Q -----==令= A 与B 酉相似 必要性:A,B 为n 阶正规矩阵,存在初等变换R,1A RBR -=11,,,I E PQ A P IP B Q EQ --==为对角矩阵,存在初等变换111,I PAP E QRAR Q ---== ,因为I,E 为对角矩阵,故I=E 。
因此A 与B 的特征值相同。
#2 作出下列矩阵的奇异值分解10(1)A 0111⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦011(2)A 200-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ (1)632- 6 3 2101263011,130 2 6 311206333T B AA ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应,特征值对应 2221 2 2,131222 2 2TC A A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应故263 2 6 32210263 2 203 2 6 3220063 2 20 33HA ⎡⎤-⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦-⎢⎥⎢⎥⎣⎦(2) 2010,240401T B AA ⎡⎤⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应, 0040012201-1,2-400- 2 20-11022- 2 2T C A A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦特征值对应,特征值对应,特征值对应 0101022200A 001 2202022022H⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦3.求下列矩阵A 的满秩分解123002111021A ⎛⎫⎪=- ⎪⎪⎝⎭112211001230010,021110102111001230010,021101100001001230=010021-11-11L L A L L L A A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦故4 设A 、B 均为n 阶Hermite 正定矩阵,证明:若B A ≥且BA AB =,则33B A ≥.证明:由于A 、B 均为n 阶Hermite 正定矩阵,且BA AB =,则AB 与BA 均为n 阶Hermite 正定矩阵。
矩阵理论典型例题

矩阵理论典型例题《矩阵理论》第⼀⼆章典型例题⼀、判断题1.A n 为阶实对称矩阵,n R x 对中的列向量, ||x |Ax =定义, ||x||x 则为向量的范数. ( )2.设A n 为阶Hermite 矩阵,12,,,n λλλ是矩阵A 的特征值,则2221||||nm i i A λ==∑.( )3. 如果m n A C ?∈,且0A ≠,()H AA AA --=, 则2||||AA n -=. ( )4. 若设nx R ∈,则212||||||||||x x x ≤≤. ( ) 5. 设m nA R∈的奇异值为12n σσσ≥≥≥,则2221||||ni i A σ==∑. ( ) 6. 设n n A C ?∈,且有某种算⼦范数||||?,使得||||1A <,则11||()||1||||E A A -->-,其中E 为n 阶单位矩阵. ( )7. 设2H A E uu =-(其中,E 为n 阶单位矩阵,2||||1n u C u ∈=且),则2||||m A =( )8. 设n n A C ?∈为正规矩阵,则矩阵的谱半径2()||||r A A =. ( )9.设nn CA ?∈可逆,nn CB ?∈,若对算⼦范数有1||||||||1A B -?<,则B A +可逆.( )10. 设A 为m n ?矩阵,P 为m 阶⾣矩阵, 则PA 与A 有相同的奇异值. ( ) 11. 设n nA C∈,且A 的所有列和都相等,则()r A A ∞=. ( )12. 如果12(,,,)T n n x x x x C =∈,则1||||min i i nx x ≤≤=是向量范数. ( )13. 设,n n A C ?∈则矩阵范数mA ∞与向量的1-范数相容. ( )14、设n nA C∈是不可逆矩阵,则对任⼀⾃相容矩阵范数有1I A -≥, 其中I 为单位矩阵. ( )⼆、设m nA C∈,,||||||ij i jA a =,证明:(1)||||A 为矩阵范数; (2)||||A 为与向量2-范数相容.三、试证:如果A 为n 阶正规矩阵,且Ax x λ=和Ay y µ=,其中,λµ≠,那么x 与y 正交.四、 (1) 设(1)n n A C n ?∈>为严格对⾓占优矩阵,1122(,,,)nn D diag a a a =,其中(1,2,,)ii a i n =为A 的对⾓元,E 为n 阶单位矩阵,则存在⼀个矩阵范数||||?使得1()1r E D A --<.(2) 设n nA C∈,ε为任意给定的正数,()r A 为矩阵的谱半径。
矩阵论考试试题(含答案)

矩阵论试题一、(10分)设函数矩阵()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=t t t t t A sin cos cos sin求:()⎰tdt t A 0和(()⎰20t dt t A )'。
解:()⎰t dt t A 0=()⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎰⎰⎰⎰t tt t tdt tdt dt t dtt 0sin cos cos sin =⎪⎪⎭⎫⎝⎛---t t t t cos 1sin sin cos 1 (()⎰2t dt t A )'=()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⋅22222sin cos cos sin 22t t t t t t t A 二、(15分)在3R 中线性变换σ将基⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111α,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1202α,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1013α变为基 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1102β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2303β(1)求σ在基321,,ααα下的矩阵表示A;(2)求向量()T 3,2,1=ξ及()ξσ在基321,,ααα下的坐标; (3)求向量()()ξσξ及T 3,2,1=在基321,,βββ下的坐标。
解:(1)不难求得:()2111ααβασ-==()32122αααβασ++-== ()321332αααβασ++-==因此σ在321,,ααα下矩阵表示为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=110211111A(2)设()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321321,,k k k αααξ,即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321111021101321k k k解之得:9,4,10321-=-==k k k 所以ξ在321,,ααα下坐标为()T 9,4,10--。
()ξσ在321,,ααα下坐标可得⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1332239410110211111321y y y (3)ξ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---6151941001111110194101A()ξσ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---94101332230111111011332231A 三、(20分)设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=301010200A ,求At e 。
研究生矩阵论试题及答案与复习资料大全

矩阵论试题(2011级硕士试题)一、(10分)设函数矩阵 ()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=t t t t t A sin cos cos sin 求:()⎰tdt t A 0和(()⎰20t dt t A )'。
解:()⎰t dt t A 0=()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎰⎰⎰⎰tttt tdt tdt dt t dtt 00sin cos cos sin =⎪⎪⎭⎫⎝⎛---t t t t cos 1sin sin cos 1 (()⎰2t dt t A )'=()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⋅22222sin cos cos sin 22t t t t t t t A 二、(15分)在3R 中线性变换σ将基⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111α,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1202α,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1013α变为基 ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1102β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2303β(1)求σ在基321,,ααα下的矩阵表示A ;(2)求向量()T 3,2,1=ξ及()ξσ在基321,,ααα下的坐标; (3)求向量()()ξσξ及T 3,2,1=在基321,,βββ下的坐标。
解:(1)不难求得:()2111ααβασ-==()32122αααβασ++-== ()321332αααβασ++-== 因此σ在321,,ααα下矩阵表示为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=110211111A(2)设()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321321,,k k k αααξ,即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321111021101321k k k解之得:9,4,10321-=-==k k k 所以ξ在321,,ααα下坐标为()T 9,4,10--。
()ξσ在321,,ααα下坐标可得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛133223*********1111321y y y (3)ξ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---6151941001111110194101A()ξσ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---94101332230111111011332231A三、(20分)设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=301010200A ,求At e 。
矩阵理论历年试题汇总及答案

矩阵理论历年试题汇总及答案矩阵理论是线性代数中的一个重要分支,它涉及到矩阵的运算、性质以及矩阵在不同领域中的应用。
历年来的矩阵理论试题通常包括矩阵的基本运算、矩阵的特征值和特征向量、矩阵的分解等重要概念。
以下是对矩阵理论历年试题的汇总及答案解析。
矩阵的基本运算试题1:给定两个矩阵 \( A \) 和 \( B \),其中 \( A =\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} \),\( B =\begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} \),求 \( A + B \) 和 \( AB \)。
答案:首先计算矩阵的加法 \( A + B \),根据矩阵加法的定义,对应元素相加,得到 \( A + B = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{bmatrix} \)。
接着计算矩阵乘法 \( AB \),根据矩阵乘法的定义,得到 \( AB = \begin{bmatrix} 1\cdot5 + 2\cdot7 & 1\cdot6 + 2\cdot8 \\ 3\cdot5 + 4\cdot7 & 3\cdot6 + 4\cdot8\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 19 & 22 \\ 43 & 50\end{bmatrix} \)。
特征值和特征向量试题2:已知矩阵 \( C = \begin{bmatrix} 4 & -2 \\ 1 & -1\end{bmatrix} \),求 \( C \) 的特征值和对应的特征向量。
答案:首先求特征值,我们需要解方程 \( \det(C - \lambda I) = 0 \),其中 \( I \) 是单位矩阵。
计算得到 \( \det(\begin{bmatrix}4-\lambda & -2 \\ 1 & -1-\lambda \end{bmatrix}) = (4-\lambda)(-1-\lambda) - (-2)(1) = \lambda^2 - 3\lambda - 2 \)。
矩阵论考试试题(含答案)精选全文

可编辑修改精选全文完整版矩阵论试题一、(10分)设函数矩阵 ()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=t t t t t A sin cos cos sin 求:()⎰tdt t A 0和(()⎰20t dt t A )'。
解:()⎰t dt t A 0=()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎰⎰⎰⎰tttt tdt tdt dt t dtt 000sin cos cos sin =⎪⎪⎭⎫⎝⎛---t tt t cos 1sin sin cos 1 (()⎰2t dt t A )'=()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⋅22222sin cos cos sin 22t t t t t t t A 二、(15分)在3R 中线性变换σ将基⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111α,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1202α,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1013α变为基 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1102β,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2303β(1)求σ在基321,,ααα下的矩阵表示A;(2)求向量()T 3,2,1=ξ及()ξσ在基321,,ααα下的坐标; (3)求向量()()ξσξ及T 3,2,1=在基321,,βββ下的坐标。
解:(1)不难求得:()2111ααβασ-==()32122αααβασ++-==()321332αααβασ++-== 因此σ在321,,ααα下矩阵表示为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=110211111A(2)设()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321321,,k k k αααξ,即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321111021101321k k k 解之得:9,4,10321-=-==k k k 所以ξ在321,,ααα下坐标为()T 9,4,10--。
()ξσ在321,,ααα下坐标可得⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛133223*********1111321y y y (3)ξ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---6151941001111110194101A()ξσ在基321,,βββ下坐标为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---94101332230111111011332231A三、(20分)设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=301010200A ,求At e 。
矩阵论复习题

一、求过渡矩阵1. 已知,线性空间4R 的两个基(I )1(1,2,1,0)ε=-,2(1,1,1,1)ε=-,3(1,2,1,1)ε=-, 4(1,1,0,1)ε=--(II )1(2,1,0,1)η=,2(0,1,2,2)η=,3(2,1,1,2)η=-, 4(1,3,1,2)η=求由基(I )改变为基(II )的过渡矩阵. 解:取中间基(III )1(1,0,0,0)e =,2(0,1,0,0)e =,3(0,0,1,0)e =, 4(0,0,0,1)e =于是,12341234(,,,)(,,,)e e e e A εεεε=,其中1111212111100111A --⎡⎤⎢⎥--⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦,即由基(III )到基(I )的过渡矩阵为A .又12341234(,,,)(,,,)e e e e B ηηηη=,其中2021111302111222B -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,即由基(III )到基(II )的过渡矩阵为B .所以112341234(,,,)(,,,)A B ηηηηεεεε-=, 于是得由基(I )改变为基(II )的过渡矩阵为1111112021212111131110021101111222C A B -----⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦1001110101110010⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦2. (P14例1.8)已知矩阵空间22R ⨯的两个基(I )11001A ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,21001A ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦,30110A ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,40110A ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦(II )11111B ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,21110B ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,31100B ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,41000B ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦求由基(I )改变为基(II )的过渡矩阵. 解:取中间基(III )111000E ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,120100E ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,210010E ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,220001E ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦, 于是,1234111221221(,,,)(,,,)A A A A E E E E C =,其中11100011100111100C ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥-⎣⎦,即由基(III )到基(I )的过渡矩阵为1C .又1234111221222(,,,)(,,,)B B B B E E E E C =,其中21111111011001000C ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,即由基(III )到基(II )的过渡矩阵为2C .所以11234123412(,,,)(,,,)B B B B A A A A C C -=, 于是得由基(I )改变为基(II )的过渡矩阵为111211001111011111100011110011001000C C C --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦1001101121111001011101111122011011102210011111010010⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦二、线性变换在基下的矩阵 3. (P78习题7)已知3R 的线性变换T 在基1(1,1,1)x =-,2(1,0,1)x =-,3(0,1,1)x =下的矩阵是101110121⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,求T 在基1(1,0,0)e =,2(0,1,0)e =,3(0,0,1)e =下的矩阵. 解:由题设,123123123101(,,)(,,)(,,)110121T x x x Tx Tx Tx x x x ⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎣⎦, 123123110(,,)(,,)101111x x x e e e -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦, 所以1123123110(,,)(,,)101111e e e x x x --⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦, 1123123123110(,,)(,,)(,,)101111T e e e Te Te Te T x x x --⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎣⎦1123110101110(,,)101110101111121111e e e ---⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦⎣⎦因此T 在基1(1,0,0)e =,2(0,1,0)e =,3(0,0,1)e =下的矩阵为1110101110101110101111121111B ---⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦⎣⎦110101111101110011111121101---⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 011111022011112101---⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ 112220302--⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦三、求矩阵的不变因子、初等因子、Jordan 标准形 4. (P69例1.28)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
并推导其局部截断误差主项。
解
y( xn1 ) y( xn h)
2 3 4 h h h (4) 5 y( xn ) hy ( xn ) y ( xn ) y ( xn ) y ( xn ) O(h ) 2 6 24
y( xn1 ) y( xn h)
1
I BGS
2 0 0 0 a 1 1 1 0 0 0 2 1 a 1 0 0 0
1
2 0 a 1 1 0 0 2 2 a 0 0 0 2 a 1 1 2 2 a
a 20.1007
dI 2 (at s )t 2 i i i 2a ti 2 ti si da i 1 i 1 i 1
n
n
n
所求运动方程为: 20.1007t s 0
二 数值积分
基本概念 数 值 积 分 N-C公式 Romberg求积公式及外推加速 Gauss求积公式
数值求积思想 代数精度 插值型求积公式 收敛及稳定性
梯形公式 辛普森公式
例2
试确定常数A,B,C及α,使求积公式:
解 令:
2
2
f ( x)dx Af ( ) Bf (0) Cf ( )
代数精确度尽可能高,并确定上述公式的代数精 确度。是否为高斯型求积公式.
f x 1
因此f(x)=0在(2, )内仅有一个根x* 将方程化为等价方程:x=2+lnx
1 f ( x ) 1 0 x ∈(2, ) x
1 g ( x ) 2 ln x | g( x ) || | 0.5 x ∈(2, 4) x
因此, x0(2, ), xk+1=2+lnxk产生的序列 xk 收敛于x* 取初值x0=3.0,计算结果如下:
f ( xn1 , y( xn1 )) y( xn1 ) y( xn h)
2 3 h h (4) 4 y ( xn ) hy ( xn ) y ( xn ) y ( xn ) O(h ) 2 6
线性多步公式局部截断误差
R xn1 y( xn1 ) ( y( xn ) y( xn1 ))
迭代法
变换法
雅可比法
QR法
先看一个简单的例子. a11 a12 是二阶实对称矩阵, 即a =a , 其特 设 A 21 12 征值为λ1, λ2.
T
a21 a22
1 R AR 2
cos sin 令 R 使得 sin cos
时间t/s
距离s/m 0 解
作直线模型: at+s=0 n为观测点数
定义残差向量:
V (at1 s1, at2 s2 ,
2
2
, atn sn )T
I (a) V
(ati si )
i 1
n
2
dI 2 53.63a 2 1078 所以: da 令: dI 2 53.63a 2 1078 0 da
方程组与高阶方程
y f ( x, y ) 例5 给定求解常微分方程初值问题 y ( x ) y 0 0 的线性多步公式
yn1 ( yn yn1 ) h(1 fn1 fn 1 fn1 )
试确定系数
, 1 , 1, 使它具有尽可能高的精度,
所以当:
1 2
3 1 8
1 1 8
1 3 1 yn1 ( yn yn1 ) h( f n1 f n f n1 ) 2 8 8
为三阶多步公式.
1 4 (4) h y ( xn ) 局部截断误差主项为: 48
六 特征值特征向量
特 征 值 及 特 征 向 量 解 法 重要概念 特征值特征向量正交相似 反射 变换 平面旋转 QR分解 幂法 反幂法
整理得:
AC
2A B 4 8 2 A 3
f x x
4
64 4 4 x dx A C 2 5
2 4
4
32 A 5 8 2 32 3 5
12
5
10 A 9
16 B 9
10 C 9
5 5
f x x f x x
预备知识
范数 内积 正交多项式 最佳一致逼近 最佳平方逼近 最小二乘拟合
函数逼近
函数逼近方法
三角函数逼近 帕德逼近
例1 求g(x)=x 在P1[0,1]中的最佳平方逼近元
解法一
这是C[0,1]上的最佳平方逼近问题. 取0=1, 1=x, P1[0,1]=span{1,x} 记 p1(x)=a0+a1x (0,0)=1,(0,1)=1/2, (1,1)=1/3 (0,g)=2/3, (1,g)=2/5. 所以,关于a0,a1为未知数的法方程组为
2 3 4 h h h y( xn ) hy( xn ) y( xn ) y( xn ) y (4) ( xn ) O(h5 ) 2 6 24
y( xn )
2 3 4 h h h [ y( xn ) hy( xn ) y( xn ) y( xn ) y (4) ( xn ) O(h5 )] 2 6 24
xdx 0 A C 2 2 2 f x x x2 dx 16 A 2 C 2 2 3 2 3 f x x x x
2
2 2
dx 4 A B C
(1) 线性方程组
2 x ax x b 1 2 3 1 x1 x2 2 x3 b2 x1 ax2 x3 b3
Jacobi 迭代
b1 k 1 a 1 (k ) (k ) x2 x3 x1 2 2 2 k 1 k (k ) x x 2 x 2 1 3 b2 k 1 k (k ) x3 x1 ax2 b3 (2) 线性方程组
2 3 4 h h h y( xn ) hy( xn ) y( xn ) y( xn ) y (4) ( xn ) O(h5 ) 2 6 24
f ( xn1 , y( xn1 )) y( xn1 ) y( xn h)
2 3 h h (4) 4 y ( xn ) hy ( xn ) y ( xn ) y ( xn ) O(h ) 2 6
1 2 a0 2 a1 3 1 1 2 a0 a1 3 5 2
解得a0=4/15,a1=4/5 即p1(x)=4/5x+4/15 为P1[0,1]中对g(x)= x的最佳平方逼近元.
例1
观测物体过原点的直线运动,得到所示数据, 求运动方程. 0 0.9 10 1.9 30 3.0 50 3.9 80 5.0 110
2 3
(1 2 ) y( xn )
(1 1 1 1 )hy( xn ) 1 2 ( 1 1 )h y( xn ) 2 2 1 1 3 1 ( )h y( x )
6
24 24 6 6
n 6 2 2 1 1 4 (4) 1 ( )h y ( xn )
2 6
5 6
2
2
x dx 0 A C
5
128 8 12 6 6 2 x dx 7 A C 2 3 52
所以代数精确度为5次.
2
因为代数精确度为2×3=5次,是高斯型求积公式.
三 线性方程组
Gauss消去法 矩阵三角分解法 直接法 追赶法 向量和矩阵范数 矩阵条件数
h(1 f ( xn1, y( xn1 )) f ( xn , y( xn )) 1 f ( xn1, y( xn1 )))
y( xn1 ) ( y( xn ) y( xn1 ))
h(1 y( xn1 ) y( xn ) 1 y( xn1 ))
k 0 1 2 3 4 xi 3.000000000 3.098612289 3.130954362 3.141337866 3.144648781 5 6 7 8 9 3.145702209 3.146037143 3.146143611 3.146177452 3.146188209 10 11 12 13 14 3.146191628 3.146192714 3.146193060 3.146193169 3.146193204
O(h5 )
1 2 0 令: 1 1 0 1 0 1 1 2 2 1 1 3 1 1 得: 8 8 2
1 1 1 0 此时: 6 6 2 2
1 1 1 1 0 24 24 6 6 48
计算方法复习
典型概念例题
零 绪论
分类 误 差 及 算 法 误差 舍入 截断 绝对 度量 相对 有效数字 一元函数 n元函数
算法
传播
一 插值与逼近
工具
差商 差分 插值基函数 存在唯一性 误差估计 插值公式 Hermite插值 分段线性 分段三次Hermite插值 三次样条插值
插值法
多项式插值
分段多项式 插值
另一种迭代格式
xk (1 lnxk ) xk 1 xk 1
0 3.000000000 1 3.147918433
2 3.146193441 3 3.146193221
五 常微分方程数值解
重要概念 局部截断误差 方法精度 差分构造 积分构造 泰勒展式构造
数值解法
重要构造方法 单步法 线性多步法
2 3 h h (4) 4 h1[ y ( xn ) hy ( xn ) y ( xn ) y ( xn ) O(h )] 2 6