上海交大研究生矩阵理论答案
上海交通大学2010-2011学年《矩阵理论》试卷本试卷共四道大题,总分
上海交通大学2010－2011学年《矩阵理论》试卷本试卷共四道大题，总分100分，其中*A 表示矩阵A 的共轭转置.一、 单项选择题（每题3分，共15分）1. 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=001001001A ，则=-199200A A ( )（A ）E ； （B ）0； （C ）A ； （D ）2A .2. 下列集合对所给运算构成实数域上线性空间的是( )（A ） 次数等于)1(≥m m 的实系数多项式的集合，对于多项式的通常加法和数与多项式的通常乘法；（B ） Hermite 矩阵的集合，对于矩阵的通常加法和实数与矩阵的通常乘法；（C ） 平面上全体向量的集合，对于通常的加法和如下定义的数乘运算0x x k =⋅，k 是实数，0x 是某一取定向量；（D ） 投影矩阵的集合，对于矩阵的通常加法和实数与矩阵的通常乘法.3. 线性变换为正交变换的必要而非充分条件的是( )（A ）保持向量的长度不变； （B ）将标准正交基变为标准正交基；（C ）保持任意两个向量的夹角不变；（D ）在任意标准正交基下的矩阵为正交矩阵.4. 设A 是幂等矩阵，则下列命题中不正确的是( )（A ）A 与对角矩阵相似； （B ）A 的特征值只可能是1或者0；（C ）A A )1sin()sin(=； （D ）幂级数10)(-∞=-=∑A E A k k .5. 设21,V V 是V 的两个线性子空间，则与命题“21V V +的任意元素的分解式唯一”不等价的命题是( )（A ）{}021=⋂V V ； （B ）2121dim dim )dim (V V V V +=+；（C ）21V V +的零元素的分解式唯一； （D ）V V V =⋃][21.二、填空题（每空3分，共15分）设二维线性空间V 的线性变换V V T :1与V V T :2在基21,αα下的矩阵分别为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=0201,1201B A . 1、21,T T 的乘积:21T T V V 在基21,αα下的矩阵为 . 2、=)(dim 1T R .3、)()(21T N T R ⋂的一个基为 .4、若常数k 使得)(B A k +为幂收敛矩阵，则k 应该满足的条件是 .5、⎪⎪⎭⎫⎝⎛B B A 0的Jordan 标准型为 .三、计算题（12分）向量空间22⨯R 中的内积通常定义为.))(,)((,),(22222121⨯⨯=====∑∑ij ij i j ij ij b B a A b a B A选取⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛=1110,001121A A ，构造子空间],[21A A W =.1、求⊥W 的一组基；2、利用已知的W 和⊥W 求22⨯R 的一个标准正交基.四、计算题（18分）已知⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=110130002A .1、求矩阵A 的Jordan 标准型J 和可逆矩阵P 使得A 相似于J ；2、计算矩阵A e ；3、求下列微分方程组的解⎪⎩⎪⎨⎧==,)0(,0x x Ax dt dx ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1110x .五、计算题（10分）设n m C A ⨯∈的秩为r ，A 的奇异值分解为*UDV A =，nm O O O D ⨯⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛Λ=，),,(21r s s s diag ，=Λ.求矩阵)(A A B =的奇异值分解和它的Moore-Penrose 广义逆.六、计算题（18分） 设多项式空间})({][3322104R a t a t a t a a t f t P i ∈+++==中的线性变换为3032322110)()()()()(t a a t a a t a a a a t Tf -+-+-+-=.1、取定一组基，求该线性变换在该基下的矩阵A ；2、求与A 相关的四个子空间)(),(),(T A R A R A N 和)(T A N ；3、求线性变换T 的值域的基与维数；4、求线性变换T 的核的基与维数.七、证明题（6分）设n n C A ⨯∈. 证明A 是正定矩阵当且仅当存在一个正定矩阵B ，使得2B A =.八、证明题（6分）设A 为n 阶矩阵，证明：A 非奇异的充分必要条件是存在常数项不等于0的多项式)(λg 使得0)(=A g .。
矩阵理论习题与答案
矩阵理论习题与答案矩阵理论习题与答案矩阵理论是线性代数中的重要内容之一，它在数学、工程、计算机科学等领域都有广泛的应用。
为了帮助读者更好地理解和掌握矩阵理论，本文将介绍一些常见的矩阵理论习题，并提供详细的答案解析。
一、基础习题1. 已知矩阵A = [[2, 3], [4, 5]]，求A的转置矩阵。
答案：矩阵的转置是将其行和列互换得到的新矩阵。
所以A的转置矩阵为A^T = [[2, 4], [3, 5]]。
2. 已知矩阵B = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]，求B的逆矩阵。
答案：逆矩阵是指与原矩阵相乘得到单位矩阵的矩阵。
由于B是一个2×3的矩阵，不是方阵，所以不存在逆矩阵。
3. 已知矩阵C = [[1, 2], [3, 4]]，求C的特征值和特征向量。
答案：特征值是矩阵C的特征多项式的根，特征向量是对应于每个特征值的线性方程组的解。
计算特征值和特征向量的步骤如下：首先，计算特征多项式：det(C - λI) = 0，其中I是单位矩阵，λ是特征值。
解特征多项式得到特征值λ1 = 5，λ2 = -1。
然后，将特征值代入线性方程组 (C - λI)x = 0，求解得到特征向量：对于λ1 = 5，解得特征向量v1 = [1, -2]。
对于λ2 = -1，解得特征向量v2 = [1, -1]。
所以C的特征值为λ1 = 5，λ2 = -1，对应的特征向量为v1 = [1, -2]，v2 = [1, -1]。
二、进阶习题1. 已知矩阵D = [[1, 2], [3, 4]]，求D的奇异值分解。
答案：奇异值分解是将矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中一个是正交矩阵，一个是对角矩阵。
计算奇异值分解的步骤如下：首先，计算D的转置矩阵D^T。
然后，计算D和D^T的乘积DD^T，得到一个对称矩阵。
接下来，求解对称矩阵的特征值和特征向量。
将特征值构成对角矩阵Σ，特征向量构成正交矩阵U。
最后，计算D^T和U的乘积D^TU，得到正交矩阵V。
(2021年整理)上海交通大学矩阵理论张跃辉思考题汇总
矩阵理论思考题汇总第一章线性代数概要与提高1.秩为0的n阶矩阵只有1个.秩为1的矩阵与秩为2的矩阵是否可以比较多少?2.当n≥2时,n阶可逆矩阵与不可逆矩阵都是无限的.是否存在某种方式可以比较它们的多少?3.试给出矩阵秩的一种直观意义.1.齐次线性方程组的解的几何意义是什么?非齐次线性方程组的解与其对应的齐次线性方程组的解的几何意义是什么?2.初等变换的几何意义是什么?3.试给出满秩分解的一种直观意义.1.矩阵的特征向量和特征值有何直观意义?2.交换矩阵A的两行对其特征值与特征向量有何影响?交换两列呢?试总结之.3.如果同时交换矩阵A与B的相同两行(比如同时交换第1、2行),所得的矩阵相似,那么A与B是否相似?如果既交换1、2两行，又交换1、2两列,则又如何?4.能否有某种办法衡量有相同特征值的矩阵与无相同特征值的矩阵的多少?你认为哪种多一些?5.能否有某种办法衡量可对角化的矩阵与不可对角化的矩阵的多少?你认为哪种多一些?1.将线性空间的条件(B4)即1•α=α改为1•α=2α将如何?2.线性空间的定义实际上没有用到每个非零元素均有逆元这个条件.如何改造线性空间的定义,使其包括更多的系统,比如包括通常加法和乘法下的整数集合(去掉数域F中每个非零元素均有逆元的条件将得到数数环的概念)?3.设u=u(x,y,z,t)是未知函数,c是常数,∇2=∂2∂x2+∂2∂y2+∂2∂z2是Laplace算符.波动方程∂2u∂t2=c2∇2u的全体解是否构成线性空间?若u与时间t无关,则波动方程变为Laplace方程∇2u=0.该方程的全体解是否构成线性空间?总结之.4.试给出基与基向量一个直观的解释.5.试给出过渡矩阵的一种直观解释.1.将内积的正定性条件去掉将如何?是否这是无稽之谈?2.正交性概念是通常垂直概念的推广.Gram-Schmidt正交化方法在立体几何中有何解释?3.试给出标准正交基的一个直观解释.4.由标准正交基到另一组标准正交基的过渡矩阵有何特点?5.设F=C或R.F上的n元二次型全体是否构成F上的线性空间?n维双线性型全体呢?6.试对F上的任意m维向量x与n维向量y,推广双线性型的概念.这样的双线性型全体是否构成F上的线性空间?7.三阶度量矩阵的行列式有何几何解释?8.设(•,•)i,i=1,2是n维实线性空间V上的两个不同的内积,α,β∈V.是否可能(α,β)1=0但(α,β)2=0?是否可能(α,α)1<(β,β)1但(α,α)2>(β,β)2?一般地,这两个内积有何关系?19.试对n维实线性空间V上的双线性型讨论上题类似的问题?第二章矩阵与线性变换1.两个子空间的并何时是子空间?2.两个向量张成的子空间的几何意义是什么?3.两个子空间的交,并与和的几何意义分别是什么?4.实数域R作为实线性空间的所有子空间是什么?作为有理数域上的线性空间呢?5.复数域C作为实线性空间的所有子空间是什么?作为复数域上的线性空间呢?6.解释3阶矩阵A的四个子空间的几何意义和相互位置关系.7.设F=C或R.则F上的n元二次型全体构成F上的线性空间(第一章第五节思考题5).全体半正定二次型是否是该线性空间的子空间?全体不定二次型呢?8.设F=C或R.则F上的n维双线性型全体构成F上的线性空间(第一章第五节思考题5).全体n维对称双线性型是否是该线性空间的子空间?1.是否有可加性与齐次性等价的情形?2.平面(即R2)上的线性变换能否将直线变为抛物线或者椭圆?能否将抛物线或者椭圆变为直线?空间(即R3)中的线性变换能否将平面变为直线?能否将抛物线变为直线或者椭圆?3.如何建立空间中的过原点的直线和平面上的过原点的直线之间的同构映射?4.试利用线性变换的观点解释矩阵的等价.5.以线性变换的观点解释列满秩与行满秩矩阵以及矩阵的满秩分解.6.设V是1维线性空间,则End V与Aut V是什么?特别,什么是End R,Aut R,End C,Aut C?7.有限维线性空间上的单线性变换就是满线性变换,此结论对无限维线性空间成立吗?8.同构R∼=R∗与R3∼=(R3)∗有何自然含义?9.设V是空间中满足x+y+z=0的子空间,V的对偶空间是什么?1.试用正交分解理论解释勾股定理.2.试利用正交分解理论在空间中建立关于面积的勾股定理.能否建立更高维的勾股定理?3.最优解何时唯一?4.如果在R3中定义“广义内积”(x,y)=x1y1+x2y2−x3y3,则正交性有何变化?是否存在非零向量x与自己正交?1.平面(即R2)上的非等距线性变换不能保持所有向量的长度,但可否保持所有角度?2.空间(即R3)中的非等距线性变换能否保持一些向量的长度?能否将某个半径为1的圆还变为半径为1的圆?特别,空间中的幂零变换能否保持一些向量的长度?幂等变换保持哪些向量的长度?3.平面上的反射变换能否由旋转实现?反过来呢?4.对称变换并不保持图形的对称性,如何为“对称”一词找一个恰当的几何解释?5.反对称矩阵对应的线性变换有何特点?6.对称变换是否在任何一组基下的矩阵均为对称矩阵?在某组基下的矩阵为对称矩阵的线性变换是否一定是对称变换?1.设U i,V j,1≤i≤n,1≤j≤m是线性空间.描述Hom(n∑i=1⊕U i,m∑j=1⊕V i)中的元素的结构,并以此给出分块矩阵的一个几何解释.22.Q (√2)是有理数域上的2维线性空间.它与Q 及自身的张量积(空间)分别是什么?3.复数域C 是实数域R 上的2维线性空间.商空间C /R 是什么?4.设p 是素数,有限域F p =Z /p Z 的加法与乘法结构如何?能否建立F 2(或F p )上的线性空间(线性变换)理论?5.实多项式空间R [x ]与复数域C 均是R 上的线性空间,它们的张量积是什么?6.设V 是线性空间,σ∈End V 是幂零(幂等,同构,等)变换.设U 是σ的不变子空间,设¯σ是由σ诱导的V/U 上的商变换,问¯σ是否也是幂零(幂等,同构,等)变换?第三章矩阵的Jordan 标准形1.实数域上的Schur 三角化定理成立吗,即每个实方阵是否可以正交三角化?2.是否每个矩阵都可以分块酉三角化,即分块Schur 三角化定理中的可逆矩阵是否可以加强为酉矩阵?3.设A,B 为同阶方阵,则由降幂公式知AB 与BA 有相同的特征多项式,它们是否相似?4.特征多项式与最小多项式的商多项式有何意义?5.如果一个线性变换σ的特征值的模均小于1,σ有何特点?6.如果一个线性变换σ有一组正交的特征向量,σ有何特点?1.设矩阵A ∈M n (Q ),且A 的特征值均属于Q .是否存在可逆矩阵P ∈M n (Q )使得P −1AP 为Jordan 标准形?将Q 换成Z 又如何?2.分块矩阵(A B B A)的Jordan 标准形与A,B 的Jordan 标准形有何关系?特征值有何联系?特别讨论A =0与A =B 的情形.3.仿照幂零矩阵相似的判别准则给出两个同阶矩阵相似的判别准则.是否能够判断该准则与幂零矩阵相似的判别准则哪个更有意义?1.两个矩阵的和与积的Jordan 标准形是否等于它们的Jordan 标准形的和与积?2.如果P 与Q 均为Jordan 标准形中的变换矩阵,它们之间有何关系?1.用盖尔圆盘定理如何估计酉矩阵与正交矩阵的特征值?第四章正规矩阵与矩阵的分解1.复对称矩阵是否是正规矩阵?2.正规矩阵的和与积是否为正规矩阵?3.相似变换是否保持矩阵的正规性?4.讨论2阶与3阶实对称矩阵的特征值(包括零)的几何意义.1.试讨论非正规矩阵的谱分解的几何意义.2.设单纯矩阵A 仅有一个非零特征值λ,则A 的谱分解是什么?3.两个n 阶矩阵A 与B 何时满足条件AB =BA =0?4.研究单纯矩阵的谱分解,说明为什么不定义非单纯矩阵的谱分解.31.如果一个矩阵有LU 分解,它是否一定有UL (即上三角在左,下三角在右)分解?2.设一个矩阵既有LU 分解也有UL 分解,试比较正定矩阵的这两种分解在计算上的差异?3.半正定矩阵有无类似的Cholesky 分解?负定矩阵和不定矩阵呢?4.如果去掉对角元素均为正的条件,正定矩阵的Cholesky 分解是否具有唯一性?5.可逆矩阵未必有三角分解.能否设计一种方法以比较有三角分解的可逆矩阵与没有三角分解的可逆矩阵的数量?1.可逆矩阵是否存在“三角正交分解”即“A =RU ”,其中R,U 同正交三角分解？又,能否将上三角矩阵变为下三角矩阵?2.对行满秩矩阵如何定义正交三角分解?3.对不可逆矩阵能否定义类似的分解?4.由U ∗U =I 是否可以推出UU ∗=I ?1.矩阵的奇异值分解不唯一,但是否可以确定到某种程度?2.能否将极分解中的顺序改变?即是否存在酉矩阵U 和半正定矩阵P 使得A =UP ?3.不是方阵的矩阵可否定义极分解?唯一性如何?4.可否以满足条件B 2=A 的矩阵B 来定义√A ?更一般地,可否以满足条件B m =A 的矩阵B 来定义A 1/m ?第五章矩阵函数及其微积分1.在R 2中,中心在原点的非等边矩形是否可以是单位圆?中心在原点的正三角形与双曲线呢?2.三角不等式中的等号何时成立?是否存在范数使得三角不等式总是等式?3.两个范数的乘积是否仍是范数?(和的情形见习题18.)4.内积可以诱导范数.哪些p -范数可以诱导内积,即定义(x −y,x −y )=||x −y ||2?哪些不能?5.矩阵A 与其共轭转置A ∗的矩阵范数有何联系?可逆矩阵与其逆矩阵的矩阵范数有何联系?线性变换与其伴随变换的范数有何联系?6.矩阵范数中次乘性的等号何时成立?是否存在矩阵范数使得次乘性中的等号永远成立?7.能否在赋范线性空间中定义合理的角度?研究1-范数和∞-范数的单位圆中的几个角,它们是直角吗?1.若lim n →∞A n B n 存在,是否lim n →∞A n ,lim n →∞B n 一定存在?为什么?2.设A,B 均幂收敛,A +B,AB 幂收敛吗?1.e A e B =e B e A 成立的可能性有多大?更一般地,设f (x )是一个幂级数,则f (A )f (B )=f (B )f (A )成立的可能性如何?一般地,如何比较与A 可交换的矩阵的数量(当然是无穷多个)和与A 不可交换的矩阵的数量?2.试举例说明矩阵e A e B ,e B e A 与e A +B 可以两两不等.又,如果e A e B =e B e A ,是否有e A e B =e A +B ?3.矩阵的勾股定理是否成立,即是否有cos 2A +sin 2A =I ?4.公式(A (t )2) =2A (t )A (t )正确吗?45.设A (t )可逆,如何计算(A (t )−1) ?又A (t )是否可逆?6.设A (t )是正交矩阵,问A (t )还是正交矩阵吗?7.即使A 不可逆,积分∫t t 0e As d s 仍然有意义.应如何计算?1.设α∈C m ×1,β∈C n ×1,则J (αT Xβ)=∂αT Xβ∂X =?2.设α∈C m ×1,β∈C n ×1,则J (αT X T β)=∂αT X T β∂X=?3.设X 是方阵,J (X 2)=?4.如果定义J (X )=∂X ∂rvec X ,将得到何种结果?是否还有其它方式?5.试比较隐函数存在定理与Jacobian 猜想.第六章广义逆矩阵1.2×1矩阵与1×2矩阵的广义逆矩阵的几何意义是什么?2.两个n 阶矩阵A 与B 何时满足条件AB =BA =0?3.设P,Q 是两个可逆矩阵,等式(P AQ )†=Q −1A †P −1成立吗?1.列满秩矩阵与行满秩矩阵的Moore-Penrose 广义逆的几何意义是什么?2.利用谱分解计算Moore-Penrose 广义逆的几何意义是什么?1.零矩阵的广义逆矩阵是所有矩阵,是否还有别的矩阵的广义逆矩阵是所有矩阵?2.不可逆的方阵可否有可逆的广义逆矩阵?3.A −A 与AA −的几何意义是什么?4.试给出矩阵A 的广义逆矩阵的秩的一个上限?1.除了零矩阵与可逆矩阵外,是否还有别的矩阵的{1,2}-逆是唯一的?2.Hermite 矩阵的{1,2}-逆一定是Hermite 的吗?3.不可逆矩阵的{1,3}-逆与{1,4}-逆一定是不可逆的吗?4.矩阵的{1,2}-逆,{1,3}-逆,{1,4}-逆的几何意义是什么?5.何时A {1,i }=A {1,j },1≤i =j ≤4?6.何时A {1,i }是元素个数大于1的有限集合?1.利用广义逆矩阵如何刻画方程组Ax =b 的相容性?2.方程Ax =b 的最小范数解是否唯一?几何意义是什么?3.利用矩阵的张量积与广义逆求解矩阵方程AXB =C 有何异同?5。
矩阵理论与应用(张跃辉)(上海交大)第二章参考答案
5. 设
112
A = 0 1 1 ,
134
求 A 的四个相关子空间. 解：
R(A) = [(1, 0, 1)T , (1, 1, 3)T ], R(AT ) = [(1, 0, 1)T , (0, 1, 1)T ], N (A) = [(−1, −1, 1)T ], N (AT ) = [(−1, −2, 1)T ]
6. 设 V 是线性空间, W1, W2, · · · , Ws 是 V 的真子空间. 证明 W1 ∪ W2 ∪ · · · ∪ Ws = V .(提 示: 利用 Vandermonde 行列式或归纳法.)
得
β
证 (t)
明 =
：∑不si=1妨ti设−1αWi ∈i
⊂ ∪j=iWj, ∀i. 因此存在 αi ∈ Wi \ ∪j=iWj. 所以存在 ∪sj=1Wj。否则：对 F 中的无穷多个数 t，至少有一个 Wi0
证明：U 关于加法与数乘显然封闭，故是子空间。dim U = n2 − 1, U 的一个补空间是全 体纯量矩阵构成的子空间。
8. 设 V 是所有次数小于 n 的实系数多项式组成的实线性空间, U = {f (x) ∈ V | f (1) = 0}. 证明 U 是 V 的子空间, 并求 V 的一个补空间.
12
记 α = k1α1 + k2α2 + · · · + krαr, β = br+1βr+1 + br+2βr+2 + · · · + bsβs, γ = cr+1γr+1 + cr+2γr+2 + · · · + ctγt.
则 α ∈ U ∩ W, β ∈ U, γ ∈ W , 以及 α + β + γ = 0. 于是 γ = −α − β ∈ U , 从而 γ ∈ U ∩ W ; 从而存在适当的数 d1, d2, · · · , dr, 使得 γ = d1α1 + d2α2 + · · · + drαr, 即
矩阵理论试题答案最终版
阵
G
为
(2, 2) (2, t + 1) (2, t 2 − 1) 2 (t + 1, 2) (t + 1, t + 1) (t + 1, t − 1) (t 2 − 1, 2) (t 2 − 1, t + 1) (t 2 − 1, t 2 − 1)
1 ∫−1 4dt 1 = ∫ 2*(t + 1)dt −1 1 ∫ 2*(t 2 − 1)dt −1 −8 4 8 3 10 −4 = 4 3 3 −8 −4 16 3 15 3
2
x ' −1 0 x 1 = + y ' 0 2 y −1 求多项式 P(x)经此仿射变换所得到的曲线，变换后的曲线是什么曲线？ 解：(1)由平面的四个点我们可得如下方程。
a0 + a1 *1 + a2 *12 = 0 2 −1 a0 + a1 *(−1) + a2 *(−1) = 2 1 a0 + a1 * 2 + a2 * 2 = a + a *(−3) + a *(−3) 2 = 2 2 0 1
∫ ∫ ∫
1 −1 1
1
−1
2*(t + 1)dt
−1
(t 2 + 2t + 1)dt
(t + 1) *(t 2 − 1)dt
1 2 ∫−1 (t + 1) *(t − 1)dt 1 2 2 t dt t ( 1) *( 1) − − ∫−1
∫
1
−1
2*(t 2 − 1)dt
矩阵理论与应用(张跃辉 上海交大研究生教材)第四答案
1. 判断下列矩阵能否酉对角化, 如能, 则求一个酉矩阵 U , 使 U ∗ AU 为对角形: −1 i 0 0 i 1 i i 0 (1) A = −i 0 −i ; (2) A = −i 0 0 ; (3) A = i 1 0 . 0 i −1 1 0 0 0 i i i 1 i 解：(1) U = (2) U =
2 i=1 λi |yi |
= max
∑n
i=k
|yk |2 +···+|yn |2 =1,y ⊥wi 1≤i≤n−k
λi |yi |2 ≥ λk .
9. 设 A = (aij )n×n 是复矩阵, λ1 , λ2 , · · · , λn 为 A 的 n 个特征值. 证明 n n ∑ ∑ (1) (Schur 不 等式 ) |λi |2 ≤ |aij |2 ∑ i,j =1
|aij |2
且等号成立当且仅当 B 是对角矩阵当且仅当 A 是正规矩阵, 即得 (2). 10. 直接证明实对称矩阵与 (实) 正交矩阵可以酉对角化, 从而均为正规矩阵. 证明：由线性代数知实对称矩阵可以正交对角化故可酉对角化。 设 A 是正交矩阵，则存在酉矩阵 U 使得 U ∗ AU = T 是上三角矩阵, 但 A 也是酉矩阵， 从而 T 也是酉矩阵，于是 T 只能是对角矩阵。 11. 设 A 是 n 阶实矩阵, 证明 A 是正规矩阵 ⇐⇒ 存在正交矩阵 Q 使得 QT AQ = A1 ⊕ A2 ⊕ · · · ⊕ As , 其中每个 Ai 或者是 1 阶实矩阵, 或者是一个 Schur 型. 证明：由于每个 Schur 型均为正规矩阵，故充分性是显然的。必要性。由实矩阵的三角 A1 ∗ A2 化定理 (见第三章习题 5) 可知存在正交矩阵 Q 使得 QT AQ = = B ，其 . . . 0 Ak 中 Ai , 1 ≤ i ≤ s 是 1 阶实矩阵 (即 A 的一个实特征值), Ai , s+1 ≤ i ≤ n 是一个 Schur 型 (对应 A 的一对非实数特征值, 其模长平方恰为该型的行列式). 设 A 是实正规矩阵，λ1 , λ2 , · · · , λn k k s n ∑ ∑ ∑ ∑ tr(Ai AT |Ai | = |Ai |2 + |λi |2 = 为 A 的 n 个特征值. 则 tr(BB T ) = tr(AAT ) = i ).
研究生矩阵论课后习题答案(全)习题一
i =1 j =1 n n
成的线性空间的一组基，该线性空间的维数是
n(n + 1) . 2
② 令 Gij = Eij − E ji (i < j ) ， 则 Gij 是 反 对 称 矩 阵 ， 易 证
解
（1）设 Eij 是第 i 行第 j 列的元素为 1 而其余元素全为 0 的 n 阶方阵.
①令 Fij = ⎨
⎧ Eii , i = j ， 则 Fij 是对称矩阵， 易证 F11 ,L , F1n , F22 , L , F2 n , ⎩ Eij + E ji , i ≠ j
L , Fnn 线 性 无 关 ， 且 对 任 意 n 阶 对 称 矩 阵 A = (aij ) n×n ， 其 中 aij = a ji ， 有
1(1 − 1) 2 a ) = ( a, b) 2
= k o ( a, b) + l o ( a, b) = k o α + +l o α ;
⑧ k o (α ⊕ β ) = k o (a + c, b + d + ac)
k (k − 1) (a + c) 2 ) 2 k (k − 1) 2 k (k − 1) 2 = (ka + kb, (kb + a ) + (kd + c ) + (ka)(kc)) 2 2 k (k − 1) 2 k (k − 1) 2 = (ka, kb + a ) ⊕ (kc, kd + c ) 2 2 = (k (a + b), k (b + d + ac) +
上海交通大学矩阵理论试卷张跃辉
八、证明题(6 分)
设A为n阶矩阵，证明：A非奇异的充分必要条件是存在常数项不等于0的多项式g(λ)使 得g(A) = 0。
8
附
录
上海交通大学 2009-2010 学年第一学期《矩阵理论》试卷
姓名
学号
矩阵理论分班号
成绩
本试卷共四道大题, 总分 100 分. 其中 A∗ 表示矩阵 A 的共轭转置.
A
与
B
的最小多项式分别为
(x
−
1)2(x
−
2)
与
(x
−
1)(x
−
2)2,
则矩
阵
A A−B 0B
的最小多项式为 (
)
(A)(x−1)2(x−2)
(B)(x−1)(x−2)2
(C)(x−1)2(x−2)2
(D)(x−1)3(x−2)3
4. 设 A 为 n 阶可逆矩阵, ρ(A) 是其谱半径, || • || 是一种矩阵范数, 则必有 ( )
(3) 设 σ 是 V 的一个等距变换, σ(e1) = e1 + e2. 求 σ((x, y)T )? 这样的等距变换唯一吗?
100
13. 设 A = 1 0 1 .
010
(1) 求 A 的 Jordan 标准形 J(不必计算变换矩阵 P ); (2) 设 n ≥ 3, 计算 An − An−2 与 A2 − E; (3) 求 ∫0t(E − A−2)eAsds.
1
二. 填空题(每空 3 分, 共 15 分)
设二维线性空间V 的线性变换T1 : V → V 与T2 : V → V 在基α1, α2下的矩阵分别为
()
A=
1 2
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nk rnn12习题 一1．（ 1）因cosnx sin nx sin nx cosnx cosx sin x sin x =cosxcos(n sin(n 1)x 1)x sin( n cos(n 1)x 1)x，故由归纳法知cosnx sin nx A。
sin nx cosnx（ 2）直接计算得A4E ，故设 n4 k r (r 0,1,2,3) ，则 AnA 4 k Ar( 1) A ， 即只需算出 A 2, A 3即可。
0 1 0 1（ 3 ）记 J=，则，1 0n1 n 12 n 2na C n aC n a C nanC 1 a n 1C n 1aAn(aE J )nnC i a i Jn ii 0n n an 。
C 1a n 1 an2. 设 AP1a2P 1(a 1,0),则由A 2E 得a 1时,11110 12 12 1 02不可能。
1而由 a10时,2 1知1 所以所求矩阵为 PB P 1 ，其中 P 为任意满秩矩阵，而ii2221 0 1 0 1 0 B 1, B 2, B 3。
0 10 11注： A2E 无实解， AnE 的讨论雷同。
3. 设 A 为已给矩阵，由条件对任意n 阶方阵 X 有 AX=XA ，即把 X 看作 n 2个未知数时线性方程 AXXA=0 有 n 2个线性无关的解， 由线性方程组的理论知其系数矩阵为零矩阵，1*1a w通过直接检验即发现 A 为纯量矩阵。
a na n 1 a 1 04. 分别对（ A B ）和A 作行（列）初等变换即可。
C5. 先证 A 或 B 是初等到阵时有AB*B *A *，从而当 A 或 B 为可逆阵时有AB*B * A *。
考虑到初等变换 A 对 B 的 n1阶子行列式的影响及 A A 即可得前面提到的结果。
E r 0 下设 PAQ，（这里 P ， Q 满秩），则由前讨论只需证下式成立即可：0 0**E r 0 *E r 0 B B，0 00 0（ 1） r<n-1 时，因秩小于 n-1 的 n 阶方阵的 n-1 阶子式全为 0，结论显然；B n1*E r 0 0 0 **E r 0 0B n2（ 2） r=n-1 时，0 0， B，但0 10 0E r 0b 11b 12b 21b 22b 1 nb 2nb 11b 12b 21b 22b 1n b 2n ，故0 B nn0 0b n1b n2b nn0 0E r 0 B n1 *B n 2**E r 0 BB。
0 00 00 B nn6. 由 r ( A)r ( A )及 AX( AX ) AX0 ，即 AX 0 与 A AX0 同解，此即所求证。
7. 设其逆为a ij ，则当 I 固定时由可逆阵的定义得 n 个方程aa wj 1 a w j 1 a wj 1 ， j1,2, n ，i 1i 2i 3 in ij其中ij 为 Kronecker 符号。
对这里的第l 个方程乘以 wj 1 n l然后全加起来得nwj1 n 1ijj 1 n i，即得 a ij1 w j 1nn 1 i。
注：同一方程式的全部本原根之和为0，且 w m也是本原根 （可能其满足的方程次数小于n ）。
12n 1nn 1 11. 因 x1 x 1 习题 二x ，所以 V 中零元素为 1，x 的负元素为1，再证结合律、交换律和x分配律。
2. 归纳法：设 W 1W 2W s 1V ，则下面三者之一必成立：（1） W 1W 2 W s 1 W s ；（2） W 1W 2W s 1 W s 。
（ 3） 存在W 1 W 2W s 1 W s 及W s (W 1 W 2W s 1) 。
如果是（ 1）（ 2）则归纳成立，如果是（ 3）则选 s 个不同的数 k 1, k 2 , , k s ，则必有某一个 k iW 1 W 2 W s 。
3. U 是满足方程 tr(A)=0 解向量空间， 其维数为非 0 的矩阵生成。
n21 ，故其补空间为一维的， 可由任一迹4. 易证线性封闭。
又设V 中元素为 fa x n 1a xn 2a ，则 U 是满足方程a n a n 1a 1 0 的子空间。
故 U 的维数为 n-1，其补空间为一维的，故任取一系数非 0 且不满足此方程式的元即可生成此补空间。
5. 记 U=u 1 ,u 2 , u 3 ， W w 1, w 2 ，把 U,W 放在一起成 4 行 5 列的矩阵，其 Hermite 标准形为1 4 5 1 20 1 11 53 9 ，0 0 0 1 3 0 0 0 0 0故UW 的基为 3w 1 w 2 ，U 的基为 3w 1 w 2 ，u 1 ；W 的基为 3w 1 w 2 ，w 1 ；U W的基为 3w 1w 2 ， u 1 ， w 1 。
6.U W( x, y, z, w) x y z w x y z w 0 1 1 1 1 ， r2 ，1 1 1 1故dim U W2,dim U W dim U dim W dim U W4；iU W 的基为方程组的解向量 0,1,1,-1和 1,1, 1, 1 。
7．（ 1）由 x( x 1) jj 1 a X i知x j可表示为 ( x i 01)i线性组合，由基定义知其为一组基。
（ 2）由nna xib x 1 i及 x j(x 1 1)jjCi xji1 得 bC ja 。
iijjk ki 0 i 0 i 0k 0j注：当 k<j 时， C k1 。
8. 由j为 1,2, ,t 的线性组合知存在矩阵 A 使得1, 2 , ,s1, 2 , ,tA ，由i 线性无关可知r A s 故 s t ，把 A 的 Hermite 标准形非 0 行的第一个非 0 元所在列对应的i 全替代为 i 即为所求。
9. 易证为子空间；U 为B 在空间ZXA x F n上的核空间，故dim U dim Z XA XFnr AB r A r AB 。
习题三1. 略a by 1 2.x, y x 1 , x 2b c y 2，故内积定义的（ 1）（ 3）显然；而（ 2）成立a b 为正定矩阵a 0, ac b20 。
b c3．（ 1）（ 3）显然（ 2） ( f , f ) 0 且等号成立当且仅当 ( f , f ) 0f20 f20 2f 0 f2j1231 2 3 1 2 3 a cos a cos b sin 0b sin 0 2 2a b 0f0 。
2|| h(t ) ||3cos7 4sin 924cos9 3sin 75 。
习题 四1.设 AB 的特征值及其对应的特征向量为 i, X i ，即 ABX iiX i ，如 BX i0 ，则i0（注意到只能有一个特征值为0）。
故由 BABX i iBX i 知 BA 与 AB特征值勤全相同，所以它们都相似于dig1, 2 ,n。
2. 对应的矩阵为T0 2 2 2 3 1 ，213即e , e , e e ,e , e A,作 基 变 换e , e , e' ', e',e 则 e .P12312312 3123e ', e ' ,e'e , e ,e PAP 1. 故使为对角形的基 e ,e ,e P 1即可。
3. V 的一组基为1 0 0 0 0 1， ， ，分别记为 0 1 1 0 0 0e 1 , e 2 , e 3 ，则e 1e 2 e 3, e 2 e 2 e 3, e 3 e 3 e 2 ，故e 1 ,e 2,e 3e 1 ,e 2 , e 30 0 01 1 1 = 1 11e 1, e 2 ,e 3 A ，求出使 PAP 1为对角形阵的 P ，基取为e ,e , e P11234. 令 P1 2,则P 1AP0 0 ，2 10 10 0 10 0 tr A1,| A| 0, A PP。
0 10 55. | E m AB | m n E n BA 知除0 外AB 与BA 的特征值全相同（包括代数重数），而迹为矩阵特征值之和。
6. （1）特征多项式x2 8 x7 为最小多项式，可能角化（2）| E A| 1 2 3 为最小多项式，可对角化（3 ）特征多项式为21 2 ，经验证 A E A 2E ，故最小多项式为1 2 ，可对角化。
（4）同（3），但 A E A 2E 0 ，故最小多项式为21 2 ，不能对角化。
a 0 a 1 2 2 7．（1）A , B ，则f A f B x a , m A x a x a m B ；0 a 0 a（2）A , B3 2 2fAx a x b x a x b fB，2 m A x a2x b x a x b m B8. 由特征多项式的表达式特和题设有n n 2 n ni 0, i j 0 ，故0 2 2i i i j ii 1 i j i 1 i 1 i j i 1又i为实数故i均为0。
现由Shur 定理存在P 使0 * * *0 * *P 1AP =B ，*直接计算得B n0, 故A n PB n P 1 0 。
nn9. 由i i 1 n且n 1 2ini 1 即得。
n，a 1 0 0 a 1 0 00 a 0 0 0 a 0 0 0 0 a 0 0 0 b 0 0 0 0 b 0 0 0 b10. 略11. 略12. 盖尔圆分离且 A 为实阵，故 A 有n 个不同实根。
（命题 4.4.1 及其推论）13. 略习题五1. 略2. 略3. 略4. 略1 0 05．（1） E A 0 6 2 2 2 4 100 3 5 4 71 0 00 0 2 4 4 0 2 1 1 0 00 0 0 ，30 0 -2即初等因子为32 ，故Jordan 标准形为2 1 00 2 1 ，0 0 2由AX=2X 解出X1 ，再由AX-2X= X 1求出X 2 及由AX 2 X X 2 解出X3 ，则P X1, X 2, X 3即为所求。
6. 略7. 由于幂0 阵的特征值全为0，故若其不为0 阵则其Jordan 标准形必含阶大于 1 的Jordan块A 1 23410 1 0 1J=，1 0但 J 的最小多项式为r（ r>1 ）有重根不能对角化， 故幂 0 阵的 Jordan 标准形不能对角化，那它自己当然也不能对角化。
8. 设 P A PJA 为 A 的 Jordan 标准形及 ，J Adig1, 2 , ,n0 * 0 0 0 ** 0dig iM ，易算出 Mn0 ， ( P 1 MP) no ，而A P 1J P P 1digiP P 1MP D N 。
9. 特征值为 1,i , i ，可对角化后计算。
10. 记 V 的基为 e e x,e xe x, e x 2e x, e e 2 x则T e 1, e 2 ,e 3,e 4e 1,e 2 , e 3 ,e 4e 1, e 2 ,e 3, e 4 A ，E A可初等变换为30 0-1，故初等因子为32, 1 ；以下略。