南航双语矩阵论 matrix theory第三章部分题解

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南航矩阵论研究生试卷及答案

南航矩阵论研究生试卷及答案
(1)求系数矩阵 的满秩分解;
(2)求广义逆矩阵 ;
(3)求该线性方程组的极小最小二乘解.
解答:(1) 矩阵 , 的满秩分解为
.…………………(5分)
(2) .……………………(10分)
(3)方程组的极小最小二乘解为 .…………(5分)
共6页第5页
四、(20分)已知幂级数 的收敛半径为3,矩阵 .
(1) 求 ;

证明 是 的一个内积;
(3)求 在题(2)所定义的内积下的一组标准正交基;
(4)证明 是 的线性变换,并求 在题(1)所取基下的矩阵.
解答:(1) 的一组基为 维数为3.
……………………………………(5分)
(2)直接验证内积定义的四个条件成立.……………………………(4分)
(3) 标准正交基 .…………(5分)
(4)由于 ,所以 是 的一个变换.又直接验证,知
,
因此 是 的一个线性变换.………………………………(3分)
线性变换 在基 下的矩阵为
.……………………………………………(3分)
二、(20分)设三阶矩阵 , , .
(1)求 的行列式因子、不变因子、初等因子及Jordan标准形;
(2)利用 矩阵的知识,判断矩阵 和 是否相似,并说明理由.
南京航空航天大学2012级硕士研究生
共6页 第1页
2012~2013学年第1学期《矩阵论》课程考试A卷
考试日期:2013年1月15日课程编号:A080001命题教师:阅卷教师:
学院专业学号姓名成绩
一、(20分)设 是 的一个线性子空间,对任意 ,定义: ,其中 .
(1)求 的一组基和维数;
(2)对任意 ,定义:
解答: ( 的行列式因子为 ;…(3分)

南航矩阵论课后习题答案

南航矩阵论课后习题答案

南航矩阵论课后习题答案南航矩阵论课后习题答案矩阵论是数学中的一个重要分支,广泛应用于各个领域,包括物理学、工程学、计算机科学等等。

南航的矩阵论课程是培养学生数学思维和解决实际问题的重要环节。

在课后习题中,学生需要运用所学的矩阵理论知识,解答各种问题。

下面是南航矩阵论课后习题的一些答案和解析。

1. 已知矩阵A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9],求A的逆矩阵。

解析:要求一个矩阵的逆矩阵,需要先判断该矩阵是否可逆。

一个矩阵可逆的充要条件是其行列式不为零。

计算矩阵A的行列式,得到det(A) = -3。

因此,矩阵A可逆。

接下来,我们可以使用伴随矩阵法求解逆矩阵。

首先,计算矩阵A的伴随矩阵Adj(A),然后将其除以行列式的值,即可得到逆矩阵。

计算得到A的伴随矩阵为Adj(A) = [-3 6 -3; 6 -12 6; -3 6 -3]。

最后,将伴随矩阵除以行列式的值,即可得到矩阵A的逆矩阵A^-1 = [-1 2 -1; 2 -4 2; -1 2 -1]。

2. 已知矩阵A = [2 1; 3 4],求A的特征值和特征向量。

解析:要求一个矩阵的特征值和特征向量,需要先求解其特征方程。

特征方程的形式为|A - λI| = 0,其中A为给定矩阵,λ为特征值,I为单位矩阵。

计算得到特征方程为|(2-λ) 1; 3 (4-λ)| = (2-λ)(4-λ) - 3 = λ^2 - 6λ + 5 = 0。

解这个二次方程,得到特征值λ1 = 1,λ2 = 5。

接下来,我们可以求解对应于每个特征值的特征向量。

将特征值代入(A - λI)x = 0,即可求解出特征向量。

对于特征值λ1 = 1,解得特征向量x1 = [1; -1];对于特征值λ2 = 5,解得特征向量x2 = [1; 3]。

3. 已知矩阵A = [1 2; 3 4],求A的奇异值分解。

解析:奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积:A = UΣV^T,其中U和V是正交矩阵,Σ是对角矩阵。

南京航空航天大学研究生课程《矩阵论》内容总结与习题选讲

南京航空航天大学研究生课程《矩阵论》内容总结与习题选讲

《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 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;求在所取基下的坐标;3]x [R 3]x [R 221x x ++ (2) 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 (3)求与之间的距离;221x x ++2x 2x 1+−(4)证明:是的子空间;2][x R 3]x [R (5)写出2[][]3R x R x ∩的维数和一组基;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)。

证明:V 也是22R ×的子空间;并写出V 的维数和一组基;(7)写出子空间的一组基和维数。

南航双语矩阵论-matrix-theory第三章部分题解精选全文

南航双语矩阵论-matrix-theory第三章部分题解精选全文

可编辑修改精选全文完整版Solution Key to Some Exercises in Chapter 3 #5. Determine the kernel and range of each of the following linear transformations on 2P(a) (())'()p x xp x σ=(b) (())()'()p x p x p x σ=- (c) (())(0)(1)p x p x p σ=+Solution (a) Let ()p x ax b =+. (())p x ax σ=.(())0p x σ= if and only if 0ax = if and only if 0a =. Thus, ker(){|}b b R σ=∈The range of σis 2()P σ={|}ax a R ∈ (b) Let ()p x ax b =+. (())p x ax b a σ=+-.(())0p x σ= if and only if 0ax b a +-= if and only if 0a =and 0b =. Thus, ker(){0}σ=The range of σis 2()P σ=2{|,}P ax b a a b R +-∈=(c) Let ()p x ax b =+. (())p x bx a b σ=++.(())0p x σ= if and only if 0bx a b ++= if and only if 0a =and 0b =. Thus, ker(){0}σ=The range of σis 2()P σ=2{|,}P bx a b a b R ++∈= 备注: 映射的核以及映射的像都是集合,应该以集合的记号来表达或者用文字来叙述. #7. Let be the linear mapping that maps 2P into 2R defined by10()(())(0)p x dx p x p σ⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭⎰ Find a matrix A such that()x A ασαββ⎛⎫+= ⎪⎝⎭.Solution1(1)1σ⎛⎫= ⎪⎝⎭ 1/2()0x σ⎛⎫= ⎪⎝⎭11/211/2()1010x ασαβαββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=+= ⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭Hence, 11/210A ⎛⎫= ⎪⎝⎭#10. Let σ be the transformation on 3P defined by(())'()"()p x xp x p x σ=+a) Find the matrix A representing σ with respect to 2[1,,]x x b) Find the matrix B representing σ with respect to 2[1,,1]x x + c) Find the matrix S such that 1B S AS -=d) If 2012()(1)p x a a x a x =+++, calculate (())n p x σ.Solution (a) (1)0σ= ()x x σ=22()22x x σ=+002010002A ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭(b) (1)0σ=()x x σ=22(1)2(1)x x σ+=+000010002B ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭(c)2[1,,1]x x +2[1,,]x x =101010001⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭The transition matrix from 2[1,,]x x to 2[1,,1]x x + is101010001S ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 1B S AS -=(d) 2201212((1))2(1)n n a a x a x a x a x σ+++=++#11. Let A and B be n n ⨯ matrices. Show that if A is similar to B then there exist n n ⨯ matrices S and T , with S nonsingular, such thatA ST =andB TS =.Proof There exists a nonsingular matrix P such that 1A P BP -=. Let 1S P -=, T BP =. Then A ST =and B TS =.#12. Let σ be a linear transformation on the vector space V of dimension n . If there exist a vector v such that 1()v 0n σ-≠ and ()v 0n σ=, show that(a) 1,(),,()v v v n σσ- are linearly independent.(b) there exists a basis E for V such that the matrix representing σ with respect to the basis E is000010000010⎛⎫⎪⎪⎪⎪⎝⎭Proof(a) Suppose that1011()()v v v 0n n k k k σσ--+++= Then 11011(()())v v v 0n n n k k k σσσ---+++=That is, 12210110()()())()v v v v 0n n n n n k k k k σσσσ----+++==Thus, 0k must be zero since 1()v 0n σ-≠. 211111(()())()v v v 0n n n n k k k σσσσ----++==This will imply that 1k must be zero since 1()v 0n σ-≠.By repeating the process above, we obtain that 011,,,n k k k - must be all zero. Thisproves that1,(),,()v v v n σσ- are linearly independent.(b) Since 1,(),,()v v v n σσ- are n linearly independent, they form a basis for V .Denote 112,(),,()εv εv εv n n σσ-=== 12()εεσ= 23()εεσ= …….1()εεn n σ-= ()ε0n σ=12[(),(),,()]εεεn σσσ121[,,,,]εεεεn n -=000010000010⎛⎫⎪⎪⎪⎪⎝⎭#13. If A is a nonzero square matrix and k A O =for some positive integer k , show that A can not be similar to a diagonal matrix.Proof Suppose that A is similar to a diagonal matrix 12diag(,,,)n λλλ. Then for each i , there exists a nonzero vector x i such that x x i i i A λ= x x x 0k k i i i i i A λλ=== since k A O =.This will imply that 0i λ= for 1,2,,i n =. Thus, matrix A is similar to the zero matrix. Therefore, A O =since a matrix that is similar to the zero matrix must be the zero matrix, whichcontradicts the assumption.This contradiction shows that A can not be similar to a diagonal matrix. OrIf 112diag(,,,)n A P P λλλ-= then 112diag(,,,)k k k k n A P P λλλ-=. k A O = implies that 0i λ= for 1,2,,i n =. Hence, B O =. This will imply that A O =.Contradiction!。

矩阵论第三章答案

矩阵论第三章答案
d1 (λ ) = L = d n −1 (λ ) = 1 , d n (λ ) = (λ − a )
n
因此初等因子只有一个,即有 (λ − a )n .
11. 证:
A( λ )与 B( λ )相抵当且仅当它们有相同的不变因
子,当且仅当它们的各阶行列式因子相同.
1 1 ⎤ ⎡λ − 2 ⎢ 12. 解 : ( 1 ) 因 为 λI − A = ⎢ − 2 λ + 1 2 ⎥ ⎥ 的初等因子为 ⎢ − 1 λ − 2⎥ ⎣ 1 ⎦
0 0 ⎤ r2 − (− 1)r3 ⎡1 0 0 ⎤ c 2 − (2λ − 1)c1 ⎡1 ⎢0 ⎥ ⎢ 2 λ − λ ⎥ ⎯⎯ ⎯ λ2 ⎥ ⎯⎯ ⎯ ⎯→ ⎢ ⎯→ ⎢0 λ ⎥ 2 2 2 ⎥ ⎢ ⎥ c3 + (− λ )c1 ⎢ ( ) r + 1 − λ r 0 λ − λ − λ − λ 0 0 − λ − λ 3 2 ⎣ ⎦ ⎣ ⎦
2. 解 : ( 1)因为 A 的特征矩阵为
⎡λ + 1 ⎤ ⎢ ⎥ λ+2 ⎢ ⎥ A(λ ) = λI − A = ⎢ ⎥ λ −1 ⎢ ⎥ λ − 2⎦ ⎣
所以 A( λ )的行列式因子为
⎡1⎤ A=⎢ ⎥ ⎣1⎦
不变因子为
d 1 (λ ) = D1 (λ ) = 1, d 4 (λ ) = D4 (λ ) D3 (λ ) d 2 (λ ) = d 3 (λ ) = 1,
10. 解:
因为 A(λ ) = (λ − a )n ,所以 Dn (λ ) = (λ − a )n ,又因
c1 λ − a c2 O
O
= c1c 2 L c n −1 ≠ 0 ,
λ − a c n −1

matrix theory(矩阵论)

matrix theory(矩阵论)

mr
, B bij
r n
,则
r
mn
, 其中cij ai1b1 j ai 2b2 j air brj aik bkj
k 1
4、转置与共轭转置
a11 a21 设A am1 aij
mn
a12 a22 am 2
a1n a11 a2 n T a12 ,则A amn a1n
B * A*
例题
1、求方阵的逆阵
求逆矩阵的基本方法有: (1)定义法
由 AB E或BA E , 可得A1 B
(2)公式法
A* A- 1 = A
-1
但当n ³ 3时计算A 较复杂,此时一般采用:
(3)初等变换法
(A
E) 揪 揪 揪 E 揪 揪 井
初等行变换
(
A
-1
)
例1:已知n阶方阵A满足A2 + 5 A - 4 E = 0, 求( A - 3E ) - 1
解:
A* 由A- 1 = , 得A* = A A- 1 , A \
( A ) =( A A )
* -1
-1 -1
A = = A- 1 A A
轾 1 1 1 犏 = 2犏 2 1 1 犏 犏 1 3 1 臌
-1
轾 -2 -1 5 犏 = 犏2 2 0 犏 犏1 0 1 臌
四、 矩阵的块运算 1、加法,减法
(
)(
E + XY T = E + 2 XY T + XY T XY T = E + 4 XY T
)
骣1 所以,A ( A - 4 E) = - 3E,即,A 琪 ( A - 4 E ) = E 琪 桫3 1 -1 故,A可逆,且A = - ( A - 4E) . 3

南京航空航天大学2007-2014硕士研究生矩阵论matrixTheory试题

南京航空航天大学2007-2014硕士研究生矩阵论matrixTheory试题

2 3 4 A 4 6 8 6 7 8 。 一(20 分) (1)设
2010 ~ 2011 学年《矩阵论》 课程考试 A 卷
(i)求 A 的特征多项式和 A 的全部特征值; (ii)求 A 的行列式因子,不变因子和初等因子; (iii)写出 A 的 Jordan 标准形;
1 A* A2 A* (3)证明: n 。
1 1 1 1 A 0 0 0 0 四、 (20 分)已知矩阵
(1)求矩阵 A 的 QR 分解;
1 2 0 1 b 1 1 2 1 ,向量 ,
(2)计算 A ;
17 6 14 60 A , B 45 16 3 13 ,试问 A 和 B 是否相似?并说明 (2)设
原因。
2 1 A 1 2 3 1 ,求 A 1 , A 2 , A , A F ; 二(20 分) (1)设

(3)用广义逆判断方程组 Ax b 是否相容?若相容,求其通解;若不相容,求其极小最小二乘解。
五、 (20 分)
(1)设矩阵
问当 t 满足什么条件时, A B 成立?
5 3 2 0 1 A 3 2 t , B 1 1 2 t 2 2 0 .5 t
五(20 分)设
A ( a ij )
为 n 阶 Hermite 矩阵,证明:
3
存在唯一 Hermite 矩阵 B 使得 A B ;
2
(2)
(3) 如果 A 0 ,则 tr ( A)tr ( A ) n 。
1
如果 A 0 ,则 tr ( A ) (tr ( A)) ;
2

南航双语矩阵论matrix theory第4章部分习题参考答案

南航双语矩阵论matrix theory第4章部分习题参考答案

)
If i is a root of p( ) 0 , then p(i ) 0 . We obtain that eigenvalue of C T with eigenvector x (1, i ,, in 2 , in 1 )T .
Exercise 16
Let be an orthogonal transformation on a Euclidean space V (an inner product space over the real number field). If W is a -invariant subspace of V, show that the orthogonal complement of W is also -invariant. Proof Let V W W , where W is -invariant. Let {u1 , u2 ,, uk } be an orthonormal basis for
0 1 T C x 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 an 0 an 1 0 an 2 1 a1
T
i i 1 2 2 i i i n2 n 1 n 1 i i i n 1 n n 1 a a a p ( i n i n 1 i 1 i i
C T x i x . Then i is an
(b) If p( ) has n distinct roots, then all roots of p( ) are eigenvalues of C T . We obtain that the characteristic polynomial of C T and p( ) have the same n distinct roots. And also they have the same degree and the same leading coefficient. Hence, the characteristic polynomial of C T is the same as p( ) . Since C and C T have the same characteristic polynomial, we know that p( ) is the characteristic polynomial of C.
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Solution Key to Some Exercises in Chapter 3 #5. Determine the kernel and range of each of the following linear transformations on 2P
(a) (())'()p x xp x σ=
(b) (())()'()p x p x p x σ=- (c) (())(0)(1)p x p x p σ=+
Solution (a) Let ()p x ax b =+. (())p x ax σ=.
(())0p x σ= if and only if 0ax = if and only if 0a =. Thus,
ker(){|}b b R σ=∈
The range of σis 2()P σ={|}ax a R ∈ (b) Let ()p x ax b =+. (())p x ax b a σ=+-.
(())0p x σ= if and only if 0ax b a +-= if and only if 0a =and 0b =. Thus, ker(){0}σ=
The range of σis 2()P σ=2{|,}P ax b a a b R +-∈=
(c) Let ()p x ax b =+. (())p x bx a b σ=++.
(())0p x σ= if and only if 0bx a b ++= if and only if 0a =and 0b =. Thus, ker(){0}σ=
The range of σis 2()P σ=2{|,}P bx a b a b R ++∈= 备注: 映射的核以及映射的像都是集合,应该以集合的记号来表达或者用文字来叙述. #7. Let be the linear mapping that maps 2P into 2R defined by
10
()(())(0)p x dx p x p σ⎛⎫
⎪= ⎪⎝⎭
⎰ Find a matrix A such that
()x A ασαββ⎛⎫
+= ⎪⎝⎭
.
Solution
1(1)1σ⎛⎫
= ⎪⎝⎭ 1/2()0x σ⎛⎫
= ⎪⎝⎭
11/211/2()1010x ασαβαββ⎛⎫⎛⎫
⎛⎫⎛⎫
+=+= ⎪ ⎪
⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭
Hence, 11/210A ⎛⎫
=
⎪⎝⎭
#10. Let σ be the transformation on 3P defined by
(())'()"()p x xp x p x σ=+
a) Find the matrix A representing σ with respect to 2[1,,]x x b) Find the matrix B representing σ with respect to 2[1,,1]x x + c) Find the matrix S such that 1B S AS -=
d) If 2012()(1)p x a a x a x =+++, calculate (())n p x σ. Solution (a) (1)0σ=
()x x σ=
22()22x x σ=+
002010002A ⎛⎫

= ⎪ ⎪⎝⎭
(b) (1)0σ=
()x x σ=
22(1)2(1)x x σ+=+
000010002B ⎛⎫

= ⎪ ⎪⎝⎭
(c)
2[1,,1]x x +2[1,,]x x =101010001⎛⎫

⎪ ⎪⎝⎭
The transition matrix from 2[1,,]x x to 2[1,,1]x x + is
101010001S ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭
, 1
B S AS -=
(d) 2201212((1))2(1)n n a a x a x a x a x σ+++=++
#11. Let A and B be n n ⨯ matrices. Show that if A is similar to B then there exist
n n ⨯ matrices S and T , with S nonsingular, such that A ST =and B TS =. Proof There exists a nonsingular matrix P such that 1A P BP -=. Let 1S P -=, T BP =. Then
A ST =and
B TS =.
#12. Let σ be a linear transformation on the vector space V of dimension n . If there exist a vector v such that 1()v 0n σ-≠ and ()v 0n σ=, show that
(a) 1,(),,()v v v n σσ-L are linearly independent.
(b) there exists a basis E for V such that the matrix representing σ with respect to the basis E is
00001
0000
010⎛⎫


⎪ ⎪⎝⎭
L L M M M M L
Proof
(a) Suppose that
1011()()v v v 0n n k k k σσ--+++=L
Then 11011(()())v v v 0n n n k k k σσσ---+++=L
That is, 12210110()()())()v v v v 0n n n n n k k k k σσσσ----+++==L Thus, 0k must be zero since 1()v 0n σ-≠. 211111(()())()v v v 0n n n n k k k σσσσ----++==L
This will imply that 1k must be zero since 1()v 0n σ-≠.
By repeating the process above, we obtain that 011,,,n k k k -L must be all zero.
This proves that
1,(),,()v v v n σσ-L are linearly independent.
(b) Since 1,(),,()v v v n σσ-L are n linearly independent, they form a basis for V .
Denote 112,(),,()εv εv εv n n σσ-===L 12()εεσ= 23()εεσ= …….
1()εεn n σ-= ()ε0n σ=
12[(),(),,()]εεεn σσσL 121[,,,,]εεεεn n -=L 00001
0000
010⎛⎫


⎪ ⎪⎝⎭
L L M M M M L
#13. If A is a nonzero square matrix and k A O =for some positive integer k , show that A can not be similar to a diagonal matrix.
Proof Suppose that A is similar to a diagonal matrix 12diag(,,,)n λλλL . Then for each i , there exists a nonzero vector x i such that x x i i i A λ= x x x 0k k i i i i i A λλ=== since k A O =.
This will imply that 0i λ= for 1,2,,i n =L . Thus, matrix A is similar to the zero matrix. Therefore, A O =since a matrix that is similar to the zero matrix must be
the zero matrix, which contradicts the assumption.
This contradiction shows that A can not be similar to a diagonal matrix. Or
If 112diag(,,,)n A P P λλλ-=L then 112diag(,,,)k k k k n A P P λλλ-=L .
k A O = implies that 0i λ= for 1,2,,i n =L . Hence, B O =. This will imply that
A O =. Contradiction!。

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