幂零矩阵的性质及的应用

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幂零矩阵性质应用

幂零矩阵性质应用
阶数的幂零矩
------------幂零矩阵的性质及应用
利用幂零矩阵的性质来简化矩阵求逆的计算
1. 可表为幂零矩阵与单位矩阵和的矩阵的逆. 若矩阵A可表示为幂零 矩阵与单位矩阵的和,则可借用二项式展 开定理,将矩阵A的逆转 化为单位矩阵与幂零矩阵的乘幂. 2. 主对角线上元素完全相同的三角矩阵的逆. 对于主对角线元素完 全相同的三角矩阵可表示为数量矩阵和幂零矩阵的和 3. 可表示为若当矩阵的幂的和的矩阵的逆
------------幂零矩阵的性质及应用
一个例子
------------幂零矩阵的性质及应用
幂零矩阵其他重要的应用
1、对于n维线性空间v,必存在 的一组基使得由v的幂零线性变换生成的 幂零代数N中任意元素在该基下的矩阵均为严格上三角矩阵。 2、用幂零线性变换的概念,在一般数域上讨论了幂零线性变换一定存 在一组基使其在这组基下的矩阵是若当形矩阵,从而给出幂零矩阵的若 当标准形。 3、利用幂零矩阵的特征值、特征多项式、相似性等性质,给出构建幂 零矩阵的几种方法。 4、一般域上的2-幂零矩阵存在Jordan 标准型,并给出其明确表示;同 时也证明了两个2-幂零矩阵相似的充要条件是它们的秩相等 5、K上n阶矩阵与幂零矩阵的运算关系,且可以证明每个奇异方阵可写 成一个幂零方阵和两个幂零方阵的积之和。
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目录
幂零矩阵的概念 幂零矩阵的性质 特殊的幂零矩阵 幂零矩阵的应用
------------幂零矩阵的性质及应用
定义一
定义二
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特殊的幂零矩阵
• 1、A为实对称矩阵且 A2 0 阵都是相似. • 3、所有 n阶n-1次幂零矩阵相似(n-1为幂 零指数). ,则有 A=0.

幂零矩阵性质及应用

幂零矩阵性质及应用

幂零矩阵性质及应用性质1:A 为幂零矩阵的充要条件是A 的特征值全为0。

证明:⇒A 为幂零矩阵 k Z +∴∃∈ .0k s tA =令0λ为A 任意一个特征值,则00,.s t A ααλα∃≠= 由引理7知,0k λ为kA 的特征值 00.k k s t A ββλβ∴∃≠= 从而有0k λ=0即有00λ=又有0kA =,知00kkA A A ==⇒=0*(1)(1)00k k E A A A ∴-=-=-=-⋅= 00λ∴=为A 的特征值。

由0λ的任意性知,A 的特征值为0。

⇐A 的特征值全为0A ∴的特征多项式为()n f E A λλλ=-=由引理2知,()0n f A A == 所以A 为幂零矩阵。

得证 性质2:A 为幂零矩阵的充要条件为0k k Z trA +∀∈=。

证明:⇒A 为幂零矩阵,由性质1,知:A 的特征值全为0 即120n λλλ====由引理7,知 kA 的特征值为120k k k n λλλ====从而有 120k k k k n trA λλλ=+++=⇐由已知,120k k k k n k Z trA λλλ+∀∈=+++=(1.1)令12,,,t λλλ为A 的不为0的特征值且i λ互不相同重数为(1,2,,)in i t =由(1.1)式及引理7,得方程组11222221122333112211220000t t t t t t t t t t t n n n n n n n n n n n n λλλλλλλλλλλλ+++=⎧⎪+++=⎪⎪+++=⎨⎪⎪⎪+++=⎩(1.2)由于方程组(1.2)的系数行列式为122221212121212121111()t t t tttttttt t t i j j i tB λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ≤<≤===∏-又(1,2,)ii t λ=互不相同且不为0,0B ∴≠从而知,方程(1.2)只有0解,即0(1,2,,)i n i t ==即A 没有非零的特征值A ∴的特征值全为0, 由性质1,得 A 为幂零矩阵 得证性质3:若A 为幂零矩阵则A 的若当标准形J 的若当块为幂零若当块,且J 和主对角线上的元素为0 证明:A 为幂零矩阵, 由性质1,知 A的特征值全为0 由引理3,知 在复数域上,存在可逆矩阵T ,使得121s J J T AT J -⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭其中11i i i J λλ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭阶数为(1,2,,)in i s =由引理4,知(1,2,,)i i s λ=为J 和特征值又A 与J 相似,由引理6,知A 与J 有相同的特征值 所以0(1,2,,)i i s λ== 即J 的主对角线上的元素全为0由引理8,知 (0)()0(1,2,,)i i nni i J E J i s -===12,,,s J J J 为幂零矩阵 得证性质4:若A 为幂零矩阵,则A 一定不可逆但有1,1A E E A +=-= 证明:A 为幂零矩阵,k Z +∴∃∈ .0k s tA =00kk A A A ∴==⇒= A 一定不可逆由性质1,得 A 的特征值为120n λλλ====由引理7,得,A E E A +-的特征值分别为1212011,101n n λλλλλλ'''''''''====+=====-=且有1211n n A E λλλ'''+=== 1211n n E A λλλ''''''-===即1,1A E E A +=-= 得证性质5:若A E +为幂零矩阵,则A 非退化 证明:令12,,,n λλλ为A 的特征值若A 退化,则有 0A = 由引理7,得 120n A λλλ==∴至少存在0i λ=0为A 的特征值又由引理7,得110i λ+=≠为A E +的一特征值这与A E +为幂零矩阵矛盾 得证A 为非退化性质6:若A 为幂零矩阵,B 为任意的n 阶矩阵且有AB BA =,则AB 也为幂零矩阵。

幂零矩阵的定义

幂零矩阵的定义

幂零矩阵的定义在线性代数中,幂零矩阵是一种特殊类型的方阵。

它具有一些独特的性质和特征,对于理解线性代数中的各种概念和定理具有重要意义。

幂零矩阵的定义幂零矩阵是一个方阵,其所有元素的幂次均为零。

换句话说,对于一个n×n的幂零矩阵A,对于任意i和j(1 ≤ i, j ≤ n),A的第i行第j列元素aij满足aijk=0,其中k是一个大于等于1的整数。

可以用符号表示一个幂零矩阵:A = [aij] = ⎡⎡⎡⎡⎡⎡ a11 a12 … a1n a21 a22 … a2n … … … … an1 an2 … aNN ⎡⎡⎡⎡⎡⎡其中每个元素满足aijk=0。

幂零矩阵的性质幂零矩阵具有以下重要性质:1. 幂零性质幂零矩阵的定义表明,对于幂零矩阵A中的任意元素aij,存在一个正整数k,使得aijk=0。

这意味着幂零矩阵的每个元素都有一个幂次,使得它等于零。

2. 幂零指数最小对于一个给定的幂零矩阵A,存在一个最小的正整数k,使得所有元素aijk=0。

这个最小的正整数k被称为该幂零矩阵的指数。

指数越小,说明矩阵中元素变为0所需的次数越少。

3. 幂零矩阵的乘积如果A和B是两个幂零矩阵,并且它们可以相乘(即A的列数等于B的行数),那么它们的乘积AB也是一个幂零矩阵。

具体而言,对于AB中的任意元素cij,存在一个正整数k,使得cijk=0。

4. 幂零矩阵的幂对于一个幂零矩阵A和一个正整数m,A的m次幂Am也是一个幂零矩阵。

具体而言,对于Am中的任意元素dij,存在一个正整数l,使得dijl=0。

幂零矩阵的应用幂零矩阵在线性代数中有广泛应用,特别是在理解和证明一些重要定理时起到关键作用。

以下是一些幂零矩阵的应用示例:1. 特征值和特征向量对于一个幂零矩阵A,0是它唯一的特征值。

此外,所有非零列向量都是A的特征向量,并且它们对应于特征值0。

2. 线性变换幂零矩阵可以表示一些特殊类型的线性变换。

例如,在空间中进行投影或旋转等操作时,可以使用幂零矩阵来表示这些变换。

幂零变换性质与构造方法研究

幂零变换性质与构造方法研究

幂零变换性质与构造方法研究幂零变换是矩阵论中的一个重要概念。

它是指存在一个正整数k,使得线性变换A的k 次幂恒为零矩阵。

幂零变换具有一些重要的性质和构造方法,本文将对其进行探讨。

一、幂零变换的性质1. 幂零变换的特征多项式为x^k。

由于幂零变换A的k次幂恒为零矩阵,因此它的特征多项式应该有x^k这一因子。

具体来说,如果A的谱是{\lambda_1, \lambda_2, ..., \lambda_m},则它的特征多项式应该是p(x) = (x-\lambda_1)(x-\lambda_2)...(x-\lambda_m)x^k。

2. 幂零变换的秩小于等于n-k。

我们可以利用幂零变换的特征多项式来证明这一点。

由于特征多项式有x^k这一因子,因此矩阵A的零空间至少包含k维。

另一方面,根据秩-零度定理,A的秩和零度之和等于n,因此其秩小于等于n-k。

根据特征多项式的定义,矩阵A的特征值为0的个数应该大于等于1,因此其行列式为零。

有两种常见的构造幂零变换的方法:Jordan标准型和上三角阵。

1. Jordan标准型给定一个n阶幂零变换A,我们可以用Jordan标准型来表示它。

Jordan标准型是指将A表示为Jordan块的矩阵形式,其中每个Jordan块是形如:J_k =[0 1 0 ... 0][0 0 1 ... 0][ ... ][0 0 0 ... 0]的矩阵。

其中,k表示该Jordan块的大小,即主对角线上连续的0的个数加1。

将A表示为一些Jordan块的直和,即可得到其Jordan标准型。

2. 上三角阵上三角阵是指矩阵A的副对角线以下的所有元素都为零。

我们可以构造一个上三角阵,使其对角线上从左到右依次为a_1, a_2, ..., a_n-k, 0, 0, ..., 0。

其中,k表示幂零指数。

根据矩阵相似的定义,如果我们能够找到一个可逆矩阵P,使得A = PBP^{-1},那么B就是A的上三角形式。

n阶幂零矩阵 -回复

n阶幂零矩阵 -回复

n阶幂零矩阵-回复什么是n阶幂零矩阵?在线性代数中,n阶幂零矩阵是一个n×n的方阵,其特点是所有元素都为0,除了矩阵的主对角线之外。

换句话说,它的主对角线上的元素为0,而其他位置的元素都为0。

n阶幂零矩阵的表示形式如下:[0,0,0, 0[0,0,0, 0[0,0,0, 0[...........][0,0,0, 0注意到这样的矩阵在实际应用中并不多见,但它在线性代数的理论研究中有其重要性和特殊性。

接下来,我们将逐步探讨n阶幂零矩阵的性质和其在不同领域的应用。

第一步:了解n阶幂零矩阵的定义n阶幂零矩阵是一个方阵,其主对角线上的元素为0,而其他位置的元素也全部为0。

我们可以用数学符号简洁地表示为:A[i][j] = 0,其中i ≠j。

第二步:探索n阶幂零矩阵的性质1. n阶幂零矩阵一定是一个特殊的矩阵,因为它的所有非主对角线上的元素都为0。

2. n阶幂零矩阵A的任意次幂都等于零矩阵。

即A^n = 0,其中n为正整数。

证明:设矩阵A为n阶幂零矩阵,其主对角线上的元素为0,其他位置的元素也全部为0。

那么,矩阵A的任意次幂A^n可表示为:A^n = A ×A ×A × ... ×A⁽ⁿ⁾= [0,0,0,...,0] ×[0,0,0,...,0] ×[0,0,0,...,0] × ... ×[0,0,0, 0由于矩阵相乘满足分配律和乘法结合律,且0乘任何数都等于0,所以上述乘法结果依然是零矩阵。

因此,n阶幂零矩阵的任意次幂都等于零矩阵。

第三步:探索n阶幂零矩阵在不同领域的应用尽管n阶幂零矩阵在实际应用中并不常见,但它在线性代数的理论研究中具有重要性和特殊性。

1. 线性变换:n阶幂零矩阵可以在线性变换理论中发挥重要作用。

线性变换可以用矩阵来表示,而n阶幂零矩阵可以表示某些特定类型的线性变换,例如零变换或射影变换。

2. 克尔空间:在矩阵论和线性代数的研究中,n阶幂零矩阵的零空间或克尔空间是一个重要的概念。

幂零矩阵性质及应用

幂零矩阵性质及应用

幂零矩阵性质及应用幂零矩阵性质及应用性质1:A 为幂零矩阵的充要条件是A 的特征值全为0。

证明:?A Q 为幂零矩阵k Z +∴?∈ .0k s tA =令0λ为A 任意一个特征值,则00,.s t A ααλα?≠= 由引理7知,0kλ为k A 的特征值 00.k k s t A ββλβ∴?≠= 从而有0k λ=0即有00λ=又有0kA =,知00kkA A A ==?=0*(1)(1)00k kE A A A ∴-=-=-=-?=00λ∴=为A 的特征值。

由0λ的任意性知,A 的特征值为0。

?A Q 的特征值全为0A ∴的特征多项式为()nf E A λλλ=-=由引理2知,()0nf A A == 所以A 为幂零矩阵。

得证性质2:A 为幂零矩阵的充要条件为0k k Z trA +?∈=。

证明:?A Q 为幂零矩阵,由性质1,知:A 的特征值全为0 即120n λλλ====L由引理7,知 kA 的特征值为120k k k n λλλ====L从而有 120k k k kn trA λλλ=+++=L由已知,120k k k k n k Z trA λλλ+∈=+++=L (1.1)令12,,,t λλλL L 为A 的不为0的特征值且i λ互不相同重数为(1,2,,)in i t =L L由(1.1)式及引理7,得方程组11222221122333112211220000t t t t t t t t t t t n n n n n n n n n n n n λλλλλλλλλλλλ+++=??+++=??+++=+++=?L L L L L L (1.2)由于方程组(1.2)的系数行列式为122221212121212121111()t t tttt tt t tt t t i j j i tB λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ≤<≤===∏-L L LLL MM L MM M L MLL又(1,2,)ii t λ=L L 互不相同且不为0,0B ∴≠从而知,方程(1.2)只有0解,即0(1,2,,)i n i t ==L L即A 没有非零的特征值A ∴的特征值全为0,由性质1,得 A 为幂零矩阵得证性质3:若A 为幂零矩阵则A 的若当标准形J 的若当块为幂零若当块,且J 和主对角线上的元素为0 证明:A 为幂零矩阵,由性质1,知 A 的特征值全为0 由引理3,知在复数域上,存在可逆矩阵T ,使得121s J J T AT J -??= ? ??O其中11i i i J λλ??= ? ??O O O 阶数为(1,2,,)in i s =L由引理4,知(1,2,,)i i s λ=L 为J 和特征值又A 与J 相似,由引理6,知A 与J 有相同的特征值所以0(1,2,,)i i s λ==L 即J 的主对角线上的元素全为0 由引理8,知 (0)()0(1,2,,)i i ni i J E J i s -===g L12,,,s J J J L L 为幂零矩阵得证性质4:若A 为幂零矩阵,则A 一定不可逆但有1,1A E E A +=-= 证明:A Q 为幂零矩阵,k Z +∴?∈ .0k s t A =00kk A A A ∴==?= A 一定不可逆由性质1,得 A 的特征值为120n λλλ====L 由引理7,得,A E E A +-的特征值分别为1212011,101n n λλλλλλ'''''''''====+=====-=L L且有1211n n A E λλλ'''+===g L g1211n n E A λλλ''''''-===g L g即1,1A E E A +=-= 得证性质5:若A E +为幂零矩阵,则A 非退化证明:令12,,,n λλλL L 为A 的特征值若A 退化,则有 0A =由引理7,得120n A λλλ==gL L g ∴至少存在0i λ=0为A 的特征值又由引理7,得110i λ+=≠为A E +的一特征值这与A E +为幂零矩阵矛盾得证A 为非退化性质6:若A 为幂零矩阵,B 为任意的n 阶矩阵且有AB BA =,则AB 也为幂零矩阵。

幂零矩阵的性质与应用

幂零矩阵的性质与应用

目录摘要 (1)Abstract (1)1 引言 (2)2 预备知识 (2)2.1 概念 (2)2.1 引理 (3)3 幂零矩阵的性质 (4)3.1幂零矩阵的特性 (4)3.2 矩阵是幂零矩阵的几个充分必要条件 (6)3.3幂零矩阵和若尔当块 (7)3.4幂零矩阵的其他性质 (8)4幂零矩阵的应用 (11)4.1幂零矩阵在矩阵求逆中的应用 (11)4.1.1 可求幂零矩阵与单位矩阵和的矩阵的逆 (11)4.1.2 求主对角线上元素完全相同的三角矩阵的逆 (13)4.2幂零矩阵在其他方面的应用 (14)结论 (16)参考文献 (16)致谢 (18)幂零矩阵的性质与应用摘要:在高等数学中,矩阵是研究和解决问题的重要工具,幂零矩阵又是一类特殊的矩阵,在矩阵理论中具有举足轻重的地位,实际应用方面也有重要的意义。

幂零矩阵具有很多好的性质,本文将深入挖掘这些性质,并且用不同的方法去分析论证这些性质。

同时本文还给出幂零矩阵自身特有的一些性质,讨论了矩阵是幂零矩阵的充分必要条件,并说明其在求矩阵的逆矩阵方面的优越性,并通过例子说明其在实际中的应用。

关键词:幂零矩阵;线性变换;逆矩阵;若尔当标准型;特征值;迹.Properties and Applications of Nilpotent MatricesAbstract: Matrix acts as a key role in studying and solving the questions in advanced mathematics. As special forms of matrix, nilpotent matrices play a key role not only in the theory of matrix but also in practical application. Nilpotent Matrices have many good properties. In the paper, we will find and prove with various methods these properties in profundity. The paper will give some unique properties of nilpotent matrices and discusses the necessary and sufficient condition of nilpotent matrices. Then the paper shows its superiority in solving inverse matrix, and explains its practical application by examples.Key words: Nilpotent matrix; Linear transformation; Inverse matrix; Jordan canonical form; Characteristic; Trace.1 引言随着科学技术的迅速发展,古典的线性代数知识已不能满足现代科技的需要,矩阵的理论和方法已成为现代科技领域必不可少的工具。

n阶幂零矩阵

n阶幂零矩阵

n阶幂零矩阵一、引言零矩阵是线性代数中常见的一个概念,它在矩阵运算和线性方程组的求解中起到重要的作用。

在研究矩阵的性质和运算规律时,零矩阵也是一个重要的基础概念。

本文将重点讨论n阶幂零矩阵,包括定义、性质以及与其他矩阵的关系。

二、定义n阶幂零矩阵是一个n行n列的矩阵,其中所有的元素都是0。

换句话说,n阶幂零矩阵的每个元素都是0,在数学符号中表达为O_n,下标n表示这是一个n阶的矩阵。

例如,一个二阶幂零矩阵可以表示为:O_2 = [0, 0; 0, 0]三、性质1. n阶幂零矩阵的任意两个元素的乘积仍然是0。

这是因为n阶幂零矩阵的所有元素都是0,0乘以任何数都等于0,因此n阶幂零矩阵的元素乘积仍然是0。

2. n阶幂零矩阵的转置矩阵仍然是n阶幂零矩阵。

转置矩阵的定义是将矩阵的行和列互换位置得到的新矩阵,对于n阶幂零矩阵来说,由于所有元素都是0,转置矩阵的每个元素仍然是0,因此转置矩阵也是n阶幂零矩阵。

3. n阶幂零矩阵乘以任意矩阵的结果仍然是n阶幂零矩阵。

通过矩阵乘法的定义,我们可以得出n阶幂零矩阵与任意矩阵相乘后的结果仍然是n阶幂零矩阵。

这是因为n阶幂零矩阵的每个元素都是0,与任意矩阵相乘后,计算每个元素的结果仍然是0。

四、与其他矩阵的关系1.幂零矩阵与单位矩阵的关系:单位矩阵是一个对角线上的元素都为1,其他元素都为0的矩阵,记作I。

我们可以发现,单位矩阵与任意幂零矩阵相乘后的结果仍然是原幂零矩阵。

这是因为单位矩阵乘以任意矩阵后,保持矩阵不变,而幂零矩阵的所有元素都是0,因此乘积的结果仍然是幂零矩阵。

2.幂零矩阵与对称矩阵的关系:对称矩阵定义为矩阵与其转置矩阵相等的矩阵。

由于幂零矩阵的转置矩阵仍然是幂零矩阵,我们可以得出结论:幂零矩阵和其转置矩阵是对称矩阵。

3.幂零矩阵与可逆矩阵的关系:可逆矩阵是一个特殊的矩阵,其行列式不为0,可以求得逆矩阵。

对于任意幂零矩阵来说,其行列式显然为0,因此幂零矩阵不可逆。

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幂零矩阵性质及应用性质1:A 为幂零矩阵的充要条件是A 的特征值全为0。

证明:⇒ A Q 为幂零矩阵 k Z +∴∃∈ .0k s tA =令0λ为A 任意一个特征值,则00,.s t A ααλα∃≠= 由引理7知,0kλ为k A 的特征值 00.k k s t A ββλβ∴∃≠= 从而有0k λ=0即有00λ=又有0kA =,知00kkA A A ==⇒=0*(1)(1)00k kE A A A ∴-=-=-=-⋅=00λ∴=为A 的特征值。

由0λ的任意性知,A 的特征值为0。

⇐A Q 的特征值全为0A ∴的特征多项式为()nf E A λλλ=-=由引理2知,()0nf A A ==所以A 为幂零矩阵。

得证 性质2:A 为幂零矩阵的充要条件为0k k Z trA +∀∈=。

证明:⇒A Q 为幂零矩阵,由性质1,知:A 的特征值全为0 即120n λλλ====L由引理7,知 kA 的特征值为120k k k n λλλ====L从而有 120k k k kn trA λλλ=+++=L⇐由已知,120k k k k n k Z trA λλλ+∀∈=+++=L (1.1)令12,,,t λλλL L 为A 的不为0的特征值且i λ互不相同重数为(1,2,,)in i t =L L由(1.1)式及引理7,得方程组11222221122333112211220000t t t t t t t t t t t n n n n n n n n n n n n λλλλλλλλλλλλ+++=⎧⎪+++=⎪⎪+++=⎨⎪⎪⎪+++=⎩L L L L L L (1.2)由于方程组(1.2)的系数行列式为122221212121212121111()t t ttt t t t t tt t t i j j i tB λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ≤<≤===∏-L L LL L MM LMMM LML L L又(1,2,)ii t λ=L L 互不相同且不为0,0B ∴≠从而知,方程(1.2)只有0解,即0(1,2,,)i n i t ==L L即A 没有非零的特征值A ∴的特征值全为0, 由性质1,得 A 为幂零矩阵 得证性质3:若A 为幂零矩阵则A 的若当标准形J 的若当块为幂零若当块,且J 和主对角线上的元素为0 证明:A 为幂零矩阵, 由性质1,知 A 的特征值全为0 由引理3,知 在复数域上,存在可逆矩阵T ,使得121s J J T AT J -⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O其中11i i i J λλ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭OO O 阶数为(1,2,,)in i s =L由引理4,知(1,2,,)i i s λ=L 为J 和特征值 又A 与J 相似,由引理6,知A 与J 有相同的特征值 所以0(1,2,,)i i s λ==L 即J 的主对角线上的元素全为0 由引理8,知 (0)()0(1,2,,)i i nni i J E J i s -===g L12,,,s J J J L L 为幂零矩阵 得证性质4:若A 为幂零矩阵,则A 一定不可逆但有1,1A E E A +=-= 证明:A Q 为幂零矩阵,k Z +∴∃∈ .0k s t A =00kk A A A ∴==⇒= A 一定不可逆由性质1,得 A 的特征值为120n λλλ====L 由引理7,得,A E E A +-的特征值分别为1212011,101n n λλλλλλ'''''''''====+=====-=L L且有1211nn A E λλλ'''+===g L g1211nn E A λλλ''''''-===g L g即1,1A E E A +=-= 得证性质5:若A E +为幂零矩阵,则A 非退化 证明:令12,,,n λλλL L 为A 的特征值 若A 退化,则有 0A =由引理7,得 120n A λλλ==gL L g ∴至少存在0i λ=0为A 的特征值又由引理7,得110i λ+=≠为A E +的一特征值这与A E +为幂零矩阵矛盾 得证A 为非退化性质6:若A 为幂零矩阵,B 为任意的n 阶矩阵且有AB BA =,则AB 也为幂零矩阵。

即与幂零矩阵可交换的矩阵也是幂零矩阵证明:A Q 为幂零矩阵 .0k k Z s t A +∴∃∈=又AB BA = ()00kkkkAB A B B ==⋅= AB ∴也为幂零矩阵 得证性质7:若A 为幂零矩阵且0kA =, 则(1)121()k E A E A A A ---=++++L L(2)1211231111()(1)(0)k k k mE A E A A A m m m m m---+=-+++-≠L L 证明:0k A =Qk k k E E A E A ∴=-=-21()()k E A E A A A -=-++++L L即121()k E A E A A A ---=++++L L任意0m ≠,有[()]k k k k kA mE mE A mE A m E m∴=+=+=+ 211121111()((1))k k k A m E E A A A m m m m---=+-+++-L L211121111()((1))k k k mE A E A A A m m m---=+-+++-L L 即有2111211111()((1))k k k mE A E A A A E m m m m---+⋅-+++-=L L1211121211231111()((1))111(1)k k k k k k mE A E A A A m m m mE A A A m m m m------∴+=-+++-=-+++-L L L L性质8:若A 为幂零矩阵且A 0≠,则A 不可对角化但对任意的n 阶方阵B ,存在幂零矩阵N ,使得B N +可对角化 证明:A Q 为幂零矩阵 .0k k Z s t A +∴∃∈=且A 的特征值全为零()n f E A λλλ=-=为A 的特征多项式且()0nf A A ==令()A m λ为A 的最小多项式,则有()|()A m f λλ 从而有00()(1)k A m k n λλ=≤≤由于0A 0,k 1≠∴>,又此时 00()2k A m k λλ=≥即A 的最小多项式有重根,由引理5,知 A 不可对角化B Q 为n 阶方阵 由引理3,知在复数域上,存在可逆矩阵T ,使得 121s J J T BT J -⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O其中11i i i J λλ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭OO O 阶数为(1,2,,)i n i s =L 令 i ii i D λλλ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O阶数为(1,2,,)in i s =L则有0110i i i J J D ⎛⎫⎪⎪'=-= ⎪ ⎪⎝⎭OO O 阶数为(1,2,,)in i s =L由引理8,知(0)()0i i i nni n i J E J ''-⋅== 即i J '为幂零矩阵(1,2,,)i s =L现令12s J J J J ⎛⎫' ⎪⎪''= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭O12s D D D D ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O1112122s s s J D J J J D T BT J D J J D -⎛⎫'+⎛⎫ ⎪⎪ ⎪'+⎪'===+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭'+⎝⎭OO即111()(1)B T J D TTJ T TDT ---''=+=+L L又D 为对角阵,由(1)式知 11B TJ T TDT --'-=可对角化令N =1TJ T-'- 且取 12max(,,,)s k n n n =L L 则有120kkk k s J J J J ⎛⎫' ⎪ ⎪''==⎪ ⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭O111112()()()()()00kkk k k k k k k s J J N TJ T T J TT T T T J ----⎛⎫' ⎪⎪'''=-=-=-=-=⎪ ⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭O即有B N +可对角化且N 为幂零矩阵 得证性质9:n 阶幂零矩阵的幂零指数小于等于n 且幂零指数等于其若当形矩阵中阶数最高的若当块的阶数证明;令A 为n 阶幂零矩阵 由性质3知, 存在可逆矩阵T 使得121s J J T AT J -⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O其中110i J⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭OO O 阶数为(1,2,,)in i s =L且()0i ni J = 1(1,2,,)i n ni s ≤≤=L取12max(,,,)s k n n n =L L ,则k n ≤ 且有1121112()00(1.5)k kk k k s s J J J J A T T T T T T J J ---⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪⎪===⋅⋅= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭L OO即0kA =若令0k 为A 的幂零指数,则0k k n ≤≤ 00k A =若0k k <,则000.i i s t n k ∃> 且000k i J ≠由(1.5)式,得0000112112()0k k k k k s s J J J J A T T T T J J --⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪⎪==≠ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭OO这与00k A=矛盾。

0k k n =≤ 得证性质10:与幂零矩阵相似的矩阵仍为幂零,且幂零指数相同并相似于严格上三角形 证明:令A 为幂零矩阵,则A 的特征值全为0若B 与A 相似 由引理6,得 A 与B 有相同的特征值 B ∴的特征值也全为0,由性质1,知 B 也为幂零矩阵 A 为幂零矩阵由性质3知, 存在可逆矩阵T 使得121s J J T AT J J -⎛⎫⎪⎪== ⎪ ⎪⎝⎭O其中10i J⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭OO O阶数为(1,2,,)in i s =L且()0i ni J = 1(1,2,,)i n ni s ≤≤=L由性质9,知 12max(,,,)A s k n n n =L L 为A 的幂零指数 又A 与B 相似,A 与J 相似 从而有B 也与J 相似∴∃可逆矩阵P 使得121s J J P BP J J -⎛⎫⎪⎪== ⎪ ⎪⎝⎭O又由性质9,知 12max(,,,)B s k n n n =L L 为B 的幂零指数 从而有 A B k k =又0110i J ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭OO O(1,2,,)i s =L 为严格上三角 12s J J J J ⎛⎫ ⎪⎪∴= ⎪ ⎪⎝⎭O也为严格上三角形即A ,B 都相似于严格上三角形J 得证性质11:若A 为幂零矩阵,则,,,()A A A mA m Z *+'-∈都为幂零矩阵,特别有2()0A *=证明:A Q 为幂零矩阵 .0k k Z s tA +∴∃∈=由引理1,知 ()()00kkA A '''=== ()()00kk A A ***===()(1)(1)00kkkkA A -=-=-⋅=,,A A A *'∴-都为幂零矩阵 ()()()00k k k k mA m A m ==⋅= ()mA m Z +∴∈也为幂零矩阵又A Q 为幂零矩阵 0A = 即()1r A n ≤- 若()1r A n <-,则有A 的所有1n -阶代数余子式都为0则有 0A *= 从而有2()0A A **==若()1r A n =-,则由性质3知, 存在可逆矩阵T ,使得121s J J T AT J J -⎛⎫⎪⎪== ⎪ ⎪⎝⎭O其中0110i J ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭OO O 阶数为(1,2,,)i n i s =L 且()1i ir J n =-又显然A 与J ,所以有111()()()(1)1s s si i i i i i r A r J r J n n s n s n ======-=-=-=-∑∑∑1s ∴= 即有10110T AT J B -⎛⎫⎪ ⎪=== ⎪ ⎪⎝⎭O O O (1.3)又10(1)0n B +*⎛⎫-⎪⎪= ⎪⎪ ⎪⎝⎭L L O M OM 2()0B *∴= 由(1.3)式及引理1,知 11()()A TBT T B T*-*-***==21212()[()]()()0A TB T T B T *-***-***=== 得证1、A 为实对称矩阵且20A =,则有0A =证明:令n n ij a A ⨯=)(,则由A 实对称 A A ='∴ 且01122=='=∑∑==n i nj ijaA A A又ij a 为实数 n j i a ij ,,2,1,0ΛΛ==∴ 即0=A2、所有n 阶幂零指数等于其阶数的幂零矩阵都是相似 证明:令A 为n 阶n 次幂零矩阵 即)(00n k A A k n<≠=A ∴的最小多项式 nA m λλ=)(又A 幂零矩阵 A ∴的特征值全为0 A ∴的特征多项式为 )()(λλλλn n D A E f ==-=由引理9,知 nA n m d λλλ==)()(又1)()()()(11=∴==--λλλλλn nn n n D D D d从而有 1)()()(121====-λλλd d d n ΛΛ所以所有的n 阶n 次幂零矩阵的不变因子都是 nλ,1,,1,1ΛΛ所以所有n 阶幂零指数等于其阶数的幂零矩阵都相似 3、所有n 阶1-n 次幂零矩阵相似(1-n 为幂零指数) 证明:令A 为n 阶1-n 次幂零矩阵, 则)1(001-<≠=-n k A A k nA ∴的最小多项式 1)(-=n A m λλ又A 幂零矩阵 A ∴的特征值全为0 A ∴的特征多项式为 )()(λλλλn n D A E f ==-=又λλλλλλ=∴==--)()()()(11n nn n n D D D d又)()()()(21λλλλλλn nd d d A E f ⋅⋅==-=Λ从而有 1)()()()(1221=====--λλλλλd d d d n n ΛΛ所以所有n 阶1-n 次幂零矩阵具有相同不变因子 1,,1,,1,1-n λλΛΛ所以所有n 阶1-n 次幂零矩阵都相似1、设n 阶方阵,求证:(1)存在+∈Z k ,使得 ΛΛΛ====++)()()(1s k k kA r Ar A r(2)存在+∈Z k ,而且 n k ≤≤1,Λ==+)()(1k kA r A r证明:(1)、由引理3,知 在复数域上,∃可逆矩阵T 使得111tt s J J T AT J J J -+⎛⎫⎪ ⎪⎪==⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭O O(1.4)其中⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=i ii J λλ11O OO 阶数为s i n i ,,2,1ΛΛ=令t 21J ,,J ,J ΛΛ 为0=i λ的若当块 t i ,,2,1ΛΛ=s 2t 1t J ,,J ,J ΛΛ++ 为0≠i λ的若当块 s t t i ,,2,1ΛΛ++=由于⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=0110O O Oi J 由引理8,得 0)(=in i J 且1()0i n i J -≠ t i ,,2,1ΛΛ=0)(=∴ri J ),,,max(21t n n n k r ΛΛ=≥ t i ,,2,1ΛΛ= 0≠=in ii J λ 即i J 可逆 s t t i ,,2,1ΛΛ++=()0r i r Z J +∴∀∈≠有i i r i n J r J r ==)()( s t t i ,,2,1ΛΛ++=由(1.4)式,知A 与J 相似,且++---∈∀⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==Z p T J J J J TT A T AT T p s pt ptp p p OO11111)(从而,得p A 与pJ 相似, 综上可得,∑∑∑+=++======st i p k ist i k isi k ikkJr Jr Jr J r A r 111)()()()()(且),,,max(21t n n n k ΛΛ= +∈∀Z p 即得证 ΛΛΛ====++)()()(1s k k kA r Ar A r(2)、由(1)知,),,,max(21t n n n k ΛΛ=∃使得 ΛΛΛ====++)()()(1s k k kA r Ar A r又已知 n n i ≤≤1 t i ,,2,1ΛΛ=n k ≤≤∴1得证特别当)()(2A r A r =时,可得 Λ)()()()(4321A r A r A r A r ===2、A ,B 为n 阶方阵,B 为幂零矩阵且BA AB =,则有A B A =+ 证明:由引理10,在复数域上,存在可逆矩阵T ,使得121n T AT λλλ-⎛⎫⎪*⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O121n T BT μμμ-⎛⎫ ⎪*⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O又B 为幂零矩阵 所以B 的特征值全为0,即1000T BT -⎛⎫⎪*⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O121111()B n T A B T T AT T T TT λλλ----⎛⎫⎪* ⎪+=+= ⎪ ⎪⎝⎭O12111()B nT A B T TA T TT λλλ---*+=+=O又T Θ可逆 0≠T 1212n nA B λλλλλλ*+==⋅⋅L O由121n T AT λλλ-⎛⎫⎪*⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O知nλλλ,,,21ΛΛ为A 的特征值由引理7,得 n A λλλ⋅⋅=Λ21 从而得证 n A B A λλλ⋅⋅==+Λ213、A 为n 阶方阵,求证C B A +=,B 可对角化,C 为幂零矩阵且CB BC = 证明:由性质3,知存在幂零矩阵N ,使得N A +可对角化即存在可逆T ,使得 121()n T A N T D λλλ-⎛⎫⎪⎪+=== ⎪ ⎪⎝⎭O即有)(1N TDTA -+=-由性质11,知 N 幂零矩阵则N -也幂零矩阵 又1-TDT 与D 相似,1-∴TDT 可对角化 令1-=TDT B N C -=,则有C B A += 1-=TDT B 可对角化 N C -=为幂零矩阵又D Θ为对角阵CB CTDT CDTTCD DC DC TT C TDT BC =======----1111Θ 得证4、A ,B ,C 为n 阶方阵,且BA AB C CB BC CAAC -===,证明:存在自然数0.,=≤k C t s n k证明:由于BA AB C CB BC CAAC -===,+∈∀∴Z m AB CB CA ABC B C A BA C AB C BA AB C C m m m m m m m m )()()()()(1111111--------=-=-=-=由引理11,得 ))(())((11A BC trBC A tr m m --=0))(())(()))()(()(1111=-=-=----A BC tr B C A tr A BC B C A tr C tr m m m m m由性质2,得 C 为幂零矩阵 由性质9,知 0.,=≤∃k C t s n k 得证5、在复数域上,n 阶方阵A 相似于对角阵等价于对于A 的任一特征值λ,有A E λ- 与2()A E λ-的秩相同。

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