2006年考研数学三第13题
📝 题目
设 $\boldsymbol{A}$ 为 3 阶矩阵,将 $\boldsymbol{A}$ 的第 2 行加到第 1 行得 $\boldsymbol{B}$ ,再将 $\boldsymbol{B}$ 的第 1 列的- 1 倍加到第 2 列得 $\boldsymbol{C}$ ,记 $\boldsymbol{P}=\left(\begin{array}{lll}1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{array}\right)$ ,则 $(\quad)$
A
$\mathbf{C}=\mathbf{P}^{-1} \mathbf{A} \mathbf{P}$ .
B
$\mathbf{C}=\mathbf{P} \mathbf{A} \mathbf{P}^{-1}$ .
C
$\mathbf{C}=\mathbf{P}^{\mathrm{T}} \mathbf{A} \mathbf{P}$ .
D
$\mathbf{C}=\mathbf{P} \mathbf{A} \mathbf{P}^{\mathrm{T}}$ .
💡 答案解析
**答案**: (B).
---
**解析**:
$\boldsymbol{B}=\left(\begin{array}{lll}1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{array}\right) \boldsymbol{A}=\boldsymbol{P} \boldsymbol{A}, \boldsymbol{C}=\boldsymbol{B}\left(\begin{array}{ccc}1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{array}\right)=\boldsymbol{B} \boldsymbol{P}^{-1}$ ,于是 $\boldsymbol{C}=\boldsymbol{P} \boldsymbol{A} \boldsymbol{P}^{-1}$ ,应选(B).
📋 详细解题步骤
步骤 1/4
目标:表示行变换
本题中,矩阵$A$经过一次行变换得到矩阵$B$,具体操作为:将$A$的第2行加到第1行。这一行变换可以用左乘一个初等矩阵$P$来表示,即$B = PA$。
初等矩阵$P$由单位矩阵$E$经过相同的行变换得到。设$A$为$n$阶方阵(题目中$n$由具体矩阵阶数确定,此处以一般情况说明),则单位矩阵$E$的第2行加到第1行后得到初等矩阵$P$。具体地,$P$是一个$n$阶方阵,其对角线元素均为1,且在第1行第2列的位置上有一个1(表示将第2行加到第1行),其余位置为0。即:
$$P = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & \cdots & 1 \end{pmatrix}$$
验证:左乘$P$相当于对$A$进行行变换。设$A$的行向量为$\mathbf{r}_1, \mathbf{r}_2, \ldots, \mathbf{r}_n$,则$PA$的第一行变为$\mathbf{r}_1 + \mathbf{r}_2$,其余行不变,这正是将第2行加到第1行的结果。因此,$B = PA$成立。
在本步骤中,我们明确了行变换对应的初等矩阵$P$,为后续步骤中计算$P$的逆矩阵或进一步变换奠定了基础。
公式:$$P = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & \cdots & 1 \end{pmatrix}, \quad B = PA$$
提示:左乘初等矩阵对应行变换,右乘对应列变换,注意区分。
步骤 2/4
目标:表示列变换
已知矩阵$B$,现对$B$实施列变换:将$B$的第1列的$-1$倍加到第2列,得到新矩阵$C$。这一列变换相当于在$B$的右边乘上一个初等矩阵。
设$B$为$n$阶方阵(或$n$列矩阵),右乘初等矩阵的效果是对矩阵进行列变换。将第1列的$-1$倍加到第2列,对应的初等矩阵是将单位矩阵$I_n$的第1列乘以$-1$再加到第2列上,即
$$
P = \begin{pmatrix}
1 & -1 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & 1
\end{pmatrix}.
$$
注意,右乘$P$表示对$B$进行列变换:$BP$的结果是将$B$的第1列乘以$-1$加到第2列。因此,$C = BP$。
然而,题目中给出的关系是$C = BP^{-1}$,这意味着我们需要用$P^{-1}$来表示该列变换。由于$P$是初等矩阵,其逆矩阵也是初等矩阵,且对应相反的列变换:将第1列的$1$倍加到第2列(即加回)。具体地,
$$
P^{-1} = \begin{pmatrix}
1 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & 1
\end{pmatrix}.
$$
验证:$PP^{-1}=I$。
因此,将$B$的第1列的$-1$倍加到第2列得到$C$,等价于$C = BP^{-1}$,其中$P^{-1}$是上述初等矩阵。这一表示将列变换转化为矩阵乘法,便于后续推导。
公式:$$C = BP^{-1}, \quad P^{-1} = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & \cdots & 1 \end{pmatrix}$$
提示:牢记右乘初等矩阵对应列变换,左乘对应行变换;逆矩阵对应相反的初等变换。
步骤 3/4
目标:合并变换
本步骤的目标是将前两步得到的关系式进行合并,从而消去中间矩阵$B$,直接得到$C$与$A$之间的关系。
已知第一步得到:$B = PA$,其中$P$为可逆矩阵。
第二步得到:$C = BP^{-1}$。
将$B = PA$代入$C = BP^{-1}$中,即用$PA$替换$B$:
$$C = (PA)P^{-1}.$$
根据矩阵乘法的结合律,上式可写为:
$$C = P(A P^{-1}).$$
由于矩阵乘法满足结合律,但一般不满足交换律,因此我们保持顺序不变。进一步,利用结合律将括号重新组合:
$$C = P A P^{-1}.$$
至此,我们得到了$C$与$A$的直接关系:$C = P A P^{-1}$。这表明$C$与$A$是相似矩阵,$P$即为相似变换矩阵。
这一合并过程是线性代数中推导相似关系的关键步骤,它揭示了矩阵$A$经过两次变换(先左乘$P$,再右乘$P^{-1}$)后得到$C$,而$C$与$A$具有相同的特征值等相似不变量。
公式:$$C = P A P^{-1}$$
提示:代入后利用结合律合并,注意矩阵乘法顺序不可交换。
步骤 4/4
目标:选择答案
在第三步中,我们通过矩阵对角化的理论推导得出,若矩阵$A$与$B$相似,则存在可逆矩阵$P$使得$B = P^{-1}AP$。题目中已知$A$与$B$相似,且$A$可对角化,即存在可逆矩阵$Q$和对角矩阵$\Lambda$使得$A = Q\Lambda Q^{-1}$。将$A$的表达式代入$B = P^{-1}AP$,得到$B = P^{-1}(Q\Lambda Q^{-1})P = (P^{-1}Q)\Lambda (Q^{-1}P)$。令$R = Q^{-1}P$,则$R$可逆,且$B = R^{-1}\Lambda R$,即$B$也与同一个对角矩阵$\Lambda$相似,因此$B$也可对角化。
现在我们需要从四个选项中选出与$C = PAP^{-1}$等价的表达式。注意,$C$是通过对$A$进行相似变换得到的,即$C$与$A$相似。由于$A$与$B$相似,根据相似的传递性,$C$也与$B$相似。但题目要求的是$C$的具体形式与哪个选项一致。
观察选项:
(A) $P^{-1}AP$
(B) $PAP^{-1}$
(C) $P^{-1}BP$
(D) $PBP^{-1}$
题目中给出的$C$就是$PAP^{-1}$,因此直接对应选项(B)。无需进一步计算。
验证:若$C = PAP^{-1}$,则$C$与$A$相似(因为$P$可逆)。由于$A$与$B$相似,故$C$与$B$也相似,但选项(B)本身即为$C$的定义式,所以答案就是(B)。
最终答案:选项(B)。
公式:C = PAP^{-1}
提示:注意相似变换中可逆矩阵的位置:$P^{-1}AP$与$PAP^{-1}$不同,直接对比定义即可。
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