北京理工大学 2026年高等代数第0题

考研真题

📝 题目

七、(10 分)设 $V$ 是 $\displaystyle \mathbb{C}$ 上的 $n$ 维线性空间, $\displaystyle \mathcal{A}$ 是 $V$ 上的一个线性变换.证明:存在 $\displaystyle \alpha \in V$ ,使得 $\displaystyle \left\{\alpha, \mathcal{A}(\alpha), \cdots, \mathcal{A}^{n-1}(\alpha)\right\}$ 成为 $V$ 的一组基当且仅当对于 $\displaystyle \mathcal{A}$ 的任一特征值 $\displaystyle \lambda$ 的几何重数为 1 .

💡 答案解析

暂无答案解析

📋 详细解题步骤

步骤 1/3
目标:必要性:假设存在循环基,证明几何重数为1
假设存在 $\alpha \in V$ 使得 $\{\alpha, \mathcal{A}(\alpha), \dots, \mathcal{A}^{n-1}(\alpha)\}$ 是 $V$ 的一组基。则 $\mathcal{A}$ 在这组基下的矩阵是友矩阵,其特征多项式为 $f(\lambda) = \lambda^n - a_{n-1}\lambda^{n-1} - \dots - a_0$,其中 $\mathcal{A}^n(\alpha) = a_0\alpha + a_1\mathcal{A}(\alpha) + \dots + a_{n-1}\mathcal{A}^{n-1}(\alpha)$。由于 $\alpha$ 是循环向量,$\mathcal{A}$ 的极小多项式等于特征多项式。对于任意特征值 $\lambda$,考虑特征子空间 $V_\lambda = \ker(\mathcal{A} - \lambda I)$。若几何重数大于1,则存在两个线性无关的特征向量,但循环向量生成的循环子空间维数为 $n$,而每个特征向量生成一维不变子空间,矛盾。更严格地,由于极小多项式等于特征多项式,每个特征值的代数重数等于其在特征多项式中的重数,且几何重数等于1(因为若几何重数大于1,则极小多项式次数小于 $n$)。故必要性成立。
公式:$\mathcal{A}^n(\alpha) = a_0\alpha + a_1\mathcal{A}(\alpha) + \dots + a_{n-1}\mathcal{A}^{n-1}(\alpha)$
提示:注意循环向量定义:$\alpha$ 的循环子空间等于整个空间。几何重数为1意味着每个特征值只有一个线性无关的特征向量。
步骤 2/3
目标:充分性:假设几何重数均为1,证明存在循环基
假设 $\mathcal{A}$ 的每个特征值的几何重数均为1。由于 $\mathbb{C}$ 是代数闭域,$\mathcal{A}$ 的特征多项式可分解为一次因式的乘积。设特征多项式为 $\chi(\lambda) = \prod_{i=1}^k (\lambda - \lambda_i)^{m_i}$,其中 $\lambda_i$ 互异,$\sum m_i = n$。几何重数为1意味着每个特征值 $\lambda_i$ 的特征子空间维数为1,从而每个Jordan块只有一个,即 $\mathcal{A}$ 的Jordan标准形中每个特征值对应一个Jordan块,且该Jordan块的阶数为 $m_i$。因此 $\mathcal{A}$ 的极小多项式为 $\prod_{i=1}^k (\lambda - \lambda_i)^{m_i}$,等于特征多项式。由循环向量定理,$\mathcal{A}$ 有循环向量当且仅当极小多项式等于特征多项式。故存在 $\alpha \in V$ 使得 $\{\alpha, \mathcal{A}(\alpha), \dots, \mathcal{A}^{n-1}(\alpha)\}$ 是 $V$ 的一组基。
公式:$\chi(\lambda) = \prod_{i=1}^k (\lambda - \lambda_i)^{m_i}$
提示:循环向量定理:线性变换有循环向量当且仅当其极小多项式等于特征多项式。几何重数为1保证了Jordan标准形中每个特征值只有一个Jordan块。
步骤 3/3
目标:总结结论
综合必要性和充分性,命题得证:存在 $\alpha \in V$ 使得 $\{\alpha, \mathcal{A}(\alpha), \dots, \mathcal{A}^{n-1}(\alpha)\}$ 成为 $V$ 的一组基当且仅当对于 $\mathcal{A}$ 的任一特征值 $\lambda$ 的几何重数为1。
提示:注意几何重数定义为特征子空间的维数,即 $\dim\ker(\mathcal{A}-\lambda I)$。

📷 拍照上传批改

拍照上传批改功能已预留入口,后续接入图片上传、OCR识别与AI批改。