南京信息工程大学 2021年高等代数第0题
📝 题目
5.设 $A$ 是 2 阶矩阵,$\alpha \neq 0$ 不是 $A$ 的特征向量,令 $P=(\alpha, A \alpha)$ .
💡 答案解析
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📋 详细解题步骤
步骤 1/6
目标:证明P可逆
由于 $\alpha \neq 0$ 不是 $A$ 的特征向量,所以 $A\alpha$ 与 $\alpha$ 线性无关,从而 $P = (\alpha, A\alpha)$ 的列向量线性无关,故 $P$ 可逆。
提示:注意特征向量的定义:若 $\alpha$ 是特征向量,则 $A\alpha = \lambda \alpha$,即 $A\alpha$ 与 $\alpha$ 共线。
步骤 2/6
目标:设出A在基下的矩阵
令 $P = (\alpha, A\alpha)$,则 $P$ 可逆。设 $A$ 在基 $\alpha, A\alpha$ 下的矩阵为 $B$,即满足 $AP = PB$。
公式:$AP = PB$
提示:注意矩阵乘法顺序:$AP$ 表示 $A$ 乘以 $P$ 的每一列,$PB$ 表示 $P$ 乘以 $B$ 的每一列。
步骤 3/6
目标:确定B的第二列
由于 $AP$ 的第二列为 $A(A\alpha) = A^2\alpha$,而 $PB$ 的第二列为 $P$ 乘以 $B$ 的第二列。设 $B$ 的第二列为 $(b_{12}, b_{22})^T$,则 $P \begin{pmatrix} b_{12} \\ b_{22} \end{pmatrix} = b_{12}\alpha + b_{22}A\alpha$。但另一方面,$A\alpha$ 本身是 $P$ 的第二列,所以 $A\alpha = 0\cdot \alpha + 1\cdot A\alpha$,因此 $B$ 的第二列为 $(0,1)^T$。
公式:$A\alpha = 0\cdot \alpha + 1\cdot A\alpha$
提示:注意 $A\alpha$ 是基向量,其坐标表示是 $(0,1)^T$。
步骤 4/6
目标:确定B的第一列
设 $A^2\alpha = c\alpha + d A\alpha$,则 $AP$ 的第一列为 $A\alpha = 0\cdot \alpha + 1\cdot A\alpha$,但注意:$AP$ 的第一列是 $A$ 乘以 $P$ 的第一列,即 $A\alpha$,而 $PB$ 的第一列是 $P$ 乘以 $B$ 的第一列。设 $B$ 的第一列为 $(b_{11}, b_{21})^T$,则 $P \begin{pmatrix} b_{11} \\ b_{21} \end{pmatrix} = b_{11}\alpha + b_{21}A\alpha$。由于 $A\alpha$ 已经表示为 $0\cdot \alpha + 1\cdot A\alpha$,所以 $b_{11}=0, b_{21}=1$?不对,这里混淆了。实际上,$AP$ 的第一列是 $A\alpha$,而 $PB$ 的第一列是 $b_{11}\alpha + b_{21}A\alpha$,所以 $b_{11}=0, b_{21}=1$。但这样第一列也是 $(0,1)^T$,与第二列相同,这不可能。错误在于:$AP$ 的第一列是 $A$ 乘以 $P$ 的第一列,即 $A\alpha$,而 $PB$ 的第一列是 $P$ 乘以 $B$ 的第一列。所以 $A\alpha = b_{11}\alpha + b_{21}A\alpha$,因此 $b_{11}=0, b_{21}=1$。但这样 $B$ 的第一列也是 $(0,1)^T$,那么 $B$ 就是 $\begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}$,这显然不对。实际上,$AP$ 的第一列是 $A\alpha$,但 $AP$ 的第二列是 $A(A\alpha)=A^2\alpha$。所以 $B$ 的第一列对应 $A\alpha$ 的坐标,第二列对应 $A^2\alpha$ 的坐标。因此,$B$ 的第一列是 $(0,1)^T$,第二列是 $(c,d)^T$,其中 $A^2\alpha = c\alpha + d A\alpha$。所以 $B = \begin{pmatrix} 0 & c \\ 1 & d \end{pmatrix}$。
公式:$A^2\alpha = c\alpha + d A\alpha$
提示:注意区分 $AP$ 的列对应 $A$ 作用在 $P$ 的列上,$PB$ 的列是 $P$ 乘以 $B$ 的列。
步骤 5/6
目标:利用Cayley-Hamilton定理确定c和d
设 $A$ 的特征多项式为 $\lambda^2 - \operatorname{tr}(A)\lambda + \det(A) = 0$。由 Cayley-Hamilton 定理,$A^2 = \operatorname{tr}(A)A - \det(A)I$。两边右乘 $\alpha$ 得 $A^2\alpha = \operatorname{tr}(A)A\alpha - \det(A)\alpha$。因此 $c = -\det(A)$,$d = \operatorname{tr}(A)$。
公式:$A^2 = \operatorname{tr}(A)A - \det(A)I$
提示:Cayley-Hamilton定理:矩阵满足自己的特征多项式。注意符号:特征多项式为 $\lambda^2 - (\operatorname{tr}A)\lambda + \det A$,所以 $A^2 - (\operatorname{tr}A)A + (\det A)I = 0$。
步骤 6/6
目标:写出最终结果
因此,$B = \begin{pmatrix} 0 & -\det(A) \\ 1 & \operatorname{tr}(A) \end{pmatrix}$,即 $P^{-1}AP = \begin{pmatrix} 0 & -\det(A) \\ 1 & \operatorname{tr}(A) \end{pmatrix}$。
公式:$P^{-1}AP = \begin{pmatrix} 0 & -\det(A) \\ 1 & \operatorname{tr}(A) \end{pmatrix}$
提示:注意矩阵的顺序:$P^{-1}AP$ 是相似变换,$P$ 的列是基向量。
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