南京师范大学 2016年高等代数第0题
📝 题目
七、(25分)设 $A$ 为正定矩阵,1)证明对任意的正整数 $m$ ,存在正定矩阵 $B$ 使得 $\displaystyle A=B^{m} ; 2$ )在 $A$ 的特征值两两不同的情形下证明:满足 $\displaystyle A=B^{m}$ 的正定矩阵 $B$ 是唯一确定的.
💡 答案解析
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📋 详细解题步骤
步骤 1/6
目标:利用正交对角化表示正定矩阵A
由于A是正定矩阵,存在正交矩阵Q使得$A = Q \Lambda Q^T$,其中$\Lambda = \operatorname{diag}(\lambda_1, \lambda_2, \dots, \lambda_n)$,且$\lambda_i > 0$。
公式:A = Q \Lambda Q^T
提示:确保正交矩阵Q满足$Q^T Q = I$,且特征值均为正数。
步骤 2/6
目标:构造正定矩阵B的谱分解
对每个$\lambda_i$,取正实数$\mu_i = \lambda_i^{1/m}$,则$\mu_i > 0$。令$\Sigma = \operatorname{diag}(\mu_1, \mu_2, \dots, \mu_n)$,则$\Sigma^m = \Lambda$。定义$B = Q \Sigma Q^T$,则B是实对称矩阵,且特征值均为正数,故B正定。
公式:B = Q \Sigma Q^T, \quad \Sigma^m = \Lambda
提示:注意$\mu_i$取正实数,因为正定矩阵的特征值必须为正。
步骤 3/6
目标:验证B满足A = B^m
计算$B^m = (Q \Sigma Q^T)^m = Q \Sigma^m Q^T = Q \Lambda Q^T = A$。因此存在正定矩阵B使得$A = B^m$。
公式:B^m = Q \Sigma^m Q^T = A
提示:利用$(Q \Sigma Q^T)^m = Q \Sigma^m Q^T$,因为Q是正交矩阵。
步骤 4/6
目标:假设B是满足条件的正定矩阵,并写出其谱分解
设B是满足$A = B^m$的正定矩阵。由于B正定,存在正交矩阵P使得$B = P D P^T$,其中$D = \operatorname{diag}(d_1, d_2, \dots, d_n)$,$d_i > 0$。则$A = B^m = P D^m P^T$,所以$D^m = \operatorname{diag}(d_1^m, d_2^m, \dots, d_n^m)$是A的特征值矩阵。
公式:B = P D P^T, \quad A = P D^m P^T
提示:注意B的正定性保证$d_i > 0$。
步骤 5/6
目标:利用A的特征值互异确定D与Λ的关系
由于A的特征值两两不同,$D^m$的对角元是$\lambda_i$的某个排列。因此存在置换矩阵$\Pi$使得$D^m = \Pi^T \Lambda \Pi$,即$D = \Pi^T \Lambda^{1/m} \Pi$,其中$\Lambda^{1/m} = \operatorname{diag}(\lambda_1^{1/m}, \dots, \lambda_n^{1/m})$。于是$B = P \Pi^T \Lambda^{1/m} \Pi P^T = (P \Pi^T) \Lambda^{1/m} (P \Pi^T)^T$。
公式:D^m = \Pi^T \Lambda \Pi, \quad B = (P \Pi^T) \Lambda^{1/m} (P \Pi^T)^T
提示:置换矩阵$\Pi$的存在是因为$D^m$和$\Lambda$都是对角矩阵且特征值集合相同。
步骤 6/6
目标:比较A的两种正交对角化形式,确定B的表达式
由$A = Q \Lambda Q^T$和$A = (P \Pi^T) \Lambda (P \Pi^T)^T$,且$\Lambda$的对角元互异,可知$Q$和$P \Pi^T$的列向量都是A的特征向量,每个特征值对应一维特征子空间,因此$Q$与$P \Pi^T$的列向量至多相差符号。即存在对角矩阵$S = \operatorname{diag}(\pm 1, \dots, \pm 1)$使得$P \Pi^T = Q S$。于是$B = Q S \Lambda^{1/m} S Q^T = Q \Lambda^{1/m} Q^T$,因为$S \Lambda^{1/m} S = \Lambda^{1/m}$(S与对角矩阵可交换)。因此B唯一确定为$B = Q \Lambda^{1/m} Q^T$。
公式:P \Pi^T = Q S, \quad B = Q \Lambda^{1/m} Q^T
提示:注意$S$是对角元为$\pm 1$的对角矩阵,且与对角矩阵可交换。
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