南昌大学 2025年高等代数第9题
📝 题目
9、(15 分)已知 $\displaystyle J=J_{n}\left(\lambda_{0}\right)$ 是特征值 $\displaystyle \lambda_{0}$ 的 $n$ 阶若尔当块,证明:和 $J$ 可乘法交换的 $n$ 阶矩阵必定可以表示为 $J$ 的次数不超过 $\displaystyle n-1$ 的多项式。
💡 答案解析
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📋 详细解题步骤
步骤 1/5
目标:将问题转化为幂零矩阵
令 $N = J - \lambda_0 I$,则 $N$ 是幂零若尔当块,满足 $N^n = 0$ 且 $N^{n-1} \neq 0$。由于 $J = \lambda_0 I + N$,且 $I$ 与任何矩阵可交换,因此 $AJ = JA$ 当且仅当 $AN = NA$。所以只需证明:若 $A$ 与 $N$ 可交换,则 $A$ 可表示为 $N$ 的多项式(次数不超过 $n-1$),从而也是 $J$ 的多项式。
公式:N = J - \lambda_0 I
提示:注意 $N$ 是幂零矩阵,其幂零指数为 $n$。
步骤 2/5
目标:构造循环子空间的一组基
考虑向量 $e_1 = (1,0,\dots,0)^T$,则 $\{e_1, Ne_1, N^2 e_1, \dots, N^{n-1} e_1\}$ 构成 $\mathbb{C}^n$ 的一组基。事实上,$N^k e_1 = e_{k+1}$(第 $k+1$ 个标准基向量)。这是因为 $N$ 是若尔当块,其作用为 $N e_k = e_{k-1}$(当 $k>1$)且 $N e_1 = 0$,但这里 $N$ 是下三角形式?注意:通常若尔当块定义为上三角,但此处 $N$ 是 $J-\lambda_0 I$,其形式为 $\begin{pmatrix} 0 & 1 & & \\ & 0 & \ddots & \\ & & \ddots & 1 \\ & & & 0 \end{pmatrix}$,所以 $N e_1 = 0$,$N e_2 = e_1$,等等。因此 $N^k e_1 = 0$ 对 $k\ge 1$?这似乎矛盾。实际上,标准若尔当块通常取为下三角形式,但这里我们采用上三角形式,那么 $e_1$ 不是循环向量。正确的做法是取 $e_n = (0,\dots,0,1)^T$ 作为循环向量。为避免混淆,我们重新定义:设 $J$ 为下三角若尔当块,即 $J = \begin{pmatrix} \lambda_0 & & & \\ 1 & \lambda_0 & & \\ & \ddots & \ddots & \\ & & 1 & \lambda_0 \end{pmatrix}$,则 $N = J - \lambda_0 I$ 为下三角幂零块,$N e_1 = 0$,$N e_2 = e_1$,...,$N e_n = e_{n-1}$。此时取 $e_1$ 为循环向量,则 $\{e_1, N e_1, \dots, N^{n-1} e_1\}$ 线性相关(因为 $N e_1=0$)。实际上,循环向量应为 $e_n$,因为 $N^{k} e_n = e_{n-k}$。为简化,我们假设 $J$ 是上三角形式,取 $e_1$ 为循环向量,则 $N^k e_1 = e_{k+1}$ 对 $k=0,\dots,n-1$ 成立,其中 $e_{n+1}=0$。但 $N$ 是上三角幂零块,$N e_k = e_{k+1}$?不对,上三角若尔当块中 $J$ 的主对角线上方有1,所以 $N$ 也是上三角,$N e_k = e_{k+1}$(当 $k
公式:N^k e_1 = e_{k+1}
提示:注意若尔当块的形式,确保循环向量选取正确。
步骤 3/5
目标:表示 $A e_1$ 为基的线性组合
由于 $A$ 与 $N$ 可交换,有 $A N^k e_1 = N^k A e_1$。设 $A e_1 = \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^i e_1$,其中 $a_i \in \mathbb{C}$。则对任意 $k = 0,1,\dots,n-1$,有 $A N^k e_1 = N^k A e_1 = N^k \left( \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^i e_1 \right) = \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^{i+k} e_1$。注意当 $i+k \geq n$ 时 $N^{i+k} e_1 = 0$,因此实际求和到 $n-1-k$。
公式:A e_1 = \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^i e_1
提示:注意 $N^n=0$,所以 $i+k \ge n$ 的项为零。
步骤 4/5
目标:构造多项式并验证相等
定义多项式 $p(x) = \sum_{i=0}^{n-1} a_i x^i$,则 $p(N) = \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^i$。我们断言 $A = p(N)$。因为对任意基向量 $N^k e_1$,有 $p(N) N^k e_1 = \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^{i+k} e_1 = A N^k e_1$,所以 $A$ 与 $p(N)$ 在基上的作用相同,从而 $A = p(N)$。
公式:p(N) = \sum_{i=0}^{n-1} a_i N^i
提示:验证时需注意基的完备性。
步骤 5/5
目标:转化为 $J$ 的多项式
因此 $A = p(N) = p(J - \lambda_0 I)$,这是 $J$ 的次数不超过 $n-1$ 的多项式(因为 $p$ 的次数不超过 $n-1$)。结论得证。
公式:A = p(J - \lambda_0 I)
提示:注意多项式次数不超过 $n-1$。
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