广东工业大学 2025年高等代数第0题

考研真题

📝 题目

3、设矩阵 $A=\left(\begin{array}{ccc}-1 & -2 & 6 \\ -1 & 0 & 3 \\ -1 & -1 & 4\end{array}\right)$ ,对矩阵 $A$ 的最小多项式 $f(x)=$ $\_\_\_\_$ .

💡 答案解析

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📋 详细解题步骤

步骤 1/6
目标:计算特征多项式
计算矩阵 $A$ 的特征多项式 $\det(\lambda I - A)$。 $$\lambda I - A = \begin{pmatrix} \lambda+1 & 2 & -6 \\ 1 & \lambda & -3 \\ 1 & 1 & \lambda-4 \end{pmatrix}$$ 按第一行展开行列式: $$\begin{vmatrix} \lambda+1 & 2 & -6 \\ 1 & \lambda & -3 \\ 1 & 1 & \lambda-4 \end{vmatrix} = (\lambda+1) \begin{vmatrix} \lambda & -3 \\ 1 & \lambda-4 \end{vmatrix} - 2 \begin{vmatrix} 1 & -3 \\ 1 & \lambda-4 \end{vmatrix} + (-6) \begin{vmatrix} 1 & \lambda \\ 1 & 1 \end{vmatrix}$$ 计算各子式: $$\begin{vmatrix} \lambda & -3 \\ 1 & \lambda-4 \end{vmatrix} = \lambda(\lambda-4) - (-3)(1) = \lambda^2 - 4\lambda + 3$$ $$\begin{vmatrix} 1 & -3 \\ 1 & \lambda-4 \end{vmatrix} = 1(\lambda-4) - (-3)(1) = \lambda - 1$$ $$\begin{vmatrix} 1 & \lambda \\ 1 & 1 \end{vmatrix} = 1 \cdot 1 - \lambda \cdot 1 = 1 - \lambda$$ 代入并化简: $$(\lambda+1)(\lambda^2 - 4\lambda + 3) - 2(\lambda - 1) - 6(1 - \lambda) = \lambda^3 - 3\lambda^2 + 3\lambda - 1 = (\lambda - 1)^3$$
公式:$\det(\lambda I - A)$
提示:展开行列式时注意符号,尤其是第三项系数为-6,且子式符号为(-1)^{1+3}=1。
步骤 2/6
目标:确定特征值
由特征多项式 $(\lambda - 1)^3$ 可知,矩阵 $A$ 的特征值为 $\lambda = 1$(三重根)。
提示:特征多项式完全分解为一次因式的幂,特征值即为根。
步骤 3/6
目标:最小多项式的形式
由于特征值只有 $1$,最小多项式必为 $(\lambda - 1)^k$ 的形式,其中 $1 \le k \le 3$。需要确定最小的 $k$ 使得 $(A - I)^k = 0$。
公式:最小多项式是特征多项式的因式,且以特征值为根。
提示:最小多项式次数不超过特征多项式次数,且根相同。
步骤 4/6
目标:计算 $(A - I)$
计算 $A - I$: $$A - I = \begin{pmatrix} -1-1 & -2 & 6 \\ -1 & 0-1 & 3 \\ -1 & -1 & 4-1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -2 & -2 & 6 \\ -1 & -1 & 3 \\ -1 & -1 & 3 \end{pmatrix}$$
提示:注意单位矩阵 $I$ 是3阶单位矩阵,对角线上减1。
步骤 5/6
目标:计算 $(A - I)^2$
计算 $(A - I)^2$: $$(A - I)^2 = \begin{pmatrix} -2 & -2 & 6 \\ -1 & -1 & 3 \\ -1 & -1 & 3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} -2 & -2 & 6 \\ -1 & -1 & 3 \\ -1 & -1 & 3 \end{pmatrix}$$ 计算第一行第一列:$(-2)(-2) + (-2)(-1) + 6(-1) = 4 + 2 - 6 = 0$ 类似地,所有元素均为0,因此 $(A - I)^2 = 0$。
提示:矩阵乘法要逐元素计算,注意第二行和第三行与第一行成比例,可简化计算。
步骤 6/6
目标:确定最小多项式
由于 $(A - I)^2 = 0$ 但 $(A - I) \neq 0$(因为 $A - I$ 非零矩阵),所以最小多项式为 $(\lambda - 1)^2$。即 $f(x) = (x-1)^2$。
公式:最小多项式是使得 $f(A)=0$ 的次数最低的首一多项式。
提示:需要验证 $(A-I)$ 是否为零矩阵,若非零则 $k$ 至少为2。

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