📝 南京航空航天大学 2023年高等代数真题
第0题
一.已知三阶矩阵
$$
A=\left(\begin{array}{ccc}
-1 & -2 & 6 \\
-1 & 0 & a \\
-1 & -1 & 4
\end{array}\right)
$$
$\displaystyle f(x)=|x E-A|$ 是 $A$ 的特征多项式,且 $\displaystyle (x-1)^{2}$ 是 $A$ 的最小多项式.
(1)求 $a$ 及 $\displaystyle f(x)$ ;
(2)求 $A$ 的初等因子;
(3)$A$ 是否与对角矩阵相似?请说明理由.
$$
A=\left(\begin{array}{ccc}
-1 & -2 & 6 \\
-1 & 0 & a \\
-1 & -1 & 4
\end{array}\right)
$$
$\displaystyle f(x)=|x E-A|$ 是 $A$ 的特征多项式,且 $\displaystyle (x-1)^{2}$ 是 $A$ 的最小多项式.
(1)求 $a$ 及 $\displaystyle f(x)$ ;
(2)求 $A$ 的初等因子;
(3)$A$ 是否与对角矩阵相似?请说明理由.
第0题
七.设 $\displaystyle A, B$ 是两个 $n$ 阶矩阵,且 $\displaystyle A B=A+B$ .证明:
(1)$\displaystyle A B=B A$ ;
(2)$\displaystyle \lambda=1$ 不是 $A$ 的特征值;
(3)若 $A$ 相似于对角阵,则存在可逆矩阵 $P$ ,使得 $\displaystyle P^{-1} A P, P^{-1} B P$ 同时为对角阵.
(1)$\displaystyle A B=B A$ ;
(2)$\displaystyle \lambda=1$ 不是 $A$ 的特征值;
(3)若 $A$ 相似于对角阵,则存在可逆矩阵 $P$ ,使得 $\displaystyle P^{-1} A P, P^{-1} B P$ 同时为对角阵.
第0题
三.设 $\displaystyle V_{1}$ 是由向量 $\displaystyle \alpha_{1}=(1,1, \alpha)^{T}, \alpha_{2}=(-2, \alpha, 4)^{T}, \alpha_{3}=(-2, \alpha,-2)^{T}$ 生成的 $\displaystyle \mathbb{R}^{3}$ 的子空间,$\displaystyle V_{2}$ 是由 $\displaystyle \beta_{1}=(1,1, \alpha)^{T}, \beta_{2}=(1, \alpha, 1)^{T}, \beta_{3}=(\alpha, 1,1)^{T}$ 生成的 $\displaystyle \mathbb{R}^{3}$ 的子空间.
(1)若 $\displaystyle V_{2}$ 的维数为 1 ,求 $\displaystyle \alpha$ 的值;
(2)若 $\displaystyle V_{1}=V_{2}$ ,求 $\displaystyle \alpha$ 的取值范围;
(3)求 $\displaystyle V_{1}+V_{2}$ 维数的取值范围.
(1)若 $\displaystyle V_{2}$ 的维数为 1 ,求 $\displaystyle \alpha$ 的值;
(2)若 $\displaystyle V_{1}=V_{2}$ ,求 $\displaystyle \alpha$ 的取值范围;
(3)求 $\displaystyle V_{1}+V_{2}$ 维数的取值范围.
第0题
二.已知矩阵 $\displaystyle A=\left(\begin{array}{ccc}0 & 1 & 1 \\ a & 2 & 1 \\ 1 & -1 & b\end{array}\right)$ 有特征向量 $\displaystyle \beta=\left(\begin{array}{c}1 \\ 1 \\ -1\end{array}\right)$ .
(1)求 $\displaystyle a, b$ 的值;
(2)求可逆矩阵 $P$ ,使得 $\displaystyle P^{-1} A P$ 为对角阵;
(3)求 $\displaystyle A^{2022}$ .
(1)求 $\displaystyle a, b$ 的值;
(2)求可逆矩阵 $P$ ,使得 $\displaystyle P^{-1} A P$ 为对角阵;
(3)求 $\displaystyle A^{2022}$ .
第0题
五.设三阶实矩阵 $A$ 的 3 个列向量 $\displaystyle \alpha, \beta, \gamma$ 线性无关,二次型
$$
f(x)=\left(\alpha^{T} x\right)^{2}+\left(\beta^{T} x\right)^{2}+\left(\gamma^{T} x\right)^{2}
$$
其中 $\displaystyle x=\left(x_{1}, x_{2}, x_{3}\right)^{T}$ .
(1)求此二次型的矩阵 $B$ ;
(2)问:此二次型是否正定?并写出此二次型的规范型;
(3)是否存在正定矩阵 $S$ ,使得 $\displaystyle B=S^{3}$ ?并说明理由.
$$
f(x)=\left(\alpha^{T} x\right)^{2}+\left(\beta^{T} x\right)^{2}+\left(\gamma^{T} x\right)^{2}
$$
其中 $\displaystyle x=\left(x_{1}, x_{2}, x_{3}\right)^{T}$ .
(1)求此二次型的矩阵 $B$ ;
(2)问:此二次型是否正定?并写出此二次型的规范型;
(3)是否存在正定矩阵 $S$ ,使得 $\displaystyle B=S^{3}$ ?并说明理由.
第0题
八.设 $V$ 是数域 $P$ 上的 $n$ 维线性空间,$\displaystyle U, W$ 是 $V$ 的两个子空间,并且 $\displaystyle V=U \oplus W$ .任给 $\displaystyle \alpha=\alpha_{1}+\alpha_{2} \in V$ ,其中 $\displaystyle \alpha_{1} \in U, \alpha_{2} \in W$ ,令 $\displaystyle \sigma(\alpha)=\alpha_{1}$ .记 $\displaystyle \operatorname{Ker} \sigma=\{\alpha \in V \mid \sigma(\alpha)=0\}, \operatorname{Im} \sigma=\{\sigma(\alpha) \mid \alpha \in V\}$ .证明:
(1)$\displaystyle \sigma$ 是 $V$ 上的线性变换,且 $\displaystyle \sigma^{2}=\sigma$ ;
(2) $\displaystyle \operatorname{Ker} \sigma=W, \operatorname{Im} \sigma=U$ ;
(3)$\displaystyle \sigma$ 可对角化.
(1)$\displaystyle \sigma$ 是 $V$ 上的线性变换,且 $\displaystyle \sigma^{2}=\sigma$ ;
(2) $\displaystyle \operatorname{Ker} \sigma=W, \operatorname{Im} \sigma=U$ ;
(3)$\displaystyle \sigma$ 可对角化.
第0题
六.解答如下问题:
(1)判别多项式 $\displaystyle x^{6}-5 x+6$ 在复数域 $\displaystyle \mathbb{C}$ 上有无重因式;
(2)设 $n$ 阶矩阵 $A$ 满足 $\displaystyle A^{4}=E$ ,证明:在复数域 $\displaystyle \mathbb{C}$ 上 $A$ 一定可对角化;
(3)设 $\displaystyle A, B$ 是两个 $n$ 阶矩阵,且满足 $\displaystyle \left(\begin{array}{cc}A & O \\ O & B\end{array}\right)$ 在数域 $P$ 上可对角化.证明:在数域 $P$ 上,$\displaystyle A, B$ 均可对角化.
(1)判别多项式 $\displaystyle x^{6}-5 x+6$ 在复数域 $\displaystyle \mathbb{C}$ 上有无重因式;
(2)设 $n$ 阶矩阵 $A$ 满足 $\displaystyle A^{4}=E$ ,证明:在复数域 $\displaystyle \mathbb{C}$ 上 $A$ 一定可对角化;
(3)设 $\displaystyle A, B$ 是两个 $n$ 阶矩阵,且满足 $\displaystyle \left(\begin{array}{cc}A & O \\ O & B\end{array}\right)$ 在数域 $P$ 上可对角化.证明:在数域 $P$ 上,$\displaystyle A, B$ 均可对角化.
第0题
四.设 $\displaystyle \sigma$ 为 $\displaystyle \mathbb{R}^{3}$ 上的线性变换,$\displaystyle \varepsilon_{1}=(1,1,0)^{T}, \varepsilon_{2}=(0,1,1)^{T}, \varepsilon_{3}=(1,1,1)^{T}$ ,且
$$
\sigma\left(\varepsilon_{1}\right)=(0,-1,1)^{T}, \sigma\left(\varepsilon_{2}\right)=(1,1+a, 0)^{T}, \sigma\left(\varepsilon_{3}\right)=(1, a-1,1)^{T} .
$$
(1)求 $\displaystyle \sigma$ 在基 $\displaystyle \eta_{1}=(1,0,0)^{T}, \eta_{2}=(0,1,0)^{T}, \eta_{3}=(0,0,1)^{T}$ 下的矩阵 $A$ ;
(2)若 $\displaystyle \sigma$ 可对角化,求 $a$ 的值;
(3)当 $\displaystyle a=2$ 时,求一多项式 $\displaystyle g(x)$ ,使得 $\displaystyle g(A)=A^{-1}$ .
$$
\sigma\left(\varepsilon_{1}\right)=(0,-1,1)^{T}, \sigma\left(\varepsilon_{2}\right)=(1,1+a, 0)^{T}, \sigma\left(\varepsilon_{3}\right)=(1, a-1,1)^{T} .
$$
(1)求 $\displaystyle \sigma$ 在基 $\displaystyle \eta_{1}=(1,0,0)^{T}, \eta_{2}=(0,1,0)^{T}, \eta_{3}=(0,0,1)^{T}$ 下的矩阵 $A$ ;
(2)若 $\displaystyle \sigma$ 可对角化,求 $a$ 的值;
(3)当 $\displaystyle a=2$ 时,求一多项式 $\displaystyle g(x)$ ,使得 $\displaystyle g(A)=A^{-1}$ .