2矩阵典型习题解析汇总
2 矩阵
矩阵是学好线性代数这门课程的基础,而对于初学者来讲,对于矩阵的理解是尤为的重要;许多学生在最初的学习过程中感觉矩阵很难,这也是因为对矩阵所表示的内涵模糊的缘故。其实当我们把矩阵与我们的实际生产经济活动相联系的时候,我们才会发现,原来用矩阵来表示这些“繁琐”的事物来是多么的奇妙!于是当我们对矩阵产生无比的兴奋时,那么一切问题都会变得那么的简单!
2.1 知识要点解析
2.1.1 矩阵的概念
1.矩阵的定义
由m×n 个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij ==组成的m 行n 列的矩形数表
??
??
?
?
?
??=mn m m n n a a a a a a a a a A 2
1
22221
11211
称为m×n 矩阵,记为n m ij a A ?=)( 2.特殊矩阵
(1)方阵:行数与列数相等的矩阵;
(2)上(下)三角阵:主对角线以下(上)的元素全为零的方阵称为上(下)
三角阵;
(3)对角阵:主对角线以外的元素全为零的方阵; (4)数量矩阵:主对角线上元素相同的对角阵;
(5)单位矩阵:主对角线上元素全是1的对角阵,记为E ; (6)零矩阵:元素全为零的矩阵。 3.矩阵的相等 设m n ij m n ij b B a A )(;
)(==
若 ),,2,1;,,2,1(n j m i b a ij ij ===,则称A 与B 相等,记为A=B 。
2.1.2 矩阵的运算
1.加法
(1)定义:设mn ij mn ij b B A A )(,)(==,则m n ij ij b a B A C )(+=+= (2)运算规律
① A+B=B+A ;
②(A+B )+C =A +(B+C )
③ A+O=A
④ A +(-A )=0, –A 是A 的负矩阵
2.数与矩阵的乘法
(1)定义:设,)(m n ij a A =k 为常数,则mn ij ka kA )(= (2)运算规律 ① K (A+B ) =KA+KB , ② (K+L )A =KA+LA ,
③ (KL ) A = K (LA )
3.矩阵的乘法
(1)定义:设.)(,)(np ij mn ij b B a A ==则
,)(mp ij C C AB ==其中∑==
n
k kj
ik ij b a
C 1
(2)运算规律
①)()(BC A C AB =;②AC AB C B A +=+)( ③CA BA A C B +=+)( (3)方阵的幂
①定义:A n ij a )(=,则K
k A A A =
②运算规律:n m n m A A A +=?;mn n m A A =)( (4)矩阵乘法与幂运算与数的运算不同之处。
①BA AB ≠
②;00,0===B A AB 或不能推出
③k k k B A AB ?≠)( 4.矩阵的转置
(1)定义:设矩阵A =mn ij a )(,将A 的行与列的元素位置交换,称为矩阵A
的转置,记为nm a A ji T )(=,
(2)运算规律
①;)(A A T T = ②T T T B A B A +=+)(; ③;)(T T KA kA =
④T T T A B AB =)(。
(3)对称矩阵与反对称矩阵
若,A A T =则称A 为对称阵;
A A T -=,则称A 为反对称阵。
5.逆矩阵
(1)定义:设A 为n 阶方阵,若存在一个n 阶方阵B ,使得AB=BA=E ,
则称A 为可逆阵,B 为A 的逆矩阵,记作1-=A B 。
(2)A 可逆的元素条件:
A 可逆0≠?A
(3)可逆阵的性质
①若A 可逆,则A -1也可逆,且(A -1)-1 =A ; ②若A 可逆,k ≠0,则kA 可逆,且1
11)(--=
A k
kA ; ③若A 可逆,则A T 也可逆,且T T A A )()(11--=; ④若A ,B 均可逆,则AB 也可逆,且111)(---=A B AB 。 (4)伴随矩阵
①定义:T n ij A A )(*=,其中ij A 为ij a 的代数余子式, ②性质:
i )E A A A AA ==**; ii )1
*-=n A A ;
iii )A A
A n 2
**)(-=;
iv )若A 可逆,则*A 也可逆,且A A
A A 1)()(*11*==-- ③用伴随矩阵求逆矩阵公式:*
11A A
A =
- 2.1.3 方阵的行列式
1.定义:由n 阶方阵A 的元素构成的n 阶行列式(各元素的位置不变)叫
做方阵A 的行列式,记为A 或detA 。
2.性质:
(1)A A T =,
(2)A k kA n =,
(3)B A AB =, (4)A
A 11=
- 3.特殊矩阵的行列式及逆矩阵
(1) 单位阵E :E E E ==-1;
1;
(2) 数量矩阵kE :;n k kE =当E k
kE k 1)(,01=≠-时 (3)对角阵:
;,*
212
1n n λλλλλλ
=Λ??????
?
?
?=Λ则
若021≠n λλλ ,则???
?
?????
?
?
?=Λ-n λλλ11
12
11
4. 上(下)三角阵
设nn nn a a a A a a a A
221122
11
,*
=????
???
?
?=则 若0≠A ,则1-A 仍为上(下)三角阵
2.1.4 矩阵的初等变换与初等矩阵
1.矩阵的初等变换 (1)定义:以下三种变换
①交换两行(列);
②某行(列)乘一个不为零的常数k ;
③某行(列)的k 倍加到另一行(列)上去,称为矩阵的初等变换。
2.初等矩阵
(1)定义:将n 阶单位阵E 进行一次初等变换得到的矩阵称为初等矩阵;
交换i ,j 两行(列),记为E (i, j );
第i 行(列)乘以不为零的常数k 记为E(i(k));
第j 行的k 倍加到第i 行上去,记为E(j(k)i ; (2)初等矩阵的性质
初等阵是可逆阵,且逆阵仍为同型的初等阵; 而)1())](([)
()]([11??
?
??==--k i E k i E ij E ij E
] )([)] )(([1i k j E i k j E -=-
(3)方阵A 可逆与初等阵的关系
若方阵A 可逆,则存在有限个初等阵t P P P ,,,21 ,使t P P P A 21=,
(4)初等阵的行列式
1) )((,
))((,
1)(==-=i k j E k k i E ij E
(5)初等阵的作用:
对矩阵A 进行一次初等行(列)变换,相当于用相应的初等阵左(右)乘矩阵A ,且
A i k j E A k A k i E A A ij E ==-=) )((,
))((,
)(
3.矩阵的等价
(1)定义:若矩阵A 经过有限次初等变换变到矩阵B ,则称A 与B 等价, (2)A 与B 等价的三种等价说法,
①A 经过一系列初等变换变到B ;
②存在一些初等阵t s F F E E ,,,,,11 ,使得B F AF E E t s = 11 ③存在可逆阵P ,Q ,使得PAQ=B
2.1.5 分块矩阵
1.分块矩阵的定义
以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵。 2.分块矩阵的运算
(1)设A ,B 为同型矩阵,采用相同的分法有
??
?
?
?
?
?
??=??
??
?
?
?
??=st s t t st s t t B B B B B B B A A A A A A A
1
221
111
1
221
111
则
),,2,1;,,2,1()
(t j s i B A B A ij ij ==+=+
(2)),,2,1;,,2,1()
(t j s i kA kA ij ===
(3)设,)(,)(np ij m n ij b B a A ==分块成
?
????
??=?
?
?
?? ??=tr t r st s t B B B B B A A A A A 1
1111
111 其中it i i A A A ,,,21 的列数分别等于tj j j B B B ,,,21 的行数,则
sr ij c C AB )(==,其中∑====
t
k kj ik ij s i
B A
c 1
)r ,1,2,j ;,,3,2,1(
3.准对角阵 (1)定义:形如
????
??
?
?
?=s A A A A
2
1
A i 为n i 阶方阵的矩阵称为准对角阵。 (2)准对角阵的行列式及逆矩阵
设????
??
?
?
?=s A A A A
2
1
,则s A A A A 21=;若每个A i 可逆,则A 可逆,且
??
????
? ?
?=----11
2
1
11
s A A A A
(3)特殊的准对角阵
(i )????
??=21
A A A ,若A 1, A 2可逆,则???
?
??=---12111
A A A (ii )???? ??
=2
1A
A A ,若A 1, A 2可逆,则???
? ??=---1
1
12
1
A A A (iii )?
??
?
??=C O D B A 是0,0,0≠=≠≠C B A C B 则
且
???
?
?
?-=-----1111
1
C DC B B A (iv )0,0,0≠≠???
?
??=C B C D B A ,则 ???
?
??-=-----11111
0C DB C B A
2.2 经典题型解析
2.2.1 矩阵的运算
1、若112212521
21=11231c c c b
??
??
?? ?= ?
? ?--???? ?-??
则c = 解:由415a +-=得a =0, 11c =4 而-1+2b +6=-1得b =-3, 22c =-7
从而 c 45=17??
?--??
提示:对于最基本的矩阵的四则运算我们一定要烂熟于心。
2、设A 为三阶矩阵,且4,A =则____.A =2
1()2
解:3
22111
444A A A ??=== ???
21()2
易错提示:本题是道特别基本的有关矩阵基本性质的类型题,考生易犯的错
误就是对矩阵进行行列式计算时,把A 2
1()2
的阶数给忘记计算。 3、设A 为3?3矩阵,B 为4?4,且12A B ==-,,则___.B A = 解:()3
218.B A B A ==-=-
易错题示:本题同上,但还应值得我们注意的是,在计算时
()3
212B A B A ==-=-是我们常犯的错误。
4、设()()12
3111A B ==,,
则()___.k
T A B = 解:()()()()()()()k
T T T T T T T T A B A B A B A B A BA BA BA B =???=???
()1111116211
6222.3333k k --??
??
?
?
== ? ? ? ???
??
易错提示:本题关键是要求我们注意到T A B 是矩阵,但()111123T BA ??
?
? ???
==6
却是数,
倘若先计算111222333T A B ?? ?= ? ???,然后再求111222333?? ?
? ???
k
,则计算式相当繁琐的。
5、设101010001A ??
?
= ? ???
,求()n A .
解:
方法一:数学归纳法.
因为101010001A ?? ?= ? ???,2102010001A A A ??
?
== ? ???
,
32103010001A A A ?? ?
== ? ???
,
一般的,设101010001n A -??
?
= ? ???
n-1,
则1
10110110010010010001001001n n n A A A --??????
??? ?=== ??? ? ??? ???????
n .
所以,有归纳法知10010001n A ?? ?
= ? ???
n 。
方法二:因为A 是初等矩阵,A
n A E A A A =???个n ,相当于对单位矩阵
100010001E ??
?
? ???=,施行了n 次初等列变换(把第一列加到第三列),故10010001n A ?? ?= ? ???
n 。
方法三:利用对角矩阵和主对角线上为零的上三角矩阵幂的特点来进行计算。
令 1011000
010100100
00001001000A E B ?????? ? ?
?
=+=+ ? ? ? ? ? ??????
?
=, 其中0010
00000B ??
?= ? ??
?, 又因为20
010
010
000
000000
00000
000
0B ??????
??? ?
== ??? ? ??? ??
?????
,所以(2)k B O k =≥。 故有 110010001n n n E n E B E nB -?? ?
=+=+= ? ???
n A .
提示:除上述方法外,本题还可以与后面的特征值联系起来计算,方法也算不少,读者只需选择一种或几种适合自己的且快捷简便的方法为宜。
6、设矩阵308316205A ??
?
= ? ?-??
,求100502A A -。
解:A 的特征多项式2308
()316(1)(1)205
f E A λλλλλλλ--=-=---=-+-,
则()f λ有根1,-1(二重)。
若设100502λλλ-g()=,那么所求100502A A A -=g(), 而
49100100d d λλλλ
=-g()
, 由代数学中的整除性质,2()f a b c λλλλλλ?+++q(),st g()=q(),
(1)2(1)12,
f a b c a b c f a b c a b c d a b d λλλ?
??+++=++?-=-+-+=-+???=-=-+?
1005010050
-1=1-21=g(1)=q(1),-1=(-1)(
-1)q(-1),g()0=-100+100=() 解之得:a =b=0,c=-1。
所以,()1f λλλ-g()=q(),从而100502()A A A A f A E E -=-=-g()=q()。 点评:本题可谓是到综合性极强的一道题,对于解这种类型题时,读者除需要掌握牢固扎实的基础知识外,还应具备真正能够做到各知识点前后相连,融会贯通的能力。所以,我们平时学习是应该养成多动脑,勤思考,常总结得好习惯。
7、设????
??
?
?
?=31
0093000020
0012
A ,求n A 。 解:由分块矩阵知????
??=C B A 00,其中???? ??=2012B ,???
?
??=3193C ∴ ???
? ??=n n
n
C B A 0
0 又 P E B +=????
??+???? ??=200102002
∴ ()P E n E P E B n n n n 1)2()2(2-+=+=
???
?
?
?=-n n n
n 20
221 而???? ??3193的秩为1,有???
? ??=???? ??-3193631931n n
从而??
??
??
?
?
?????=-----11
1116360
06963000020
0022n n n n n n n n n A
2.2.2 矩阵的逆(逆矩阵)及其运用
1、设A 为三阶方阵,*A 为A 的伴随矩阵,18A =,计算*183
A A --1() 解:因为*11
18
A A A A --==
,所以*111311
8322643A A A A A A
----=-===-1()。 易错提示:切记将2提出时应为k 2,其中k 为该矩阵的阶数。 2、已知矩阵A 满足关系式223A A E O +-=,求()4A E +-1
。 解:因为()()223O A A E A E A E E E =+-=+4-2+8-3
()()()2
14545
5A E E A E E A E ???+=-?+-= ???A-2E ,
()21
4.55
A E E A ?+=
--1
思路提示:遇到有关此类问题时,我们首先应想到的是把所求问题的因式给分解出来,那么问题就会变得容易多了。
3、设n 阶可逆矩阵()12,,n A ααα=???,i α为n 维列向量(i=1,2,…n ), β为n 维非零列向量,且与121,,n ααα-???均正交, 则()121,,,n B αααβ-=???可逆。
解:要证明矩阵B 可逆,我们这里只需要证明向量组121,,,n αααβ-???线性无关
即可。
为此,我们令:
122110n n n k k k αααβ--++???++=1k , 两边同乘以T β,即
1221
10T T
T
T n n n k k k βαβαβαββ-
-
++???++=1k ,
0T i βα=,(i=1,2,…n-1)且0T ββ≠
0T n k ββ∴=
我们可以得出0n k =,那么即得:122110T T T n n k k βαβαβα--++???+=1k , 又A 是可逆矩阵,
∴ 121,,n ααα-???线性无关。
从而我们有2n k k ???1k ====0,即证明了121,,,n αααβ-???线性无关, 同时也就说明了矩阵()121,,,n B αααβ-=???是可逆矩阵。
思路提示:对于这某矩阵时可逆矩阵的方法也算不少,这里我们不妨预先前所熟悉的线性方程组来建立联系。这就要求我们对与矩阵与线性方程组建的关系要特别的熟悉与掌握,这对于今后解线性方程组也会只很有帮助的。事实上,对于m ?n 矩阵A ,我们可以把其每一列看作一列向量(记为12,,n ααα???),则A =(12,,n ααα???),这就很形象的转化为线性方程组问题了,而A =(12,,n ααα???)可逆?向量组12,,n ααα???线性无关。
4、设A 为n 阶实矩阵,若A +T A 为正定矩阵,则A 为可逆矩阵。 证明:用反证法
假设A 为不可逆矩阵,
则?n 维列向量00X ≠,使得00AX =,
而对于0000000000()()T T X A A X X AX X A X X AX AX X =+=+T
T T T T (+)
00000T X X +=T =,
从而我们知存在00X ≠,使得000T X A A X +=T (),
但这与A +T A 为正定矩阵相矛盾,从而假设不成立,
这也就说明了A 为可逆矩阵。
点评:对于一些证明题,当我们感觉无处下手之时,不妨尝试一下反证法,很
多时候反证法也未尝不是条光明道路。对于如何说明矩阵A 是正定矩阵,我们应掌握以下几个等价定理:
(1)定义法(最基本,也较常用,本题就是利用次方法来证明出矛盾来的的);
(2)来说明A 的所有特征值全部都大于零;
(3)来说明A 的所有顺序主子式都大于零(这种方法再给出具体的矩阵表
达形式时较常用);
(4)存在可逆矩阵P ,使得A =T P P ; (5)存在正交矩阵S ,使得A =2S ;
(6)存在正交矩阵Q ,使得100n A A λλ??
?
=
? ??
?
T -1Q Q Q Q=,0(1,2,)i i n λ>=???。
5、已知二次型22
23121323()43448f x x x x x x x x =-+-+123x ,x ,x ,
(1)写出该二次型的矩阵表达式;
(2)用正交矩阵的方法把该二次型化为标准性,并写出对应的正交矩阵。 解:
(1)f 的矩阵表达式为
1123022()()244243x f x x x x x x x x -??
?? ?
?= ? ? ? ?--????
23123 ,,,,;
(2)由(1)得知该二次型的矩阵为
022244243A -??
?
= ? ?--??
,
A 的特征方程为
22
244(1)66243E A λλλλλλλ--=---=--+-+()()=0, 由此可得出A 的特征值:123166λλλ===-,,,对应的特征向量为
123211051122ααα?????? ?
? ?- ? ? ? ? ? ?-??????
=,=,=。 对应的单位特征向量为:
120βββ?
??
??
? === ? ?
? ??
?3,,。
因此可得正交矩阵 (
)123,,0
Q βββ??
?
?
== ?
?
?
?
, 那么对二次型f 做正交变换X QY =,则该二次型就可以化为标准型
222
123()66f y y y =+-123x ,x ,x 。
点评:化二次行为标准形式二次型矩阵最常见的一种题型 ,在研究生入学考试中也是个重要的考察知识点,但题目一般难度不大,解答事业都有固定的模式,但它却要求我们必须仔细对待,切不可有所懈怠。 6、二次曲面S 在空间直角坐标系中的方程为 22448410y z xy xz yz ++----=2x ,
做直角坐标变换,把它化成标准方程,并且指出S 是什么样的二次曲面? 解:首先把方程左端的二次项部分
224484x y z x y z xy xz yz
++---*2f(,,)=()
经正交变换化成标准型。而二次型矩阵A 为
124242421A --??
?
-- ? ?--??
=,
同时,根据上题知,我们可以找到正交矩阵T
=2515313203
3?? ? ? ? ? ? ?- ? ??
?
, 使得500050004T AT ?? ?
= ? ?-??
-1。于是我们做正交变换
x u y T v z w ???? ? ?=? ? ? ? ?????
()
则,可以把原而次型(*)化成下述的标准型:
f x y z 222
(,,)=5u +5v -4w
, 因此,这里我们只需要做直角变换(?),原二次曲面在新坐标系中的方程是
1=222
5u
+5v -4w 。 并且,由此方程我们可以看出,S 是单叶双曲面。
点评:通过正交变换把二次曲面方程化为标准方程是矩阵在几何上的一个重要的应用;除此方法之外,有时我们还可以用配方法来代替正交变换法对二次曲面方程进行化简,坐标变换,从而得到其标准方程。
2矩阵典型习题解析
2 矩阵 矩阵是学好线性代数这门课程的基础,而对于初学者来讲,对于矩阵的理解是尤为的重要;许多学生在最初的学习过程中感觉矩阵很难,这也是因为对矩阵所表示的内涵模糊的缘故。其实当我们把矩阵与我们的实际生产经济活动相联系的时候,我们才会发现,原来用矩阵来表示这些“繁琐”的事物来是多么的奇妙!于是当我们对矩阵产生无比的兴奋时,那么一切问题都会变得那么的简单! 知识要点解析 2.1.1 矩阵的概念 1.矩阵的定义 由m×n 个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij ==组成的m 行n 列的矩形数表 ?? ?? ? ? ? ??=mn m m n n a a a a a a a a a A 2 1 22221 11211 称为m×n 矩阵,记为n m ij a A ?=)( 2.特殊矩阵 (1)方阵:行数与列数相等的矩阵; } (2)上(下)三角阵:主对角线以下(上)的元素全为零的方阵称为上(下) 三角阵; (3)对角阵:主对角线以外的元素全为零的方阵; (4)数量矩阵:主对角线上元素相同的对角阵; (5)单位矩阵:主对角线上元素全是1的对角阵,记为E ; (6)零矩阵:元素全为零的矩阵。 3.矩阵的相等 设mn ij mn ij b B a A )(; )(== 若 ),,2,1;,,2,1(n j m i b a ij ij ===,则称A 与B 相等,记为A=B 。
2.1.2 矩阵的运算 1.加法 ~ (1)定义:设mn ij mn ij b B A A )(,)(==,则mn ij ij b a B A C )(+=+= (2)运算规律 ① A+B=B+A ; ②(A+B )+C =A +(B+C ) ③ A+O=A ④ A +(-A )=0, –A 是A 的负矩阵 2.数与矩阵的乘法 (1)定义:设,)(mn ij a A =k 为常数,则mn ij ka kA )(= (2)运算规律 ① K (A+B ) =KA+KB , ② (K+L )A =KA+LA , ③ (KL ) A = K (LA ) 3.矩阵的乘法 (1)定义:设.)(,)(np ij mn ij b B a A ==则 ,)(mp ij C C AB ==其中∑== n k kj ik ij b a C 1 . (2)运算规律 ①)()(BC A C AB =;②AC AB C B A +=+)( ③CA BA A C B +=+)( (3)方阵的幂 ①定义:A n ij a )(=,则K k A A A = ②运算规律:n m n m A A A +=?;mn n m A A =)( (4)矩阵乘法与幂运算与数的运算不同之处。 ①BA AB ≠ ②;00,0===B A AB 或不能推出 ③k k k B A AB ?≠)( 4.矩阵的转置 ~ (1)定义:设矩阵A =mn ij a )(,将A 的行与列的元素位置交换,称为矩阵A 的转置,记为nm a A ji T )(=, (2)运算规律 ①;)(A A T T = ②T T T B A B A +=+)(;
2016矩阵论试题
第 1 页 共 6 页 (A 卷) 学院 系 专业班级 姓名 学号 (密封线外不要写姓名、学号、班级、密封线内不准答题,违者按零分计) …………………………………………密…………………………封……………………………………线………………………………… 考试方式:闭卷 太原理工大学 矩阵分析 试卷(A ) 适用专业:2016级硕士研究生 考试日期:2017.1.09 时间:120 分钟 共 8页 一、填空选择题(每小题3分,共30分) 1-5题为填空题: 1. 已知??? ? ? ??--=304021101A ,则1||||A =。 2. 设线性变换1T ,2T 在基n ααα ,,21下的矩阵分别为A ,B ,则线性变换212T T +在基n ααα ,,21下的矩阵为_____________. 3.在3R 中,基T )2,1,3(1--=α,T )1,1,1(2-=α,T )1,3,2(3-=α到基T )1,1,1(1=β, T )3,2,1(2=β,T )1,0,2(3=β的过度矩阵为A = 4. 设矩阵??? ? ? ??--=304021101A ,则 5432333A A A A A -++-= . 5.??? ? ? ? ?-=λλλλλ0010 01)(2A 的Smith 标准形为 6-10题为单项选择题: 6.设A 是正规矩阵,则下列说法不正确的是 ( ). (A) A 一定可以对角化; (B )?=H A A A 的特征值全为实数; (C) 若E AA H =,则 1=A ; (D )?-=H A A A 的特征值全为零或纯虚数。 7.设矩阵A 的谱半径1)( 《矩阵理论》第一二章 典型例题 一、 判断题 1.A n 为阶实对称矩阵,n R x 对中的列向量, ||x |A x =定义, ||x||x 则为向量 的范数. ( ) 提示:因为非负性不成立,故结论错误。 2.设A n 为阶Hermite 矩阵, 12,,,n λλλ是矩阵A 的特征值,则2 2 21 ||||n m i i A λ==∑. ( ) 提示:A n 为阶Hermite 矩阵?22 2 212||||||(,, ,)||H m n m A Udiag U λλλ= 2 212||(,, ,)||n m diag λλλ=21 n i i λ==∑. 3. 如果m n A C ?∈,且0A ≠,()H AA AA --=, 则2||||AA n -=. ( ) 提示:AA -为幂等矩阵?AA - 的特征值为0或1。又0A ≠,?A AA - ≥秩()=秩()1? 0AA -≠?1是AA -的特征值 ?2||||AA -=max ()i AA λ-= =1 4. 若设n x R ∈ ,则212||||||||||x x x ≤≤. ( ) 提示: 2 2 2 2 2 2 1221 ||||||||||||||x x x x x =++ +≤, 11||||||n i i x x ==∑1 ||1n i i x ==?∑ 21/21 ||)n i i x =≤ ∑2||x = 5. 设m n A R ?∈的奇异值为12n σσσ≥≥ ≥,则2 22 1 ||||n i i A σ==∑. ( ) 6. 设n n A C ?∈,且有某种算子范数||||?,使得||||1A <,则11 ||()||1|||| E A A --> -, 其中E 为n 阶单位矩阵. ( ) 提示: 2 矩阵 矩阵是学好线性代数这门课程的基础,而对于初学者来讲,对于矩阵的理解是尤为的重要;许多学生在最初的学习过程中感觉矩阵很难,这也是因为对矩阵所表示的内涵模糊的缘故。其实当我们把矩阵与我们的实际生产经济活动相联系的时候,我们才会发现,原来用矩阵来表示这些“繁琐”的事物来是多么的奇妙!于是当我们对矩阵产生无比的兴奋时,那么一切问题都会变得那么的简单! 2.1 知识要点解析 2.1.1 矩阵的概念 1.矩阵的定义 由m×n 个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij 组成的m 行n 列的矩形数表 mn m m n n a a a a a a a a a A 21 22221 11211 称为m×n 矩阵,记为n m ij a A )( 2.特殊矩阵 (1)方阵:行数与列数相等的矩阵; (2)上(下)三角阵:主对角线以下(上)的元素全为零的方阵称为上(下) 三角阵; (3)对角阵:主对角线以外的元素全为零的方阵; (4)数量矩阵:主对角线上元素相同的对角阵; (5)单位矩阵:主对角线上元素全是1的对角阵,记为E ; (6)零矩阵:元素全为零的矩阵。 3.矩阵的相等 设mn ij mn ij b B a A )(; )( 若 ),,2,1;,,2,1(n j m i b a ij ij ,则称A 与B 相等,记为A=B 。 2.1.2 矩阵的运算 1.加法 (1)定义:设mn ij mn ij b B A A )(,)( ,则mn ij ij b a B A C )( (2)运算规律 ① A+B=B+A ; ②(A+B )+C =A +(B+C ) ③ A+O=A ④ A +(-A )=0, –A 是A 的负矩阵 2.数与矩阵的乘法 (1)定义:设,)(mn ij a A k 为常数,则mn ij ka kA )( (2)运算规律 ① K (A+B ) =KA+KB , ② (K+L )A =KA+LA , ③ (KL ) A = K (LA ) 3.矩阵的乘法 (1)定义:设.)(,)(np ij mn ij b B a A 则 ,)(mp ij C C AB 其中 n k kj ik ij b a C 1 (2)运算规律 ①)()(BC A C AB ;②AC AB C B A )( ③CA BA A C B )( (3)方阵的幂 ①定义:A n ij a )( ,则K k A A A ②运算规律:n m n m A A A ;mn n m A A )( (4)矩阵乘法与幂运算与数的运算不同之处。 ①BA AB ②;00,0 B A AB 或不能推出 ③k k k B A AB )( 4.矩阵的转置 (1)定义:设矩阵A =mn ij a )(,将A 的行与列的元素位置交换,称为矩阵A 的转置,记为nm a A ji T )( , (2)运算规律 ①;)(A A T T ②T T T B A B A )(; ③;)(T T KA kA ④T T T A B AB )(。 线性代数 第一章 行列式 典型例题 一、利用行列式性质计算行列式 二、按行(列)展开公式求代数余子式 已知行列式412343 344 615671 12 2 D = =-,试求4142A A +与4344A A +. 三、利用多项式分解因式计算行列式 1.计算221 1231223131 5 1319x D x -= -. 2.设()x b c d b x c d f x b c x d b c d x = ,则方程()0f x =有根_______.x = 四、抽象行列式的计算或证明 1.设四阶矩阵234234[2,3,4,],[,2,3,4]A B αγγγβγγγ==,其中234,,,,αβγγγ均为四维列向量,且已知行列式||2,||3A B ==-,试计算行列式||.A B + 2.设A 为三阶方阵,*A 为A 的伴随矩阵,且1 ||2 A = ,试计算行列式1*(3)22.A A O O A -??-??? ? 3.设A 是n 阶(2)n ≥非零实矩阵,元素ij a 与其代数余子式ij A 相等,求行列式||.A 4.设矩阵210120001A ?? ??=?? ????,矩阵B 满足**2ABA BA E =+,则||_____.B = 5.设123,,ααα均为3维列向量,记矩阵 123123123123(,,),(,24,39)A B αααααααααααα==+++++ 如果||1A =,那么||_____.B = 五、n 阶行列式的计算 六、利用特征值计算行列式 1.若四阶矩阵A 与B 相似,矩阵A 的特征值为 1111 ,,,2345 ,则行列式1||________.B E --= 2.设A 为四阶矩阵,且满足|2|0E A +=,又已知A 的三个特征值分别为1,1,2-,试计算行列式*|23|.A E + 第二章 矩阵 典型例题 一、求逆矩阵 1.设,,A B A B +都是可逆矩阵,求:111().A B ---+ 华北电力大学硕士研究生课程考试试题(A 卷) 2013~2014学年第一学期 课程编号:50920021 课程名称:矩阵论 年 级:2013 开课单位:数理系 命题教师: 考核方式:闭卷 考试时间:120分钟 试卷页数: 2页 特别注意:所有答案必须写在答题册上,答在试题纸上一律无效 一、判断题(每小题2分,共10分) 1. 方阵 A 的任意一个特征值的代数重数不大于它的几何重数。 见书52页,代数重数指特征多项式中特征值的重数,几何重数指不变子空间的维数,前者加起来为n ,后者小于等于n 2. 设12,,,m αααL 是线性无关的向量,则12dim(span{,,,})m m ααα=L . 正确,线性无关的向量张成一组基 3.如果12,V V 是V 的线性子空间,则12V V ?也是V 的线性子空间. 错误,按照线性子空间的定义进行验证。 4. n 阶λ-矩阵()A λ是可逆的充分必要条件是 ()A λ的秩是n . 见书60页,需要要求矩阵的行列式是一个非零的数 5. n 阶实矩阵A 是单纯矩阵的充分且必要条件是A 的最小多项式没有重根. 二、填空题(每小题3分,共27分) (6)210021,003A ?? ?= ? ???则A e 的Jordan 标准型为223e 1 00e 0 ,00 e ?? ? ? ?? ?。 首先写出A e 然后对于若当标准型要求非对角元部分为1. (7)301002030λλλ-?? ?+ ? ?-??的Smith 标准型为10003000(3)(2)λλλ?? ?- ? ?-+?? 见书61-63页,将矩阵做变换即得 武汉理工大学研究生考试试题(2010) 课程 矩阵论 (共6题,答题时不必抄题,标明题目序号) 一,填空题(15分) 1、已知矩阵A 的初级因子为223 ,(1),,(1)λλ-λλ-,则其最小多项式为 2、设线性变换T 在基123,,εεε的矩阵为A ,由基123,,εεε到基123,,ααα的过渡矩阵为P ,向量β在基123,,εεε下的坐标为x ,则像()T β在基123,,ααα下的坐标 3、已知矩阵123411102101,,,00113311A A A A -????????==== ? ? ? ?--???????? ,则由这四个矩阵所生成的子空间的维数为 4、已知0100001000011 000A ?? ? ?= ? ???,则1068A A A -+= 5、已知向量(1,2,0,)T i α=--,21i =-,则其范数 1α= ;2α= ;∞α= ; 二,(20)设1112112121220a a V A a a a a ??????==-=?? ?????? ?为22?R 的子集合, 1、证明:V 是22?R 的线性子空间; 2、求V 的维数与一组基; 3、对于任意的1112111221222122,a a b b A B a a b b ????== ? ????? V ∈,定义 2222212112121111234),(b a b a b a b a B A +++= 证明:),(B A 是V 的一个内积; 4、求V 在上面所定义的内积下的一组标准正交基。 三、(15分)设{} 23210[](),0,1,2i F t f t a t a t a a R i ==++∈=为所有次数小于3的实系数 多项式所成的线性空间,对于任意的22103()[]f t a t a t a F t =++∈,定义: 矩阵理论 通过学习矩阵理论这门课,发现在这个大数据的时代,矩阵理论是这个时代的基础学科,也是计算机飞速发展的引擎,它的重要性令我咂舌。一下内容是我对矩阵理论这门课程的总结和描述。 本门课程主要包含以下几部分内容:线性方程组、线性空间与线性变换、内积空间、特殊变换及其矩阵、范数及其应用、矩阵分析及其应用、特征值问题。 一 线性方程组 对*m n 矩阵A 施行一次初等行变换(初等行变换),相当于在A 的左边(右边)乘以相应的m 阶(n 阶)初等矩阵。 由于现代计算机处理的数据越来越多,运行的任务越来越大,因此,对矩阵的处理复杂度就是我们关注的重点。 对行列式的拉普拉斯变换是将一个n 阶行列式的计算转化为n 个1n -阶行列式的计算,但是它的计算时间是!n 级。所以拉普拉斯展开定理在理论上非常重要,但在计算上一般仅用于低阶或特殊的行列式。 判断一个算法的优劣,有很多标准,包括时间复杂度和空间复杂度,显然,时间复杂度越小,说明算法效率越高,因此算法也越有价值;而空间复杂度越小,说明算法越好。但主要考虑时间复杂度,因为人生苦短嘛哈哈。 对于一些常用的()f n ,成立下列重要关系: 23(1)(log )()(log )()() (2)(3)(!)()n n n O O n O n O n n O n O n O O O n O n <<<<<<<<< LU 分解就是致力于对降低对方程组求解的复杂度。LU 分解就是在可以的情况下,将矩阵A 分解成单位下三角矩阵和一个上三角的乘积。这样的话,对Ax b =求解,可以转化为对Ly b =求解,然后对Ux y =求解。但是,不是每一个矩阵都可以这样分解,是要满足一定的要求的,这个要求就是矩阵A 的顺序主子式均不为零。 但是不满足这个条件的矩阵就不能分解了吗?当然不是啦!加入一个方阵A 不是顺序主子式不全为零的时候,但是通过行变换,可以满足要求,这样就得了下面这个定理。 如果存在置换矩阵P 、单位下三角矩阵L 与上三角矩阵U ,使得方阵A 满足P A L U =,称作带置换的LU 分解。 矩阵基本运算及应用 201700060牛晨晖 在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。在电力系统方面,矩阵知识已有广泛深入的应用,本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上,简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况,并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。 1矩阵的运算及其运算规则 1.1矩阵的加法与减法 1.1.1运算规则 设矩阵,, 则 简言之,两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减! 注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的. 1.1.2运算性质 满足交换律和结合律 交换律; 结合律. 1.2矩阵与数的乘法 1.2.1运算规则 数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或. 特别地,称称为的负矩阵. 1.2.2运算性质 满足结合律和分配律 结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA. 分配律:λ(A+B)=λA+λB. 已知两个矩阵 满足矩阵方程,求未知矩阵. 解由已知条件知 1.3矩阵与矩阵的乘法 1.3.1运算规则 设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵: (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即 . (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和. 2017—2018学年第一学期《矩阵论》试卷 (17级专业硕士) 专业 学号 姓名 得分 一.判断题(每小题3分,共15分) 1.线性空间V 上的线性变换A 是可逆的当且仅当零的原像是零, 即ker A =0。( ) 2.实数域上的全体n 阶可逆矩阵按通常的加法与数乘构成一个 线性空间。( ) 3.设A 是n 阶方阵,则k A ),2,1( =k 当∞→k 时收敛的充分 必要条件是A 的谱半径1)( 4. 设1][-n x P 是数域K 上次数不超过1-n 的多项式空间,求导算子D 在基12,,,,1-n x x x 以及基12)! 1(1,,!21, ,1--n x n x x 下的矩阵分别为 , 。 5.设A 是复数域上的正规矩阵,则A 满足: ,并 写出常用的三类正规矩阵 。 三.计算题(每小题12分,共48分) 1.在3R 中,试用镜像变换(Householder 变换)将向量T )2,2,1(-=α 变为与T e )1,0,0(3=同方向的向量,写出变换矩阵。 。矩阵理论第一二章典型例题
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2016矩阵论试题A20170109 (1)