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精确线性分类:终点任务及答案 ​

入口与任务 ​

本任务在 Q 上做精确运算。你应已理解线性算子、基、极小多项式、F[x]-模及合同的含义;Smith 形的通用算法复用旧页,不要求重新证明。

给定

A=(0−10111000−1000130011−100011).

完成下列任务,不能只给数值特征值:

  1. 输出不变因子、特征多项式与极小多项式
  2. 给出伴随块矩阵 R 和有理可逆 P,核验 AP=PR 与可逆性
  3. 写出 xI−A 的首一 Smith 对角元,解释它与常矩阵换基的区别
  4. 构造二次因子与 x−2 对应的多项式投影,核验像空间及秩
  5. 判断 A 在 Q 上是否有循环向量、是否可对角化,以及扩到 C 后的变化
  6. 对另一个矩阵 K=(110100000) 给出惯性与合同证书,并说明这和 A 的相似分类保留的量有什么不同

答案一:先建立循环基,避免猜测不变因子 ​

取 u=e1、v=e1+e3,直接矩阵乘法给出

Au=e2,A2u=−u,Av=e2+e4,A2v=e3+e4+e5,A3v=2v−Av+2A2v.

因此两条轨道分别满足

p=x2+1,q=x3−2x2+x−2=(x−2)p.

把五个轨道向量排成列,得到

P=[u,Au,v,Av,A2v]=(1010001010001010001100001).

P 上三角、det⁡P=1。因而这五个向量独立,两条关系确实分别是各循环限制的极小关系,没有提前停止的低次关系。

答案二:逐列核验伴随块与完整相似 ​

采用次对角为 1 的列向量约定,令

R=diag((0−110),(00210−1012)).

AP 的五列依次为 Au,−u,Av,A2v,2v−Av+2A2v,与 PR 的五列完全相同。因此 AP=PR 且 P 可逆,认证 P−1AP=R。

由于 p∣q,这已经满足有理标准形的整除次序,不变因子为 (p,q)。由此

χA=pq=(x2+1)2(x−2),mA=q=(x2+1)(x−2).

xI−A 的首一 Smith 对角元是 (1,1,1,p,q)。多项式矩阵的左右等价给出这组关系不变量;上面的 P 则是常系数向量空间换基。二者作用的对象不同,不能随手把 Smith 左因子当作 P。

答案三:主分量可以直接从原坐标取出 ​

因为 mA=p(x)(x−2) 且两因子互素,可用多项式投影

P2=A2+I5,Pp=I−P2.

中间矩阵为

A2+I=(0012100000002420012100121)=waT,

其中 w=(1,0,2,1,1)T、a=(0,0,1,2,1)T。aTw=5,故 P22=P2、rankP2=1;直接计算 Aw=2w。所以 imP2=ker⁡(A−2I)。

Pp2=Pp、PpP2=P2Pp=0、Pp+P2=I。由 p(A)(I−p(A)/5)=0,或按主分解定理,imPp=ker⁡(A2+I),维数为 4。这些投影一般不对称,不是原坐标 Euclidean 内积下的正交投影。

答案四:循环、分裂与对角化分别判断 ​

全局极小多项式次数为 3<5,所以任意单个向量的幂轨道最多三维,A 没有生成全空间的循环向量。这里的三阶循环块不妨碍整个矩阵需要两个循环块。

在 Q 上,mA 含不可约二次因子 x2+1,故不能有有理特征向量基。在 C 上,mA=(x−i)(x+i)(x−2) 分裂且无重根,所以 A 可对角化;特征值按重数为 i,i,−i,−i,2。特征多项式的重根并不阻止对角化,决定块长的是极小多项式的指数。

答案五:合同只保留惯性 ​

对题设的 K,二次型为 x2+2xy=(x+y)2−y2。取

S=(1−10010001),STKS=diag(1,−1,0),det⁡S=1.

由惯性定律,惯性为 (1,1,1)。K 的非零特征值为 (1±5)/2,所以这次合同没有保留原特征值。AP=PR 认证的是相似,STKS=D 认证的是同一个二次型在新坐标下的表示,两类证书不能互换。

验收要点 ​

完整答案需同时包含整除链、伴随列约定、可逆 P 与精确乘回关系。两个多项式或几个近似根不能替代相似类;小浮点残差也不能替代本题要求的有理恒等式。

循环与伴随接口给出单块机制;定量谱证书终点转向允许扰动后的定位和误差,是另一个问题。