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矩阵理论思考题汇总第一章线性代数概要与提高1.秩为0的n阶矩阵只有1个.秩为1的矩阵与秩为2的矩阵是否可以比较多少?2.当n≥2时,n阶可逆矩阵与不可逆矩阵都是无限的.是否存在某种方式可以比较它们的多少?3.试给出矩阵秩的一种直观意义.1.齐次线性方程组的解的几何意义是什么?非齐次线性方程组的解与其对应的齐次线性方程组的解的几何意义是什么?2.初等变换的几何意义是什么?3.试给出满秩分解的一种直观意义.1.矩阵的特征向量和特征值有何直观意义?2.交换矩阵A的两行对其特征值与特征向量有何影响?交换两列呢?试总结之.3.如果同时交换矩阵A与B的相同两行(比如同时交换第1、2行),所得的矩阵相似,那么A与B是否相似?如果既交换1、2两行，又交换1、2两列,则又如何?4.能否有某种办法衡量有相同特征值的矩阵与无相同特征值的矩阵的多少?你认为哪种多一些?5.能否有某种办法衡量可对角化的矩阵与不可对角化的矩阵的多少?你认为哪种多一些?1.将线性空间的条件(B4)即1•α=α改为1•α=2α将如何?2.线性空间的定义实际上没有用到每个非零元素均有逆元这个条件.如何改造线性空间的定义,使其包括更多的系统,比如包括通常加法和乘法下的整数集合(去掉数域F中每个非零元素均有逆元的条件将得到数数环的概念)?3.设u=u(x,y,z,t)是未知函数,c是常数,∇2=∂2∂x2+∂2∂y2+∂2∂z2是Laplace算符.波动方程∂2u∂t2=c2∇2u的全体解是否构成线性空间?若u与时间t无关,则波动方程变为Laplace方程∇2u=0.该方程的全体解是否构成线性空间?总结之.4.试给出基与基向量一个直观的解释.5.试给出过渡矩阵的一种直观解释.1.将内积的正定性条件去掉将如何?是否这是无稽之谈?2.正交性概念是通常垂直概念的推广.Gram-Schmidt正交化方法在立体几何中有何解释?3.试给出标准正交基的一个直观解释.4.由标准正交基到另一组标准正交基的过渡矩阵有何特点?5.设F=C或R.F上的n元二次型全体是否构成F上的线性空间?n维双线性型全体呢?6.试对F上的任意m维向量x与n维向量y,推广双线性型的概念.这样的双线性型全体是否构成F上的线性空间?7.三阶度量矩阵的行列式有何几何解释?8.设(•,•)i,i=1,2是n维实线性空间V上的两个不同的内积,α,β∈V.是否可能(α,β)1=0但(α,β)2=0?是否可能(α,α)1<(β,β)1但(α,α)2>(β,β)2?一般地,这两个内积有何关系?19.试对n维实线性空间V上的双线性型讨论上题类似的问题?第二章矩阵与线性变换1.两个子空间的并何时是子空间?2.两个向量张成的子空间的几何意义是什么?3.两个子空间的交,并与和的几何意义分别是什么?4.实数域R作为实线性空间的所有子空间是什么?作为有理数域上的线性空间呢?5.复数域C作为实线性空间的所有子空间是什么?作为复数域上的线性空间呢?6.解释3阶矩阵A的四个子空间的几何意义和相互位置关系.7.设F=C或R.则F上的n元二次型全体构成F上的线性空间(第一章第五节思考题5).全体半正定二次型是否是该线性空间的子空间?全体不定二次型呢?8.设F=C或R.则F上的n维双线性型全体构成F上的线性空间(第一章第五节思考题5).全体n维对称双线性型是否是该线性空间的子空间?1.是否有可加性与齐次性等价的情形?2.平面(即R2)上的线性变换能否将直线变为抛物线或者椭圆?能否将抛物线或者椭圆变为直线?空间(即R3)中的线性变换能否将平面变为直线?能否将抛物线变为直线或者椭圆?3.如何建立空间中的过原点的直线和平面上的过原点的直线之间的同构映射?4.试利用线性变换的观点解释矩阵的等价.5.以线性变换的观点解释列满秩与行满秩矩阵以及矩阵的满秩分解.6.设V是1维线性空间,则End V与Aut V是什么?特别,什么是End R,Aut R,End C,Aut C?7.有限维线性空间上的单线性变换就是满线性变换,此结论对无限维线性空间成立吗?8.同构R∼=R∗与R3∼=(R3)∗有何自然含义?9.设V是空间中满足x+y+z=0的子空间,V的对偶空间是什么?1.试用正交分解理论解释勾股定理.2.试利用正交分解理论在空间中建立关于面积的勾股定理.能否建立更高维的勾股定理?3.最优解何时唯一?4.如果在R3中定义“广义内积”(x,y)=x1y1+x2y2−x3y3,则正交性有何变化?是否存在非零向量x与自己正交?1.平面(即R2)上的非等距线性变换不能保持所有向量的长度,但可否保持所有角度?2.空间(即R3)中的非等距线性变换能否保持一些向量的长度?能否将某个半径为1的圆还变为半径为1的圆?特别,空间中的幂零变换能否保持一些向量的长度?幂等变换保持哪些向量的长度?3.平面上的反射变换能否由旋转实现?反过来呢?4.对称变换并不保持图形的对称性,如何为“对称”一词找一个恰当的几何解释?5.反对称矩阵对应的线性变换有何特点?6.对称变换是否在任何一组基下的矩阵均为对称矩阵?在某组基下的矩阵为对称矩阵的线性变换是否一定是对称变换?1.设U i,V j,1≤i≤n,1≤j≤m是线性空间.描述Hom(n∑i=1⊕U i,m∑j=1⊕V i)中的元素的结构,并以此给出分块矩阵的一个几何解释.22.Q (√2)是有理数域上的2维线性空间.它与Q 及自身的张量积(空间)分别是什么?3.复数域C 是实数域R 上的2维线性空间.商空间C /R 是什么?4.设p 是素数,有限域F p =Z /p Z 的加法与乘法结构如何?能否建立F 2(或F p )上的线性空间(线性变换)理论?5.实多项式空间R [x ]与复数域C 均是R 上的线性空间,它们的张量积是什么?6.设V 是线性空间,σ∈End V 是幂零(幂等,同构,等)变换.设U 是σ的不变子空间,设¯σ是由σ诱导的V/U 上的商变换,问¯σ是否也是幂零(幂等,同构,等)变换?第三章矩阵的Jordan 标准形1.实数域上的Schur 三角化定理成立吗,即每个实方阵是否可以正交三角化?2.是否每个矩阵都可以分块酉三角化,即分块Schur 三角化定理中的可逆矩阵是否可以加强为酉矩阵?3.设A,B 为同阶方阵,则由降幂公式知AB 与BA 有相同的特征多项式,它们是否相似?4.特征多项式与最小多项式的商多项式有何意义?5.如果一个线性变换σ的特征值的模均小于1,σ有何特点?6.如果一个线性变换σ有一组正交的特征向量,σ有何特点?1.设矩阵A ∈M n (Q ),且A 的特征值均属于Q .是否存在可逆矩阵P ∈M n (Q )使得P −1AP 为Jordan 标准形?将Q 换成Z 又如何?2.分块矩阵(A B B A)的Jordan 标准形与A,B 的Jordan 标准形有何关系?特征值有何联系?特别讨论A =0与A =B 的情形.3.仿照幂零矩阵相似的判别准则给出两个同阶矩阵相似的判别准则.是否能够判断该准则与幂零矩阵相似的判别准则哪个更有意义?1.两个矩阵的和与积的Jordan 标准形是否等于它们的Jordan 标准形的和与积?2.如果P 与Q 均为Jordan 标准形中的变换矩阵,它们之间有何关系?1.用盖尔圆盘定理如何估计酉矩阵与正交矩阵的特征值?第四章正规矩阵与矩阵的分解1.复对称矩阵是否是正规矩阵?2.正规矩阵的和与积是否为正规矩阵?3.相似变换是否保持矩阵的正规性?4.讨论2阶与3阶实对称矩阵的特征值(包括零)的几何意义.1.试讨论非正规矩阵的谱分解的几何意义.2.设单纯矩阵A 仅有一个非零特征值λ,则A 的谱分解是什么?3.两个n 阶矩阵A 与B 何时满足条件AB =BA =0?4.研究单纯矩阵的谱分解,说明为什么不定义非单纯矩阵的谱分解.31.如果一个矩阵有LU 分解,它是否一定有UL (即上三角在左,下三角在右)分解?2.设一个矩阵既有LU 分解也有UL 分解,试比较正定矩阵的这两种分解在计算上的差异?3.半正定矩阵有无类似的Cholesky 分解?负定矩阵和不定矩阵呢?4.如果去掉对角元素均为正的条件,正定矩阵的Cholesky 分解是否具有唯一性?5.可逆矩阵未必有三角分解.能否设计一种方法以比较有三角分解的可逆矩阵与没有三角分解的可逆矩阵的数量?1.可逆矩阵是否存在“三角正交分解”即“A =RU ”,其中R,U 同正交三角分解？又,能否将上三角矩阵变为下三角矩阵?2.对行满秩矩阵如何定义正交三角分解?3.对不可逆矩阵能否定义类似的分解?4.由U ∗U =I 是否可以推出UU ∗=I ?1.矩阵的奇异值分解不唯一,但是否可以确定到某种程度?2.能否将极分解中的顺序改变?即是否存在酉矩阵U 和半正定矩阵P 使得A =UP ?3.不是方阵的矩阵可否定义极分解?唯一性如何?4.可否以满足条件B 2=A 的矩阵B 来定义√A ?更一般地,可否以满足条件B m =A 的矩阵B 来定义A 1/m ?第五章矩阵函数及其微积分1.在R 2中,中心在原点的非等边矩形是否可以是单位圆?中心在原点的正三角形与双曲线呢?2.三角不等式中的等号何时成立?是否存在范数使得三角不等式总是等式?3.两个范数的乘积是否仍是范数?(和的情形见习题18.)4.内积可以诱导范数.哪些p -范数可以诱导内积,即定义(x −y,x −y )=||x −y ||2?哪些不能?5.矩阵A 与其共轭转置A ∗的矩阵范数有何联系?可逆矩阵与其逆矩阵的矩阵范数有何联系?线性变换与其伴随变换的范数有何联系?6.矩阵范数中次乘性的等号何时成立?是否存在矩阵范数使得次乘性中的等号永远成立?7.能否在赋范线性空间中定义合理的角度?研究1-范数和∞-范数的单位圆中的几个角,它们是直角吗?1.若lim n →∞A n B n 存在,是否lim n →∞A n ,lim n →∞B n 一定存在?为什么?2.设A,B 均幂收敛,A +B,AB 幂收敛吗?1.e A e B =e B e A 成立的可能性有多大?更一般地,设f (x )是一个幂级数,则f (A )f (B )=f (B )f (A )成立的可能性如何?一般地,如何比较与A 可交换的矩阵的数量(当然是无穷多个)和与A 不可交换的矩阵的数量?2.试举例说明矩阵e A e B ,e B e A 与e A +B 可以两两不等.又,如果e A e B =e B e A ,是否有e A e B =e A +B ?3.矩阵的勾股定理是否成立,即是否有cos 2A +sin 2A =I ?4.公式(A (t )2) =2A (t )A (t )正确吗?45.设A (t )可逆,如何计算(A (t )−1) ?又A (t )是否可逆?6.设A (t )是正交矩阵,问A (t )还是正交矩阵吗?7.即使A 不可逆,积分∫t t 0e As d s 仍然有意义.应如何计算?1.设α∈C m ×1,β∈C n ×1,则J (αT Xβ)=∂αT Xβ∂X =?2.设α∈C m ×1,β∈C n ×1,则J (αT X T β)=∂αT X T β∂X=?3.设X 是方阵,J (X 2)=?4.如果定义J (X )=∂X ∂rvec X ,将得到何种结果?是否还有其它方式?5.试比较隐函数存在定理与Jacobian 猜想.第六章广义逆矩阵1.2×1矩阵与1×2矩阵的广义逆矩阵的几何意义是什么?2.两个n 阶矩阵A 与B 何时满足条件AB =BA =0?3.设P,Q 是两个可逆矩阵,等式(P AQ )†=Q −1A †P −1成立吗?1.列满秩矩阵与行满秩矩阵的Moore-Penrose 广义逆的几何意义是什么?2.利用谱分解计算Moore-Penrose 广义逆的几何意义是什么?1.零矩阵的广义逆矩阵是所有矩阵,是否还有别的矩阵的广义逆矩阵是所有矩阵?2.不可逆的方阵可否有可逆的广义逆矩阵?3.A −A 与AA −的几何意义是什么?4.试给出矩阵A 的广义逆矩阵的秩的一个上限?1.除了零矩阵与可逆矩阵外,是否还有别的矩阵的{1,2}-逆是唯一的?2.Hermite 矩阵的{1,2}-逆一定是Hermite 的吗?3.不可逆矩阵的{1,3}-逆与{1,4}-逆一定是不可逆的吗?4.矩阵的{1,2}-逆,{1,3}-逆,{1,4}-逆的几何意义是什么?5.何时A {1,i }=A {1,j },1≤i =j ≤4?6.何时A {1,i }是元素个数大于1的有限集合?1.利用广义逆矩阵如何刻画方程组Ax =b 的相容性?2.方程Ax =b 的最小范数解是否唯一?几何意义是什么?3.利用矩阵的张量积与广义逆求解矩阵方程AXB =C 有何异同?5。
矩阵分析引论第四版课后练习题含答案简介《矩阵分析引论》是矩阵分析领域的经典教材之一，已经发行了四个版本。
该书主要以线性代数、矩阵理论和应用为主要内容，重点介绍了矩阵分析的基本概念、原理和应用。
本文主要介绍该书第四版中的课后练习题及其答案。
提供的资料本文为矩阵分析引论第四版课后练习题及其答案，包含了第一章到第五章的所有习题和答案。
其中，习题从简单到复杂，大部分习题都有详细的解答过程和答案。
内容概述第一章引言第一章主要介绍了矩阵分析的历史和基本概念、性质、符号等。
本章习题主要涉及了矩阵、向量、矩阵运算等基本概念和性质。
第二章基本概念和变换第二章主要介绍了线性变换的基本概念和性质，以及线性代数中的一些重要定理和定理的证明。
本章习题主要涉及了线性变换、矩阵的秩和标准型、特征值和特征向量等内容。
第三章矩阵运算第三章主要介绍了矩阵运算的基本概念和性质，包括矩阵乘法、逆矩阵、行列式等。
本章习题主要涉及矩阵运算的基本操作和应用。
第四章矩阵分解第四章主要介绍了矩阵分解的基本概念和应用，包括特征值分解、奇异值分解、QR分解等。
本章习题主要涉及了矩阵特征值和特征向量、矩阵的奇异值分解等内容。
第五章线性方程组和特征值问题第五章主要介绍了解线性方程组和求特征值的方法，包括高斯消元法、LU分解、带状矩阵、雅可比迭代等。
本章习题主要涉及了线性方程组的解法、矩阵的特征值问题等内容。
结语本文介绍了矩阵分析引论第四版课后练习题及其答案。
对于学习矩阵分析的同学，课后习题是一个非常重要的练习和提升自己能力的途径。
本文所提供的习题和答案可以帮助读者巩固和提高自己的矩阵分析能力。
同时，本文也希望能够帮助更多的人学习矩阵分析，并成为矩阵分析领域的专家。
矩阵论及其应用习题四答案矩阵论及其应用习题四答案矩阵论是数学中重要的分支之一，它研究的是矩阵的性质、运算规律以及在各个学科中的应用。
在学习矩阵论的过程中，习题是不可或缺的一部分，通过解答习题可以加深对矩阵理论的理解和应用。
下面是习题四的答案，希望能对大家的学习有所帮助。
1. 设A、B、C为同阶矩阵，证明：(AB)C=A(BC)解答：我们需要证明(AB)C的每个元素与A(BC)的对应元素相等。
设(AB)C的第i行第j列元素为x，A的第i行第k列元素为a，B的第k行第j列元素为b，C的第k行第j列元素为c。
则有：x = Σ(ai * bk * cj)，其中i、j、k为矩阵元素的下标。
而A(BC)的第i行第j列元素为y，可表示为：y = Σ(ai * bk * cj)，其中i、j、k为矩阵元素的下标。
由于x和y的表达式相同，所以(AB)C=A(BC)。
2. 设A为m×n矩阵，B为n×m矩阵，证明：(AB)A=A。
解答：我们需要证明(AB)A的每个元素与A的对应元素相等。
设(AB)A的第i行第j列元素为x，A的第i行第k列元素为a，B的第k行第j列元素为b。
则有：x = Σ(ai * bk * ak)，其中i、j、k为矩阵元素的下标。
而A的第i行第j列元素为y，可表示为：y = Σ(ai * bk * ak)，其中i、j、k为矩阵元素的下标。
由于x和y的表达式相同，所以(AB)A=A。
3. 设A为m×n矩阵，B为n×m矩阵，证明：(AB)B=B。
解答：我们需要证明(AB)B的每个元素与B的对应元素相等。
设(AB)B的第i行第j列元素为x，A的第i行第k列元素为a，B的第k行第j列元素为b。
则有：x = Σ(ak * bi * bj)，其中i、j、k为矩阵元素的下标。
而B的第i行第j列元素为y，可表示为：y = Σ(ak * bi * bj)，其中i、j、k为矩阵元素的下标。
nk rnn12习题 一1．（ 1）因cosnx sin nx sin nx cosnx cosx sin x sin x =cosxcos(n sin(n 1)x 1)x sin( n cos(n 1)x 1)x，故由归纳法知cosnx sin nx A。
sin nx cosnx（ 2）直接计算得A4E ，故设 n4 k r (r 0,1,2,3) ，则 AnA 4 k Ar( 1) A ， 即只需算出 A 2, A 3即可。
0 1 0 1（ 3 ）记 J=，则，1 0n1 n 12 n 2na C n aC n a C nanC 1 a n 1C n 1aAn(aE J )nnC i a i Jn ii 0n n an 。
C 1a n 1 an2. 设 AP1a2P 1(a 1,0),则由A 2E 得a 1时,11110 12 12 1 02不可能。
1而由 a10时,2 1知1 所以所求矩阵为 PB P 1 ，其中 P 为任意满秩矩阵，而ii2221 0 1 0 1 0 B 1, B 2, B 3。
0 10 11注： A2E 无实解， AnE 的讨论雷同。
3. 设 A 为已给矩阵，由条件对任意n 阶方阵 X 有 AX=XA ，即把 X 看作 n 2个未知数时线性方程 AXXA=0 有 n 2个线性无关的解， 由线性方程组的理论知其系数矩阵为零矩阵，1*1a w通过直接检验即发现 A 为纯量矩阵。
a na n 1 a 1 04. 分别对（ A B ）和A 作行（列）初等变换即可。
C5. 先证 A 或 B 是初等到阵时有AB*B *A *，从而当 A 或 B 为可逆阵时有AB*B * A *。
考虑到初等变换 A 对 B 的 n1阶子行列式的影响及 A A 即可得前面提到的结果。
E r 0 下设 PAQ，（这里 P ， Q 满秩），则由前讨论只需证下式成立即可：0 0**E r 0 *E r 0 B B，0 00 0（ 1） r<n-1 时，因秩小于 n-1 的 n 阶方阵的 n-1 阶子式全为 0，结论显然；B n1*E r 0 0 0 **E r 0 0B n2（ 2） r=n-1 时，0 0， B，但0 10 0E r 0b 11b 12b 21b 22b 1 nb 2nb 11b 12b 21b 22b 1n b 2n ，故0 B nn0 0b n1b n2b nn0 0E r 0 B n1 *B n 2**E r 0 BB。
矩阵理论第四章习题解答1. 习题1问题描述已知矩阵A和B定义如下：A = [1, 2, 3][4, 5, 6][7, 8, 9]B = [9, 8, 7][6, 5, 4][3, 2, 1]求矩阵C = A + B。
解答我们可以直接对A和B对应位置的元素进行相加，得到矩阵C。
A +B = [1+9, 2+8, 3+7][4+6, 5+5, 6+4][7+3, 8+2, 9+1]计算结果为：[10, 10, 10][10, 10, 10]2. 习题2问题描述已知矩阵A和B定义如下：A = [1, 2, 3][4, 5, 6][7, 8, 9]B = [9, 8, 7][6, 5, 4][3, 2, 1]求矩阵D = A - B。
解答我们可以直接对A和B对应位置的元素进行相减，得到矩阵D。
A -B = [1-9, 2-8, 3-7][4-6, 5-5, 6-4][7-3, 8-2, 9-1]计算结果为：[-2, 0, 2][4, 6, 8]3. 习题3问题描述已知矩阵A和B定义如下：A = [1, 2, 3][4, 5, 6][7, 8, 9]B = [2, 0, 1][1, 2, 1][0, 1, 2]求矩阵E = A * B。
解答我们可以通过矩阵乘法的定义来计算E。
矩阵乘法的定义为：矩阵C的第i行第j列的元素等于矩阵A的第i行与矩阵B的第j列对应元素的乘积之和。
对于矩阵A和B，可以计算得到矩阵E。
E = [1*2+2*1+3*0, 1*0+2*2+3*1, 1*1+2*1+3*2][4*2+5*1+6*0, 4*0+5*2+6*1, 4*1+5*1+6*2][7*2+8*1+9*0, 7*0+8*2+9*1, 7*1+8*1+9*2]计算结果为：E = [4, 7, 8][10, 13, 16][16, 19, 22]4. 习题4问题描述已知矩阵A定义如下：A = [1, 2, 3][4, 5, 6][7, 8, 9]求矩阵F = A^T，其中A^T表示A的转置矩阵。
习题四1．求下列微分方程组的通解（1）⎪⎩⎪⎨⎧+=+=;34,2212211x x dt dxx x dt dx （2）⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+=-+=+=. ,3233212321,x x dt dx x x x dt dxx x dt dx解：(1)设,3421⎪⎪⎭⎫⎝⎛=A ⎪⎪⎭⎫⎝⎛=21x x x ,则原方程组可写为 Ax dtdx=， 矩阵A 的特征方程为0)1)(5(3421=+-=----=-λλλλλA I ，则矩阵A 的特征值为51=λ,12-=λ,求得矩阵A 的特征向量分别为⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛11,21,令⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=1211P ,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-1211311P ,有 Λ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-10051AP P ,1-Λ=P P A , 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-==------Λt t tt t t tt t t t Ate e e e e e e e e e PPe e55555122231121100121131. 故该方程组的通解为⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+-++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+==------t t t t t t ttt t tt At e c c e c c e c c e c c c c e e e e e e e e c e x )2()22()2()(31222312152121521215555其中21,c c 为任意常数.(2)设,110111110⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=A ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=321x x x x ,则原方程可写为Ax dtdx=， 矩阵A 的特征方程为0)1(2=-=-λλλA I ，则矩阵A 的特征值为01=λ,132==λλ.A 的属于特征值01=λ的特征向量为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1121η,由方程组⎩⎨⎧+==32322ηηηηηA A 解得A 的属于特征值132==λλ的广义特征向量为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=111,10132ηη.令[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==111101112,,321ηηηP ,则⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=-1113121011P ,有11,100110000--==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=PJP A J AP P ,由于⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=t t tJt e te e e 000001, 则⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==-1113121010000011111011121t t tJt At e te e P Pe e ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+-+--+-+-+-=t t tt t tt tt t t tt te e te te e e e e te e te te e 21111222,故方程组的通解为⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+-+--+-+-+-==32121111222c c c te e te te e e e e te e te te e c e x t t tt t tt tt t t tt At ,其中321,,c c c 为任意常数.2．求微分方程组Ax dtdx=满足初始条件ξ=)0(x 的解： （1）⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=33,3421ξA ，（2）⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=001,102111121ξA .解:(1)由第1题知⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+=----t t t tt t tt Ate e e e e e e e e555522231,故微分方程组Ax dtdx=满足初始条件ξ=)0(x 的解为 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+==------t t t t t t ttt t tt Ate e e e e e e e e e e e e x 555555423322231ξ. (2)矩阵A 的特征方程为0)1)(3(2=+-=-λλλA I ,故矩阵A 的特征值为31=λ,132-==λλ.A 的属于特征值31=λ的特征向量为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=2121η,由方程组⎩⎨⎧-=-=32322ηηηηηA A 解得A 的属于特征值132-==λλ的广义特征向量为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=021,21232ηη,令[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==022211122,,321ηηηP ,则⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-24025122312811P,有 11,100110003--==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=PJP A J AP P ,又 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=---t t t t Jt e te e e e 000003, 故微分方程组Ax dtdx=满足初始条件ξ=)0(x 的解为 ξξ1-==P Pe e x Jt At ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=---00124025*******000022211122813t t t te te e e⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+=---t t tt t t e e e e e e 44224481333. 3．求)(t Bu Ax dtdx+=满足条件ξ=)0(x 的解： （1）⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-21,)(,41,3421c c e t u B A tξ （2）⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-==⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=101,1)(,262,0061011016ξt u B A解:(1)由第1题知⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+=----t t t tt t t t Ate e e e e e e e e555522231, 则⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+-++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+=------t t t t t t ttt t tt Ate c c e c c e c c e c c c c e e e e e e e e e )2()22()2()(31222312152121521215555ξ,⎪⎪⎭⎫⎝⎛++-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+=------------------v t t v t t v v v t v t v t v t v t v t v t v t v t A e e e e e e e e e e e e e e v Bu e6565)()(5)()(5)()(5)()(5)(6636314222231)(故 ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-+--=-----⎰t t t t t ttv t A e e te e e te dv v Bu e 550)(62121631)( 则该方程组的解为⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛++--++---+++=+=-----⎰t t t t t t tv t A At te e c c e c c te e c c e c c dv v Bu e e t x 2])12()122[(312])212()21[(31)()(21521215210)(ξ(2)矩阵A 的特征方程为0)3)(2)(1(=+++=-λλλλA I ,则A 的特征值为11-=λ,3,232-=-=λλ,求得其特征向量分别为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=231,341,651321ηηη.令⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-139********,2363451111P P ,有 11,300020001--==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=PJP A J AP P ,又 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=---t t t Jt e e e e 32000000, 则ξξ1-=P Pe e Jt At ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=---101139248111000002363451112132t t te e e ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-+-=------t t tt t t e e e e e e 32323289121243 , ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++-++-++-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=---------------------)(3)(2)()(3)(2)()(3)(2)(1)()(2663852262)(v t v t v t v t v t v t v t v t v t v t J v t A e e e e e e e e eP Pe v Bu e故 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----+--=----------⎰373236453131)(3232320)(t t t tt t t tt tv t A e e e e e e e e e dv v Bu e则该方程组的解为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----+--+⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-+-=+=----------------⎰37323645313189121243)()(3232323232320)(t tt tt t t tt t t t t tttv t A At e e e e e e e e e e e e e e e dv v Bu e e t x ξ ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-+-++-=---------3732212611165313114323232t t t tt t t tt e e e e e e e e e .4．求方程te y y y y -=+'+''+'''6116满足0)0()0()0(=''='=y y y 的解.解:令y x y x y x ''='==321,,,则⎪⎩⎪⎨⎧+---='''='='='-,6116 , ,32133221t e x x x y x x x x x 写成向量方程组为t Be Ax x -+=',其中⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=100,6116100010B A .对于矩阵A ,有J PAP=-1,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=-321,132********,9413211111J P P于是⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=---t tt Jt e e e e 32, 1-=P Pe e Jt At⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+-+-+--+--+--+-+-+-+-=---------------------------t t t tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tt t e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e 3232323232323232329827325182463491656126238526621由于⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=000)0(x ,则⎰⎰----=+=tv v t A t v v t A At dv Be e dv Be e x e t x 0)(0)()0()(⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-----+--+--=---------)1(29)1(8)1(23)1(4)1(21)1(221232232232t t tt t t t t t t t t tt t e e e e te e e e e te e e e e te故原方程的解为t t t t t t t t t e e e te e e e e te x y 322321414321)]1(21)1(2[21--------+-=-+--==5．试证明：若A 为2阶方阵，其特征值为21,λλ，特征向量为21,P P ，则方程Ax dtdx= 的解一定能表示成221121P e c P e c x t t λλ+=，其中21,c c 由下式确定:2211)0(P c P c x +=，然后利用这一结论求解定解问题：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=11)0(,651021x x x dt dx 的解,并将这一结论推广到n 阶方阵情形.(1)证明:令],[21P P P =,则,,121211--⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=P P A AP P λλλλ于是x P P dt dx121-⎥⎦⎤⎢⎣⎡=λλ, x P dt dx P 1211--⎥⎦⎤⎢⎣⎡=λλ 令,1x P y -=则dtdxP dt dy 1-=,微分方程化为 y dt dy ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=21λλ 其解为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2121c c e e y t tλλ, 故方程Ax dtdx=的解一定能表示成 221121212121],[c e c P e c c c e e P P Py x t t t tλλλλ+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡== 若是定解问题,则21,c c 由2211)0(P c P c x +=确定.(2)解:矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡--6510的特征值为5,121-=-=λλ,特征向量分别为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=51,1121P P , 则方程组⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=216510x x dt dx 的通解为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------t t t t t te c e c e c e c e c e c 52152152155111,由于⎪⎪⎭⎫⎝⎛=11)0(x ,则⎩⎨⎧=--=+1512121c c c c , 解之,得⎪⎩⎪⎨⎧-==212321c c , 故原方程组的解为⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----t t t t e e ee x x 552125232123. (3) n 阶方阵的情形:设微分方程组Ax dtdx=, 其中系数矩阵A 为n 阶可对角化矩阵，其特征值为n λλλ,,,21 ，特征向量分别为n P P P ,,,21 ，则该方程组的通解为n t n t P e c P e c P e c x n t λλλ+++= 221121,其中n c c c ,,,21 为任意常数.若为定解问题,则常数n c c c ,,,21 可由初始条件确定.6．已知),(0t t Φ是方程组)()()(t x t A dtt dx = 的转移矩阵，试证)(),(),(0000t A t t t t dt d ΦΦ-=. 证明:由于I t t t t =ΦΦ),(),(00,两边对0t 求导得,0),(),(),(),(000000=ΦΦ+ΦΦdt t t d t t t t dt t t d , 由于),(0t t Φ是方程组)()()(t x t A dtt dx =的转移矩阵,则 ),()(),(00t t t A dtt t d Φ=Φ, ),()(),(0000t t t A dt t t d Φ=Φ, 故0),()(),(),(),(000000=ΦΦ+ΦΦt t t A t t t t dt t t d , 两边右乘),(),(001t t t t Φ=Φ-,得 0)(),(),(0000=Φ+Φt A t t dt t t d , 即)(),(),(0000t A t t t t dt d ΦΦ-=. 7．求时变系统⎪⎩⎪⎨⎧===00)()()(x t x t x t A dtdx t t 的解，其中0),(x t A 分别如下：（1）⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-101)(t e t A ，0,1100=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=t x （2）⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+=111,000)1(100110)(022x t t t A [该题有误: )()()()(1221t A t A t A t A ≠]（3）0,11,21)(00=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=t x t t t A 解:（1）对任意的21,t t ,有)()(101)()(122121t A t A e e t A t A t t =⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=--, 故方程组的转移矩阵为+⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛++=⎰=Φ⎰⎰⎰30200)()(!31)(!21)()0,(0t t t dv v A dv v A dv v A dv v A I e t t由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-⎰t e t dv v A t t01)(0, ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎰22200)1(2!21)(!21t e t t dv v A t t ,⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎰323300)1(3!31)(!31t e t t dv v A t t , ……… ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎰n t n n n t t e nt t n dv v A n 0)1(!1)(!110 则⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++++-++++++++=- 323232!31!2110)1)(!31!211(!31!211)0,(t t t e t t t t t t t t Φ ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-t t t t t t te e e e e e e 010)1(. 故该方程组的解为 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=Φ=t t t t t e e e e e x t t x 121101)0,()(0 (3) 由于)(t A 各元素在区间],0[t 上有界,则该方程组的转移矩阵为⎰⎰⎰++=t v t dv v A dv v A dv v A I t 00221101)()()()0,(Φ ⎰⎰⎰++21033002211)()()(v t v dv v A dv v A dv v A⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++++++++++= 4233428123122181231t t t t t t t t 故该方程组的解为⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-+-++-+-=Φ= 43243208123218121231)0,()(t t t t t t t t x t t x 8．求下列定解问题的解：⎪⎩⎪⎨⎧=+=,00)(),()()()(x t x t u t B t x t A dt dx 其中（1）0,11,1)()(,101)(00=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=-t x t t u t B e t A t （2）⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+=111,01)()(,000)1(100110)(022x t t u t B t t t A 解:(1)由于系统所对应的齐次系统的转移矩阵为 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=Φ----00000),(20t t t t t t t e e e e t t , 则该系统的解为⎰Φ+Φ=t dv v Bu v t x t t x 00)(),()0,()( dv v e e e e e e e t v t v v t v t t t t⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎰----10110102 ⎰⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=----t v t v v t v t t dv e e e ve e 021 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-1223211t t t t e t e e e ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---+=-112321t e e t t。
第一章第一章第6题实数域R 上的全体n 阶对称（反对称）矩阵，对矩阵的加法和数量乘法。
解：实数域R 上的全体n 阶矩阵，对矩阵的加法和数量乘法构成R 上的线性空间nn R ⨯,记{}{}A A R A A W A A R A A V T n n T n n -=∈==∈=⨯⨯,/;,/ 以为，对任意的,,,,B B A A V B A T T ==∈则(),B A B A T+=+即V B A ∈+,所以V 对加法运算是封闭的；对任意的A A R k V A T =∈∈,,,则(),,V kA kA kA T∈=即所以V 对数乘运算封闭；所以，V 是nn R⨯的一个线性子空间，故V 构成实数域R 上的一个线性空间。
同理可证，W 也是一个线性空间。
P41第一章第8题(参考P10例题 1.2.5) 证明：存在1k ,2k ,3k ,4k 使得112233440k k k k αααα+++=即11111k ⎡⎤⎢⎥⎣⎦+21101k ⎡⎤⎢⎥⎣⎦+31110k ⎡⎤⎢⎥⎣⎦+41011k ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=0 解12341231341240000k k k k k k k k k k k k k +++=⎧⎪++=⎪⎨++=⎪⎪++=⎩ 得12340k k k k ====所以1α，2α，3α，4α线性无关P42第1章第12题解：因为A=x 1α1+x 2α2+x33α+x 4α4即x 1+x 2+x 3+x 4=1x 1+x 2+x 3=2x 1+x 3+x 4=-2x 1+x 2+x 4=0⇒x 1=-2x2=3x 3=1 x 4=-1所以A 的坐标为[x 1,x 2,x 3,x 4]T=[-2,3,1,-1]TP42第一章第13题 答案 f(x)=3+1-n 2x( 泰勒展开))(f x '=2(n-1)2-n x(x)f ''=2(n-1)(n-2)3-n x …… )1(f -n (x)=2(n-1)! )(f n (x)=0f(1)=5 )1(f '=2(n-1) (1)f ''=2(n-1)(n-2) …… )1(f -n (1)=2(n-1)!f(x)=f(1)+ )1(f '(x-1)+!21(1)f ''2)1(-x +……+)!1(1-n )1(f -n (1)1)1(--n x =5+2(n-1)(n-2)+!2)2)(1(2--n n 2)1(-x +……+)!1()1(2--n n ！1)1(--n x=5+211-n C (x-1)+221-n C 2)1(-x +……+211--n n C 1)1(--n x取f(x)=3+1-n 2x在基1, (x-1), 2)1(-x , ……,1)1(--n x 下的坐标为（5 , 211-n C , 221-n C ,…… , 211--n n C T)教材P42习题14：求基T)0,0,0,1(1=α，T)0,0,1,0(2=α，T )0,1,0,0(3=α，T)1,0,0,0(4=α，到基T )1,1,1,2(1-=β，T )0,1,3,0(2=β，T )1,2,3,5(3=β，T )3,1,6,6(4=β的过度矩阵，确定向量T x x x x ),,,(4321=ξ在基1β，2β，3β，4β，下的坐标，并求一非零向量，使它在这两组基下的坐标相同。
