线性代数_第五章习题选讲
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第五章习题选讲
5、设0λ≠
是AB的特征值,则
λ也是BA的特征值,其中A是
mn×
矩阵,B为
n矩阵。
m×证明:11
()()1
EABAEABAAEAAABAλλλ−−−
−=−=− 11
()EAAAABAEBAλλ−−
=−=−
6证明:正交矩阵的实特征值为
1±
证明:设A为正交矩阵,其特征值为
λ,
α为属于特征值
λ的特
征向量,即
Aαλα=
则
()()TT
AAααλαλ=α
即 2TTT
AAααλαα=
即 2TTααλαα= (T
AAE=)
2
11λλ=⇒=±
7、设11
22
,,
nnab
ab
abαβ⎛⎞⎛⎞
⎜⎟⎜⎟
⎜⎟⎜⎟
==
⎜⎟⎜⎟
⎜⎟⎜⎟
⎝⎠⎝⎠0,0αβ≠≠,且
0Tαβ=,记T
Aαβ=,求A
的特征值与特征向量。
证明:设
λ为A的一个特征值,对应于
λ的特征值的特征向量为
γ
(0γ≠
)。
()()
2
()()TTTTTTT
Aαβαβαβαβααββ===0=
所以2
00λλ=⇒=
即矩阵A的全部特征值全为0;
不妨设
,αβ中分量
110,0,ab≠≠则
(0)0EAX−=,即: 1112111121
1
1
12()
000nn
i
i
nnnnabababababab
a
ii
a
ababab−−−−−−
⎛⎞⎛⎞
⎜⎟⎜
+×−
⎜⎟⎜
⎜⎟⎜⎟
−−−
⎝⎠⎝⎠
⎟
⎟ 12
1
11
()
000nbbb
i
a⎛⎞
⎜⎟
×−
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
2
1
1(,1,0,,0)Tb
bη=−,
3
2
1(,0,1,,0)Tb
bη=−
,
n-1
1(,0,0,,1)T
nb
bη=−
则A的属于特征值零的特征向量为:
112211121(,,,)
nnnkkkkkkηηη
−−−+++不全为零
8、设A为n阶矩阵,
12,λλ
是A的两个不同的特征值,
12,αα
分
别是A的属于
1,
2λλ
的特征向量,证明
12αα+不是A的特征值。
证明:(反证法)若
12αα+是A的特征值,它所对的特征值是
λ,
则
1212()()Aααλαα+=+
2 又
12121()AAAααααλαλα+=+=+
0 则
1122()()λλαλλα−+−=
因为
12,λλ
是A的两个不同的特征值,
所以
1λλ−,
2()λλ−
不全为零,则
12,αα
线性相关,
与题目矛盾,所以
12αα+不是A的特征值。
12、如果矩阵A可逆,则。 BAAB∼
证明:11
()()AABAAABABABAAB−−
==⇒∼
21、设A是n阶实对称矩阵,且2
AA=,证明存在正交矩阵使
得 Q
1
1
0
0T
QAQ⎛⎞
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
=
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
证明:因为2
AA=,所以22
()()AAAAAααλα====λα
又2
AAααλα==,则2
(1)λαλαλλα0−=−=
,
所以
01λ=或
因为A为n阶实对称矩阵,
所以存在正交阵Q,使得T
QAQ=Λ
其中的对角元素均为A的特征值,若,则
Λ()rAr=
()()rArr=Λ=,所以A的特征值中有r个特征值为1,其余全为0,即
1
1
0
0⎛⎞
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
Λ=
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
23、设A,B是n阶实对称矩阵,如果A,B的特征多项式相同,
则存在正交矩阵Q,使得1
QAQB−
=。
证明:因为是对称矩阵必正交相似于对角矩阵,且A,B的特征
多项式相同,即特征值相同;
因为存在正交矩阵,分别使得
,ST
1
1
nSASλ
λ−⎛⎞
⎜⎟
=Λ=
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠,1
1
nTBTλ
λ−⎛⎞
⎜⎟
=Λ=
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
所以,即11
SASTBT−−
=11
TSASTB−−
=,令,
QST=
可知Q为正交矩阵,且1
QAQB−
=
24、设n阶矩阵
21
1
1Aaρρ
ρρ
ρρ⎛⎞
⎜⎟
⎜⎟
=
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
其中,
0(0)aR≠∈1ρ<<,求A的最大特征值。
证明:222
22
22aaa
aaa
EA
aa2
2
aλρρ
ρλρ
λ
ρρλ−−−
−−−
−=
−−−
22
22
22111
[(1)]aaa
ana
aa2
2
aρλρ
λρ
ρρλ−−−
=−−−
−−−
各行加到第一行
222
22
22111
00
[(1)]
00aaa
ana
aaρλρ
λρ
λρ×−+
=−−−
−+
第一行
加到其余各行
2222
[(1)](n
anaaaλρλ1
)ρ−
−−−−+=
2
1[1(1)]anλρ=+−,2
23(1)
naλλλρ====−
因为
01ρ<<,1(1)1nρρ+−>−
,又因为 2
0a>
所以22
[1(1)](1)anaρρ+−>−
因此A的最大特征值是2
[1(1)]anρ+−