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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。
第二章习题1、 用初等变换把下列矩阵化为标准型 （1）322253λλλλλλ⎛⎫- ⎪+⎝⎭ （2）23100(1)λλ⎛⎫- ⎪-⎝⎭ （3）22211λλλλλλλλλ⎛⎫- ⎪- ⎪ ⎪+⎝⎭（4）2(1)0000(1)λλλλ+⎛⎫⎪ ⎪ ⎪+⎝⎭解: （1）322253λλλλλλ⎛⎫- ⎪+⎝⎭2122()23233235351102033r r λλλλλλλλλλλλλ-⎛⎫+⎛⎫+ ⎪ ⎪⎪--- ⎪⎝⎭⎝⎭32103λλλλ⎛⎫ ⎪--⎝⎭（2）231(1)λλ⎛⎫-⎪-⎝⎭212222(3)32211110331(3)(1)4(1)r r λλλλλλλλλλλ--⎛⎫⎛⎫---- ⎪ ⎪-+-----⎝⎭⎝⎭[因为32331λλλ-+-除以21λ-商为3λ-余式为4(1)λ-]222222114(1)(3)(1)(3)(1)4(1)11λλλλλλλλλλ⎛⎫⎛⎫------ ⎪ ⎪------⎝⎭⎝⎭211(3)(1)42224(1)011(1)(3)(1)(1)4c c λλλλλλλλ+-+-⎛⎫⎪ ⎪--+-+-⎝⎭31(1)(1)λλλ-⎛⎫⎪+-⎝⎭（3）22211λλλλλλλλλ⎛⎫- ⎪- ⎪ ⎪+⎝⎭222101λλλλλλλλ⎛⎫⎪- ⎪ ⎪++⎝⎭222221001(1)(1)λλλλλλλλλλλλ⎛⎫⎪-⎪ ⎪++-++-++⎝⎭43321000λλλλλλ⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪----⎝⎭ 43210002λλλλ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭ 221(1)λλλ⎛⎫⎪⎪ ⎪+⎝⎭(4)2(1)000000(1)λλλλ+⎛⎫⎪ ⎪ ⎪+⎝⎭ 2(1)00021λλλλλλ+⎛⎫⎪⎪⎪++⎝⎭32(2)(1)000(2)1r r λλλλλλλ-++⎛⎫⎪ ⎪ ⎪-+⎝⎭1(2)0000(1)λλλλλλ-+⎛⎫⎪⎪⎪+⎝⎭21(2)00(2)000(1)λλλλλλλ-+⎛⎫ ⎪++ ⎪ ⎪+⎝⎭ 210(1)000(1)λλλλ⎛⎫⎪+⎪⎪+⎝⎭2100(1)000(1)λλλλ⎛⎫⎪+ ⎪ ⎪+⎝⎭2、试证：Jordan 块 10()0100J αααα⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭相似于0000αεαεα⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭，这里0ε≠是任意实数。
矩阵论习题答案矩阵论习题答案在数学领域中，矩阵理论是一门重要的分支，它在各个学科领域都有广泛的应用。
矩阵论习题是学习矩阵理论的重要环节，通过解答这些习题，我们可以更好地理解和运用矩阵的性质和操作。
本文将为大家提供一些常见矩阵论习题的答案，希望能够对大家的学习有所帮助。
1. 习题：计算矩阵的转置。
答案：对于一个m×n的矩阵A，其转置矩阵记为A^T，其行和列互换。
即，如果A的第i行第j列元素为a_ij，则A^T的第i列第j行元素为a_ij。
可以通过编写程序或手动计算来得到转置矩阵。
2. 习题：计算矩阵的逆矩阵。
答案：对于一个可逆矩阵A，其逆矩阵记为A^-1，满足A·A^-1 = A^-1·A = I，其中I为单位矩阵。
可以通过高斯消元法或伴随矩阵法来计算逆矩阵。
3. 习题：计算矩阵的秩。
答案：矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行（或列）的最大个数。
可以通过高斯消元法或矩阵的行（或列）简化形式来计算矩阵的秩。
4. 习题：计算矩阵的特征值和特征向量。
答案：对于一个n×n的矩阵A，其特征值和特征向量满足方程A·v = λ·v，其中λ为特征值，v为特征向量。
可以通过求解特征方程det(A - λ·I) = 0来计算特征值，然后将特征值代入方程(A - λ·I)·v = 0来计算特征向量。
5. 习题：计算矩阵的奇异值分解。
答案：对于一个m×n的矩阵A，其奇异值分解为A = U·Σ·V^T，其中U为m×m的正交矩阵，Σ为m×n的对角矩阵，V为n×n的正交矩阵。
可以通过奇异值分解算法来计算矩阵的奇异值分解。
6. 习题：计算矩阵的广义逆矩阵。
答案：对于一个m×n的矩阵A，其广义逆矩阵记为A^+，满足A·A^+·A = A，A^+·A·A^+ = A^+，(A·A^+)^T = A·A^+，(A^+·A)^T = A^+·A。
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。
第二章 矩阵及其运算课后习题答案1．已知线性变换：⎪⎩⎪⎨⎧++=++=++=,323,53,22321332123211y y y x y y y x y y y x 求从变量321,,x x x 到变量321,,y y y 的线性变换． 解由已知：⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛221321323513122y y y x x x故 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-3211221323513122x x x y y y ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=321423736947y y y ⎪⎩⎪⎨⎧-+=-+=+--=321332123211423736947xx x y x x x y x x x y 2．已知两个线性变换⎪⎩⎪⎨⎧++=++-=+=,54,232,232133212311y y y x y y y x y y x ⎪⎩⎪⎨⎧+-=+=+-=,3,2,3323312211z z y z z y z z y 求从321,,z z z 到321,,x x x 的线性变换．解 由已知⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛221321514232102y y y x x x ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=321310102013514232102z z z ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=321161109412316z z z所以有 ⎪⎩⎪⎨⎧+--=+-=++-=3213321232111610941236zz z x z z z x z z z x3．设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=111111111A , ,150421321⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=B 求.23B A A AB T 及- 解A AB 23-⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=1504213211111111113⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---1111111112⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0926508503⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---1111111112⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=22942017222132⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=150421321111111111B A T⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0926508504．计算下列乘积：(1)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-127075321134; (2)()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1233,2,1; (3)()2,1312-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛;(4)⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---⎪⎭⎫ ⎝⎛-20413121013143110412; (5)⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321332313232212131211321),,(x x x a a a a a a a a a x x x ;(6)⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛30003200121013013000120010100121.解(1)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-127075321134⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯+⨯⨯+⨯-+⨯⨯+⨯+⨯=102775132)2(71112374⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=49635(2)()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛123321)10()132231(=⨯+⨯+⨯=(3)()21312-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯-⨯⨯-⨯⨯-⨯=23)1(321)1(122)1(2⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=632142(4)⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---⎪⎭⎫ ⎝⎛-20413121013143110412⎪⎭⎫⎝⎛---=6520876 (5)()⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321332313232212131211321x x x a a a a a a a a a x x x ()333223113323222112313212111x a x a x a x a x a x a x a x a x a ++++++=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯321x x x322331132112233322222111222x x a x x a x x a x a x a x a +++++=(6)⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛30003200121013013000120010100121⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=90003400421025215．设⎪⎭⎫⎝⎛=3121A ,⎪⎭⎫⎝⎛=2101B ，问： (1)BA AB =吗?(2)2222)(B AB A B A ++=+吗?(3)22))((B A B A B A -=-+吗?解(1)⎪⎭⎫⎝⎛=3121A ,⎪⎭⎫ ⎝⎛=2101B . 则⎪⎭⎫ ⎝⎛=6443AB ⎪⎭⎫⎝⎛=8321BA BA AB ≠∴(2)⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫⎝⎛=+52225222)(2B A ⎪⎭⎫⎝⎛=2914148 但=++222B AB A ⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛43011288611483⎪⎭⎫⎝⎛=27151610故2222)(B AB A B A ++≠+(3)=-+))((B A B A =⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛10205222⎪⎭⎫⎝⎛9060而 =-22B A =⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛430111483⎪⎭⎫⎝⎛7182 故 22))((B A B A B A -≠-+6．举反列说明下列命题是错误的: （１）若02=A ,则0=A ;（２）若A A =2,则0=A 或E A =; （３）若AY AX =,且0≠A ,则Y X =. 解 (1) 取⎪⎭⎫⎝⎛=0010A ,02=A ,但0≠A (2) 取⎪⎭⎫⎝⎛=0011A ,A A =2,但0≠A 且E A ≠ (3) 取⎪⎭⎫⎝⎛=0001A ,⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111X ,⎪⎭⎫ ⎝⎛=1011Y . AY AX =且0≠A 但Y X ≠. 7．设⎪⎭⎫⎝⎛=101λA ,求k A A A ,,,32 . 解 ⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫⎝⎛=12011011012λλλA ; ⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛==1301101120123λλλA A A 利用数学归纳法证明:⎪⎭⎫ ⎝⎛=101λk A k当1=k 时,显然成立,假设k 时成立,则1+k 时⎪⎭⎫ ⎝⎛+=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛==1)1(01101101λλλk k A A A k k由数学归纳法原理知:⎪⎭⎫ ⎝⎛=101λk A k8．设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=λλλ001001A ,求kA .解 首先观察⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=λλλλλλ0010010010012A ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=222002012λλλλλ, ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⋅=3232323003033λλλλλλA A A由此推测 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=---kk k k k k kk k k k A λλλλλλ0002)1(121)2(≥k用数学归纳法证明: 当2=k 时,显然成立.假设k 时成立，则1+k 时，⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⋅=---+λλλλλλλλλ0010010002)1(1211k k k k k k k k k k k k A A A ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=+-+--+11111100)1(02)1()1(k k k k k k k k k k λλλλλλ 由数学归纳法原理知:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=---k k kk k k k k k k k A λλλλλλ0002)1(1219．设B A ,为n 阶矩阵，且A 为对称矩阵，证明AB B T 也是对称矩阵. 证明 已知：A A T =则 AB B B A B A B B ABB T T T T TT T T===)()(从而 AB B T 也是对称矩阵.10．设B A ,都是n 阶对称矩阵，证明AB 是对称矩阵的充分必要条件是BA AB =. 证明 由已知：A A T =B B T =充分性：BA AB =⇒A B AB T T =⇒)(AB AB T=即AB 是对称矩阵. 必要性：AB ABT=)(⇒AB A B T T =⇒AB BA =.11．求下列矩阵的逆矩阵：(1)⎪⎭⎫ ⎝⎛5221； (2)⎪⎭⎫⎝⎛-θθθθcos sin sin cos ； (3)⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---145243121; (4)⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n a a a 0021)0(21≠a a a n解(1)⎪⎭⎫⎝⎛=5221A ,1=A ..1 ),1(2 ),1(2 ,522122111=-⨯=-⨯==A A A A⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎭⎫ ⎝⎛=*122522122111A A A A A .*-=A A A 11⎪⎭⎫⎝⎛--=1225(2)01≠=A 故1-A 存在θθθθcos sin sin cos 22122111=-===A A A A从而 ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-θθθθcos sin sin cos 1A(3)2=A , 故1-A 存在 024312111==-=A A A1613322212-==-=A A A21432332313-==-=A A A故 *-=A A A 11⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----=1716213213012 (4)⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n a a a A 0021. 由对角矩阵的性质知 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-n a a a A 1001121112．解下列矩阵方程：(1) ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎭⎫ ⎝⎛12643152X ; (2) ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--234311111012112X ;(3) ⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛-101311022141X ;(4) ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛021102341010100001100001010X .解(1) ⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛=-126431521X ⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫⎝⎛--=12642153⎪⎭⎫⎝⎛-=80232 (2) 1111012112234311-⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎭⎫ ⎝⎛-=X ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎭⎫⎝⎛-=03323210123431131⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=32538122 (3) 11110210132141--⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛-=X ⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫⎝⎛-=210110131142121⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=21010366121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=04111 (4) 11010100001021102341100001010--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=X ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010100001021102341100001010⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=20143101213．利用逆矩阵解下列线性方程组:(1)⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++;353,2522,132321321321x x x x x x x x x (2)⎪⎩⎪⎨⎧=-+=--=--.0523,132,2321321321x x x x x x x x x 解 (1) 方程组可表示为 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321153522321321x x x故 ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-0013211535223211321x x x 从而有 ⎪⎩⎪⎨⎧===001321x x x(2) 方程组可表示为 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----012523312111321x x x故 ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-3050125233121111321x x x 故有 ⎪⎩⎪⎨⎧===305321x x x14．设O A k=(k 为正整数),证明：121)(--++++=-k A A A E A E . 证明 一方面，)()(1A E A E E --=-另一方面，由O A k=有)()()(1122k k k A A A A A A A E E -+--+-+-=-- ))((12A E A A A E k -++++=-故 )()(1A E A E ---))((12A E A A A E k -++++=-两端同时右乘1)(--A E 就有121)(--++++=-k A A A E A E15．设方阵A 满足O E A A =--22,证明A 及E A 2+都可逆,并求1-A 及1)2(-+E A .证明 由O E A A =--22得E A A 22=-两端同时取行列式:22=-A A即 2=-E A A ,故 0≠A . 所以A 可逆,而22A E A =+0222≠==+A A E A 故E A 2+也可逆.由O E A A =--22E E A A 2)(=-⇒E A E A A A 112)(--=-⇒)(211E A A -=⇒- 又由O E A A =--22E E A A E A 4)2(3)2(-=+-+⇒E E A E A 4)3)(2(-=-+⇒ 11)2(4)3)(2()2(--+-=-++∴E A E A E A E A)3(41)2(1A E E A -=+∴-16．设A 为3阶矩阵，21=A ，求*13)2(A A --。
上海交通大学《矩阵论》 B 卷姓名： 班级： 学号： 一、 单项选择题(每题3分，共15分)（答案AAAAB ）1. 设1()kk A f A k ∞==∑收敛，则A 可以取为A. 0091⎡⎤⎢⎥--⎣⎦ B. 0091⎡⎤⎢⎥-⎣⎦C. 1011⎡⎤⎢⎥-⎣⎦ D. 100.11⎡⎤⎢⎥⎣⎦注：A 的特征值为0，-1，而1kk x k∞=∑的收敛区间为[1,1)-2. 设M 是n 阶实数矩阵，若M 的n 个盖尔圆彼此分离，则M A. 可以对角化 B. 不能对角化 C. 幂收敛 D. 幂发散 注：由定理M 有n 个不同特征值，故可以对角化3. 设211112121M --⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥--⎣⎦的，则M 不存在 A. QR 分解 B. 满秩分解 C. 奇异值分解 D. 谱分解 注：M 的秩为2故无QR 分解 4. 设，则A = A.214020031-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭B.114010061-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭C.224020031-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭D.204020061-⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭注：'()At Ate Ae =，故()'A At t A Ae Aee ====5. 设3阶矩阵A 满足多项式222(4)(3)A E A E O --=, 且其最小多项式m (x )满足条件(1)(3)1m m ==,则A 可以相似于A. 200130002M ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦B. 20002002M ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦C. 20012002M ⎡⎤-⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦ D. 200030013M -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦注：B 中矩阵的最小多项式为()22x - 二、填空题(每题3分，共15分) 1． 设220A A -=，则cos 2A ＝ [ E+()2cos11A - ]。
2．已知n nA C ⨯∈,并且()1A ρ<,则矩阵幂级数kk kA ∞=∑=［()2AE A - ］。
