矩阵论简明教程课后复习题与答案解析

  • 格式:docx
  • 大小:377.96 KB
  • 文档页数:6

习 题 一 13. 设A Cnn是Hermite矩阵。证明A是Hermite正定矩阵的充分必要条件是,存在Hermite正定矩阵B,使得A=B2。 解:若A是Hermit正定矩阵,则由定理1.24可知存在n阶酉矩阵U, 使得

UHAU=n21, i﹥0, I=1, 2, ,n.

于是 A=Un21UH

= Un21UHUn21UH 令 B=Un21UH

则 A=B2. 反之,当 A=B2且B是Hermit正定矩阵时,则因Hermit 正定矩阵的乘积仍为Hermit正定矩阵,故A是Hermit 正定的. 14. 设A Cnn是Hermite矩阵,则下列条件等价:(1)A是Mermit半正定矩阵。(2)A

的特征值全为非负实数。(3)存在矩阵P Cnn,使得A=PHP 解:(1)(2). 因A是Hermit矩阵,则存在酉矩阵U,使得 UHAU=diag(n,,,21)

令x=Uy, 其中 y=ek. 则 x0. 于是 xHAx=yH(UHAU)y=k≧0 (k=1, 2, ,n).

(2)(3). A=Udiag(n,,,21)UH=Udiag(n,,,21)diag(n,,,21)UH 令 P=diag(n,,,21)UH, 则 A=PHP . (3)(1). 任取x0, 有 xHAx=xHPHPx=22Px≧0.

习 题 二 1.求向量x=(1+i,-2,4i,1,0)的1、2、∞范数。 解:1x=01i42i1=7+2, 2x=1i)4i(4)2(i)1i)(1(2=23,

x=max1i42i1,,,=4. 2. 设1,2…..n是一组给定的正数,对任意x=(1,2…..n)T Cn,

规定x=nkkk12 。证明x是Cn上的一种向量范数。 解:当 x0时, 有 x﹥0; 当 x﹦0时, 显然有 x=0. 对任意C, 有 x=xnkkknkkk1212. 为证明三角不等式成立,先证明Minkowski不等式: 设 1≦p﹤∞, 则对任意实数 xk,yk(k=1, 2, ,n)有

pnkpkkyx11)(≦nkppknkppkyx1111)()(

证 当 p=1时,此不等式显然成立. 下设 p﹥1, 则有 nkpkkyx1≦nkpkkknkpkkkyxyyxx1111

对上式右边的每一个加式分别使用Hölder不等式, 并由 (p-1)q=p, 得 nkpkkyx1≦qnkqpkkpnkpkqnkqpkkpnkpkyxyyxx11)1(1111)1(11)()()()(

=qnkpkkpnkpkpnkpkyxyx111111)]()()[( 再用 qnkpkkyx11)( 除上式两边,即得 Minkowski 不等式. 现设任意 y=(n,,,21)TCn, 则有 nkkkkyx12=nkkkk12)(≦nkkkkk12)(

≦nkjknkkk1212()(=yx. 3. 设·a,·b是Cn上的两种向量范数,又1k,2k是正常数,证明下列函数是Cn上的向量范数。 (1) 函数的非负性与齐次性是显然的,我们只证三角不等式.利用最大函数的等价定义:

max(A, B)=)(21baba max(),bayxyx≦max(bbaayxyx,) =)(21bbaababayxyxyyxx

≦)(21babababayyxxyyxx =)(21)(21babababayyyyxxxx =max( baxx,)+max( bayy,) (2) 只证三角不等式. k1ayx+k2byx≦k1ax+k1ay+k2bx+k2b

y

=( k1ax+k2bx)+( k1ay+k2by) . 4. 218132i453i11mA;

66132i453i1222222FA; 15mA; 1A列和范数(最大列模和)=27;A=行和范数(最大行模和)=9 ; 5. 已知·m 是Cnn上的矩阵范数,S是n阶可逆矩阵。对任意A Cnn,规定 A=m1ASS ,证明·是Cnn上的一种矩阵范数。 解:非负性: A≠O时S1AS≠O, 于是 m1ASSA>0. A=O时, 显然 A=0; 齐次性: 设C, 则 m1)(SASAm1ASS=A; 三角不等式: m11m1)(BSSASSSBASBA ≦BABSSASSm1m1; 相容性: m11m1)(BSASSSSABSAB≦m1m1BSSASS=AB. 6. 证明:对Cnn上的任意矩阵范数·均有nI≧1。 因为In≠O, 所以nI>0.从而利用矩阵范数的相容性得:

nnnIII≦nInI,即nI≧1. 7. 证明Cnn上的m范数与Cn上的1、2范数相容。 解:设 A=(Aij)Cnn, x=T21),,,(nCn, 且 A=ijjia,max, 则

ikkikAxa1≦ikkika=kiikka][≦nAkk=mA1x;

ikkikAx22a≦ikkika2][=ikka22][

=nA2x≦nA=mA2x.

10. 设U是n阶酉矩阵,证明12U 解:利用定理2.12得 122H2nIUUU.

12.设·为Cnn上的矩阵范数,为A Cnn的特征值,证明λ≦mmA. 解:设x是对应于的特征向量, 则Axxmmλ.又设 v是Cn上与矩阵范数相容的向量范数,那么

vmvmvm

xAxxλλ≦vmxA

因 vx>0, 故由上式可得 mλ≦mAλ≦mmA.

习 题 三 4.我们用用两种方法求矩阵函数eA: 相似对角化法. 22aλλAI, a-ai,i 当 λia时, 解方程组 (ia-A)x=0, 得解向量 p1=(i, 1)T. 当 λ=-ia时, 解方程组 (ia+A)x=0, 得解向量 p2=(-i, 1)T.令

P=11ii, 则P1=i1i1i21, 于是

eA=Paai00iP1=aaa-acossinsincos. 利用待定系数法. 设eλ=(2λ+a2)q(λ)+r(λ), 且 r(λ)=b0+b1λ, 则由

aaabbabbi10i10eiei

b0=cosa , b1=a1sina .于是

eA=b0I+b1A=cosa11+a1sinaaa=aaaacossinsincos. 后一求法显然比前一种方法更简便, 以后我们多用待定系数法. 设 f()=cos, 或 sin

则有

a-abbaabbsiniisinii1010 与 aabbaabbicosiicosi

1010

由此可得





aabbsinii0

10 与 0icos10bab

(a2isinia)A=0isiniisini0aa=sinA 与 (cosia)I=aacosi00cosi=cosA.

5.对A=013013111求得P= 013013111, P1=24633011061, P1AP=211

eAt=Pdiag(et,et,et2)P1=tttttttttttttte3e3e3e30e3e3e3e30ee3e2ee3e4e661222t sinA=Pdiag(sin(-1),sin1,sin2)P1=01sin601sin6001sin42sin21sin22sin42sin61 8. 证明:对任意ACnn,有: (1) sin2A+cos`2A=I;(2) sin(A+2πI)= sinA;