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        逆向思維在矩陣零特征值中的教學(xué)探析

        2014-04-29 00:00:00楊磊
        商業(yè)2.0 2014年7期

        中圖分類號:G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        摘要:線性代數(shù)是高等教育的重要基礎(chǔ)課,矩陣特征值特征向量是線性代數(shù)的重要知識點(diǎn),特別是矩陣的零特征值結(jié)合行列式,矩陣的秩以及方程組的基礎(chǔ)解系等相關(guān)知識點(diǎn)的應(yīng)用就更加靈活,相關(guān)文獻(xiàn)也比較少,本文利用逆向思維的數(shù)學(xué)思想結(jié)合對比轉(zhuǎn)化思想就矩陣零特征值問題一些靈活應(yīng)用做了些探討總結(jié)。并舉例說明這種思想方法對相關(guān)題型的計(jì)算是相當(dāng)有益的,也能提高學(xué)生的解題能力和知識應(yīng)用能力。

        關(guān)鍵詞:矩陣;零特征值;逆向思維;數(shù)學(xué)思想

        線性代數(shù)是高等教育的重要基礎(chǔ)課,矩陣特征值特征向量是線性代數(shù)的一個學(xué)習(xí)難點(diǎn),也是教學(xué)的重點(diǎn),其內(nèi)容抽象,定理結(jié)論較多,同時在求解過程有點(diǎn)比較繁復(fù),是學(xué)生不易理解和掌握的部分,在教學(xué)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),如果從逆向思維數(shù)學(xué)思想的角度思考,結(jié)合對比轉(zhuǎn)化思想,矩陣特征值特征向量有些類型的題目的求解就變得相當(dāng)簡單,且思路清晰明了。所謂的逆向思維就是對司空見慣的似乎已成定論的事物或觀點(diǎn)反過來思考的一種思維方式。對于某些問題,從結(jié)論往回推,倒過來思考,從求解回到已知條件,反過去想或許會使問題簡單化。因此借用逆向思維數(shù)學(xué)思想把直接求解不易或者較繁瑣的題目,從逆向的方向思考,就可使求解的過程更加簡單快捷,進(jìn)而也可以加深對相關(guān)知識的理解,提高知識的應(yīng)用能力,能夠讓學(xué)生做到對線性代數(shù)相關(guān)知識點(diǎn)的理解和掌握其精髓,提高解題能力很有裨益。本文利用逆向思維數(shù)學(xué)思想結(jié)合對比轉(zhuǎn)化思想,結(jié)合教學(xué)實(shí)踐就矩陣有關(guān)零特征值的零變形、基礎(chǔ)解系和不可逆矩陣等相關(guān)問題三個方面總結(jié)如下:

        一、零變形

        眾所周知,零是數(shù)學(xué)中一個很特殊的數(shù)字,它有一個非常好的特性,即是零乘以任何數(shù)仍等于零。如果在有關(guān)求解矩陣特征值特征向量的題目中,所求矩陣含有零特征值,就可借用零特征值的特殊性,利用逆向思維數(shù)學(xué)思想,結(jié)合對比轉(zhuǎn)化思想以及零的恒等變形,構(gòu)造出有利于解題的等價形式,從而使問題的求解思路更加簡單、明了、直觀,對問題的理解和把握更加準(zhǔn)確,教學(xué)實(shí)踐過程中可以總結(jié)講解,進(jìn)而提高學(xué)生對相關(guān)知識點(diǎn)的理解把握,提高學(xué)生的轉(zhuǎn)化能力和分析問題解決問題的能力。例如:

        例1.設(shè)為二階矩陣,α1,α2為線性無關(guān)的2維列向量,且Aα1=0,Aα2=2α1+α2,求的特征值。

        解析:題目中由于矩陣A沒有給出,只給出了矩陣的階數(shù)和特征向量,按常規(guī)求矩陣特征值特征向量的解題思路,此題只能知道矩陣有兩個特征值,具體是什么根本無法直接求解,但根據(jù)題目其他已知條件,利用逆向思維數(shù)學(xué)思想結(jié)合對比轉(zhuǎn)化思想和零的恒等變形即零變形,就會使解題的思路豁然開朗,也即是因Aα1=0,由零變形Aα1=0=0α1,利用矩陣的特征值特征向量的定義和性質(zhì),已知λ=0為矩陣A的特征值。此時矩陣含有零特征值,結(jié)合其他已知條件,用同樣的思想方法可知,又因Aα2=2α1+α2,再由零變形有A(2α1+α2α2)=A(2α1)+Aα2=2α1+α2=1(2α1+α2),就可求出矩陣的另一個非零特征值為,問題得以順利解決。由此可窺知逆向思維數(shù)學(xué)思想的妙處。具體求解過程如下。

        解:因Aα1=0,由零變形Aα1=0=0α1,則λ=0為矩陣A的特征值。又因Aα2=2α1+α2,再由零變形有A(2α1+α2α2)=A(2α1)+Aα2=2α1+α2=1(2α1+α2)

        因此λ=1為矩陣A的非0特征值。綜上,矩陣A的特征值為λ=0,λ=1。

        二、 基礎(chǔ)解系

        線性代數(shù)把線性方程組系統(tǒng)理論化,并給出線性方程組的如Cramer法則,Gauss消元法,線性方程組解的結(jié)構(gòu)等諸多完善理論解法,其中線性方程組解的結(jié)構(gòu)求解方法是用方程組的基礎(chǔ)解系來表示方程組的全部解。解線性方程組是線性代數(shù)的線性方程組求解中需要重點(diǎn)掌握和理解的知識點(diǎn),用基礎(chǔ)解系理論求解線性方程組有著非常好的理論和實(shí)際優(yōu)勢,思路清晰,邏輯嚴(yán)謹(jǐn),但求解過程所用到的知識點(diǎn)較多,計(jì)算相對繁復(fù)一些,不過此解法仍是要求必須掌握的基本方法之一。在教學(xué)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),若借用逆向思維的數(shù)學(xué)思想,結(jié)合對比轉(zhuǎn)化思想把齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系問題理解為系數(shù)矩陣屬于零特征值的特征向量問題,由此可知此方程組的基礎(chǔ)解系就是系數(shù)矩陣屬于零特征值線性無關(guān)的特征向量,再結(jié)合特征向量及方程組相關(guān)知識達(dá)到方便求解的目的。進(jìn)而提高學(xué)生對線性方程組基礎(chǔ)解析相關(guān)知識點(diǎn)的準(zhǔn)確理解和把握,提高學(xué)生對知識的理解能力,轉(zhuǎn)化能力和分析問題解決問題的能力。又如:

        例2.已知A2=0,A≠0,證明A不能相似對角化。

        證析:題目是一個抽象矩陣的求解證明問題,沒有給出矩陣的具體元素,不可利用矩陣對角化方法直接求解,只可結(jié)合矩陣相似的性質(zhì)和題目已知條件求解,因A2=0,A≠0,此時可以考慮到矩陣零特征值問題,便可利用逆向思維數(shù)學(xué)思想和對比轉(zhuǎn)化思想來求解,有題目條件已知矩陣A的秩滿足r(A)≥1,不妨設(shè)Aα=λα(α≠0)為矩陣A屬于特征值A(chǔ)α=λα(α≠0)特征向量Aα=λα(α≠0),故有A2α=λ2α=0,因此可知λ=0為矩陣A的特征值,即矩陣A有零特征值,故此題可以用矩陣A的零特征值求解,由線性方程組理論易知線性方程組Ax=0的基礎(chǔ)解系有n-r(A)個向量,即λ=0有n-r(A)個線性無關(guān)的特征向量,所以矩陣不可對角化,問題得證。通過此題可見若利用逆向思維數(shù)學(xué)思想可以使題目的思路更加簡便,學(xué)生理解掌握知識更加透徹,更有利于社會人才的培養(yǎng)。具體證明如下:

        證:因A2=0,A≠0,則r(A)≥1,設(shè)Aα=λα(α≠0),從而A2α=λ2α=0,則λ=0為矩陣A的特征值,因此Ax=0的基礎(chǔ)解系有n-r(A)個向量,即λ=0有n-r(A)個線性無關(guān)的特征向量,所以矩陣A不可對角化,得證。

        例3.設(shè)A是n階矩陣,且r(A)

        解析:由r(A)

        例4.設(shè)A是3階不可逆矩陣,且α1, α2是Ax=0的基礎(chǔ)解系,α3是A屬于特征值λ=1的特征向量,下列不是A的特征向量的是_____

        A. α1+3α2 B. α1-α2 C. α1+α3 D.3α2

        解析:由α1, α2是Ax=0的基礎(chǔ)解系,可知α1, α2是A屬于特征值λ=0的特征向量,即Aα1=0=0α1,Aα2=0=0α2,易知選項(xiàng)A,B是特征向量;再由α3是A屬于特征值λ=1的特征向量,易知選項(xiàng)D是特征向量,有排除法可知答案為C。

        三、不可逆矩陣

        矩陣可逆與否是線性代數(shù)重要理論之一,相關(guān)題目很多,其求解方法也很多,在教學(xué)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),對于有些n階矩陣求解問題,如果題設(shè)中有矩陣A不可逆,或者矩陣A的秩小于矩陣階數(shù)等相關(guān)信息時,此類題目就可考慮借用逆向思維數(shù)學(xué)思想和對比轉(zhuǎn)化思想來思考求解方法,結(jié)合矩陣相關(guān)理論,易知矩陣不可逆則矩陣必有零特征值,在根據(jù)矩陣的零特征值問題與零的恒等變形,進(jìn)而可以利用零特征值相關(guān)知識求解,可使此類問題的求解過程和思路得到很好的簡化。進(jìn)而提高了解題的速度和準(zhǔn)確性,又能提過教學(xué)質(zhì)量,有利于學(xué)生的相關(guān)能力的培訓(xùn)。舉例如下:

        例5.設(shè)A是秩為2的3階實(shí)對稱矩陣,且A2+5A=0,則的特征值是______

        解:由A是秩為2的3階實(shí)對稱矩陣,即r(A)=2<3,則矩陣A必有λ=0的特征值,且其重數(shù)為3-2=1重;又由A2+5A=0,則有A+5E=0,也即Aα=-5Eα=-5α,故矩陣A的另一非零特征值λ=-5,由對稱性其重數(shù)為2。綜上,A的特征值是0,-5,-5。

        例6.已知A是3階不可逆矩陣,-1,2是的特征值,則B=A2-A-2E的特征值為________

        解:由A是3階不可逆矩陣,則矩陣A必有0的特征值,因此矩陣的特征值為0,-1,2,所以B=A2-A-2E的特征值為-2,0,0。

        綜上,借用逆向思維的數(shù)學(xué)思想和對比轉(zhuǎn)化思想,可以簡單準(zhǔn)確地解決矩陣零特征值問題,不但能夠提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生對數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的積極性,而且加深了學(xué)生對矩陣特征值特征向量相關(guān)知識的準(zhǔn)確理解和把握,使求解相關(guān)問題更加靈活高效,更能培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力和知識的應(yīng)用能力。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 趙樹嫄《線性代數(shù)》(第四版)中國人民大學(xué)出版社,2008.

        [2] 同濟(jì)大學(xué)數(shù)學(xué)系《工程數(shù)學(xué)-線性代數(shù)》(第五版)高等教育出版社,2007.

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