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        矩陣若爾當標準型解法的探討與應(yīng)用

        2024-01-07 00:46:57孫華
        科技風(fēng) 2023年36期
        關(guān)鍵詞:矩陣

        摘要:本文比較了求解矩陣若爾當標準型的四種方法,即初等變換法、行列式因子法、特征向量法和求特征值法的優(yōu)劣。特別地,利用相似變換求解出了一類2n階矩陣的若爾當標準型。

        關(guān)鍵詞:矩陣;若爾當標準型;相似變換

        一、初等矩陣及相似變換

        (一)初等變換

        下面三種變換稱之為矩陣的初等變換:(1)非零數(shù)k乘以矩陣某一行(列)中的所有元素;(2)把矩陣的某一行(列)所有元素的k倍加到另一行(列)對應(yīng)元素上去;(3)對換矩陣的兩行(列)。

        (二)初等矩陣

        由單位矩陣E經(jīng)過一次初等變換得到的矩陣稱為初等矩陣,初等矩陣分為三類:第一類是互換矩陣E的第k行和第j行元素(第k列和第j列元素),記為Pjk;第二類為用數(shù)域K中的非零數(shù)c乘E的i行(非零數(shù)c乘E的i列),記為Pi(c);第三類是把矩陣E的第k行的γ倍加到第j行(把矩陣E的第j列的γ倍加到第k列),記為Pjk(γ)。研究一般的可逆線性變換可以轉(zhuǎn)化為研究初等變換。相似變換是一些特殊的初等變換的合成,矩陣在相似變換下保留了原有的一些很好的性質(zhì)。因此,初等變換、初等矩陣以及相似變換在線性代數(shù)研究中起著非常重要的作用。

        (三)矩陣的特征值與特征向量

        矩陣的特征值與特征向量是線性代數(shù)中非常重要的一部分內(nèi)容,在工程技術(shù)中有廣泛的應(yīng)用。

        定義1[1]:一個n級復(fù)矩陣A,如果存在數(shù)λ和非零n維列向量x使得關(guān)系式Ax=λx成立,則稱λ為矩陣A的特征值,向量x為矩陣A對應(yīng)特征值λ的特征向量,稱det(λE-A)為矩陣A的特征多項式,其中det(λE-A)表示矩陣λE-A的行列式。

        (四)矩陣的相似

        對于矩陣A,如果存在可逆矩陣P使得P-1AP=B,則稱A與B相似,也稱從矩陣A到矩陣B的相似變換。而可逆矩陣P可寫成一些初等矩陣的乘積,特別地,如果P就是一個初等矩陣,則稱矩陣A到矩陣B的一個初等相似變換。

        二、矩陣的若爾當標準型

        形式為J(λ,t)=λ0…000

        1λ…000

        00…1λ0

        00…01λ的矩陣稱之為t級若爾當塊(其中λ是復(fù)數(shù))。即若爾當塊矩陣對角線上為相同的復(fù)數(shù)λ,下方(或上方)次對角線上全為1,其余元素全為0。

        由若干個若爾當塊組成的準對角矩陣稱之為若爾當標準型,其一般形式為A1

        A2

        As,其中Ai=λi

        1λi

        1

        λi

        1λi,并且λ1,λ2,…,λs中有一些可以相等。

        下面我們給出矩陣若爾當標準型的五種方法。首先我們介紹一些相關(guān)的定義。對于矩陣A,稱λE-A為A的λ矩陣。

        定義2[1]:設(shè)λ矩陣A(λ)的秩為r,對于正整數(shù)k,1

        r,A(λ)的全部k階子式的首一最大公因式Dk(λ)稱為A(λ)的k階行列式因子。令d1(λ)=D1(λ),d2(λ)=D2(λ)D1(λ),…,dn(λ)=Dn(λ)Dn-1(λ),則d1(λ),d2(λ),…dr(λ)稱為λ矩陣A(λ)的不變因子。把矩陣A的每個次數(shù)大于零的不變因子分解成互不相同的首項為1的一次因式方冪的乘積,所有這些一次因式方冪稱為矩陣A的初等因子。下面給出求解矩陣若爾當標準型的方法。

        方法一(初等變換法[1]):

        第一步:通過其對應(yīng)λ矩陣的初等變換求出矩陣A的初等因子;第二步:寫成每個初等因子對應(yīng)的若爾當塊;第三步:寫出若爾當標準型。

        例1.求矩陣A=-1-26

        -103

        -1-14的若爾當標準型。

        解:由于:

        λE-A=λ+12-6

        1λ-3

        11λ-4→100

        0λ-10

        00(λ-1)2

        從而可得矩陣A的初等因子為(λ-1),(λ-1)2。(λ-1)對應(yīng)的若爾當塊為J(1,1)。(λ-1)2對應(yīng)的若爾當塊為J(1,2)。因此,A的若爾當標準型為100

        011

        001。

        對于階數(shù)較低且數(shù)字較小的矩陣可通過該種方式,其λ矩陣可經(jīng)過有限次初等變換變?yōu)閷切途仃?,然后直接寫出初等因子。當矩陣的階數(shù)很高或者矩陣很復(fù)雜,則該方式的計算量過于復(fù)雜,不可取。因此初等變換法適用于較為簡單的矩陣的若爾當標準型的求解。

        方法二(行列式因子法[1]):

        第一步:先求出λE-A的n個行列式因子式Dk(λ),1

        n;第三步:求出矩陣A的初等因子,以及若爾當標準型。

        例2.求矩陣A=1234

        0123

        0012

        0001的若爾當標準型。

        解:因為λE-A=λ-1-2-3-4

        0λ-1-2-3

        00λ-1-2

        000λ-1,則D4(λ)=det(λE-A)=(λ-1)4,又因為在λE-A中有三階子式-2-3-4

        λ-1-2-3

        0λ-1-2=-4λ(λ+1)且D3(λ)整除每個三階子式,且為D3(λ)D4(λ),所以D3(λ)=1,從而D2(λ)=D1(λ)=1,于是得A的不變因子為d1(λ)=d2(λ)=d3(λ)=1,d4(λ)=(λ-1)4,即A只有一個初等因子(λ-1)4,故A的若爾當標準形為11

        11

        11

        1。

        該方法實用于比較特殊的矩陣的若爾當標準型的求法,該例題發(fā)現(xiàn)了一個三階子式為-4λ(λ+1)而D4(λ)=(λ-1)4,D3(λ)是-4λ(λ+1)的因子,又因為D3(λ)是D4(λ)的因子,從而得出了D3(λ)=1,于是可直接得出結(jié)果。但是一般情況下Dn-1(λ)不等于1,這就需要計算D1(λ),D1(λ),…,Dn-1(λ),如果該矩陣階數(shù)較高,這一過程非常復(fù)雜,亦不可取。

        方法三(特征向量法[2]):

        第一步:按重數(shù)求出矩陣所有的特征值;第二步:找出每個特征值線性無關(guān)的特征向量。

        如果λi是矩陣A的單特征值,則對應(yīng)一階若爾當塊,如果λi是矩陣A的ri(ri>1)重特征值,則對應(yīng)λi有幾個線性無關(guān)的特征向量就有幾個以λi為對角元素的若爾當塊,這些若爾當塊階數(shù)之和等于ri。

        例3.求矩陣A=31-1

        -202

        -1-13的若爾當標準型。

        解:令|λE-A|=0,解得λ1=λ2=λ3=2,對應(yīng)的線性無關(guān)的特征向量為(-1,1,0)T和(1,0,1)T,故A的若而當標準型為200

        021

        002。

        特征向量法的計算比較簡單,但是當階數(shù)較高時對應(yīng)的若爾當塊階數(shù)可能無法確定,因此特征向量法也有一定的局限性,適合處理低階且較為簡單的矩陣。

        方法四(求特征值法[3]):

        第一步:求出矩陣的特征值;第二步:求出每一個特征值的幾何重數(shù)(代表該特征值對應(yīng)的若爾當塊的個數(shù))=特征矩陣的列數(shù)減去特征矩陣的秩;第三步:求出每一個特征值對應(yīng)的若爾當塊的最大階數(shù)以及塊數(shù)。具體過程如下:對于n階矩陣A,若得到rank(λiE-A)=s1,rank(λiE-A)2=s2,rank(λiE-A)3=s3,…,rank(λiE-A)l=sl,rank(λiE-A)l+1=sl,則對于λ=λi的若爾當塊數(shù)情況分析如下:共有n-s1個若爾當塊,其中階數(shù)最高的為l階。階數(shù)大于等于2的若爾當塊有s1-s2個,階數(shù)大于等于3的若爾當塊有s2-s3個,階數(shù)大于等于4的若爾當塊有s3-s4個,…,階數(shù)等于l階的若爾當塊有sl-1-sl個。

        例4.求矩陣A=2-11-1

        22-1-1

        12-12

        0003的若爾當標準型。

        解:令|λE-A|=0,解得λ1=λ2=λ3=1,λ4=3,對于特征值為1的若爾當塊有如下分析:rank(E-A)=3,rank(E-A)2=2,rank(E-A)3=1,rank(E-A)4=1,從而特征值為1的若爾當塊僅有一塊,且最高階數(shù)為3,且階數(shù)大于等于2的若爾當塊僅有一塊,階數(shù)等于3的若爾當塊也僅有一塊。由于A是4階矩陣,從而可得A的若爾當標準型為11

        11

        1

        3。

        該方法適合求低階及高階矩陣的若爾當標準型,但當遇到n階矩陣時,求解其特征值過程可能會非常復(fù)雜,因此該方法在某種程度上也存在一定的局限性。

        本文最后,我們將給出求解冪零矩陣若爾當標準型的一種特有的方法。

        總結(jié):理論上,方法一對于任意的有限階矩陣都可用,但是對于高階矩陣,求初等因子的過程就比較復(fù)雜。方法二適用于比較特殊的矩陣,如易求得Dn-1(λ)=1,此時只需求出該λ矩陣的行列式就可得到不變因子,對于一般的矩陣,如果Dn-1(λ)不等于1,此時方法二的計算量會很大,特別對于高階矩陣。方法三在處理高階若爾當塊的時候特征向量的計算量較大,因此一般不可取。方法四從計算過程的角度可以解決一般的矩陣,也可用來處理高階矩陣,但是當矩陣的階數(shù)不確定時,矩陣的特征值不一定可以確定。以上幾種方式都適合處理低階矩陣或者有限階矩陣的若爾當標準型,一般情況下求解n階若爾當標準型比較困難。但是如果該矩陣比較特殊,則我們可以先嘗試能否通過初等相似變換把該矩陣簡單化。

        本文最后,我們給出了一類2n階矩陣的若爾當標準型的求解過程。

        例5.令:

        n-1的若爾當標準型,其中an-l=0,當j≠n-l時,aj≠0,bl=0,當j≠l時,bj≠0,并且有

        bl+1bl+2…bn-1bn+a1a2…an-l-1an=0。

        分析:Al為2n×2n階分塊矩陣,n是一個不確定的正整數(shù)。當n=2或者n=3時Al分別為4階和6階矩陣,其若爾當標準型可以通過以上幾種方法求解,當n4時通過以上方法計算比較復(fù)雜。但是通過觀察Al的結(jié)構(gòu),我們首先把分塊Xl和Zl中的an和bn去掉,于是對Al作初等相似變換,目的就是把Al化簡。

        結(jié)論

        計算高階或者階數(shù)不確定的矩陣的若爾當標準型時,如果用以上幾種方法操作起來比較復(fù)雜,則可以考慮把該矩陣先通過初等相似變換轉(zhuǎn)換成比較簡單的矩陣再利用以上方法求解。

        參考文獻:

        [1]北京大學(xué)數(shù)學(xué)系幾何與代數(shù)教研室前代數(shù)小組.高等代數(shù)[M].王萼芳,石生明,修訂.北京:高等教育出版社,2003.

        [2]徐仲,張凱院,陸全,等.矩陣論簡明教程[M].第二版.科學(xué)出版社,2010.

        [3]史榮昌,魏豐.矩陣分析[M].北京理工大學(xué)出版社,2010.

        作者簡介:孫華(1989—),男,漢族,重慶人,博士,講師,研究方向:代數(shù)學(xué)。

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