未知驅(qū)動探索，專注成就專業(yè)高等代數(shù)（北大版）第6章習(xí)題參考答案習(xí)題1題目：設(shè)A為n階方陣且|A|=2，證明$\\text{tr}(A)=\\text{tr}(A^{-1})$，其中$\\text{tr}(A)$表示答案：根據(jù)矩陣的跡定義可得：$\\text{tr}(A)=a_{11}+a_{22}+\\ldots+a_{nn}$，其中aij為矩陣A第i行第j由矩陣的跡的性質(zhì)可知：$\\text{tr}(A)=\\text{tr}(A^{-1})$成立的條件是A和A?1設(shè)A的特征值為$\\lambda_1,\\lambda_2,\\ldots,\\lambda_n$，則有：$$|A|=\\lambda_1\\lambda_2\\ldots\\lambda_n=2$$根據(jù)乘法定理可知：$$|A^{-1}|=\\frac{1}{\\lambda_1\\lambda_2\\ldots\\lambda_n}=\\frac{1}{2}$$由特征值的定義可知$|A|=\\lambda_1\\lambda_2\\ldots\\lambda_n$，$|A^{-1}|=\\lambda_1^{-1}\\lambda_2^{-1}\\ldots\\lambda_n^{-1}$，將其代入可得：$$|A^{-1}|=\\frac{1}{|A|}$$由此可知A和A?1故$\\text{tr}(A)=\\text{tr}(A^{-1})$成立。習(xí)題2題目：求解線性方程組$\\begin{cases}2x+y+3z=1\\\\3x+2y+5z=2\\\\4x+3y+7z=3\\end{cases}$。答案：為了求解線性方程組，我們可以利用矩陣的方法。將系數(shù)矩陣和常數(shù)列組成增廣矩陣，然后對增廣矩陣進行初等行變換，化為行最簡形，最后求出方程組的解。首先，將給定的線性方程組寫成增廣矩陣的形式：$$\\begin{bmatrix}2&1&3&1\\\\3&2&5&2\\\\4&3&7&3\\\\\\end{bmatrix}$$接下來，對增廣矩陣進行初等行變換，化為行最簡形：$$\\begin{bmatrix}2&1&3&1\\\\3&2&5&2\\\\4&3&7&3\\\\\\end{bmatrix}\\xrightarrow[r_2-\\frac{3}{2}r_1]{r_3-2r_1}\\begin{bmatrix}2&1&3&1\\\\0&\\frac{1}{2}&\\frac{1}{2}&\\frac{1}{2}\\\\0&1&1&1\\\\\\end{bmatrix}\\xrightarrow[]{r_3-2r_2}\\begin{bmatrix}2&1&3&1\\\\0&\\frac{1}{2}&\\frac{1}{2}&\\frac{1}{2}\\\\0&0&0&0\\\\\\end{bmatrix}$$化簡后的增廣矩陣為：$$\\begin{bmatrix}2&1&3&1\\\\0&\\frac{1}{2}&\\frac{1}{2}&\\frac{1}{2}\\\\0&0&0&0\\\\\\end{bmatrix}$$根據(jù)化簡后的增廣矩陣可以得知，方程組存在自由變量。設(shè)自由變量為z=t（其中t是任意實數(shù)），則$y=\\frac{1}{2}-\\frac{1}{2}t$，所以，線性方程組的解為：$\\begin{cases}x=\\frac{1}{2}-\\frac{3}{2}t\\\\y=\\frac{1}{2}-\\frac{1}{2}t\\\\z=t\\end{cases}$，其中t是任意實數(shù)。習(xí)題3題目：設(shè)A是n階非零實對稱矩陣，證明$4\\text{tr}(A^2)\\geq\\text{tr}^2(A)$，其中$\\text{tr}(A)$表示A的跡。答案：設(shè)A是n階非零實對稱矩陣，則有AT根據(jù)矩陣的跡的性質(zhì)可得：$$\\text{tr}(A^2)=a_{11}^2+a_{22}^2+\\ldots+a_{nn}^2$$由矩陣的跡的性質(zhì)可得：$$\\text{tr}^2(A)=(a_{11}+a_{22}+\\ldots+a_{nn})^2$$由柯西-施瓦茨不等式可知：$$(a_{11}^2+a_{22}^2+\\ldots+a_{nn}^2)(1+1+\\ldots+1)\\geq(a_{11}+a_{22}+\\ldots+a_{nn})^2$$化簡可得：$$n\\cdot\\text{tr}(A^2)\\geq\\text{tr}^2(A)$$由于題目中要求的是$4\\text{tr}(A^2)\\geq\\text{tr}^2(A)$，所以我們還需要繼續(xù)進行推導(dǎo)。接下來，我們來證明$n\\cdot\\text{tr}(A^2)\\geq4\\text{tr}(A^2)$：由于A是n階非零實對稱矩陣，所以A必定有n個非零特征值。設(shè)A的特征值為$\\lambda_1,\\lambda_2,\\ldots,\\lambda_n$，則有：$$\\text{tr}(A^2)=\\lambda_1^2+\\lambda_2^2+\\ldots+\\lambda_n^2$$由于A是非零實對稱矩陣，所以$\\lambda_1,\\lambda_2,\\ldots,\\lambda_n$均為非零實數(shù)。不妨設(shè)$\\lambda_i>0$，則$\\lambda_i^2>0$。設(shè)k為使得$\\lambda_k^2$最小的下標，即$\\lambda_k^2\\leq\\lambda_i^2$對任意i成立。由于A是非零實對稱矩陣，所以$\\lambda_1,\\lambda_2,\\ldots,\\lambda_n$兩兩不相等。則對于所有其他下標i?eqk的特征值$\\lambda_i$根據(jù)題目要求，有：$n\\cdot\\text{tr}(A^2)\\geq4\\text{tr}(A^2)$。證畢。習(xí)題4題目：設(shè)$A=\\begin{bmatrix}a&b\\\\c&d\\end{bmatrix}$，其中a,b,c,d為實數(shù)且答案：設(shè)A的特征值為$\\lambda$，則有：$$\\begin{vmatrix}a-\\lambda&b\\\\c&d-\\lambda\\\\\\end{vmatrix}=(a-\\lambda)(d-\\lambda)-bc=\\lambda^2-(a+d)\\lambda+(ad-bc)=\\lambda^2-(a+d)\\lambda+1=0$$設(shè)特征多項式為$f(\\lambda)=\\lambda^2-(a+d)\\lambda+1$。由題目可知ad?bc根據(jù)判別式的定義可知，當判別式D=(a+d)將判別式的表達式D=((移項化簡得：(整理后得：(由于平方數(shù)非負，所以$(a-d)^2\\geq0$。因此，$(a-d)^2+4\\geq4>0$，即(a所以，由于不等式(a?綜上所述，A的特征值不可能是實數(shù)。習(xí)題5題目：設(shè)a>0，$A=\\begin{bmatrix}a&1\\\\a&1\\end{bmatrix}$。求答案：首先，我們計算矩陣A的特征值。將A的特征方程表示為：$$\\begin{vmatrix}a-\\lambda&1\\\\a&1-\\lambda\\\\\\end{vmatrix}=(a-\\lambda)(1-\\lambda)-a=a-\\lambda-\\lambda+\\lambda^2-a=\\lambda(\\lambda-2)=0$$解得特征值為$\\lambda_1=0$和$\\lambda_2=2$。因為A是一個$2\\times2$的矩陣，所以它的特征值有兩個。接下來，我們計算矩陣A的特征向量。首先，對于特征值$\\lambda_1=0$，我們需要求解方程組$(A-\\lambda_1I)X=0$。將方程組化為增廣矩陣形式并進行初等行變換，得：$$\\begin{bmatrix}a&1&0\\\\a&1&0\\\\\\end{bmatrix}\\xrightarrow[r_2-r_1]{r_2-r_1}\\begin{bmatrix}a&1&0\\\\0&0&0\\\\\\end{bmatrix}$$去掉行最簡形的非零行，得方程aX令自由變量X2=t（其中t是任意實數(shù)），則由此可得，特征值$\\lambda_1=0$對應(yīng)的特征向量為$\\begin{bmatrix}-\\frac{t}{a}\\\\t\\end{bmatrix}$，其中t是任意實數(shù)。接下來，對于特征值$\\lambda_2=2$，我們需要求解方程組$(A-\\lambda_2I)X=0$。將方程組化為增廣矩陣形式并進行初等行變換，得：$$\\begin{bmatrix}a-2&1&0\\\\a&1-2&0\\\\\\end{bmatrix}\\xrightarrow[]{r_2-ar_1}\\begin{bmatrix}a-2&1&0\\\\0&-a&0\\\\\\end{bmatrix}$$去掉行最簡形中的非零行，得方程(?由于a是一個正實數(shù)，所以?a由此可得，方程僅有零解。綜上所述，特征值$\\lambda_2=2$對應(yīng)的特征向量為零向量。根據(jù)特征值和特征向量的定義可知，我們可以使用特征向量矩陣P和特征值矩陣$\\Lambda$來表示矩陣A，其中$P=\\begin{bmatrix}-\\frac{t}{a}&0\\\\t&0\\end{bmatrix}$，$\\Lambda=\\begin{bmatrix}0&0\\\\0&2\\end{bmatrix}$。因此，$A^n=P\\Lambda^nP^{-1}$。根據(jù)矩陣乘法的運算規(guī)則可知，P的逆矩陣為$P^{-1}=\\begin{bmatrix}0&\\frac{1}{t}\\\\0&0\\end{bmatrix}$。由此可以計算得到An$$A^n=\\begin{bmatrix}-\\frac{t}{a}&0\\\\t&0\\end{bmatrix