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高等代数教学辅导

8.4 实对称矩阵和Hermite矩阵

建设中!

练习 练习

基础题.

1.
\(A,B\)\(n\)阶Hermite矩阵,\(c\in\C\),判断以下说法是否正确?并说明理由。
  1. \(A+B\)是Hermite矩阵;
  2. \(cA\)是Hermite矩阵;
  3. \(AB\)是Hermite矩阵;
  4. \(ABA\)是Hermite矩阵。
解答.
  1. 因为\(A,B\)是Hermite矩阵,所以
    \begin{equation*} (A+B)^H=A^H+B^H=A+B, \end{equation*}
    由此可知\(A+B\)仍是Hermite矩阵。
  2. 因为\(A\)是Hermite矩阵,所以
    \begin{equation*} (cA)^H=\overline{c}A^H=\overline{c}A. \end{equation*}
    故当\(A= {\bf 0}\)时, \(cA\)是Hermite矩阵;当\(A\neq {\bf 0}\)时,当且仅当\(c\in\R\)\(cA\)是Hermite矩阵。
  3. 因为\(A,B\)是Hermite矩阵,所以
    \begin{equation*} (AB)^H=B^HA^H=BA, \end{equation*}
    故当且仅当\(AB=BA\)时,\(AB\)是Hermite矩阵。
  4. 因为\(A,B\)是Hermite矩阵,所以
    \begin{equation*} (ABA)^H=A^HB^HA^H=ABA, \end{equation*}
    \(ABA\)是Hermite矩阵。
2.
\(A=\begin{pmatrix} 1&-2&-4\\-2&4&-2\\-4&-2&1 \end{pmatrix}\),求正交矩阵\(Q\),使得\(Q^TAQ\)为对角矩阵。
解答.
\(\chi_A(\lambda)= \begin{vmatrix} \lambda-1&2&4\\2&\lambda-4&2\\4&2&\lambda-1 \end{vmatrix}=(\lambda-5)^2(\lambda+4),\) 所以\(A\)的特征值为\(\lambda_1=\lambda_2=5,\lambda_3=-4\)。 对于\(\lambda_1=\lambda_2=5\),解齐次线性方程组\((5E-A)X=0\),得基础解系
\begin{equation*} \alpha_1=(-1,2,0)^T,\alpha_2=(-1,0,1)^T, \end{equation*}
先正交化,得
\begin{equation*} \beta_1=(-1,2,0)^T,\beta_2=\left(-\frac{4}{5},-\frac{2}{5},1\right)^T, \end{equation*}
再单位化,得
\begin{equation*} \gamma_1=\left(-\frac{1}{\sqrt{5}},\frac{2}{\sqrt{5}},0\right)^T,\gamma_2=\left(-\frac{4}{3\sqrt{5}},-\frac{2}{3\sqrt{5}},\frac{\sqrt{5}}{3}\right)^T \end{equation*}
对于\(\lambda_3=-4\),解齐次线性方程组\((-4E-A)X=0\),得基础解系
\begin{equation*} \alpha_3=(2,1,2)^T, \end{equation*}
单位化,得
\begin{equation*} \gamma_3=\left(\frac{2}{3},\frac{1}{3},\frac{2}{3}\right). \end{equation*}
\begin{equation*} Q=(\gamma_1,\gamma_2,\gamma_3)=\begin{pmatrix} -\frac{1}{\sqrt{5}}&-\frac{4}{3\sqrt{5}}&\frac{2}{3}\\ \frac{2}{\sqrt{5}}&-\frac{2}{3\sqrt{5}}&\frac{1}{3}\\ 0&\frac{\sqrt{5}}{3}&\frac{2}{3} \end{pmatrix}, \end{equation*}
\(Q\)是正交矩阵,且
\begin{equation*} Q^TAQ=Q^{-1}AQ=\begin{pmatrix} 5&0&0\\0&5&0\\0&0&-4 \end{pmatrix}. \end{equation*}
3.
\(A\)\(n\)阶复正规矩阵,证明:\(A\)是Hermite矩阵的充分必要条件是\(A\)的特征值全是实数。
解答.
充分性:因为\(A\)\(n\)阶复正规矩阵,所以存在酉矩阵\(U\),使得
\begin{equation*} A={U}^{H}\begin{pmatrix} \lambda_1&&\\ &\ddots&\\ &&\lambda_n \end{pmatrix}U, \end{equation*}
其中\(\lambda_1,\dots ,\lambda_n\)\(A\)的全部特征值。根据已知条件,\(\lambda_1,\dots ,\lambda_n\in\mathbb{R}\),则
\begin{equation*} {A}^H={U}^{H}\begin{pmatrix} \overline{\lambda_1}&&\\ &\ddots&\\ &&\overline{\lambda_n} \end{pmatrix}U={U}^{H}\begin{pmatrix} \lambda_1&&\\ &\ddots&\\ &&\lambda_n \end{pmatrix}U=A. \end{equation*}
因此\(A\)是Hermite矩阵。
必要性:设\(\lambda\in\mathbb{C}\)\(A\)的特征根,则存在\({\bf 0}\neq X=(x_1,\dots,x_n)^T\in\mathbb{C}^n\)使得
\begin{equation*} AX=\lambda X. \end{equation*}
上式两边同时左乘\(X^H\)
\begin{equation} {X}^HAX=\lambda {X}^HX.\tag{8.4.1} \end{equation}
另一方面,由\(A={A}^H\)
\begin{equation} {X}^HAX={X}^H{A}^HX=(AX)^HX=\overline{\lambda}X^HX.\tag{8.4.2} \end{equation}
结合(8.4.1)(8.4.2)\(\lambda X^HX=\overline{\lambda}X^HX\)。注意到\(X\neq {\bf 0}\),所以\(X^HX=\left|x_1\right|^2+\dots +\left|x_n\right|^2>0\),故\(\overline{\lambda}=\lambda\),由此推出\(\lambda\)是实数。
4.
\(A\)\(n\)阶复正规矩阵,证明:\(A\)是酉矩阵的充分必要条件是\(A\)的特征值全是模为\(1\)的复数。
解答.
充分性:因为\(A\)\(n\)阶复正规矩阵,所以存在酉矩阵\(U\),使得
\begin{equation*} A={U}^{H}\begin{pmatrix} \lambda_1&&\\ &\ddots&\\ &&\lambda_n \end{pmatrix}U, \end{equation*}
其中\(\lambda_1,\dots ,\lambda_n\)\(A\)的全部特征值。由于\(|\lambda_i|=1\),即\(\overline{\lambda_i}\lambda_i=1\),故
\begin{equation*} {A}^{H}A={U}^{H}\begin{pmatrix} \overline{\lambda_1}&&\\ &\ddots&\\ &&\overline{\lambda_n} \end{pmatrix}\begin{pmatrix} \lambda_1&&\\ &\ddots&\\ &&\lambda_n \end{pmatrix}U=E_n. \end{equation*}
因此\(A\)是酉矩阵。
必要性:设\(\lambda\in\mathbb{C}\)\(A\)的特征值,则存在\({\bf 0}\neq X=(x_1,\dots,x_n)^T\in\mathbb{C}^n\),使得
\begin{equation*} AX=\lambda X. \end{equation*}
因为\(A\)是酉矩阵,即\({A}^HA=E\),所以
\begin{equation*} {X}^HX={X}^H{A}^HAX={(AX)}^H(AX)=|\lambda|^2 {X}^HX. \end{equation*}
\(X\neq {\bf 0}\)\(\overline{X}^TX=\left|x_1\right|^2+\dots +\left|x_n\right|^2>0\),故\(|\lambda|=1\)
5.
\(A\)\(n\)阶复正规矩阵,证明:\(A\)是幂零矩阵的充分必要条件是\(A={\bf 0}\)
解答.
充分性:显然成立。
必要性:因为\(A\)\(n\)阶复正规矩阵,所以存在酉矩阵\(U\),使得
\begin{equation} A={U}^{H}\begin{pmatrix} \lambda_1&&\\ &\ddots&\\ &&\lambda_n \end{pmatrix}U,\tag{8.4.3} \end{equation}
其中\(\lambda_1,\dots ,\lambda_n\)\(A\)的全部特征值。由\(A\)是幂零矩阵知\(\lambda_1=\dots=\lambda_n=0\),代入(8.4.3)\(A={\bf 0}\)

提高题.

6.
\(A\)\(n\)阶Hermite矩阵,\(\lambda_1,\dots,\lambda_n\)\(A\)的全部特征值,证明:
\begin{equation*} \sum\limits_{i=1}^n\lambda_i^2=\sum\limits_{i,j=1}^n |a_{ij}|^2. \end{equation*}
解答.
因为\(A\)是Hermite矩阵,所以存在酉矩阵\(U\),使得
\begin{equation*} A=U^H{\rm diag}(\lambda_1,\dots,\lambda_n)U, \end{equation*}
这里\(\lambda_1,\dots,\lambda_n\in\R\)。于是
\begin{equation*} {\rm tr}(A^HA)={\rm tr}\left(U^H{\rm diag}(\lambda_1^2,\dots,\lambda_n^2)U\right)=\sum\limits_{i=1}^n\lambda_i^2. \end{equation*}
注意到\({\rm tr}(A^HA)=\sum\limits_{i,j=1}^n |a_{ij}|^2\),因此\(\sum\limits_{i=1}^n\lambda_i^2=\sum\limits_{i,j=1}^n |a_{ij}|^2\)
7.
\(\lambda_1,\dots,\lambda_n\in\mathbb{R}\)\(\lambda_{\sigma(1)},\dots ,\lambda_{\sigma(n)}\)\(\lambda_1,\dots ,\lambda_n\)的一个排列。证明:\({\rm diag}(\lambda_1,\dots ,\lambda_n)\)正交相似于\({\rm diag}(\lambda_{\sigma(1)},\dots ,\lambda_{\sigma(n)})\)
解答.
定义欧氏空间\(\mathbb{R}^n\)上的线性变换
\begin{equation*} \phi_A:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R}^n,\ X\mapsto {\rm diag}(\lambda_1,\dots ,\lambda_n)X, \end{equation*}
\(\phi_A\)在标准正交基\(\varepsilon_1,\dots ,\varepsilon_n\)下的表示矩阵为
\begin{equation*} A={\rm diag}(\lambda_1,\dots ,\lambda_n), \end{equation*}
\(\phi_A\)在标准正交基\(\varepsilon_{\sigma(1)},\varepsilon_{\sigma(2)},\dots ,\varepsilon_{\sigma(n)}\)下的表示矩阵为
\begin{equation*} B={\rm diag}(\lambda_{\sigma(1)},\lambda_{\sigma(2)},\dots ,\lambda_{\sigma(n)}). \end{equation*}
因此,\({\rm diag}(\lambda_1,\dots ,\lambda_n)\)正交相似于\({\rm diag}(\lambda_{\sigma(1)},\dots ,\lambda_{\sigma(n)})\)
8.
\(A\)\(n\)阶实对称矩阵,且\(A^2=A\),证明:存在正交矩阵\(Q\),使得
\begin{equation*} Q^{-1}AQ=Q^TAQ=\begin{pmatrix} E_r&0\\0&0 \end{pmatrix}. \end{equation*}
解答.
\(A^2=A\),所以\(A\)的特征值\(\lambda\)满足\(\lambda^2=\lambda\),则\(\lambda=1\)\(0\)。因此,对于\(n\)阶实对称矩阵\(A\),存在正交矩阵\(Q\),使得
\begin{equation*} Q^{-1}AQ=Q^TAQ=\begin{pmatrix} E_r&0\\0&0 \end{pmatrix}. \end{equation*}
9.
\(A,B\)\(n\)阶实对称矩阵(Hermite矩阵),且\(AB=BA\),证明:存在正交矩阵(酉矩阵)\(Q\),使得\(Q^{-1}AQ,Q^{-1}BQ\)同时为对角矩阵。
解答.
证法一:因\(A\)\(n\)阶实对称矩阵,所以存在正交矩阵\(Q_1\),使得
\begin{equation*} Q_1^TAQ_1={\rm diag} (\lambda_1E_{r_1},\dots ,\lambda_tE_{r_t}), \end{equation*}
其中\(\lambda_1,\dots ,\lambda_t\)\(A\)的所有互异特征值。 由\(AB=BA\)
\begin{equation*} (Q_1^TAQ_1)(Q_1^TBQ_1)=(Q_1^TBQ_1)(Q_1^TAQ_1), \end{equation*}
直接计算得,\(Q_1^TBQ_1={\rm diag} (B_{11},\dots ,B_{tt})\)。注意到\(Q_1\)是正交矩阵,\(B\)是实对称矩阵,所以
\begin{equation*} (Q_1^TBQ_1)^T=Q_1^TB^TQ_1=Q_1^TBQ_1, \end{equation*}
\(Q_1^TBQ_1\)是实对称矩阵,进而\(B_{ii}\)均为实对称矩阵。对每个\(B_{ii}\),存在正交矩阵\(P_i\),使得\(P_i^TB_{ii}P_i\)是对角矩阵\(D_i\)。令\(Q=Q_1{\rm diag} (P_1,\dots ,P_t)\),则\(Q\)是正交矩阵,且
\begin{equation*} \begin{array}{ll} Q^TAQ&={\rm diag} (P_1^T,\dots ,P_t^T){\rm diag} (\lambda_1E_{r_1},\dots ,\lambda_tE_{r_t}){\rm diag} (P_1,\dots ,P_t)\\ &={\rm diag} (\lambda_1E_{r_1},\dots ,\lambda_tE_{r_t}), \end{array} \end{equation*}
\begin{equation*} \begin{array}{ll} Q^TBQ&={\rm diag} (P_1^T,\dots ,P_t^T){\rm diag} (B_{11},\dots ,B_{tt}){\rm diag} (P_1,\dots ,P_t)\\ &={\rm diag} (D_1,\dots ,D_t)\end{array} \end{equation*}
均为对角矩阵。
证法二:对阶数\(n\)用数学归纳法。
  1. \(n=1\)时,结论显然成立。
  2. 假设对于\(n-1\)阶矩阵结论成立,以下考虑\(n\)阶矩阵的情形。 由 \(AB=BA\)知,\(A\)\(B\)至少存在一个公共的特征向量\(X_1\)。不妨设\(X_1\)为单位向量,将其扩充为\(\mathbb{R}^n\)的一个标准正交基\(X_1,\dots ,X_n\)。令\(P=(X_1,\dots ,X_n)\),则\(P\)为正交矩阵,且
    \begin{equation*} P^{-1}AP=P^{T}AP=\begin{pmatrix} \lambda_1&\alpha^T\\0&A_1 \end{pmatrix}, \end{equation*}
    \begin{equation*} P^{-1}BP=P^TBP=\begin{pmatrix} \mu_1&\beta^T\\0&B_1 \end{pmatrix}. \end{equation*}
    \begin{equation*} (P^TAP)^T=P^TA^TP=P^TAP, \end{equation*}
    \begin{equation*} (P^TBP)^T=P^TB^TP=P^TBP \end{equation*}
    \begin{equation*} \begin{pmatrix} \lambda_1&0\\\alpha&A_1^T \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \lambda_1&\alpha^T\\0&A_1 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} \mu_1&0\\\beta&B_1^T \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \mu_1&\beta^T\\0&B_1 \end{pmatrix}, \end{equation*}
    \(\alpha=0,\beta=0,A_1^T=A_1,B_1^T=B_1\)。于是,
    \begin{equation*} P^{-1}AP=P^{T}AP=\begin{pmatrix} \lambda_1&0\\0&A_1 \end{pmatrix}, \end{equation*}
    \begin{equation*} P^{-1}BP=P^TBP=\begin{pmatrix} \mu_1&0\\0&B_1 \end{pmatrix}, \end{equation*}
    其中\(A_1,B_1\)均为\(n-1\)阶实对称矩阵。由于\(AB=BA\),所以\((P^{-1}AP)(P^{-1}BP)=(P^{-1}BP)(P^{-1}AP)\),即
    \begin{equation*} \begin{pmatrix} \lambda_1&0\\0&A_1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} \mu_1&0\\0&B_1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \mu_1&0\\0&B_1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} \lambda_1&0\\0&A_1 \end{pmatrix}, \end{equation*}
    \(A_1B_1=B_1A_1\)。由归纳假设,存在\(n-1\)阶正交矩阵\(Q_1\)使得\(Q_1^{-1}A_1Q_1={\rm diag} (\lambda_2,\dots ,\lambda_n),\ Q_1^{-1}B_1Q_1={\rm diag} (\mu_2,\dots ,\mu_n)\)均为对角矩阵。令\(Q=P \begin{pmatrix} 1&0\\0&Q_1 \end{pmatrix}\),则\(Q\)\(n\)阶正交矩阵,且
    \begin{equation*} Q^{-1}AQ={\rm diag} (\lambda_1,\dots ,\lambda_n),\ Q^{-1}BQ={\rm diag} (\mu_1,\dots ,\mu_n) \end{equation*}
    同时为对角矩阵。
10.
\(A,B\)\(n\)阶Hermite矩阵,证明:若\(AB\)是Hermite矩阵,且\(\lambda\)\(AB\)的特征值,则存在\(A,B\)的特征值\(a,b\)使得\(\lambda=ab\)
解答.
因为\(A,B,AB\)是Hermite矩阵,所以
\begin{equation*} AB=(AB)^H=B^HA^H=BA. \end{equation*}
练习 8.4.9知:存在酉矩阵\(U\),使得
\begin{equation} U^HAU=\begin{pmatrix} a_1 & &\\ & \ddots &\\ & & a_n \end{pmatrix},\ U^HBU=\begin{pmatrix} b_1 & &\\ & \ddots &\\ & & b_n \end{pmatrix},\tag{8.4.4} \end{equation}
其中\(a_1,\dots,a_n\)\(A\)的所有特征值,\(b_1,\dots,b_n\)\(B\)的所有特征值。将(8.4.4)两式相乘得
\begin{equation*} U^H(AB)U=\begin{pmatrix} a_1b_1 & &\\ & \ddots &\\ & & a_nb_n \end{pmatrix}, \end{equation*}
\(AB\)的全部特征值为\(a_1b_1,\dots,a_nb_n\),结论成立。
11.
\(\phi\)\(n\)维欧氏空间\(V\)上的对称变换,\(U\)\(\phi\)-不变子空间,证明:\(U^\bot\)也是\(\phi\)-不变子空间。
解答.
对任意\(\alpha\in U^\bot, \beta\in U\),由\(\phi\)是对称变换知
\begin{equation*} (\phi (\alpha),\beta)=(\alpha,\phi(\beta)). \end{equation*}
注意到\(U\)\(\phi\)-不变子空间,\(\beta\in U\),所以\(\phi(\beta)\in U\),则
\begin{equation*} (\phi (\alpha),\beta)=(\alpha,\phi(\beta))=0, \end{equation*}
\(\phi(\alpha)\in U^\bot\)。因此\(U^\bot\)也是\(\phi\)-不变子空间。
12.
\(A\)\(n\)阶反对称实矩阵,\(\lambda\)\(A\)的特征根,证明:\(\lambda\)是零或纯虚数。
解答.
因为\(\lambda\)\(A\)的特征根,所以存在\(0\neq X\in\mathbb{C}^n\),使得\(AX=\lambda X\)。由\(A\)是反对称实矩阵知
\begin{equation*} \overline{\lambda} (\overline{X}^TX)=\overline{\lambda X}^TX=\overline{AX}^TX=\overline{X}^T\overline{A}^TX=-\overline{X}^TAX=-\lambda(\overline{X}^TX), \end{equation*}
注意到\(\overline{X}^TX\neq 0\),故\(\overline{\lambda}=-\lambda\)。因此\(\lambda\)是零或纯虚数。
13.
\(\phi\)是欧氏空间\(V\)上的线性变换。如果对于任意\(\alpha,\beta\in V\)
\begin{equation*} \left(\phi(\alpha),\beta\right)=-\left(\alpha,\phi(\beta)\right), \end{equation*}
则称\(\phi\)反对称。 证明:
  1. \(\phi\)为反对称的充分必要条件是\(\phi\)在一个标准正交基下的矩阵为反对称矩阵;
  2. 如果\(U\)是反对称线性变换\(\phi\)的不变子空间,那么\(U^\bot\)也是\(\phi\)-不变子空间。
解答.
  1. 必要性:设\(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n\)\(V\)的一个标准正交基,且
    \begin{equation*} \phi(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n)=(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n)A, \end{equation*}
    其中\(A=\left(a_{ij}\right)_{n\times n}\),则
    \begin{equation*} \left(\phi(\xi_i),\xi_j\right)=\left(a_{1i}\xi_1+a_{2i}\xi_2+\cdots +a_{ni}\xi_n,\xi_j\right)=a_{ji}, \end{equation*}
    \begin{equation*} \left(\xi_i,\phi(\xi_j)\right)=\left(\xi_i,a_{1j}\xi_1+a_{2j}\xi_2+\cdots +a_{nj}\xi_n\right)=a_{ij}。 \end{equation*}
    \(\left(\phi(\xi_i),\xi_j\right)=\left(\xi_i,\phi(\xi_j)\right)\)\(a_{ij}=-a_{ji},\ (i,j=1,2,\cdots ,n)\),即\(A^T=-A\)
    充分性:设\(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n\)\(V\)的一个标准正交基,且
    \begin{equation*} \phi(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n)=(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n)A, \end{equation*}
    其中\(A^T=-A\)。由
    \begin{equation*} \left(\phi(\xi_i),\xi_j\right)=\left(a_{1i}\xi_1+a_{2i}\xi_2+\cdots +a_{ni}\xi_n,\xi_j\right)=a_{ji}, \end{equation*}
    \begin{equation*} \left(\xi_i,\phi(\xi_j)\right)=\left(\xi_i,a_{1j}\xi_1+a_{2j}\xi_2+\cdots +a_{nj}\xi_n\right)=a_{ij}。 \end{equation*}
    可知\(\left(\phi(\xi_i),\xi_j\right)=-\left(\xi_i,\phi(\xi_j)\right)\),则对任意\(\alpha=\sum\limits_{i=1}^n a_i \xi_i, \beta=\sum\limits_{j=1}^n b_j \xi_j\in V\),有
    \begin{equation*} \begin{array}{ll} &\left(\phi(\alpha),\beta\right)\\ =&\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^n a_ib_j\left(\phi(\xi_i),\xi_j\right)\\ =&-\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^n a_ib_j\left(\xi_i,\phi(\xi_j)\right)\\ =&-\left(\alpha,\phi(\beta)\right). \end{array} \end{equation*}
    因此\(\phi\)是反对称变换。
  2. 对任意\(\alpha\in U^\bot, \beta\in V\),由\(\phi\)是反对称变换知
    \begin{equation*} (\phi (\alpha),\beta)=-(\alpha,\phi(\beta)). \end{equation*}
    注意到\(U\)\(\phi\)-不变子空间,\(\beta\in U\),所以\(\phi(\beta)\in U\),则
    \begin{equation*} (\phi (\alpha),\beta)=-(\alpha,\phi(\beta))=0, \end{equation*}
    \(\phi(\alpha)\in U^\bot\)。因此\(U^\bot\)也是\(\phi\)-不变子空间。

挑战题.