主要内容

高等代数: 多项式与线性代数

7.6 \(\lambda\)-矩阵相抵与矩阵相似

矩阵相似关系和相抵关系都是等价关系。虽然都是等价关系,相似关系与相抵关系相比要复杂很多。进一步研究相似关系时,我们需要引入一个新的工具。经过前辈数学家的努力研究发现:两个方阵\(A\)\(B\)是否相似的问题可以转化为\(\lambda E-A\)\(\lambda E-B\)是否相抵的问题。本节中我们开始介绍这个工具,这个工具就是\(\lambda\)-矩阵。

子节 7.6.1 \(\lambda\)-矩阵与相抵

定义 7.6.1.

\(\mathbb{F}\)是一个数域,形如
\begin{equation*} A(\lambda )=\begin{pmatrix} a_{11}(\lambda)&a_{12}(\lambda)&\cdots&a_{1n}(\lambda)\\ a_{21}(\lambda)&a_{22}(\lambda)&\cdots&a_{2n}(\lambda)\\ \cdots&\cdots&\cdots&\cdots\\ a_{m1}(\lambda)&a_{m2}(\lambda)&\cdots&a_{mn}(\lambda)\\ \end{pmatrix} \end{equation*}
\(m\times n\)矩阵,其中\(a_{ij}(\lambda)\in\mathbb{F} [\lambda]\),称为数域\(\mathbb{F}\)上的多项式矩阵\(\lambda\)-矩阵
注意到每一个数域 \(\F\)中的数也都是一个常多项式,因此完全由数字构成的矩阵也是特殊的\(\lambda\)-矩阵。在接下来的讨论中,有时为了强调完全由数字构成矩阵的特殊性,与一般\(\lambda\)-矩阵相区别,这样的矩阵也被称为数字矩阵
多项式集合上没有定义除法(两个多项式相除可能不是多项式),除此之外,数集上的所有运算在多项式集合也都有定义。相应的,数字矩阵上基于非除法运算定义的所有概念都可以扩充到\(\lambda\)-矩阵上,例如:相等、加法、数乘、乘法、行列式、伴随矩阵、秩(按非0子式的最大阶数理解)等,只需把相关数的运算换成多项式的运算即可,这些基本概念我们不再一一叙述。

7.6.2.

\(A(\lambda)=\begin{pmatrix}\lambda^{2}-1&\lambda +3\\1&\lambda^{3}+2\lambda\end{pmatrix}\)是一个\(\lambda\)-矩阵,求\(\det A(\lambda)\)\({\rm adj } A(\lambda)\)\(r(A(\lambda))\)
解答.
\begin{align*} \det A(\lambda) =\amp (\lambda^{2}-1)(\lambda^{3}+2\lambda)-(\lambda +3)\\ = \amp \lambda^5 +\lambda^3-3\lambda -3;\\ {\rm adj} A(\lambda ) =\amp \begin{pmatrix} \lambda^{3}+2\lambda &-\lambda -3\\-1&\lambda^{2}-1\end{pmatrix};\\ r(A(\lambda))=\amp 2. \end{align*}
\(A(\lambda)\)是数域\(\F\)上的\(\lambda\)-矩阵,则\(A(\lambda )\) 可化为如下形状
\begin{equation*} M_{l}\lambda^{l}+M_{l-1}\lambda^{l-1}+\cdots +M_{0}, \end{equation*}
其中\(M_{i}\)\(m\times n\)数字矩阵,\(i=1,\dots ,l\)。当\(M_{l}\neq 0\)时,\(A(\lambda)\)也被称为\(l\)次矩阵多项式。例如 例 7.6.2中的矩阵\(A(\lambda)\)也可被改写为
\begin{equation*} A(\lambda)=\lambda^{3} \begin{pmatrix}0&0\\0&1\end{pmatrix}+\lambda^{2} \begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}+\lambda \begin{pmatrix}0&1\\0&2\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}-1&3\\1&0\end{pmatrix}, \end{equation*}
\(A(\lambda)\)也是一个3次矩阵多项式。
求特征多项式时用到的矩阵\(\lambda E_n-A\)(或\(A-\lambda E_n\))就是一个典型的\(\lambda\)-矩阵,特征多项式就是这个\(\lambda\)-矩阵的行列式。我们称\(\lambda E_n-A\)为数字矩阵\(A\)特征矩阵。数字矩阵的特征矩阵都是1次矩阵多项式。
\(\lambda\)-矩阵可逆性在后续讨论中需要重点使用,下面是它的定义。

定义 7.6.3.

\(A(\lambda),\ B(\lambda)\)都是\(n\)\(\lambda\)-矩阵,且
\begin{equation*} A(\lambda)B(\lambda)=B(\lambda)A(\lambda)=E_n, \end{equation*}
则称\(A(\lambda)\)可逆\(\lambda\)-矩阵\(B(\lambda)\)\(A(\lambda)\)\(\lambda\)-矩阵
跟数字矩阵的结论类似,可以验证下面两个命题成立。
数字矩阵可逆的充要条件是其行列式不为0。\(\lambda\)-矩阵的相应结论稍有不同,请同学们留意区分。

证明.

充分性:设\(\det A(\lambda)=c(\ne 0)\)是一个非0常数,则矩阵\(\frac{1}{c} {\rm adj}A(\lambda) \)也是一个\(\lambda\)-矩阵,且满足
\begin{equation*} A(\lambda)\left[ \frac{1}{c} {\rm adj}A(\lambda)\right] = \left[ \frac{1}{c} {\rm adj}A(\lambda)\right] A(\lambda) = E, \end{equation*}
所以\(A(\lambda)\)可逆且
\begin{equation*} A^{-1}(\lambda)=\frac{1}{\det A(\lambda)} {\rm adj}A(\lambda). \end{equation*}
必要性:若\(A(\lambda)\)可逆,根据定义,存在\(B(\lambda)\)满足
\begin{equation*} A(\lambda)B(\lambda)=E, \end{equation*}
两端同时取行列式得
\begin{equation*} \det A(\lambda) \det B(\lambda)=1. \end{equation*}
注意到\(\det A(\lambda)\)\(\det B(\lambda)\)都是关于\(\lambda\)的多项式,所以\(\det A(\lambda)\)\(\det B(\lambda)\)都只能是非0常数,结论成立。

7.6.7.

\(A(\lambda)=\begin{pmatrix} \lambda&0\\ 0&\lambda \end{pmatrix}\),判断\(A(\lambda)\)是否为可逆\(\lambda\)-矩阵。
解答.
\begin{equation*} \det A(\lambda)=\begin{vmatrix} \lambda&0\\ 0&\lambda \end{vmatrix}=\lambda^2 \end{equation*}
不是非零常数,所以\(A(\lambda)\)不是可逆\(\lambda\)-矩阵。
例 7.6.7可以看出,与\(n\)阶数字矩阵不同,\(n\)阶满秩\(\lambda\)-矩阵未必可逆。
\(\lambda\)-矩阵中也有相抵关系,其定义也和数字矩阵的类似。

定义 7.6.8.

\(A(\lambda),\ B(\lambda)\)\(\lambda\)-矩阵。若存在可逆\(\lambda\)-矩阵 \(P(\lambda)\)\(Q(\lambda)\),使得
\begin{equation*} A(\lambda) =P(\lambda)B(\lambda)Q(\lambda), \end{equation*}
则称\(\lambda\)-矩阵\(A(\lambda)\)\(B(\lambda)\) 相抵,记为\(A(\lambda)\simeq B(\lambda)\)
可以验证\(\lambda\)-矩阵的相抵关系是一种等价关系,即满足:
  • 反身性:\(A(\lambda)\simeq A(\lambda)\)
  • 对称性:若\(A(\lambda)\simeq B(\lambda)\),则\(B(\lambda)\simeq A(\lambda)\)
  • 传递性:若\(A(\lambda)\simeq B(\lambda),\ B(\lambda)\simeq C(\lambda)\),则\(A(\lambda)\simeq C(\lambda)\)

子节 7.6.2 \(\lambda\)-矩阵相抵和数字矩阵相似

接下来我们开始说明\(\lambda\)-矩阵相抵和数字矩阵相似之间的关系。
为了得出相应的结论,我们需要先证明一个\(\lambda\)-矩阵的“带余除法”。注意到矩阵乘法没有交换性,所以下面的带余除法也分“左除”和“右除”。

证明.

(7.6.1)(7.6.2)的证明是类似的,这里我们只给出(7.6.1)的证明,其主要的证明方法和带余除法的证明一样,都是对次数使用归纳法。
\(\deg M(\lambda) =0 \),则取\(Q(\lambda) =0 \)\(L = M(\lambda)\),结论成立。
下面考虑\(\deg M(\lambda) = m > 0 \)的一般情形。设
\begin{equation*} M(\lambda) = M_m\lambda^m+ M_{m-1}\lambda^{m-1}+\cdots+ M_1\lambda +M_0, \end{equation*}
其中\(M_m\ne 0\),每一个\(M_j\)都是\(n\)阶数字矩阵,\(j=0,\dots,m\)
\(Q_1(\lambda) = M_m\lambda^{m-1}\),则
\begin{equation*} M(\lambda)-(\lambda E -B)Q_1(\lambda) = (M_{m-1}+BM_m)\lambda^{m-1}+M_{m-2}\lambda^{m-2}+\cdots+M_0 \end{equation*}
是一个次数严格小于\(m\)的矩阵多项式。根据归纳假设,存在\(\lambda\)-矩阵\(Q_2(\lambda)\)和数字矩阵\(L\),使得
\begin{equation*} M(\lambda)-(\lambda E -B)Q_1(\lambda) = (\lambda E -B)Q_2(\lambda) +L, \end{equation*}
于是
\begin{equation*} M(\lambda) = (\lambda E -B)[Q_1(\lambda)+Q_2(\lambda)] +L, \end{equation*}
\(Q(\lambda)=Q_1(\lambda)+Q_2(\lambda)\),可知结论成立。
下面是本节的主要定理,这个定理是我们研究 \(\lambda\)-矩阵的动机。

证明.

先证明必要性:若\(A\)相似于\(B\),则存在可逆矩阵\(P\)使得\(B=P^{-1}AP \)。于是
\begin{equation*} P^{-1}(\lambda E-A)P = \lambda E - P^{-1}AP = \lambda E-B. \end{equation*}
注意到数字可逆矩阵\(P\)也是可逆的\(\lambda\)-矩阵,所以必要性成立。
充分性:若\(\lambda E-A\)\(\lambda E-B\)相抵,则存在可逆\(\lambda\)-矩阵\(M(\lambda)\)\(N(\lambda)\),使得
\begin{equation*} M(\lambda)(\lambda E-A)N(\lambda) = \lambda E-B. \end{equation*}
上式可被改写为
\begin{equation} M(\lambda)(\lambda E-A) = (\lambda E-B)N(\lambda)^{-1}.\tag{7.6.3} \end{equation}
根据 引理 7.6.9,设
\begin{equation*} M(\lambda)=(\lambda E-B)Q(\lambda)+L, \end{equation*}
将之代入 (7.6.3),整理得
\begin{equation*} L(\lambda E-A)=(\lambda E-B)[N(\lambda)^{-1}-Q(\lambda)(\lambda E-A)]. \end{equation*}
上式的左端是一次多项式,故右端式子中的\(N(\lambda)^{-1}-Q(\lambda)(\lambda E-A)\)也只能是0次多项式,即为数字矩阵,将之简记为\(P\),上式可简化为
\begin{equation*} L(\lambda E-A)=(\lambda E-B)P. \end{equation*}
多项式相等意味着同次项系数对应相等,所以\(L = P\)\(LA = BP\),即
\begin{equation*} PA=BP. \end{equation*}
要证明\(A\)\(B\)相似,现只需说明\(P\)是可逆矩阵即可。
因为
\begin{equation*} P = N(\lambda)^{-1}-Q(\lambda)(\lambda E-A), \end{equation*}
右乘\(N(\lambda)\),整理得
\begin{equation*} PN(\lambda)+Q(\lambda)(\lambda E-A)N(\lambda) = E, \end{equation*}
\(\lambda E-A\)转化为 \(\lambda E-B\),由于
\begin{equation*} (\lambda E-A)N(\lambda) = M(\lambda)^{-1}(\lambda E-B), \end{equation*}
替换后得:
\begin{equation*} PN(\lambda)+Q(\lambda)M(\lambda)^{-1}(\lambda E-B) = E. \end{equation*}
利用“右除带余除法”,代入 (7.6.2),整理可得
\begin{equation*} [PS(\lambda)Q(\lambda)M(\lambda)^{-1}](\lambda E - B) + PR = E, \end{equation*}
比较同次项系数可知:
\begin{equation*} PS(\lambda)Q(\lambda)M(\lambda)^{-1} = 0,\quad PR = E, \end{equation*}
所以\(P\)是可逆矩阵,结论成立。

练习 7.6.3 练习

基础题.

1.
下列矩阵是否满秩?是否可逆?若可逆,求其逆矩阵。
  1. \(\begin{pmatrix} 1&\lambda&1\\\lambda&1&2\\1&0&1 \end{pmatrix}\)
  2. \(\begin{pmatrix} 1&\lambda&3\\\lambda&1&\lambda\\-1&\lambda&1 \end{pmatrix}\)
2.
\(A(\lambda)\simeq B(\lambda),\ C(\lambda)\simeq D(\lambda)\),证明:
\begin{equation*} \begin{pmatrix} A(\lambda)&0\\0&C(\lambda) \end{pmatrix}\simeq \begin{pmatrix} B(\lambda)&0\\0&D(\lambda) \end{pmatrix}. \end{equation*}

提高题.

3.
\(A(\lambda)=A_s\lambda^s+A_{s-1}\lambda^{s-1}+\cdots+A_1\lambda+A_0\)\(\deg A(\lambda)=s>0\)。证明:若\(A(\lambda)\)可逆,则\(\det A_s=0\)\(\det A_0\neq 0\)

挑战题.

4.
\(A,B\in\F^{n\times n},M(\lambda),N(\lambda)\)\(n\)\(\lambda\)-矩阵,且满足
\begin{equation*} M(\lambda)(\lambda E-A)=(\lambda E-B)N(\lambda). \end{equation*}
证明:
  1. 存在\(R\in\F^{n\times n}\)\(\lambda\)-矩阵\(Q(\lambda)\),使得
    \begin{equation*} M(\lambda)=(\lambda E-B)Q(\lambda)+R,\ N(\lambda)=Q(\lambda)(\lambda E-A)+R; \end{equation*}
  2. \(M(\lambda)\)可逆的充要条件是\(N(\lambda)\)可逆,此时\(R\)可逆,进而\(A\)相似于\(B\)