线性代数 特征值与特征向量 矩阵的幂 相似矩阵

(1) 次の行列 の全ての固有値とノルム1の固有ベクトルを求めよ。

(2) 次の行列 は,正則行列 および (1) で定義された行列 を用いて と表せる。このとき , の満たすべき条件を求めよ。

(3) (1) で定義された行列 に対して, を求めよ。ただし は自然数である。


解答:
(1)
行列 の固有方程式は、

したがって、固有値は (重解)である。

のときの固有ベクトルを求める。

係数行列を行基本変形すると、

より、固有ベクトルは ()。
ノルムを1にするため、大きさを で割る。
よって、ノルム1の固有ベクトルは

のときの固有ベクトルを求める。

係数行列を行基本変形すると、

より、固有ベクトルは ()。
ノルムを1にするため、大きさを で割る。
よって、ノルム1の固有ベクトルは

(2)
より、行列 は相似である。相似な行列のトレース(対角成分の和)は等しいため、

したがって、 である。

また、相似な行列は各固有値の幾何学的重複度(固有空間の次元)も一致しなければならない。(1) より、行列 の固有値 に対する固有空間の次元は である。
行列 の固有値 に対応する行列 を考える。

幾何学的重複度が となるためには、 を満たす必要がある。行基本変形を行うと、

となる条件は である。
よって、求める条件は

(3)
行列 において代数的重複度が 、幾何学的重複度が であるため対角化不可能である。スペクトル分解を用いて を求める。
最小多項式が であることから、部分分数分解により

これより恒等式 を得る。行列 を代入し、射影行列 を次のように定める。

べき零行列 で与えられる()。

行列 と分解でき、 は互いに可換であり などの直交性を持つため、 は以下のように計算できる。

各成分をまとめると、


这是一道非常经典的线性代数综合题。第一问常规地求解特征值与特征向量,在求解过程中发现 是代数重数为 2 的重根,而对应特征矩阵的秩为 2,这意味着其几何重数仅为 1,即无法找到足够多的线性无关特征向量,矩阵 属于“亏损矩阵”,不可对角化。第二问考察了相似矩阵的性质。两个矩阵相似的必要条件是拥有相同的迹(Trace)、行列式以及特征多项式,通过迹相等可以瞬间秒杀求出参数 。同时相似矩阵必然拥有相同的若尔当标准型,因此对应同一个特征值的几何重数必须完全一致,利用矩阵 的秩必须为 2 这一条件,排除了 的情况。

第三问是全题的难点,因为矩阵不可对角化,不能使用简单的 方式求解方阵的幂。常用的替代方法是利用 Cayley-Hamilton 定理带余除法,由于最小多项式为 ,余式需设为二次多项式 ,代入特征值及导数可以解出系数。不过本题解答中展示了更加高阶且直接的 谱分解 (Spectral Decomposition) 法:利用特征多项式互素部分的投影矩阵 将全空间正交分解,并提取出幂零矩阵 。这种方法从多项式的部分分式展开切入,计算极其规整且不易出错,直接应用公式 即可降维打击得到终极矩阵形式。