由 A 的谱推导出矩阵的规范形
方法模板
一、总思路:规范形只数符号,所以只需要谱
全程不需要求出
二、谱转移表( 的特征值 ,特征向量完全继承)
| 特征值 | |
|---|---|
| 任意多项式 |
这张表的前提是"
是 的多项式或有理式" 只有这样,
才与 共用全部特征向量,从而能在同一个 下逐位运算。 、 ( 与 无关)不适用。
三、从矩阵方程读谱的三步
- 消掉伴随与逆:把
换成 ,两边乘 ,化成 的多项式方程; - 因式分解得零化多项式
全部特征值都是 的根(只是候选,不保证每个都出现); - 定重数:用
、 、 中的一个。
第 3 步的选择
- 给了
:把重数设为未知数,解 (通常只有一组整数解); - 给了
: 的几何重数 ,实对称时即代数重数; - 给了
:解一个关于重数的线性方程。
四、 型:绕开谱的捷径
只要判断
必考
880 第十五章综合选择 6
原题
设
A.
解析
第 1 步:消掉伴随。
第 3 步:用
| 是否 | ||
|---|---|---|
| 3 | ✗ | |
| 2 | ✗ | |
| 1 | ✓ | |
| 0 | ✗ |
规范形是”一正两负”,即
选项 C 与 D 的区别只是正负号的 个数
C 是
,D 是 。规范形写成 与写成 是同一个东西(变量换个名字而已),关键看正号有几个。 做这类题时先在草稿上写出
这一对数,再去选项里找匹配,比盯着符号排列不容易乱。
零化多项式给出的是"候选",不是"全部出现"
只说明特征值 ,不保证两个都出现。本题若 ,答案就是 , 根本不出现。 所以第 3 步的重数计算是必须的,不能凭”有两个根就各占一些”想当然。见 第14章 特征值的基本性质与多项式变换。
1000 强化第 9 章 2
原题
设
(A)
解析
第 1 步:零化多项式。
第 2 步:用秩定重数。
是"重数"最直接的伪装
本题
一步给出 是二重,比用 或 去解方程更干脆。 顺带确认
确实出现:若谱是 ,则 , ,矛盾。所以第三个特征值必是 ✓
880 第十五章综合填空 2
原题
设
解析
标准形系数即特征值:
3 阶时"取伴随"恰好把
与 对调 当
且 可逆时, 。 的符号由 的奇偶决定:
为偶( ):每个 与 同号, 不变; 为奇( ):每个 与 异号, 对调。 本题
为奇,故 ✓ 这条规律可以拿来自查,但考场上还是老老实实逐个算 最稳。
880 第十五章基础填空 2
原题
设二次型
解析
第 1 步:从标准形读谱。 标准形只写了两项,第三个系数是 0:
(顺带验证
第 3 步:算迹。
"标准形是
"里藏着第三个特征值 3 阶二次型的标准形本该有三项,只写两项说明第三项系数为零。漏掉这个
会把 算错(如果误以为只有两个特征值, 就会变成 )。 同类提示语还有:“秩为 2”、"
"、” 有非零解”——都在说同一件事。
这类方程,目标是"把 挤到一边" 标准动作:把含
的项归拢、提公因式。
提完之后立刻检查那个因式是否可逆(用谱)。这是第11章矩阵方程的手法,见 第11章 矩阵方程的求解。
1000 强化第 9 章 7
原题
设
解析
“每行元素之和为 3”即
代入:
在特征向量处取值:
这也是瑞利商取到端点的那一行(见 二次型的最值与瑞利商):在特征向量方向上,瑞利商恰好等于对应的特征值。
本题的”每行和为 3”是特征值条件最常见的伪装,
的其余信息(另外两个特征值、具体元素)完全不需要。
拓展
880 第十五章综合选择 11
原题
设
A.
解析
注意
第 1 步:
第 2 步:求
特征值只能是
第 3 步:
别去算
的特征值——那是弯路
没说对称,所以 的特征值与 的特征值没有简单关系(只有 对称时才有 )。 但
型根本不需要谱:半正定是白送的,秩等于 。两件事合起来就定死了规范形。看到 的形状,先想”半正定 + 数秩”,不要想特征值。
三个条件各司其职
零化多项式 特征值候选 ; 定重数 谱 ; 的谱平移 判可逆。 缺任何一条都做不下去:只有零化多项式定不了重数(
、 都满足),而重数会改变 是否可逆(若谱是 则 仍可逆,但若谱含 ……本题的零化多项式恰好排除了 ,所以 必可逆——这是个可以拿来加速的观察)。
加速版:
不是 的特征值 可逆 可 逆 不 是 的 特 征 值
零化多项式
已经把特征值限死在 里, 自动出局, 必可逆。这样连重数都不必算, 这个条件都用不上——但考场上写完整推理更保险。
链接
- 方法总纲:标准形与规范形 · 合同与惯性定理 · 正定矩阵的等价刻画
- 同章:由谱反求二次型 · 标准形、规范形与惯性指数 · 正定的判定 · 二次型的最值与瑞利商
- 上一章:第14章 特征值的基本性质与多项式变换(转移表与零化多项式的出处) · 第14章 可对角化的判定 · 第14章 由谱反求矩阵
- 更早:第11章 矩阵方程的求解 · 第11章 用多项式因式分解求逆 · 第10章 由矩阵方程与特征值求行列式
- 易错清单:第15章易错点