§ 24

Инвариантные подпространства, собственные векторы и собственные значения линейных преобразований

[148/70%]
Показать
LaTeX
Подпараграф
Задача 24.1

Доказать, что множество всех собственных векторов линейного преобразования, отвечающих одному собственному значению, дополненное нулевым вектором, совпадает с собственным подпространством.

?
Задача 24.2

Доказать, что:

?
(1)

ядро линейного преобразования совпадает с собственным подпространством, отвечающим нулевому собственному значению

(2)

Собственное подпространство преобразования φ\varphi, отвечающее собственному значению λ\lambda, есть множество векторов, удовлетворяющих условию φ(x)=λx\varphi (x) = \lambda x.

Задача 24.3

Пусть AA — матрица, а λ\lambda — собственное значение линейного преобразования nn-мерного линейного пространства. Чему равна размерность собственного подпространства, отвечающего собственному значению λ\lambda, если ранг матрицы A−λEA - \lambda E равен rr?

?
Задача 24.4

Какой вид имеет матрица линейного преобразования, если первые kk базисных векторов являются его собственными векторами?

?
Задача 24.5

Доказать, что размерность собственного подпространства, отвечающего данному корню характеристического многочлена, не превосходит кратности этого корня.

?
Задача 24.6

Пусть x,yx, y — собственные векторы линейного преобразования, отвечающие различным собственным значениям, а числа α,β\alpha , \beta отличны от нуля. Доказать, что вектор αx+βy\alpha x + \beta y не является собственным.

?
Задача 24.7

Доказать, что ненулевое линейное преобразование, для которого все ненулевые векторы собственные, является гомотетией.

?
Задача 24.8

Доказать, что система собственных векторов, отвечающих попарно различным собственным значениям линейного преобразования, линейно независима.

?
Задача 24.9

Доказать, что матрица линейного преобразования в некотором базисе тогда и только тогда диагональна, когда все векторы базиса собственные.

?
Задача 24.10

Доказать, что линейное преобразование nn-мерного линейного пространства, имеющее nn различных собственных значений, диагонализируемо.

?
Задача 24.11

Пусть φ\varphi — линейное преобразование конечномерного линейного пространства L\mathcal{L}. Доказать, что следующие высказывания равносильны:

?
(1)

φ\varphi диагонализируемо

(2)

в L\mathcal{L} существует базис из собственных векторов преобразования φ\varphi

(3)

объединение базисов собственных подпространств является базисом в L\mathcal{L}

(4)

кратность каждого корня λ\lambda характеристического уравнения равна размерности собственного подпространства Lλ\mathcal{L}_{\lambda }

(5)

L\mathcal{L} является прямой суммой собственных подпространств.

Задача 24.12

Доказать, что:

?
(1)

в комплексном линейном пространстве каждое характеристическое число матрицы линейного преобразования является собственным значением, так что произвольное линейное преобразование имеет хотя бы один собственный вектор

(2)

в вещественном пространстве каждое вещественное характеристическое число является собственным значением.

Задача 24.13

Доказать, что линейное преобразование нечетномерного (например, трехмерного) вещественного линейного пространства имеет хотя бы один собственный вектор.

?
Задача 24.14
?
(1)

Доказать, что характеристический многочлен, определитель и след матрицы линейного преобразования не зависят от выбора базиса.

(2)

Найти выражение коэффициентов характеристического многочлена, в частности следа и определителя матрицы порядка nn, через характеристические числа.

Задача 24.15

Найти собственные векторы и собственные значения каждого из следующих преобразований:

?
(1)

нулевого

(2)

тождественного

(3)

гомотетии.

Задача 24.16

Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования, заданного в некотором базисе nn-мерного линейного пространства матрицей A612=Jn(λ)\mathbf{A}_{612} = J_{n}(\lambda ). A612=[λ10…00λ1…0……………000…1000…λ]\mathbf{A}_{612} = \left[\begin{smallmatrix} \lambda & 1 & 0 & \ldots & 0 \\ 0 & \lambda & 1 & \ldots & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & \lambda \end{smallmatrix}\right].

?
Задача 24.17

Пусть матрица линейного преобразования в некотором базисе — верхняя или нижняя треугольная с диагональными элементами λ1,…,λn\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n}. Найти все собственные значения этого преобразования.

?
Задача 24.18

Пусть L=L′⊕L′′\mathcal{L} = \mathcal{L}^{\prime } \oplus \mathcal{L}^{\prime \prime }, где L′,L′′\mathcal{L}^{\prime }, \mathcal{L}^{\prime \prime } — ненулевые подпространства. Найти собственные значения и собственные подпространства линейного преобразования φ\varphi; доказать, что φ\varphi имеет базис из собственных векторов, и указать диагональный вид его матрицы, если φ\varphi есть:

?
(1)

проектирование на подпространство L′\mathcal{L}^{\prime } параллельно L′′\mathcal{L}^{\prime \prime }

(2)

отражение в подпространстве L′\mathcal{L}^{\prime } параллельно L′′\mathcal{L}^{\prime \prime }.

Задача 24.19

Найти собственные значения и собственные подпространства, привести к диагональному виду матрицы линейных преобразований, определенных в задаче 23. 65.

?
(1)

отражение плоскости в прямой x+2y=0x + 2y = 0 параллельно прямой x+3y=0x + 3y = 0

(2)

проектирование плоскости на прямую x+y=0x + y = 0 параллельно прямой 4x+5y=04x + 5y = 0

(3)

сжатие с коэффициентом λ=2\lambda = 2 к прямой 3x−2y=03x - 2y = 0 параллельно прямой x−y=0x - y = 0.

Задача 24.20

Найти собственные значения, собственные подпространства, привести к диагональному виду матрицу линейного преобразования, определенного в задаче:

?
(1)

23.9(1): ортогональное проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L}, если L\mathcal{L} есть прямая x=z=0x = z = 0;

(2)

23.9(2): ортогональное проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L}, если L\mathcal{L} есть прямая x=y=zx = y = z;

(3)

23.9(3): ортогональное проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L}, если L\mathcal{L} есть плоскость x+y+z=0x + y + z = 0;

(4)

23.9(4): ортогональное проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L}, если L\mathcal{L} есть плоскость, натянутая на векторы a(−1,1,−1)\mathbf{a}(- 1, 1, - 1) и b(1,−3,2)\mathbf{b}(1, - 3, 2);

(5)

23.10(1): проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L} параллельно подпространству M\mathcal{M}, если: L\mathcal{L} определено уравнением x=0x = 0, M\mathcal{M} — уравнениями 2x=2y=−z2x = 2y = - z;

(6)

23.10(2): проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L} параллельно подпространству M\mathcal{M}, если: L\mathcal{L} имеет уравнение x=yx = y, M\mathcal{M} определяется системой уравнений x+y+z=0,2x+y+4z=0x + y + z = 0, 2x + y + 4z = 0;

(7)

23.10(3): проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L} параллельно подпространству M\mathcal{M}, если: L\mathcal{L} определено уравнениями −20x=15y=12z- 20x = 15y = 12z, M\mathcal{M} — уравнением 2x+3y−z=02x + 3y - z = 0;

(8)

23.10(4): проектирование пространства E3\mathcal{E}_{3} на подпространство L\mathcal{L} параллельно подпространству M\mathcal{M}, если: L\mathcal{L} определено системой уравнений x−y+z=0,2x−3y+4z=0x - y + z = 0, 2x - 3y + 4z = 0, M\mathcal{M} — уравнением 2x+3y−4z=02x + 3y - 4z = 0;

(9)

23.12(1): линейное преобразование φ\varphi, если φ\varphi — ортогональное отражение пространства E3\mathcal{E}_{3} относительно плоскости x=0x = 0;

(10)

23.12(2): линейное преобразование φ\varphi, если φ\varphi — ортогональное отражение пространства E3\mathcal{E}_{3} относительно прямой x=2y=zx = 2y = z;

(11)

23.12(3): линейное преобразование φ\varphi, если φ\varphi — ортогональное отражение пространства E3\mathcal{E}_{3} относительно линейной оболочки векторов a(1,0,−1)\mathbf{a}(1, 0, - 1) и b(1,1,−2)\mathbf{b}(1, 1, - 2);

(12)

23.13(1): отражение пространства E3\mathcal{E}_{3} в плоскости x=0x = 0 параллельно прямой 2x=y=−z2x = y = - z;

(13)

23.13(2): отражение пространства E3\mathcal{E}_{3} в прямой x=z,x−y+z=0x = z, \quad x - y + z = 0 параллельно плоскости x+y=0x + y = 0.

Линейные подпространства трехмерного геометрического векторного пространства E3\mathcal{E}_{3} заданы своими уравнениями в некотором ортонормированном базисе.

Задача 24.21

Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования, определенного в задаче:

?
(1)

23.14,1)23. 14, 1)

(2)

23.14,2)23. 14, 2)

(3)

23.14,3)23. 14, 3)

(4)

23.66,1)23. 66, 1)

(5)

23.66,2)23. 66, 2)

(6)

23.66,3)23. 66, 3)

(7)

23.66,4)23. 66, 4)

(8)

23.66,5)23. 66, 5).

Можно ли из собственных векторов преобразования составить базис?

Задача 24.22
?
(1)

Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования φ\varphi, заданного матрицей

A=(a1,…,an)T(b1,…,bn)≠0. A = \left(a_{1}, \ldots , a_{n}\right)^{T}\left(b_{1}, \ldots , b_{n}\right) \neq 0.
(2)

Найти необходимое и достаточное условие диагонализируемости преобразования φ\varphi.

(3)

Выяснить, диагонализируемы ли преобразования, заданные матрицами:

(1) A213\mathbf{A}_{213};

(2) A222\mathbf{A}_{222}. A213=[111222333],A222=[111222−3−3−3]\mathbf{A}_{213} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 2 & 2 & 2 \\ 3 & 3 & 3 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{222} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 2 & 2 & 2 \\ -3 & -3 & -3 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.23

Пусть k,m,nk, m, n — натуральные числа, 1⩽k⩽m⩽n1 \leqslant k \leqslant m \leqslant n. Привести пример линейного преобразования nn-мерного линейного пространства, для которого данное число λ\lambda является корнем характеристического многочлена кратности mm, а отвечающее ему собственное подпространство имеет размерность kk.

?
Задача 24.24

Пусть линейное преобразование φ\varphi трехмерного комплексного линейного пространства в некотором базисе имеет вещественную матрицу и по крайней мере одно характеристическое число этой матрицы не является вещественным. Доказать, что φ\varphi диагонализируемо.

?
Задача 24.25

Пусть xx — собственный вектор линейного преобразования φ\varphi, отвечающий собственному значению λ\lambda, a p(t)p(t) — многочлен. Доказать, что вектор xx является собственным для преобразования p(φ)p(\varphi ) и принадлежит собственному значению p(λ)p(\lambda ).

?
Задача 24.26

Пусть λ1,…,λn\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n} — характеристические числа линейного преобразования φ\varphi в nn-мерном линейном пространстве. Чему равны характеристические числа (с учетом кратностей) преобразования:

?
(1)

(р) φ2\varphi^{2};

(2)

(р) φm(m\varphi^{m}(m — натуральное число)

(3)

φ−1\varphi^{ - 1} (при условии, что φ\varphi обратимо)

(4)

p(φ)p(\varphi ), где p(t)p(t) — произвольный многочлен (при условии, что λ1,…,λn\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n} различны)?

Задача 24.27

Пусть характеристические многочлены квадратных матриц AA и BB имеют простые корни λ1,…,λm\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{m} и μ1,…,μn\mu_{1}, \ldots , \mu_{n} соответственно. Найти характеристические числа кронекеровского произведения A⊗BA\otimes B матриц A,BA, B. (См. введение к § 15.)

?
Задача 24.28

Пусть линейное преобразование φ\varphi линейного пространства L\mathcal{L} диагонализируемо. Доказать утверждения:

?
(1)

Im⁡φ\operatorname {Im} \varphi есть линейная оболочка множества всех собственных векторов, отвечающих ненулевым собственным значениям

(2)

L=Im⁡φ⊕Ker⁡φ\mathcal{L} = \operatorname {Im} \varphi \oplus \operatorname {Ker} \varphi.

Задача 24.29

Привести пример линейного преобразования φ\varphi пространства Rn\mathcal{R}_{n}, для которого Rn≠Im⁡φ+Ker⁡φ\mathcal{R}_{n} \neq \operatorname {Im} \varphi + \operatorname {Ker} \varphi.

?
Задача 24.30

Линейное преобразование вещественного nn-мерного линейного пространства задано своей матрицей. Вычислить собственные значения и найти максимальную линейно независимую систему собственных векторов преобразования. Если найденная система векторов образует базис, записать в нем матрицу преобразования и выяснить геометрический смысл преобразования (в пунктах 1-10 n=2n = 2, в пунктах 11-30 n=3n = 3, в пунктах 31-40 n=4n = 4):

?
(1)

A46\mathbf{A}_{46}. A46=[−4014]\mathbf{A}_{46} = \left[\begin{smallmatrix} -4 & 0 \\ 1 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A14\mathbf{A}_{14}. A14=[1010]\mathbf{A}_{14} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 \\ 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A36\mathbf{A}_{36}. A36=[02−1−3]\mathbf{A}_{36} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 2 \\ -1 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A47\mathbf{A}_{47}. A47=[5−2−28]\mathbf{A}_{47} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & -2 \\ -2 & 8 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A48\mathbf{A}_{48}. A48=[4/3−1−13/4]\mathbf{A}_{48} = \left[\begin{smallmatrix} 4/3 & -1 \\ -1 & 3/4 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A13\mathbf{A}_{13}. A13=[1101]\mathbf{A}_{13} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A12\mathbf{A}_{12}. A12=[1111]\mathbf{A}_{12} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A5\mathbf{A}_{5}. A5=[1−11−1]\mathbf{A}_{5} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A30\mathbf{A}_{30}. A30=[256060144]\mathbf{A}_{30} = \left[\begin{smallmatrix} 25 & 60 \\ 60 & 144 \end{smallmatrix}\right].

(10)

A49\mathbf{A}_{49}. A49=[4−312−8]\mathbf{A}_{49} = \left[\begin{smallmatrix} 4 & -3 \\ 12 & -8 \end{smallmatrix}\right].

(11)

A261\mathbf{A}_{261}. A261=[103212301]\mathbf{A}_{261} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 3 \\ 2 & 1 & 2 \\ 3 & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(12)

A243\mathbf{A}_{243}. A243=[100001010]\mathbf{A}_{243} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(13)

A290\mathbf{A}_{290}. A290=[21−33−2−311−2]\mathbf{A}_{290} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 1 & -3 \\ 3 & -2 & -3 \\ 1 & 1 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(14)

A291\mathbf{A}_{291}. A291=[2−1112−11−12]\mathbf{A}_{291} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & -1 & 1 \\ 1 & 2 & -1 \\ 1 & -1 & 2 \end{smallmatrix}\right].

(15)

A292\mathbf{A}_{292}. A292=[1−2−1−11110−1]\mathbf{A}_{292} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -2 & -1 \\ -1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(16)

A293\mathbf{A}_{293}. A293=[11032123101]\mathbf{A}_{293} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 10 & 3 \\ 2 & 1 & 2 \\ 3 & 10 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(17)

A294\mathbf{A}_{294}. A294=[2−20−292022]\mathbf{A}_{294} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & -2 & 0 \\ -2 & 9 & 2 \\ 0 & 2 & 2 \end{smallmatrix}\right].

(18)

A295\mathbf{A}_{295}. A295=[42−621−3−6−39]\mathbf{A}_{295} = \left[\begin{smallmatrix} 4 & 2 & -6 \\ 2 & 1 & -3 \\ -6 & -3 & 9 \end{smallmatrix}\right].

(19)

A221\mathbf{A}_{221}. A221=[41−125−244−1]\mathbf{A}_{221} = \left[\begin{smallmatrix} 4 & 1 & -1 \\ 2 & 5 & -2 \\ 4 & 4 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(20)

A267\mathbf{A}_{267}. A267=[−13−1−35−1−331]\mathbf{A}_{267} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 3 & -1 \\ -3 & 5 & -1 \\ -3 & 3 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(21)

A296\mathbf{A}_{296}. A296=[3−26−26363−2]\mathbf{A}_{296} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & -2 & 6 \\ -2 & 6 & 3 \\ 6 & 3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(22)

A297\mathbf{A}_{297}. A297=[0000−1100−1]\mathbf{A}_{297} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 0 & 0 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(23)

A298\mathbf{A}_{298}. A298=[011101221]\mathbf{A}_{298} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 2 & 2 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(24)

A273\mathbf{A}_{273}. A273=[−144−10−18−2091315]\mathbf{A}_{273} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 4 & 4 \\ -10 & -18 & -20 \\ 9 & 13 & 15 \end{smallmatrix}\right].

(25)

A235\mathbf{A}_{235}. A235=[121124−1−2−3]\mathbf{A}_{235} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 1 & 2 & 4 \\ -1 & -2 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(26)

A230\mathbf{A}_{230}. A230=[−143−2532−4−2]\mathbf{A}_{230} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 4 & 3 \\ -2 & 5 & 3 \\ 2 & -4 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(27)

A237\mathbf{A}_{237}. A237=[−11−23−362−24]\mathbf{A}_{237} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 1 & -2 \\ 3 & -3 & 6 \\ 2 & -2 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(28)

A299\mathbf{A}_{299}. A299=[−2−2−3236−1−2−4]\mathbf{A}_{299} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & -2 & -3 \\ 2 & 3 & 6 \\ -1 & -2 & -4 \end{smallmatrix}\right].

(29)

A287\mathbf{A}_{287}. A287=[7−12610−191012−2413]\mathbf{A}_{287} = \left[\begin{smallmatrix} 7 & -12 & 6 \\ 10 & -19 & 10 \\ 12 & -24 & 13 \end{smallmatrix}\right].

(30)

A283\mathbf{A}_{283}. A283=[251−1−30−2−3−2]\mathbf{A}_{283} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 5 & 1 \\ -1 & -3 & 0 \\ -2 & -3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(31)

A477\mathbf{A}_{477}. A477=[0001001001001000]\mathbf{A}_{477} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(32)

A479\mathbf{A}_{479}. A479=[0100100000010010]\mathbf{A}_{479} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(33)

A480\mathbf{A}_{480}. A480=[5−24−4−282−200450054]\mathbf{A}_{480} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & -2 & 4 & -4 \\ -2 & 8 & 2 & -2 \\ 0 & 0 & 4 & 5 \\ 0 & 0 & 5 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(34)

A481\mathbf{A}_{481}. A481=[1−11−1−11−111−11−1−11−11]\mathbf{A}_{481} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 & 1 & -1 \\ -1 & 1 & -1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ -1 & 1 & -1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(35)

A482\mathbf{A}_{482}. A482=[100−101−10−10010−110]\mathbf{A}_{482} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ -1 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & -1 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(36)

A449\mathbf{A}_{449}. A449=[−12−4−2−2−2−9−74−90−5−2758]\mathbf{A}_{449} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 2 & -4 & -2 \\ -2 & -2 & -9 & -7 \\ 4 & -9 & 0 & -5 \\ -2 & 7 & 5 & 8 \end{smallmatrix}\right].

(37)

A483\mathbf{A}_{483}. A483=[2114−2−1−2−2−2−2−1−2111−1]\mathbf{A}_{483} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 1 & 1 & 4 \\ -2 & -1 & -2 & -2 \\ -2 & -2 & -1 & -2 \\ 1 & 1 & 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(38)

A484\mathbf{A}_{484}. A484=[111111−1−11−11−11−1−11]\mathbf{A}_{484} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & -1 & -1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & -1 & -1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(39)

A485\mathbf{A}_{485}. A485=[3−1−1−1111−311−31−13−1−1]\mathbf{A}_{485} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & -1 & -1 & -1 \\ 1 & 1 & 1 & -3 \\ 1 & 1 & -3 & 1 \\ -1 & 3 & -1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(40)

A469\mathbf{A}_{469}. A469=[−2−13−7−303−731−2731−38]\mathbf{A}_{469} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & -1 & 3 & -7 \\ -3 & 0 & 3 & -7 \\ 3 & 1 & -2 & 7 \\ 3 & 1 & -3 & 8 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.31

Линейное преобразование комплексного nn-мерного линейного пространства задано своей матрицей. Найти базис из собственных векторов и записать матрицу преобразования в этом базисе:

?
(1)

A20\mathbf{A}_{20}. A20=[0−110]\mathbf{A}_{20} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A50\mathbf{A}_{50}. A50=[0−11−1]\mathbf{A}_{50} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A82\mathbf{A}_{82}. A82=[i1−1i]\mathbf{A}_{82} = \left[\begin{smallmatrix} i & 1 \\ -1 & i \end{smallmatrix}\right].

(4)

A79(ε=e2πi/3)\mathbf{A}_{79} \quad \left(\varepsilon = e^{2\pi i / 3}\right). A79=[0εε−10]\mathbf{A}_{79} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & \varepsilon \\ \varepsilon^{-1} & 0 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A94\mathbf{A}_{94}. A94=[1−i−i1]\mathbf{A}_{94} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -i \\ -i & 1 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A77\mathbf{A}_{77}. A77=[cos⁡α−sin⁡αsin⁡αcos⁡α]\mathbf{A}_{77} = \left[\begin{smallmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{smallmatrix}\right].

(7)

A78(ε=e2πi/3)\mathbf{A}_{78} \quad \left(\varepsilon = e^{2\pi i / 3}\right). A78=[ε1−1ε]\mathbf{A}_{78} = \left[\begin{smallmatrix} \varepsilon & 1 \\ -1 & \varepsilon \end{smallmatrix}\right].

(8)

A87\mathbf{A}_{87}. A87=[11+i1−i3]\mathbf{A}_{87} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1+i \\ 1-i & 3 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A239\mathbf{A}_{239}. A239=[012−10−2−220]\mathbf{A}_{239} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 2 \\ -1 & 0 & -2 \\ -2 & 2 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(10)

A262\mathbf{A}_{262}. A262=[−1−22−2−12−3−23]\mathbf{A}_{262} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & -2 & 2 \\ -2 & -1 & 2 \\ -3 & -2 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(11)

A263\mathbf{A}_{263}. A263=[3−313−22−120]\mathbf{A}_{263} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & -3 & 1 \\ 3 & -2 & 2 \\ -1 & 2 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(12)

A300\mathbf{A}_{300}. A300=[24−405−3−131]\mathbf{A}_{300} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 4 & -4 \\ 0 & 5 & -3 \\ -1 & 3 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(13)

A301\mathbf{A}_{301}. A301=[0−6−2−2−4−22114]\mathbf{A}_{301} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -6 & -2 \\ -2 & -4 & -2 \\ 2 & 11 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(14)

A260\mathbf{A}_{260}. A260=[010001100]\mathbf{A}_{260} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(15)

A363(ω=e2πi/3)\mathbf{A}_{363}\left(\omega = e^{2\pi i / 3}\right). A363=[1111ωω21ω2ω]\mathbf{A}_{363} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & \omega & \omega^{2} \\ 1 & \omega^{2} & \omega \end{smallmatrix}\right].

(16)

A376\mathbf{A}_{376}. A376=[1+i−1−i2+2i0i20−13+i]\mathbf{A}_{376} = \left[\begin{smallmatrix} 1+i & -1-i & 2+2 i \\ 0 & i & 2 \\ 0 & -1 & 3+i \end{smallmatrix}\right].

(17)

A377\mathbf{A}_{377}. A377=[11−i01+i3i0−i1]\mathbf{A}_{377} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1-i & 0 \\ 1+i & 3 & i \\ 0 & -i & 1 \end{smallmatrix}\right].

(18)

A432\mathbf{A}_{432}. A432=[0−1001000000−10010]\mathbf{A}_{432} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(19)

A447\mathbf{A}_{447}. A447=[−12011−12001−12201−1]\mathbf{A}_{447} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 2 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 2 & 0 & 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(20)

A486\mathbf{A}_{486}. A486=[i1001i0000i1001i]\mathbf{A}_{486} = \left[\begin{smallmatrix} i & 1 & 0 & 0 \\ 1 & i & 0 & 0 \\ 0 & 0 & i & 1 \\ 0 & 0 & 1 & i \end{smallmatrix}\right].

(21)

A472\mathbf{A}_{472}. A472=[11111i−1−i1−11−11−i−1i]\mathbf{A}_{472} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & i & -1 & -i \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & -i & -1 & i \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.32

Найти собственные значения и максимальную линейно независимую систему собственных векторов линейного преобразования, заданного своей матрицей. Объяснить, почему преобразование не диагонализируемо:

?
(1)

A51\mathbf{A}_{51}. A51=[−7−281]\mathbf{A}_{51} = \left[\begin{smallmatrix} -7 & -2 \\ 8 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A52\mathbf{A}_{52}. A52=[11−218−1]\mathbf{A}_{52} = \left[\begin{smallmatrix} 11 & -2 \\ 18 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A286\mathbf{A}_{286}. A286=[544264−3−5−3]\mathbf{A}_{286} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & 4 & 4 \\ 2 & 6 & 4 \\ -3 & -5 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A303\mathbf{A}_{303}. A303=[033−1862−14−10]\mathbf{A}_{303} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 3 & 3 \\ -1 & 8 & 6 \\ 2 & -14 & -10 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A289\mathbf{A}_{289}. A289=[−212−102−203]\mathbf{A}_{289} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 1 & 2 \\ -1 & 0 & 2 \\ -2 & 0 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A236\mathbf{A}_{236}. A236=[−253−2532−5−3]\mathbf{A}_{236} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 5 & 3 \\ -2 & 5 & 3 \\ 2 & -5 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A457\mathbf{A}_{457}. A457=[100−1100−101−1001−10]\mathbf{A}_{457} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A487\mathbf{A}_{487}. A487=[001000013400−1−100]\mathbf{A}_{487} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 3 & 4 & 0 & 0 \\ -1 & -1 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A548\mathbf{A}_{548}. A548=[1001−101−23−300−12−21−11011−11−12]\mathbf{A}_{548} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & 1 & -1 \\ 0 & 1 & -2 & 3 & -3 \\ 0 & 0 & -1 & 2 & -2 \\ 1 & -1 & 1 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 & 2 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.33

Найти характеристические числа линейного преобразования, заданного своей матрицей. Выяснить, диагонализируемо ли преобразование:

(1) в вещественном пространстве,

(2) в комплексном пространстве. Если да, то найти базис из собственных векторов и записать в нем матрицу преобразования; в противном случае указать, какое из необходимых условий диа — гонализуемости не выполнено:

?
(1)

A45\mathbf{A}_{45}. A45=[1−13−2]\mathbf{A}_{45} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A77\mathbf{A}_{77}. A77=[cos⁡α−sin⁡αsin⁡αcos⁡α]\mathbf{A}_{77} = \left[\begin{smallmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{smallmatrix}\right].

(3)

A259\mathbf{A}_{259}. A259=[001100010]\mathbf{A}_{259} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A44\mathbf{A}_{44}. A44=[5−141]\mathbf{A}_{44} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & -1 \\ 4 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A253\mathbf{A}_{253}. A253=[011−10−1−110]\mathbf{A}_{253} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 1 \\ -1 & 0 & -1 \\ -1 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A98\mathbf{A}_{98}. A98=[0112i]\mathbf{A}_{98} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 2 i \end{smallmatrix}\right].

(7)

A436\mathbf{A}_{436}. A436=[1111101100100011]\mathbf{A}_{436} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A430\mathbf{A}_{430}. A430=[000−100−1001001000]\mathbf{A}_{430} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A478\mathbf{A}_{478}. A478=[100−101−1001101001]\mathbf{A}_{478} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(10)

A474\mathbf{A}_{474}. A474=[−5−2−3−1422163312−340]\mathbf{A}_{474} = \left[\begin{smallmatrix} -5 & -2 & -3 & -1 \\ 4 & 2 & 2 & 1 \\ 6 & 3 & 3 & 1 \\ 2 & -3 & 4 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.34

Решить задачу на собственные значения и собственные векторы и указать диагональный вид матрицы линейного преобразования, заданного в стандартном базисе (вещественное nn-мерное арифм. пр — во в пунктах 1 - 10, комплекное nn-мерное арифм. пр — во в пунктах 11 - 13):

?
(1)

A604\mathbf{A}_{604}. A604=[00⋯00100⋯01000⋯100⋮⋮\iddots⋮⋮⋮01⋯00010⋯000]\mathbf{A}_{604} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & \cdots & 1 & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \iddots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & 1 & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A621(n=2m)\mathbf{A}_{621} \quad (n = 2m). A621=[100…002010…020…………………020…010200…001]\mathbf{A}_{621} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 & 2 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 2 & 0 & \ldots & 0 & 1 & 0 \\ 2 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A625\mathbf{A}_{625}. A625=[122…22212…22………………222…12222…21]\mathbf{A}_{625} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 2 & 2 & \ldots & 2 & 2 \\ 2 & 1 & 2 & \ldots & 2 & 2 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 2 & 2 & 2 & \ldots & 1 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & \ldots & 2 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A627\mathbf{A}_{627}. A627=[xyy…yyxy…y………….yyy…x]\mathbf{A}_{627} = \left[\begin{smallmatrix} x & y & y & \ldots & y \\ y & x & y & \ldots & y \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & . \\ y & y & y & \ldots & x \end{smallmatrix}\right].

(5)

A640\mathbf{A}_{640}. A640=[n−1100…000−n+1n−320…0000−n+2n−53…000…………………………………0000…−2−n+3n−10000…0−1−n+1]\mathbf{A}_{640} = \left[\begin{smallmatrix} n-1 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ -n+1 & n-3 & 2 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -n+2 & n-5 & 3 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ \ldots \ldots \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & -2 & -n+3 & n-1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & -1 & -n+1 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A639\mathbf{A}_{639}. A639=[0100…00n−1020…000n−203…00……………………0000…0n−10000…10]\mathbf{A}_{639} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ n-1 & 0 & 2 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & n-2 & 0 & 3 & \ldots & 0 & 0 \\ \ldots \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & n-1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A634\mathbf{A}_{634}. A634=[0100…001010…000101…00………………0000…010000…10]\mathbf{A}_{634} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 1 & \ldots & 0 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A620\mathbf{A}_{620}. A620=[1−1…(−1)n−1−11…(−1)n−2…………………………(−1)n−1(−1)n−2…1]\mathbf{A}_{620} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 & \ldots & (-1)^{n-1} \\ -1 & 1 & \ldots & (-1)^{n-2} \\ \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots & \ldots & \ldots \ldots \\ (-1)^{n-1} & (-1)^{n-2} & \ldots & 1 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A606(λ1=…=λm=1,λm+1=…=λn=2;m=[(n+1)/2])\mathbf{A}_{606}(\lambda_{1} = \ldots = \lambda_{m} = 1, \lambda_{m + 1} = \ldots = \lambda_{n} = 2; \quad m = \left[(n + 1) / 2\right]). A606=[00⋯00λ1200⋯0λ22000⋯λ3200⋮⋮\iddots⋮⋮⋮0λn−12⋯000λn20⋯000]\mathbf{A}_{606} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 & \lambda^2_1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & \lambda^2_2 & 0 \\ 0 & 0 & \cdots & \lambda^2_3 & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \iddots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \lambda^2_{n-1} & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ \lambda^2_n & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(10)

A606(λ1=…=λm=1,λm+1=…=λn=0;m=[(n+1)/2])\mathbf{A}_{606}(\lambda_{1} = \ldots = \lambda_{m} = 1, \lambda_{m + 1} = \ldots = \lambda_{n} = 0; \quad m = \left[(n + 1) / 2\right]). A606=[00⋯00λ1200⋯0λ22000⋯λ3200⋮⋮\iddots⋮⋮⋮0λn−12⋯000λn20⋯000]\mathbf{A}_{606} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 & \lambda^2_1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & \lambda^2_2 & 0 \\ 0 & 0 & \cdots & \lambda^2_3 & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \iddots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \lambda^2_{n-1} & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ \lambda^2_n & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(11)

A605(λ1=…=λm=1,λm+1=…=λn=−1;m=[(n+1)/2])\mathbf{A}_{605}(\lambda_{1} = \ldots = \lambda_{m} = 1, \lambda_{m + 1} = \ldots = \lambda_{n} = - 1; m = \left[(n + 1) / 2\right]). A605=[00⋯00λ100⋯0λ2000⋯λ300⋮⋮\iddots⋮⋮⋮0λn−1⋯000λn0⋯000]\mathbf{A}_{605} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 & \lambda_1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & \lambda_2 & 0 \\ 0 & 0 & \cdots & \lambda_3 & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \iddots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \lambda_{n-1} & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ \lambda_n & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(12)

A614\mathbf{A}_{614}. A614=[010…0001…0………….000…1100…0]\mathbf{A}_{614} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \ldots & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & . \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 \\ 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 \end{smallmatrix}\right].

(13)

A635\mathbf{A}_{635}. A635=[0100…00−1010…000−101…00………………0000…010000…−10]\mathbf{A}_{635} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ -1 & 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 1 & \ldots & 0 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.35

Найти характеристические числа матрицы:

?
(1)

A490\mathbf{A}_{490}. A490=[0100−10100−10100−10]\mathbf{A}_{490} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ -1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A491\mathbf{A}_{491}. A491=[3102i13−2i002i11−2i011]\mathbf{A}_{491} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & 1 & 0 & 2 i \\ 1 & 3 & -2 i & 0 \\ 0 & 2 i & 1 & 1 \\ -2 i & 0 & 1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A492\mathbf{A}_{492}. A492=[731+2i−1+2i371−2i−1−2i1−2i1+2i7−3−1−2i−1+2i−37]\mathbf{A}_{492} = \left[\begin{smallmatrix} 7 & 3 & 1+2 i & -1+2 i \\ 3 & 7 & 1-2 i & -1-2 i \\ 1-2 i & 1+2 i & 7 & -3 \\ -1-2 i & -1+2 i & -3 & 7 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A549\mathbf{A}_{549}. A549=[02−20−4−204−532−401105−1024−3−1−20]\mathbf{A}_{549} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 2 & -2 & 0 & -4 \\ -2 & 0 & 4 & -5 & 3 \\ 2 & -4 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 5 & -1 & 0 & 2 \\ 4 & -3 & -1 & -2 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A550\mathbf{A}_{550}. A550=[00−11010−11010−10101−10101−100]\mathbf{A}_{550} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & -1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A638\mathbf{A}_{638}. A638=[ab0…000bab…0000ba…000…………⋯……000…bab000…0ba]\mathbf{A}_{638} = \left[\begin{smallmatrix} a & b & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ b & a & b & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ 0 & b & a & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \cdots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & b & a & b \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & b & a \end{smallmatrix}\right].

(7)

A643\mathbf{A}_{643}. A643=[a1a2…anana1…an−1……………Ra2a3…a1]\mathbf{A}_{643} = \left[\begin{smallmatrix} a_1 & a_2 & \ldots & a_n \\ a_n & a_1 & \ldots & a_{n-1} \\ \ldots \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ R a_2 & a_3 & \ldots & a_1 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A642\mathbf{A}_{642}. A642=[a1a2…an−1ana2a3…ana1…………………ana1…an−2an−1]\mathbf{A}_{642} = \left[\begin{smallmatrix} a_{1} & a_{2} & \ldots & a_{n-1} & a_{n} \\ a_{2} & a_{3} & \ldots & a_{n} & a_{1} \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots & \ldots \ldots \\ a_{n} & a_{1} & \ldots & a_{n-2} & a_{n-1} \end{smallmatrix}\right].

(9)

A645(n\mathbf{A}_{645}(n — нечетно). A645=[111…11εε2…εn−11ε2ε4…ε2(n−1)…………………………1εn−1ε2(n−1)…ε(n−1)2]\mathbf{A}_{645} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 & \ldots & 1 \\ 1 & \varepsilon & \varepsilon^2 & \ldots & \varepsilon^{n-1} \\ 1 & \varepsilon^2 & \varepsilon^4 & \ldots & \varepsilon^{2(n-1)} \\ \ldots \ldots \ldots \ldots & \ldots \ldots & \ldots \ldots & \ldots \ldots \\ 1 & \varepsilon^{n-1} & \varepsilon^{2(n-1)} & \ldots & \varepsilon^{(n-1)^2} \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.36

Вычислить:

?
(1)

2n+1∏k=1ncos⁡πkn+12^{n + 1} \prod_{k = 1}^{n} \cos \frac{\pi k}{n + 1}

(2)

∑k=1ncos⁡πkn+1\sum_{k = 1}^{n} \cos \frac{\pi k}{n + 1}

(3)

∑k=0n−1εk2\sum_{k = 0}^{n - 1} \varepsilon^{k^{2}}, где ε=e2πi/n,n=2m+1\varepsilon = e^{2\pi i / n}, \quad n = 2m + 1

(4)

∏0⩽j<k⩽n−1(εk−εj)\prod_{0 \leqslant j < k \leqslant n - 1}\left(\varepsilon^{k} - \varepsilon^{j}\right), где ε=e2πi/n,n=2m+1\varepsilon = e^{2\pi i / n}, \quad n = 2m + 1.

Задача 24.37
?
(1)

Одна из матриц A287,A289\mathbf{A}_{287}, \mathbf{A}_{289} подобна матрице D=diag⁡(1,1,−1)D = \operatorname {diag}(1, 1, - 1). Какая именно? Ответ обосновать, не находя собственных векторов и характеристических чисел. A287=[7−12610−191012−2413],A289=[−212−102−203]\mathbf{A}_{287} = \left[\begin{smallmatrix} 7 & -12 & 6 \\ 10 & -19 & 10 \\ 12 & -24 & 13 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{289} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 1 & 2 \\ -1 & 0 & 2 \\ -2 & 0 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(2)

Матрица D=diag⁡(1,1,0)D = \operatorname {diag}(1, 1, 0) подобна одной из матриц A230,A264\mathbf{A}_{230}, \mathbf{A}_{264}. Выяснить, какой именно, не находя собственных значений и собственных векторов. A230=[−143−2532−4−2],A264=[011110−101]\mathbf{A}_{230} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 4 & 3 \\ -2 & 5 & 3 \\ 2 & -4 & -2 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{264} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

Из двух матриц A304,A305\mathbf{A}_{304}, \mathbf{A}_{305} одна подобна матрице D1=diag⁡(1,−1,0)D_{1} = \operatorname {diag}(1, - 1, 0), а другая — матрице D2=diag⁡(1,1,0)D_{2} = \operatorname {diag}(1, 1, 0). Выяснить, какая именно, без вычисления собственных значений и собственных векторов. A304=[21−1−101110],A305=[2−1−110−13−1−2]\mathbf{A}_{304} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 1 & -1 \\ -1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{305} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & -1 & -1 \\ 1 & 0 & -1 \\ 3 & -1 & -2 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.38
?
(1)

Матрица A283\mathbf{A}_{283} подобна одной из матриц: −E- E, J3(−1),diag⁡(−1,J2(−1))J_{3}(- 1), \operatorname {diag}\left(- 1, J_{2}(- 1)\right). Какой именно? A283=[251−1−30−2−3−2]\mathbf{A}_{283} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 5 & 1 \\ -1 & -3 & 0 \\ -2 & -3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(2)

Одна из матриц A457,A458,A485\mathbf{A}_{457}, \mathbf{A}_{458}, \mathbf{A}_{485} подобна матрице J4(0)J_{4}(0). Какая именно? A457=[100−1100−101−1001−10],A458=[100−101−1001−10100−1],A485=[3−1−1−1111−311−31−13−1−1]\mathbf{A}_{457} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{458} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & -1 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{485} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & -1 & -1 & -1 \\ 1 & 1 & 1 & -3 \\ 1 & 1 & -3 & 1 \\ -1 & 3 & -1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.39

Треугольники ABCABC и A′B′C′A^{\prime } B^{\prime } C^{\prime } подобны (с коэффициентом подобия λ\lambda). Если длины сторон треугольника ABCABC равны a,b,ca, b, c, то соответствующие стороны треугольника A′B′C′A^{\prime } B^{\prime } C^{\prime } имеют длины 3a+b+c,a+3b+c,a+b+3c3a + b + c, a + 3b + c, a + b + 3c. Доказать, что треугольники правильные, и найти λ\lambda.

?
Задача 24.40

Сумма различных натуральных чисел n1,n2,n3,n4n_{1}, n_{2}, n_{3}, n_{4} равна 18. После того как их увеличили в одинаковое число λ\lambda раз, получились числа n1+n2+n3+n4,n1+n2−n3−n4n_{1} + n_{2} + n_{3} + n_{4}, n_{1} + n_{2} - n_{3} - n_{4}, n1−n2+n3−n4,n1−2n2−n3+3n4n_{1} - n_{2} + n_{3} - n_{4}, \quad n_{1} - 2n_{2} - n_{3} + 3n_{4}. Найти n1,n2,n3,n4,λn_{1}, n_{2}, n_{3}, n_{4}, \lambda.

?
Задача 24.41

Последовательность {xn}\left\{ x_{n}\right\} задана рекуррентной формулой: xn+1=23xn+13xn−1(n=1,2,…);x0=a,x1=bx_{n + 1} = \frac{2}{3} x_{n} + \frac{1}{3} x_{n - 1} \quad (n = 1, 2, \ldots ); x_{0} = a, \quad x_{1} = b. Доказать, что последовательность сходится, и найти ее предел.

?
Задача 24.42

Найти собственные значения и собственные векторы (собственные функции) дифференцирования DD как линейного преобразования каждого из следующих линейных пространств вешественных функций (n(n — фиксированное натуральное число):

?
(1)

пространство всех многочленов степени не выше nn

(2)

пространство всех тригонометрических многочленов вида f(t)=a0+a1cos⁡t+b1sin⁡t+…+ancos⁡nt+bnsin⁡ntf(t) = a_{0} + a_{1} \cos t + b_{1} \sin t + \ldots + a_{n} \cos nt + b_{n} \sin nt

(3)

линейная оболочка системы функций eλ1t,…,eλnte^{\lambda_{1} t}, \ldots , e^{\lambda_{n} t}, где λ1,…,λn\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n} — попарно различные числа.

(4)

пространство всех функций вида eλ0tp(t)e^{\lambda_{0} t} p(t), где p(t)p(t) — любой многочлен степени не выше n,λ0n, \lambda_{0} — фиксированное число (λ0≠0)\left(\lambda_{0} \neq 0\right).

Задача 24.43

Найти собственные значения и собственные векторы преобразования D2D^{2} в пространствах функций задачи 24. 42:

?
(1)

пространство всех многочленов степени не выше nn

(2)

пространство всех тригонометрических многочленов вида f(t)=a0+a1cos⁡t+b1sin⁡t+…+ancos⁡nt+bnsin⁡ntf(t) = a_{0} + a_{1} \cos t + b_{1} \sin t + \ldots + a_{n} \cos nt + b_{n} \sin nt

(3)

линейная оболочка системы функций eλ1t,…,eλnte^{\lambda_{1} t}, \ldots , e^{\lambda_{n} t}, где λ1,…,λn\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n} — попарно различные числа.

(4)

пространство всех функций вида eλ0tp(t)e^{\lambda_{0} t} p(t), где p(t)p(t) — любой многочлен степени не выше n,λ0n, \lambda_{0} — фиксированное число (λ0≠0)\left(\lambda_{0} \neq 0\right).

Задача 24.44

Проверить, что функции вида y=etp(t)y = e^{t} p(t), где p(t)p(t) — многочлен не выше второй степени, образуют линейное пространство L\mathcal{L}. Убедиться в том, что φ\varphi — линейное преобразование пространства L\mathcal{L}, и решить для φ\varphi задачу на собственные значения и собственные векторы:

?
(1)

φ(y)=y′′−2y′+y\varphi (y) = y^{\prime \prime } - 2y^{\prime } + y, т. е. φ=D2−2D+ι\varphi = D^{2} - 2D + \iota

(2)

φ=D3−2D2\varphi = D^{3} - 2D^{2}

(3)

φ=D3−3D2+3D+ι\varphi = D^{3} - 3D^{2} + 3D + \iota.

Задача 24.45

Проверить, что функции вида y=e−t(acos⁡t+bsin⁡t)y = e^{ - t}(a\cos t + b\sin t) образуют линейное пространство M\mathcal{M} и что преобразование φ=p(D)\varphi = p(D), где p(t)p(t) — данный многочлен, DD — дифференцирование, является линейным преобразованием пространства M\mathcal{M}. Решить для φ\varphi задачу на собственные значения и собственные векторы, если:

?
(1)

p(t)=(t+1)2p(t) = (t + 1)^{2}

(2)

p(t)=t2−1p(t) = t^{2} - 1

Задача 24.46

В линейной оболочке функций cos⁡2t,sin⁡2t,tcos⁡2t\cos 2t, \sin 2t, t\cos 2t, tsin⁡2tt\sin 2t задано линейное преобразование φ=p(D)\varphi = p(D), где p(t)p(t) — многочлен, DD — дифференцирование. Решить для φ\varphi задачу на собственные значения и собственные векторы, если:

?
(1)

p(t)=t2+4p(t) = t^{2} + 4

(2)

p(t)=t4+8t2p(t) = t^{4} + 8t^{2}.

Задача 24.47

Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования φ\varphi пространства вещественных многочленов p(t)p(t) не выше второй степени, если:

?
(1)

φ(p)=tp′\varphi (p) = tp^{\prime }; 1

(2)

φ(p)=(tp)′\varphi (p) = (tp)^{\prime }

(3)

φ(p)=t2p′′−tp′+2p\varphi (p) = t^{2} p^{\prime \prime } - tp^{\prime } + 2p.

Задача 24.48

Найти собственные значения и собственные векторы преобразования дифференцирования в пространстве функший, бесконечно дифференцируемых на всей числовой прямой.

?
Задача 24.49

Пусть L\mathcal{L} — множество функций y(t)y(t), бесконечно дифференцируемых на отрезке [0,π]\left[0, \pi \right] и таких, что y(0)=y(π)=0y(0) = y(\pi ) = 0.

?
(1)

Проверить, что L\mathcal{L} — линейное пространство.

(2)

Найти собственные векторы и собственные значения линейного преобразования φ\varphi пространства L\mathcal{L}, заданного формулой φ(y)=y′′\varphi (y) = y^{\prime \prime }.

Задача 24.50

Пусть A,BA, B — квадратные матрицы, и матрица [ACOB]□\left[\begin{smallmatrix} A & C \\ O & B\end{smallmatrix}\right]^{\square } диагонализируема. Доказать, что матрицы A,BA, B диагонализируемы. Показать на примере, что обратное утверждение неверно.

?
Задача 24.51

Зафиксируем вещественный многочлен p0(t)p_{0}(t) степени mm (m⩾1)(m \geqslant 1). Любой многочлен p(t)p(t) можно разделить на p0(t)p_{0}(t) с остатком, т. е. однозначно представить в виде

p(t)=q(t)p0(t)+r(t) p(t) = q(t) p_{0}(t) + r(t)

(степень остатка r(t)r(t) меньше степени p0(t)p_{0}(t)). Преобразование φ\varphi пространства P\mathcal{P} всех вещественных многочленов определим формулой φ(p(t))=r(t)\varphi (p(t)) = r(t).

?
(1)

Показать, что преобразование φ\varphi линейно и φ2=φ\varphi^{2} = \varphi.

(2)

Найти собственные значения и собственные векторы преобразования φ\varphi.

(3)

Доказать, что формула (4) дает разложение пространства P\mathcal{P} в прямую сумму собственных подпространств.

Задача 24.52

Пусть φ\varphi — операция взятия остатка от деления на многочлен p0(t)p_{0}(t) (см. задачу 24. 51) в пространстве многочленов степени не выше 3. Найти базис из собственных векторов и записать матрицу преобразования φ\varphi в этом базисе, если:

?
(1)

p0(t)=tp_{0}(t) = t

(2)

p0(t)=t2+1p_{0}(t) = t^{2} + 1

(3)

p0(t)=(t−1)3p_{0}(t) = (t - 1)^{3}.

Задача 24.53

В пространстве Rn×n\mathcal{R}_{n \times n} квадратных матриц порядка nn рассматривается операция транспонирования τ:A→AT\tau : A \rightarrow A^{T}. Проверить, что τ\tau — линейное преобразование и τ2=ι\tau^{2} = \iota. Найти собственные значения и собственные векторы преобразования τ\tau. Разложить пространство Rn×n\mathcal{R}_{n \times n} в прямую сумму собственных подпространств преобразования τ\tau.

?
Задача 24.54

Множество комплексных матриц порядка nn рассматривается как вещественное линейное пространство M\mathcal{M} размерности 2n22n^{2}.

?
(1)

Проверить, что операция η:A→AH=AˉT\eta : A \rightarrow A^{H} = \bar{A}^{T} эрмитова сопряжения матрицы является линейным преобразованием пространства M\mathcal{M}, причем η2=ι\eta^{2} = \iota.

(2)

Найти собственные значения и собственные векторы преобразования η\eta.

(3)

Показать, что преобразование η\eta не является линейным преобразованием комплексного пространства Cn×n\mathcal{C}_{n \times n}.

Задача 24.55

Пусть AA — матрица второго порядка. Формула φ(X)=AX\varphi (X) = AX определяет линейное преобразование пространства матриц второго порядка (задача 23. 47). Найти собственные значения и максимальную линейно независимую систему собственных векторов преобразования φ\varphi. В случае, когда эта система является базисом, записать в нем матрицу преобразования φ\varphi:

?
(1)

A=A46A = \mathbf{A}_{46}. A46=[−4014]\mathbf{A}_{46} = \left[\begin{smallmatrix} -4 & 0 \\ 1 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A=A52A = \mathbf{A}_{52}. A52=[11−218−1]\mathbf{A}_{52} = \left[\begin{smallmatrix} 11 & -2 \\ 18 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A=A50A = \mathbf{A}_{50} (в пространстве комплексных матриц). A50=[0−11−1]\mathbf{A}_{50} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.56

Решить задачу на собственные значения и собственные векторы для преобразования φ(X)=XB\varphi (X) = XB пространства матриц второго порядка, если:

?
(1)

B=A36B = \mathbf{A}_{36}. A36=[02−1−3]\mathbf{A}_{36} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 2 \\ -1 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(2)

B=A51B = \mathbf{A}_{51} (пространство вещественное). A51=[−7−281]\mathbf{A}_{51} = \left[\begin{smallmatrix} -7 & -2 \\ 8 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

B=A45B = \mathbf{A}_{45} (пространство комплексное). A45=[1−13−2]\mathbf{A}_{45} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.57

Преобразование пространства матриц второго порядка определено формулой φ(X)=AX−XA\varphi (X) = AX - XA, где AA — фиксированная матрица.

?
(1)

Показать, что преобразование φ\varphi линейно, и найти его матрицу в стандартном базисе.

(2)

Решить для преобразования φ\varphi задачу на собственные значения и собственные векторы, если:

(1) A=A106A = \mathbf{A}_{106}

(2) A=A22A = \mathbf{A}_{22} (пространство вещественное);

(3) A=A20A = \mathbf{A}_{20} (пространство комплексное). A106=[0100],A22=[0110],A20=[0−110]\mathbf{A}_{106} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{22} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{20} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.58

Пусть AA — невырожденная матрица второго порядка. Показать, что формула φ(X)=A−1XA\varphi (X) = A^{ - 1} XA определяет линейное преобразование пространства матриц второго порядка. Решить для преобразования φ\varphi задачу на собственные значения и собственные векторы, если:

?
(1)

A=A22A = \mathbf{A}_{22}. A22=[0110]\mathbf{A}_{22} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A=A13A = \mathbf{A}_{13}. A13=[1101]\mathbf{A}_{13} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.59

Найти собственные векторы и собственные значения преобразования сдвига в пространстве многочленов от двух переменных, определенного в задаче 23. 50, если:

?
(1)

a=1,b=0a = 1, \quad b = 0

(2)

a=1,b=−2a = 1, \quad b = - 2.

Задача 24.60

Решить задачу о собственных значениях и собственных векторах для линейных преобразований пространства однородных многочленов степени nn от двух переменных, определенных в задаче 23. 51:

?
(1)

φ(p)=x∂p∂y\varphi (p) = x\frac{\partial p}{\partial y};

(2)

φ(p)=y∂p∂x\varphi (p) = y\frac{\partial p}{\partial x};

(3)

φ(p)=x∂p∂x−y∂p∂y\varphi (p) = x\frac{\partial p}{\partial x} - y\frac{\partial p}{\partial y}.

Задача 24.61

Пусть AA — матрица второго порядка, (x∗,y∗)=(x,y)A\left(x^{ * }, y^{ * }\right) = (x, y) A. Преобразование φ\varphi пространства многочленов p(x,y)p(x, y) степени не выше nn определим формулой φ(p(x,y))=p(x∗,y∗)\varphi (p(x, y)) = p\left(x^{ * }, y^{ * }\right). Показать, что φ\varphi — линейное преобразование. Найти его собственные векторы и собственные значения, если n=2n = 2 и

?
(1)

A=[0100]A =\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 0 & 0\end{smallmatrix}\right]

(2)

A=[0110]A =\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0\end{smallmatrix}\right]

(3)

A=[100−1]A =\left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 \\ 0 & - 1\end{smallmatrix}\right]

Задача 24.62

Пусть K(x,y)=g0(y)+xg1(y)+x2g2(y)\mathcal{K}(x, y) = g_{0}(y) + xg_{1}(y) + x^{2} g_{2}(y), где g0(y)g_{0}(y), g1(y),g2(y)g_{1}(y), g_{2}(y) — непрерывные функции на отрезке [−1,1]\left[ - 1, 1\right]. Показать, что преобразование φ\varphi, определяемое формулой

φ(p(x))=∫−11K(x,y)p(y)dy \varphi (p(x)) = \int _{ - 1}^{1} \mathcal{K}(x, y) p(y) dy

является линейным преобразованием пространства многочленов p(x)p(x) степени не выше 2. Найти собственные значения и собственные векторы преобразования φ\varphi, если:

?
(1)

K(x,y)=3x2y+5xy2\mathcal{K}(x, y) = 3x^{2} y + 5xy^{2}

(2)

K(x,y)=y2+2x(y−1)+(1−3y2)x2\mathcal{K}(x, y) = y^{2} + 2x(y - 1) + \left(1 - 3y^{2}\right) x^{2}.

Задача 24.63

Показать, что формула

φ(f(x))=∫0πK(x,y)f(y)dy \varphi (f(x)) = \int _{0}^{\pi } \mathcal{K}(x, y) f(y) dy

определяет линейное преобразование φ\varphi пространства тригонометрических многочленов вида:

?
(1)

acos⁡x+bsin⁡xa\cos x + b\sin x, если K(x,y)=sin⁡(x+y)\mathcal{K}(x, y) = \sin (x + y)

(2)

a+bcos⁡2x+csin⁡2xa + b\cos 2x + c\sin 2x, если K(x,y)=cos⁡2(x−y)\mathcal{K}(x, y) = \cos^{2}(x - y). Найти собственные значения и собственные векторы преобразования φ\varphi.

Задача 24.64

Найти собственные значения и собственные векторы оператора Лапласа △=∂2∂x2+∂2∂y2\triangle = \frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}} + \frac{\partial^{2}}{\partial y^{2}} в пространстве многочленов p(x,y)p(x, y) с вещественными коэффициентами.

?
Задача 24.65

Пусть φ,ψ\varphi , \psi — подобные преобразования линейного пространства L\mathcal{L} (см. формулу (5) введения к §23\S 23). Доказать, что:

?
(1)

характеристические многочлены преобразований φ\varphi и ψ\psi совпадают

(2)

если xx — собственный вектор преобразования φ\varphi, то ω−1(x)\omega^{ - 1}(x) — собственный вектор преобразования ψ\psi, отвечающий тому же собственному значению

(3)

если в L\mathcal{L} существует базис, в котором матрица преобразования φ\varphi диагональна (треугольна), то аналогичный базис существует и для ψ\psi.

(4)

Показать на примере, что совпадение характеристических многочленов двух линейных преобразований не влечет подобия этих преобразований.

Подпараграф
Задача 24.66

Доказать, что

?
(1)

ядро и

(2)

множество значений линейного преобразования являются инвариантными подпространствами.

Задача 24.67

Доказать, что собственное подпространство линейного преобразования инвариантно.

?
Задача 24.68

Пусть φ\varphi — линейное преобразование линейного пространства L,M\mathcal{L}, \mathcal{M} — подпространство в L\mathcal{L}, инвариантное относи — тельно φ\varphi, и p(t)p(t) — многочлен. Доказать, что данное подпространство в L\mathcal{L} инвариантно относительно φ\varphi:

?
(1)

φ(M)\varphi (\mathcal{M}); \quad

(2)

φ−1(M)\varphi^{ - 1}(\mathcal{M}) (если φ\varphi обратимо)

(3)

φm(M)(m⩾1)\varphi^{m}(\mathcal{M})(m \geqslant 1)

(4)

Ker⁡p(φ)\operatorname {Ker} p(\varphi )

(5)

p(φ)(M)p(\varphi )(\mathcal{M}).

Задача 24.69

Доказать, что

?
(1)

сумма двух (и вообще любого конечного множества) и

(2)

пересечение двух (и вообще любого множества) инвариантных подпространств линейного преобразования — инвариантные подпространства.

Задача 24.70

Пусть φ\varphi — линейное преобразование линейного пространства. Доказать, что любое подпространство, содержащее Im⁡φ\operatorname {Im} \varphi, инвариантно.

?
Задача 24.71

Доказать, что если линейное преобразование φ\varphi невырождено, то φ\varphi и φ−1\varphi^{ - 1} имеют одни и те же инвариантные подпространства.

?
Задача 24.72

Какой вид имеет матрица линейного преобразования nn-мерного линейного пространства, если базис инвариантного подпространства образован:

?
(1)

первыми kk базисными векторами

(2)

последними n−kn - k базисными векторами?

Задача 24.73
?
(1)

Пусть линейное пространство является прямой суммой двух инвариантных подпространств линейного преобразования. Доказать, что тогда в некотором базисе матрица преобразования имеет вид [AOOB]\left[\begin{smallmatrix} A & O \\ O & B\end{smallmatrix}\right], где A,BA, B — квадратные матрицы.

(2)

Сформулировать и доказать обратное утверждение.

Задача 24.74

Доказать, что:

?
(1)

характеристический многочлен линейного преобразования делится на характеристический многочлен его ограничения на инвариантном подпространстве

(2)

если все корни характеристического многочлена линейного преобразования φ\varphi линейного пространства L\mathcal{L} принадлежат полю, над которым определено L\mathcal{L}, то всякое подпространство в L\mathcal{L}, инвариантное относительно φ\varphi, содержит собственный вектор этого преобразования

(3)

если линейное пространство является прямой суммой инвариантных подпространств линейного преобразования φ\varphi, то характеристический многочлен φ\varphi равен произведению характеристических многочленов ограничений φ\varphi на этих инвариантных подпространствах.

Задача 24.75

Найти все подпространства, инвариантные относительно гомотетии линейного пространства.

?
Задача 24.76

Найти подпространства, инвариантные относительно поворота плоскости вокруг начала координат на угол α\alpha.

?
Задача 24.77

Найти подпространства трехмерного геометрического векторного пространства, инвариантные относительно поворота на угол α(α≠0,2π)\alpha (\alpha \neq 0, 2\pi ) вокруг прямой x=ta\mathbf{x} = t\mathbf{a} (a≠0)(\mathbf{a} \neq 0).

?
Задача 24.78

Пусть линейное преобразование nn-мерного линейного пространства имеет nn попарно различных собственных значений. Найти все инвариантные подпространства и подсчитать их количество.

?
Задача 24.79

Пусть φ\varphi — диагонализируемое линейное преобразование nn-мерного линейного пространства L\mathcal{L}. Найти все подпространства в L\mathcal{L}, инвариантные относительно преобразования φ\varphi.

?
Задача 24.80

Найти все подпространства в L\mathcal{L}, инвариантные относительно φ\varphi, если в базисе e1,…,ene_{1}, \ldots , e_{n} линейного пространства L\mathcal{L} линейное преобразование φ\varphi имеет матрицу:

?
(1)

J2(λ)(n=2)J_{2}(\lambda ) \quad (n = 2)

(2)

J3(λ)(n=3)J_{3}(\lambda ) \quad (n = 3)

(3)

Jn(λ)J_{n}(\lambda )

Задача 24.81

Пусть L=L1⊕L2\mathcal{L} = \mathcal{L}_{1} \oplus \mathcal{L}_{2}. Найти инвариантные подпространства данного линейного преобразовакия пространства L\mathcal{L}:

?
(1)

проектирования на L1\mathcal{L}_{1} параллельно L2\mathcal{L}_{2}

(2)

отражения в L1\mathcal{L}_{1} параллельно L2\mathcal{L}_{2}.

Задача 24.82
?
(1)

Показать, что преобразование φ\varphi проектирования линейного пространства обладает свойством: φ2=φ\varphi^{2} = \varphi.

(2)

Доказать, что ненулевое линейное преобразование φ≠ι\varphi \neq \iota, для которого φ2=φ\varphi^{2} = \varphi, есть проектирование на Im⁡φ\operatorname {Im} \varphi параллельно Ker⁡φ\operatorname {Ker} \varphi.

Задача 24.83
?
(1)

Показать, что преобразование φ\varphi отражения линейного пространства в подпространстве обладает свойством φ2=ι\varphi^{2} = \iota.

(2)

Доказать, что линейное преобразование φ\varphi, отличное от ±ι\pm \iota, для которого φ2=ι\varphi^{2} = \iota, есть отражение пространства в подпространстве неподвижных векторов параллельно некоторому дополнительному подпространству.

Задача 24.84

Пусть φ\varphi — линейное преобразование пространства L\mathcal{L}. Доказать, что при любом α\alpha каждое подпространство, содержащее Im⁡(φ+αι)\operatorname {Im}(\varphi + \alpha \iota ), инвариантно относительно φ\varphi.

?
Задача 24.85

Доказать утверждения:

?
(1)

Если линейное преобразование nn-мерного линейного пространства имеет собственный вектор, то для него существует и (n−1)(n - 1)-мерное инвариантное подпространство.

(2)

Пусть AA — матрица линейного преобразования φ\varphi в некотором базисе e,λ\mathbf{e}, \lambda — собственное значение и строка а определена уравнением a(A−λE)=o\mathbf{a}(A - \lambda E) = \mathbf{o}. Тогда уравнение aξ=0\mathbf{a} \xi = 0 в базисе e\mathbf{e} определяет (n−1)(n - 1)-мерное подпространство, инвариантное относительно преобразования φ\varphi. Справедливо ли обратное утверждение?

(3)

Всякое kk-мерное инвариантное подпространство линейного преобразования комплексного пространства содержит (k−1)(k - 1)-мерное инвариантное подпространство.

Задача 24.86

Линейное преобразование φ\varphi арифметического пространства Rn\mathcal{R}_{n} в стандартном базисе e1,…,ene_{1}, \ldots , e_{n} задано матрицей AA. Найти подпространства, инвариантные относительно φ\varphi, если:

?
(1)

A=A36A = \mathbf{A}_{36}. A36=[02−1−3]\mathbf{A}_{36} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 2 \\ -1 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A=A51A = \mathbf{A}_{51}. A51=[−7−281]\mathbf{A}_{51} = \left[\begin{smallmatrix} -7 & -2 \\ 8 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A=A306A = \mathbf{A}_{306}. A306=[1−2214−215−3]\mathbf{A}_{306} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -2 & 2 \\ 1 & 4 & -2 \\ 1 & 5 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A=A287A = \mathbf{A}_{287}. A287=[7−12610−191012−2413]\mathbf{A}_{287} = \left[\begin{smallmatrix} 7 & -12 & 6 \\ 10 & -19 & 10 \\ 12 & -24 & 13 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A=A604A = \mathbf{A}_{604}. A604=[00⋯00100⋯01000⋯100⋮⋮\iddots⋮⋮⋮01⋯00010⋯000]\mathbf{A}_{604} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & \cdots & 1 & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \iddots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & 1 & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A=A621A = \mathbf{A}_{621}, (n=2m)(n = 2m). A621=[100…002010…020…………………020…010200…001]\mathbf{A}_{621} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 & 2 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 2 & 0 & \ldots & 0 & 1 & 0 \\ 2 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A=A625A = \mathbf{A}_{625}. A625=[122…22212…22………………222…12222…21]\mathbf{A}_{625} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 2 & 2 & \ldots & 2 & 2 \\ 2 & 1 & 2 & \ldots & 2 & 2 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 2 & 2 & 2 & \ldots & 1 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & \ldots & 2 & 1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.87

Найти (n−1)(n - 1)-мерные подпространства в Rn\mathcal{R}_{n}, инвариантные относительно линейного преобразования, заданного своей матрицей AA, если:

?
(1)

A=A241A = \mathbf{A}_{241}. A241=[6−115−554−99]\mathbf{A}_{241} = \left[\begin{smallmatrix} 6 & -1 & 1 \\ 5 & -5 & 5 \\ 4 & -9 & 9 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A=A222A = \mathbf{A}_{222}. A222=[111222−3−3−3]\mathbf{A}_{222} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 2 & 2 & 2 \\ -3 & -3 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A=A238A = \mathbf{A}_{238}. A238=[−310−10−74−4−2−33]\mathbf{A}_{238} = \left[\begin{smallmatrix} -3 & 10 & -10 \\ -7 & 4 & -4 \\ -2 & -3 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A=A262A = \mathbf{A}_{262}. A262=[−1−22−2−12−3−23]\mathbf{A}_{262} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & -2 & 2 \\ -2 & -1 & 2 \\ -3 & -2 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A=A487A = \mathbf{A}_{487}. A487=[001000013400−1−100]\mathbf{A}_{487} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 3 & 4 & 0 & 0 \\ -1 & -1 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A=A447A = \mathbf{A}_{447}. A447=[−12011−12001−12201−1]\mathbf{A}_{447} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 2 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 2 & 0 & 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A=A549A = \mathbf{A}_{549}. A549=[02−20−4−204−532−401105−1024−3−1−20]\mathbf{A}_{549} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 2 & -2 & 0 & -4 \\ -2 & 0 & 4 & -5 & 3 \\ 2 & -4 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 5 & -1 & 0 & 2 \\ 4 & -3 & -1 & -2 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A=A640A = \mathbf{A}_{640}. A640=[n−1100…000−n+1n−320…0000−n+2n−53…000…………………………………0000…−2−n+3n−10000…0−1−n+1]\mathbf{A}_{640} = \left[\begin{smallmatrix} n-1 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ -n+1 & n-3 & 2 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -n+2 & n-5 & 3 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ \ldots \ldots \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & -2 & -n+3 & n-1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & -1 & -n+1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.88
?
(1)

Пусть λ=α+iβ\lambda = \alpha + i\beta (β≠0)(\beta \neq 0) — характеристическое число вещественной матрицы AA порядка n,l=x+iyn, \mathbf{l} = \mathbf{x} + i\mathbf{y} — собственный вектор линейного преобразования пространства Cn\mathcal{C}_{n} с матрицей AA (x, у — вещественные векторы). Доказать, что x\mathbf{x} и y\mathbf{y} образуют базис двумерного инвариантного подпространства линейного преобразования пространства Rn\mathcal{R}_{n}, заданного матрицей AA.

(2)

Найти двумерные инвариантные подпространства L\mathcal{L} для линейного преобразования пространства R4\mathcal{R}_{4}, заданного в стандартном базисе матрицей A474\mathbf{A}_{474}. A474=[−5−2−3−1422163312−340]\mathbf{A}_{474} = \left[\begin{smallmatrix} -5 & -2 & -3 & -1 \\ 4 & 2 & 2 & 1 \\ 6 & 3 & 3 & 1 \\ 2 & -3 & 4 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.89

Пусть φ\varphi — линейное преобразование вещественного линейного пространства, λ,λˉ\lambda , \bar{\lambda } — пара его комплексно сопряженных характеристических чисел, p=−(λ+λˉ)p = - (\lambda + \bar{\lambda }) и q=λλˉq = \lambda \bar{\lambda }. Доказать, что квазисобственное подпространство Ker⁡(φ2+pφ+qι)\operatorname {Ker}\left(\varphi^{2} + p\varphi + q\iota \right) — ненулевое и инвариантно относительно φ\varphi.

?
Задача 24.90

Найти квазисобственные подпространства преобразования φ\varphi, заданного матрицей AA:

?
(1)

A=[012−10−2−220]A =\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 2 \\ - 1 & 0 & - 2 \\ - 2 & 2 & 0\end{smallmatrix}\right]

(2)

A=[10−1201−2−1−1210−2101]A =\left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & - 1 & 2 \\ 0 & 1 & - 2 & - 1 \\ - 1 & 2 & 1 & 0 \\ - 2 & 1 & 0 & 1\end{smallmatrix}\right]

(3)

A=[012−2−1022−2−20−12−210]A =\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 2 & - 2 \\ - 1 & 0 & 2 & 2 \\ - 2 & - 2 & 0 & - 1 \\ 2 & - 2 & 1 & 0\end{smallmatrix}\right]

(4)

A423\mathbf{A}_{423}. A423=[1/21/21/21/2−1/21/2−1/21/2−1/2−1/21/21/21/2−1/2−1/21/2]\mathbf{A}_{423} = \left[\begin{smallmatrix} 1/2 & 1/2 & 1/2 & 1/2 \\ -1/2 & 1/2 & -1/2 & 1/2 \\ -1/2 & -1/2 & 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 & -1/2 & 1/2 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A474\mathbf{A}_{474}. A474=[−5−2−3−1422163312−340]\mathbf{A}_{474} = \left[\begin{smallmatrix} -5 & -2 & -3 & -1 \\ 4 & 2 & 2 & 1 \\ 6 & 3 & 3 & 1 \\ 2 & -3 & 4 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.91

Доказать, что квазисобственное подпространство не содержит собственных векторов, и через каждый его вектор проходит двумерное инвариантное подпространство.

?
Задача 24.92

Доказать, что размерность квазисобственного подпространства — четное число.

?
Задача 24.93

Доказать, что квазисобственное подпространство можно разложить в прямую сумму двумерных инвариантных подпространств.

?
Задача 24.94

Доказать, что размерность квазисобственного пространства не превосходит удвоенной кратности соответствующего характеристического числа.

?
Задача 24.95

Доказать, что в двумерном инвариантном подпространстве преобразования φ\varphi, не содержащем собственных векторов, можно выбрать базис так, что матрица ограничения φ\varphi будет иметь вид [αβ−βα]\left[\begin{smallmatrix} \alpha & \beta \\ - \beta & \alpha \end{smallmatrix}\right].

?
Задача 24.96

Доказать, что любое двумерное инвариантное подпространство, не содержащее собственньх векторов, лежит в некотором квазисобственном подпространстве.

?
Задача 24.97

Доказать, что любые два квазисобственные подпространства имеют нулевое пересечение.

?
Задача 24.98

Доказать, что собственные и квазисобственные подпространства линейного преобразования расположены так, что сумма их — прямая сумма.

?
Задача 24.99

Для каждого из преобразований задачи 24. 90:

?
(1)

A=[012−10−2−220]A =\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 2 \\ - 1 & 0 & - 2 \\ - 2 & 2 & 0\end{smallmatrix}\right]

(2)

A=[10−1201−2−1−1210−2101]A =\left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & - 1 & 2 \\ 0 & 1 & - 2 & - 1 \\ - 1 & 2 & 1 & 0 \\ - 2 & 1 & 0 & 1\end{smallmatrix}\right]

(3)

A=[012−2−1022−2−20−12−210]A =\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 2 & - 2 \\ - 1 & 0 & 2 & 2 \\ - 2 & - 2 & 0 & - 1 \\ 2 & - 2 & 1 & 0\end{smallmatrix}\right]

(4)

A423\mathbf{A}_{423}. A423=[1/21/21/21/2−1/21/2−1/21/2−1/2−1/21/21/21/2−1/2−1/21/2]\mathbf{A}_{423} = \left[\begin{smallmatrix} 1/2 & 1/2 & 1/2 & 1/2 \\ -1/2 & 1/2 & -1/2 & 1/2 \\ -1/2 & -1/2 & 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 & -1/2 & 1/2 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A474\mathbf{A}_{474}. A474=[−5−2−3−1422163312−340]\mathbf{A}_{474} = \left[\begin{smallmatrix} -5 & -2 & -3 & -1 \\ 4 & 2 & 2 & 1 \\ 6 & 3 & 3 & 1 \\ 2 & -3 & 4 & 0 \end{smallmatrix}\right].

найти матрицу перехода к такому базису, в котором его матрица — клеточно диагональная, и найти матрицу преобразования в этом базисе. (В каждом случае найти хотя бы одно решение.)

Задача 24.100
?
(1)

Пусть линейное преобразование φn\varphi n-мерного линейного пространства L\mathcal{L} обладает цепочкой вложенных друг в друга попарно различных инвариантных подпространств: L1⊂L2⊂…⊂Ln=L\mathcal{L}_{1} \subset \mathcal{L}_{2} \subset \ldots \subset \mathcal{L}_{n} = \mathcal{L}. Доказать, что в L\mathcal{L} существует базис, в котором матрица преобразования φ\varphi верхняя треугольная.

(2)

Пусть в базисе e1,…,ene_{1}, \ldots , e_{n} матрица линейного преобразования φ\varphi пространства L\mathcal{L} верхняя треугольная. Доказать, что подпространства Lk=L{e1,…,ek}(k=1,…,n)\mathcal{L}_{k} = \mathcal{L}\left\{ e_{1}, \ldots , e_{k}\right\} \quad (k = 1, \ldots , n) инвариантны относительно φ\varphi и Lk⊂Lk+1(k=1,…,n−1)\mathcal{L}_{k} \subset \mathcal{L}_{k + 1} \quad (k = 1, \ldots , n - 1).

Задача 24.101

Линейное преобразование пространства R3\mathcal{R}_{3} задано матрицей AA в стандартном базисе. Привести матрицу преобразования к треугольному виду, если:

?
(1)

A=A241A = \mathbf{A}_{241}. A241=[6−115−554−99]\mathbf{A}_{241} = \left[\begin{smallmatrix} 6 & -1 & 1 \\ 5 & -5 & 5 \\ 4 & -9 & 9 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A=A222A = \mathbf{A}_{222}. A222=[111222−3−3−3]\mathbf{A}_{222} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 2 & 2 & 2 \\ -3 & -3 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A=A283A = \mathbf{A}_{283}. A283=[251−1−30−2−3−2]\mathbf{A}_{283} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 5 & 1 \\ -1 & -3 & 0 \\ -2 & -3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A=A263A = \mathbf{A}_{263}. A263=[3−313−22−120]\mathbf{A}_{263} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & -3 & 1 \\ 3 & -2 & 2 \\ -1 & 2 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.102
?
(1)

Пусть L1⊂L2⊂…⊂Lr=L\mathcal{L}_{1} \subset \mathcal{L}_{2} \subset \ldots \subset \mathcal{L}_{r} = \mathcal{L} — цепочка подпространств линейного пространства L\mathcal{L}, инвариантных относительно линейного преобразования φ,dim⁡Li=ni(n1<n2<……<nr=n)\varphi , \operatorname {dim} \mathcal{L}_{i} = n_{i}\left(n_{1} < n_{2} < \ldots \ldots < n_{r} = n\right). Допустим, что базис e1,…,ene_{1}, \ldots , e_{n} выбран так, что векторы e1,…,enie_{1}, \ldots , e_{n_{i}} принадлежат Li(i=1,…,r)\mathcal{L}_{i}(i = 1, \ldots , r). Показать, что матрица AφA_{\varphi } — верхняя блочно треугольная с диагональными блоками размеров ki×kik_{i} \times k_{i}, где ki=ni−ni−1(i=2,…,r)k_{i} = n_{i} - n_{i - 1}(i = 2, \ldots , r), k1=n1k_{1} = n_{1}.

(2)

Пусть в некотором базисе матрица линейного преобразования — верхняя блочно треугольная. Доказать, что преобразование обладает цепочкой инвариантных подпространств. Выразить их размерности через порядки диагональных блоков.

Задача 24.103

Пусть L\mathcal{L} — линейное пространство бесконечно дифференцируемых функций f(t)(t∈R),nf(t) \quad (t\in \mathbb {R}), n — целое неотрицательное число, λ\lambda — фиксированное действительное число. Доказать, что данное множество функций образует подпространство в L\mathcal{L}, инвариантное относительно дифференцирования DD:

?
(1)

множество всех многочленов

(2)

множество всех многочленов степени не выше nn

(3)

множество всех тригонометрических многочленов порядка не выше nn

(4)

множество всех линейных комбинаций функций eλ1t,……,eλnte^{\lambda_{1} t}, \ldots \ldots , e^{\lambda_{n} t}

(5)

множество всех функций f(t)=eλtp(t)f(t) = e^{\lambda t} p(t), где p(t)p(t) — произвольный многочлен

(6)

множество всех функций f(t)=eλtT(t)f(t) = e^{\lambda t} T(t), где T(t)T(t) — произвольный тригонометрический многочлен

(7)

множество всех функций p(t)cos⁡t,p(t)sin⁡tp(t) \cos t, p(t) \sin t, где p(t)p(t) — произвольный многочлен.

Задача 24.104

Пусть L\mathcal{L} — линейное пространство функций задачи 24.103, φ=D2\varphi = D^{2}. Доказать, что данное множество функций является подпространством в L\mathcal{L}, инвариантным относительно преобразования φ\varphi. Найти собственные значения и собственные векторы ограничения преобразования на этом подпространстве:

?
(1)

множество всех четных многочленов степени не выше 2n2n

(2)

множество всех нечетных многочленов степени не выше 2n+12n + 1

(3)

множество всех четных тригонометрических многочленов a0+a1cos⁡t+…+ancos⁡nta_{0} + a_{1} \cos t + \ldots + a_{n} \cos nt

(4)

множество всех нечетных тригонометрических многочленов b1sin⁡t+…+bnsin⁡ntb_{1} \sin t + \ldots + b_{n} \sin nt.

Задача 24.105

Найти все подшространства линейного пространства всех многочленов, инвариантные относительно дифференцирования.

?
Задача 24.106

Показать, что линейное преобразование пространства всех многочленов, состоящее в умножении многочленов на tt, не имеет ни собственных векторов, ни инвариантных подпространств (кроме нулевого подпространства и всего пространства).

?
Задача 24.107

Найти подпространства, инвариантные относительно операции взятия остатка (см. задачу 24. 51) в пространстве всех многочленов.

?
Задача 24.108

Пусть φ\varphi — линейное преобразование пространства многочленов p(x,y)p(x, y), определенное в задаче 24. 61. Доказать, что подпространства однородных многочленов степени n(n=0,1,…)n\quad (n = 0, 1, \ldots ) инвариантны относительно преобразования φ\varphi.

?
Задача 24.109

Найти подпространства линейного пространства матриц порядка nn, инвариантные относительно транспонирования.

?
Задача 24.110

В пространстве Rn×n\mathcal{R}_{n \times n} рассматривается преобразование φ(X)=AX\varphi (X) = AX, где AA — фиксированная матрица. Доказать, что Rn×n\mathcal{R}_{n \times n} является прямой суммой nn подпространств, инвариантных относительно φ\varphi.

?
Задача 24.111

В пространстве Rn×n\mathcal{R}_{n \times n} рассматривается преобразование φ(X)=AX−XA\varphi (X) = AX - XA, где AA — фиксированная матрица. До — казать, что данное множество образует инвариантное относительно φ\varphi подпространство:

?
(1)

множество всех матриц с нулевым следом

(2)

множество всех верхних треугольных матриц (если матрица AA верхняя треугольная)

(3)

множество всех кососимметрических матриц (если матрица AA кососимметрическая)

(4)

множество всех диагональных матриц (если матрица AA диагональная).

Задача 24.112

Линейное преобразование φ\varphi пространства Rn×n\mathcal{R}_{n \times n} вещественных матриц порядка nn определено формулой φ(X)=ATX+XA\varphi (X) = A^{T} X + XA, где AA — фиксированная матрица.

?
(1)

Доказать, что кососимметрические матрицы образуют подпространство в Rn×n\mathcal{R}_{n \times n}, инвариантное относительно преобразования φ\varphi

(2)

выразить характеристические числа ограничения φ\varphi на этом подпространстве через характеристические числа матрицы AA.

Задача 24.113

Линейное преобразование пространства матриц порядка nn определено формулой φ(X)=A−1XA\varphi (X) = A^{ - 1} XA, где AA — невырожденная матрица. Доказать, что данное множество матриц является подпространством, инвариантным относительно преобразования φ\varphi:

?
(1)

множество всех матриц с нулевым следом

(2)

множество всех скалярных матриц

(3)

множество всех верхних треугольных матриц (если матрица AA верхняя треугольная)

(4)

(1) множество всех симметрических матриц;

(2) множество всех кососимметрических матриц (если матрица AA ортогональная).

(5)

(1) множество всех эрмитовых матриц;

(2) множество всех косоэрмитовых матриц (если AA — унитарная матрица и если эти множества — подпространства 2n22n^{2}-мерного вещественного пространства комплексных матриц порядка nn).

Задача 24.114

Линейное преобразование φ\varphi комплексного пространства матриц второго порядка задано формулой φ(X)=A−1XA\varphi (X) = A^{ - 1} XA, где A=A77,αA = \mathbf{A}_{77}, \alpha — вещественное число. Найти собственные значения и собственные векторы ограничения преобразования φ\varphi на подпространстве:. A77=[cos⁡α−sin⁡αsin⁡αcos⁡α]\mathbf{A}_{77} = \left[\begin{smallmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{smallmatrix}\right].

?
(1)

симметрических матриц

(2)

матриц с нулевым следом.

Подпараграф
Задача 24.115

Привести пример матрицы порядка n>1n > 1, имеющей характеристическое число λ\lambda кратности k,1⩽k⩽nk, 1 \leqslant k \leqslant n, и собственное подпространство размерности mm. Сколько жордановых клеток отвечает этому λ\lambda, и чему равна сумма порядков этих клеток?

?
Задача 24.116

Проверить прямым вычислением теорему Гамильтона - Кэли для данной матрицы и определить ее минимальный многочлен:

?
(1)

A37\mathbf{A}_{37}. A37=[−455−4]\mathbf{A}_{37} = \left[\begin{smallmatrix} -4 & 5 \\ 5 & -4 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A38\mathbf{A}_{38}. A38=[53−3−1]\mathbf{A}_{38} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & 3 \\ -3 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A29\mathbf{A}_{29}. A29=[2363]\mathbf{A}_{29} = \left[\begin{smallmatrix} \sqrt{2} & \sqrt{3} \\ \sqrt{6} & 3 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A82\mathbf{A}_{82}. A82=[i1−1i]\mathbf{A}_{82} = \left[\begin{smallmatrix} i & 1 \\ -1 & i \end{smallmatrix}\right].

(5)

A98\mathbf{A}_{98}. A98=[0112i]\mathbf{A}_{98} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 2 i \end{smallmatrix}\right].

(6)

A233\mathbf{A}_{233}. A233=[1−123−362−24]\mathbf{A}_{233} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 & 2 \\ 3 & -3 & 6 \\ 2 & -2 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A222\mathbf{A}_{222}. A222=[111222−3−3−3]\mathbf{A}_{222} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 2 & 2 & 2 \\ -3 & -3 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A236\mathbf{A}_{236}. A236=[−253−2532−5−3]\mathbf{A}_{236} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 5 & 3 \\ -2 & 5 & 3 \\ 2 & -5 & -3 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.117

Может ли минимальный многочлен матрицы порядка nn

?
(1)

быть многочленом первой степени

(2)

иметь вид (t−λ)n(t - \lambda )^{n}. Привести примеры.

Задача 24.118
?
(1)

Показать, что собственный вектор является корневым. Чему равна высота собственного вектора?

(2)

Доказать, что матрица линейного преобразования тогда и только тогда диагонализуема, когда высота каждого корневого вектора равна 1.

Задача 24.119

Доказать, что корневые векторы, отвечающие попарно различным собственным значениям, линейно независимы.

?
Задача 24.120

Пусть K1\mathcal{K}_{1} и K2\mathcal{K}_{2} корневые подпространства, отвечающие собственным значениям λ1≠λ2\lambda_{1} \neq \lambda_{2}. Доказать, что K2\mathcal{K}_{2} инвариантно относительно ψ1=φ−λ1ι\psi_{1} = \varphi - \lambda_{1} \iota, и ограничение ψ1\psi_{1} на K2\mathcal{K}_{2} невырождено.

?
Задача 24.121

Доказать, что размерность корневого подпространства равна кратности соответствующего собственного значения как корня характеристического многочлена.

?
Задача 24.122

Доказать линейную независимость векторов жордановой цепочки.

?
Задача 24.123

Доказать, что начальные векторы жордановых цепочек, составляющих базис корневого подпространства, образуют базис соответствующего собственного подпространства.

?
Задача 24.124

Пусть размерность собственного подпространства, соответствующего характеристическому числу λ\lambda, меньше кратности λ\lambda. Каждый ли собственный вектор имеет присоединенный вектор?

?
Задача 24.125

Найти базисы корневых подпространств линейного преобразования, заданного матрицей AA:

?
(1)

A27\mathbf{A}_{27}. A27=[1−3−26]\mathbf{A}_{27} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -3 \\ -2 & 6 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A11\mathbf{A}_{11}. A11=[0−213]\mathbf{A}_{11} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -2 \\ 1 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A5\mathbf{A}_{5}. A5=[1−11−1]\mathbf{A}_{5} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A51\mathbf{A}_{51}. A51=[−7−281]\mathbf{A}_{51} = \left[\begin{smallmatrix} -7 & -2 \\ 8 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A198\mathbf{A}_{198}. A198=[−286−41064−8−4]\mathbf{A}_{198} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 8 & 6 \\ -4 & 10 & 6 \\ 4 & -8 & -4 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A222\mathbf{A}_{222}. A222=[111222−3−3−3]\mathbf{A}_{222} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 2 & 2 & 2 \\ -3 & -3 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A303\mathbf{A}_{303}. A303=[033−1862−14−10]\mathbf{A}_{303} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 3 & 3 \\ -1 & 8 & 6 \\ 2 & -14 & -10 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A289\mathbf{A}_{289}. A289=[−212−102−203]\mathbf{A}_{289} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 1 & 2 \\ -1 & 0 & 2 \\ -2 & 0 & 3 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.126

Проверить, что линейное преобразование, заданное матрицей AA, нильпотентно и найти для него жорданов базис и жорданову форму матрицы:

?
(1)

A5\mathbf{A}_{5}. A5=[1−11−1]\mathbf{A}_{5} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A38−2E\mathbf{A}_{38} - 2E. A38=[53−3−1]\mathbf{A}_{38} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & 3 \\ -3 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A52−5E\mathbf{A}_{52} - 5E. A52=[11−218−1]\mathbf{A}_{52} = \left[\begin{smallmatrix} 11 & -2 \\ 18 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A236\mathbf{A}_{236}. A236=[−253−2532−5−3]\mathbf{A}_{236} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 5 & 3 \\ -2 & 5 & 3 \\ 2 & -5 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A235\mathbf{A}_{235}. A235=[121124−1−2−3]\mathbf{A}_{235} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 1 & 2 & 4 \\ -1 & -2 & -3 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A283+E\mathbf{A}_{283} + E. A283=[251−1−30−2−3−2]\mathbf{A}_{283} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 5 & 1 \\ -1 & -3 & 0 \\ -2 & -3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A458\mathbf{A}_{458}. A458=[100−101−1001−10100−1]\mathbf{A}_{458} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A457\mathbf{A}_{457}. A457=[100−1100−101−1001−10]\mathbf{A}_{457} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A485\mathbf{A}_{485}. A485=[3−1−1−1111−311−31−13−1−1]\mathbf{A}_{485} = \left[\begin{smallmatrix} 3 & -1 & -1 & -1 \\ 1 & 1 & 1 & -3 \\ 1 & 1 & -3 & 1 \\ -1 & 3 & -1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.127

Привести к жордановой форме матрицу:

?
(1)

A51\mathbf{A}_{51}. A51=[−7−281]\mathbf{A}_{51} = \left[\begin{smallmatrix} -7 & -2 \\ 8 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A30\mathbf{A}_{30}. A30=[256060144]\mathbf{A}_{30} = \left[\begin{smallmatrix} 25 & 60 \\ 60 & 144 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A49\mathbf{A}_{49}. A49=[4−312−8]\mathbf{A}_{49} = \left[\begin{smallmatrix} 4 & -3 \\ 12 & -8 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A52\mathbf{A}_{52}. A52=[11−218−1]\mathbf{A}_{52} = \left[\begin{smallmatrix} 11 & -2 \\ 18 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A198\mathbf{A}_{198}. A198=[−286−41064−8−4]\mathbf{A}_{198} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 8 & 6 \\ -4 & 10 & 6 \\ 4 & -8 & -4 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A299\mathbf{A}_{299}. A299=[−2−2−3236−1−2−4]\mathbf{A}_{299} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & -2 & -3 \\ 2 & 3 & 6 \\ -1 & -2 & -4 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A247\mathbf{A}_{247}. A247=[2−5−4−316124−20−15]\mathbf{A}_{247} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & -5 & -4 \\ -3 & 16 & 12 \\ 4 & -20 & -15 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A248\mathbf{A}_{248}. A248=[16032−40−8−80−16]\mathbf{A}_{248} = \left[\begin{smallmatrix} 16 & 0 & 32 \\ -4 & 0 & -8 \\ -8 & 0 & -16 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A264\mathbf{A}_{264}. A264=[011110−101]\mathbf{A}_{264} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(10)

A273\mathbf{A}_{273}. A273=[−144−10−18−2091315]\mathbf{A}_{273} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 4 & 4 \\ -10 & -18 & -20 \\ 9 & 13 & 15 \end{smallmatrix}\right].

(11)

A238\mathbf{A}_{238}. A238=[−310−10−74−4−2−33]\mathbf{A}_{238} = \left[\begin{smallmatrix} -3 & 10 & -10 \\ -7 & 4 & -4 \\ -2 & -3 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(12)

(р) A283\mathbf{A}_{283}. A283=[251−1−30−2−3−2]\mathbf{A}_{283} = \left[\begin{smallmatrix} 2 & 5 & 1 \\ -1 & -3 & 0 \\ -2 & -3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(13)

A289\mathbf{A}_{289}. A289=[−212−102−203]\mathbf{A}_{289} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & 1 & 2 \\ -1 & 0 & 2 \\ -2 & 0 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(14)

A484\mathbf{A}_{484}. A484=[111111−1−11−11−11−1−11]\mathbf{A}_{484} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & -1 & -1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & -1 & -1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(15)

(р) A465\mathbf{A}_{465}. A465=[11−111−11−1−3−11−1−31−11]\mathbf{A}_{465} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 & -1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ -3 & -1 & 1 & -1 \\ -3 & 1 & -1 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(16)

A460\mathbf{A}_{460}. A460=[0−1−2−31234000−10012]\mathbf{A}_{460} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 & -2 & -3 \\ 1 & 2 & 3 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \end{smallmatrix}\right].

(17)

A469\mathbf{A}_{469}. A469=[−2−13−7−303−731−2731−38]\mathbf{A}_{469} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & -1 & 3 & -7 \\ -3 & 0 & 3 & -7 \\ 3 & 1 & -2 & 7 \\ 3 & 1 & -3 & 8 \end{smallmatrix}\right].

(18)

A487\mathbf{A}_{487}. A487=[001000013400−1−100]\mathbf{A}_{487} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 3 & 4 & 0 & 0 \\ -1 & -1 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.128

Приводятся ли к жордановой форме следующие матрицы линейных преобразований вещественного пространства? Найти их жорданову форму как матриц линейных преобразований комплексного пространства:

?
(1)

A45\mathbf{A}_{45}. A45=[1−13−2]\mathbf{A}_{45} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 3 & -2 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A62\mathbf{A}_{62}. A62=[4/53/5−3/54/5]\mathbf{A}_{62} = \left[\begin{smallmatrix} 4/5 & 3/5 \\ -3/5 & 4/5 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A44\mathbf{A}_{44}. A44=[5−141]\mathbf{A}_{44} = \left[\begin{smallmatrix} 5 & -1 \\ 4 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A262\mathbf{A}_{262}. A262=[−1−22−2−12−3−23]\mathbf{A}_{262} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & -2 & 2 \\ -2 & -1 & 2 \\ -3 & -2 & 3 \end{smallmatrix}\right].

(5)

A301\mathbf{A}_{301}. A301=[0−6−2−2−4−22114]\mathbf{A}_{301} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -6 & -2 \\ -2 & -4 & -2 \\ 2 & 11 & 4 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A447\mathbf{A}_{447}. A447=[−12011−12001−12201−1]\mathbf{A}_{447} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 2 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 2 & 0 & 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A474\mathbf{A}_{474}. A474=[−5−2−3−1422163312−340]\mathbf{A}_{474} = \left[\begin{smallmatrix} -5 & -2 & -3 & -1 \\ 4 & 2 & 2 & 1 \\ 6 & 3 & 3 & 1 \\ 2 & -3 & 4 & 0 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.129

Привести к жордановой форме матрицу линейного преобразования комплексного арифметического пространства:

?
(1)

A82\mathbf{A}_{82}. A82=[i1−1i]\mathbf{A}_{82} = \left[\begin{smallmatrix} i & 1 \\ -1 & i \end{smallmatrix}\right].

(2)

A78\mathbf{A}_{78}. A78=[ε1−1ε]\mathbf{A}_{78} = \left[\begin{smallmatrix} \varepsilon & 1 \\ -1 & \varepsilon \end{smallmatrix}\right].

(3)

A80\mathbf{A}_{80}. A80=[1−ε−ε1]\mathbf{A}_{80} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -\varepsilon \\ -\varepsilon & 1 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A98\mathbf{A}_{98}. A98=[0112i]\mathbf{A}_{98} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 2 i \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.130

Вычислить значение следующих многочленов от матрицы Jn(λ)J_{n}(\lambda ):

?
(1)

(t−λ)m(t - \lambda )^{m}

(2)

tmt^{m}

(3)

произвольный многочлен f(t)f(t).

Задача 24.131

Найти жорданову форму матрицы:

?
(1)

Jn2(λ)J_{n}^{2}(\lambda )

(2)

Jnm(λ)(mJ_{n}^{m}(\lambda )(m натуральное ))

(3)

Jn−1(λ)J_{n}^{ - 1}(\lambda ) (λ≠0)(\lambda \neq 0).

Задача 24.132

Что можно сказать о матрице AA порядка nn, если ее минимальный многочлен удовлетворяет следуюшему условию:

?
(1)

имеет все корни кратности 1

(2)

с точностью до знака совпадает с характеристическим многочленом.

Задача 24.133

Пусть φm=ι\varphi^{m} = \iota для некоторого натурального числа m. Доказать, что жорданова форма матрицы φ\varphi диагональна. Какие числа стоят на диагонали этой матрицы?

?
Задача 24.134

Найти жорданову форму линейного преобразования комплексного арифметического пространства с матрицей:

?
(1)

A594\mathbf{A}_{594}. A594=[010…0002…0……………000…n000…0]\mathbf{A}_{594} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 \\ 0 & 0 & 2 & \ldots & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & n \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A599\mathbf{A}_{599}. A599=[011…1002…1……………000…n000…0]\mathbf{A}_{599} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 1 & \ldots & 1 \\ 0 & 0 & 2 & \ldots & 1 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & n \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A609\mathbf{A}_{609}. A609=[1−10…0001−1…00………………000…1−1000…01]\mathbf{A}_{609} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & \ldots & 0 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 & -1 \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 1 \end{smallmatrix}\right].

(4)

A615\mathbf{A}_{615}. A615=[010…0001…0………….000…1123…n]\mathbf{A}_{615} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \ldots & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & . \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 \\ 1 & 2 & 3 & \ldots & n \end{smallmatrix}\right].

(5)

A619\mathbf{A}_{619}. A619=[1−11…(−1)n−101−1…(−1)n−2………………000…1]\mathbf{A}_{619} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 & 1 & \ldots & (-1)^{n-1} \\ 0 & 1 & -1 & \ldots & (-1)^{n-2} \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & 1 \end{smallmatrix}\right].

(6)

A620\mathbf{A}_{620}. A620=[1−1…(−1)n−1−11…(−1)n−2…………………………(−1)n−1(−1)n−2…1]\mathbf{A}_{620} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 & \ldots & (-1)^{n-1} \\ -1 & 1 & \ldots & (-1)^{n-2} \\ \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots & \ldots & \ldots \ldots \\ (-1)^{n-1} & (-1)^{n-2} & \ldots & 1 \end{smallmatrix}\right].

(7)

A632\mathbf{A}_{632}. A632=[011…111−101…111−1−10…111…………………−1−1−1…−1−10]\mathbf{A}_{632} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 1 & \ldots & 1 & 1 & 1 \\ -1 & 0 & 1 & \ldots & 1 & 1 & 1 \\ -1 & -1 & 0 & \ldots & 1 & 1 & 1 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ -1 & -1 & -1 & \ldots & -1 & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(8)

A635\mathbf{A}_{635}. A635=[0100…00−1010…000−101…00………………0000…010000…−10]\mathbf{A}_{635} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ -1 & 0 & 1 & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 1 & \ldots & 0 & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & -1 & 0 \end{smallmatrix}\right].

(9)

A640\mathbf{A}_{640}. A640=[n−1100…000−n+1n−320…0000−n+2n−53…000…………………………………0000…−2−n+3n−10000…0−1−n+1]\mathbf{A}_{640} = \left[\begin{smallmatrix} n-1 & 1 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ -n+1 & n-3 & 2 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -n+2 & n-5 & 3 & \ldots & 0 & 0 & 0 \\ \ldots \ldots \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & -2 & -n+3 & n-1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & -1 & -n+1 \end{smallmatrix}\right].

(10)

A641\mathbf{A}_{641}. A641=[123…n−1n234…n1345…12……………………n12…n−2n−1]\mathbf{A}_{641} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 2 & 3 & \ldots & n-1 & n \\ 2 & 3 & 4 & \ldots & n & 1 \\ 3 & 4 & 5 & \ldots & 1 & 2 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ldots \ldots & \ldots \\ n & 1 & 2 & \ldots & n-2 & n-1 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.135

Не находя жордановых базисов, установить жордановы формы матриц, зная, что их характеристические многочлены равны (t−1)4(t - 1)^{4}:

?
(1)

A458+E\mathbf{A}_{458} + E. A458=[100−101−1001−10100−1]\mathbf{A}_{458} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(2)

A460\mathbf{A}_{460}. A460=[0−1−2−31234000−10012]\mathbf{A}_{460} = \left[\begin{smallmatrix} 0 & -1 & -2 & -3 \\ 1 & 2 & 3 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & -1 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \end{smallmatrix}\right].

(3)

A469\mathbf{A}_{469}. A469=[−2−13−7−303−731−2731−38]\mathbf{A}_{469} = \left[\begin{smallmatrix} -2 & -1 & 3 & -7 \\ -3 & 0 & 3 & -7 \\ 3 & 1 & -2 & 7 \\ 3 & 1 & -3 & 8 \end{smallmatrix}\right].

Задача 24.136

Проверить, что матрицы A221\mathbf{A}_{221} и −A273- \mathbf{A}_{273} имеют одинаковые характеристические многочлены. Найти их минимальные многочлены и жордановы формы. A221=[41−125−244−1],A273=[−144−10−18−2091315]\mathbf{A}_{221} = \left[\begin{smallmatrix} 4 & 1 & -1 \\ 2 & 5 & -2 \\ 4 & 4 & -1 \end{smallmatrix}\right], \mathbf{A}_{273} = \left[\begin{smallmatrix} -1 & 4 & 4 \\ -10 & -18 & -20 \\ 9 & 13 & 15 \end{smallmatrix}\right].

?
Задача 24.137

Определить жорданову форму матрицы AA по заданному характеристическому многочлену p(t)=−(t+1)3(t−−2)2p(t) = - (t + 1)^{3}(t - - 2)^{2}, зная, что Rg⁡(A−2E)=3,arg⁡(A+E)=4\operatorname {Rg}(A - 2E) = 3, \arg (A + E) = 4.

?
Задача 24.138

Найти экспоненту матрицы:

?
(1)

Jn(0)J_{n}(0)

(2)

A5\mathbf{A}_{5}. A5=[1−11−1]\mathbf{A}_{5} = \left[\begin{smallmatrix} 1 & -1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right].

(3)

[0−αα0],α∈R\left[\begin{smallmatrix} 0 & - \alpha \\ \alpha & 0\end{smallmatrix}\right], \quad \alpha \in \mathbb {R}.

Подпараграф
Задача 24.139

Пусть линейные преобразования φ,ψ\varphi , \psi перестановочны. Доказать, что:

?
(1)

ядро и множество значений одного из них инвариантны относительно другого

(2)

собственные подпространства преобразования φ\varphi инвариантны относительно ψ\psi.

Задача 24.140

Пусть λ0\lambda_{0} — собственное значение линейного преобразования φ\varphi.

?
(1)

Доказать, что подпространства Lk=Ker⁡(φ−λ0ι)k(k=1,2,…)\mathcal{L}_{k} = \operatorname {Ker}\left(\varphi - \lambda_{0} \iota \right)^{k}(k = 1, 2, \ldots ) инвариантны относительно φ\varphi.

(2)

Показать, что Lk⊆Lk+1\mathcal{L}_{k} \subseteq \mathcal{L}_{k + 1}. Может ли включение быть строгим?

Задача 24.141

Доказать, что:

?
(1)

любые два перестановочных линейных преобразования комплексного пространства имеют общий собственный вектор

(2)

то же утверждение верно для вещественного пространства, если все характеристические числа преобразований вещественны.

Задача 24.142

Пусть φ\varphi — вырожденное линейное преобразование конечномерного линейного пространства. Доказать, что существует такое ε0>0\varepsilon_{0} > 0, что для всех ∣ε∣⩽ε0\left|\varepsilon \right| \leqslant \varepsilon_{0}, преобразование φ+ει\varphi + \varepsilon \iota невырождено.

?
Задача 24.143

Доказать, что для любых двух линейных преобразований φ,ψ\varphi , \psi одного и того же линейного пространства характеристические многочлены преобразований φψ\varphi \psi и ψφ\psi \varphi совпадают.

?
Задача 24.144

Пусть φ,ψ\varphi , \psi — перестановочные линейные преобразования nn-мерного пространства, причем φ\varphi имеет nn различных собственных значений. Доказать, что все собственные векторы преобразования φ\varphi являются собственными и для ψ\psi, так что матрицы φ\varphi и ψ\psi диагональны в общем для них базисе.

?
Задача 24.145

Пусть линейное преобразование φ\varphi диагонализируемо и каждое его собственное подпространство инвариантно относительно линейного преобразования ψ\psi. Доказать, что φψ=ψφ\varphi \psi = \psi \varphi.

?
Задача 24.146

Пусть L=L′⊕L′′\mathcal{L} = \mathcal{L}^{\prime } \oplus \mathcal{L}^{\prime \prime }, где L′,L′′\mathcal{L}^{\prime }, \mathcal{L}^{\prime \prime } — ненулевые линейные подпространства в L\mathcal{L}.

?
(1)

Пусть φ\varphi — проектирование пространства L\mathcal{L} на L′\mathcal{L}^{\prime } параллельно L′′\mathcal{L}^{\prime \prime }, а ψ\psi — некоторое линейное преобразование в L\mathcal{L}. Доказать, что φψ=ψφ\varphi \psi = \psi \varphi тогда и только тогда, когда подпространства L′\mathcal{L}^{\prime } и L′′\mathcal{L}^{\prime \prime } инвариантны относительно ψ\psi.

(2)

Сформулировать и доказать аналогичное утверждение для отражения пространства L\mathcal{L} в L′\mathcal{L}^{\prime } параллельно L′′\mathcal{L}^{\prime \prime }.

Задача 24.147

Пусть φ,ψ\varphi , \psi — линейные преобразования nn-мерного линейного пространства. Дано, что φn=θ,dim⁡Ker⁡φ=1\varphi^{n} = \theta , \operatorname {dim} \operatorname {Ker} \varphi = 1 и [ψ,φ]=ψφ−φψ=φ\left[\psi , \varphi \right] = \psi \varphi - \varphi \psi = \varphi. Доказать, что ψ\psi имеет nn собственных значений вида λ,λ−1,…,λ−(n−1)\lambda , \lambda - 1, \ldots , \lambda - (n - 1), где λ\lambda — некоторое число.

?
Задача 24.148
[НЕТ УСЛОВИЯ]