Глава 7

Линейная алгебра

[221/86%]
Показать
LaTeX
§
Задача 7.1.1

Пусть pp, qq, rr и ss — многочлены степени не выше 3. Какое из следующих двух условий, если оно вообще выполняется, является достаточным для вывода о том, что многочлены линейно зависимы?

?
(1)

В точке 11 каждый из многочленов принимает значение 00.

(2)

В точке 00 каждый из многочленов принимает значение 11.

Задача 7.1.2

Для аналитической функции hh на C\mathbb {C} пусть h(i)h^{(i)} обозначает её ii-ю производную, причём h(0)=hh^{(0)} = h. Предположим, что ff и gg — аналитические функции на C\mathbb {C}, удовлетворяющие

f(n)+an1f(n1)++a0f(0)=0 f^{(n)}+a_{n-1}f^{(n-1)}+\cdots +a_{0}f^{(0)} = 0 g(m)+bm1g(m1)++b0g=0 g^{(m)}+b_{m-1}g^{(m-1)}+\cdots +b_{0}g = 0

при некоторых константах a0,,an1,b0,,bm1Ca_{0}, \ldots , a_{n-1}, b_{0}, \ldots , b_{m-1} \in \mathbb {C}. Покажите, что произведение F=fgF = fg удовлетворяет

cmnF(mn)+cmn1F(mn1)++c0F=0 c_{mn}F^{(mn)}+c_{mn-1}F^{(mn-1)}+\cdots +c_{0}F = 0

при некоторых константах c0,,cmnCc_{0}, \ldots , c_{mn} \in \mathbb {C}, не все из которых равны нулю.

?
Задача 7.1.3

Пусть F\mathbf{F} — конечное поле с qq элементами, и пусть VVnn-мерное векторное пространство над F\mathbf{F}.

?
(1)

Определите число элементов в VV.

(2)

Пусть GLn(F)GL_{n}(\mathbf{F}) обозначает группу всех невырожденных матриц n×nn \times n над F\mathbf{F}. Определите порядок GLn(F)GL_{n}(\mathbf{F}).

(3)

Пусть SLn(F)SL_{n}(\mathbf{F}) обозначает подгруппу GLn(F)GL_{n}(\mathbf{F}), состоящую из матриц с определителем 11. Найдите порядок SLn(F)SL_{n}(\mathbf{F}).

Задача 7.1.4

Пусть F\mathbf{F} — конечное поле порядка qq, и пусть VV — двумерное векторное пространство над F\mathbf{F}. Найдите число эндоморфизмов VV, оставляющих неподвижным хотя бы один ненулевой вектор.

?
Задача 7.1.5

Пусть GL2(Zm)GL_{2}(\mathbb {Z}^{m}) обозначает мультипликативную группу обратимых матриц 2×22 \times 2 над кольцом целых чисел по модулю mm. Найдите порядок GL2(Zpn)GL_{2}(\mathbb {Z}^{p^{n}}) для каждого простого pp и положительного целого nn.

?
Задача 7.1.6

Пусть Fp\mathbf{F}_{p} обозначает поле из pp элементов (pp простое). Пусть nn — положительное целое число. Докажите, что существует преобразование AGLn(Fp)A \in GL_{n}(\mathbf{F}_{p}) (группа обратимых линейных преобразований пространства (Fp)n(\mathbf{F}_{p})^{n} в себя), которое, как перестановка ненулевых векторов (Fp)n(\mathbf{F}_{p})^{n}, действует как единственный цикл длины pn1p^{n}-1.

?
Задача 7.1.7

Пусть GG — группа матриц 2×22 \times 2 с определителем 11 над четырёхэлементным полем F\mathbf{F}. Пусть SS — множество прямых, проходящих через начало координат в F2\mathbf{F}^{2}. Покажите, что GG действует на SS точно.

?
Примечание.
?

Действие точно, если единственный элемент GG, оставляющий неподвижным каждый элемент SS, — это тождественный элемент.

Задача 7.1.8

Докажите следующие утверждения о кольце многочленов F[x]\mathbf{F}[x], где F\mathbf{F} — произвольное поле.

?
(1)

F[x]\mathbf{F}[x] является векторным пространством над F\mathbf{F}.

(2)

Подмножество Fn[x]\mathbf{F}_{n}[x] многочленов степени n\leq n является подпространством размерности n+1n+1 в F[x]\mathbf{F}[x].

(3)

Многочлены 1,xa,,(xa)n1, x-a, \ldots , (x-a)^{n} образуют базис Fn[x]\mathbf{F}_{n}[x] для любого aFa \in \mathbf{F}.

Задача 7.1.9

Пусть UU, VV, WW — конечномерные подпространства векторного пространства. Докажите, что dim(U)+dim(V)+dim(W)dim(U+V+W)max{dim(UV),dim(UW),dim(VW)}\dim (U)+\dim (V)+\dim (W)-\dim (U+V+W) \geq \max \left\{ \dim (U \cap V), \dim (U \cap W), \dim (V \cap W)\right\}.

?
Задача 7.1.10

Предположим, что VVnn-мерное векторное пространство над полем F\mathbf{F}. Пусть WVW \subset V — подпространство размерности r<nr < n. Покажите, что

W={UU является (n1)-мерным подпространством V и WU}. W = \bigcap \left\{ U \mid U \text{ является } (n-1)\text{-мерным подпространством } V \text{ и } W \subset U\right\} .
?
Задача 7.1.11

Покажите, что векторное пространство над бесконечным полем не может быть объединением конечного числа собственных подпространств.

?
Задача 7.1.12

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n, и пусть C(A)C(A) — коммутант AA; то есть множество комплексных матриц BB размера n×nn \times n таких, что AB=BAAB = BA. (Очевидно, это подпространство Mn×nM_{n \times n} — векторного пространства всех комплексных матриц n×nn \times n.) Докажите, что dimC(A)n\dim C(A) \geq n.

?
Задача 7.1.13

Пусть SS — подпространство Mn×nM_{n \times n} (векторного пространства всех вещественных матриц n×nn \times n), порождённое всеми матрицами вида ABBAAB-BA с AA и BB из Mn×nM_{n \times n}. Докажите, что dim(S)=n21\dim (S) = n^{2}-1.

?
Задача 7.1.14

Пусть AA и BB — подпространства конечномерного векторного пространства VV такие, что A+B=VA+B = V. Пусть n=dimVn = \dim V, a=dimAa = \dim A и b=dimBb = \dim B. Пусть SS — множество тех эндоморфизмов ff пространства VV, для которых f(A)Af(A) \subset A и f(B)Bf(B) \subset B. Докажите, что SS — подпространство множества всех эндоморфизмов VV, и выразите размерность SS через nn, aa и bb.

?
Задача 7.1.15

Пусть TT — линейное преобразование векторного пространства VV в себя. Предположим, что xVx \in V таков, что Tmx=0T^{m}x = 0, Tm1x0T^{m-1}x \neq 0 для некоторого положительного целого mm. Покажите, что x,Tx,,Tm1xx, Tx, \ldots , T^{m-1}x линейно независимы.

?
Задача 7.1.16

Пусть α1,α2,,αn\alpha_{1}, \alpha_{2}, \ldots , \alpha_{n} — различные вещественные числа. Покажите, что nn экспоненциальных функций eα1t,eα2t,,eαnte^{\alpha_{1}t}, e^{\alpha_{2}t}, \ldots , e^{\alpha_{n}t} линейно независимы над вещественными числами.

?
Задача 7.1.17

Пусть VV — вещественное векторное пространство размерности nn с положительно определённым скалярным произведением. Будем говорить, что два базиса (ai)(a_{i}) и (bi)(b_{i}) имеют одинаковую ориентацию, если матрица перехода от базиса (ai)(a_{i}) к базису (bi)(b_{i}) имеет положительный определитель. Предположим теперь, что (ai)(a_{i}) и (bi)(b_{i}) — ортонормированные базисы с одинаковой ориентацией. Покажите, что (ai+2bi)(a_{i}+2b_{i}) снова является базисом VV с той же ориентацией, что и (ai)(a_{i}).

?
§
Задача 7.2.1

Пусть MM — матрица с элементами из поля F\mathbf{F}. Ранг строк матрицы MM над F\mathbf{F} — это максимальное число строк, линейно независимых (как векторов) над F\mathbf{F}. Ранг столбцов определяется аналогично с использованием столбцов вместо строк.

?
(1)

Докажите, что ранг строк == рангу столбцов.

(2)

Найдите максимальное линейно независимое множество столбцов матрицы

(10322120014411121012) \begin{pmatrix} 1 & 0 & 3 & -2 \\ 2 & 1 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & -4 & 4 \\ 1 & 1 & 1 & 2 \\ 1 & 0 & 1 & 2 \end{pmatrix}

считая F=R\mathbf{F} = \mathbb {R}.

(3)

Если F\mathbf{F} — подполе K\mathbf{K}, а MM имеет элементы из F\mathbf{F}, как ранг строк MM над F\mathbf{F} связан с рангом строк MM над K\mathbf{K}?

Задача 7.2.2

Пусть вещественная матрица AA размера n×nn \times n диагонализуема и имеет одномерное нулевое пространство. Докажите, что ненулевой левый нулевой вектор AA не может быть ортогонален ненулевому правому нулевому вектору AA.

?
Задача 7.2.3

Пусть AA — вещественная матрица n×nn \times n, а AtA^{t} — её транспонированная. Покажите, что AtAA^{t}A и AtA^{t} имеют один и тот же образ.

?
Задача 7.2.4

Предположим, что PP и QQ — матрицы n×nn \times n такие, что P2=PP^{2} = P, Q2=QQ^{2} = Q, и 1(P+Q)1-(P+Q) обратима. Покажите, что PP и QQ имеют одинаковый ранг.

?
Задача 7.2.5

Пусть A(m,n)A(m,n) — матрица размера m×nm \times n с элементами

aij=ji(0im1, 0jn1), a_{ij} = j^{i} \qquad (0 \leq i \leq m-1, \ 0 \leq j \leq n-1),

где по определению 00=10^{0} = 1. Рассматривая элементы A(m,n)A(m,n) как представляющие классы вычетов (mod pp), найдите ранг A(m,n)A(m,n) над конечным полем Fp=Zp\mathbf{F}_{p} = \mathbb {Z}^{p} для всех m,n1m, n \geq 1 и всех простых pp.

?
Задача 7.2.6

Пусть AA — матрица размера n×nn \times n над полем KK. Докажите, что

rk(A2)rk(A3)rk(A)rk(A2) \operatorname {rk}\left(A^{2}\right)-\operatorname {rk}\left(A^{3}\right) \leq \operatorname {rk}\left(A\right)-\operatorname {rk}\left(A^{2}\right)
?
Задача 7.2.7

Пусть TT — вещественная симметричная трёхдиагональная матрица размера n×nn \times n:

T=(a1b10000b1a2b20000b2a3b3000000an1bn10000bn1an) T = \begin{pmatrix} a_{1} & b_{1} & 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 \\ b_{1} & a_{2} & b_{2} & 0 & \cdots & 0 & 0 \\ 0 & b_{2} & a_{3} & b_{3} & \cdots & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & a_{n-1} & b_{n-1} \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & b_{n-1} & a_{n} \end{pmatrix}

(Все элементы, не лежащие на главной диагонали или на диагоналях непосредственно над и под ней, равны нулю.) Предположим, что bj0b_{j} \neq 0 для всех jj.

Докажите:

?
(1)

rk(T)n1\operatorname {rk}\left(T\right) \geq n-1.

(2)

TT имеет nn различных собственных значений.

Задача 7.2.8

Пусть A=(aij)A = (a_{ij}) — вещественная матрица размера n×nn \times n, удовлетворяющая условиям:

aii>0(1in),aij0(ij, 1i,jn),i=1naij>0(1jn). a_{ii} > 0 \quad (1 \leq i \leq n), \qquad a_{ij} \leq 0 \quad (i \neq j,\ 1 \leq i, j \leq n), \qquad \sum _{i=1}^{n} a_{ij} > 0 \quad (1 \leq j \leq n).

Покажите, что det(A)>0\operatorname {det}\left(A\right) > 0.

?
Задача 7.2.9

Пусть A=(aij)i,j=1rA = (a_{ij})_{i,j=1}^{r} — квадратная матрица с целочисленными элементами.

?
(1)

Докажите, что если целое число nn является собственным значением AA, то nn делит detA\det A — определитель AA.

(2)

Предположим, что nn — целое число и что сумма элементов каждой строки AA равна nn:

j=1raij=n,1ir. \sum _{j=1}^{r} a_{ij} = n, \qquad 1 \leq i \leq r.

Докажите, что nn делит detA\det A.

Задача 7.2.10

Пусть AA — симметричная матрица размера n×nn \times n над R\mathbb {R} ранга n1n-1. Докажите, что существует kk из множества {1,2,,n}\left\{ 1,2,\ldots ,n\right\} такое, что матрица, получаемая вычёркиванием kk-й строки и kk-го столбца из AA, имеет ранг n1n-1.

?
Задача 7.2.11

Пусть Rx1,,xn\mathbb {R}^{x_{1}, \ldots , x_{n}} — кольцо многочленов над вещественным полем R\mathbb {R} от nn переменных x1,,xnx_{1}, \ldots , x_{n}. Пусть матрица AA — это матрица размера n×nn \times n, ii-я строка которой равна (1,xi,xi2,,xin1)(1, x_{i}, x_{i}^{2}, \ldots , x_{i}^{n-1}), i=1,,ni = 1, \ldots , n. Покажите, что

detA=i>j(xixj). \det A = \prod _{i>j}(x_{i}-x_{j}).
?
Задача 7.2.12

Матрица вида

(1a0a02a0n1a1a12a1n1anan2ann) \begin{pmatrix} 1 & a_{0} & a_{0}^{2} & \cdots & a_{0}^{n} \\ 1 & a_{1} & a_{1}^{2} & \cdots & a_{1}^{n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 1 & a_{n} & a_{n}^{2} & \cdots & a_{n}^{n} \end{pmatrix}

где aia_{i} — комплексные числа, называется матрицей Вандермонда.

?
(1)

Докажите, что матрица Вандермонда обратима, если a0,a1,,ana_{0}, a_{1}, \ldots , a_{n} все различны.

(2)

Если a0,a1,,ana_{0}, a_{1}, \ldots , a_{n} все различны, а b0,b1,,bnb_{0}, b_{1}, \ldots , b_{n} — комплексные числа, докажите, что существует единственный многочлен ff степени nn с комплексными коэффициентами такой, что f(a0)=b0,f(a1)=b1,,f(an)=bnf(a_{0}) = b_{0}, f(a_{1}) = b_{1}, \ldots , f(a_{n}) = b_{n}.

Задача 7.2.13

Пусть AA и BB — унитарные матрицы размера n×nn \times n над C\mathbb {C}. Докажите, что det(A+B)2n\left|\det (A+B)\right| \leq 2^{n}.

?
Задача 7.2.14

Приведите пример непрерывной функции v:RR3v : \mathbb {R} \to \mathbb {R}^{3} такой, что v(t1)v(t_{1}), v(t2)v(t_{2}) и v(t3)v(t_{3}) образуют базис R3\mathbb {R}^{3} при любых различных точках t1,t2,t3Rt_{1}, t_{2}, t_{3} \in \mathbb {R}.

?
Задача 7.2.15

Пусть f1,f2,,fnf_{1}, f_{2}, \ldots , f_{n} — непрерывные вещественнозначные функции на [a,b][a,b]. Покажите, что множество {f1,,fn}\left\{ f_{1}, \ldots , f_{n}\right\} линейно зависимо на [a,b][a,b] тогда и только тогда, когда

det(abfi(x)fj(x)dx)=0. \det \left(\int _{a}^{b} f_{i}(x)f_{j}(x)\, dx\right) = 0.
?
Задача 7.2.16

Пусть M2×2M_{2 \times 2} — векторное пространство всех вещественных матриц 2×22 \times 2. Пусть

A=(1213)B=(2104) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ -1 & 3 \end{pmatrix} \qquad B = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 0 & 4 \end{pmatrix}

и определим линейное отображение L:M2×2M2×2L : M_{2 \times 2} \to M_{2 \times 2} формулой L(X)=AXBL(X) = AXB. Вычислите след и определитель LL.

?
Задача 7.2.17

Пусть VV — векторное пространство всех вещественных матриц 3×33 \times 3, и пусть AA — диагональная матрица

(100020001). \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}.

Вычислите определитель линейного преобразования TT на VV, заданного формулой T(X)=12(AX+XA)T(X) = \frac{1}{2}(AX+XA).

?
Задача 7.2.18

Пусть M3×3M_{3 \times 3} обозначает векторное пространство вещественных матриц 3×33 \times 3. Для любой матрицы AM3×3A \in M_{3 \times 3} определим линейный оператор LA:M3×3M3×3L_{A} : M_{3 \times 3} \to M_{3 \times 3}, LA(B)=ABL_{A}(B) = AB. Предположим, что определитель AA равен 3232, а минимальный многочлен равен (t4)(t2)(t-4)(t-2). Чему равен след LAL_{A}?

?
Задача 7.2.19

Пусть SS обозначает векторное пространство вещественных кососимметричных матриц размера n×nn \times n. Для невырожденной матрицы AA вычислите определитель линейного отображения TA:SST_{A} : S \to S, TA(X)=AXAtT_{A}(X) = AXA^{t}.

?
Задача 7.2.20

Пусть M7×7M_{7 \times 7} обозначает векторное пространство вещественных матриц 7×77 \times 7. Пусть AA — диагональная матрица в M7×7M_{7 \times 7}, имеющая +1+1 на четырёх диагональных позициях и 1-1 на трёх диагональных позициях. Определим линейное преобразование TT на M7×7M_{7 \times 7} формулой T(X)=AXXAT(X) = AX-XA. Какова размерность образа TT?

?
Задача 7.2.21

Пусть F\mathbf{F} — поле. Для положительных целых mm и nn пусть Mm×nM_{m \times n} — векторное пространство матриц размера m×nm \times n над F\mathbf{F}. Зафиксируем mm и nn, а также матрицы AA и BB из Mm×nM_{m \times n}. Определим линейное отображение TT из Mn×mM_{n \times m} в Mm×nM_{m \times n} формулой

T(X)=AXB. T(X) = AXB.

Докажите, что если mnm \neq n, то TT необратимо.

?
§
Задача 7.3.1

Найдите все решения следующей бесконечной системы линейных уравнений с бесконечным числом неизвестных x1,x2,x_{1}, x_{2}, \ldots:

x1+x3+x5=0x2+x4+x6=0x3+x5+x7=0  \begin{align} x_{1}+x_{3}+x_{5} & = 0 \\ x_{2}+x_{4}+x_{6} & = 0 \\ x_{3}+x_{5}+x_{7} & = 0 \\ & \ \vdots \end{align}

Сколько свободных параметров требуется?

?
Задача 7.3.2
?
(1)

Используя только аксиомы поля F\mathbf{F}, докажите, что система из mm однородных линейных уравнений от nn неизвестных с m<nm < n и коэффициентами в F\mathbf{F} имеет ненулевое решение.

(2)

Используя пункт 1, покажите, что если VV — векторное пространство над F\mathbf{F}, порождённое конечным числом элементов, то любое максимальное линейно независимое подмножество VV имеет одно и то же число элементов.

Задача 7.3.3

Если конечная однородная система линейных уравнений с рациональными коэффициентами имеет нетривиальное комплексное решение, обязана ли она иметь нетривиальное рациональное решение? Приведите доказательство или контрпример.

?
Задача 7.3.4

Пусть AA — вещественная матрица размера m×nm \times n с рациональными элементами, и пусть bbmm-набор рациональных чисел. Предположим, что система уравнений Ax=bAx = b имеет решение xx в комплексном пространстве Cn\mathbb {C}^{n}. Покажите, что уравнение имеет решение с рациональными компонентами, либо приведите контрпример.

?
§
Задача 7.4.1

Пусть EE и FF — векторные пространства над полем KK, и пусть S:EFS : E \to F — линейное отображение.

?
(1)

Покажите, что если AEA \subset E — подпространство EE, то S(A)={S(x)xA}S(A) = \left\{ S(x) \mid x \in A\right\} — подпространство FF.

(2)

Покажите, что SS инъективно тогда и только тогда, когда для любых x,yEx, y \in E с xyx \neq y имеем S(x)S(y)S(x) \neq S(y).

(3)

Предположим, что SS инъективно. Покажите, что отображение S1:S(E)ES^{-1} : S(E) \to E корректно определено и линейно.

Задача 7.4.2

Пусть VV — конечномерное векторное пространство, и T:VVT : V \to V — линейное преобразование с ядром размерности kk. Покажите, что существует базис α1,,αn\alpha_{1}, \ldots , \alpha_{n} пространства VV такой, что Tαk+1,,TαnT\alpha_{k+1}, \ldots , T\alpha_{n} — базис образа TT.

?
Задача 7.4.3

Пусть VV и WW — конечномерные векторные пространства над полем, и T:VWT : V \to W — линейное преобразование. Пусть XX — подпространство WW. Докажите, что

dimT1(X)dimVdimW+dimX. \dim T^{-1}(X) \geq \dim V-\dim W+\dim X.
?
Задача 7.4.4

Пусть VV — конечномерное векторное пространство, и пусть AA и BB — линейные операторы на VV. Докажите, что

dimker(AB)dimkerA+dimkerB. \dim \ker (AB) \leq \dim \ker A+\dim \ker B.
?
Задача 7.4.5

Пусть AA и BB — линейные преобразования конечномерного векторного пространства VV в векторное пространство WW над полем F\mathbf{F}, такие что

?
(1)

Av=0Av = 0 влечёт Bv=0Bv = 0 для vVv \in V, и

(2)

для каждого vv из VV, для которого Av0Av \neq 0 или Bv0Bv \neq 0, существует скаляр αF\alpha \in \mathbf{F} (зависящий от vv) такой, что Bv=αAvBv = \alpha Av.

Докажите, что существует α0F\alpha_{0} \in \mathbf{F} такое, что Bv=α0AvBv = \alpha_{0}Av для всех vv из VV.

Задача 7.4.6

Пусть LL — линейный оператор на конечномерном векторном пространстве VV над полем F\mathbf{F}, и пусть WVW \subset VLL-инвариантное подпространство. Пусть LWL_{W} обозначает ограничение LL на WW. Докажите, что характеристический многочлен LWL_{W} делит характеристический многочлен LL.

?
Задача 7.4.7

Пусть VV — конечномерное векторное пространство над полем, WW — подпространство, и ff — эндоморфизм VV, такой что f(V)WVf(V) \subset W \subset V. Докажите, что след ff равен следу fWf|_{W} — ограничения ff на WW.

?
Задача 7.4.8

Пусть VVnn-мерное векторное пространство над полем F\mathbf{F}, и пусть T:VVT : V \to V — линейное преобразование. Докажите, что TT имеет ненулевое инвариантное подпространство размерности не более kk тогда и только тогда, когда характеристический многочлен TT имеет множитель степени kk в F[t]\mathbf{F}[t].

?
Задача 7.4.9

Пусть TT — линейное преобразование Rn\mathbb {R}^{n} в себя, и пусть n>1n > 1. Докажите, что Rn\mathbb {R}^{n} обладает TT-инвариантным подпространством MM размерности 22 (то есть TMMTM \subset M).

?
Задача 7.4.10

Пусть VV — конечномерное векторное пространство над полем F\mathbf{F}, и пусть L:VVL : V \to V — линейное преобразование с характеристическим многочленом χ(t)\chi (t). Предположим, что χ(t)=χ1(t)χ2(t)\chi (t) = \chi_{1}(t)\chi_{2}(t), где χ1(t)\chi_{1}(t) и χ2(t)\chi_{2}(t) — взаимно простые элементы F[t]\mathbf{F}[t]. Пусть Vi={vVχi(L)(v)=0}V_{i} = \left\{ v \in V \mid \chi_{i}(L)(v) = 0\right\} для i=1,2i = 1, 2. Покажите, что VV является прямой суммой V1V_{1} и V2V_{2}.

?
Задача 7.4.11

Пусть TT — линейное преобразование Q3\mathbb {Q}^{3} в себя, заданное формулой

T(x,y,z)=(y,z,x+y). T(x,y,z) = (y,z,x+y).

Покажите, что если xx — произвольный ненулевой вектор из Q3\mathbb {Q}^{3}, то xx, y=Txy = Tx и z=Tyz = Ty линейно независимы и, следовательно, образуют базис Q3\mathbb {Q}^{3}.

?
Задача 7.4.12

Пусть AA и BB — линейные преобразования конечномерного вещественного векторного пространства VV, такие что A2=AA^{2} = A и B2=BB^{2} = B. Предположим, кроме того, что 11 не является собственным значением ABAB. Докажите, что 11 не является собственным значением A+BA+B.

?
Задача 7.4.13

Пусть VV — конечномерное вещественное векторное пространство, B:V×VRB : V \times V \to \mathbb {R} — невырожденная билинейная форма, и T:VVT : V \to V — линейное отображение. Определим TT^{*} соотношением B(Tv,w)=B(v,Tw)B(Tv,w) = B(v,T^{*}w) для всех v,wVv, w \in V. Покажите, что TT и TT^{*} имеют одни и те же собственные значения.

?
Задача 7.4.14

Пусть f1,,fnf_{1}, \ldots , f_{n} — линейные функционалы на конечномерном вещественном векторном пространстве Rm\mathbb {R}^{m}, и предположим, что f=(f1,,fn):RmRnf = (f_{1}, \ldots , f_{n}) : \mathbb {R}^{m} \to \mathbb {R}^{n} имеет ранг n1n-1. Покажите, что существует ненулевая точка vRmv \in \mathbb {R}^{m}, удовлетворяющая: для всех ii либо fi(v)=0f_{i}(v) = 0, либо найдётся jij \neq i такое, что fi(v)f_{i}(v) и fj(v)f_{j}(v) имеют противоположные (ненулевые) знаки.

?
Задача 7.4.15

Пусть SS — конечное подмножество Rn\mathbb {R}^{n}, содержащее 00, и пусть d(s,t)d(s,t) обозначает обычное евклидово расстояние между точками s,tRns, t \in \mathbb {R}^{n}. Предположим, что φ:SRn\varphi : S \to \mathbb {R}^{n} удовлетворяет d(φ(s),φ(t))=d(s,t)d(\varphi (s),\varphi (t)) = d(s,t) для всех s,tSs, t \in S и φ(0)=0\varphi (0) = 0. Докажите, что φ\varphi продолжается до линейного преобразования Rn\mathbb {R}^{n} в себя.

?
Задача 7.4.16

Пусть T:R2R2T : \mathbb {R}^{2} \to \mathbb {R}^{2} — изометрия (то есть T(x)T(y)=xy\left\| T(x)-T(y)\right\| = \left\| x-y\right\| для всех x,yR2x, y \in \mathbb {R}^{2}). Докажите, что T(x)=T(0)+U(x)T(x) = T(0)+U(x), где UU — ортогональное линейное преобразование.

?
Задача 7.4.17

Пусть VVnn-мерное векторное пространство вещественнозначных функций на множестве XX. Докажите, что существуют точки x1,,xnx_{1}, \ldots , x_{n} из XX и функции f1,,fnf_{1}, \ldots , f_{n} из VV, такие что det((fi(xj)))0\operatorname {det}\left((f_{i}(x_{j}))\right) \neq 0.

?
Задача 7.4.18

Пусть XX — множество. Докажите, что для любого конечномерного подпространства VV векторного пространства непрерывных вещественнозначных функций на XX существует базис f1,,fnf_{1}, \ldots , f_{n} пространства VV и точки x1,,xnx_{1}, \ldots , x_{n} из XX, такие что fi(xj)=δijf_{i}(x_{j}) = \delta_{ij}.

?
Задача 7.4.19

Докажите, что для каждого положительного целого nn существуют вещественные числа cn,cn+1,,cn1,cnc_{-n}, c_{-n+1}, \ldots , c_{n-1}, c_{n}, такие что

11p(x)dx=k=nnckp(k) \int _{-1}^{1} p(x)\, dx = \sum _{k=-n}^{n} c_{k}p(k)

для любого вещественного многочлена p(x)p(x) степени не выше 2n2n.

?
Задача 7.4.20

Пусть TT — линейный оператор на конечномерном вещественном векторном пространстве VV. Предположим, что TT имеет nn различных вещественных собственных значений λ1,,λn\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{n}, где n=dimVn = \dim V. Покажите, что существует базис VV, относительно которого матрица TT верхнетреугольна.

?
Задача 7.4.21

Пусть F\mathbf{F} — конечное поле. Пусть VV — конечномерное векторное пространство над F\mathbf{F}. Докажите, что если P:VVP : V \to V — обратимое линейное преобразование, то существует целое число n1n \geq 1, такое что Pn=IP^{n} = I, где II обозначает тождественное преобразование.

?
Задача 7.4.22

Пусть AA — вещественная матрица размера n×nn \times n, такая что A3=0A^{3} = 0. Докажите, что I+AI+A обратима, и приведите формулу для её обратной.

?
Задача 7.4.23

Пусть TT — линейный оператор на трёхмерном вещественном векторном пространстве VV.

?
(1)

Докажите, что существует одномерное подпространство VV, инвариантное относительно TT.

(2)

Докажите, что существует двумерное подпространство VV, инвариантное относительно TT.

Задача 7.4.24

Пусть AA — вещественная симметричная ортогональная матрица размера n×nn \times n. Опишите AA геометрически при n=3n = 3.

?
Задача 7.4.25

Пусть RR и SS — повороты в R3\mathbb {R}^{3} вокруг двух осей, проходящих через начало координат. Покажите, что композиция T=SRT = SR является поворотом.

?
Примечание.
?

Напомним, что поворот вокруг оси, заданной единичным вектором uu, — это линейное отображение, которое оставляет uu неподвижным и поворачивает плоскость, перпендикулярную uu, на некоторый угол θ\theta; поворот называется нетривиальным, если он не является тождественным.

Задача 7.4.26

Пусть e=(a,b,c)e = (a,b,c) — единичный вектор в R3\mathbb {R}^{3}. Пусть TT — линейное преобразование, отражающее каждый вектор относительно прямой, проходящей через начало координат в направлении ee. Найдите матрицу, через aa, bb и cc, представляющую TT относительно стандартного базиса R3\mathbb {R}^{3}.

?
Задача 7.4.27

Пусть TT — линейное преобразование в R3\mathbb {R}^{3}, матрица которого в стандартном базисе ортогональна и имеет определитель 11. Предположим, что TT не является тождественным преобразованием, но T(1,1,1)=(1,1,1)T(1,1,1) = (1,1,1). Известно, что собственные значения TT равны 1010, ii, i-i, а минимальный многочлен TT имеет степень 33. Вычислите матрицу TT в стандартном базисе.

?
Задача 7.4.28

Пусть AA — вещественная ортогональная матрица 3×33 \times 3 с detA=1\det A = 1. (Такая матрица представляет вращение пространства R3\mathbb {R}^{3}.) Докажите, что 11 является собственным значением AA. (Это показывает, что у каждого вращения пространства R3\mathbb {R}^{3} есть ось, то есть прямая, которая остаётся неподвижной.)

?
Задача 7.4.29

Пусть PP — векторное пространство всех многочленов от одной переменной с вещественными коэффициентами. Пусть E:PPE : P \to P — линейный оператор «продифференцировать и затем умножить на xx», то есть E(p)=xpE(p) = xp'. Докажите, что EE необратим.

?
Задача 7.4.30

Пусть DD — оператор дифференцирования на векторном пространстве PP всех многочленов от одной переменной с вещественными коэффициентами. Для данного многочлена π(x)\pi (x) мы получаем оператор π(D)\pi (D) на PP. Покажите, что если π(x)\pi (x) — неконстантный многочлен и aa — корень π(x)\pi (x), то (xa)k(x-a)^{k} делит π(x)\pi (x), где kk минимально при условии, что оператор π(D)\pi (D) аннулирует все многочлены степени не выше kk.

?
Задача 7.4.31

Пусть DD обозначает оператор дифференцирования d/dxd/dx на (вещественном) векторном пространстве VV всех многочленов степени не выше 1010 от переменной xx.

?
(1)

Найдите след DD.

(2)

Найдите все собственные векторы DD.

(3)

Найдите все собственные векторы eDe^{D} (линейного отображения I+D+12!D2++110!D10I+D+\frac{1}{2!}D^{2}+\cdots +\frac{1}{10!}D^{10}).

Задача 7.4.32

Пусть x0,x1,,xnx_{0}, x_{1}, \ldots , x_{n} — различные вещественные числа. Покажите, что существуют вещественные числа a0,a1,,ana_{0}, a_{1}, \ldots , a_{n}, такие что

01p(t)dt=j=0najp(xj) \int _{0}^{1} p(t)\, dt = \sum _{j=0}^{n} a_{j}p(x_{j})

для любого многочлена p(t)p(t) степени не выше nn.

?
Задача 7.4.33

Пусть I1,,InI_{1}, \ldots , I_{n} — непересекающиеся непустые замкнутые подынтервалы R\mathbb {R}.

?
(1)

Докажите, что если pp — вещественный многочлен степени меньше nn, такой что

Ijp(x)dx=0,j=1,,n \int _{I_{j}} p(x)\, dx = 0, \qquad j = 1, \ldots , n

то p=0p = 0.

(2)

Докажите, что существует ненулевой вещественный многочлен pp степени nn, удовлетворяющий всем указанным выше уравнениям.

§
Задача 7.5.1

Пусть MM — вещественная матрица 3×33 \times 3, такая что M3=IM^{3} = I, MIM \neq I.

?
(1)

Каковы собственные значения MM?

(2)

Приведите пример такой матрицы.

Задача 7.5.2

Пусть NN — линейный оператор на nn-мерном векторном пространстве, n>1n > 1, такой что Nn=0N^{n} = 0, Nn10N^{n-1} \neq 0. Докажите, что не существует оператора XX с X2=NX^{2} = N.

?
Задача 7.5.3

Пусть F\mathbf{F} — поле, nn и mm — положительные целые числа, а AA — матрица n×nn \times n с элементами из F\mathbf{F}, такая что Am=0A^{m} = 0. Докажите, что An=0A^{n} = 0.

?
Задача 7.5.4

Пусть BB — матрица 3×33 \times 3, ядро которой двумерно, и пусть χ(λ)\chi (\lambda ) — характеристический многочлен BB. Для каждого из утверждений ниже приведите либо доказательство, либо контрпример.

?
(1)

λ2\lambda^{2} является множителем χ(λ)\chi (\lambda ).

(2)

След BB является собственным значением BB.

(3)

BB диагонализируема.

Задача 7.5.5

Предположим, что минимальный многочлен линейного оператора TT на семимерном векторном пространстве равен x2x^{2}. Каковы возможные значения размерности ядра TT?

?
Задача 7.5.6

Пусть LL — вещественная симметричная матрица n×nn \times n, для которой 00 является простым собственным значением, и пусть vRnv \in \mathbb {R}^{n}.

?
(1)

Покажите, что для достаточно малого положительного вещественного ε\varepsilon уравнение Lx+εx=vLx+\varepsilon x = v имеет единственное решение x=x(ε)Rnx = x(\varepsilon ) \in \mathbb {R}^{n}.

(2)

Вычислите limε0+εx(ε)\lim_{\varepsilon \to 0^{+}} \varepsilon x(\varepsilon ) через vv, собственные векторы LL и скалярное произведение ,\left\langle \cdot , \cdot \right\rangle в Rn\mathbb {R}^{n}.

Задача 7.5.7

Пусть VV — конечномерное векторное пространство над полем рациональных чисел Q\mathbb {Q}, и пусть MM — автоморфизм VV, не оставляющий неподвижным ни одного ненулевого вектора из VV. Предположим, что MpM^{p} является тождественным отображением на VV, где pp — простое число. Покажите, что размерность VV делится на p1p-1.

?
Задача 7.5.8

Пусть F\mathbf{F} — поле, VV — конечномерное векторное пространство над F\mathbf{F}, а TT — линейное преобразование VV в VV, минимальный многочлен которого, μ\mu, неприводим над F\mathbf{F}.

?
(1)

Пусть vv — ненулевой вектор в VV, а V1V_{1} — подпространство, порождённое vv и его образами под действием положительных степеней TT. Докажите, что dimV1=degμ\dim V_{1} = \deg \mu.

(2)

Докажите, что degμ\deg \mu делит dimV\dim V.

Задача 7.5.9

Предположим, что AA и MM — матрицы n×nn \times n над C\mathbb {C}, AA обратима и AMA1=M2AMA^{-1} = M^{2}. Докажите, что ненулевые собственные значения MM являются корнями из единицы.

?
Задача 7.5.10

Докажите, что матрица

(0510505015050050) \begin{pmatrix} 0 & 5 & 1 & 0 \\ 5 & 0 & 5 & 0 \\ 1 & 5 & 0 & 5 \\ 0 & 0 & 5 & 0 \end{pmatrix}

имеет два положительных и два отрицательных собственных значения (с учётом кратности).

?
Задача 7.5.11

Докажите, что матрица

(11.0000111.0000111.0000111.000011) \begin{pmatrix} 1 & 1.00001 & 1 \\ 1.00001 & 1 & 1.00001 \\ 1 & 1.00001 & 1 \end{pmatrix}

имеет одно положительное и одно отрицательное собственное значение.

?
Задача 7.5.12

Для произвольных элементов aa, bb и cc поля F\mathbf{F} вычислите минимальный многочлен матрицы

(00a10b01c). \begin{pmatrix} 0 & 0 & a \\ 1 & 0 & b \\ 0 & 1 & c \end{pmatrix}.
?
Задача 7.5.13

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n, такая что три матрицы A+IA+I, A2+IA^{2}+I, A3+IA^{3}+I все унитарны. Докажите, что AA — нулевая матрица.

?
Задача 7.5.14

Пусть kk — поле и n1n \geq 1. Докажите, что следующие свойства матрицы AA размера n×nn \times n с элементами из kk эквивалентны:

  • AA является скалярным кратным единичной матрицы.

  • Каждый ненулевой вектор vknv \in k^{n} является собственным вектором AA.

?
Задача 7.5.15

Предположим, что AA и BB — эндоморфизмы конечномерного векторного пространства VV над полем F\mathbf{F}. Докажите или опровергните следующие утверждения:

?
(1)

Каждый собственный вектор ABAB является также собственным вектором BABA.

(2)

Каждое собственное значение ABAB является также собственным значением BABA.

Задача 7.5.16

Пусть AA и BB — вещественные симметричные матрицы n×nn \times n, такие что AB=BAAB = BA. Докажите, что у AA и BB есть общий собственный вектор в Rn\mathbb {R}^{n}.

?
Задача 7.5.17

Пусть SS — непустое коммутирующее множество комплексных матриц n×nn \times n (n1n \geq 1). Докажите, что элементы SS имеют общий собственный вектор.

?
Задача 7.5.18

Пусть AA и BB — комплексные матрицы n×nn \times n, такие что AB=BA2AB = BA^{2}, и предположим, что у AA нет собственных значений с абсолютным значением 11. Докажите, что у AA и BB есть общий (ненулевой) собственный вектор.

?
Задача 7.5.19

Пусть VV — конечномерное векторное пространство над алгебраически замкнутым полем. Линейный оператор T:VVT : V \to V называется вполне приводимым, если для любого линейного подпространства EVE \subset V, инвариантного относительно TT, то есть T(E)ET(E) \subset E, существует линейное подпространство FVF \subset V, инвариантное относительно TT, такое что V=EFV = E \oplus F. Докажите, что TT вполне приводим тогда и только тогда, когда VV имеет базис из собственных векторов.

?
Задача 7.5.20

Пусть VV — векторное пространство последовательностей (an)(a_{n}) комплексных чисел. Оператор сдвига S:VVS : V \to V определяется формулой

S((a1,a2,a3,))=(a2,a3,a4,). S((a_{1},a_{2},a_{3},\ldots )) = (a_{2},a_{3},a_{4},\ldots ).
?
(1)

Найдите собственные векторы SS.

(2)

Покажите, что подпространство WW, состоящее из последовательностей (xn)(x_{n}) с xn+2=xn+1+xnx_{n+2} = x_{n+1}+x_{n}, является двумерным SS-инвариантным подпространством VV, и приведите явный базис для WW.

(3)

Найдите явную формулу для nn-го числа Фибоначчи fnf_{n}, где f2=f1=1f_{2} = f_{1} = 1, fn+2=fn+1+fnf_{n+2} = f_{n+1}+f_{n} при n1n \geq 1.

Замечание: см. также задачу 1.3.12.

Задача 7.5.21

Пусть TT — линейное преобразование на конечномерном C\mathbb {C}-векторном пространстве VV, и пусть ff — многочлен с коэффициентами из C\mathbb {C}. Если λ\lambda — собственное значение TT, покажите, что f(λ)f(\lambda ) является собственным значением f(T)f(T). Всякое ли собственное значение f(T)f(T) обязательно получается таким образом?

?
Задача 7.5.22

Пусть AA — матрица n×nn \times n, имеющая нули на главной диагонали и единицы во всех остальных позициях. Найдите собственные значения и собственные подпространства AA и вычислите det(A)\operatorname {det}\left(A\right).

?
Задача 7.5.23

Пусть AA и BB — две самосопряжённые (то есть эрмитовы) матрицы n×nn \times n над C\mathbb {C}, и предположим, что AA положительно определена. Докажите, что все собственные значения ABAB вещественны.

?
Задача 7.5.24

Пусть aa, bb, cc и dd — вещественные числа, не все равные нулю. Найдите собственные значения следующей матрицы 4×44 \times 4 и опишите разложение пространства R4\mathbb {R}^{4} на собственные подпространства:

(aaabacadbabbbcbdcacbcccddadbdcdd). \begin{pmatrix} aa & ab & ac & ad \\ ba & bb & bc & bd \\ ca & cb & cc & cd \\ da & db & dc & dd \end{pmatrix}.
?
Задача 7.5.25

Покажите, что следующие три условия эквивалентны для вещественной симметричной матрицы AA размера 3×33 \times 3, собственные значения которой равны λ1\lambda_{1}, λ2\lambda_{2} и λ3\lambda_{3}:

?
(1)

\trA\tr A не является собственным значением AA.

(2)

(a+b)(b+c)(a+c)0(a+b)(b+c)(a+c) \neq 0.

(3)

Отображение L:SSL : S \to S является изоморфизмом, где SS — пространство вещественных кососимметричных матриц 3×33 \times 3, а L(W)=AW+WAL(W) = AW+WA.

Задача 7.5.26

Пусть

A=(abcd) A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}

— вещественная матрица с a,b,c,d>0a, b, c, d > 0. Покажите, что у AA есть собственный вектор

(xy)R2 \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix} \in \mathbb {R}^{2}

с x,y>0x, y > 0.

?
Задача 7.5.27

Пусть nn — положительное целое число, и пусть A=(aij)i,j=1nA = (a_{ij})_{i,j=1}^{n} — матрица n×nn \times n с aii=2a_{ii} = 2, ai,i±1=1a_{i,i\pm 1} = -1, и aij=0a_{ij} = 0 в остальных случаях; то есть

A=(2100000121000001210000012000000021000001210000012). A = \begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ -1 & 2 & -1 & 0 & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 2 & -1 & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -1 & 2 & \cdots & 0 & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & 2 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & -1 & 2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & 0 & -1 & 2 \end{pmatrix}.

Докажите, что каждое собственное значение AA является положительным вещественным числом.

?
Задача 7.5.28

Пусть AA — вещественная симметричная матрица n×nn \times n с неотрицательными элементами. Докажите, что у AA есть собственный вектор с неотрицательными координатами.

?
Задача 7.5.29

Пусть AnA_{n} — матрица n×nn \times n, элементы которой ajka_{jk} заданы формулой

ajk={1если jk=10в противном случае. a_{jk} = \begin{cases} 1 & \text{если } \left|j-k\right| = 1 \\ 0 & \text{в противном случае}. \end{cases}

Докажите, что собственные значения AA симметричны относительно начала координат.

?
Задача 7.5.30

Пусть A=(aij)i,j=1nA = (a_{ij})_{i,j=1}^{n} — вещественная матрица n×nn \times n с неотрицательными элементами, такая что

j=1naij=1(1in). \sum _{j=1}^{n} a_{ij} = 1 \qquad (1 \leq i \leq n).

Докажите, что абсолютное значение ни одного собственного значения AA не превышает 11.

?
Задача 7.5.31

Пусть SS — специальная ортогональная (то есть ортогональная с определителем 11) матрица n×nn \times n, где nn нечётно.

?
(1)

Докажите, что 11 является собственным значением SS.

(2)

Покажите на примере, что это неверно, если nn чётно.

Задача 7.5.32

Пусть AA и BB — эрмитовы матрицы m×mm \times m, такие что все собственные значения AA лежат в [a,a][a,a'], а все собственные значения BB лежат в [b,b][b,b']. Покажите, что все собственные значения A+BA+B лежат в [a+b,a+b][a+b,a'+b'].

?
Задача 7.5.33

Пусть AA — вещественная симметричная матрица n×nn \times n с a11=a22==ann=2a_{11} = a_{22} = \cdots = a_{nn} = 2 и aij{1,0}a_{ij} \in \left\{ -1,0\right\} при iji \neq j. Предположим, что kk внедиагональных элементов в первой строке и столбце равны 1-1, а остальные равны 00, и предположим, что это максимальное число 1-1 в любой строке или столбце. Покажите, что все собственные значения AA лежат в интервале [k1,k+1][k-1, k+1].

?
Задача 7.5.34

Пусть AA и BB — вещественные симметричные матрицы n×nn \times n, и предположим, что BB положительно определена. Покажите, что существует ненулевой вектор xx, максимизирующий

G(x)=Ax,xBx,x G(x) = \frac{ \left\langle Ax, x \right\rangle }{ \left\langle Bx, x \right\rangle }

и что любой такой xx является собственным вектором матрицы B1AB^{-1}A.

?
Задача 7.5.35

Пусть AA и BB — вещественные симметричные матрицы n×nn \times n, и предположим, что AA положительно определена. Докажите, что

limmAm+1y,yAmy,y \lim _{m \to \infty } \frac{ \left\langle A^{m+1}y, y \right\rangle }{ \left\langle A^{m}y, y \right\rangle }

существует для каждого yRny \in \mathbb {R}^{n}, y0y \neq 0.

?
§
Задача 7.6.1

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n конечного порядка, то есть Ak=IA^{k} = I при некотором положительном целом kk. Докажите, что AA диагонализируема.

?
Задача 7.6.2

Докажите или приведите контрпример: если AA — обратимая комплексная матрица n×nn \times n и некоторая степень AA диагональна, то AA можно диагонализировать.

?
Задача 7.6.3

Пусть

A=(1211). A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 1 & -1 \end{pmatrix}.

Выразите A1A^{-1} как многочлен от AA с вещественными коэффициентами.

?
Задача 7.6.4

Для xRx \in \mathbb {R} пусть

Ax=(x1111x1111x1111x). A_{x} = \begin{pmatrix} x & 1 & 1 & 1 \\ 1 & x & 1 & 1 \\ 1 & 1 & x & 1 \\ 1 & 1 & 1 & x \end{pmatrix}.
?
(1)

Докажите, что det(Ax)=(x1)3(x+3)\operatorname {det}\left(A_{x}\right) = (x-1)^{3}(x+3).

(2)

Докажите, что если x1,3x \neq 1, -3, то Ax1=(x1)1(x+3)1Ax2A_{x}^{-1} = -(x-1)^{-1}(x+3)^{-1}A_{-x-2}.

Задача 7.6.5

Вычислите A10A^{10} для матрицы

A=(311242111). A = \begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 \\ 2 & 4 & 2 \\ -1 & -1 & 1 \end{pmatrix}.
?
Задача 7.6.6

Вычислите A100A^{100} и A7A^{-7}, где

A=(3/21/21/21/2). A = \begin{pmatrix} 3/2 & 1/2 \\ -1/2 & 1/2 \end{pmatrix}.
?
Задача 7.6.7

Докажите или опровергните: для любой матрицы 2×22 \times 2 AA над C\mathbb {C} существует матрица 2×22 \times 2 BB, такая что A=B2A = B^{2}.

?
Задача 7.6.8
?
(1)

Покажите, что вещественная матрица 2×22 \times 2 AA удовлетворяет A2=IA^{2} = -I тогда и только тогда, когда

A=(±pq1pqpq1) A = \begin{pmatrix} \pm \sqrt{pq-1} & -p \\ q & \mp \sqrt{pq-1} \end{pmatrix}

где pp и qq — вещественные числа, такие что pq1pq \geq 1, причём в двойных знаках следует выбирать оба верхних или оба нижних знака.

(2)

Покажите, что не существует вещественной матрицы 2×22 \times 2 AA, такой что

A2=(1001ε) A^{2} = \begin{pmatrix} -1 & 0 \\ 0 & -1-\varepsilon \end{pmatrix}

с ε>0\varepsilon > 0.

Задача 7.6.9

Существует ли вещественная матрица 2×22 \times 2 AA, такая что

A20=(1001ε)? A^{20} = \begin{pmatrix} -1 & 0 \\ 0 & -1-\varepsilon \end{pmatrix}?

Приведите такую AA или докажите, что её не существует.

?
Задача 7.6.10

Для каких натуральных чисел nn существует матрица 2×22 \times 2

A=(abcd) A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}

с целыми элементами и порядком nn; то есть An=IA^{n} = I, но AkIA^{k} \neq I при 0<k<n0 < k < n?

См. также задачу 7.7.8.

?
Задача 7.6.11

Найдите квадратный корень из матрицы

(133045009). \begin{pmatrix} 1 & 3 & -3 \\ 0 & 4 & 5 \\ 0 & 0 & 9 \end{pmatrix}.

Сколько квадратных корней имеет эта матрица?

?
Задача 7.6.12

Пусть AA обозначает матрицу

(0001000000000000). \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

Для каких натуральных чисел nn существует комплексная матрица 4×44 \times 4 XX, такая что Xn=AX^{n} = A?

?
Задача 7.6.13

Докажите или опровергните: существует вещественная матрица AA размера n×nn \times n, такая что

A2+2A+5I=0 A^{2}+2A+5I = 0

тогда и только тогда, когда nn чётно.

?
Задача 7.6.14

Пусть AA — эрмитова матрица размера n×nn \times n, удовлетворяющая условию

A5+A3+A=3I. A^{5}+A^{3}+A = 3I.

Покажите, что A=IA = I.

?
Задача 7.6.15

Какие из следующих матричных уравнений имеют вещественное матричное решение XX? (Предъявлять сами решения не обязательно.)

?
(1)
X3=(000100230), X^{3} = \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \\ 2 & 3 & 0 \end{pmatrix},
(2)
2X5+X=(350519090), 2X^{5}+X = \begin{pmatrix} 3 & 5 & 0 \\ 5 & 1 & 9 \\ 0 & 9 & 0 \end{pmatrix},
(3)
X6+2X4+10X=(0110), X^{6}+2X^{4}+10X = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix},
(4)
X4=(340030003). X^{4} = \begin{pmatrix} 3 & 4 & 0 \\ 0 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & -3 \end{pmatrix}.
Задача 7.6.16

Найдите вещественную матрицу BB, такую что

B4=(200020011). B^{4} = \begin{pmatrix} 2 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \end{pmatrix}.
?
Задача 7.6.17

Пусть VV — конечномерное векторное пространство, а T:VVT: V \to V — диагонализируемое линейное преобразование. Пусть WVW \subset V — линейное подпространство, отображаемое в себя при TT. Покажите, что ограничение TT на WW диагонализируемо.

?
Задача 7.6.18

Пусть AA и BB — диагонализируемые линейные преобразования Rn\mathbb {R}^{n} в себя, такие что AB=BAAB = BA. Пусть EE — собственное подпространство AA. Докажите, что ограничение BB на EE диагонализируемо.

?
Задача 7.6.19

Пусть VV — конечномерное комплексное векторное пространство, а AA и BB — линейные операторы на VV, такие что AB=BAAB = BA. Докажите, что если AA и BB каждый диагонализируем, то существует базис VV, одновременно диагонализующий AA и BB.

?
Задача 7.6.20

Пусть AA и BB — комплексные матрицы n×nn \times n. Докажите или опровергните каждое из следующих утверждений:

?
(1)

Если AA и BB диагонализируемы, то и A+BA+B диагонализируема.

(2)

Если AA и BB диагонализируемы, то и ABAB диагонализируема.

(3)

Если A2=AA^{2} = A, то AA диагонализируема.

(4)

Если AA обратима и A2A^{2} диагонализируема, то AA диагонализируема.

Задача 7.6.21

Пусть

A=(71524). A = \begin{pmatrix} 7 & 15 \\ -2 & -4 \end{pmatrix}.

Найдите вещественную матрицу BB, такую что B1ABB^{-1}AB диагональна.

?
Задача 7.6.22

Пусть A:R6R6A: \mathbb {R}^{6} \to \mathbb {R}^{6} — линейное преобразование, такое что A26=IA^{26} = I. Покажите, что R6=V1V2V3\mathbb {R}^{6} = V_{1} \oplus V_{2} \oplus V_{3}, где V1V_{1}, V2V_{2} и V3V_{3} — двумерные инвариантные подпространства для AA.

?
Задача 7.6.23

Определите жорданову каноническую форму матрицы

A=(123045004). A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 4 & 5 \\ 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}.
?
Задача 7.6.24

Найдите собственные значения, собственные векторы и жорданову каноническую форму матрицы

A=(211121112), A = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & 2 \end{pmatrix},

рассматриваемой как матрица с элементами в F3=Z/3Z\mathbf{F}_{3} = \mathbb {Z}/3\mathbb {Z}.

?
Задача 7.6.25

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n, а χ\chi и μ\mu — характеристический и минимальный многочлены AA. Предположим, что

χ(x)=μ(x)(xi),μ(x)2=χ(x)(x2+1). \begin{align} \chi (x) & = \mu (x)(x-i), \\ \mu (x)^{2} & = \chi (x)(x^{2}+1). \end{align}

Определите жорданову каноническую форму AA.

?
Задача 7.6.26

Пусть MM — матрица n×nn \times n над полем F\mathbf{F}, все элементы которой равны 11.

?
(1)

Найдите характеристический многочлен MM.

(2)

Диагонализируема ли MM?

(3)

Найдите жорданову каноническую форму MM и обсудите, в какой мере жорданова форма зависит от характеристики поля F\mathbf{F}.

Задача 7.6.27

Пусть M2×2M_{2 \times 2} обозначает векторное пространство комплексных матриц 2×22 \times 2. Пусть

A=(0100) A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}

и пусть линейное преобразование T:M2×2M2×2T: M_{2 \times 2} \to M_{2 \times 2} определено формулой T(X)=XAAXT(X) = XA-AX. Найдите жорданову каноническую форму для TT.

?
Задача 7.6.28

Пусть MnM_{n} — векторное пространство комплексных матриц n×nn \times n. Для AA из MnM_{n} определим линейное преобразование TAT_{A} на MnM_{n} формулой TA(X)=AXXAT_{A}(X) = AX-XA. Докажите, что ранг TAT_{A} не превосходит n2nn^{2}-n.

?
Задача 7.6.29

Пусть AA — вещественная матрица n×nn \times n, пусть ξ(t)\xi (t) обозначает её характеристический многочлен, и пусть g(t)Rtg(t) \in \mathbb {R}^{t} — многочлен степени n1n-1, делящий ξ(t)\xi (t). Каковы возможные значения ранга g(A)g(A)?

?
Задача 7.6.30

Найдите жорданову каноническую форму матрицы

(100000110000101000100100100010111111). \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix}.
?
Задача 7.6.31

Пусть AA и BB — комплексные матрицы размеров 3×53 \times 5 и 5×35 \times 3 соответственно, такие что

AB=(110010001). AB = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}.

Найдите жорданову каноническую форму BABA.

?
Задача 7.6.32

Пусть A=(aij)A = (a_{ij}) — комплексная матрица n×nn \times n, такая что aij0a_{ij} \neq 0, если i=j+1i=j+1, но aij=0a_{ij} = 0, если ij+2i \geq j+2. Докажите, что AA не может иметь более одного жорданова блока для любого собственного значения.

?
Задача 7.6.33

Пусть AA — вещественная верхнетреугольная матрица n×nn \times n, коммутирующая со своей транспонированной. Докажите, что AA диагональна.

?
Задача 7.6.34
?
(1)

Докажите, что линейный оператор T:CnCnT: \mathbb {C}^{n} \to \mathbb {C}^{n} диагонализируем, если для всех λC\lambda \in \mathbb {C} выполняется ker(TλI)n=ker(TλI)\ker (T-\lambda I)^{n} = \ker (T-\lambda I), где II — единичная матрица n×nn \times n.

(2)

Покажите, что TT диагонализируем, если TT коммутирует со своей сопряжённо-транспонированной TT^{*} (то есть (T)jk=Tkj(T^{*})_{jk} = \overline{T_{kj}}).

Задача 7.6.35

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n. Докажите, что существует унитарная матрица UU, такая что B=UAU1B = UAU^{-1} верхнетреугольна: Bjk=0B_{jk} = 0 при j>kj > k.

?
Задача 7.6.36

Пусть bb — вещественная ненулевая матрица n×1n \times 1 (столбец). Положим M=bbtM = bb^{t} (матрица n×nn \times n), где btb^{t} обозначает транспонирование bb.

?
(1)

Докажите, что существует ортогональная матрица QQ, такая что QMQ1=DQMQ^{-1} = D диагональна, и найдите DD.

(2)

Опишите геометрически линейное преобразование M:RnRnM: \mathbb {R}^{n} \to \mathbb {R}^{n}.

Задача 7.6.37

Пусть MM — обратимая вещественная матрица n×nn \times n. Покажите, что существует разложение M=UTM = UT, в котором UU — вещественная ортогональная матрица n×nn \times n, а TT — верхнетреугольная матрица с положительными диагональными элементами. Единственно ли это разложение?

?
Задача 7.6.38

Пусть AA — невырожденная вещественная матрица n×nn \times n. Докажите, что существуют единственная ортогональная матрица QQ и единственная положительно определённая симметричная матрица BB, такие что A=QBA = QB.

?
Задача 7.6.39

Пусть AA — комплексная матрица 2×22 \times 2. Докажите, что ряд I+A+A2+I+A+A^{2}+\ldots сходится тогда и только тогда, когда каждое собственное значение AA имеет абсолютную величину меньше 11.

?
Задача 7.6.40

Пусть AA — матрица 3×33 \times 3

(110121011). \begin{pmatrix} 1 & -1 & 0 \\ -1 & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 1 \end{pmatrix}.

Определите все вещественные числа aa, для которых предел limnanAn\lim_{n \to \infty } a^{n}A^{n} существует и отличен от нуля (как матрица).

?
Задача 7.6.41

Пусть pp — простое число. Покажите, что порядок каждого элемента GL2(Fp)GL_{2}(\mathbf{F}_{p}) делит либо p21p^{2}-1, либо p(p1)p(p-1).

?
§
Задача 7.7.1

Подобны ли приведённые ниже матрицы?

A=(100111102)иB=(110010002)? A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ -1 & 1 & 1 \\ -1 & 0 & 2 \end{pmatrix} \qquad \text{и} \qquad B = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}?
?
Задача 7.7.2

Какие из следующих матриц подобны как матрицы над R\mathbb {R}?

(a)  (100010001),(b)  (001010100),(c)  (100110001),(d)  (100110011),(e)  (110010001),(f)  (011010100). \begin{align} (a) \; \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad (b) \; \begin{pmatrix} 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}, \quad (c) \; \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \\ (d) \; \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{pmatrix}, \quad (e) \; \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad (f) \; \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}. \end{align}
?
Задача 7.7.3

Подобны ли матрицы 4×44 \times 4

A=(1000010000010000)иB=(1000111110001010) A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} \qquad \text{и} \qquad B = \begin{pmatrix} -1 & 0 & 0 & 0 \\ -1 & 1 & 1 & -1 \\ -1 & 0 & 0 & 0 \\ -1 & 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}
?
Задача 7.7.4

Пусть MM — комплексная матрица n×nn \times n. Пусть GMG_{M} — множество комплексных чисел λ\lambda, таких что матрица λM\lambda M подобна MM.

?
(1)

Чему равно GMG_{M}, если

M=(004000000)? M = \begin{pmatrix} 0 & 0 & 4 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}?
(2)

Предположим, что MM не нильпотентна. Докажите, что GMG_{M} конечно.

Задача 7.7.5

Пусть AA и BB — вещественные матрицы 2×22 \times 2, такие что A2=B2=IA^{2} = B^{2} = I и AB+BA=0AB+BA = 0. Докажите, что существует вещественная невырожденная матрица TT, такая что

TAT1=(1001)TBT1=(0110). TAT^{-1} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} \qquad TBT^{-1} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}.
?
Задача 7.7.6

Пусть AA и BB — матрицы n×nn \times n над полем F\mathbf{F}, такие что A2=AA^{2} = A и B2=BB^{2} = B. Предположим, что AA и BB имеют одинаковый ранг. Докажите, что AA и BB подобны.

?
Задача 7.7.7

Докажите, что если AA — целочисленная матрица 2×22 \times 2, такая что An=IA^{n} = I для некоторого строго положительного целого числа nn, то A12=IA^{12} = I.

?
Задача 7.7.8

Пусть GG — конечная мультипликативная группа целочисленных матриц 2×22 \times 2.

?
(1)

Пусть AGA \in G. Что можно доказать о

  1. detA\det A?

  2. (вещественных или комплексных) собственных значениях AA?

  3. жордановой или рациональной канонической форме AA?

  4. порядке AA?

(2)

Найдите все такие группы с точностью до изоморфизма.

Примечание: см. также задачу 7.6.10.

Задача 7.7.9

Предъявите множество SS вещественных матриц 2×22 \times 2, обладающее следующим свойством: матрица AA подобна ровно одной матрице из SS при условии, что AA — обратимая целочисленная матрица 2×22 \times 2, все корни характеристического многочлена которой лежат на единичной окружности.

?
Задача 7.7.10

Пусть AA и BB — две вещественные матрицы n×nn \times n. Предположим, что существует комплексная обратимая матрица UU размера n×nn \times n, такая что A=UBU1A = UBU^{-1}. Покажите, что существует вещественная обратимая матрица VV размера n×nn \times n, такая что A=VBV1A = VBV^{-1}. (Другими словами, если две вещественные матрицы подобны над C\mathbb {C}, то они подобны над R\mathbb {R}.)

?
Задача 7.7.11

Пусть AA — линейное преобразование на nn-мерном векторном пространстве над C\mathbb {C} с характеристическим многочленом (x1)n(x-1)^{n}. Докажите, что AA подобна A1A^{-1}.

?
Задача 7.7.12

Докажите или опровергните: квадратная комплексная матрица AA подобна своей транспонированной AtA^{t}.

?
Задача 7.7.13

Пусть MM — вещественная невырожденная матрица 3×33 \times 3. Докажите, что существуют вещественные матрицы SS и UU, такие что M=SU=USM = SU = US, все собственные значения UU равны 11, а SS диагонализируема над C\mathbb {C}.

?
Задача 7.7.14

Найдите список вещественных матриц, как можно более длинный, такой что

  • характеристический многочлен каждой матрицы равен (x1)5(x+1)(x-1)^{5}(x+1),

  • минимальный многочлен каждой матрицы равен (x1)2(x+1)(x-1)^{2}(x+1),

  • никакие две матрицы в списке не подобны друг другу.

?
Задача 7.7.15

Пусть AA и BB — неподобные комплексные матрицы n×nn \times n с одинаковыми минимальным и характеристическим многочленами. Покажите, что n4n \geq 4 и минимальный многочлен не равен характеристическому.

?
Задача 7.7.16

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n с trA=0\operatorname {tr} A = 0. Покажите, что AA подобна матрице, у которой все элементы главной диагонали равны 00.

?
Задача 7.7.17

Пусть MM — матрица 3×33 \times 3 с элементами из кольца многочленов Rt\mathbb {R}^{t}, такая что M3=(t000t000t)M^{3} = \begin{pmatrix} t & 0 & 0 \\ 0 & t & 0 \\ 0 & 0 & t \end{pmatrix}. Пусть NN — матрица с вещественными элементами, полученная подстановкой t=0t = 0 в MM. Докажите, что NN подобна матрице (010001000)\begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

?
Задача 7.7.18

Пусть MM — квадратная комплексная матрица, и пусть S={XMX1X невырождена}S = \left\{ XMX^{-1} \mid X \text{ невырождена}\right\} — множество всех матриц, подобных MM. Покажите, что MM является ненулевым кратным единичной матрицы тогда и только тогда, когда ни одна матрица из SS не имеет нуля на своей диагонали.

?
Задача 7.7.19

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n, такая что последовательность (An)n=1(A^{n})_{n=1}^{\infty } сходится к матрице BB. Докажите, что BB подобна диагональной матрице с нулями и единицами на главной диагонали.

?
§
Задача 7.8.1

Пусть f:RnRf: \mathbb {R}^{n} \to \mathbb {R} — функция, такая что

?
(1)

функция gg, определённая как g(x,y)=f(x+y)f(x)f(y)g(x,y) = f(x+y)-f(x)-f(y), билинейна,

(2)

для всех xRnx \in \mathbb {R}^{n} и tRt \in \mathbb {R} выполнено f(tx)=t2f(x)f(tx) = t^{2}f(x).

Покажите, что существует линейное отображение A:RnRnA: \mathbb {R}^{n} \to \mathbb {R}^{n} такое, что f(x)=x,Axf(x) = \left\langle x, Ax \right\rangle, где ,\left\langle \cdot , \cdot \right\rangle — обычное скалярное произведение в Rn\mathbb {R}^{n} (иными словами, ff — квадратичная форма).

Задача 7.8.2

Пусть A,B,,FA, B, \ldots , F — вещественные коэффициенты. Покажите, что квадратичная форма

Ax2+2Bxy+Cy2+2Dxz+2Eyz+Fz2 Ax^{2}+2Bxy+Cy^{2}+2Dxz+2Eyz+Fz^{2}

положительно определена тогда и только тогда, когда

A>0,ABBC>0,ABDBCEDEF>0. A > 0, \qquad \begin{vmatrix} A & B \\ B & C \end{vmatrix} > 0, \qquad \begin{vmatrix} A & B & D \\ B & C & E \\ D & E & F \end{vmatrix} > 0.
?
Задача 7.8.3

Найдите все вещественные числа tt, при которых квадратичная форма QtQ_{t} на R3\mathbb {R}^{3}, определённая как

Qt(x1,x2,x3)=2x12+x22+3x32+2tx1x2+2x1x3, Q_{t}(x_{1}, x_{2}, x_{3}) = 2x_{1}^{2}+x_{2}^{2}+3x_{3}^{2}+2tx_{1}x_{2}+2x_{1}x_{3},

положительно определена.

?
Задача 7.8.4

Пусть R3\mathbb {R}^{3} — трёхмерное пространство с обычным скалярным произведением, и (a,b,c)R3(a,b,c) \in \mathbb {R}^{3} — вектор длины 11. Пусть WW — плоскость, заданная уравнением ax+by+cz=0ax+by+cz = 0. Найдите в стандартном базисе матрицу, представляющую ортогональную проекцию R3\mathbb {R}^{3} на WW.

?
Задача 7.8.5

Пусть ww — положительная непрерывная функция на [0,1][0,1], nn — положительное целое число, и PnP_{n} — векторное пространство вещественных многочленов, степень которых не превосходит nn, снабжённое скалярным произведением

p,q=01p(t)q(t)w(t)dt. \left\langle p, q \right\rangle = \int _{0}^{1} p(t)q(t)w(t) \, dt.
?
(1)

Докажите, что PnP_{n} имеет ортонормированный базис p0,p1,,pnp_{0}, p_{1}, \ldots , p_{n} (т.е. pj,pk=1\left\langle p_{j}, p_{k} \right\rangle = 1 при j=kj=k и 00 при jkj \neq k), такой что degpk=k\deg p_{k} = k для каждого kk.

(2)

Докажите, что pk,pk=0\left\langle p_{k}, p_{k}' \right\rangle = 0 для каждого kk.

Задача 7.8.6

Для непрерывных вещественнозначных функций f,gf, g на отрезке [1,1][-1,1] определим скалярное произведение f,g=11f(x)g(x)dx\left\langle f, g \right\rangle = \int_{-1}^{1} f(x)g(x) \, dx. Найдите такой многочлен вида p(x)=a+bx2x4p(x) = a+bx^{2}-x^{4}, который ортогонален на [1,1][-1,1] всем многочленам меньшей степени.

?
Задача 7.8.7

Пусть EE — конечномерное векторное пространство над полем F\mathbf{F}. Предположим, что B:E×EFB: E \times E \to \mathbf{F} — билинейное отображение (не обязательно симметричное). Определим подпространства

E1={xEB(x,y)=0 для всех yE},E2={yEB(x,y)=0 для всех xE}. \begin{align} E_{1} & = \left\{ x \in E \mid B(x,y) = 0 \text{ для всех } y \in E\right\} , \\ E_{2} & = \left\{ y \in E \mid B(x,y) = 0 \text{ для всех } x \in E\right\} . \end{align}

Докажите, что dimE1=dimE2\dim E_{1} = \dim E_{2}.

?
Задача 7.8.8

Пусть AA — вещественная матрица n×nn \times n, такая что Ax,x0\left\langle Ax, x \right\rangle \geq 0 для любого вещественного nn-мерного вектора xx. Покажите, что Au=0Au = 0 тогда и только тогда, когда Atu=0A^{t}u = 0.

?
Задача 7.8.9

Вещественная матрица TT размера n×nn \times n называется положительно определённой, если TT симметрична и Tx,x>0\left\langle Tx, x \right\rangle > 0 для всех ненулевых векторов xRnx \in \mathbb {R}^{n}, где u,v\left\langle u, v \right\rangle — стандартное скалярное произведение. Предположим, что AA и BB — две положительно определённые вещественные матрицы.

?
(1)

Покажите, что существуют базис {v1,v2,,vn}\left\{ v_{1}, v_{2}, \ldots , v_{n}\right\} пространства Rn\mathbb {R}^{n} и вещественные числа λ1,λ2,,λn\lambda_{1}, \lambda_{2}, \ldots , \lambda_{n}, такие что при 1i,jn1 \leq i, j \leq n:

Avi,vj={1,i=j0,ij \left\langle Av_{i}, v_{j} \right\rangle = \begin{cases} 1, & i = j \\ 0, & i \neq j \end{cases}

и

Bvi,vj={λi,i=j0,ij \left\langle Bv_{i}, v_{j} \right\rangle = \begin{cases} \lambda _{i}, & i = j \\ 0, & i \neq j \end{cases}
(2)

Выведите из части 1, что существует обратимая вещественная матрица UU, такая что UtAUU^{t}AU — единичная матрица, а UtBUU^{t}BU — диагональная.

Задача 7.8.10

Пусть VV — вещественное векторное пространство размерности nn, и пусть S:V×VRS: V \times V \to \mathbb {R} — невырожденная билинейная форма. Предположим, что WW — линейное подпространство VV, такое что ограничение SS на W×WW \times W тождественно равно 00. Покажите, что dimWn/2\dim W \leq n/2.

?
Задача 7.8.11

Пусть AA — симметричная матрица

16(135251322210). \frac{1}{6}\begin{pmatrix} 13 & -5 & -2 \\ -5 & 13 & -2 \\ -2 & -2 & 10 \end{pmatrix}.

Обозначим через vv вектор-столбец

(xyz) \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix}

в R3\mathbb {R}^{3}, а через xtx^{t} — его транспонированный вектор (x,y,z)(x,y,z). Пусть v\left\| v\right\| обозначает длину вектора vv. Когда vv пробегает множество векторов, для которых vtAv=1v^{t}Av = 1, покажите, что v\left\| v\right\| ограничена, и определите её точную верхнюю грань.

?
Задача 7.8.12

Индексом вещественной симметричной матрицы AA назовём число строго положительных собственных значений AA минус число строго отрицательных собственных значений. Пусть AA и BB — вещественные симметричные матрицы n×nn \times n, такие что xtAxxtBxx^{t}Ax \leq x^{t}Bx для всех матриц-столбцов xx размера n×1n \times 1. Докажите, что индекс AA не превосходит индекса BB.

?
Задача 7.8.13

Для x,yCnx, y \in \mathbb {C}^{n} пусть x,y\left\langle x, y \right\rangle — эрмитово скалярное произведение jxjyj\sum_{j} x_{j}\overline{y_{j}}. Пусть TT — линейный оператор на Cn\mathbb {C}^{n}, такой что Tx,Ty=0\left\langle Tx, Ty \right\rangle = 0, если x,y=0\left\langle x, y \right\rangle = 0. Докажите, что T=kST = kS для некоторого скаляра kk и некоторого унитарного оператора SS: Sx,Sy=x,y\left\langle Sx, Sy \right\rangle = \left\langle x, y \right\rangle для всех xx и yy.

?
Задача 7.8.14

Пусть EE обозначает конечномерное комплексное векторное пространство с эрмитовым скалярным произведением x,y\left\langle x, y \right\rangle.

?
(1)

Докажите, что EE имеет ортонормированный базис.

(2)

Пусть f:ECf: E \to \mathbb {C} такова, что f(x,y)f(x,y) линейна по xx и антилинейна по yy. Покажите, что существует линейное отображение A:EEA: E \to E, такое что f(x,y)=Ax,yf(x,y) = \left\langle Ax, y \right\rangle.

Задача 7.8.15

Пусть aa и bb — вещественные числа. Докажите, что существуют два ортогональных единичных вектора uu и vv в R3\mathbb {R}^{3}, такие что u=(u1,u2,a)u = (u_{1}, u_{2}, a) и v=(v1,v2,b)v = (v_{1}, v_{2}, b), тогда и только тогда, когда a2+b21a^{2}+b^{2} \leq 1.

?
§
Задача 7.9.1

Докажите, что коммутативная C\mathbb {C}-алгебра комплексных матриц 2×22 \times 2 имеет размерность не более 22 над C\mathbb {C}.

?
Задача 7.9.2

Докажите следующие три утверждения о вещественных матрицах n×nn \times n.

?
(1)

Если AA — ортогональная матрица, все собственные значения которой отличны от 1-1, то I+AI+A невырождена и S=(IA)(I+A)1S = (I-A)(I+A)^{-1} кососимметрична.

(2)

Если SS — кососимметричная матрица, то A=(IS)(I+S)1A = (I-S)(I+S)^{-1} — ортогональная матрица, не имеющая собственного значения 1-1.

(3)

Соответствие ASA \leftrightarrow S из частей 1 и 2 взаимно однозначно.

Задача 7.9.3

Пусть BB обозначает матрицу

(a000b000c) \begin{pmatrix} a & 0 & 0 \\ 0 & b & 0 \\ 0 & 0 & c \end{pmatrix}

где aa, bb и cc вещественны, а a\left|a\right|, b\left|b\right| и c\left|c\right| различны. Покажите, что существует ровно четыре симметричные матрицы вида BQBQ, где QQ — вещественная ортогональная матрица с определителем 11.

?
Задача 7.9.4

Пусть PP — вещественная матрица n×nn \times n, такая что xtPy=ytPxx^{t}Py = -y^{t}Px для всех вектор-столбцов x,yx, y в Rn\mathbb {R}^{n}. Докажите, что PP кососимметрична.

?
Задача 7.9.5

Пусть AA — вещественная кососимметричная матрица (Aij=AjiA_{ij} = -A_{ji}). Докажите, что AA имеет чётный ранг.

?
Задача 7.9.6

Вещественная симметричная матрица AA размера n×nn \times n называется положительно полуопределённой, если xtAx0x^{t}Ax \geq 0 для всех xRnx \in \mathbb {R}^{n}. Докажите, что AA положительно полуопределена тогда и только тогда, когда trAB0\operatorname {tr} AB \geq 0 для каждой вещественной симметричной положительно полуопределённой матрицы BB размера n×nn \times n.

?
Задача 7.9.7

Предположим, что AA и BB — вещественные матрицы, такие что

At=A,vtAv0 A^{t} = A, \qquad v^{t}Av \geq 0

для всех vRnv \in \mathbb {R}^{n} и

AB+BA=0. AB+BA = 0.

Покажите, что AB=BA=0AB = BA = 0, и приведите пример, где ни AA, ни BB не равны нулю.

?
Задача 7.9.8

Пусть AA и BB — матрицы n×nn \times n над R\mathbb {R}, такие что A+BA+B обратима. Докажите, что

A(A+B)1B=B(A+B)1A. A(A+B)^{-1}B = B(A+B)^{-1}A.
?
Задача 7.9.9

Предположим, что AA — вещественная матрица n×nn \times n.

?
(1)

Верно ли, что AA обязательно коммутирует со своей транспонированной матрицей?

(2)

Предположим, что столбцы AA (рассматриваемые как векторы) образуют ортонормированное множество; верно ли, что строки AA также должны образовывать ортонормированное множество?

Задача 7.9.10

Пусть M1=(3214)M_{1} = \begin{pmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 4 \end{pmatrix}, M2=(5734)M_{2} = \begin{pmatrix} 5 & 7 \\ -3 & -4 \end{pmatrix}, M3=(56.934)M_{3} = \begin{pmatrix} 5 & 6.9 \\ -3 & -4 \end{pmatrix}. Для каких (если таковые есть) ii, 1i31 \leq i \leq 3, последовательность (Min)(M_{i}^{n}) ограничена и отделена от \infty? Для каких ii последовательность отделена от 00?

?
Задача 7.9.11

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n, все собственные значения которой равны 11. Предположим, что множество {Ann=1,2,}\left\{ A^{n} \mid n = 1, 2, \ldots \right\} ограничено. Покажите, что AA — единичная матрица.

?
Задача 7.9.12

Рассмотрим комплексную матрицу 3×33 \times 3

A=(a0a1a2a2a0a1a1a2a0), A = \begin{pmatrix} a_{0} & a_{1} & a_{2} \\ a_{2} & a_{0} & a_{1} \\ a_{1} & a_{2} & a_{0} \end{pmatrix},

где a0,a1,a2Ca_{0}, a_{1}, a_{2} \in \mathbb {C}.

?
(1)

Покажите, что A=a0I3+a1E+a2E2A = a_{0}I_{3}+a_{1}E+a_{2}E^{2}, где

E=(010001100). E = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}.
(2)

Используя часть 1, найдите комплексные собственные значения AA.

(3)

Обобщите части 1 и 2 на матрицы n×nn \times n.

Задача 7.9.13

Пусть AA — вещественная матрица n×nn \times n.

?
(1)

Если сумма элементов каждого столбца AA равна 11, докажите, что существует ненулевой вектор-столбец xx, такой что Ax=xAx = x.

(2)

Предположим, что n=2n=2 и все элементы AA положительны. Докажите, что существуют ненулевой вектор-столбец yy и число λ>0\lambda > 0, такие что Ay=λyAy = \lambda y.

Задача 7.9.14

Пусть вещественная матрица XX размера 2n×2n2n \times 2n имеет вид

(ABCD) \begin{pmatrix} A & B \\ C & D \end{pmatrix}

где A,B,CA, B, C и DD — матрицы n×nn \times n, коммутирующие друг с другом. Докажите, что XX обратима тогда и только тогда, когда ADBCAD-BC обратима.

?
Задача 7.9.15

Пусть GL2(C)GL_{2}(\mathbb {C}) обозначает группу обратимых матриц 2×22 \times 2 с коэффициентами в поле комплексных чисел. Пусть PGL2(C)PGL_{2}(\mathbb {C}) обозначает факторгруппу GL2(C)GL_{2}(\mathbb {C})по нормальной подгруппе {(λ00λ)λC}\left\{ \begin{pmatrix} \lambda & 0 \\ 0 & \lambda \end{pmatrix} \mid \lambda \in \mathbb {C}^{*}\right\}. Пусть nn — положительное целое число, и предположим, что a,ba, b — элементы PGL2(C)PGL_{2}(\mathbb {C}) порядка ровно nn. Докажите, что существует cPGL2(C)c \in PGL_{2}(\mathbb {C}), такой что cac1cac^{-1} является степенью bb.

?
Задача 7.9.16

Пусть B=(bij)i,j=120B = (b_{ij})_{i,j=1}^{20} — вещественная матрица 20×2020 \times 20, такая что

bii=0при 1i20, b_{ii} = 0 \quad \text{при } 1 \leq i \leq 20, bij{1,1}при 1i,j20,  ij. b_{ij} \in \left\{ 1,-1\right\} \quad \text{при } 1 \leq i, j \leq 20, \; i \neq j.

Докажите, что BB невырождена.

?
Задача 7.9.17

Пусть

A=(1234). A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}.

Покажите, что каждая вещественная матрица BB, такая что AB=BAAB = BA, имеет вид sI+tAsI+tA, где s,tRs, t \in \mathbb {R}.

?
Задача 7.9.18

Пусть AA — матрица 2×22 \times 2 над C\mathbb {C}, не являющаяся скалярным кратным единичной матрицы II. Покажите, что любая матрица XX 2×22 \times 2 над C\mathbb {C}, коммутирующая с AA, имеет вид X=αI+βAX = \alpha I+\beta A, где α,βC\alpha , \beta \in \mathbb {C}.

?
Задача 7.9.19
?
(1)

Определите коммутант жордановой матрицы n×nn \times n

A=(λ10000λ10000λ00000λ10000λ) A = \begin{pmatrix} \lambda & 1 & 0 & \cdots & 0 & 0 \\ 0 & \lambda & 1 & \cdots & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \lambda & \cdots & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & \cdots & \lambda & 1 \\ 0 & 0 & 0 & \cdots & 0 & \lambda \end{pmatrix}

В частности, определите размерность коммутанта как комплексного векторного пространства.

(2)

Какова размерность коммутанта матрицы 2n×2n2n \times 2n

JJ=(J00J)? J \oplus J = \begin{pmatrix} J & 0 \\ 0 & J \end{pmatrix}?
Задача 7.9.20

Пусть

A=(210121012). A = \begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -1 & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 2 \end{pmatrix}.

Покажите, что всякая вещественная матрица BB такая, что AB=BAAB = BA, имеет вид

B=aI+bA+cA2 B = aI+bA+cA^{2}

для некоторых вещественных чисел aa, bb и cc.

?
Задача 7.9.21

Квадратная матрица AA называется нильпотентной, если Ak=0A^{k} = 0 для некоторого положительного целого kk.

?
(1)

Если AA и BB нильпотентны, будет ли A+BA+B нильпотентна?

(2)

Докажите: если AA и BB — нильпотентные матрицы и AB=BAAB = BA, то A+BA+B нильпотентна.

(3)

Докажите: если AA нильпотентна, то I+AI+A и IAI-A обратимы.

Задача 7.9.22

Рассмотрим семейство квадратных матриц A(θ)A(\theta ), определённых решением матричного дифференциального уравнения

dA(θ)dθ=BA(θ) \frac{dA(\theta )}{d\theta } = BA(\theta )

с начальным условием A(0)=IA(0) = I, где BB — постоянная квадратная матрица.

?
(1)

Найдите свойство матрицы BB, необходимое и достаточное для того, чтобы A(θ)A(\theta ) была ортогональна при всех θ\theta; то есть A(θ)t=A(θ)1A(\theta )^{t} = A(\theta )^{-1}, где A(θ)tA(\theta )^{t} обозначает транспонированную матрицу A(θ)A(\theta ).

(2)

Найдите матрицы A(θ)A(\theta ), соответствующие

B=(0110) B = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0 \end{pmatrix}

и дайте геометрическую интерпретацию.

Задача 7.9.23

Пусть AA — матрица r×rr \times r вещественных чисел. Докажите, что бесконечная сумма

eA=I+A+A22++Ann!+ e^{A} = I+A+\frac{A^{2}}{2}+\cdots +\frac{A^{n}}{n!}+\cdots

матриц сходится (то есть для каждых i,ji, j сумма (i,j)(i,j)-х элементов сходится), и, следовательно, что eAe^{A} является корректно определённой матрицей.

?
Задача 7.9.24

Покажите, что

det(exp(M))=etr(M) \det (\exp (M)) = e^{\operatorname {tr}(M)}

для любой комплексной матрицы MM размера n×nn \times n, где exp(M)\exp (M) определяется как в задаче 7.9.23.

?
Задача 7.9.25

Пусть TT — комплексная матрица n×nn \times n. Покажите, что

limkTk=0 \lim _{k \to \infty } T^{k} = 0

тогда и только тогда, когда все собственные значения TT имеют абсолютную величину меньше 11.

?
Задача 7.9.26

Пусть AA и BB — комплексные матрицы n×nn \times n. Докажите, что

tr(AB)2tr(AA)tr(BB). \left|\operatorname {tr}(AB^{*})\right|^{2} \leq \operatorname {tr}(AA^{*})\operatorname {tr}(BB^{*}).
?
Задача 7.9.27

Пусть AA и BB — вещественные матрицы n×nn \times n, и kk — положительное целое число. Найдите

?
(1)

limt01t((A+tB)kAk)\displaystyle \lim_{t \to 0} \frac{1}{t}\left((A+tB)^{k}-A^{k}\right).

(2)

ddttr(A+tB)kt=0\displaystyle \frac{d}{dt}\operatorname {tr}(A+tB)^{k}\bigg|_{t=0}.

Задача 7.9.28
?
(1)

Докажите, что любая вещественная матрица MM размера n×nn \times n может быть записана как M=A+S+cIM = A+S+cI, где AA — антисимметрична, SS — симметрична, cc — скаляр, II — единичная матрица, и trS=0\operatorname {tr} S = 0.

(2)

Докажите, что при указанных обозначениях

tr(M2)=tr(A2)+tr(S2)+1n(trM)2. \operatorname {tr}(M^{2}) = \operatorname {tr}(A^{2})+\operatorname {tr}(S^{2})+\frac{1}{n}(\operatorname {tr} M)^{2}.
Задача 7.9.29

Пусть AA — комплексная матрица n×nn \times n такая, что trAk=0\operatorname {tr} A^{k} = 0 для k=1,,nk = 1, \ldots , n. Докажите, что AA нильпотентна.

?
Задача 7.9.30

Пусть NN — нильпотентная комплексная матрица. Пусть rr — положительное целое число. Покажите, что существует комплексная матрица AA размера n×nn \times n такая, что

Ar=I+N. A^{r} = I+N.
?
Задача 7.9.31

Пусть A=(aij)i,j=1nA = (a_{ij})_{i,j=1}^{n} — вещественная матрица n×nn \times n такая, что aii1a_{ii} \geq 1 для всех ii, и

ijaij2<1. \sum _{i \neq j} a_{ij}^{2} < 1.

Докажите, что AA обратима.

?
Задача 7.9.32

Покажите, что комплексная матрица A=(aij)A = (a_{ij}) размера n×nn \times n, удовлетворяющая

aii>jiaij \left|a_{ii}\right| > \sum _{j \neq i} \left|a_{ij}\right|

для 1in1 \leq i \leq n, обязательно обратима.

?
Задача 7.9.33

Пусть A=(aij)i,j=1nA = (a_{ij})_{i,j=1}^{n} — матрица n×nn \times n такая, что j=1naij<1\sum_{j=1}^{n} \left|a_{ij}\right| < 1 для каждого ii. Докажите, что IAI-A обратима.

?
Задача 7.9.34

Пусть AA — вещественная матрица n×nn \times n. Пусть MM обозначает максимум абсолютных величин собственных значений AA.

?
(1)

Докажите, что если AA симметрична, то AxMx\left\| Ax\right\| \leq M\left\| x\right\| для всех xx в Rn\mathbb {R}^{n}. (Здесь \left\| \cdot \right\| обозначает евклидову норму.)

(2)

Докажите, что предыдущее неравенство может не выполняться, если AA не симметрична.

Задача 7.9.35

Пусть AA — матрица n×nn \times n над C\mathbb {C}, минимальный многочлен которой имеет степень kk.

?
(1)

Докажите, что если точка λ\lambda из C\mathbb {C} не является собственным значением AA, то существует многочлен pλp_{\lambda } степени k1k-1 такой, что pλ(A)=(AλI)1p_{\lambda }(A) = (A-\lambda I)^{-1}.

(2)

Пусть λ1,,λk\lambda_{1}, \ldots , \lambda_{k} — различные точки C\mathbb {C}, не являющиеся собственными значениями AA. Докажите, что существуют комплексные числа c1,,ckc_{1}, \ldots , c_{k} такие, что

i=1kcipλi=1. \sum _{i=1}^{k} c_{i}p_{\lambda _{i}} = 1.
Задача 7.9.36

Пусть x\left\| x\right\| обозначает евклидову норму вектора xx. Покажите, что для любой вещественной матрицы MM размера m×nm \times n существует единственный неотрицательный скаляр σ\sigma и (возможно, неединственные) единичные векторы uRmu \in \mathbb {R}^{m} и vRnv \in \mathbb {R}^{n} такие, что

?
(1)

Mxσx\left\| Mx\right\| \leq \sigma \left\| x\right\| для всех xRnx \in \mathbb {R}^{n},

(2)

Mu=σvMu = \sigma v,

(3)

MTv=σuM^{T}v = \sigma u (где MTM^{T} — транспонированная матрица MM).