线性变换及其矩阵表示

2011-04-11 02:10张姗梅刘耀军
关键词:对角维数特征值

张姗梅,刘耀军

(1.太原师范学院数学系,山西太原030012;2.太原师范学院计算机系,山西太原030012)

我们知道,取定有限维线性空间V的一个基,则V中向量的运算及向量间的关系的讨论可转化为向量坐标的讨论。同样,取定V的一个基,则V的线性变换的讨论可转化为其矩阵的讨论。本文通过一些实例说明,借助矩阵工具可方便解决有关线性变换的问题,反过来,利用线性变换解决某些矩阵问题往往变得比较容易。

设V是数域 P上 n维线性空间,α1,α2,…,αn是V的一个基,σ是V的一个线性变换,若(σ(α1),σ(α2),…,σ(αn))=(α1,α2,…,αn)A,则称 A 为线性变换 σ 在基 α1,α2,… αn下的矩阵。

定理1 设 α1,α2,…,αn是数域P上n维线性空间V的一个基,则 f:σ→A(A是 σ 在基 α1,α2,…,αn下的矩阵)是V的线性变换集L(V)到P上n阶矩阵集Pn×n的一个双射。并且如果σ,τ∈L(V),而σ→A,τ→B,那么

σ+τ→A+B,στ→AB,aσ→aA(a∈P)。

定理1告诉我们,研究数域P上n维线性空间V的线性变换与研究Pn×n的矩阵没有什么本质的不同。由于矩阵的运算很具体,容易实现,因此将线性变换的讨论归结为矩阵的讨论,常使问题容易得到解决。

例1 用P[x]n表示数域P上次数小于n的多项式的全体添上零多项式所成的线性空间,设P[x]n的全体线性变换所成的线性空间为M,D为 P[x]n的微商变换(即D(f(x))=f′(x),对∀f(x)∈P[x]n,且记M中与D可交换的线性变换的集合为N,即

N={T∈M|DT=TD},

则N构成M的子空间。求N的维数及其一个基。

解 D∈M,取 P[x]n的一个基 1,x,x2/2!,…,xn-1/(n-1)!,则 D 在此基下的矩阵为

设T∈M在所给基下矩阵为B=(bij),则

TD=DT⇔AB=BA

⇔bi+1,j=bi,j-1,bn,j-1=0,bi+1,1=0(i=1,2,…,n-1;j=2,3,…,n)

由于

b11B1+b12B2+…+b1nBn。

并且B1,B2,…,Bn线性无关。 因此若设Ti∈M在所给基下的矩阵为Bi,则T1,T2,…,Tn是N的一个基,N的维数为n。

例2设σ,τ是n(n≻0)维线性空间V的线性变换,证明:στ-τσ≠ε,ε是V的单位变换。

证明 取 V 的一个基 α1,α2,…,αn,设 σ,τ 在这个基下的矩阵分别为A=(aij),B=(bij)。则στ-τσ在这个基下的矩阵为AB-BA,而单位变换ε在该基下的矩阵为单位矩阵E。由 tr(AB-BA)=tr(AB)-tr

以及tr(E)=n可知AB-BA≠E,所以στ-τσ≠ε。

例3设σ是n维线性空间V的一个线性变换,存在V的基,使σ在该基下的矩阵为对角形,λ1,…,λs是σ的所有不同的特征值。 证明存在V的线性变换σ1,…,σs,使为单位变换,且 i≠j时 σiσj=0 而 σ2j=σj,j=1,2,…,s。

证明 由已知,可设 σ 在V的基 ε1,ε2,…,εn下的矩阵为对角阵

其中Ei为ni阶单位矩阵,则

σ(ε1,ε2,…,εn1)=(ε1,ε2,…,εn1)λ1E1

σ(εn1+n2+…+ns-1+1,…,εn)=

并且 A1+…+As=E,当 i≠j时 AiAj=0 而 A2j=Aj,j=1,2,…,s。

所以作V的线性变换 σi,使 σi在基 ε1,ε2,…,εn下的矩阵为Ai,则为单位变换),且 i≠j时 σiσj=0 而 σ2j=σj,j=1,2,…,s。

例4 设σ,τ是数域P上n维线性空间V的线性变换,则στ与τσ有相同的特征值。

证明 取V的一个基 α1,α2,…,αn,设 στ在这个基下的矩阵分别为A,B,则στ与τσ在同一基下的矩阵分别为AB与BA,由线性变换特征值的求法,要证στ与τσ有相同的特征值,只需证AB与BA有相同的特征多项式。由

根据相似矩阵有相同的特征多项式,有

定理2 设线性变换σ在基α1,α2,…,αn下的矩阵是A,向量ξ在基α1,α2,…,αn下的坐标是(x1,x2,…,xn)。若 σ(ξ)在基 α1,α2,…,αn下的坐标是(y1,y2,…,yn),则

例5设σ是n维线性空间V的线性变换,则σ的秩+σ的零度=n,即

dim(σ(V))+dim(σ-1(0))=n。

证明 设σ在V的基α1,α2,…,αn下的矩阵为A,则

(σ(α1),σ(α2),…,σ(αn))=(α1,α2,…,αn)A于是向量组 σ(α1),σ(α2),…,σ(αn)的秩等于矩阵 A 的秩,而 σ(V) 作为 σ(α1),σ(α2),…,σ(αn))所生成的子空间 L(σ(α1),σ(α2),…,σ(αn)),其维数等于向量组σ(α1),σ(α2),…,σ(αn)的秩,因此dim(σ(V))=r(A)。

另一方面,由定理2,

因为齐次线性方程组AX=0的解空间的维数n-r(A),因此dim(σ-1(0))=n-r(A)。所以dim(σ(V))+dim(σ-1(0))=r(A)+(n-r(A))=n。

由例5的证明及矩阵秩的性质,可得。

例6 设σ,τ是n维线性空间V的线性变换。证明στ的秩≥σ的秩+τ的秩-n。

证明 设 σ,τ在 V 的基 α1,α2,…,αn下的矩阵分别为 A,B。则 στ在基 α1,α2,…,αn下的矩阵为AB,于是由例5知,στ的秩=r(AB),σ的秩=r(A),τ的秩=r(B)。由于

r(AB)≥r(A)+r(B)-n。

所以στ的秩≥σ的秩+τ的秩-n。

例7 设σ,τ均为n维线性空间V的线性变换,若 dim(σ(V))+dim(τ(V))<n,则 σ 与 τ有公共的特征向量与特征值。

证明 设 σ,τ在 V 的基 α1,α2,… αn下的矩阵分别为A,B。则

dim(σ(V))=r(A),dim(τ(V))=r(B)由已知条件可得 r(A)+r(B)<n,而r(B)<n,因而线性方程组有非零解,设为X0,则由此得 AX0=0,BX0=0。 令 α=(α1,α2,…,αn)X0,则 α≠0,且由定理 2 知,σ(α)=0=0·α,τ(α)=0=0·α,因而 α 为 σ,τ公共的特征向量,0为公共的特征值。

上面的例子是将线性变换的问题转化为矩阵问题,用矩阵理论予以解决。但有时也需要将矩阵问题转化为线性变换来研究。

例8证明:n阶矩阵

的最小多项式为

d(x)=xn+a1xn-1+…+an-1x+an。

证明 取一n维线性空间V以及V的一个基α1,α2,…,αn,作V的线性变换σ,使σ在V的基α1,α2,…,αn下的矩阵为 A。则

σ(α1)=α2,σ(α2)=α3,…,σ(αn-1)=αn,σ(αn)=-anα1-an-1α2-…-a1αn。

于是αi=σi-1(α1),i=2,3,…,n。这样,对任意次数小于n的多项式

f(x)=b0xm+b1xm-1+…+bm-1x+bm(b0≠0,m<n)由 α1,α2,…,αn线性无关,得

f(σ)(α1)=(b0σm+b1σm-1+…+bm-1σ+bmε)(α1)=

b0αm+1+b1αm+…+bm-1α2+bm(α1)≠0

因此f(σ)≠0,从而f(A)≠0。又d(σ)(α1)=(αn+a1σn-1+…+an-1σ+anε)(a1)=σ(αn)+a1αn+…+an-1α2+anα1=(-anα1-an-1α2-…-a1αn)+a1αn+…+an-1α2+anα1=0进一步有

d=(σ)(α1)=d(σ)(σi-1)(α1)=

σi-1(d(σ)α1)=0,i=2,3,…,n。

因此 d(σ)=0,从而 d(A)=0。这就证得 d(x)是 A 的最小多项式。

例9设A是一个n阶矩阵,A2=A。

证明 A与对角矩阵相似。

证 设n维线性空间V的线性变换σ在V的基α1,α2,…,αn下的矩阵为A。下证,σ在V的一个适当的基下的矩阵是对角矩阵。这样,由同一线性变换在不同基下的矩阵相似,也就证明了所要的结论。

由 A2=A,可知 σ2=σ 于是,对任意 α∈V,有α=σ(α)+(α-σ(α)),其中 σ(α)∈σ(V),而 α-σ(α)∈σ-1(0)(σ(α-σ(α))=σ(α)-σ2(α)=0,因此V=σV+σ-1(0)。又设β∈σV∩σ-1(0),则存在ξ∈V使β=σ(ξ)=σ2(ξ)且σ(β)=0,因而β=σ(ξ)=σ2(ξ)=σ(β)=0,所以V=σV⊕σ-1(0)。取σV的一个基η1,…,ηn再取σ-1(0)的一个基ηr+1,…,ηn,则η1,…,ηr,ηr+1,…,ηn是V的一个基,且由σ(ηi)=ηi,i=1,2,…,r;σ(ηj)=0,j=r+1,…,n。

知σ在这个基下的矩阵是对角矩阵。

例10设A,B是数域F上的n阶矩阵,求证:方程组AX=0与BX=0同解的充分必要条件是存在 F上可逆矩阵P,使B=PA。

证明 因P是可逆阵,充分性是显然的。下证必要性。

令V=Fn是数域F上的n维列向量空间。作V的线性变换 σ:X→AX与 τ:X→BX,则 σ,τ在V的基

e1=(1 0 … 0)′

e2=(1 0 … 0)′,…,en=(0 0 … 1)′

下的矩阵分别为 A,B;且 σ-1(0)={X∈V|AX=0},τ-1(0)={X∈V|BX=0}。

若方程组 AX=0 与 BX=0 同解,即 σ-1(0)=τ-1(0)。由例 5,如果 r(A)=r(这时 r(B)= r),那么 dim(σ-1(0))=n-r,dim(σ(V))=r。取σ-1(0)的一个基αr+1,…,αn。将它扩充为 V 的一个基:α1,…,αr,αr+1,…,αn。由σ(αj)=0,j=r+1,…,n知σ(αi),…,σ(αr)生成σ的值域σ(V),但dim(σ(V))=r,因此σ(α1),…,σ(αr)作成σ(V)的一个基。同理τ(α1),…,τ(αr)作成τ(V)的一个基。现将σ(α1),…,σ(αr)扩充为V的基σ(α1),…,σ(αr),fr+1,…,fn。再将τ(α1),…,τ(αr)扩充为V的基τ(α1),…,τ(αr),gr+1,…,gn。作V的线性变换φ,使

φ(σ(αi))=τ(αi),i=1,…,r;

φ(fj)=gj,j=r+1,…,n

则φ是V的可逆变换,且φσ(αi)=τ(αi),i=1,…,r;φσ(αj)=0=τ(αj),j=r+1,…,n所以φσ=τ。令φ在V的基e1,e2,…,en下的矩阵为P,则P是F上可逆矩阵且PA=B。

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