高等代数,请教
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推荐于2020-12-15 · 知道合伙人教育行家
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(1)
对任意 x ∈ V,A (x - Ax) = Ax - A^2 x = 0,所以 x - Ax ∈ Ker(A)
所以 {x - Ax : x ∈ V} 包含在 Ker(A) 中。
又因为对任意 y ∈ Ker(A),y = y - Ay,也就是 y 可以写成 x - Ax 的形式,只需令 x = y 即可。
所以 {x - Ax : x ∈ V} = Ker(A)
(2)
作为一个幂等矩阵 A,设 A 的秩为 r,
则 Im(A) 的维数为 r,Ker(A) 的维数是 n-r。
任意 y ∈ Im(A),存在 x,使得 y = Ax
Ay = A (Ax) = Ax = y
所以,y 在特征值 1 对应的特征子空间中。
所以 Im(A) 包含在特征值 1 对应的特征子空间中。
任意 y ∈ Ker(A),A y = 0
所以,y 在特征值 0 对应的特征子空间中。
所以 Ker(A) 包含在特征值 0 对应的特征子空间中。
又因为 Im(A) 和 Ker(A) 的维数之和是 n,
所以 A 只有 1 和 0 两个特征值,它们对应的特征子空间分别是:
r 维的 Im(A) 和 n-r 维的 Ker(A)
特征子空间之间相互垂直,是直和,所以 V = Im(A) ⊕ Ker(A)
对任意 x ∈ V,A (x - Ax) = Ax - A^2 x = 0,所以 x - Ax ∈ Ker(A)
所以 {x - Ax : x ∈ V} 包含在 Ker(A) 中。
又因为对任意 y ∈ Ker(A),y = y - Ay,也就是 y 可以写成 x - Ax 的形式,只需令 x = y 即可。
所以 {x - Ax : x ∈ V} = Ker(A)
(2)
作为一个幂等矩阵 A,设 A 的秩为 r,
则 Im(A) 的维数为 r,Ker(A) 的维数是 n-r。
任意 y ∈ Im(A),存在 x,使得 y = Ax
Ay = A (Ax) = Ax = y
所以,y 在特征值 1 对应的特征子空间中。
所以 Im(A) 包含在特征值 1 对应的特征子空间中。
任意 y ∈ Ker(A),A y = 0
所以,y 在特征值 0 对应的特征子空间中。
所以 Ker(A) 包含在特征值 0 对应的特征子空间中。
又因为 Im(A) 和 Ker(A) 的维数之和是 n,
所以 A 只有 1 和 0 两个特征值,它们对应的特征子空间分别是:
r 维的 Im(A) 和 n-r 维的 Ker(A)
特征子空间之间相互垂直,是直和,所以 V = Im(A) ⊕ Ker(A)
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