В этой статье мы разберём несколько важных идей, которые неоднократно применялись в задачах по алгебре на вступительных экзаменах в ШАД. Мы намеренно выбрали далеко не самые сложные задачи, ведь за гробовые задачи мало кто берётся на экзаменах в условиях ограниченного времени. Наша задача — обратить внимание на важные идеи линейной алгебры, знание которых составители нередко ожидают от поступающих. Зная эти идеи, решить задачи будет совсем легко. В противном случае придётся снова "изобретать велосипед" или искать какие-то обходные пути.
О матрицах и
Пусть сначала и — квадратные матрицы одного порядка над некоторым полем (можно считать, что или ).
Если , то не факт, что . В частности, . В ШАД была задача про равенство рангов и . Также этот вопрос можно получить на собеседовании. Простой контрпример строится с помощью матричных единиц: .
Часто используется такой известный факт: если , то .
-
Пусть и — квадратные матрицы одинакового размера, причем для некоторых . Докажите, что матрицы и коммутируют.
Решение.
Имеем
так как и равенства выше можно разделить на .
Значит, матрицы и коммутируют, а тогда и тоже коммутируют, так как скалярные матрицы коммутируют со всеми.Замечание. Продолжая, получим
откуда или .
У матриц и не только одинаковые определители и следы (что хорошо известно), но и, вообще, одинаковые характеристические многочлены (а след и определитель являются, с точностью до знака, коэффициентами характеристического многочлена),
Следующая задача — частный случай этого факта.
-
Пусть и — квадратные вещественные матрицы одного и того же размера.
Докажите, что .
Это равенство получается из равенства (1) подстановкой .Решение.
Если матрица обратима, то, откуда
.Рассмотрим теперь матрицу из формальных переменных . Она, очевидно, невырожденна, поэтому по доказанному — равенство многочленов от переменных (). Подставив элементы матрицы вместо , получим требуемое.
Замечание. 1. Так же доказывается равенство (1).
-
Трюк с формальными переменными — довольно стандартный способ свести вырожденный случай к невырожденному, хотя увиденный впервые он часто удивляет. В анализе есть другой способ, основанный на предельном переходе, однако он работает лишь над теми полями, в которых можно говорить о сходимости. Пусть . Если матрица вырожденная, то рассмотрим последовательность обратимых матриц вида , где (такая найдётся, поскольку значений , при которых матрица вырожденна, конечное число, — это корни многочлена ). По доказанному , откуда переходя к пределу при , получаем требуемое.
Пусть теперь и — прямоугольные матрицы размеров и и пусть для определённости . Равенство (1) допускает следующее обобщение
Это несложно свести к случаю квадратных матриц дописыванием к справа нулевых столбцов и к — внизу нулевых строк.
-
-
Гермионе задали задачу: *Пусть и — матрицы и соответственно. Найдите определитель матрицы , если известно, что эта матрица невырождена и, кроме того,
Гермиона не смогла решить задачу и попросила помощи у Рона. Рон возвёл матрицу в квадрат после чего Гермиона быстро нашла определитель матрицы . А вы сможете это сделать? Объясните ваш ответ.
Нам не понадобится подсказка про возведение в квадрат. Ответ сразу следует из (2) и вычислления характеристического многочлена матрицы .
Решение.
Имеем , поэтому , откуда .
Ответ.
81.
Устное вычисление одного класса определителей
В нескольких задачах ШАД требуется сосчитать определитель матрицы вида , где — матрица ранга . Это проще всего сделать с помощью собственных значений. Именно, определитель матрицы равен произведению её собственных значений. Далее, прибавление к данной матрице скалярной матрицы приводит к прибавлению ко всем собственным значениям числа . Наконец, собственные значения матрицы ранга порядка равны . Действительно, алгебраическая кратность нулевого собственного значения никак не меньше геометрической кратности, которая равна . Последнее, -е значение ищется через след, равный сумме всех собственных значений.
-
Дана матрица размера , где при и .
Найдите определитель матрицы .Решение.
Данная матрица имеет вид , где — матрица ранга . Собственные значения матрицы равны
, откуда собственные значения матрицы равны
. Их произведение равно искомому определителю.
Ответ.
-
Пусть — кососимметрическая матрица, — положительное число, а — ненулевой вектор. Найти .
Решение.
Определитель данной матрицы равен произведению её собственных значений, которые равны , где — спектр матрицы . Так как , то и , где . Так как след произведения не зависит от порядка множителей, то
Ответ.
1.
Собственные значения целочисленных матриц
-
Покажите, что у целочисленной матрицы не бывает рациональных нецелых
собственных чисел.Решение сразу следует из хорошо известной теоремы о рациональных корнях многочлена с целыми коэффициентами (каковым в данном случае является характеристический многочлен нашей целочисленной матрицы).
Теорема. Если несократимая дробь является корнем многочлена
, , то и .
В~частности, при всякий рациональный корень многочлена является целым.Решение.
Характеристический многочлен данной целочисленной матрицы имеет целые коэффициенты и старший коэффициент 1: . Из теоремы о рациональных корнях следует, что любой рациональный корень этого многочлена является целым.
А вот задача, требующая более тонкого факта.
-
Докажите, что целочисленная матрица не может иметь собственного
значения, равного .Задача очевидна, если знать про целые алгебраические числа.
Решение.
Характеристический многочлен целочисленной матрицы имеет целые коэффициенты и старший коэффициент 1. Если — его корень, то и тоже, откуда
Из курса алгебры известно и вытекает из леммы Гаусса о примитивных многочленах (см., например, учебник Винберга), что если многочлен над раскладывается в произведение многочленов над , то он раскладывается в произведение пропорциональных им многочленов над . Поэтому
Ясно, что кратно , значит, в , что, очевидно, невозможно из сравнения старших коэффициентов.
Неравенства о рангах произведения матриц
Хорошо известно, что для любых матриц и согласованных размеров. Кроме того, если квадратная матрица невырожденна, то умножение на неё не меняет ранг. Часто в задачах требуется оценить ранг произведения снизу. Вот два менее известных неравенства, которые, однако, очень полезны, и их лучше знать (по крайней мере, первое).
Неравенство Сильвестра. Для любых матриц и имеем
Неравенство Фробениуса. Для любых матриц согласованных размеров имеем
Отметим, что неравенство Сильвестра — частный случай неравенства Фробениуса (получается из него при ).
Вот задача, сразу вытекающая из неравенства Сильвестра.
-
Пусть — квадратная матрица . Докажите, что .
Решение.
Это частный случай неравенства Сильвестра. Достаточно положить и .
-
Матрицы и таковы, что и матрица
обратима. Докажите, что .Решение.
Так как , то . Это вытекает либо из приведения к диагональному виду с нулями и единицами на диагонали ( — проектор), либо из цепочки неравенств, где первое — частный случай неравенства Сильвестра, а второе — неравенство треугольника для рангов:
Отсюда
Ввиду симметрии, . Значит, .
Автор статьи: Андрей Канунников, к. ф.-м. н., преподаватель ШАД Хелпер.
Статья подготовлена при поддержке ШАД Хелпер.
Комментарии (5)
Naf2000
24.06.2024 19:29В методе формальных переменных перешли от матриц над полем K к матрицам над кольцом K[x11..xnn]. Обратимость таких матриц под вопросом
Hazlarorn
24.06.2024 19:29По поводу задачки 2 есть еще 3 способ решения правда он работает тоже только над полем вещественных чисел / комплексных тоже
1.Всякая функция равная нулю на всюду плотном множестве (вещ числа) равна нулю и на всем множестве
2.Множество невырожденных матриц всюду плотно во множестве квадратных матриц (над полем комлексных чисел)
alzobnin
24.06.2024 19:29В решении задачи 1 надо поменять местами лямбду и мю в разложении на множители.
И ещё, откуда в замечании этой задачи получилось, что $YX = \lambda Y + \mu X$?
Olegun
ШАД ШАДом ШАД заШАДил. Что такое ШАД не знаю только я?