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, матрицыи
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, привсякий 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?