§ II.2.3

Инвариантные подпространства и собственные векторы

[10/80%]
Показать
LaTeX
Задача II.2.3.1

Пусть {Ai∣1⩽i⩽m−1}\left\{ A_{i} \mid 1 \leqslant i \leqslant m-1\right\} — ортогональная система идемпотентных матриц (см. замечание в конце п. 1). Показать, что A2=A,AAi=AiA=AiA^{2}=A, A A_{i}=A_{i} A=A_{i}, 1⩽i⩽m−11 \leqslant i \leqslant m-1 для A=A1+A2+…+Am−1A=A_{1}+A_{2}+\ldots +A_{m-1}, и если положить Am=E−AA_{m}=E-A, то {Ai∣1⩽i⩽m}\left\{ A_{i} \mid 1 \leqslant i \leqslant m\right\} будет полной ортогональной системой.

?
Задача II.2.3.2

Пусть D:Mn(K)→Mn(K)\mathcal{D}: M_{n}(\mathfrak {K}) \rightarrow M_{n}(\mathfrak {K}) — не тождественно равный O\mathcal{O} линейный оператор на пространстве квадратных матриц, обладающий свойством мультипликативности:

D(AB)=D(A)D(B) \mathcal{D}(A B)=\mathcal{D}(A) \mathcal{D}(B)

для всех A,B∈Mn(K)A, B \in M_{n}(\mathfrak {K}). Доказать, что тогда D=fC\mathcal{D}=f_{C} для некоторой невырожденной n×nn \times n-матрицы CC (см. упр. 3 из § 1).

?
Задача II.2.3.3

Пусть A:V→V\mathcal{A}: V \rightarrow V — линейный оператор такой, что Im⁡Ap=Im⁡Ap+1\operatorname {Im} \mathcal{A}^{p}=\operatorname {Im} \mathcal{A}^{p+1} для некоторого натурального числа pp. Доказать, что в этом случае V=Ker⁡Ap⊕Im⁡ApV=\operatorname {Ker} \mathcal{A}^{p} \oplus \operatorname {Im} \mathcal{A}^{p} — прямая сумма двух A\mathcal{A}-инвариантных подпространств.

?
Задача II.2.3.4

Доказать, что если линейные операторы E,A,A2,…,An−1\mathcal{E}, \mathcal{A}, \mathcal{A}^{2}, \ldots , \mathcal{A}^{n-1}, действующие на векторном пространстве VV размерности nn, линейно независимы, то существует такой вектор v∈V\mathbf{v} \in V, что

V=⟨v,Av,A2v,…,An−1v⟩ V=\left\langle \mathbf{v}, \mathcal{A} \mathbf{v}, \mathcal{A}^{2} \mathbf{v}, \ldots , \mathcal{A}^{n-1} \mathbf{v}\right\rangle

(в этом случае говорят, что VV ииклично).

?
Задача II.2.3.5

Пусть AA — вещественная n×nn \times n-матрица без вещественных собственных значений, так что, в частности, nn чётно и AA обратима. Показать, что существует вещественная матрица BB такая, что AB=BAA B=B A и B2=−EB^{2}=-E — единичная матрица (Д. Джокович).

?
Задача II.2.3.6

Доказать, что для любых A,B∈Mn(R)A, B \in M_{n}(\mathbb {R}) характеристические многочлены матриц ABA B и BAB A совпадают.

?
Задача II.2.3.7

Найти характеристические корни "циклической" матрицы

A=[a0a1a2a2a0a1a1a2a0] A=\left[\begin{smallmatrix} a_{0} & a_{1} & a_{2} \\ a_{2} & a_{0} & a_{1} \\ a_{1} & a_{2} & a_{0} \end{smallmatrix}\right]

используя легко проверяемое соотношение

A=a0E+a1B+a2B2,B=[010001100] A=a_{0} E+a_{1} B+a_{2} B^{2}, \quad B=\left[\begin{smallmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 0 \end{smallmatrix}\right]
?
Задача II.2.3.8

Доказать, что пространство SMag⁡n(Q)\operatorname {SMag}_{n}(\mathbb {Q}) полумагических квадратов (см. пример 8 из § 1 гл. 1) является Q\mathbb {Q}-подалгеброй в Mn(Q)M_{n}(\mathbb {Q}).

?
Задача II.2.3.9

Пусть A,B∈Mn(K)A, B \in M_{n}(\mathfrak {K}), char⁡K≠2\operatorname {char} \mathfrak {K} \neq 2. Будем писать B∼AB \sim A, если B=DAB=D A, где D=diag⁡(θ1,…,θn),θi=±1D=\operatorname {diag}\left(\theta_{1}, \ldots , \theta_{n}\right), \theta_{i}= \pm 1. Очевидно, что ∼\sim — отношение эквивалентности. Если S(A)S(A) — класс эквивалентности с представителем AA, то Card⁡S(A)⩽2n\operatorname {Card} S(A) \leqslant 2^{n}.

Доказать, что по крайней мере одна из матриц в S(A)S(A) не имеет собственного значения 1.

?
Задача II.2.3.10

Пусть A\mathcal{A} — линейный оператор на nn-мерном векторном пространстве VV. Показать, что

A2=A⟺rank⁡A+rank⁡(E−A)=n. \mathcal{A}^{2}=\mathcal{A} \Longleftrightarrow \operatorname {rank} \mathcal{A}+\operatorname {rank}(\mathcal{E}-\mathcal{A})=n.
?
Подпараграф