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京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻 2020年8月実施 情報学基礎 F1-1

Author​

Isidore, 祭音Myyura

Description​

大学公表の原題

設問1​

以下の問いに答えよ。

(1) 次式で与えられる正方行列 DD の行列式を求めよ。

D=(0123123023013012)D = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 2 & 3 \\ 1 & 2 & 3 & 0 \\ 2 & 3 & 0 & 1 \\ 3 & 0 & 1 & 2 \\ \end{pmatrix}

(2) 次式で与えられる正方行列 XX を考える。

X=(2a002000b)X = \begin{pmatrix} 2 & a & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & b \end{pmatrix}

ここで、 aa および bb は実数とする。 X3−5X2+8X−4E=OX^3 - 5X^2 + 8X - 4E = O を満たすとき、 aa および bb を求めよ。 ここで、 EE および OO はそれぞれ単位行列および零行列を表す。

設問2​

ある正方行列 AA が実歪対称行列であり、 AA のすべての要素が実数であり、かつ AT=−AA^T = -A を満たす場合を言う。 ここで、 ATA^T は行列の転置を表す。以下の問いに答えよ。

(1) 2×22 \times 2 および 3×33 \times 3 の実歪対称行列の一般形を示せ。

(2) 任意の奇数 nn に対して、 n×nn \times n の実歪対称行列は正則でないことを示せ。

(3) 実歪対称行列のすべての固有値は 00 あるいは純虚数であることを示せ。

题目描述​

回答以下两题。

  1. 求下列 4×44\times4 方阵的行列式:
D=(0123123023013012).D= \begin{pmatrix} 0&1&2&3\\ 1&2&3&0\\ 2&3&0&1\\ 3&0&1&2 \end{pmatrix}.

再考虑实参数 a,ba,b 与矩阵

X=(2a002000b).X= \begin{pmatrix} 2&a&0\\ 0&2&0\\ 0&0&b \end{pmatrix}.

若

X3−5X2+8X−4E=O,X^3-5X^2+8X-4E=O,

其中 EE、OO 分别表示单位矩阵和零矩阵,求所有满足条件的 aa 与 bb。

  1. 实斜对称矩阵是元素均为实数且满足 A⊤=−AA^\top=-A 的方阵,其中 ⊤\top 表示转置。完成下列各问:

    1. 分别写出 2×22\times2 和 3×33\times3 实斜对称矩阵的一般形式。
    2. 证明对任意奇数 nn,每个 n×nn\times n 实斜对称矩阵都不可逆。
    3. 证明实斜对称矩阵的每个特征值都是 00 或纯虚数。

Kai​

設問1​

(1)​

∣D∣=96|D| = 96

(2)​

X2=[44a004000b2]  X3=[812a008000b3]X^2 = \begin{bmatrix} 4 & 4a & 0 \\ 0 & 4 & 0 \\ 0 & 0 & b^2 \\ \end{bmatrix} \; X^3 = \begin{bmatrix} 8 & 12a & 0 \\ 0 & 8 & 0 \\ 0 & 0 & b^3 \\ \end{bmatrix}

substitute above matrix into the equation, we have

b=1 or b=2b = 1 \text{ or } b = 2

and aa could be an arbitrary real number.

設問2​

(1)​

[0a−a0]\begin{bmatrix} 0 & a \\ -a & 0 \\ \end{bmatrix}
[0ab−a0c−b−c0]\begin{bmatrix} 0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0 \\ \end{bmatrix}

(2)​

Let AA denote a skew-symmetric matrix.

det⁡A=det⁡AT=det⁡AT=det⁡(−A)=(−1)ndet⁡A\begin{aligned} \det A &= \det A^T \\ &= \det A^T \\ &= \det(-A)\\ &= (-1)^n\det A \end{aligned}

when nn is odd, we have det⁡A=−det⁡A\det A=-\det A , i.e., det⁡A=0\det A=0 , hence AA is non-invertible.

(3)​

Ax=λx(Ax∗)Tx=(λ∗x∗)Tx(x∗)TATx=λ∗(x∗)Tx(x∗)T(−A)x=λ∗(x∗)Tx(x∗)T(−λx)=λ∗(x∗)Tx−λ∥x∥2=λ∗∥x∥2−λ=λ∗∴ℜ(λ)=0\begin{aligned} A\textbf{x} &=\lambda \textbf{x}\\ \left(A\textbf{x}^*\right)^T\textbf{x}&=\left(\lambda^*\textbf{x}^*\right)^T\textbf{x}\\ \left(\textbf{x}^*\right)^TA^T\textbf{x}&=\lambda^*\left(\textbf{x}^*\right)^T\textbf{x}\\ \left(\textbf{x}^*\right)^T\left(-A\right)\textbf{x}&=\lambda^*\left(\textbf{x}^*\right)^T\textbf{x}\\ \left(\textbf{x}^*\right)^T\left(-\lambda\textbf{x}\right)&=\lambda^*\left(\textbf{x}^*\right)^T\textbf{x}\\ -\lambda\|\textbf{x}\|^2&=\lambda^*\|\textbf{x}\|^2\\ -\lambda&=\lambda^*\\ \therefore \Re(\lambda)&=0 \end{aligned}

where the notation ∗* is for complex conjugation. Since x≠0\boldsymbol{x}\ne0, its squared norm is positive. Therefore, the eigenvalues of real skew-symmetric matrices are zero or purely imaginary numbers.