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京都大学 情報学研究科 システム科学専攻 2018年8月実施 数学 I

Author

犬 (finalized by 祭音Myyura with assistance from GPT 6 Astra)

Description

問1

行列 AA を次のようにおく。

A=(92624100010).A=\begin{pmatrix}9&-26&24\\1&0&0\\0&1&0\end{pmatrix}.

(i) AA の固有値をすべて求めよ。

(ii) B=(AI)((A2I)(A3I)(A4I)+I)B=(A-I)((A-2I)(A-3I)(A-4I)+I) とする。ここで II は3次単位行列である。BB の固有値をすべて求めよ。

(iii) B36B2+11BB^3-6B^2+11B を求めよ。

問2

最初の2項が x0=2,x1=1x_0=2,x_1=1 で、それ以降は直前の2項の和として各項が定まる数列をリュカ数列という。最初の10項は 2,1,3,4,7,11,18,29,47,762,1,3,4,7,11,18,29,47,76 である。以下の設問に答えよ。

(i) 次式を満たす2次正方行列 AA を求めよ。

A(xnxn+1)=(xn+1xn+2).A\begin{pmatrix}x_n\\x_{n+1}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}x_{n+1}\\x_{n+2}\end{pmatrix}.

(ii) AA の固有値 λ1,λ2\lambda_1,\lambda_2 を求めよ。

(iii) 対応する固有ベクトル v1,v2v_1,v_2λ1,λ2\lambda_1,\lambda_2 を用いて表せ。

(iv) v1,v2v_1,v_2 が直交することを示せ。

(v) xn=λ1n+λ2nx_n=\lambda_1^n+\lambda_2^n を示せ。

题目描述

问1

A=(92624100010).A=\begin{pmatrix}9&-26&24\\1&0&0\\0&1&0\end{pmatrix}.

(i)求 AA 的全部特征值。(ii)设 II 为3阶单位矩阵,B=(AI)((A2I)(A3I)(A4I)+I)B=(A-I)((A-2I)(A-3I)(A-4I)+I),求 BB 的全部特征值。(iii)求 B36B2+11BB^3-6B^2+11B

问2 Lucas 数列由 x0=2,x1=1,xn+2=xn+1+xnx_0=2,x_1=1,x_{n+2}=x_{n+1}+x_n 定义,其最初10项为 2,1,3,4,7,11,18,29,47,762,1,3,4,7,11,18,29,47,76

(i)求满足下式的2阶方阵 AA

A(xnxn+1)=(xn+1xn+2).A\begin{pmatrix}x_n\\x_{n+1}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}x_{n+1}\\x_{n+2}\end{pmatrix}.

(ii)求 AA 的特征值 λ1,λ2\lambda_1,\lambda_2。(iii)用它们表示对应特征向量 v1,v2v_1,v_2。(iv)证明这两个向量正交。(v)证明 xn=λ1n+λ2nx_n=\lambda_1^n+\lambda_2^n

Kai

問1

(i)

det(λIA)=λ39λ2+26λ24=(λ2)(λ3)(λ4).\det(\lambda I-A)=\lambda^3-9\lambda^2+26\lambda-24 =(\lambda-2)(\lambda-3)(\lambda-4).

よって固有値は 2,3,42,3,4

(ii) Cayley–Hamilton の定理から (A2I)(A3I)(A4I)=0(A-2I)(A-3I)(A-4I)=0。したがって B=AIB=A-I であり、固有値は 1,2,31,2,3

(iii) (BI)(B2I)(B3I)=0(B-I)(B-2I)(B-3I)=0 より

B36B2+11B=6I.\boxed{B^3-6B^2+11B=6I}.

問2

(i) 漸化式から A=(0111)A=\begin{pmatrix}0&1\\1&1\end{pmatrix}

(ii) 特性方程式は λ2λ1=0\lambda^2-\lambda-1=0 なので

λ1=1+52,λ2=152.\lambda_1=\frac{1+\sqrt5}{2},\qquad \lambda_2=\frac{1-\sqrt5}{2}.

(iii) λj2=λj+1\lambda_j^2=\lambda_j+1 より vj=(1,λj)Tv_j=(1,\lambda_j)^T ととれる。

(iv) v1Tv2=1+λ1λ2=11=0v_1^Tv_2=1+\lambda_1\lambda_2=1-1=0

(v) λ1+λ2=1\lambda_1+\lambda_2=1 なので (2,1)T=v1+v2(2,1)^T=v_1+v_2。したがって

(xnxn+1)=An(v1+v2)=λ1nv1+λ2nv2.\begin{pmatrix}x_n\\x_{n+1}\end{pmatrix} =A^n(v_1+v_2)=\lambda_1^nv_1+\lambda_2^nv_2.

第1成分を比較して xn=λ1n+λ2n\boxed{x_n=\lambda_1^n+\lambda_2^n}