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東京大学 新領域創成科学研究科 人間環境学専攻 2024年8月実施 線形代数

Author​

思齐塾, 祭音Myyura

Description​

行列 AA について以下の全ての設問に解答せよ.

A=[202−11−2−20−3]A = \begin{bmatrix} 2 & 0 & 2 \\ -1 & 1 & -2 \\ -2 & 0 & -3 \end{bmatrix}

(1) 行列 AA の固有値と固有ベクトルを全て求めよ.

(2) 行列 AA に対し P−1APP^{-1}AP が対角行列となる正則行列 PP , およびその逆行列 P−1P^{-1} を求めよ.

(3) ∑k=07(−A)k=I−A+A2−A3+A4−A5+A6−A7\sum_{k=0}^{7} (-A)^k = I - A + A^2 - A^3 + A^4 - A^5 + A^6 - A^7 を求めよ. ただし, 行列 II は3次単位行列である.

(4) ∑k=1∞1k(−13A)k\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{k} (-\frac{1}{3}A)^k を求めよ.

题目描述​

给定矩阵

A=[202−11−2−20−3].A= \begin{bmatrix} 2&0&2\\ -1&1&-2\\ -2&0&-3 \end{bmatrix}.

回答以下全部问题:

  1. 求矩阵 AA 的所有特征值和特征向量。

  2. 求一个可逆矩阵 PP 及其逆矩阵 P−1P^{-1},使 P−1APP^{-1}AP 为对角矩阵。

  3. 计算

    ∑k=07(−A)k=I−A+A2−A3+A4−A5+A6−A7,\sum_{k=0}^{7}(-A)^k =I-A+A^2-A^3+A^4-A^5+A^6-A^7,

    其中 II 为三阶单位矩阵。

  4. 计算无穷级数

    ∑k=1∞1k(−13A)k.\sum_{k=1}^{\infty}\frac{1}{k} \left(-\frac13A\right)^k.

Kai​

(1) Eigenvalues and Eigenvectors

To find the eigenvalues, we need to solve the characteristic equation det⁡(A−λI)=0\det(A-\lambda I)=0.

A−λI=[2−λ02−11−λ−2−20−3−λ]A - \lambda I = \begin{bmatrix} 2 - \lambda & 0 & 2 \\ -1 & 1 - \lambda & -2 \\ -2 & 0 & -3 - \lambda \end{bmatrix}
det(A−λI)=(1−λ)((2−λ)(−3−λ)−(−2)(2))=(1−λ)(−6−2λ+3λ+λ2+4)=(1−λ)(λ2+λ−2)=(1−λ)(λ+2)(λ−1)=−(λ−1)2(λ+2)det(A - \lambda I) = (1 - \lambda)((2 - \lambda)(-3 - \lambda) - (-2)(2)) = (1 - \lambda)(-6 - 2\lambda + 3\lambda + \lambda^2 + 4) = (1 - \lambda)(\lambda^2 + \lambda - 2) = (1 - \lambda)(\lambda + 2)(\lambda - 1) = -(\lambda - 1)^2(\lambda + 2)

Thus, the eigenvalues are λ1=1\lambda_1=1 (multiplicity 2) and λ2=−2\lambda_2=-2.

For λ1=1\lambda_1=1:

(A−I)v=0  ⟹  [102−10−2−20−4][xyz]=[000](A - I)v = 0 \implies \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & -2 \\ -2 & 0 & -4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \end{bmatrix}
x+2z=0  ⟹  x=−2zx + 2z = 0 \implies x = -2z
v=[−2zyz]=z[−201]+y[010]v = \begin{bmatrix} -2z \\ y \\ z \end{bmatrix} = z\begin{bmatrix} -2 \\ 0 \\ 1 \end{bmatrix} + y\begin{bmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{bmatrix}

Thus, the eigenvectors for λ1=1\lambda_1=1 are v1=[−201]v_1 = \begin{bmatrix} -2 \\ 0 \\ 1 \end{bmatrix} and v2=[010]v_2 = \begin{bmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{bmatrix} .

For λ2=−2\lambda_2=-2:

(A+2I)v=0  ⟹  [402−13−2−20−1][xyz]=[000](A + 2I)v = 0 \implies \begin{bmatrix} 4 & 0 & 2 \\ -1 & 3 & -2 \\ -2 & 0 & -1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \end{bmatrix}
4x+2z=0  ⟹  z=−2x4x + 2z = 0 \implies z = -2x
−x+3y+4x=0  ⟹  3y=−3x  ⟹  y=−x-x + 3y + 4x = 0 \implies 3y = -3x \implies y = -x
v=[x−x−2x]=x[1−1−2]v = \begin{bmatrix} x \\ -x \\ -2x \end{bmatrix} = x\begin{bmatrix} 1 \\ -1 \\ -2 \end{bmatrix}

Thus, the eigenvector for λ2=−2\lambda_2=-2 is v3=[1−1−2]v_3 = \begin{bmatrix} 1 \\ -1 \\ -2 \end{bmatrix} .

(2) Diagonalization Since we have three linearly independent eigenvectors, we can diagonalize A. Let P=[−20101−110−2]P = \begin{bmatrix} -2 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & -1 \\ 1 & 0 & -2 \end{bmatrix} .

Then

P−1=[−2/30−1/3−1/31−2/3−1/30−2/3].P^{-1}= \begin{bmatrix} -2/3&0&-1/3\\ -1/3&1&-2/3\\ -1/3&0&-2/3 \end{bmatrix}.

D=P−1AP=[10001000−2]D = P^{-1}AP = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & -2 \end{bmatrix} .

(3) ∑k=07(−A)k\sum_{k=0}^{7} (-A)^k

f(t)=∑k=07(−t)kf(t)=\sum_{k=0}^{7}(-t)^k とおくと, f(1)=0, f(−2)=255f(1)=0,\ f(-2)=255 である。 固有値 −2-2 に対する射影行列は

I−A3\frac{I-A}{3}

なので,

∑k=07(−A)k=255I−A3=(−850−1708501701700340).\sum_{k=0}^{7}(-A)^k =255\frac{I-A}{3} =\boxed{ \begin{pmatrix} -85&0&-170\\ 85&0&170\\ 170&0&340 \end{pmatrix} }.

(4) ∑k=1∞1k(−13A)k\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{k} (-\frac{1}{3}A)^k

AA の固有値は 1,1,−21,1,-2 なので, −A/3-A/3 のスペクトル半径は 2/3<12/3<1 であり, 級数は収束する。 g(t)=∑k=1∞(−t/3)k/kg(t)=\sum_{k=1}^{\infty}(-t/3)^k/k とおけば

g(1)=log⁡34,g(−2)=log⁡3.g(1)=\log\frac34,\qquad g(-2)=\log3.

したがって, u=log⁡(3/4), v=log⁡3u=\log(3/4),\ v=\log3 とおくと

∑k=1∞1k(−13A)k=uA+2I3+vI−A3\sum_{k=1}^{\infty}\frac1k\left(-\frac13A\right)^k =u\frac{A+2I}{3}+v\frac{I-A}{3}
=13(4u−v02u−2v−u+v3u−2u+2v−2u+2v0−u+4v).=\boxed{ \frac13 \begin{pmatrix} 4u-v&0&2u-2v\\ -u+v&3u&-2u+2v\\ -2u+2v&0&-u+4v \end{pmatrix} }.