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【知识总结】 特征值与矩阵的Jordan标准形

注:本章讨论的矩阵默认是复数矩阵

Schur三角化定理

  • Schur(酉)三角化定理
    • 设,则存在酉矩阵,使得
      • 是一个上三角矩阵
  • 分块对角化引理
    • 引理:设是上的任意上三角矩阵,。设,则是和主对角线相同的上三角矩阵
      • 若,可取适当的使得
    • 证明:
      • 把的第行的倍加到第行
      • 把的第列的倍加到第列
      • 所以不改变对角线,且还是上三角矩阵
  • 分块Schur三角化定理
    • 设阶复矩阵的特征多项式
      • 其中
      • 则存在可逆矩阵使得,是特征值均为的阶上三角矩阵
  • Cayley-Hamilton定理
    • 定理:设矩阵的特征多项式为,则
    • 证明
      • 设
      • 考虑到,若是阶严格上三角矩阵则
      • 所以的第个块是阶矩阵,从而整个乘积是
    • 意义
      • 该定理表明的次幂可由较低次幂线性组合给出,这提供了计算高次幂的降幂算法
      • 从线性空间的角度可以理解为,
  • Sylvester降幂公式(特征多项式的降阶公式)
    • 设,则
    • 可以理解为,和的非零特征值相同,只差个特征值
  • 最小多项式相关定义
    • 零化多项式
      • 是阶矩阵,是多项式
      • 若,则是的零化多项式
    • 最小多项式
      • 的次数最低的首一零化多项式是的最小多项式
      • 记为或
  • 最小多项式相关性质
    • 最小多项式存在且唯一
    • 特征多项式就是零化多项式,故最小多项式的次数不超过的阶数
    • 设是最小多项式,是的任意零化多项式,则,特别的,
      • 证明:考虑到,则,又次数低于,故,从而
    • 是任意方阵,是的最小多项式,设,则是特征值
      • 左推右:是特征值,设是该特征值的特征向量,则,从而
      • 右推左:说明是最小多项式的零点,也是特征多项式的零点,故为特征值
    • 分块对角矩阵的最小多项式等于各子块最小多项式的最小公倍式,特征多项式等于各子块特征多项式的乘积
    • 相似矩阵具有相同的最小多项式
  • 最小多项式和矩阵对角化
    • 矩阵可对角化的充要条件
      • 的最小多项式没有重根
    • 必要性
      • 考虑到相似矩阵具有相同最小多项式
      • 因为相似对角化后的矩阵的最小多项式没有重根,所以的最小多项式也没有重根
    • 充分性
      • 教材使用数学归纳法证明,此处略
    • 推论
      • 设方阵,无重因式,若,考虑到,则也无重因式,从而可以对角化
  • 线性变换的特征值和特征向量
    • 设是有限维线性空间,,是在某组基下的矩阵
      • 则的特征值、特征值重数、可对角化条件和完全相同

Jordan标准形

  • 阶幂零Jordan块
    • 也叫阶幂零块,或阶标准幂零矩阵
  • 的性质
      • 是第个元素为,其余元素为的标准列向量
      • 规定为向量
  • 幂零矩阵的Jordan标准形定理
    • 定理:设是阶严格上三角复矩阵,则存在可逆矩阵和正整数,,使得
      • 称为幂零Jordan矩阵,是矩阵的Jordan标准形(唯一)
    • 推论:设和是两个阶幂零矩阵,则和相似
  • 阶-Jordan块
  • 一般矩阵的Jordan标准形定理
    • 定理:设是阶复矩阵,则存在可逆矩阵和正整数,,使得
      • 称为Jordan矩阵,是矩阵的Jordan标准形(唯一)
      • 注:各可能相同
    • 推论:方阵可以对角化的Jordan标准形是对角矩阵
  • 最大Jordan块
    • 设是严格上三角矩阵,则其Jordan标准形的Jordan块的阶数的最大值等于其幂零指数
  • 广义特征向量
    • 的非零解
      • 广义特征向量和零向量构成的子空间,即广义特征子空间或根子空间
  • 计算Jordan标准形的定理
    • 设阶严格上三角矩阵的Jordan标准形,的幂零指数为,的零度为,中阶Jordan块的个数为,则
      • 中Jordan块的个数等于的零度(解空间的维度)
    • 设阶矩阵的Jordan标准形,为的一个特征值,记的最小多项式中的重数为,的零度是,中对角线元素为的阶Jordan块的个数为,则
      • 关于的Jordan块的最大阶数
      • 中对角线为的Jordan块的个数等于

盖尔圆定理:特征值的估计

  • 盖尔圆盘
    • 是阶复数矩阵
      • 是的第行的去心绝对行和
      • )是矩阵的第个圆盘
      • 盖尔区域
  • 盖尔圆盘定理
    • 设的阶矩阵,则其特征值至少满足下述不等式之一
    • 即矩阵的每个特征值都落在的某个圆盘内,
  • 精细圆盘定理
    • 设是盖尔区域的一个由个圆盘组成的连通分支,则中恰好有个特征值
    • 推论
      • 设阶矩阵的主对角线元素均为实数,的特征多项式是实系数多项式。若的每个盖尔圆盘都和其余圆盘分离,则的特征值均为实数
  • 缩小圆盘半径
    • 一般进行相似变换,令,通过
      • 此时特征值和圆盘中心(对角线元素)不变,盖尔圆盘半径可以缩小,从而提高估计的精度
  • 特征值的上限
    • 设是阶复矩阵,则
      • 推论于盖尔圆盘定理
      • 考虑到转置不改变特征值,所以也有
  • Ostrowski圆盘定理
    • 设的阶矩阵,则其特征值至少满足下述不等式之一
  • Brauer定理
    • 设的阶矩阵,则其特征值至少满足下述不等式之一
      • 不能推广到更多盖尔圆盘方程相乘的情形