求矩阵高次幂的两种“另类”方法
市面上许多资料给出的计算矩阵高次幂的方法,无外乎有这几种:
- 分块矩阵求解高次幂;
- 先求低次方幂,然后通过找规律推出通项公式;
- 将矩阵拆分为秩 1 矩阵和数量矩阵,使用秩 1 矩阵的性质求解;
- 将矩阵拆分为幂 \(0\) 矩阵和数量矩阵进行求解;
- 将矩阵进行相似对角化,然后利用 \(A = P \Lambda P^{-1}\) 计算矩阵高次幂。
下面介绍计算矩阵高次幂两种比较“另类”的方法:(1)运用哈密顿凯莱定理;(2)运用特征方程。(但是依然建议采用常规解法,上述两种解法不推荐首先使用!)
【方法一】运用哈密顿凯莱定理
【哈密顿凯莱定理】设 \(A\) 是 \(n\) 阶矩阵,其特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = a_n \lambda^n + ... + a_1 \lambda + a_0\),记 \(f(A) = a_n A^n + ... + a_1 A + a_0 E\),则有 \(f(A) = O\)。
相关例题
【例 1】已知 \(A = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda^2 - 1\),则 \(f(A) = A^2 - E = O\),即 \(A^2 = E\)。
当 \(n=2k\) 时,\(A^{2k} = (A^2)^{k} = E^k = E\);
当 \(n=2k+1\) 时,\(A^{2k+1} = (A^2)^{k} A = E^k A = A\)。
【例 2】已知 \(A = \begin{bmatrix} 3 & 4 \\ 4 & -3 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda^2 - 25\),则 \(f(A) = A^2 - 25E = O\),即 \(A^2 = 25E\)。
当 \(n=2k\) 时,\(A^{2k} = (A^2)^{k} = (25E)^k = 25^k E\);
当 \(n=2k+1\) 时,\(A^{2k+1} = (A^2)^{k} A = (25E)^k A = 25^k A\)。
【例 3】已知 \(A = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 2 & 0 \\ 1 & 0 & 1 \end{bmatrix}\),求 \(A^n - 2A^{n-1}\) 和 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda (\lambda - 2)^2\),则 \(f(A) = A(A-2E)^2 = O\)。
于是通过递推得
【例 4】已知 \(A = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 1 \\ 0 & -1 & 0 \end{bmatrix}\),求 \(A^{2017}\) 和 \(A^{n}\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda (\lambda^2 + 2)\),则 \(f(A) = A(A^2+2E) = O\),即 \(A^3 = -2A\),即 \(A^2 A = -2A\)。
于是通过递推得到 \(A^{2017} = (A^2)^{1008}A = 2^{1008} A\)。
一般地,当 \(AB = cB\) 时,有 \(A^nB = c^nB\)。
当 \(n=2k\) 时,\(A^{2k} = (-2)A^{2k-2} = ... = (-2)^{k-1}A^2\);
当 \(n=2k+1\) 时,\(A^{2k+1} = A^{2k}A = ... = (-2)^{k-1}A^3 = (-2)^k A\)。
【方法二】运用特征方程
二阶矩阵求解通法
设 \(A\) 是 \(2\) 阶矩阵,其特征值为 \(\lambda_1, \lambda_2\),分两种情况:
(1)若 \(\lambda_1 \neq \lambda_2\),则通解设为 \(A^n = \lambda_1^n P + \lambda_2^n Q\)(\(n \geq k\) 成立,\(k\) 为 \(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定
【提醒】注意成立条件 \(n \geq k\),若 0 特征值重数 \(k \geq 1\),则不需要求解以上全部方程:
- 若 \(k=1\),则只需求解最后那个方程即可(第一个方程是不成立的);
- 若 \(k=2\),则 \(A^n = O\)(\(n \geq 2\) 成立)。
下面的情况也是一样的。
(2)若 \(\lambda_1 = \lambda_2\),则通解设为 \(A^n = \lambda_1^n (P + nQ)\)(\(n \geq k\) 成立,\(k\) 为 \(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定
三阶矩阵求解通法
设 \(A\) 是 \(3\) 阶矩阵,其特征值为 \(\lambda_1, \lambda_2, \lambda_3\),分三种情况:
(1)若 \(\lambda_1 \neq \lambda_2 \neq \lambda_3\),则通解设为 \(A^n = \lambda_1^n P + \lambda_2^n Q + \lambda_3^n R\)(\(n \geq k\) 成立,\(k\) 为 \(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定
【提醒】注意成立条件 \(n \geq k\),若 0 特征值重数 \(k \geq 1\),则不需要求解以上全部方程:
- 若 \(k=1\),则只需求解后两个方程即可(第一个方程是不成立的);
- 若 \(k=2\),则只需求解最后一个方程即可(前两个方程是不成立的);
- 若 \(k=3\),则 \(A^n = O\)(\(n \geq 3\) 成立)。
下面两种情况也是一样的。
(2)若 \(\lambda_1 = \lambda_2 \neq \lambda_3\),则通解设为 \(A^n = \lambda_1^n (P + nQ) + \lambda_3^n R\)(\(n \geq k\) 成立,\(k\) 为 \(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定
(3)若 \(\lambda_1 = \lambda_2 = \lambda_3\),则通解设为 \(A^n = \lambda_1^n (P + nQ + n^2 R)\)(\(n \geq k\) 成立,\(k\) 为 \(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定
相关例题
【例 1】已知 \(A = \begin{bmatrix} 3 & 4 \\ 4 & -3 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda^2 - 25 = 0\),解得 \(\lambda_1 = -5, \lambda_2 = 5\),则通解设为 \(A^n = 5^n P + (-5)^n Q\)(\(n \geq 0\) 成立),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定
解得
所以
【例 2】已知 \(A = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 1 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = (\lambda-1)^2 = 0\),解得 \(\lambda_1 = \lambda_2 = 1\),\(A^n = 1^n (P + nQ)\)(\(n \geq 0\) 成立),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定
解得
所以
【例 3】已知 \(A = \begin{bmatrix} 3 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ -4 & 0 & -1 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = (\lambda - 1)^3 = 0\),解得 \(\lambda_1 = \lambda_2 = \lambda_3 = 1\),则通解设为 \(A^n = \lambda_1^n (P + nQ + n^2 R)\)(\(n \geq 0\) 成立),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定
以下解方程过程省略。
【例 4】已知 \(A = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 2 & 0 \\ 1 & 0 & 1 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda(\lambda - 2)^2 = 0\),解得 \(\lambda_1 = 0, \lambda_2 = \lambda_3 = 2\),则通解设为 \(A^n = 2^n (P + nQ) + 0^n R = 2^n (P + nQ)\)(\(n \geq 1\) 成立),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定
以下解方程过程省略。
【例 5】已知 \(A = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \\ 1 & 0 & 0 \end{bmatrix}\),求 \(A^n\)。
【解】特征多项式为 \(f(\lambda) = |\lambda E - A| = \lambda^2(\lambda - 2) = 0\),解得 \(\lambda_1 = \lambda_2 = 0, \lambda_3 = 2\),则通解设为 \(A^n = 0^n (P + nQ) + 2^n R = 2^n R\)(\(n \geq 2\) 成立),其中 \(R\) 由以下方程确定
解得