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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 \(A\)\(n\) 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 \(A^2 = E\)

\(n=2k\) 时,\(A^{2k} = (A^2)^{k} = E^k = E\)

\(n=2k+1\) 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 \(A^2 = 25E\)

\(n=2k\) 时,\(A^{2k} = (A^2)^{k} = (25E)^k = 25^k E\)

\(n=2k+1\) 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 \(A^n - 2A^{n-1}\)\(A^n\)

【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

\[\begin{aligned} & A(A-2E)^2 = O \\ \Rightarrow & (A^2 - 2A) (A-2E) = O \\ \Rightarrow & (A^3 - 2A^2) - 2(A^2 - 2A) = O \\ \Rightarrow & A^3 - 2A^2 = 2(A^2 - 2A) \\ \Rightarrow & ... \\ \Rightarrow & A^{n} - 2A^{n-1} = 2^{n-1}(A^2 - 2A) = O \\ \Rightarrow & A^{n} = 2A^{n-1} \\ \Rightarrow & ... \\ \Rightarrow & A^{n} = 2^{n-1}A \\ \end{aligned} \]


【例 4】已知 \(A = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ -1 & 0 & 1 \\ 0 & -1 & 0 \end{bmatrix}\),求 \(A^{2017}\)\(A^{n}\)

【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 \(A^nB = c^nB\)

\(n=2k\) 时,\(A^{2k} = (-2)A^{2k-2} = ... = (-2)^{k-1}A^2\)

\(n=2k+1\) 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

\(A\)\(2\) 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,\(k\)\(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定

\[\begin{cases} A^0 = \lambda_1^0 P + \lambda_2^0 Q \\ A^1 = \lambda_1^1 P + \lambda_2^1 Q \end{cases} \]

【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:

  • \(k=1\),则只需求解最后那个方程即可(第一个方程是不成立的);
  • \(k=2\),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,\(k\)\(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q\) 由以下方程组确定

\[\begin{cases} A^0 = \lambda_1^0 (P + 0Q) \\ A^1 = \lambda_1^1 (P + 1Q) \end{cases} \]

三阶矩阵求解通法

\(A\)\(3\) 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,\(k\)\(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定

\[\begin{cases} A^0 = \lambda_1^0 P + \lambda_2^0 Q + \lambda_3^0 R \\ A^1 = \lambda_1^1 P + \lambda_2^1 Q + \lambda_3^1 R \\ A^2 = \lambda_1^2 P + \lambda_2^2 Q + \lambda_3^2 R \end{cases} \]

【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:

  • \(k=1\),则只需求解后两个方程即可(第一个方程是不成立的);
  • \(k=2\),则只需求解最后一个方程即可(前两个方程是不成立的);
  • \(k=3\),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,\(k\)\(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定

\[\begin{cases} A^0 = \lambda_1^0 (P + 0Q) + \lambda_3^0 R \\ A^1 = \lambda_1^1 (P + 1Q) + \lambda_3^1 R \\ A^2 = \lambda_1^2 (P + 2Q) + \lambda_3^2 R \end{cases} \]

(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,\(k\)\(0\) 特征值的重数),其中 \(P,Q,R\) 由以下方程组确定

\[\begin{cases} A^0 = \lambda_1^0 (P + 0Q + 0R) \\ A^1 = \lambda_1^1 (P + 1Q + 1R) \\ A^2 = \lambda_1^2 (P + 2Q + 4R) \end{cases} \]


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

\[\begin{cases} A^0 = 5^0 P + (-5)^0 Q \\ A^{1} = 5^{1} P + (-5)^{1} Q \end{cases} \]

解得

\[\begin{cases} P = \frac{1}{2} E + \frac{1}{10}A \\ Q = \frac{1}{2} E - \frac{1}{10}A \end{cases} \]

所以

\[A^n = 5^n (\frac{1}{2} E + \frac{1}{10}A) + (-5)^n (\frac{1}{2} E - \frac{1}{10}A)(n \geq 0) \]


【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

\[\begin{cases} A^0 = 1^0 (P + 0Q) \\ A^1 = 1^1 (P + 1Q) \end{cases} \]

解得

\[\begin{cases} P = E \\ Q = A-E \end{cases} \]

所以

\[A^n = nA + (1-n)E(n \geq 0) \]


【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

\[\begin{cases} A^0 = 1^0 P \\ A^{1} = 1^{1} (P + Q + R) \\ A^{2} = 1^{2} (P + 2Q + 4R) \end{cases} \]

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

\[\begin{cases} A^1 = 2^1 (P + Q) \\ A^2 = 2^2 (P + 2Q) \\ \end{cases} \]

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

\[A^2 = 2^2 R \]

解得

\[A^n = \frac{2^n}{4} A^2 = 2^{n-2} A^2 (n \geq 2) \]

posted @ 2023-11-02 22:55  漫舞八月(Mount256)  阅读(260)  评论(0编辑  收藏  举报