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专题:正交矩阵

专题:正交矩阵

作者: 抄书侠 | 来源:发表于2019-03-05 00:03 被阅读0次

例题

例3.3(1)上三角的正交矩阵必为对角矩阵,且对角元为1-1.
(2)如果正交矩阵A是分块上三角矩阵,则A是分块对角矩阵,且A的主对角线上的所有子矩阵都是正交矩阵。
例3.10设An阶正交矩阵,则
(1)A的复特征值的模为1,从而A的实特征值只能为1-1,虚特征值成对互为共轭.
(2)若\lambda=a+b i(a, b \in R, b \neq 0)A的特征值,\xi=\alpha+\beta i\left(\alpha, \beta \in R^{n}\right)A的属于特征值入的特征向量,则\beta \neq 0, \alpha, \beta长度相等且正交.
例3.11设\sigman欧氏空间V的正交变换,\sigmaV的标准正交基e_{1}, \cdots, e_{n}下的矩阵为A,则A为正交阵,若复数a+biA的特征值,\alpha+\beta i\left(\alpha, \beta \in R^{n}\right)为对应的特征向量.则(1)\begin{aligned} A \alpha &=a \alpha-b \beta, A \beta=b \alpha+a \beta \\ \sigma(\hat{\alpha}) &=a \hat{\alpha}-b \hat{\beta}, \sigma(\hat{\beta})=b \hat{\alpha}+a \hat{\beta} \end{aligned}其中
\hat{\alpha}=\left(e_{1}, \cdots\right) \alpha, \hat{\beta}=\left(e_{1}, \cdots\right) \beta
(2)若b\not= 0,则|\alpha|=|\beta|,(\alpha, \beta)=0.从而|\hat{\alpha}|=|\hat{\beta}|,(\hat{\alpha}, \hat{\beta})=0.
(3)V可以分解为1维或2维彼此正交的\sigma的不变子空间的直和.
例3.12(大连理工04)设V4维欧氏空间,\sigmaV的一个正交变换.若\sigma无实特征值,则V可以分解为\sigma的两个正交的不变子空间的直和.
例3.13(大连理工03)设V是一个n维欧氏空间,\sigma是正交变换,在V的标准正交基下的矩阵为A,证明:
(1)若u+viA的一个虚特征根,则存在\alpha,\beta\in V使得\sigma \alpha=u \alpha+v \beta, \sigma \beta=-v \alpha+u \beta
(2)若A的特征值皆为实数,则V可分解为一些两两正交的一维不变子空间的直和.
(3)(华东师大03)若A的特征值皆为实数,则A为对称阵。
例3.17(北京邮电07)A \in R^{n \times n}, A \neq 0, n \geq 3.则A为正交阵的充要条件为A^T=A^*或A=-A^*

a_{ij}=A_{ij}或a_{ij}=-A_{ij}
例3.21设A=(a_{ij})为n阶实矩阵,定义。\sigma(A)=\sum_{i, j=1}^{n} a_{i j}^{2}证明:A为正交矩阵的充要条件为对任意的n阶实矩阵B都有\sigma\left(A B A^{T}\right)=\sigma(B).
例3.22设A是n阶正交矩阵,则存在正交矩阵T使得

image.png
例3.26设 A 是正交矩阵且 |Al=1 .则存在正交矩阵 S 使得 A=S^2 .
例3.27设 A 是正交矩阵,且 |Al=1 ,则对于任意的偶数 t ,存在正交矩阵 B 使得 A=B^t .
例3.29设 \alpha,\beta 是欧氏空间 R^n (标准内积)的两个长度相等的向量, \alpga\not=\beta ,则存在镜像矩阵 A 使得 Ax=B .
例3.30(南开大学2009)设 \alpha \in R^{n \times 1} ,且在 R^{n\times 1} 上的标准度量下 \alpha 为单位向量.证明:必存在一个 n 阶实对称正交矩阵 A 使得 \alphaA 的第一列.
例3.32设 An 阶正交阵.证明: \operatorname{rank}(A-E)=\operatorname{rank}(A-E)^{2} .

参考文献

http://www.52gd.org/?p=248

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