幂零矩阵
线性代数术语
在线性代数中,对于n阶方阵N,存在正整数k,使得N^k=0,这样的方阵N就叫做幂零矩阵。满足条件的最小的正整数k被称为N的度数或指数。更一般来说,零权变换是向量空间的线性变换L,使得对于一些正整数k(并且因此,对于所有j≥k,Lj = 0),L^k= 0。
简介
在线性代数中,对于的方阵N,存在正整数k,使得,这样的方阵N就叫做幂零矩阵。满足条件的最小的正整数k被称为N的度数或指数。更一般来说,零权变换是向量空间的线性变换L,使得对于一些正整数k(并且因此,对于所有j≥k,L^j = 0),。
幂零矩阵是幂零元──一个更加一般的概念的特殊情况,不仅可以应用于矩阵和线性变换,也可以应用于环的元素。
性质
对于具有实(或复)元素的n×n个方阵N,以下是等价的:
(1)N是幂零矩阵。
(2)对于一些正整数k≤n,N的最小多项式为。
(3)N的特征多项式为。
(4)N的唯一特征值为0。
(5)对于所有k> 0,tr()= 0。
最后一个定理适用于特征值为0或特征值足够大的矩阵。 (参考牛顿的证实)
这个定理有几个结论,包括:
(1)n×n幂零矩阵的度数总是小于或等于n。
(2)幂零矩阵不是可逆矩阵的。
(3)唯一幂零且可对角化的矩阵是零矩阵。
(4)若M为实对称矩阵,则M=0。
(5)非零的幂零矩阵A不能对角化。
(6)若A为n阶幂零矩阵,则,均为幂零阵。
举例
矩阵M=是幂零矩阵,因为。
更一般地说,主对角线均为0的任何三角矩阵均为幂零矩阵,指数。 例如,矩阵
是幂零矩阵,因为。
虽然上面的例子中的矩阵有大量的0元素,但是一个典型的幂零矩阵可能没有0元素。 例如,矩阵
,尽管矩阵没有零项,但是其幂次方为零矩阵,因此该矩阵为幂零矩阵。
分类
考虑n×n阶移位矩阵:
该矩阵沿着超对角线有若干个元素1,其他地方均为元素0。 作为线性变换,移位矩阵将矢量的分量向左移动一个位置,零出现在最后位置:。
该矩阵是度为n,并且是“规范””的幂零矩阵。
具体地说,如果N是任何非零矩阵,则N与下面形式的分块对角矩阵相似。
其中块S1,S2,...,Sr中的每一个是移位矩阵(可能具有不同大小)。这种形式是规范幂零矩阵形式的特殊情况。
附加属性
如果N是幂零矩阵,则I + N是可逆的,其中I是n×n个单位矩阵。 逆矩阵如下,
其中有限条件为总和是非零的。
如果N是幂零矩阵,,其中I表示n×n单位矩阵。 相反,如果存在矩阵A,若等式对于t的所有值均成立,则A是幂零矩阵。
每个奇异矩阵都可以写成一个幂零矩阵的乘积。
幂零矩阵是收敛矩阵的一种特殊情况。
参考资料
最新修订时间:2024-06-19 16:08
目录
概述
简介
性质
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