Tải bản đầy đủ (.docx) (16 trang)

toán cao cấp ma trận định thức, hạng, hệ vecto

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (200.67 KB, 16 trang )

Mẫu các dạng bài toán ôn tập môn toán A
1
(Tài liệu này chỉ mang tính chất tham khảo, không phải bài giải của thầy Phan Dân)
Bài 1. Tính định thức
Cách thực hiện như sau:
Theo quy tắc Sarrus, ta ghép thêm cột thứ nhất và cột thứ hai vào bên phải
định thức rồi nhân các phần tử trên các đường chéo như quy tắc thể hiện trên
hình.
A=
Det(A)=a.e.i + b.f.g + c.d.h - c.e.g - a.f.h - b.d.i
Ví dụ: Tính định thức
221
413
132
=A
Giải
Theo quy tắc Sarrus ta có
1318-16-1-61242.3.32.4.21.1.12.3.11.4.32.1.2
21
13
32
221
413
132
)( −=++=−−−++==ADet
Bài 2: Giải hệ phương trình tuyến tính






−=+−
=+−
=−+
122
022
122
321
321
321
xxx
xxx
xxx
Để giải dạng này đơn giản nhất thì ta nên lập ma trận hệ số bổ sung, rồi biến đổi thành ma trận
dạng bậc thang quy gọn, 3 số hạng nằm bìa phải tương ứng là nghiệm của hệ phương trình tuyến
tính.
Giải
Lập ma trận hệ số của hệ là:
+
-
+
-














=
122
221
212
A
Ma trận hệ số bổ sung của hệ là:










−−


=
1
0
1
122
221
212

A
A
 →←

21
dd










−−


1
1
0
122
212
221
313
212
)2(
)2(
ddd

ddd
→−+
→−+
 →←










−−


1
1
0
320
650
221
 →←








22
5
1
dd











−−


1
5
1
0
320
5
6
10
221
323
121

)2(
)2(
ddd
ddd
→−+
→+
 →←
















−−


5
7
5
1

5
2
5
3
00
5
6
10
5
2
01
 →←








33
3
5
dd



















3
7
5
1
5
2
100
5
6
10
5
2
01
232
131
5
6
5

2
ddd
ddd







+







+
 →←















3
7
3
3
4
100
010
001
Vậy nghiệm của hệ phương trình tuyến tính trên là







=
=
=
3
7
3
3
4
z
y

x
Bài 3: Xác định hạng của ma trận










−=
4451
3021
1432
A
Để xác định hạng của ma trận, ta thực hiện:
- Biến đổi ma trận A về dạng ma trận bậc thang w
- Đếm số dòng khác 0 của w, số này chính là hạng của w và cũng chính là hạng của A











− →←

1432
3021
4451
31
dd
A
313
212
)2( ddd
ddd
→−+
→+
 →←










−−− 7470
7470
4451
 →←


22
7
1
dd










−−− 7470
1
7
4
10
4451
323
121
7
)5(
ddd
ddd
→+
→−+
 →←


















0000
1
7
4
10
1
7
8
01
w
=
w
có dạng bậc thang và
2)()(

==
wranAran
Bài 4: Tìm ma trận nghịch đảo của ma trận sau:












=
120
032
201
A
Tìm ma trận nghịch đảo bằng phương pháp biến đổi sơ cấp
Lập 1 ma trận ghép B=[A|I] (I=I
n
thuộc M
n
(R) là ma trận đơn vị)
Dùng các phép biến đổi sơ cấp theo dòng trên B sao cho nửa bên trái (phần A chiếm chỗ ban
đầu) trở thành I
Khi đó ở khối bên phải ta nhận được A
-1

B=[A|I] ~ [ | ] ~….~[I|A
-1
]
Giải












=
100
010
001
120
032
201
]|[
3
IA
 →←
→−
11
)1( dd














100
010
001
120
032
201
 →←
→−+
212
)2( ddd














100
012
001
120
430
201
 →←







22
3
1
dd














100
0
3
1
3
2
001
120
3
4
10
201
 →←

+ 323
2 ddd

















−−
1
3
2
3
4
0
3
1
3
2
001
3
11
00
3
4
10
201
 →←








33
11
3
dd
















−−
11
3
11

2
11
4
0
3
1
3
2
001
100
3
4
10
201
232
131
3
4
2
ddd
ddd








→+

+
 →←


















11
3
11
2
11
4
11
4
11
1

11
2
11
6
11
4
11
3
100
010
001
Vậy ma trận nghịch đảo là:



















11
3
11
2
11
4
11
4
11
1
11
2
11
6
11
4
11
3
Bài 5: Xác định tọa độ của vectơ
Trong không gian R
3
cho hệ cơ sở
u
1
=(1,-1,1) u
2
=(-1,1,0) u
3
=(1,0,0)
Hãy xác định tọa độ của vectơ u=(1,1,0) đối với cơ sở đã cho.

Giải
Tọa độ (α
1

2,
α
3
) của u đối với cơ sở đã cho chính là nghiệm của phương trình
U= α
1.
u
1 +
α
2.
u
2 +
α
3.
u
3
(1)
1  α
1.
(1,-1,1)
+
α
2.
(-1,1,0)
+
α

3.
(1,0,0)=(1,1,0)
(α
1
,-α
1

1
) + (-α
2,
α
2
,0) + (α
3
,0,0)=(1,1,0)
(α
1

2

3
,-α
1

2

1
)=(1,1,0)






=
=+−
=+−

0
1
1
1
21
321
α
αα
ααα





=
=
=

2
1
0
3
2

1
α
α
α
Bài 6: Xác định sự phục thuộc tuyến tính & độc lập tuyến tính
Cho các hệ vectơ trong R
3
. Hãy xác định sự độc lập tuyến tính hay phụ thuộc tuyến tính của các
hệ này
a) u
1
=(2,1,-3) u
2
=(3,1,2) u
3
=(5,2,-1)
b) v
1
=(3,2,-2) v
2
=(-2,1,2) v
3
=(2,2,-1)
*Phương pháp:
Hệ vectơ v
1
, v
2
,…, v
k

thuộc không gian vectơ V được gọi là độc lập tuyến tính nếu phương trình
θααα
=+++
kk
vvv
2211
(
v
θθ
=
)
Chỉ có nghiệm duy nhất là
0
21
====
k
ααα
Một hệ vectơ v
1
, v
2
,…, v
k
được

gọi là phụ thuộc tuyến tính nếu nó không phải là hệ độc lập tuyến
tính.
Giải
a Xét phương trình
)0,0,0(

332211
==++
θααα
uuu
(1)
(1)
)0,0,0()1,2,5()2,1,3()3,1,2(
321
=−++−⇔
ααα
)0,0,0(),2,5()2,,3()3,,2(
333222111
=−++−⇔
ααααααααα
)0,0,0()23,2,532(
321321321
=−+−++++⇔
ααααααααα





=−+−
=++
=++

023
02
0532

321
321
321
ααα
ααα
ααα

Hệ vô nghiệm
 Đây là hệ phụ thuộc tuyến tính
b Xét phương trình
)0,0,0(
332211
==++
θααα
uuu
(2)
(2)
)0,0,0()1,2,2()2,1,2()2,2,3(
321
=−+−+−⇔
ααα
)0,0,0(),2,2()2,,2()2,2,3(
333222111
=−+−+−⇔
ααααααααα
)0,0,0()22,22,223(
321321321
=−+−+++−⇔
ααααααααα






=−+−
=++
=+−

022
022
0223
321
321
321
ααα
ααα
ααα





=
=
=

0
0
0
3

2
1
α
α
α
 Đây là hệ độc lập tuyến tính
Bài 7: Chứng minh ánh xạ tuyến tính
Hãy chứng minh rằng ánh xạ
23
),2(),,(
:
RR
T
zyzyxzyx +−+

là một ánh xạ tuyến tính
*Phương pháp:
Để chứng minh T là một ánh xạ tuyến tính ta phải chỉ ra rằng:



=
+=+
)(.).(
)'()()'(
uTuT
uTuTuuT
αα

3

',; RuuR
∈∈∀
α
Giải
Với



=
=
)',','('
),,(
zyxu
zyxu
là các phần tử bất kì trong R
3

R∈
α
tùy ý
Ta có:
)',','()',','(),,(' zzyyxxzyxzyxuu
+++=+=+
)',','()'( zzyyxxTuuT
+++=+

( )
)'()'(),'(2)'()'( zzyyzzyyxx
++++−+++=


( )
'','2''2 zyzyzyxzyx
+++−++−+=

Ta lại có:
)',','(),,()'()( zyxTzyxTuTuT
+=+
)'','2''(),2( zyzyxzyzyx
+−+++−+=
( )
'','2''2 zyzyzyxzyx
+++−++−+=

So sánh  và  ta nhận thấy 2 vế phải bằng nhau
Cuối cùng
),,().( zyxTuT
αααα
=
( )
zyzyx
ααααα
+−+=
,2
)(),2( uTzyzyx
αα
=+−+=
 T là ánh xạ tuyến tính
Bài 8: Xác định nhân Ker(T) và ảnh Im(T)
Hãy xác định Ker(T), Im(T) (nhân & ảnh) của ánh xạ tuyến tính
23

),2(),,(
:
RR
T
zyxzyxzyx −−++

*Phương pháp
Tìm Im(T): chọn hệ cơ sở e
1
, e
2
,…, e
n
trong V
n


=
=⇒
n
j
jj
eTT
1
)(.)Im(
α
Tìm Ker(T): giải phương trình
θ
=
)(uT

Giải
Ánh xạ T hoàn toàn xác định bởi ảnh của 1 cơ sở trong R
3
. Vậy ta chọn cơ sở chính tắc





=
=
=
)1,0,0(
)0,1,0(
)0,0,1(
3
2
1
e
e
e
Và xét ảnh của cơ sở





−=−−++==
−=−−++==
=−−++==

)1,1()100,100.2()1,0,0()(
)1,1()010,010.2()0,1,0()(
)1,2()001,001.2()0,0,1()(
3
2
1
TeT
TeT
TeT
Giả sử
3
Rv

ta có biểu thức v bằng cách biểu diễn tọa độ theo cơ sở e
1
, e
2
, e
3
332211
eeev
ααα
++=
R
j

α
) ()(
332211
eeevT

ααα
++=
)(.)(.)(.
332211
eTeTeT
ααα
++=
)1,1()1,1()1,2(
321
−+−+=
ααα
),(),(),2(
332211
αααααα
−+−+=
),2(
321321
αααααα
−−++=
Xác định Ker(T)
{ }
0),,(),,()(
321321
==
αααααα
TTKer
{ }
)0,02,,(
321321321
=−−=++=

ααααααααα
Vậy Ker(T) là tập hợp các phần tử có tọa độ thỏa mãn hệ



=−−
=++
0
02
321
321
ααα
ααα
Ma trận hệ số












=
12
11
11

A
313
212
)2(
)1(
ddd
ddd
→−+
→−+
 →←











30
00
11
 →←

32
dd












00
30
11
 →←







22
3
1
dd












00
10
11
Hạng của ma trận A=2
 Hệ phương trình tuyến tính có nghiệm duy nhất là
)0,0,0(),,(
321
=
ααα
{ }
)0,0,0()(
=⇒
TKer
và T là đơn cấu
( )
1)(
=⇒
TKerDim
(Theo định lí về số chiều)
( )( )
2
)Im(213Im RTTDim =⇒=−=⇒
Kết luận
{ }
)0,0,0()(

=
TKer

2
)Im( RT
=
Bài 9: Giá trị riêng của ma trận
Hãy xác định giá trị riêng của các ma trận sau:
a)











=
615
143
314
A
b)











−=
312
110
004
B
*Phương pháp
0=− IA
λ
{ }( )
n
λλλλ
, ,,
21

Với
j
λ
là 1 giá trị riêng thực
Giải
a Phương trình đặc trưng của ma trận A là:
0=− IA
λ
0
100

010
001
615
143
314
=























λ

0
615
143
314
=


−−

λ
λ
λ
0
15
43
14
615
143
314
=−
−−


−−

λ
λ
λ
λ
λ

0)6.(3).1(1.1).4(5).4.(31.3.35.1).1()6).(4).(4(
=−−−−−−−+−+−−−⇔
λλλλλλ
0)6(3)4()4(1595)6).(816(
2
=−+−−−−+−−+−⇔
λλλλλλ
0)6(3)4(16481664896
322
=−+−−+−+−+−⇔
λλλλλλλ
03181664481664896
322
=−++−+−+−+−⇔
λλλλλλλ
0545114
23
=+−+−⇔
λλλ





=
=
=

2
3

9
3
2
1
λ
λ
λ
Phương trình đặc trưng có 3 nghiệm





=
=
=
2
3
9
3
2
1
λ
λ
λ
và đây chính là 3 giá trị riêng của ma trận A
b Phương trình đặc trưng của ma trận B là:
0=− IB
λ
0

100
010
001
312
110
004
=





















−⇔
λ

0
312
110
004
=

−−


λ
λ
λ
0
12
10
04
312
110
004
=−


−−


λ
λ
λ
λ
λ

0)3.(0.01).1).(4(2).1.(01.0.02).1.(0)3).(1).(4(
=−−−−−−−+−+−−−⇔
λλλλλλ
0)4()3).(44(
2
=−+−+−−⇔
λλλλλ
0444331212
3222
=−+−++−+−−⇔
λλλλλλλλ
016208
23
=+−+−⇔
λλλ



=
=

2
4
2
1
λ
λ
Phương trình đặc trưng có 2 nghiệm




=
=
2
4
2
1
λ
λ
và đây chính là 2 giá trị riêng của
ma trận B
Bài 10: Giá trị riêng & vectơ riêng
Xác định giá trị riêng và các vectơ riêng tương ứng với mỗi giá trị riêng đó của ma trận:










−=
312
110
004
B
*Phương pháp
Lập phương trình đặc trưng

0=− IA
λ
0




21
22221
11211
=



λ
λ
λ
nnnn
n
n
aaa
aaa
aaa
(lấy các giá trị trên đường chéo chính trừ đi
λ
) 
Giải phương trình  theo ẩn
λ
(vế trái là đa thức của A)
Giả sử  có các nghiệm thực:

k
λλλ
, ,,
21
Để tìm vectơ riêng ứng với
j
λλ
=
ta giải phương trình
( )












=














0

0
0

2
1
n
j
x
x
x
IA
λ
Giải
Phương trình đặc trưng của ma trận B là:
0=− IB
λ
0
100
010
001
312
110

004
=





















−⇔
λ
0
312
110
004
=


−−


λ
λ
λ
0
12
10
04
312
110
004
=−


−−


λ
λ
λ
λ
λ
0)3.(0.01).1).(4(2).1.(01.0.02).1.(0)3).(1).(4(
=−−−−−−−+−+−−−⇔
λλλλλλ
0)4()3).(44(
2

=−+−+−−⇔
λλλλλ
0444331212
3222
=−+−++−+−−⇔
λλλλλλλλ
016208
23
=+−+−⇔
λλλ



=
=

2
4
2
1
λ
λ
Phương trình đặc trưng có 2 nghiệm



=
=
2
4

2
1
λ
λ
và đây chính là 2 giá trị riêng của ma trận B
Để tìm vectơ riêng ứng với giá trị riêng
4
1
=
λ
ta giải phương trình
( )










=












0
0
0
3
2
1
1
x
x
x
IB
λ


0
4312
1410
0044
3
2
1
=






















−−


x
x
x
0
112
130
000
3
2
1

=





















−−⇔
x
x
x











=










−+
−−
++

0
0
0
.1.1.2
.1.3.0
.0.0.0
321
321
321

xxx
xxx
xxx



=−+
=−−

02
03
321
32
xxx
xx



=+
=−

321
32
2
3
xxx
xx
212
23 xxx
+=−⇒

12
24 xx
=−⇔
12
2 xx
=−⇔










=
−=
=

tx
tx
tx
2
3
2
1
3
2
1

Kết luận: Vectơ riêng ứng với giá trị riêng
4
1
=
λ
là:

















t
t
t
2
3
2
1

hay

















2
3
2
1
1
t
Để tìm vectơ riêng ứng với giá trị riêng
2
2
=
λ
ta giải phương trình

( )










=











0
0
0
3
2
1
2

x
x
x
IB
λ


0
2312
1210
0024
3
2
1
=






















−−


x
x
x

0
112
110
002
3
2
1
=





















−−⇔
x
x
x










=











++
−−
++

0
0
0
.1.1.2
.1.1.0
.0.0.2
321
321
321
xxx
xxx
xxx





=++
=−−
=


02
0
02
321
32
1
xxx
xx
x



=+
=

0
0
32
1
xx
x





−=
=
=


tx
tx
x
3
2
1
0
Kết luận: Vectơ riêng ứng với giá trị riêng
2
2
=
λ
là:










− t
t
0
hay











−1
1
0
t
,
0

t
Bài 11: Chéo hóa ma trận
Tìm ma trận trực giao P làm chéo hóa ma trận đối xứng








=
52
22
A

*Phương pháp
Cho dạng toán phương
( )
n
xxxf , ,,
21
với ma trận là A xác định với các giá trị riêng của A
Với mỗi giá trị riêng, tìm tìm không gian con riêng tương ứng rồi dùng thuật toán
SchmidtGram −
để trực chẩn hóa hệ vectơ này.
Ghép tất cả các vectơ riêng này theo thứ tự từ trái sang phải
[ ]
n
PPPP
21
=
P là ma trận trực giao làm chéo hóa ma trận A
Dùng phép biến đổi tọa độ
[ ]
[ ]
'x
Px =
at có dạng toàn phương chính tắc.
Giải
Lập phương trình đặc trưng của A để tìm các giá trị riêng của A
00)det( =−⇔=− IAIA
λλ
0
52
22

=






−−
−−

λ
λ
04)5).(2(
=−−−−−⇔
λλ
045210
2
=−+++⇔
λλλ
067
2
=++⇔
λλ



−=
−=

6

1
2
1
λ
λ
Ta tìm vectơ riêng tương ứng đối với mỗi giá trị riêng
Với
1
1
−=
λ
ta có phương trình tìm giá trị riêng
( )






=







0
0
2

1
1
x
x
IA
λ






=












−−
−−

0
0

52
22
2
1
1
1
x
x
λ
λ






=












−−−

−−−

0
0
)1(52
2)1(2
2
1
x
x






=
















0
0
42
21
2
1
x
x






=







+−

0
0
.4.2
.2.1

21
21
xx
xx



=−
=+−

042
02
21
21
xx
xx
02
21
=+−⇒
xx



=
=

tx
tx
2
1

2






=






=






1
22
2
1
t
t
t
x
x

Ta có vectơ riêng






=
1
2
1
v
Chẩn hóa vectơ này ta có












=







=






+
==
5
1
5
2
1
2
.
5
1
1
2
.
12
1
.
1
22
1
1

1
v
v
P
Với
6
2
−=
λ
ta có phương trình tìm giá trị riêng
( )






=







0
0
2
1
2

x
x
IA
λ






=












−−
−−

0
0
52
22

2
1
2
2
x
x
λ
λ






=












−−−
−−−


0
0
)6(52
2)6(2
2
1
x
x






=













0
0

12
24
2
1
x
x






=






+
+

0
0
.1.2
.2.4
21
21
xx
xx




+
+

21
21
2
24
xx
xx
02
21
=+⇒ xx



−=
=

tx
tx
2
2
1








=







=






2
1
2
2
1
t
t
t
x
x
Ta có vectơ riêng








=
2
1
2
v
Chuẩn hóa vectơ này ta có













=








=







−+
==
5
2
5
1
2
1
.
5
1
2
1
.
)2(1
1
.
1
22

2
2
2
v
v
P
Vậy ma trận P cần tìm là:
[ ]













==
5
2
5
1
5
1
5
2

21
PPP
Bài 12: Đưa dạng toàn phương về dạng chính tắc
Cho các dạng toàn phương
a)
( )
21
2
2
2
121
32, xxxxxxf +−=
b)
( )
213231
2
3
2
2
2
1321
32,, xxxxxxxxxxxxg ++−+−=
Hãy đưa các toàn phương f, g về dạng chính tắc bằng phương pháp Lagrange
*Phương pháp
Cho dạng toàn phương
( )
n
xxxf , ,,
21
, ta thực hiện nhóm tất cả các hạng tử có chứa biến

1
x
vào
một biểu thức rồi chuyển thành một bình phương của tổng các biến. Ước lượng các biến
1
x≠
để
chuyển vào khối thứ hai. Như vậy khối thứ 2 chỉ chứa các biến
n
xxx , ,,
32
, ta kí hiệu khối này
bởi
( )
n
xxxg , ,,
32
Đối với
( )
n
xxxg , ,,
32
(dạng toàn phương của n-1 biến) ta thực hiện quá trình trên để tách phần
có chứa
2
x
thành một khối.
Tiếp tục quá trình này ta thu được dạng toàn phương theo các biến mới ở dạng chính tắc
Cơ sở của phương pháp:


<
++++=+++
j
jinn
xxxxxxxx
1
22
2
2
1
2
21
2 ) (
),1,,1( njni ==
Ghi chú:
Nếu biến nào không tham gia trong công thức thì bước thực hiện theo biến này được bỏ qua.
Nếu
( )
n
xxxf , ,,
21
chỉ chứa các hạng tử dạng chéo
ji
xx
không chứa số hạng dạng
2
j
x
thì ta thực
hiện đổi biến như sau:

22
''
''
''
jiji
jij
jii
xxxx
xxx
xxx
−=⇒



−=
+=
(có chứa số hạng tương ứng với bậc 2 của biến)
Giải
a Ta có
( )
21
2
2
2
121
32, xxxxxxf
+−=
( )
2
221

2
1
23 xxxx
−+=
( )
21
2
2
2
21
3 xxxxx +−+=
[…]
Bài 13: Trực giao hóa hệ vectơ
Hãy dùng thuật toán Gram-Schmidt để trực giao hóa hệ vectơ
)0,0,0,2(
)0,0,2,1(
)0,2,1,2(
3
2
1
=
=
−=
u
u
u
[…]

×