Skip to content

第三十五讲：期末复习

依然是从以往的试题入手复习知识点。

  1. 已知\(m\times n\)矩阵\(A\)，有\(Ax=\begin{bmatrix}1\\0\\0\end{bmatrix}\)无解；\(Ax=\begin{bmatrix}0\\1\\0\end{bmatrix}\)仅有唯一解，求关于\(m,n,rank(A)\)的信息。

    首先，最容易判断的是\(m=3\)；而根据第一个条件可知，矩阵不满秩，有\(r<m\)；根据第二个条件可知，零空间仅有零向量，也就是矩阵消元后没有自由变量，列向量线性无关，所以有\(r=n\)。

    综上，有\(m=3>n=r\)。

    根据所求写出一个矩阵\(A\)的特例：\(A=\begin{bmatrix}0&0\\1&0\\0&1\end{bmatrix}\)。

    \(\det A^TA\stackrel{?}{=}\det AA^T\)：不相等，因为\(A^TA\)可逆而\(AA^T\)不可逆，所以行列式不相等。（但是对于方阵，\(\det AB=\det BA\)恒成立。）

    \(A^TA\)可逆吗？是，因为\(r=n\)，矩阵列向量线性无关，即列满秩。

    \(AA^T\)正定吗？否，因为\(AA^T\)是\(3\times n\)矩阵与\(n\times 3\)矩阵之积，是一个三阶方阵，而\(AA^T\)秩为\(2\)，所以不是正定矩阵。（不过\(AA^T\)一定是半正定矩阵。）

    求证\(A^Ty=c\)至少有一个解：因为\(A\)的列向量线性无关，所以\(A^T\)的行向量线性无关，消元后每行都有主元，且总有自由变量，所以零空间中有非零向量，零空间维数是\(m-r\)（可以直接从\(\dim N\left(A^T\right)=m-r\)得到结论）。

  2. 设\(A=\Bigg[v_1\ v_2\ v_3\Bigg]\)，对于\(Ax=v_1-v_2+v_3\)，求\(x\)。

    按列计算矩阵相乘，有\(x=\begin{bmatrix}1\\-1\\1\end{bmatrix}\)。

    若Ax=v_1-v_2+v_3=0，则解是唯一的吗？为什么。如果解释唯一的，则零空间中只有零向量，而在此例中\(x=\begin{bmatrix}1\\-1\\1\end{bmatrix}\)就在零空间中，所以解不唯一。

    若\(v_1,v_2,v_3\)是标准正交向量，那么怎样的线性组合\(c_1v_1+c_2v_2\)能够最接近\(v_3\)？此问是考察投影概念，由于是正交向量，所以只有\(0\)向量最接近\(v_3\)。

  3. 矩阵\(A=\begin{bmatrix}.2&.4&.3\\.4&.2&.3\\.4&.4&.4\end{bmatrix}\)，求稳态。

    这是个马尔科夫矩阵，前两之和为第三列的两倍，奇异矩阵总有一个特征值为\(0\)，而马尔科夫矩阵总有一个特征值为\(1\)，剩下一个特征值从矩阵的迹得知为\(-.2\)。

    再看马尔科夫过程，设从\(u(0)\)开始，\(u_k=A^ku_0, u_0=\begin{bmatrix}0\\10\\0\end{bmatrix}\)。先代入特征值\(\lambda_1=0,\ \lambda_2=1,\ \lambda_3=-.2\)查看稳态\(u_k=c_1\lambda_1^kx_1+c_2\lambda_2^kx_2+c_3\lambda_3^kx_3\)，当\(k\to\infty\)，第一项与第三项都会消失，剩下\(u_\infty=c_2x_2\)。

    到这里我们只需求出\(\lambda_2\)对应的特征向量即可，带入特征值求解\((A-I)x=0\)，有\(\begin{bmatrix}-.8&.4&.3\\.4&-.8&.3\\.4&.4&-.6\end{bmatrix}\begin{bmatrix}?\\?\\?\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\0\\0\end{bmatrix}\)，可以消元得，也可以直接观察得到\(x_2=\begin{bmatrix}3\\3\\4\end{bmatrix}\)。

    剩下就是求\(c_2\)了，可以通过\(u_0\)一一解出每个系数，但是这就需要解出每一个特征值。另一种方法，我们可以通过马尔科夫矩阵的特性知道，对于马尔科夫过程的每一个\(u_k\)都有其分量之和与初始值分量之和相等，所以对于\(x_2=\begin{bmatrix}3\\3\\4\end{bmatrix}\)，有\(c_2=1\)。所以最终结果是\(u_\infty=\begin{bmatrix}3\\3\\4\end{bmatrix}\)。

  4. 对于二阶方阵，回答以下问题：

    求投影在直线\(a=\begin{bmatrix}4\\-3\end{bmatrix}\)上的投影矩阵：应为\(P=\frac{aa^T}{a^Ta}\)。

    已知特征值\(\lambda_1=2,\ x_1=\begin{bmatrix}1\\2\end{bmatrix}\quad \lambda_2=3,\ x_2=\begin{bmatrix}2\\1\end{bmatrix}\)求原矩阵\(A\)：从对角化公式得\(A=S\Lambda S^{-1}=\begin{bmatrix}1&2\\2&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0\\0&3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1&2\\2&1\end{bmatrix}^{-1}\)，解之即可。

    \(A\)是一个实矩阵，且对任意矩阵\(B\)，\(A\)都不能分解成\(A=B^TB\)，给出\(A\)的一个例子：我们知道\(B^TB\)是对称的，所以给出一个非对称矩阵即可。 矩阵\(A\)有正交的特征向量，但不是对称的，给出一个\(A\)的例子：我们在三十三讲提到过，反对称矩阵，因为满足\(AA^T=A^TA\)而同样具有正交的特征向量，所以有\(A=\begin{bmatrix}0&1\\-1&0\end{bmatrix}\)或旋转矩阵\(\begin{bmatrix}\cos\theta&-\sin\theta\\\sin\theta&\cos\theta\end{bmatrix}\)，这些矩阵都具有复数域上的正交特征向量组。

  5. 最小二乘问题，因为时间的关系直接写出计算式和答案，\(\begin{bmatrix}1&0\\1&1\\1&2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}C\\D\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}3\\4\\1\end{bmatrix}(Ax=b)\)，解得\(\begin{bmatrix}\hat C\\\hat D\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\frac{11}{3}\\-1\end{bmatrix}\)。

    求投影后的向量\(p\)：向量\(p\)就是向量\(b\)在矩阵\(A\)列空间中的投影，所以\(p=\begin{bmatrix}p_1\\p_2\\p_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1&0\\1&1\\1&2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\hat C\\\hat D\end{bmatrix}\)。

    求拟合直线的图像：\(x=0,1,2\)时\(y=p_1,p_2,p_2\)所在的直线的图像，\(y=\hat C+\hat Dx\)即\(y=\frac{11}{3}-x\)。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

x = np.array([0, 1, 2]).reshape((-1,1))
y = np.array([3, 4, 1]).reshape((-1,1))
predict_line = np.array([-1, 4]).reshape((-1,1))

regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(x, y)
ey = regr.predict(x)

fig = plt.figure()
plt.axis('equal')
plt.axhline(y=0, c='black')
plt.axvline(x=0, c='black')

plt.scatter(x, y, c='r')
plt.scatter(x, regr.predict(x), s=20, c='b')
plt.plot(predict_line, regr.predict(predict_line), c='g', lw='1')
[ plt.plot([x[i], x[i]], [y[i], ey[i]], 'r', lw='1') for i in range(len(x))]

plt.draw()

png

plt.close(fig)

  • 接上面的题目

    求一个向量\(b\)使得最小二乘求得的\(\begin{bmatrix}\hat C\\\hat D\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\0\end{bmatrix}\)：我们知道最小二乘求出的向量\(\begin{bmatrix}\hat C\\\hat D\end{bmatrix}\)使得\(A\)列向量的线性组合最接近\(b\)向量（即\(b\)在\(A\)列空间中的投影），如果这个线性组合为\(0\)向量（即投影为\(0\)），则\(b\)向量与\(A\)的列空间正交，所以可以取\(b=\begin{bmatrix}1\\-2\\1\end{bmatrix}\)同时正交于\(A\)的两个列向量。

MIT线性代数的全部课程到此结束

回到顶部