# 【資工考研】特徵理論 - 相似 線性代數複習重點摘要 ## 方陣的相似 $A\sim B\Leftrightarrow A = PBP^{-1}\text{ for some invertible P}$ 相似是一種等價關係,等價關係離散有教: **設 $R$ 為 $A$ 上之二元關係,若 $R$ 具反身性、對稱性及遞移性,則稱 $R$ 為一等價關係** 我們可以檢驗一下: 1. 反身性: $A\sim A$ 2. 對稱性: $\text{if }A\sim B \text{ then }B\sim A$ 3. 遞移性: $\text{if }A\sim B\text{ and }B\sim C\text{ then }A\sim C$ 另外還可以有一些小結論 給定 $T\in\mathcal{L}(V,V)$ ,以及 $V$ 的兩組基底 $\beta$ 及 $\gamma$ ,則 $\left[ T \right]_\beta\sim \left[ T \right]_\gamma$ (這邊是之前講的[矩陣表示法](https://hackmd.io/@RyoukiWei/BJ9WGk7n0)) 如果已經知道 $A = \alpha I$ 則結合上面的定義不難再得到: $B\sim A \Rightarrow B = \alpha I$ ## 相似六保 若 $A\sim B$ 則**以下為真**: 1. $tr(A) = tr(B)$ 2. $det(A) = det(B)$ 3. $rank(A) = rank(B)$ 4. $nullity(A) = nullity(B)$ (就是 $dim(ker(A))$) 5. $p_A(z) = p_B(z)$ 6. $\sigma (A) = \sigma (B)$ 最後兩個如果還不知道就先擱著 前面四個應該很好證明 例如 $tr(A) = tr(PBP^{-1}) = tr(P^{-1}PB) = tr(B)$ 算是用了一點 trace 的小性質 註:如果不知道的話,我這線代複習摘要不會什麼都講。過度基本的都不會提,請讀者自行學習 - $det(A) = det(PBP^{-1}) = det(P)det(B)det(P^{-1}) = det(B)$ - $rank(A) = rank(PBP^{-1}) = rank(BP^{-1}) = rank(B)$ (見 [rank 的複習](https://hackmd.io/@RyoukiWei/SyxCawPS2A)) - by 維度定理, $n = rank (A) + nullity(A) = rank(B) + nullity(B)$ ,又 $rank(A) = rank(B)$ ,故得證 至於算子的 trace 或行列式,以前講過矩陣跟算子就差找個基底 所以應該不難想,只要找到 $V$ 的基底 $\beta$ 用矩陣表示法得算子 $T$ 的矩陣表示,再對它取 trace 、行列式就是了 ## 題目 1 (是非題) > If matrics $A$ and $B$ are row equivalent, then they are also simiar. ### 解題 1 列等價只是說存在可逆 $P$ 使得 $PA = B$ 但跟相似還是有距離的 舉個反例 $A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$, $B = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$ 所以答案是 **False** ## 題目 2 > If $A$ and $B$ are invertible and similar, which of the following statements are ture? > (A) $(A-5I) \sim (B-5I)$ > (B) $A^T\sim B^T$ > (C\) $A^2\sim B^2$ > (D) $A^{-1}\sim B^{-1}$ > (E) $AB\sim BA$ ### 解題 2 A: (A)(B)(C\)(D)(E) 題目已經說 $A\sim B$ 了,所以我們可以找到可逆 $P$ 使得 $A = PBP^{-1}$ (A) $A-5I = PBP^{-1}-5PIP^{-1} = P(B-5I)P^{-1}$ (B) $A^T = (PBP^{-1})^T = P^TB^T(P^{-1})^T$, 可逆 $P$ 轉置後仍可逆 (C\) $A^2 = PBP^{-1}PBP^{-1} = PB^2P^{-1}$ (D) $A^{-1} = (PBP^{-1})^{-1} = PB^{-1}P^{-1}$ (E) $AB = B^{-1}(BA)B$ 畢竟題目有說 $A$, $B$ 皆可逆,換句話說,沒有這條件就無法成立了。舉個反例:$A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}, B = \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}$