矩阵幂

在本页中,我们将了解如何计算矩阵的幂。您还将找到矩阵幂的示例和逐步解决的练习,这将帮助您完全理解它。您还将了解什么是矩阵的 n 次方以及如何求它。

矩阵的幂是如何计算的?

要计算矩阵 的幂,您必须将矩阵与其自身相乘,次数与指数所示的次数相同。例如:

A^4 = A \cdot A \cdot A \cdot A

因此,要获得矩阵的幂,您需要知道如何解决矩阵乘法。否则你无法计算功率矩阵。

计算矩阵幂的示例:

2x2 矩阵的幂示例

因此,方阵的幂是通过矩阵乘以自身来计算的。类似地,立方矩阵等于矩阵本身的平方矩阵。类似地,要求矩阵四次方的幂,必须将矩阵三次方乘以矩阵本身。等等。

您应该知道矩阵幂的一个重要属性:只有当矩阵为方阵时(即行数与列数相同时)才能计算矩阵的幂

矩阵的n次方是多少?

矩阵的n次方是一个表达式,可以让我们轻松计算矩阵的任意次方。

矩阵的幂通常遵循某种模式。因此,如果我们能够破译它们遵循的序列,我们将能够计算任何幂,而不必进行所有乘法。

这意味着我们可以找到一个公式来计算矩阵的 n 次方,而无需计算所有次方。

发现权力所遵循的模式的提示

  • 指数的奇偶性。偶次幂可能是一种方式,奇次幂是另一种方式。
  • 标志的变化。例如,偶数次方的元素可能为正,而奇数次方的元素可能为负,或者反之亦然。
  • 重复:同一矩阵是否每隔一定次数的幂重复一次。
  • 我们还必须看看指数和矩阵元素之间是否存在关系

计算矩阵 n 次方的示例:

  • A

    下面的矩阵,计算

    A^n

    A^{100}

\displaystyle  A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\[1.1ex] 1 & 1 \end{pmatrix}

我们首先计算矩阵的几次幂

A

,尝试猜测幂所遵循的模式。所以我们计算

A^2

,

A^3

,

A^4

A^5:

练习逐步解决 2x2 矩阵的幂

当计算至

A^5

,我们看到矩阵的幂

A

它们遵循一个模式:每次幂增加,结果都会乘以 2。因此,所有矩阵都是 2 的幂:

\displaystyle A^2= \begin{pmatrix} 2 & 2 \\[1.1ex] 2 & 2 \end{pmatrix} =\begin{pmatrix} 2^1 & 2^1 \\[1.1ex] 2^1 & 2^1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3= \begin{pmatrix} 4 & 4 \\[1.1ex] 4 & 4 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2^2 & 2^2 \\[1.1ex] 2^2 & 2^2 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4= \begin{pmatrix} 8 & 8 \\[1.1ex] 8 & 8 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2^3 & 2^3 \\[1.1ex] 2^3 & 2^3 \end{pmatrix}

\displaystyle A^5= \begin{pmatrix} 16 & 16 \\[1.1ex] 16 & 16 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2^4 & 2^4 \\[1.1ex] 2^4 & 2^4 \end{pmatrix}

因此我们可以推导出矩阵n次方的公式

A:

2x2 矩阵的 n 次方

从这个公式我们可以计算出

A^{100}:

练习逐步求解 2x2 矩阵的幂

解决了矩阵功率问题

练习1

考虑以下维度为 2×2 的矩阵:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 1 & 2 \\[1.1ex] -1 & 1  \end{pmatrix}

计算:

\displaystyle A^4

要计算矩阵的幂,必须将矩阵一乘一。因此,我们首先计算

\displaystyle A^2 :

\displaystyle A^2= A \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\[1.1ex] -1 & 1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 & 2 \\[1.1ex] -1 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 & 4 \\[1.1ex] -2 &  -1\end{pmatrix}

现在我们计算

\displaystyle A^3 :

\displaystyle A^3= A^2 \cdot A = \begin{pmatrix} -1 & 4 \\[1.1ex] -2 &  -1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 & 2 \\[1.1ex] -1 & 1 \end{pmatrix} =\begin{pmatrix} -5 & 2 \\[1.1ex] -1 &  -5 \end{pmatrix}

最后我们计算

\displaystyle A^4 :

\displaystyle A^4= A^3 \cdot A = \begin{pmatrix} -5 & 2 \\[1.1ex] -1 &  -5 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 & 2 \\[1.1ex] -1 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \bm{-7} & \bm{-8} \\[1.1ex] \bm{4} &  \bm{-7} \end{pmatrix}

练习2

考虑以下 2 阶矩阵:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3  \end{pmatrix}

计算:

\displaystyle A^{35}

\displaystyle A^{35}

的幂太大而无法手动计算,因此矩阵幂必须遵循某种模式。那么我们来计算一下

\displaystyle A^5

尝试理解它们遵循的顺序:

\displaystyle A^2= A \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 9 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3= A^2 \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 9 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 27 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4= A^3 \cdot A = \begin{pmatrix}1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 27 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 81 \end{pmatrix}

\displaystyle A^5= A^4 \cdot A = \begin{pmatrix}1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 81 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 243 \end{pmatrix}

这样我们就可以看到幂遵循的模式:在每个幂上,除了第二行第二列中的元素乘以 3 之外,所有数字都保持相同。因此,所有数字始终保持相同。最后一个元素是 3 的幂:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3^1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^2=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 9 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3^2 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 27 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3^3 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 81 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3^4 \end{pmatrix}

\displaystyle A^5=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 243 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3^5 \end{pmatrix}

所以矩阵的n次方公式

\displaystyle A

东方:

\displaystyle A^n=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3^n\end{pmatrix}

从这个公式我们可以计算出

\displaystyle A^{35}:

\displaystyle\bm{A^{35}=}\begin{pmatrix} \bm{1} & \bm{0} \\[1.1ex] \bm{0} & \bm{3^{35}}\end{pmatrix}

练习3

考虑以下 3×3 矩阵:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 1 & \frac{1}{5}  & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

计算:

\displaystyle A^{100}

\displaystyle A^{100}

的幂太大而无法手动计算,因此矩阵幂必须遵循某种模式。那么我们来计算一下

\displaystyle A^5

尝试理解它们遵循的顺序:

\displaystyle A^2= A \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & \frac{1}{5}  & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & \frac{1}{5}  & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix} =  \begin{pmatrix} 1 & \frac{2}{5}   & \frac{2}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3= A^2 \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & \frac{2}{5}   & \frac{2}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & \frac{1}{5}  & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & \frac{3}{5}   & \frac{3}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4= A^3 \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & \frac{3}{5}   & \frac{3}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & \frac{1}{5}  & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix} =  \begin{pmatrix} 1 & \frac{4}{5}   & \frac{4}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^5= A^4 \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & \frac{4}{5}   & \frac{4}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}1 & \frac{1}{5}  & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix} =  \begin{pmatrix} 1 & \frac{5}{5}   & \frac{5}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

这样我们就可以看到幂遵循的模式:在每个幂上,所有数字都保持不变,除了分数,分子中的分数增加一:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 1 & \frac{1}{5}   & \frac{1}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^2= \begin{pmatrix} 1 & \frac{2}{5}   & \frac{2}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3= \begin{pmatrix} 1 & \frac{3}{5}   & \frac{3}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4= \begin{pmatrix} 1 & \frac{4}{5}   & \frac{4}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^5= \begin{pmatrix} 1 & \frac{5}{5}   & \frac{5}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

所以第n个矩阵的幂公式

\displaystyle A

东方:

\displaystyle A^n= \begin{pmatrix} 1 & \frac{n}{5}   & \frac{n}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}

从这个公式我们可以计算出

\displaystyle A^{100}:

\displaystyle A^{100}=   \begin{pmatrix} 1 & \frac{100}{5}   & \frac{100}{5} \\[1.1ex] 0 & 1  & 0 \\[1.1ex] 0 & 0  & 1 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} \bm{1} & \bm{20}   & \bm{20} \\[1.1ex] \bm{0} & \bm{1}  & \bm{0} \\[1.1ex] \bm{0} & \bm{0}  & \bm{1} \end{pmatrix}

练习4

考虑以下大小为 2×2 的矩阵:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix}

计算:

\displaystyle A^{201}

\displaystyle A^{201}

的幂太大而无法手动计算,因此矩阵幂必须遵循某种模式。在这种情况下,需要计算

\displaystyle A^{8}

为了知道它们遵循的顺序:

\displaystyle A^2= A \cdot A = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 & 0 \\[1.1ex] 0 & -1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3= A^2 \cdot A = \begin{pmatrix} -1 & 0 \\[1.1ex] 0 & -1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\[1.1ex] -1 & 0 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4= A^3 \cdot A = \begin{pmatrix}0 & 1 \\[1.1ex] -1 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1 \end{pmatrix} = \bm{I}

\displaystyle A^5= A^4 \cdot A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix}

\displaystyle A^6= A^5 \cdot A = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 & 0 \\[1.1ex] 0 & -1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^7= A^6 \cdot A = \begin{pmatrix} -1 & 0 \\[1.1ex] 0 & -1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\[1.1ex] -1 & 0 \end{pmatrix}

\displaystyle A^8= A^7 \cdot A = \begin{pmatrix}0 & 1 \\[1.1ex] -1 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & -1 \\[1.1ex] 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1 \end{pmatrix} = \bm{I}

通过这些计算,我们可以看到每 4 次方我们就得到单位矩阵。也就是说,它会给我们结果的幂单位矩阵

\displaystyle A^4

,

\displaystyle A^8

,

\displaystyle A^{12}

,

\displaystyle A^{16}

,…所以要计算

\displaystyle A^{201}

我们必须将 201 分解为 4 的倍数:

练习逐步求解 2x2 矩阵的幂和 n 次幂

\displaystyle 201= 4 \cdot 50 +1

,然而,

A^{201}

将会是50次

\displaystyle A^{4}

还有一次

\displaystyle A^{1}:

\displaystyle A^{201}=\left(A^4 \right)^{50} \cdot A^1

我们怎么知道

\displaystyle A^4

是单位矩阵

\displaystyle I :

\displaystyle A^4 =I

\displaystyle A^{201}=\left(A^4 \right)^{50} \cdot A^1 = I^{50}\cdot A

此外,将单位矩阵提升到任意数即可得到单位矩阵。然而:

\displaystyle A^{201}= I^{50}\cdot A = I \cdot A

最后,任何矩阵乘以单位矩阵都会得到相同的矩阵。所以:

\displaystyle A^{201}= I \cdot A = A

为了什么

A^{201}

等于

A:

\displaystyle A^{201}= A =\begin{pmatrix} \bm{0} & \bm{-1} \\[1.1ex] \bm{1} & \bm{0} \end{pmatrix}

练习5

考虑以下 3 阶矩阵:

\displaystyle A=\begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix}

计算:

\displaystyle A^{62}

显然,计算矩阵的幂

\displaystyle A^{62}

这是一个太大的计算,无法手动完成,因此矩阵幂必须遵循某种模式。在这种情况下,需要计算

\displaystyle A^{6}

为了知道它们遵循的顺序:

\displaystyle A^2= A \cdot A = \begin{pmatrix}3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 & 3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -2 & -1 \\[1.1ex] 0 & 1 & -1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^3= A^2 \cdot A = \begin{pmatrix}3 & 3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -2 & -1 \\[1.1ex] 0 & 1 & -1\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^4= A^3 \cdot A = \begin{pmatrix}1 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix}

\displaystyle A^5= A^4 \cdot A = \begin{pmatrix}3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 & 3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -2 & -1 \\[1.1ex] 0 & 1 & -1 \end{pmatrix}

\displaystyle A^6= A^5 \cdot A = \begin{pmatrix}3 & 3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -2 & -1 \\[1.1ex] 0 & 1 & -1\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 3 & 4 & -1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 1 \\[1.1ex] -2 & -3 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

通过这些计算我们可以看到每 3 次方我们就得到了单位矩阵。也就是说,它会给我们结果的幂单位矩阵

\displaystyle A^3

,

\displaystyle A^6

,

\displaystyle A^{9}

,

\displaystyle A^{12}

,…以便计算

\displaystyle A^{62}

我们必须将 62 分解为 3 的倍数:

练习逐步解决 3x3 矩阵的 n 次方

\displaystyle 62= 3 \cdot 20 +2

,然而,

\displaystyle A^{62}

将会是20次

\displaystyle A^{3}

还有一次

\displaystyle A^{2}:

\displaystyle A^{62}=\left(A^3 \right)^{20} \cdot A^2

我们怎么知道

\displaystyle A^3

是单位矩阵

\displaystyle I :

\displaystyle A^3 =I

\displaystyle A^{62}=\left(A^3 \right)^{20} \cdot A^2 = I^{20}\cdot A^2

此外,将单位矩阵提升到任意数即可得到单位矩阵。然而:

\displaystyle A^{62}= I^{20}\cdot A^2 = I \cdot A^2

最后,任何矩阵乘以单位矩阵都会得到相同的矩阵。然而:

\displaystyle A^{62}= I \cdot A^2 = A^2

为了什么

A^{62}

将等于

A^{2}

,我们之前计算过的结果:

\displaystyle A^{62}= A^2=\begin{pmatrix} \bm{3} & \bm{3} & \bm{1} \\[1.1ex] \bm{-2} & \bm{-2} & \bm{-1} \\[1.1ex] \bm{0} & \bm{1} & \bm{-1} \end{pmatrix}

如果这些关于方阵幂的练习对您有用,您还可以找到关于矩阵加法和减法(最常用的矩阵运算之一)的已解决分步练习。

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