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調查局三等申論題 107年 [電子科學組] 工程數學

第 一 題

📖 題組:
三、有一矩陣 A = [[-1, 0], [1, -5]] : (一)求 A 之特徵值(eigenvalues)與相對應之特徵向量(eigenvectors)。(10 分) (二)求矩陣 P 以滿足 P⁻¹AP 為對角矩陣(diagonal matrix)。(5 分) (三)求 A¹⁸。(5 分)
📝 此題為申論題,共 3 小題

小題 (一)

求 A 之特徵值(eigenvalues)與相對應之特徵向量(eigenvectors)。(10 分)

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求解特徵值與特徵向量為線性代數的核心基本題。考生應先建立特徵方程式 det(A - λI) = 0 解出特徵值,再將其逐一代回齊次線性系統 (A - λI)x = 0,利用高斯消去法或直接觀察法解出相對應之非零特徵向量。

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【解題思路】利用特徵方程式 $\det(A - \lambda I) = 0$ 求出特徵值,再解齊次系統 $(A - \lambda I)\mathbf{x} = \mathbf{0}$ 找出對應之特徵向量。 【詳解】 已知矩陣 $A = \begin{bmatrix} -1 & 0 \ 1 & -5 \end{bmatrix}$。

小題 (二)

求矩陣 P 以滿足 P⁻¹AP 為對角矩陣(diagonal matrix)。(5 分)

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看到「對角化(diagonalize)矩陣」,應直覺聯想到利用特徵向量建構轉換矩陣。只要將第一小題求得的各個線性獨立特徵向量,依序作為行向量(column vectors)組成矩陣 P,即可滿足 P⁻¹AP 為對角矩陣 D。

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【解題思路】利用特徵向量建構對角化轉換矩陣。 【詳解】 已知:由第一小題可知,矩陣 A 的特徵值與對應之特徵向量為:

小題 (三)

求 A¹⁸。(5 分)

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本題測驗矩陣對角化(Diagonalization)的經典應用:求方陣的高次方。看到求方陣高次方時,應立即想到利用前一小題對角化的結果 $A = PDP^{-1}$,推導出 $A^{n} = PD^{n}P^{-1}$,再透過對角矩陣易於取次方的特性進行矩陣乘法即可。

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【解題思路】利用對角化矩陣 $A = PDP^{-1}$ 的性質,展開求得 $A^{18} = PD^{18}P^{-1}$。 【詳解】 已知:由前一小題可知矩陣 $A$ 的特徵值為 $\lambda_1 = -1$ 與 $\lambda_2 = -5$。

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