高等代数 · 课程学习笔记

第 P110 集 · 二十五:Jordan 约当块、约当形矩阵

Jordan Blocks & Jordan-form Matrices
北大丘维声教授 · 清华大学 2011 级 进度 P110 / 151 集 核心概念:幂零变换的最简矩阵 · Jordan 约当块 J_m(λ) · 约当形矩阵 · 幂零指数 <= 维数
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◎学习目标

  1. 理解幂零变换 \(B\)(\(B^L = 0\) 且 \(B^{L-1} \neq 0\))的最简矩阵表示问题:找维空间 \(W\) 的一个基,使 \(B\) 在该基下矩阵最简单;
  2. 掌握幂零指数 \(L\) 不超过空间维数 \(R\) 这一结论(由线性无关组 \(\{\alpha, B\alpha, \dots, B^{L-1}\alpha\}\) 推出);
  3. 理解Jordan 约当块(Jordan 块)\(J_m(0)\) 的定义:主对角为 0、次对角(主对角上方)为 1、其余为 0 的 \(m \times m\) 方阵;
  4. 推广到含 \(\lambda\) 的 Jordan 块 \(J_m(\lambda) = \lambda I_m + J_m(0)\);
  5. 掌握约当形矩阵(Jordan 形矩阵):由若干 Jordan 块组成的分块对角矩阵;
  6. 理解"约当块自然而然从幂零变换的循环子空间生成"的构造过程。

1回顾:\(W_i\) 上的幂零化记号 \(B_i\) ⏱ 00:00

紧接 P109 的过渡。设 \(A\) 是 \(F\) 上 \(n\) 维线性空间 \(V\) 上的线性变换,最小多项式为 \[ m_A(\lambda) = (\lambda-\lambda_1)^{L_1}(\lambda-\lambda_2)^{L_2}\cdots(\lambda-\lambda_s)^{L_s}. \] 把 \(V\) 分解为 \(W_1 \oplus W_2 \oplus \cdots \oplus W_s\),其中 \(W_i = \ker((A-\lambda_i I)^{L_i})\)。⏱ 00:00

记号简化 · 引入 \(B_i\) 把 \(A\) 在 \(W_i\) 上的限制减去 \(\lambda_i\) 倍恒等变换,记作
\[ B_i = A\big|_{W_i} - \lambda_i I = \left(A - \lambda_i I\right)\big|_{W_i}. \]
则 \(B_i\) 是 \(W_i\) 上的幂零变换,幂零指数恰为 \(L_i\),即 \(B_i^{L_i} = 0\) 且 \(B_i^{L_i-1} \neq 0\)。⏱ 01:00
老师提示"为了记号的简化,我就把这个 \(A\) 在 \(W_i\) 的限制减去 \(\lambda_i\) 倍恒等变换,记做 \(B_i\)。这样简单一点,省得老写那么多。"⏱ 01:15

2幂零变换的最简矩阵问题 ⏱ 02:00

因为 \(A\big|_{W_i}\) 的矩阵等于 \(B_i + \lambda_i I\),而 \(B_i\) 是最简单的幂零矩阵,所以找 \(A\big|_{W_i}\) 的最简矩阵归结为找 \(B_i\) 的最简矩阵(再加上 \(\lambda_i\) 倍单位阵即可)。⏱ 02:15

问题 · 幂零变换的最简矩阵(标准形) 设 \(B\) 是 \(F\) 上 \(R\) 维线性空间 \(W\) 上的幂零变换,幂零指数为 \(L\)(即 \(B^L=0\) 且 \(B^{L-1}\neq 0\))。
\text{求 \(W\) 的一个基,使 \(B\) 在该基下的矩阵具有最简单的形式(称为幂零变换的"标准形")}
本集的核心任务:找到这个"标准形",即由 Jordan 块 \(J_m(0)\) 组成的分块对角矩阵。⏱ 03:00
关键思路(丘老师"旅游"比喻) "这一步的关键,我归结为求幂零变换的最简单形式矩阵表示——这可是我们上山之前最重要的景点了。你这个还没上到这样的上过去的,数学的探索,你看它这么探索下来,一环靠一环,跟你看电视连续剧一样的,一环靠一环。"⏱ 04:00

3幂零指数不超过维数 ⏱ 05:00

由幂零指数 \(L\) 的定义(\(B^L=0\) 且 \(B^{L-1}\neq 0\)),存在非零向量 \(\alpha \in W\) 使 \(B^{L-1}\alpha \neq 0\)(否则 \(B^{L-1}=0\),矛盾)。由此得到一个关键结论。

命题 · 幂零指数 \(L \le R\) 幂零变换 \(B\) 的幂零指数 \(L\) 一定不超过空间的维数 \(R\),即 \(L \le R\)。⏱ 06:00
证明思路(构造线性无关组)

取 \(\alpha \in W\) 使 \(B^{L-1}\alpha \neq 0\)。则向量组 \(\{B^{L-1}\alpha,\ B^{L-2}\alpha,\ \dots,\ B\alpha,\ \alpha\}\) 线性无关(这是丘老师引用的"下第 235 页例 8"结论):⏱ 07:00

引理(例 8)若幂零变换 \(B\) 满足 \(B^{L-1}\alpha \neq 0\) 且 \(B^L\alpha = 0\),则
\[ B^{L-1}\alpha,\ B^{L-2}\alpha,\ \dots,\ B\alpha,\ \alpha \]
线性无关。⏱ 07:30

这个线性无关组含 \(L\) 个向量。因为 \(W\) 的维数为 \(R\),故 \(L \le R\)(\(R\) 维空间中线性无关向量数不超过 \(R\))。证毕。⏱ 08:00

老师提示"这个结论相当重要,直接用了。" ⏱ 08:10

4构造 Jordan 约当块 ⏱ 09:00

取 \(\alpha \in W\) 使 \(B^{L-1}\alpha \neq 0\)。由引理,向量组 \[ \underbrace{B^{L-1}\alpha,\ B^{L-2}\alpha,\ \dots,\ B\alpha,\ \alpha}_{L\ \text{个}} \] 线性无关。它生成的子空间 \(U = \operatorname{span}\{B^{L-1}\alpha, \dots, B\alpha, \alpha\}\) 是 \(B\) 的不变子空间(因为 \(B\) 作用在每个生成元上都仍在子空间内):⏱ 09:00

Jordan 约当块 \(J_L(0)\) 的出现 \(B\) 在子空间 \(U\) 上取基 \(\{B^{L-1}\alpha,\ B^{L-2}\alpha,\ \dots,\ B\alpha,\ \alpha\}\)(倒序,即"从高次到低次")下的矩阵为
\[ J_L(0) = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & & \ddots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 \end{pmatrix}, \]
即:主对角为 0,主对角上方(次对角)为 1,其余位置为 0 的 \(L \times L\) 矩阵。这就是"主对角为 0 的 Jordan 约当块" \(J_L(0)\)。⏱ 10:00
矩阵推导(逐列计算)

取基为 \(\{\beta_1, \beta_2, \dots, \beta_L\}\),其中 \(\beta_k = B^{L-k}\alpha\)(即 \(\beta_1 = B^{L-1}\alpha\),\(\beta_2 = B^{L-2}\alpha\),\(\dots\),\(\beta_L = \alpha\))。

逐列计算 \(B\) 在基向量上的作用:

\[ B\beta_1 = B^{L}\alpha = 0 \quad \text{(第一列全 0)}, \] \[ B\beta_2 = B^{L-1}\alpha = \beta_1 \quad \text{(第二列:第 1 位为 1,其余 0)}, \] \[ B\beta_3 = B^{L-2}\alpha = \beta_2 \quad \text{(第三列:第 2 位为 1,其余 0)}, \] \[ \dots \] \[ B\beta_{L} = B\alpha = \beta_{L-1} \quad \text{(第 }L\text{ 列:第 }L-1\text{ 位为 1,其余 0)}. \]

把这些列按顺序排,得到的矩阵就是主对角为 0、主对角上方为 1 的 Jordan 块 \(J_L(0)\)。⏱ 11:00

老师提示"它的解释这么的简单,大家很熟悉的:主对角线上都是 0,主对角线的上方全是 1。由此受到启发,我们抽象出一个概念,水到渠成,引出这个名字。"⏱ 11:30
一般 Jordan 块 \(J_m(\lambda)\) 把主对角全部替换为 \(\lambda\)(即加上 \(\lambda I_m\)),得到含 \(\lambda\) 的 Jordan 块:
\[ J_m(\lambda) = \lambda I_m + J_m(0) = \begin{pmatrix} \lambda & 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & \lambda & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & & \ddots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 1 \\ 0 & 0 & \cdots & 0 & \lambda \end{pmatrix}. \]
\(J_m(\lambda)\) 是 \(m \times m\) 矩阵,主对角为 \(\lambda\),主对角上方为 1,其余为 0。⏱ 12:00

5约当形矩阵的定义 ⏱ 13:00

定义 · 约当形矩阵(Jordan 形矩阵) 由若干个 Jordan 约当块 \(J_{m_1}(\lambda_1), J_{m_2}(\lambda_2), \dots, J_{m_k}(\lambda_k)\) 组成的分块对角矩阵,称为一个约当形矩阵(Jordan 形矩阵):
\[ J = \begin{pmatrix} J_{m_1}(\lambda_1) & & \\ & J_{m_2}(\lambda_2) & \\ & & \ddots \\ & & & J_{m_k}(\lambda_k) \end{pmatrix}, \]
其中 \(\lambda_1, \dots, \lambda_k\) 可以相同也可以不同;\(m_1, m_2, \dots, m_k\) 是各块的阶数(大小)。⏱ 13:30
约当块的几种情形

情形 1:\(m=1\),\(J_1(\lambda) = (\lambda)\) 就是一个 1 阶"对角元"。整个矩阵可写为 \(J_1(\lambda_1) \oplus J_1(\lambda_2) \oplus \cdots \oplus J_1(\lambda_n)\)(即对角矩阵)——对应"可对角化"的情形。⏱ 14:00

情形 2:\(m \ge 2\) 且 \(\lambda = 0\),即幂零 Jordan 块 \(J_m(0)\)——对应"不可对角化"的幂零部分。⏱ 14:15

情形 3:\(m \ge 2\) 且 \(\lambda \neq 0\),即 \(J_m(\lambda) = \lambda I_m + J_m(0)\)——"不可对角化"的含 \(\lambda\) 的 Jordan 块。⏱ 14:30

老师提示"约当形矩阵也出来了,是吧?"——由若干个约当块组成("该主对角也可以相同,也可以不一样")的矩阵,称为约当形矩阵。 ⏱ 14:45
本集小结(承上启下) 本集建立了"幂零变换 → Jordan 块 \(J_L(0)\) → 含 \(\lambda\) 的 Jordan 块 \(J_m(\lambda)\) → 约当形矩阵"的完整概念链。
  • 幂零变换 \(B\)(幂零指数 \(L\))在子空间 \(U = \operatorname{span}\{B^{L-1}\alpha, \dots, B\alpha, \alpha\}\) 上的限制矩阵为 \(J_L(0)\);
  • \(B_i = A\big|_{W_i} - \lambda_i I\) 是 \(W_i\) 上的幂零变换,在相应基下为 \(J_{m}(0)\);
  • \(A\big|_{W_i}\) 的矩阵为 \(\lambda_i I + J_m(0) = J_m(\lambda_i)\);
  • 整体 \(A\) 在 \(\{W_1, \dots, W_s\}\) 拼接的基下为约当形矩阵 \(\bigoplus_i J_{m_i}(\lambda_i)\)。
⏱ 15:30

★重点回顾

1
记号 \(B_i\):\(B_i = (A-\lambda_i I)\big|_{W_i}\),是 \(W_i\) 上的幂零变换,幂零指数 \(L_i\)(即 \((\lambda-\lambda_i)\) 在 \(m_A\) 中的指数)。
2
幂零指数 \(L \le\) 维数 \(R\):由"线性无关组 \(\{B^{L-1}\alpha, \dots, B\alpha, \alpha\}\)"(例 8)推出,这是 Jordan 构造的前提。
3
Jordan 约当块 \(J_m(0)\):主对角 0、次对角 1、其余 0 的 \(m\times m\) 矩阵。它来自幂零变换 \(B\) 在循环子空间(由 \(\alpha\) 生成)基 \(\{B^{m-1}\alpha, \dots, B\alpha, \alpha\}\) 下的矩阵。
4
含 \(\lambda\) 的 Jordan 块 \(J_m(\lambda) = \lambda I_m + J_m(0)\):主对角 \(\lambda\)、次对角 1、其余 0。来自 \(A\big|_{W_i} = B_i + \lambda_i I\) 的矩阵结构。
5
约当形矩阵:由若干 Jordan 块 \(J_{m_j}(\lambda_j)\) 组成的分块对角矩阵。对角元相同/不同均可;块的顺序和大小自由。它是"不可对角化"线性变换的最简矩阵表示。

⚠易错点提醒

常见错误
  1. 次对角("主对角上方")的 1 写反:\(J_m(0)\) 的 1 在主对角线上方(即 \(a_{k,k+1} = 1\)),不是下方。若把 1 放在主对角下方(\(a_{k+1,k}=1\)),则需把基向量倒序排列。
  2. 基向量顺序:构造 \(J_m(0)\) 时,基取为 \(\{B^{m-1}\alpha, B^{m-2}\alpha, \dots, B\alpha, \alpha\}\)(从 \(B\) 的高次幂到低次幂,即"倒序")。若取正序 \(\{\alpha, B\alpha, \dots, B^{m-1}\alpha\}\),则 1 出现在主对角下方,得到的矩阵是"转置"的 Jordan 块。
  3. 幂零指数 \(L\) 的"最小性":\(L\) 是"使 \(B^L=0\) 的最小正整数"。\(B^L=0\) 但 \(B^{L-1}\neq 0\),两个条件缺一不可。把 \(L\) 误写成"任意满足 \(B^L=0\) 的 \(L\)"会得出错误结论。
  4. Jordan 块的阶数 \(m\) 不必等于幂零指数 \(L\):幂零变换 \(B\) 的幂零指数 \(L\) 是 \(B^L=0\) 的全局最小指数,但单个 Jordan 块 \(J_m(0)\) 的阶数 \(m\) 可以小于 \(L\)(多个不同大小的 Jordan 块拼在一起,最大块的阶数 = 幂零指数)。
  5. "约当"与"Jordan"的译名:本笔记统一使用 "Jordan"(英文)+ "约当块"(中文音译)。"约当"是 Jordan 的音译,不是人名"乔当"。矩阵叫 "Jordan 形矩阵 / 约当形矩阵"。
  6. 分块对角矩阵 vs 对角矩阵:约当形矩阵是"分块对角",每个块是 \(m\times m\) 的 Jordan 块(非 1 阶)。只有当所有 Jordan 块都是一阶 \(J_1(\lambda_i)\) 时,才退化为普通对角矩阵(即 \(A\) 可对角化)。

✎自测与作业

  1. 写出下列矩阵中"主对角为 0、次对角为 1"的 Jordan 约当块(4 阶)\(J_4(0)\),并验证 \(J_4(0)^4 = 0\) 且 \(J_4(0)^3 \neq 0\)(幂零指数 = 4)。
  2. 设 \(J = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}\),验证 \(J = J_3(2)\) 是一个含 2 的 Jordan 约当块,并求 \((J-2I)^3 = 0\) 且 \((J-2I)^2 \neq 0\)。
  3. 设 \(B\) 是 5 维空间上的幂零变换,幂零指数 \(L=3\)。说明 \(B\) 的标准形(Jordan 形矩阵)应包含哪些 Jordan 块?(提示:最大块阶数 = 3,所有块阶数之和 = 5。)
  4. 写出 6 阶 Jordan 约当形矩阵 \(J = J_3(1) \oplus J_2(1) \oplus J_1(2)\)(即含两个 1 的 Jordan 块和一个 2 的对角元),并验证其最小多项式 \(m_J(\lambda) = (\lambda-1)^3(\lambda-2)\)。
  5. (思考)为什么"线性无关组 \(\{B^{L-1}\alpha, B^{L-2}\alpha, \dots, B\alpha, \alpha\}\)"中向量个数(\(L\) 个)不超过空间维数 \(R\)?用反证法说明若 \(L > R\) 则与维数矛盾。
  6. (选做)设 \(A\) 的最小多项式为 \(m_A(\lambda) = (\lambda-1)^2(\lambda-2)^3\),写出 \(A\) 的约当形矩阵中可能的块结构(每个特征值对应的 Jordan 块个数和阶数约束)。
下一集预告 第 P111 集 · 二十六:循环子空间——引入"循环向量(cyclic vector)"与"循环子空间 \(C(\alpha) = \operatorname{span}\{\alpha, A\alpha, A^2\alpha, \dots\}\)"概念;"强循环子空间"(\(A^L\alpha = 0\) 的情形)与"强循环子空间的直和分解";幂零变换的 Jordan 标准形定理的证明(用数学归纳法)。