可以按以下步骤证明矩阵的乘法满足结合律。
(i)设B=(bij)是一个nxp矩阵,令是B的第j列,j=1,2,...,p,又设
是任意一个px1矩阵。证明:
(ii)设A是一个mxn矩阵,利用(i)及习题2的结果,证明:A(Bξ)=(AB)ξ。
(iii)设C是一个ρxq矩阵,利用(ii)证明:A(BC)=(AB)C。
(i)mZ+nZ是个数环。
(ii)
(iii)mZ+nZ==dZ,这里d=(m,n)是m与n的最大公因数。
(iv)mZ+nZ=Z(m,n)=1,
令V是实数域R上一个三维向量空间,σ是V的一个线性变换。它关于V的某一个基的矩阵是
(i)求出σ的最小多项式p(x),并把p(x)在R[x]内分解为两个最高次项系数是1的不可约多项式p1(x)与p2(x)的乘积;
(ii)令Wi={ξ∈V|pi(σ)ξ=0},i=1,2。证明,Wi是σ的不变子空间,并且V=W1⊕W2;
(iii)在每一子空间Wi中选取一个基,凑成V的一个基,使得σ关于这个基的矩阵里只出现三个非零元素。
1)设A为一个n级实矩阵,且|A|≠0,证明A可以分解成A=QT,其中Q是正交矩阵,T是上三角形矩阵:
ii>0(i=1,2,...,n),并证明这个分解是唯一的;
2)设A是n级正定矩阵,证明存在一上三角形矩阵T,使A=T'T。
例如,E={1,2,…,8},则A={1,2,5,6}和B={3,7}对应的0-1串分别为11001100和00100010。
(1)设A对应的0-1串为10110010,则~A对应的0-1串是什么?
(2)设A与B对应的0-1串分别为,且A∪B,A∩B,A-B,A⊕B对应的0-1串分别为
令Mn(F)表示数域F上一切n阶矩阵所组成的向量空间。令
证明:S和T都是Mn(F)的子空间,并且Mn(F)=S+T,S∩T={O}。
传递闭包R+的Warshall算法:
(1)置新矩阵A=M;(M为R对应的矩阵)
(2)置i=1;
(3)对所有j,如果A[j,i]=1,则对k=1,2,···,n,令
A[j,k]=A[j,k]+A[i,k];
(4)i=i+1;
(5)若i<n
设集合A=(a,b,c,d)上的关系:
R={< a,b>,< b,a>,< b,c>,< c,d>}
(i)用矩阵运算的方法求出R的自反、对称、传递闭包。
(ii)用Warshall算法,求出R的传递闭包。
在模式枚举(pattern enumeration)类应用中,需要从主串T中找出所有的模式串P(T|=n,|P|=m),而且有时允许模式串的两次出现位置之间相距不足m个字符。
类似于教材310页图11.3中的实例,比如在“000000”中查找“000”。若限制多次出现的模式串之间至少相距|P|=3个字符,则应找到2处匹配;反之,若不作限制,则将找到4处匹配。
a)试举例说明,若采用后一约定,则教材11.4.3节BM算法的好后缀策略,可能需要Ω(nm)时间;
b)试针对这一缺陷改进好后缀策略,使之即便在采用后一约定时,最坏情况下也只需线性时间。