Characteristic equation det ( A − λ I ) = 0 \det(A-\lambda I)=0 det ( A − λ I ) = 0
∣ 2 − λ 1 1 0 1 − λ 0 1 1 2 − λ ∣ = 0 \begin{vmatrix}
2-\lambda & 1 & 1 \\
0 & 1-\lambda & 0 \\
1 & 1 & 2-\lambda \\
\end{vmatrix}=0 ∣ ∣ 2 − λ 0 1 1 1 − λ 1 1 0 2 − λ ∣ ∣ = 0
( 2 − λ ) ∣ 1 − λ 0 1 2 − λ ∣ − ∣ 0 0 1 2 − λ ∣ + ∣ 0 1 − λ 1 1 ∣ = 0 (2-\lambda)\begin{vmatrix}
1-\lambda & 0 \\
1 & 2-\lambda
\end{vmatrix}-\begin{vmatrix}
0 & 0 \\
1 & 2-\lambda
\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}
0 & 1-\lambda \\
1 & 1
\end{vmatrix}=0 ( 2 − λ ) ∣ ∣ 1 − λ 1 0 2 − λ ∣ ∣ − ∣ ∣ 0 1 0 2 − λ ∣ ∣ + ∣ ∣ 0 1 1 − λ 1 ∣ ∣ = 0
( 2 − λ ) 2 ( 1 − λ ) − ( 1 − λ ) = 0 (2-\lambda)^2(1-\lambda)-(1-\lambda)=0 ( 2 − λ ) 2 ( 1 − λ ) − ( 1 − λ ) = 0
( 1 − λ ) ( 4 − 4 λ + λ 2 − 1 ) = 0 (1-\lambda)(4-4\lambda+\lambda^2-1)=0 ( 1 − λ ) ( 4 − 4 λ + λ 2 − 1 ) = 0
( 1 − λ ) 2 ( 3 − λ ) = 0 (1-\lambda)^2(3-\lambda)=0 ( 1 − λ ) 2 ( 3 − λ ) = 0
λ 1 = 1 , λ 2 = 1 , λ 3 = 3 \lambda_1=1, \lambda_2=1, \lambda_3=3 λ 1 = 1 , λ 2 = 1 , λ 3 = 3 The equation can be written as
λ 3 − 5 λ 2 + 7 λ − 3 = 0 \lambda^3-5\lambda^2+7\lambda-3=0 λ 3 − 5 λ 2 + 7 λ − 3 = 0 According to Cayley Hamilton theorem, every matrix is the root of it's eigen matrix. Then
A 3 − 5 A 2 + 7 A − 3 = 0 A^3-5A^2+7A-3=0 A 3 − 5 A 2 + 7 A − 3 = 0 Given sum
This sum can be written as,
A 8 − 5 A 7 + 7 A 6 − 3 A 5 A^8 − 5A^7 + 7A^6 − 3A^5 A 8 − 5 A 7 + 7 A 6 − 3 A 5
+ A 4 − 5 A 3 + 8 A 2 − 2 A + I + A^4 − 5A^3 + 8A^2 − 2A + I + A 4 − 5 A 3 + 8 A 2 − 2 A + I
= ( A 3 − 5 A 2 + 7 A − 3 ) ( A 5 + A ) + ( A 2 + A + I ) = (A^3 - 5A^2+7A -3)(A^5+A) + (A^2+A+I) = ( A 3 − 5 A 2 + 7 A − 3 ) ( A 5 + A ) + ( A 2 + A + I )
Since A 3 − 5 A 2 + 7 A − 3 = 0 , A^3-5A^2+7A-3=0, A 3 − 5 A 2 + 7 A − 3 = 0 , then
A 8 − 5 A 7 + 7 A 6 − 3 A 5 A^8 − 5A^7 + 7A^6 − 3A^5 A 8 − 5 A 7 + 7 A 6 − 3 A 5
+ A 4 − 5 A 3 + 8 A 2 − 2 A + I + A^4 − 5A^3 + 8A^2 − 2A + I + A 4 − 5 A 3 + 8 A 2 − 2 A + I
= A 2 + A + I =A^2+A+I = A 2 + A + I
A 2 = [ 2 1 1 0 1 0 1 1 2 ] [ 2 1 1 0 1 0 1 1 2 ] A^2=\begin{bmatrix}
2 & 1 & 1 \\
0 & 1 & 0 \\
1 & 1 & 2 \\
\end{bmatrix}\begin{bmatrix}
2 & 1 & 1 \\
0 & 1 & 0 \\
1 & 1 & 2 \\
\end{bmatrix} A 2 = ⎣ ⎡ 2 0 1 1 1 1 1 0 2 ⎦ ⎤ ⎣ ⎡ 2 0 1 1 1 1 1 0 2 ⎦ ⎤
= [ 4 + 0 + 1 2 + 1 + 1 2 + 0 + 2 0 + 0 + 0 0 + 1 + 0 0 + 0 + 0 2 + 0 + 2 1 + 1 + 2 1 + 0 + 4 ] =\begin{bmatrix}
4+0+1 & 2+1+1 & 2+0+2 \\
0+0+0 & 0+1+0 & 0+0+0 \\
2+0+2 & 1+1+2 & 1+0+4 \\
\end{bmatrix} = ⎣ ⎡ 4 + 0 + 1 0 + 0 + 0 2 + 0 + 2 2 + 1 + 1 0 + 1 + 0 1 + 1 + 2 2 + 0 + 2 0 + 0 + 0 1 + 0 + 4 ⎦ ⎤
= [ 5 4 4 0 1 0 4 4 5 ] =\begin{bmatrix}
5 & 4 & 4 \\
0 & 1 & 0 \\
4 & 4 & 5 \\
\end{bmatrix} = ⎣ ⎡ 5 0 4 4 1 4 4 0 5 ⎦ ⎤
A 8 − 5 A 7 + 7 A 6 − 3 A 5 A^8 − 5A^7 + 7A^6 − 3A^5 A 8 − 5 A 7 + 7 A 6 − 3 A 5
+ A 4 − 5 A 3 + 8 A 2 − 2 A + I + A^4 − 5A^3 + 8A^2 − 2A + I + A 4 − 5 A 3 + 8 A 2 − 2 A + I
= A 2 + A + I =A^2+A+I = A 2 + A + I
= [ 5 4 4 0 1 0 4 4 5 ] + [ 2 1 1 0 1 0 1 1 2 ] + [ 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] =\begin{bmatrix}
5 & 4 & 4 \\
0 & 1 & 0 \\
4 & 4 & 5 \\
\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}
2 & 1 & 1 \\
0 & 1 & 0 \\
1 & 1 & 2 \\
\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix} = ⎣ ⎡ 5 0 4 4 1 4 4 0 5 ⎦ ⎤ + ⎣ ⎡ 2 0 1 1 1 1 1 0 2 ⎦ ⎤ + ⎣ ⎡ 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ⎦ ⎤
= [ 8 5 5 0 3 0 5 5 8 ] =\begin{bmatrix}
8 & 5 & 5 \\
0 & 3 & 0 \\
5 & 5 & 8 \\
\end{bmatrix} = ⎣ ⎡ 8 0 5 5 3 5 5 0 8 ⎦ ⎤
Comments