最小多项式计算

这一段代码是我在整理文档的时候发现的，输入是一个矩阵，输出是矩阵的最小多项式，把代码先放在这里，以后用到可以直接使用。

最小多项式介绍

关于最小多项式的介绍，先讲一下我的理解：

根据哈密尔顿—凯莱定理，任给数域p上一个n级矩阵A，总可以找到数域P上一个多项式f(x)，使f(A)=0. 如果多项式f(x)使f(A)=0，就称f(x)以A为根 当然，以A为根的多项式是很多的,所以最小多项式的定义是次数最低的首项系数为1的以 为根的多项式称为 的最小多项式.

下面看一下百度百科的解释，这个应该是更加正式一点，前面看懂了这里就不用看了。

只看定义可能不是很明确，我们还是直接来看一下如何来求最小多项式，求的方法见下图

下面我们就根据上面的求法来使用Mathematica求一下矩阵的最小多项式。

Mathematica实现最小多项式计算

因为代码年代久远了，当时我写的也不好，所以导致我现在已经看不懂了，不过能用就好。

matrixhorner[cl_, m_] :=  Module[{n = Length[cl], k = Length[m], id, pm},
   id = IdentityMatrix[k];
   pm = cl[[-1]] id;
   Do[
    pm = cl[[j]] id + m.pm,
    {j, n - 1, 1, -1}];
   pm];

minimumPolynomial[A_] := Block[{nlList, nlExp, nNlExp, FA},
  nlList = FactorList[CharacteristicPolynomial[A, x]];
  nlExp = nlList[[#, 2]] & /@ Range@Length[nlList];
  nNlExp = Tuples[Range[nlExp[[#]]] & /@ Range[Length[nlExp]]];
  Do[
   nlList[[All, 2]] = nNlExp[[i]];
   FA = Times @@ Power @@@ nlList;
   If[matrixhorner[CoefficientList[FA, x], A] ==  ConstantArray[0, {Length[A], Length[A]}], Print[TraditionalForm[A], "的`最小多项式:", FA]; Break[]];
   , {i, 1, Length[nNlExp]}]
  ]

使用上面的做一下测试：

A = {{1, 1, 0, -2}, {-2, 1, 3, 2}, {0, 1, 1, -2}, {-2, 0, 3, 3}};
minimumPolynomial[A]

我们可以验证一下：

a = {{1, 1, 0, -2}, {-2, 1, 3, 2}, {0, 1, 1, -2}, {-2, 0, 3, 3}};
(a - IdentityMatrix[4]).MatrixPower[(a - 2*IdentityMatrix[4]),  2] // MatrixForm

可以看到得到的是零矩阵。

我们再来看一个例子：

a = {{7, 1, 0}, {0, 7, 1}, {0, 0, 7}};
b = {{7, 1}, {0, 7}};
c = {{5, 1}, {0, 5}};
A = ArrayFlatten[{{a, 0, 0, 0}, {0, b, 0, 0}, {0, 0, c, 0}, {0, 0, 0, 5}}];
minimumPolynomial[A]

恩，差不多这段代码可以用，以后要用的时候就直接用就可以了。