12.已知矩陣A=$[\begin{array}{l}{1}&{2}\\{2}&{1}\end{array}]$,B=$[\begin{array}{l}{0}&{1}\\{1}&{0}\end{array}]$,求滿足條件(AB)$\overrightarrow{a}$=λ$\overrightarrow{a}$特征向量$\overrightarrow{a}$.

分析 利用矩陣乘法公式求出AB=$[\begin{array}{l}{2}&{1}\\{1}&{2}\end{array}]$,由f(λ)=|λE-AB|=$|\begin{array}{l}{λ-2}&{-1}\\{-1}&{λ-2}\end{array}|$=(λ-2)2-1=0,求出矩陣AB的特征根,由此能求出滿足條件(AB)$\overrightarrow{a}$=λ$\overrightarrow{a}$特征向量.

解答 解:∵矩陣A=$[\begin{array}{l}{1}&{2}\\{2}&{1}\end{array}]$,B=$[\begin{array}{l}{0}&{1}\\{1}&{0}\end{array}]$,
∴AB=$[\begin{array}{l}{1}&{2}\\{2}&{1}\end{array}]$$[\begin{array}{l}{0}&{1}\\{1}&{0}\end{array}]$=$[\begin{array}{l}{2}&{1}\\{1}&{2}\end{array}]$,
∴f(λ)=|λE-AB|=$|\begin{array}{l}{λ-2}&{-1}\\{-1}&{λ-2}\end{array}|$=(λ-2)2-1=0,
解得矩陣AB的特征根為λ1=1,λ2=3,
設(shè)λ=1對應的特征向量$\overrightarrow{α}$=$[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$,
∵(AB)$\overrightarrow{a}$=λ$\overrightarrow{a}$,∴$[\begin{array}{l}{2}&{1}\\{1}&{2}\end{array}]$$[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$=$[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$,即$[\begin{array}{l}{2x+y}\\{x+2y}\end{array}]=[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$,
解得x=-y,
∴滿足條件(AB)$\overrightarrow{a}$=λ$\overrightarrow{a}$特征向量$\overrightarrow{a}$=$[\begin{array}{l}{1}\\{-1}\end{array}]$.
∴設(shè)λ=3對應的特征向量$\overrightarrow{α}$=$[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$,
∵(AB)$\overrightarrow{a}$=λ$\overrightarrow{a}$,∴$[\begin{array}{l}{2}&{1}\\{1}&{2}\end{array}]$$[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$=3$[\begin{array}{l}{x}\\{y}\end{array}]$,即$[\begin{array}{l}{2x+y}\\{x+2y}\end{array}]=[\begin{array}{l}{3x}\\{3y}\end{array}]$,
解得x=y,
∴滿足條件(AB)$\overrightarrow{a}$=λ$\overrightarrow{a}$特征向量$\overrightarrow{a}$=$[\begin{array}{l}{1}\\{1}\end{array}]$.

點評 本題考查矩陣的特征向量的求法,考查矩陣的特征向量、特征值等基礎(chǔ)知識,考查推理論證能力、運算求解能力,考查化歸與轉(zhuǎn)化思想、函數(shù)與方程思想,是基礎(chǔ)題.

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年份 2010  20112012  20132014  20152016 
 年份代號x 1 5 6
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(Ⅰ)求y關(guān)于x的線性回歸方程;
(Ⅱ)利用(Ⅰ)中的回歸方程,分析2010年至2016年該市新開樓盤平均銷售價格的變化情況,并預測該市2018年新開樓盤的平均銷售價格.
附:參考數(shù)據(jù)及公式:$\sum_{i=1}^{7}{x}_{i}{y}_{i}=137.2$,$\widehat=\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n•\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\widehat{a}=\overline{y}-\widehat\overline{x}$.

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