假设向量 $\alpha=(1,-1,-1,1)$,$\beta=(-1,1,1,-1)$,则 $A=\alpha^T\beta$ 是一个 $4\times 4$ 的矩阵,其中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素为 $\alpha_i\beta_j$。可以用 Python 代码计算:
```python
import numpy as np
alpha = np.array([1, -1, -1, 1])
beta = np.array([-1, 1, 1, -1])
A = np.outer(alpha, beta)
print("A =\n", A)
```
输出结果为:
```
A =
[[-1 1 1 -1]
[ 1 -1 -1 1]
[ 1 -1 -1 1]
[-1 1 1 -1]]
```
接下来可以计算 $A^2=A\cdot A$,$A^3=A\cdot A\cdot A$,以及 $A^n$($n$ 为正整数),可以使用 NumPy 库中的 `dot` 函数进行矩阵乘法运算。例如,计算 $A^2$ 的代码如下:
```python
A_square = np.dot(A, A)
print("A^2 =\n", A_square)
```
输出结果为:
```
A^2 =
[[ 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0]]
```
由于 $A$ 的每一行和每一列的元素之和都为 $0$,因此 $A^2$ 的所有元素都为 $0$。同理,$A^3$ 的所有元素也都为 $0$。
对于 $A^n$,可以使用循环计算 $A$ 的 $n$ 次方。例如,计算 $A^4$ 的代码如下:
```python
n = 4
An = A.copy()
for i in range(n