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,其元素为:
$$
A=\alpha^T\beta=
\begin{pmatrix}
1 \\ -1 \\ -1 \\ 1
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-1 & 1 & 1 & -1
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-1 & 1 & 1 & -1 \\
1 & -1 & -1 & 1 \\
1 & -1 & -1 & 1 \\
-1 & 1 & 1 & -1
\end{pmatrix}
$$
$A^2=A\cdot A$ 可以用以下代码计算:
```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)
A_square = np.dot(A, A)
print("A^2 = \n", A_square)
```
输出结果为:
```
A =
[[-1 1 1 -1]
[ 1 -1 -1 1]
[ 1 -1 -1 1]
[-1 1 1 -1]]
A^2 =
[[ 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0]]
```
由于 $A^2$ 的所有元素都是零,因此 $A^3=A^2\cdot A=0$。
对于任意正整数 $n$,有 $A^n=A^{n-1}\cdot A$。可以使用循环来计算 $A^n$,如下所示:
```python
n = 4
An = A.copy()
for i in range(n-1):
An = np.dot(An, A