En realidad, no es más difícil calcular el $n$th poder de cualquier $2$ $2$ matriz:
Deje $a,b,c,d$ ser números complejos y considerar la matriz
$$A=\begin{pmatrix}a&b\\ c&d\end{pmatrix}.$$
Deje $n\ge2$ ser un número entero.
Cómo calcular $A^n$?
Aquí va la receta:
Supongamos en primer lugar que las raíces de las $u$ $v$ del polinomio
$$f:=X^2-(a+d)\,X+ad-bc$$
son distintos. La ecuación de la línea secante a la curva de $y=x^n$ a través de los puntos de $(u,u^n)$ $(v,v^n)$ es
$$y=\frac{u^n-v^n}{u-v}\ \ x-uv\ \ \frac{u^{n-1}-v^{n-1}}{u-v}\quad,$$
y tenemos
$$A^n=\frac{u^n-v^n}{u-v}\ \ A-uv\ \ \frac{u^{n-1}-v^{n-1}}{u-v}\ \ I,$$
donde $I$ es la matriz identidad.
Para todo entero no negativo $k$ poner
$$s_k:=u^k+u^{k-1}v+u^{k-2}v^2+\cdots+v^k.$$
[En particular,$s_0=1$.] Como
$$s_k=\frac{u^{k+1}-v^{k+1}}{u-v}\quad,$$
tenemos
$$A^n=s_{n-1}\,A-u\,v\,s_{n-2}\,I.$$
Esta fórmula tiene sentido, y es cierto, si $u=v$, caso en el cual se lee
$$A^n=n\,u^{n-1}\,A-(n-1)\,u^n\,I.$$
¿Por qué esta receta de trabajo?
El punto clave es el fácil comprobar la igualdad
$$A^2-(a+d)\,A+(ad-bc)\,I,\quad(1)$$
lo que nos permite calcular
$$g(A):=a_n\,A^n+\cdots+a_2\,A^2+a_1\,A+a_0\,I$$
para todo polinomio
$$g=a_n\,X^n+\cdots+a_2\,X^2+a_1\,X+a_0\in\mathbb C[X]$$
de la siguiente manera.
Asumir de nuevo $u\not=v$, y deje $h\in\mathbb C[X]$ ser el único polinomio de grado $\le1$ que está de acuerdo con $g$$u$$v$:
$$h=g(u)\ \frac{X-v}{u-v}+g(v)\ \frac{X-u}{v-u}\quad.$$
[En particular, la secante de la línea de a $y=g(x)$ a través de$(u,g(u))$$(u,g(u))$$y=h(x)$.] A continuación, nuestro polinomio $f$, la cual puede ser escrito como
$$f=(X-u)(X-v),$$
divide $g-h$. Es decir, hemos
$$g(X)-h(X)=f(X)q(X)$$
para algunos polinomio $q$. En sustitución de $A$$X$, y recordar que la $f(A)=0$ (1), obtenemos $g(A)=h(A)$, o
$$g(A)=g(u)\ \frac{A-vI}{u-v}+g(v)\ \frac{A-uI}{v-u}\quad.$$
Si $u=v$ utilizamos la recta tangente en lugar de la secante de la línea:
$$h:=g(u)+g'(u)\,(X-u),$$
y llegamos
$$g(A)=g(u)\,I+g'(u)\,(A-u\,I).$$
Este es el caso de $2$ $2$ matrices. Para cualquier matriz cuadrada, véase, por ejemplo, la última parte de esta respuesta.
EDIT. El $n$th poder de una $r$ $r$ diagonalizable la matriz de $A$ está dado por la belleza de la Interpolación de Lagrange Fórmula:
$$A^n=\sum_{i=1}^k\ u_i^n\ \prod_{j\not=i}\ \frac{A-u_j\,I}{u_i-u_j}\quad,$$
donde el $u_i$ son los autovalores distintos.
Aquí la justificación (que es esencialmente el mismo que el anterior). El polinomio
$$f:=(X-u_1)\cdots(X-u_k)$$
satisface $f(A)=0$. Tenga en cuenta que
$$g:=\sum_{i=1}^k\ u_i^n\ \prod_{j\not=i}\ \frac{X-u_j}{u_i-u_j}$$
es el único polinomio de grado menor que $k$ que está de acuerdo con $X^n$ en todas las $u_i$. Por lo tanto, $X^n-g$ es divisible por $f$, y esto implica, como en el anterior, $A^n=g(A)$.