1樓:匿名使用者
確實是n階矩陣a有n個線性無關向量可以推出a可以對角化。但n階矩陣a的專n個特徵值互不相同時,每屬個特徵值各取一個特徵向量就找到了n個線性無關的特徵向量(對應於不同特徵值的特徵向量是線性無關的),所以a一定可以對角化。經濟數學團隊幫你解答,請及時採納。謝謝!
線性代數:若n階矩陣a有n個不同的特徵值,則a是否一定可相似對角化?
2樓:匿名使用者
n階方陣a具有n個不同的特徵值是a與對角陣相似的充分條件。
n階方陣a與對角矩陣相似的充要條件a有n個線性無關的特徵向量,而特徵值不同特徵向量一定不同,由n階方陣a具有n個不同的特徵值可以推出a與對角陣相似,所以n階方陣a具有n個不同的特徵值是a與對角陣相似的充分條件。
但反之,則不一定成立。a與對角陣相似,特徵值可能不同,也有可能出現相同的情況,只要滿足a有n個線性無關的特徵向量即可,所以n階方陣a具有n個不同的特徵值不是a與對角陣相似的必要條件。
判斷相似矩陣的必要條件
設有n階矩陣a和b,若a和b相似(a∽b),則有:
1、a的特徵值與b的特徵值相同——λ(a)=λ(b),特別地,λ(a)=λ(λ),λ為a的對角矩陣;
2、a的特徵多項式與b的特徵多項式相同——|λe-a|=|λe-b|;
3、a的跡等於b的跡——tra=trb/ ,其中i=1,2,…n(即主對角線上元素的和);
4、a的行列式值等於b的行列式值——|a|=|b|;
5、a的秩等於b的秩——r(a)=r(b)。
因而a與b的特徵值是否相同是判斷a與b是否相似的根本依據。
3樓:匿名使用者
若 n 階矩陣 a 有 n 個不同的特徵值,則 a 一定可相似對角化。
a 有 n 個不同的特徵值,則對每個特徵值,a 必有且僅有 1 個線性無關的特徵向量(且特徵向量正交),滿足 a 可相似對角化的條件。
n階矩陣a有n個不同的特徵值,是a與對角矩陣相似的(充分非必要條件)為什麼,謝謝 15
4樓:閒庭信步
n階矩陣a與對角矩陣相似的充要條件是a有n個線性無關的特徵向量,當n階矩陣a有n個不同的特徵值時,a就一定有n個線性無關的特徵向量,因為矩陣的屬於不同特徵值的特徵向量一定線性無關。
但這只是a與對角矩陣相似的充分非必要條件,因為當n階矩陣a有相同的特徵值時,也能夠有n個線性無關的特徵向量,例如
a=1 2 2
2 1 2
2 2 1
其特徵值為5,-1,-1,它有兩個特徵值-1,而a為實對稱矩陣,顯然可以對角化。
n階方陣a具有n個不同的特徵值是a與對角陣相似的______條件
5樓:嗚拉我要暴瘦
n階方陣a具有n個不同的特徵值是a與對角陣相似的充分條件。
n階方陣a與對角矩陣相似的充專要條件屬a有n個線性無關的特徵向量,而特徵值不同特徵向量一定不同,由n階方陣a具有n個不同的特徵值可以推出a與對角陣相似,所以n階方陣a具有n個不同的特徵值是a與對角陣相似的充分條件。
但反之,則不一定成立。a與對角陣相似,特徵值可能不同,也有可能出現相同的情況,只要滿足a有n個線性無關的特徵向量即可,所以n階方陣a具有n個不同的特徵值不是a與對角陣相似的必要條件。
擴充套件資料判斷兩個矩陣是否相似的輔助方法
1、判斷特徵值是否相等;
2、判斷行列式是否相等;
3、判斷跡是否相等;
4、判斷秩是否相等。
以上條件可以作為判斷矩陣是否相似的必要條件,而非充分條件。
(兩個矩陣若相似於同一對角矩陣,這兩個矩陣相似。)
6樓:匿名使用者
由於「n階方陣a與對角矩陣相似的充要條件a有n個線性無關的特徵向量」,而內a具有n個不同的特徵值,
容則a一定有n個線性無關的特徵向量
因此,n階方陣a具有n個不同的特徵值?a與對角矩陣相似但反之,不一定成立
如:a=?21
1020
413,a相似於?12
2,但a只有兩個不同的特徵值-1和2
從而n階方陣a具有n個不同的特徵值是a與對角陣相似的充分條件.故填「充分」
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