1樓:匿名使用者
由左向右證明很顯然,一個線性無關組的任何子向量組都線性無關
從右向左:設x1,x2,...,xn是a的特徵向量,且屬於不同特徵值的向量組內部線性無關
假設這些向量線性相關,既存在不全為0的係數c1,c2,...,cn使得
c1x1 +c2x2+...+cnxn =0 ----1)
把c1,c2,...,cn中非0的係數相關的所有特徵值(s1,s2,...,sk)對應的特徵向量都取出,構成k個向量組
(x11, x12,...,x1a) , (x21,x22,...,x2b)...,(xk1,xk2,..,xkc)
(c11x11 +c12x12 +...+c1ax1a) +(c21x21 +c22x22 +...+c2ax2a).... =0
或者x1 + x2 +...+xk =0
其中x1=c11x11 + c12x12 +...+c1ax1a非0
或者寫成矩陣形式(1,1,...,1) (x1,x2,...,xk) =0
對上式左右同乘以a得到
(s1,s2,...,sk) (x1,x2,...,xk) =0
不斷乘以a得到
p(x1,x2,...,xk)=0
其中p=
1,1,...,1
s1,s2,...,sk
s1^2 ,s2^2 ,....sk^2
.....
s1^k, s2^k, ...,sk^k
p是一個範德孟行列式,是可逆矩陣
因此x1,x2,...,xk都是0,這與x1,x2,...,xk非0矛盾
所以向量組一定線性無關
2樓:掣檬5蠶乃沿
一般來說是不成立的.
例如b = [0,1;0,0], c = [0,0;1,0], 二者的兩個特徵值都是0.
而a = b+c = [0,1;1,0], 特徵值是1和-1.
線性代數 求特徵值的問題
3樓:樓謀雷丟回來了
不行,求對角矩陣之前就需要特徵值來判斷是否可以對角化,如果可以才可以繼續求對角矩陣,你如果顛倒了順序,相當於預設矩陣可以對角化,但有些矩陣是不能對角化的,你看一下矩陣可以對角化的充要條件就知道了,望採納
4樓:一個人郭芮
這當然是無所謂的
只要可以得到特徵值的結果就行了
但一般都還是
先進行一些行變換,把式子化簡之後
再得到特徵值的結果
那樣再代入求特徵向量的時候
會再方便一些的
線性代數,求特徵值和特徵向量
5樓:dear豆小姐
||特徵值 λ = -2, 3, 3,特徵向量
: (1 0 -1)^t、(3 0 2)^t。
解:|λe-a| =
|λ-1 -1 -3|
| 0 λ-3 0|
|-2 -2 λ|
|λe-a| = (λ-3)*
|λ-1 -3|
|-2 λ|
|λe-a| = (λ-3)(λ^2-λ-6) = (λ+2)(λ-3)^2
特徵值 λ = -2, 3, 3
對於 λ = -2, λe-a =
[-3 -1 -3]
[ 0 -5 0]
[-2 -2 -2]
行初等變換為
[ 1 1 1]
[ 0 1 0]
[ 0 2 0]
行初等變換為
[ 1 0 1]
[ 0 1 0]
[ 0 0 0]
得特徵向量 (1 0 -1)^t。
對於重特徵值 λ = 3, λe-a =
[ 2 -1 -3]
[ 0 0 0]
[-2 -2 3]
行初等變換為
[ 2 -1 -3]
[ 0 -3 0]
[ 0 0 0]
行初等變換為
[ 2 0 -3]
[ 0 1 0]
[ 0 0 0]
得特徵向量 (3 0 2)^t。
答:特徵值 λ = -2, 3, 3,特徵向量: (1 0 -1)^t、(3 0 2)^t。
擴充套件資料
特徵值是線性代數中的一個重要概念。在數學、物理學、化學、計算機等領域有著廣泛的應用
設 a 是n階方陣,如果存在數m和非零n維列向量 x,使得 ax=mx 成立,則稱 m 是a的一個特徵值(characteristic value)或本徵值(eigenvalue)。
非零n維列向量x稱為矩陣a的屬於(對應於)特徵值m的特徵向量或本徵向量,簡稱a的特徵向量或a的本徵向量。
矩陣的特徵向量是矩陣理論上的重要概念之一,它有著廣泛的應用。數學上,線性變換的特徵向量(本徵向量)是一個非簡併的向量,其方向在該變換下不變。該向量在此變換下縮放的比例稱為其特徵值(本徵值)。
6樓:匿名使用者
|a-λ
e| =
1-λ 2 3
2 1-λ 3
3 3 6-λ
r1-r2
-1-λ 1+λ 0
2 1-λ 3
3 3 6-λ
c2+c1
-1-λ 0 0
2 3-λ 3
3 6 6-λ
= (-1-λ)[(3-λ)(6-λ)-18]= (-1-λ)[λ^2-9λ]
= λ(9-λ)(1+λ)
所以a的特徵值為 0, 9, -1
ax = 0 的基礎解係為: a1 = (1,1,-1)'
所以,a的屬於特徵值0的全部特徵向量為: c1(1,1,-1)', c1為非零常數.
(a-9e)x = 0 的基礎解係為: a2 = (1,1,2)'
所以,a的屬於特徵值9的全部特徵向量為: c2(1,1,2)', c2為非零常數.
(a+e)x = 0 的基礎解係為: a3 = (1,-1,0)'
所以,a的屬於特徵值-1的全部特徵向量為: c3(1,-1,0)', c3為非零常數.
7樓:匿名使用者
你好,滿意請採納哦!
|a-λe|=
2-λ 3 2
1 8-λ 2
-2 -14 -3-λ
= -(λ-1)(λ-3)^2=0
解得特徵值為1,3,3
1對應的特徵向量:
(a-e)x=0
係數矩陣:
1 3 2
1 7 2
-2 -14 -4
初等行變換結果是:
1 0 2
0 1 0
0 0 0
所以特徵向量是[-2 0 1]^t
3對應的特徵向量:
(a-3e)x=0
係數矩陣:
-1 3 2
1 5 2
-2 -14 -6
初等行變換結果是:
1 1 0
0 2 1
0 0 0
所以特徵向量是[1 -1 2]^t
8樓:
一個基本結論:
矩陣所有特徵值的和為主對角線上元素的和。
所以,兩個特徵值之和為
1+3=4
9樓:匿名使用者
λ||λ|λe-a| =
|λ-1 -1 -3|| 0 λ-3 0||-2 -2 λ||λe-a| = (λ-3)*
|λ-1 -3|
|-2 λ|
|λe-a| = (λ-3)(λ^2-λ-6) = (λ+2)(λ-3)^2
特徵值 λ = -2, 3, 3
對於 λ = -2, λe-a =
[-3 -1 -3]
[ 0 -5 0]
[-2 -2 -2]
行初等變換為
[ 1 1 1][ 0 1 0][ 0 2 0]行初等變換為
[ 1 0 1][ 0 1 0][ 0 0 0]得特徵向量 (1 0 -1)^t對於重特徵值 λ = 3, λe-a =
[ 2 -1 -3]
[ 0 0 0]
[-2 -2 3]
行初等變換為
[ 2 -1 -3]
[ 0 -3 0]
[ 0 0 0]
行初等變換為
[ 2 0 -3]
[ 0 1 0]
[ 0 0 0]
得特徵向量 (3 0 2)^t.
10樓:豆賢靜
題目給的條件是a的秩為2,所以在特徵值為-2的時候,最多隻有兩個特徵向量。
11樓:小樂笑了
|λi-a| =
λ-1 -1 -3
0 λ-3 0
-2 -2 λ
= (λ-1)(λ-3)λ-2×3×(λ-3) = (λ-3)(λ+2)(λ-3) = 0
解得λ=-2,3(兩重)
12樓:匿名使用者
求 λ-2 2 0
2 λ-1 2
0 2 λ
行列式值為0的解。
得特徵值為 -2,1,4。
對λ^3-3λ^2-6λ+8進行因式分解。
一般求特徵值時的因式分解步驟都不難, 上式容易看出1是它的一個零點,提取出λ-1,得到
λ^3-3λ^2-6λ+8=(λ-1)(λ^2-2λ-8)
13樓:匿名使用者
一個線性方程組的基礎解系是這樣的一個解向量組:
14樓:徐臨祥
1.首先讓我們來了解一下特徵值和特徵向量的定義,如下:
2.特徵子空間基本定義,如下:
3.特徵多項式的定義,如下:
15樓:蒯懿靖迎夏
此題中,由於是實對稱矩陣,特徵向量互相垂直,所以η·η1=0,所以
x2+x3=0。在滿足該條件的基礎上任取互相垂直的向量選作η2、η3(只要滿足該條件,就屬於
λ=1對應特徵向量的解空間),即可。
對矩陣a,方程
ax=λx(x待求向量,λ待求標量),的解x稱為a的特徵向量,
λ為對應的特徵值,特徵值特徵向量問題是線性代數學習、研究的一個重要模組。
一般求解辦法:
第一步,求解方程:det(a-λe)=0
得特徵值
λ第二步,求解方程:(a-λe)x=0
得對應特徵向量
x特徵值特徵向量問題的應用比較廣泛:
線性代數領域——化簡矩陣(即矩陣對角化、二次型標準化等),計算矩陣級數
高等數學領域——解線性常係數微分方程組、判斷非線性微分方程組在奇點處的穩定性
物理——矩陣量子力學
……以上僅僅是筆者接觸到的一些應用。
線性代數特徵方程求特徵值,線性代數,求特徵值和特徵向量
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線性代數特徵值和特徵向量線性代數中怎樣求特徵值和特徵向量?
t為一個n維列向量乘一個n維行向量,得到一個n維方陣。這個方陣的每兩行肯定都是線性相關的,因為都是列向量中的一個元素,依次乘行向量中的元素,作為對應位置的值。或者可以算一下,如圖所示,得到的n維矩陣對應的行列式,每行提出對應的公因子,得到一個每行元素都相同的行列式,即秩為1.當然也可以這麼想,r a...
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1 0 1 0 1 0 0 0 0 非零行的首非零元所在列對應的未知量是約束變數,這裡即 x1,x2其餘變數為自由未知量,這裡是 x3 行簡化梯矩陣對應同解方程組 x1 x3 x2 0 令自由未知量x3 1所得的解就是基礎解系,即 1,0,1 事實上,當只有一個自由未知量時,可令它取任一個非零的數,...