完成公式大全中线性代数的特征值相关
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InkSoul 2023-08-27 16:15:38 +08:00
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#### 矩阵特征值和特征向量的定义
对n阶矩阵A若存在一个数$\lambda$与一个非零的n维向量X使AX=X成立则称$\lambda$是A的一个特征值称X为A的属于$\lambda$的特征向量
称行列式
$$
f_A(\lambda)=|\lambda E-A|
$$
为A的特征行列式
$$
f_A(\lambda)=|\lambda E-A|=0
$$
为A的特征方程称$\lambda E-A$为A的特征矩阵
#### 特征值与特征向量的性质
设$\lambda_i(i=1,2,\cdots,n)$为n阶矩阵$A=(a_{ij})n\times n$的特征值,则有
1. $\sum_{i=1}^n \lambda_i=\sum_{i=1}^na_{ii}(\sum_{i=1}^na_{ii})$称为A的迹记为$tr((A)),\prod_{i=1}^n \lambda_i=|A|$
2. A的不同特征值的特征向量必线性无关这个性质包含两个内容
1. 若$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_s$是A的两两不等的特征值$X_1,X_2,\cdots,X_s$是A的分别属于$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_s$的特征向量,则向量组$X_1,X_2,\cdots,X_s$必线性无关
2. 若$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_s$是A的两两不等的特征值$X_{11},x_{12},\cdots,X_{1m_1};X_{21},x_{22},\cdots,X_{2m_2};X_{s1},x_{s2},\cdots,X_{sm_s}$必线性无关
#### 进一步延伸的公式
设$X_0$是A的属于特征值$\lambda_0$的特征向量,即$AX_0=\lambda_0X_0$则以下公式也都成立
1. $(kA+tE)X_0=(K\lambda_0+t)X_0$kt为常数
2. $A^kX_0=\lambda_0^kX_0$
3. $f(A)X_0=f(\lambda_0)X_0$式中f(A)是A的矩阵多项式$f(\lambda_0)$是$\lambda_0$的同一多项式
4. 若A可逆则有$A^{-1}X_0=\frac{1}{\lambda_0}X_0$
5. $A^*X_0=\frac{|A|}{\lambda_0}X_0$
6. $(P^{-1}AP)(P^{-1}X_0)=\lambda_0(P^{-1}X_0)$
7. $A^T$与A有相同的特征值
8. 若n阶矩阵A满足$f(A)=O$则有$f(\lambda)=0$
### 矩阵对角化问题
#### 矩阵可对角化的定义
对于n阶矩阵A若存在一个n阶可逆矩阵P使
$$
P^{-1}AP=\Lambda(\Lambda为对角矩阵)
$$
成立则称A可相似对角化简称A可对角化否则就称A不可对角化
若n阶矩阵A可以对角化则对角矩阵$\Lambda$的n个对角线元素必是A的n个特征值$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,X_n$(包括重根)其相似变换矩阵P的n个列向量$X_1,X_2,\cdots,X_n$是A的分别属于$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n$的特征向量,且$X_1,X_2,\cdots,X_n$线性无关,即有
$$
P^{-1}AP=A,
$$
其中
$$
\Lambda = \begin{bmatrix}
\lambda_1 \\\\
& \lambda_2 \\\\
& & \ddots \\\\
& & & \lambda_n
\end{bmatrix},
P=(X_1,X_2,\cdots,X_n)为可逆矩阵且AX_j=\lambda_j X_j(j=1,2,\cdots,n)
$$
#### 矩阵可对角化的有关定理
1. n阶矩阵A可以对角化的充要条件是A有n个线性无关的特征向量
2. 若n阶矩阵A有n个两两不等的特征值则A必可对角化
3. 设$\lambda_i$是矩阵A的任一个特征值其代数重数为$n_i$(即$\lambda_i$是$n_i$的重特征值),其几何重数为$m_i$(即属于$\lambda_i$的线性无关的特征向量的最大个数,也是齐次线性方程组$(\lambda_iE-A)X=0$的基础解系中的向量个数,$m_i=n-r(\lambda_iE-A)$,则恒有$m_i\leq n_i$
4. 设n阶矩阵A的两两不等的特征值为$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_s(1\leq s\leq n)$则矩阵A可对角化的充要条件是对A的每一个特征值$\lambda_i$,都有$m_i=n_i(i=1,2,\cdots,s)$
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## 二次型