第16課 實(shí)對稱矩陣的對角化_第1頁
第16課 實(shí)對稱矩陣的對角化_第2頁
第16課 實(shí)對稱矩陣的對角化_第3頁
第16課 實(shí)對稱矩陣的對角化_第4頁
第16課 實(shí)對稱矩陣的對角化_第5頁
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文檔簡介

1、第16課 實(shí)對稱矩陣的對角化第1頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五性質(zhì)1 實(shí)對稱矩陣的特征值為實(shí)數(shù).(證明略)一、實(shí)對稱矩陣的性質(zhì)性質(zhì)1的意義因?yàn)閷ΨQ矩陣 的特征值 為實(shí)數(shù),所以齊次線性方程組又因?yàn)?,可知該齊次線性方程組一定有實(shí)的基礎(chǔ)解系,從而對應(yīng)的特征向量可以取實(shí)向量。是實(shí)系數(shù)方程組。注未必所有的實(shí)矩陣對應(yīng)的特征值都是實(shí)數(shù)。第2頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五性質(zhì)2 實(shí)對稱矩陣 的對應(yīng)于不同特征值的特征向量正交。是依次與之對應(yīng)的特征向量。證 設(shè) 是對稱矩陣 的兩個(gè)特征值,且則于是為實(shí)對稱矩陣,即 正交。第3頁,共25頁,2022年,5月20日,

2、16點(diǎn)1分,星期五例:A定理5.3.1 (實(shí)對稱矩陣必可對角化)對于任一 階實(shí)對稱矩陣 ,其中 是以 的 個(gè)特征值為對角元素的對角陣。一定存在 n 階正交矩陣 使得推論: 為 階實(shí)對稱矩陣, 是 的 重特征值,即 的基礎(chǔ)解系所含向量個(gè)數(shù)為則對應(yīng)于 的特征向量中,線性無關(guān)的向量的個(gè)數(shù)為 (則 )知道結(jié)論即可二、實(shí)對稱矩陣(正交)對角化的結(jié)論第4頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五證明:A為實(shí)對稱矩陣,則A必可對角化。即 的基礎(chǔ)解系所含向量個(gè)數(shù)為第5頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五例1 設(shè)求正交矩陣 ,使得 為對角陣。解第6頁,共25頁,2022年,5月

3、20日,16點(diǎn)1分,星期五當(dāng) 時(shí),齊次線性方程組為得基礎(chǔ)解系令第7頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五當(dāng) 時(shí),齊次線性方程組為令得基礎(chǔ)解系之間是什么關(guān)系?第8頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五令先正交化:再單位化:令第9頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五單位化得得正交矩陣唯一嗎?第10頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五求正交矩陣 ,把實(shí)對稱矩陣 化為對角陣的方法:1. 解特征方程求出對稱陣 的全部不同的特征值。即求齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系。3. 將屬于每個(gè) 的特征向量先正交化,再單位化。2. 對每個(gè)特征值 ,

4、求出對應(yīng)的特征向量,這樣共可得到 個(gè)兩兩正交的單位特征向量4. 以 為列向量構(gòu)成正交矩陣有第11頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五即必須注意:對角陣中 的順序要與特征向量 的排列順序一致。第12頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五例2 設(shè)求正交矩陣 ,使得 為對角陣。解第13頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五當(dāng) 時(shí),由即得基礎(chǔ)解系當(dāng) 時(shí),由即得基礎(chǔ)解系第14頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五當(dāng) 時(shí),由即得基礎(chǔ)解系只需把 單位化,得(考慮為什么?)第15頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五得

5、正交矩陣有只需把 單位化,得只需把 單位化,得第16頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五解秩設(shè) 的特征向量為則例3 設(shè)3階實(shí)對稱矩陣A的特征值為,已知,相對應(yīng)的特征向量分別為, 求 的值及矩陣 A.第17頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五得基礎(chǔ)解系思考 求A,C還有沒有別的取法?第18頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五把一個(gè)矩陣化為對角陣,不僅可以使矩陣運(yùn)算簡化,而且在理論和應(yīng)用上都有意義??蓪腔木仃囍饕幸韵聨追N應(yīng)用:1. 由特征值、特征向量反求矩陣?yán)?:已知方陣 的特征值是相應(yīng)的特征向量是求矩陣第19頁,共25頁,2022

6、年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五解:因?yàn)樘卣飨蛄渴?維向量,所以矩陣 是3 階方陣。因?yàn)?有 3 個(gè)不同的特征值,所以 可以對角化。即存在可逆矩陣 , 使得其中求得第20頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五第21頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五2. 求方陣的冪例5:設(shè) 求解:可以對角化。齊次線性方程組為當(dāng) 時(shí),系數(shù)矩陣令 得基礎(chǔ)解系:第22頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五齊次線性方程組為當(dāng) 時(shí),系數(shù)矩陣令 得基礎(chǔ)解系:令求得即存在可逆矩陣 , 使得第23頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五第24頁,共25頁,2022年,5月20日,16點(diǎn)1分,星期五是矩陣A的一個(gè)特征值,且向量 (1,1,1)T是A的a的對應(yīng)的

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