

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

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文檔簡介
線性代數(shù)
LinearAlgebra
第6章矩陣的相似特征值和特征向量1第6章矩陣的相似特征值和特征向量在第3章中,利用矩陣的初等變換,引入了矩陣等價的概念及等價標(biāo)準(zhǔn)形(等價類中最簡單的代表),秩為矩陣等價下的不變量.以此處理某些矩陣問題行之有效.方陣的特征值、特征向量是方陣的一個重要屬性(如同秩).是線性代數(shù)理論中的重要內(nèi)容,且在數(shù)學(xué)(如解微分方程組、矩陣級數(shù)的收斂性、層次分析法etc.)及工程技術(shù)中中有著廣泛應(yīng)用.本章將介紹一種新的矩陣變換(相似變換),研究矩陣相似對角化的條件,在矩陣相似下,秩不變且特征值不變.本章介紹的內(nèi)容僅對方陣而言2Definition6.12.1特征值與特征向量的概念
§2特征值和特征向量設(shè)A是n階方陣,如果數(shù)和n維非零向量x使關(guān)系式(1)成立,則稱為A的特征值,非零向量x稱為A的對應(yīng)于特征值的特征向量.第6章矩陣的相似特征值和特征向量Theorem
6.1如果
x1,x2
都是A的屬于特征值的特征向量,則也是A的屬于特征值的特征向量。(其中k1,k2是任意常數(shù),)3§2特征值和特征向量說明特征向量不是被特征值所唯一確定,相反,特征值卻是被特征向量所唯一確定。一個特征向量只能屬于一個特征值若非零向量x是屬于兩個特征值的特征向量,則有即于是又因為所以.
A的屬于特征值的全體特征向量,構(gòu)成向量空間嗎?
不!因為不含零向量。42.2特征值與特征向量的求法
由(1)可得(2)顯然,(2)有非零解的充要條件是即稱一元n次方程為A的特征方程;稱為方陣A的特征多項式;稱(2)為特征方程組.求特征值與特征向量即為求的根與的解(1)、(2)式都很重要,一般證明用(1),計算用(2)第6章矩陣的相似特征值和特征向量說明滿足的是A的特征值.反之也然.5Example1求的特征值與特征向量.Solution:特征值是當(dāng)解方程組即解得基礎(chǔ)解系A(chǔ)對應(yīng)于全部特征向量為(k1,k2
是不同時為零的任意常數(shù))當(dāng),解方程組解得基礎(chǔ)解系A(chǔ)對應(yīng)于全部特征向量為(k3
是不為零的任意常數(shù))未必有兩個§2特征值和特征向量62.3特征值與特征向量的性質(zhì)
Theorem
6.2設(shè)A是n階方陣,則AT
與A有相同的特征值.ProofTheorem
6.3設(shè)n階方陣A=(aij)的n個特征值為,則其中是
A
的主對角元之和,稱為方陣
A
的跡,記作
tr(A)Proof
Corollary
n階方陣A可逆的充分必要條件是它的任一特征值不等于零.根與系數(shù)的關(guān)系Goon
,則一定是A的特征值特征向量未必相同第6章矩陣的相似特征值和特征向量7Proof:Theorem6.2的證明有相同的特征多項式,故有相同的特征值§2特征值和特征向量8Theorem6.3的證明Proof:又因為是A的全部特征值,故比較得第6章矩陣的相似特征值和特征向量9Theorem6.4設(shè)是方陣A的特征值,x是A的屬于的特征向量,則(1)k是kA的特征值(k是任意常數(shù));(2)是Al
的特征值(l是正整數(shù));(3)
是的特征值(m是正整數(shù));(4)
當(dāng)A可逆時,是A-1
的特征值。且x仍是矩陣kA,Al,,A-1的分別屬于特征值,,,的特征向量。ProofProofNote:為
A,B
的特征值
未必是
A+B,AB
的特征值。(特征向量不同)Goon§2特征值和特征向量10Theorem6.4的證明Proof:由有所以,是kA的特征值,且x也是kA屬于的特征向量。Proof:當(dāng)A可逆時,由Co得因此,所以,是的特征值,且x也是的屬于的特征向量.第6章矩陣的相似特征值和特征向量11Theorem
6.5屬于不同的特征值的特征向量是線性無關(guān)的.Proof:設(shè)是方陣A的互不相同特征值,x1,x2,…,xm
是分別屬于它們的特征向量.對特征值的個數(shù)作數(shù)學(xué)歸納法.當(dāng)m=1時,由于特征向量是非零向量,所以必線性無關(guān);假定屬于m-1個不同特征值的特征向量線性無關(guān);設(shè)有數(shù)
k1,k2,…,km,使k1x1+k2x2+…+kmxm=0(1)則A(k1x1+k2x2+…+kmxm)=0即第6章矩陣的相似特征值和特征向量12另一方面,(1)式兩端乘以,有(3)式減去(2)式,得由歸納假設(shè),x1,x2,…,xm-1是線性無關(guān)的,于是但是所以于是(1)式變成
kmxm=0又
所以km=0
即x1,x2,…,xm是線性無關(guān)的,根據(jù)歸納法定理成立.§2特征值和特征向量13Theorem
6.6
若是方陣A的不同的特征值,而xi1,xi2,…,xiri(i=1,2,…,m)是屬于特征值的線性無關(guān)的特征向量,則向量組是線性無關(guān)的.Theorem
6.7
設(shè)為
n
階方陣
A
的
r重特征值,則對應(yīng)于的線性無關(guān)的特征向量最多只有
r個.§2特征值和特征向量14Example2設(shè)和是矩陣A的兩個不同的特征值,對應(yīng)的特征向量依次為x1和x2,證明x1+x2不是A的特征向量.Proof:由題設(shè)故用反證法使于是假設(shè)x1+x2
是A的特征向量,則應(yīng)存在數(shù)即因,由Th.4.5知x1,x2線性無關(guān),故由上式得即與題設(shè)矛盾因此,x1+x2不是A的特征向量.第6章矩陣的相似特征值和特征向量15§3矩陣相似的理論和應(yīng)用有了特征值與特征向量的概念,進一步討論新的矩陣變換,使之對角化.3.1相似矩陣及其性質(zhì)
Definition6.2設(shè)A和B都是n階方陣,若存在n階可逆矩陣P,使
P-1AP=B成立,則稱B是A
的相似矩陣,或稱矩陣A與B相似.對
A
進行運算
P-1AP,稱為對
A
進行相似變換,可逆矩陣
P
稱為
A
變成
B的相似變換矩陣.第6章矩陣的相似特征值和特征向量16顯然,矩陣的相似具有如下性質(zhì):(1)反身性
A
與
A相似;(2)對稱性
若
A
與B
相似,則
B
與A也相似;(3)傳遞性
若
A與B
相似,B與C相似,則A與C相似.彼此相似的矩陣具有一些共性,也稱為相似不變性:Theorem
6.8若
n
階方陣
A和
B
相似,則(1)R(A)=R(B);(2)A
與
B有相同的特征多項式和特征值;Proof
Note:1、Th6.8(2)中特征向量未必相同;2、Th6.8(2)中逆命題是不成立的.如:(3)tr(A)=tr(B),.P-1AP=BA=PBP-1P=Q-1Q-1BQ=AP-1AP=BQ-1BQ=CQ-1P-1APQ=C§3矩陣相似的理論和應(yīng)用17Theorem6.8的證明Proof:(1)由相似定義知,A與B
等價,從而R(A)=R(B).(2)由相似定義知,所以,A
與
B
有相同的特征多項式,從而有相同的特征值.(3)由(2)與Th6.3即可得到.第6章矩陣的相似特征值和特征向量18Example3設(shè)矩陣
A與
B相似,證明
Ak
與
Bk
也相似.(k為正整數(shù))Proof:由題設(shè),存在可逆矩陣
P,使P-1AP=B于是所以,由定義Ak
與
Bk
相似.Note:如果B為對角陣,則可利用該結(jié)果計算
Ak主要問題:把方陣A對角化,即尋找相似變換矩陣
P
使(對角陣)
§3矩陣相似的理論和應(yīng)用193.2矩陣可相似對角化條件
先討論必要條件:已知存在可逆矩陣
P,使為對角陣把
P用列向量表示由得即于是有由Th6.8知對角線元素是A的特征值可見,是
A
的特征值,而
P
的列向量
pi就是
A
的對應(yīng)于特征值的特征向量。
反之,A
恰好有
n
個特征值(復(fù)數(shù)域中),并對應(yīng)求得
n
個特征向量。這
n個特征向量即可構(gòu)成矩陣P
使
Note:P是不唯一問題是:P是否可逆?即p1,p2,…,pn是否線性無關(guān)?第6章矩陣的相似特征值和特征向量20Example4設(shè)
求可逆矩陣
P使
P-1AP為對角陣.如果存在,對角元素的特點?Solution:A
的特征值為當(dāng)由即得基礎(chǔ)解系
當(dāng)由得由前述§3矩陣相似的理論和應(yīng)用21Example5求矩陣的特征值和特征向量.Solution:A
的特征值為當(dāng)解方程組得基礎(chǔ)解系當(dāng)解方程組得基礎(chǔ)解系在此例中,找不到三個線性無關(guān)的特征向量雖然但是不可逆的,所以A不能相似變換對角化.第6章矩陣的相似特征值和特征向量22Theorem
6.9n階矩陣
A與對角陣相似(即
A
能相似變換對角化)的充分必要條件是
A
有
n個線性無關(guān)的特征向量.Corollary1如果
n
階方陣
A
的
n
個特征值互不相同,則
A與對角陣相似.要求高了些.Corollary2如果
n
階方陣
A
的每個特征值對應(yīng)的特征向量線性無關(guān)的個數(shù)等于該特征值的重數(shù),則
A與對角陣相似.這是充分必要條件§3矩陣相似的理論和應(yīng)用23Example6設(shè)
n
階冪等矩陣A(即
A2=A)的秩為
r(0<r
≤n),證明:Proof:設(shè)由得所以,冪等矩陣
A的特征值為0or1.由第三章
Ex.16R(A)+R(A-E)=nA相似于
diag(1,…,1,0,…,0),其中1有r
個.秩(A-E)=n-r(A-E)x=0有r個線性無關(guān)的特征向量A
x=0有n-r個線性無關(guān)的特征向量取則P-1AP=diag(1,…,1,0,…,0),其中1的個數(shù)為r(=秩(A)),0的個數(shù)為n-r.第6章矩陣的相似特征值和特征向量24復(fù)習(xí)上節(jié)課(11.25)內(nèi)容設(shè)A是n階方陣,如果數(shù)和n維非零列向量x使關(guān)系式(1)成立,則稱為A的特征值,非零向量x稱為A的對應(yīng)于特征值的特征向量。如果
x1,x2
都是A的屬于特征值的特征向量,則也是A的屬于特征值的特征向量。(其中k1,k2是任意常數(shù),)設(shè)A是n階方陣,則AT
與A有相同的特征值.一、特征值、特征向量的定義與性質(zhì)25設(shè)n階方陣A=(aij)的n個特征值為,則其中是
A
的主對角元之和,稱為方陣
A
的跡,記作
tr(A)設(shè)是方陣A的特征值,x是A的屬于的特征向量,則(3)
是的特征值(m是正整數(shù));(4)
當(dāng)A可逆時,是A-1
的特征值。且x仍是矩陣,A-1的分別屬于特征值,的特征向量。Note:為
A,B
的特征值
未必是
A+B,AB
的特征值。(特征向量不同)26屬于不同的特征值的特征向量是線性無關(guān)的.二、特征值與特征向量的求法
1、求特征值與特征向量即為求的根與的解.基礎(chǔ)解系所含解向量個數(shù)未必等于特征根的重數(shù)三、相似矩陣及其性質(zhì)
設(shè)A和B都是n階方陣,若存在n階可逆矩陣P,使P-1AP=B成立,則稱B是A
的相似矩陣,或稱矩陣A與B相似.2、利用
Th27Theorem
6.9n階矩陣
A與對角陣相似(即
A
能相似變換對角化)的充分必要條件是
A
有
n個線性無關(guān)的特征向量.Corollary1如果
n
階方陣
A
的
n
個特征值互不相同,則
A與對角陣相似.Corollary2如果
n
階方陣
A
的每個特征值對應(yīng)的特征向量線性無關(guān)的個數(shù)等于該特征值的重數(shù),則
A與對角陣相似.28Example7(人口流動問題)設(shè)某省共有50萬人口,其中城市人口20萬,農(nóng)村人口30萬。人口流動狀態(tài)的統(tǒng)計規(guī)律是每年有十分之一的城市人口流向農(nóng)村,十分之二的農(nóng)村人口流入城市。假定人口總數(shù)不變,現(xiàn)欲預(yù)測一、兩年后城市、農(nóng)村的人口數(shù)及其發(fā)展趨勢。Solution:用二維向量
x(i)表示第i年后,城市和農(nóng)村的總數(shù),則已知x(0)=(20,30)T據(jù)統(tǒng)計規(guī)律§3矩陣相似的理論和應(yīng)用29為求Am知
A
的特征值為由A的特征多項式對應(yīng)的特征向量分別為令得因而,有于是第6章矩陣的相似特征值和特征向量30有從而當(dāng)時,故即當(dāng)時,城市與農(nóng)村人口為2:1,趨于穩(wěn)定的分布狀態(tài).§3矩陣相似的理論和應(yīng)用31§4實對稱矩陣的對角化第6章矩陣的相似特征值和特征向量4.1實對稱矩陣的特征值與特征向量的性質(zhì)Theorem
6.10實對稱矩陣的特征值為實數(shù).Proof:矩陣
A
的共軛:只需證:設(shè)是
A
的任一特征值,由和(是對應(yīng)的特征向量)有兩邊右乘
x得故即是實數(shù).
顯然,當(dāng)特征值為實數(shù)時,是實系數(shù)方程組,由知必有實的基礎(chǔ)解系,即特征向量可取實向量.32§4實對稱矩陣的對角化Theorem
6.11實對稱矩陣A對應(yīng)于不同特征值的特征向量相互正交.Proof:設(shè)由于,即
p1
與
p2
正交.Theorem
6.12設(shè)
A
為n
階實對稱矩陣,是
A
的
r
重特征值,則
A
的對應(yīng)于特征值的線性無關(guān)的特征向量恰有
r
個.334.2實對稱矩陣的相似對角化
Theorem
6.13
設(shè)
A
為
n
階實對稱矩陣,則必存在n
階正交陣U,使
U-1AU=UTAU=,其中是以A的n個特征值為對角元的對角陣.
對實對稱矩陣
A,求正交陣
U,使U-1AU=的步驟:1、求出A
的全部互不相等的特征值,它們的重數(shù)分別為
k1,k2,…,ks(k1+k2+…+ks=n).2、對每個
ki
重特征值,求方程的基礎(chǔ)解系,得
ki個線性無關(guān)的特征向量.再把它們正交化、單位化,得
ki
個兩兩正交的單位特征向量.共n個.3、把這
n個兩兩正交的單位特征向量構(gòu)成正交矩陣
U,則
U-1AU=,注意
中對角元的排序應(yīng)與U中列向量排序相對應(yīng).第6章矩陣的相似特征值和特征向量34§4實對稱矩陣的對角化Example8設(shè),求正交陣
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