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文檔簡介
一、特征值與特征向量二、特征值與特征向量的求法三、特征子空間四、特征多項(xiàng)式的有關(guān)性質(zhì)引入有限維線性空間V
中取定一組基后,V
的任一線性變換都可以用矩陣來表示.
為研究線性變換的性質(zhì),希望這個矩陣越簡單越好,如對角陣或準(zhǔn)對角陣.從這里開始,我們主要討論,如何選擇一組適當(dāng)?shù)幕?,使V
的一個線性變換在這組基下的矩陣具有較簡單的形式?下面介紹特征值和特征向量的概念.一、特征值與特征向量是數(shù)域P上線性空間V
的一個線性變換,定義:設(shè)若對于P
中的一個數(shù)
存在一個V
的非零向量使得則稱
為
的一個特征值(eigenvalue),
稱
為的屬于特征值
的特征向量(eigenvector).注:①
幾何意義:特征向量經(jīng)線性變換后方向保持時的特征向量,則相同
或相反②
若
是
的屬于特征值也是
的屬于的特征向量.由此知,特征向量不是被特征值所唯一確定的,但是特征值卻是被特征向量所唯一確定的,即若
且
,則為線性空間V
一組基,
線性變換如:
1)
設(shè)在這組基下的矩陣為由于則2)鏡面反射能看出其特征值和特征向量嗎?二、特征值與特征向量的求法是V
的一組基,分析:設(shè)線性變換
在這組基下的矩陣為
A.設(shè)
是的特征值,它的一個特征向量
在基下的坐標(biāo)記為
則在基下的坐標(biāo)為的坐標(biāo)是由定義,
則坐標(biāo)之間關(guān)系為或是齊次線性方程組的解.但即有非零解.所以它的系數(shù)行列式以上分析說明:若
是
的特征值,則反之,若
滿足是則齊次線性方程組若則向量特征向量.有非零解.一個非零解,就是
的屬于
的一個稱為A的特征多項(xiàng)式(characteristic
polynomial).1.特征多項(xiàng)式的定義設(shè)
是一個文字,矩陣
稱為A
的特征矩陣(characteristic
matrix),其行列式(是數(shù)域P上的一個n次多項(xiàng)式)關(guān)于V的一組基的矩陣,是特征多項(xiàng)式注:①
若矩陣A是線性變換而
是
的一個特征值,則的根,即反之,若
是A的特征多項(xiàng)式的根,則
就是的一個特征值.(所以,特征值也稱特征根.)②
矩陣A的特征多項(xiàng)式的根有時也稱為A的特征值,而相應(yīng)的線性方程組
的非零解也就稱為A的屬于這個特征值的特征向量.寫出
在這組基下在P上的全部根,它們2.求特征值與特征向量的一般步驟在V中任取一組基的矩陣A.求A的特征多項(xiàng)式就是
的全部特征值.的全部線性無關(guān)的特征向量在基iii)把所求得的特征值逐個代入方程組并求出它的一組基礎(chǔ)解系.(它們就是屬于這個特征值下的坐標(biāo).)則就是屬于這個特征值的全部線性無關(guān)的特征向量.而不全為零)(其中,就是
的屬于的全部特征向量.如果特征值對應(yīng)方程組的基礎(chǔ)解系為:例1.在線性空間V
中,數(shù)乘變換K
在任意一組基下的矩陣都是數(shù)量矩陣kE,它的特征多項(xiàng)式是故數(shù)乘法變換K
的特征值只有數(shù)k,且對
皆有所以,V中任一非零向量皆為數(shù)乘變換K
的特征向量.例2.設(shè)線性變換
在基下的矩陣是求
特征值與特征向量.解:A的特征多項(xiàng)式故
的特征值為:(二重)把代入齊次方程組得即它的一個基礎(chǔ)解系為:因此,屬于
的兩個線性無關(guān)的特征向量為而屬于
的全部特征向量為不全為零把代入齊次方程組得解得它的一個基礎(chǔ)解系為:因此,屬于5的一個線性無關(guān)的特征向量為而屬于5的全部特征向量為例3.在線性空間中,
線性變換在基下的矩陣為故
的特征值為:把代入齊次方程組得解得它的一個基礎(chǔ)解系為:因此,屬于
0
的一個線性無關(guān)的特征向量為
1而屬于
0
的全部特征向量為任一非零常數(shù).三、特征子空間定義:設(shè)為n維線性空間V的線性變換,
為的全部特征向量的一個特征值,令
為
的屬于再添上零向量所成的集合,即則
是V的一個子空間,
稱之為的一個特征子空間.注:若在n維線性空間V的某組基下的矩陣為A,則即特征子空間的維數(shù)等于齊次線性方程組(*)的解空間的維數(shù),且由方程組(*)得到的屬于
的全部線性無關(guān)的特征向量就是
的一組基.四、特征多項(xiàng)式的有關(guān)性質(zhì)1.設(shè)則A的特征多項(xiàng)式②
A的全體特征值的積=由多項(xiàng)式根與系數(shù)的關(guān)系還可得①
A的全體特征值的和=稱之為A的跡,記作trA.2.
(定理6)
相似矩陣具有相同的特征多項(xiàng)式.證:設(shè)
則存在可逆矩陣X,使得于是,注:它們的特征多項(xiàng)式都是,但A、B不相似.①
由定理6線性變換
的特征值與基的選擇無關(guān).因此,矩陣A的特征多項(xiàng)式也說成是線性變換
的特征多項(xiàng)式;而線性變換
的特征值與特征向量有時也說成是矩陣A的特征值與特征向量.②
有相同特征多項(xiàng)式的矩陣未必相似.如設(shè)
為A的特征多項(xiàng)式,
則證:設(shè)是的伴隨矩陣,則3.
哈密爾頓─凱萊(Hamilton─Caylay)定理又
的元素是
的各個代數(shù)余子式,它們都是λ的多項(xiàng)式,且其次數(shù)不超過n-1.因此,
可寫成零矩陣其中,都是的數(shù)字矩陣.再設(shè)則,①而②比較①、②兩式,得③以
依次右乘③的第一式、第二式、…、第n式、第n+1式,得④把④的n+1個式子加起來,即得4.
設(shè)
為有限維線性空間V
的線性變換,是的特征多項(xiàng)式,則零變換例3.設(shè)求解:A的特征多項(xiàng)式用
去除得練習(xí)1:已知為A的一個特征值,則(1)必有一個特征值為
;(2)必有一個特征值為
;(3)A可逆時,必有一個特征值為
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