特征值與特征向量的應用PPT.ppt
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第一節(jié)特征值與特征向量,一特征值與特征向量的概念,二特征值和特征向量的求法,第一節(jié)特征值與特征向量,三特征值和特征向量的性質(zhì),一、特征值與特征向量的概念,定義,若,則λ稱為A的特征值,,稱為A的特征向量.,(1),注,②并不一定唯一;,③n階方陣A的特征值,就是使齊次線性方程組,①特征向量,特征值問題只針對與方陣;,有非零解的λ值,即滿足,的λ都是方陣A的特征值.,定義,稱以λ為未知數(shù)的一元n次方程,為A的特征方程.,定義,稱以λ為變量的一元n次多項式,為A的特征多項式.,定理,設n階方陣的特征值為,則,證明①,當是A的特征值時,A的特征多項,式可分解為,令,得,即,證明②,因為行列式,它的展開式中,主對角線上元素的乘積,是其中的一項,由行列式的定義,展開式中的其它項至,多含n-2個主對角線上的元素,,含的項只能在主對角線上元素的乘積項中.,故有,比較①,有,因此,特征多項式中,定義,方陣A的主對角線上的元素之和稱為方陣A的跡.,記為,二、特征值和特征向量的性質(zhì),推論1,n階方陣A可逆?A的n個特征值全不為零.,若數(shù)λ為可逆陣的A的特征值,,特別,單位陣E的一個特征值為1.,三、應用舉例,1、若λ=2為可逆陣A的特征值,則,的一個特征值為(),2、證n階方陣A的滿足,則A的特征值為,0或1.,3、求下列方陣的特征值與特征向量,四、特征向量的性質(zhì),定理,互不相等的特征值所對應的特征向量線性無關。,定理,互不相等的特征值對應的各自線性無關的特征,向量并在一塊,所得的向量組仍然線性無關。,一相似矩陣的定義、性質(zhì),二矩陣可相似對角化的條件,三應用舉例,第二節(jié)矩陣相似對角化,一、定義,定義,設A、B都是n階矩陣,若有可逆矩陣P,,使得,則稱B是A的相似矩陣,或者說矩陣,A與B相似.,可逆矩陣P稱為把A變成B的相似變換矩陣.,記作:,A∽B.,二、性質(zhì),(1)反身性:,(2)對稱性:,(3)傳遞性:,A∽A;,A∽B,則B∽A;,A∽B,B∽C,則A∽C;,(4)A∽B,則,(5)A∽B,則,(6)A∽B,且A可逆,則,定理,若n階矩陣A與B相似,則A與B有相同的特征多項式,從而A與B有相同的特征值.,推論,若n階矩陣A與對角矩陣,相似,,若能尋得相似變換矩陣P使,對n階方陣A,,稱之為把方陣A對角化.,三、相似對角化,定理的推論說明,如果n階矩陣A與對角矩陣Λ相,似,,則Λ的主對角線上的元素就是A的全部特征值.,設存在P可逆,,使得,有,于是有,因為P可逆,,故,關的特征向量。,反之,,即,設,可逆,且,則P,若A有n個線性無關的特征向量,所以,即A與對角矩陣Λ相似.,定理,n階矩陣A能與對角矩陣Λ相似,?A有n階線性無關的特征向量.,推論,如果n階矩陣A有n個不同的特征值,則矩陣A,可相似對角化.,內(nèi)積的定義與性質(zhì),定義,設n維實向量,稱實數(shù),為向量α與β的內(nèi)積,記作,注:內(nèi)積是向量的一種運算,用矩陣形式表示,有,施密特(Schmidt)正交化法,設,是向量空間V的一個基,要求向量空,間V的一個標準正交基,就是要找到一組兩兩正交的單,位向量,,使,與,等價,,此問題稱為把,這組基標準正交化.,1)正交化,令,就得到V的一個標準正交向量組.,V的一組標準正交基.,如果,上述方法稱為施密特(Schmidt)正交化法.,2)標準化,令,是V的一組基,則,就是,定理對稱矩陣的特征值為實數(shù).,說明:本節(jié)所提到的對稱矩陣,除非特別說明,均指實對稱矩陣.,定理對稱矩陣的互異特征值對應的特征向量正交.,定理若n階對稱陣A的任重特征值對應的線性,無關的特征向量恰有個.(不證),定理若A為n階對稱陣,則必有正交矩陣P,使得,實對稱矩陣的特征值與特征向量的性質(zhì),根據(jù)上述結論,利用正交矩陣將對稱矩陣化為對角矩陣,其具體步驟為:,2.,1.,二、利用正交矩陣將對稱矩陣對角化的方法,例設矩陣,求一個正交矩陣P,使得,為對角陣。,例設三階對稱矩陣A的特征值為1,2,3;矩陣A的屬于特征值1,2的特征向量分別為,(1)A的屬于特征值3的特征向量。(2)求矩陣A。,- 配套講稿:
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- 特征值 特征向量 應用 PPT
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