相似矩阵及二次型ppt课件.ppt
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1、1,第五章,相似矩阵及二次型,5.4 对称矩阵的对角化,5.3 相似矩阵,5.2 方阵的特征值与特征向量,5.1 向量的内积、长度及正交性,5.5 二次型及其标准形,5.6 用配方法化二次型成标准形,5.7 正定二次型,2,n 维向量空间是三维向量空间的直接推广,但是只定义了线性运算,而三维空间中有向量夹角和长度的概念,它们构成了三维空间丰富的内容.,5.1 向量的内积、长度及正交性,引言,我们希望把这两个概念推广到 n 维向量空间中.,在解析几何中,我们曾定义了向量的内积(数量积),建立标准的直角坐标系后,可用向量的坐标来计算内积,3,内积,一、内积的定义及性质,定义,4,性质,著名的Cau
2、chy-Schwarz不等式,即,5,二、向量的长度及性质,定义,性质,(三角不等式用Cauchy-Schwarz不等式易证,见P114),6,单位向量,夹角.,三、单位向量和 n 维向量间的夹角,正交,7,四、正交向量组,定义,若一个不含零向量的向量组 中的向量两两正交,则称该向量组为正交向量组又如果这些向量都是单位向量,则称该向量组为规范正交向量组.若该向量组是一个向量空间 V 的基,又分别称为向量空间 V 的正交基和规范正交基.,8,正交向量组必线性无关.,9,求得基础解系(即为所求)为,10,(例1的一般化,也称正交基的扩张定理),设 是 中的一个正交向量组,证明必可找到 个向量 使
3、构成 的正交基.,记,必有非零解.,其任一非零解即为所求的,11,五、施密特正交化过程,找与 等价的正交向量组,12,以三个向量 为例,从几何直观上去求.,上式两边与 做内积,注意 得,从而,13,我们已求得 已正交,再求构造,(1)式两边与 内积,注意,得,(1)式两边再与 内积,类似可得,从而,14,设 线性无关,令,则 两两正交,且与 等价.,15,两两正交,可用数学归纳法严格证明.,与 等价,这是因为(只需看三个),16,求 的一个规范正交基,并求向量,解 易知 线性无关,用施密特正交化方法,再单位化,在该规范正交基下的坐标.,17,当建立规范正交基(相当于标准直角坐标系)后,求一个向
4、量的坐标就特别方便,两边分别与 内积,(这里就不具体计算了),18,六、正交矩阵,A 是正交矩阵,19,记,证(只证第三条),20,性质,(1)A是正交矩阵,则 和 都是正交矩阵;,(2)A,B都是正交矩阵,则AB也是正交矩阵;,(3)A是正交矩阵,则;,(4)P是正交矩阵,则,,即正交变换保持向量的长度不变。,21,第五章,相似矩阵及二次型,5.4 对称矩阵的对角化,5.3 相似矩阵,5.2 方阵的特征值与特征向量,5.1 向量的内积、长度及正交性,5.5 二次型及其标准形,5.6 用配方法化二次型成标准形,5.7 正定二次型,22,5.2 方阵的特征值与特征向量,引言,如果存在可逆矩阵 P
5、 使(1)式成立,此时称方阵 A 是可(相似)对角化的.,满足上式的 称为 A 的特征值,称为 A 的对应于特征值 的特征向量.,23,把(1)改写为,24,(注:第一章已求得,),称为 A 的特征多项式,而 称为 A 的特征方程。,由代数基本定理,特征方程在复数范围恰有 n 个根(重根按重数计算)。因此,n 阶方阵在复数范围恰有 n 个特征值。,本章关于特征值、特征向量的讨论永远假设在复数范围内进行。,25,性质,又,26,求矩阵 的特征值.,两个特征值为,问:特征向量是实的还是复的?,27,求 A 的特征值.,因此,n 个特征值为,问:对角矩阵,下三角矩阵的特征值为?,28,求矩阵 A,B
6、 的特征值和特征向量。,解(对矩阵A),29,A 的特征值为,对于,解方程组,同解方程组为,令,得基础解系,因此,对应于特征值 的所有特征向量为,30,对于,解方程组,同解方程组为,令,得基础解系,因此,对应于特征值 的所有特征向量为,31,(对矩阵B),B 的特征值为,32,对于,解方程组,同解方程组为,令,得基础解系,因此,对应于特征值 的所有特征向量为,33,对于,解方程组,同解方程组为,令,得基础解系,因此,对应于特征值 的所有特征向量为,34,回答问题:,(1)向量 满足,是 A 的特征向量吗?,(2)实矩阵的特征值(特征向量)一定是实的吗?,(3)矩阵 A 可逆的充要条件是所有特征
7、值_。,,A 有一个特征值为_。,(4),A 有一个特征值为_。,可逆,A 的特征值一定不等于_。,35,(6)一个特征值对应于几个特征向量?,一个特征向量对应几个特征值?(后面证明),(7)A 的各行元素之和均等于2,则 A 有一个特征值,是_,它对应的特征向量是_。,(5)A 的特征值与 的特征值有什么关系?,特征向量的个数=_。,是 的一个特征值,它对应的最大无关的,36,证明:一个特征向量只能对应一个特征值。,证 假设 A 的特征值 和 对应的特征向量都是,则,37,设 是方阵 A 的特征值,对应的一个特征向量,证明,(1)是 kA 的特征值,对应的特征向量仍为 x。,(2)是 的特征
8、值,对应的特征向量仍为 x。,(3)当 A 可逆时,是 的特征值,对应的,特征向量仍为 x。,证,38,推广:,设 是方阵 A 的特征值,,则 是 的特征值。,的特征值。,是,是,39,设3阶矩阵A的三个特征值为,求,解 A的特征值全不为零,故A可逆。,的三个特征值为,计算得,因此,,40,证明A的特征值只能取1或2.,设 是A的特征值,则,的特征值为,由于 是零矩阵,其特征值全是零,故,证,41,第五章,相似矩阵及二次型,5.4 对称矩阵的对角化,5.3 相似矩阵,5.2 方阵的特征值与特征向量,5.1 向量的内积、长度及正交性,5.5 二次型及其标准形,5.6 用配方法化二次型成标准形,5
9、.7 正定二次型,42,5.3 相似矩阵,设A,B都是n阶矩阵,若有可逆矩阵P,使,则称B是A的相似矩阵,或说矩阵A与B相似。对A进行运算 称为对A进行相似变换,可逆矩阵P称为把A变成B的相似变换矩阵。,定义,特别地,如果A与对角矩阵相似,则称A是可对角化的。,43,性质,(1)相似关系是一种等价关系;(2)A与B相似,则r(A)=r(B);(3)A与B相似,则;从而A与B有相同的特征值;(4)A与B相似,则;(5)A与B相似,则;(6)A与B相似,则 与 相似;其中(7)A与B相似,且A可逆,则 与 相似。,44,求x与y和A的特征值。,求a与b。,解(1),A的特征值等于B的特征值为:,4
10、5,(2),46,下面讨论对角化的问题,这说明:如果A可对角化,它必有n个线性无关的特征向量,就是P的n个列;反之,如果A有n个线性无关的特征向量,把它拼成矩阵P(可逆),把上面过程逆过来即知A可对角化。,n阶矩阵A可对角化的充要条件是A有n个线性无关的特征向量。,47,不同特征值对应的线性无关的特征向量合并以后仍是线性无关的。,即设 是矩阵A的不同的特征值,,又设 对应的无关特征向量为,对应的无关特征向量为,对应的无关特征向量为,则,仍是线性无关的。,48,上式两边左乘 A 得,再由 线性无关得,类似可得,由假设 得,49,50,(续第2节例3,首先看矩阵A),第1步 求特征值,第2步 求线
11、性无关的特征向量,,即求 的基础解系,51,第3步 如有n个线性无关的特征向量,把它们拼成矩阵P(P可逆),令,第4步 写出对角化形式,则,问:如果,对吗?,52,(这是二重根,但只有一个线性无关的特征向量),对于矩阵B 不存在三个线性无关的特征向量。因为对B的任何一个特征向量,要么是属于 的,此时与 相关;要么是属于 的,此时与 相关。,因此,B是不可对角化的。,(再看矩阵B),53,设 的所有不同的特征值为,则,注:就是 的重根数,称之为 的(代数)重数,就是 对应的最大无关特征向量的个数,称之为 的几何重数。,该定理说明:任一特征值对应的无关特征向量的个数至少有一个,至多不会超过它的重数
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