矩阵特征根ppt课件.ppt
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1、线性代数,第五章 线性变换,2,5.3 特征值与特征向量,一 特征值与特征向量的概念 定义6.1 设 T 是数域 P 上线性空间 V 中的一个线性变换,对于数域 P 上一个数 0,如果存在一个非零向量 使得,则称 0 为 T 的一个特征值,非零向量 称为T 的属于0 的一个特征向量.,一些基本性质:(1)一个特征向量只能属于一个特征值,3,5.3 特征值与特征向量,(2)如果 1、2 都是 T 的属于特征值 0 的特征向量,则当 1+2 0 时,1+2 也是 T 的属于特征值0 的特征向量,(3)如果 是 T 的属于特征值 0 的特征向量,则 的任何一个非零倍数 k 也是 T 的属于特征值0
2、的特征向量,属于特征值0 的全部特征向量+零向量构成一个线性子空间,4,5.3 特征值与特征向量,记,定义5.6 称为线性变换 T 的属于特征值0 的特征子空间.,二 特征值与特征向量的求法,设 1,2,n 是数域 P 上 n 维线性空间 V 的一个基,线性变换 T 在该基下的矩阵为A,0 为 T 的一个特征值,属于特征值 0 的特征向量 在该基下的坐标为,因为,5,5.3 特征值与特征向量,也即,求特征向量的问题转变成求齐次线性方程组非零解问题,存在的充要条件是:,6,5.3 特征值与特征向量,定义5.7 设 A 是数域 P 上一个n 阶方阵,为一个未知量,矩阵 E-A 的行列式,称为 A
3、的特征多项式,记为,的根称为 A 的特征根(或特征值),7,5.3 特征值与特征向量,的非零解称为 A 的特征向量 显然:当线性变换 T 对应于 n 阶方阵 A 时 T 的特征值 对应于 A 的特征值 T 的特征向量坐标 对应于 A 的特征向量,当0 为 A 的一个特征值时,方程,(称为特征方程组),8,5.3 特征值与特征向量,求矩阵的特征值与特征向量的步骤:(1)计算矩阵 A 的特征多项式,(2)由,得所有根,即为矩阵A的特征值,(3)对 A 的不同特征值 i,分别求解方程组,得基础解系,其线性组合,即为i 的全部特征向量。,不全部为零),(,9,5.3 特征值与特征向量,例 求矩阵,特征
4、值与特征向量.解:,A 特征值,10,5.3 特征值与特征向量,将特征值,代入特征方程组,得,即,得基础解系,属于特征值,的全部特征向量,11,5.3 特征值与特征向量,将特征值,代入特征方程组,得,得基础解系,属于特征值,的全部特征向量,12,5.3 特征值与特征向量,例 设 1,2,3 是数域 P 上 3 维线性空间 V 的一个基,线性变换T 在该基下的矩阵为,求线性变换 T 的特征值与特征向量.解:,A 特征值,13,5.3 特征值与特征向量,将特征值,代入特征方程组,得线性无关的特征向量,将特征值,代入特征方程组,得特征向量,14,5.3 特征值与特征向量,T 的属于特征值,的线性无关
5、的特征向量,T 的属于特征值,的全部特征向量,不全部为零),(,15,5.3 特征值与特征向量,T 的属于特征值,的线性无关的特征向量,T 的属于特征值,的全部特征向量,不为零),(,16,例 R2 上旋转变换T 在单位向量组成的基 e1,e2 下的矩阵,5.2 线性变换的矩阵,它的特征多项式,如果,无解,17,5.3 特征值与特征向量,定理5.6 相似的矩阵有相同的特征多项式 证明:设 A B,存在可逆阵 P 使得 P-1A P=B,线性变换的特征值与基 的选取无关,18,5.3 特征值与特征向量,线性变换的特征值与基的选取无关.,当 A,B 表示同一个线性变换在两个基(过渡矩阵为可逆阵 P
6、)下的矩阵时:,A,B 有相同的特征多项式,19,5.3 特征值与特征向量,考察特征向量:设 X 为 A 的特征向量:,PX 为 B 的特征向量,而 X 和 PX 为同一个向量在两个基(过渡矩阵为可逆阵 P)下的坐标,线性变换的特征向量与基的选取无关.,20,5.3 特征值与特征向量,三 特征多项式的基本性质,观察特征多项式:,只有主对角线项可能包含 n 和 n-1 项 n 和 n-1 项必定来自于,21,5.3 特征值与特征向量,(1)特征多项式 f()是关于 项的 n 次多项式(2)n 次项(n 项)的系数为 1(3)n-1 次项(n-1 项)的系数为(a11+a22+ann)括弧中主对角
7、线元素之和称为矩阵 A 的迹,记为,另外,在多项式 f()中令未知量 为0,应得到常数项,,(4)常数项的系数为,22,5.3 特征值与特征向量,另一方面,在复数域,特征多项式 f()必定有 n 个根,因此可以分解为:,特征多项式 f()在复数域的 n 个根(特征值):,23,5.3 特征值与特征向量,定理5.7(Hamilton-Cayley定理)设 A 是数域 P 上一个 n 阶方阵,f()=E-A是A 的特征多项式,则矩阵多项式,证明:设 B()是(E-A)的伴随矩阵,即(E-A)*,由行列式性质,设,24,5.3 特征值与特征向量,25,5.3 特征值与特征向量,Hamilton-Ca
8、yley定理的意义:对于数域 P 上任意一个 n 阶方阵,提供一种方法使得我们能找到一个 n 次多项式,使得将该矩阵代入这个多项式 等于零矩阵,由此我们在计算高阶矩阵多项式时能通过多项式除法先把次数降低,然后再计算,由于多项式运算的复杂度一般大大低于矩阵运算,由此降低整个运算的复杂度.例 设,计算,26,5.3 特征值与特征向量,解:,令,27,5.3 特征值与特征向量,四 特征向量的线性无关性,定理5.8 属于不同特征值的特征向量线性无关.证明:设 1,2,k 是矩阵 A 的 k 个不同的特征值,X1,X2,Xk 是分别属于它们的特征向量,对向量个数用数学归纳法,k=1 时自然成立.设向量个
9、数为 k-1 时成立,设,一方面,两边同时乘矩阵 A:,28,5.3 特征值与特征向量,另一方面,两边同时乘 k:,两个等式相减:,29,5.3 特征值与特征向量,根据归纳法假设:,30,5.3 特征值与特征向量,定理5.9 如果1,2,k 是矩阵 A 的 k 个不同的特征值,而,是属于特征值 i 的 ri 个线性无关特征向量,则,线性无关.,31,5.4 矩阵的对角化,定理 5.10 n 阶矩阵 A 相似于对角矩阵的充要条件是 A 具有n 个线性无关的特征向量.证明:必要性,设,32,5.4 矩阵的对角化,令,得,因 Xi 线性无关,Xi 不等于 0,为特征向量.,33,5.4 矩阵的对角化
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