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* §4.2 相似矩阵及特征值和特征向量的性质 上节引入了特征值和特征向量的概念, 那么有什么性质呢? 本节讨论 他们 的性质, 并 着眼 相似矩阵 的性质. * 4.2.1、相似矩阵 * 相似矩阵与相似变换的性质 证明 4.2.2、 特征值和特征向量的性质 * 推论 若 阶方阵A与对角阵 * 证明 则 即 类推之,有 * 把上列各式合写成矩阵形式,得 * 注意 1. 属于不同特征值的特征向量是线性无关 的. 2. 属于同一特征值的特征向量的非零线性 组合仍是属于这个特征值的特征向量. 3. 矩阵的特征向量总是相对于矩阵的特征 值而言的,一个特征值具有的特征向量不唯一; 一个特征向量不能属于不同的特征值. * 推论 如果n阶方阵A有n个互不相同的特征值,则A有n个线性无关的特征向量. * * * 注 (1)方阵A的主对角线的元素之和称为A的迹。此例表明A的所有特征值之和为A的迹,而A的所有特征值之积为|A|。 (2)由此容易得到:方阵A可逆的充要条件是A的所有特征值都不为零。 例4 证明:若 是矩阵A的特征值, 是A的属于 的特征向量,则 证明 再继续施行上述步骤 次,就得 * * 从定义出发 省略不讲了 * 例5 设A是 阶方阵,其特征多项式为 解 * 证明(用反证法) 从定义出发 省略不讲了 * * * * * 四、小结 1.相似矩阵 相似是矩阵之间的一种关系,它具有很多良好 的性质,除了课堂内介绍的以外,还有: * 2.相似变换与相似变换矩阵 这种变换的重要意义在于简化对矩阵的各种 运算,其方法是先通过相似变换,将矩阵变成与 之等价的对角矩阵,再对对角矩阵进行运算,从 而将比较复杂的矩阵的运算转化为比较简单的对 角矩阵的运算. 相似变换是对方阵进行的一种运算,它把A 变成 ,而可逆矩阵 称为进行这一变换的 相似变换矩阵.
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