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练习2: 设三阶矩阵 的特征值为 求 解 三阶矩阵 有三个非零特征值, 故 可逆, 且 于是 上式记为 , 有 故 的特征值为 从而 行列式 = . 练习3:已知3阶方阵A的特征值为:1、-1、2, 则矩阵 的特征值为: , 设 为A的特征多项式, 则 证: 设 是 的伴随矩阵,则 3. 哈密尔顿─凯莱(Hamilton─Caylay)定理 都是λ的多项式,且其次数不超过n-1. 又 的元素是 的各个代数余子式,它们 因此, 可写成 零矩阵 其中, 都是 的数字矩阵. 再设 则, ① 而 ② 比较①、②两式,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个式子加起来,即得 4. 设 为有限维线性空间V的线性变换, 是 的特征多项式,则 零变换 例3. 设 求 解:A的特征多项式 用 去除 得 《 高 等 代 数 》 一、特征值与特征向量 二、特征值与特征向量的求法 §7.4 特征值与特征向量 三、特征子空间 四、特征多项式的有关性质 从本节开始,我们主要讨论,如何选择一组适当 的基,使V的某个线性变换在这组基下的矩阵就是 一个对角矩阵? 引入 有限维线性空间V中取定一组基后,V的任一线性 希望这个矩阵越简单越好,如对角矩阵. 变换都可以用矩阵来表示. 为了研究线性变换性质, 设 是数域P上线性空间V的一个线性变换, 则称 为 的一个特征值,称 为 的属于特征值 一、特征值与特征向量 定义: 若对于P中的一个数 存在一个V的非零向量 使得 的特征向量. ① 几何意义:特征向量经线性变换后方向保持 由此知,特征向量不是被特征值所唯一确定的, 注: 相同 或相反 时 ② 若 是 的属于特征值 的特征向量,则 也是 的属于 的特征向量. 但是特征值却是被特征向量所唯一确定的,即 若 且 ,则 设 是V的一组基, 线性变换 在这组基下的矩阵为A. 下的坐标记为 二、特征值与特征向量的求法 分析: 设 是 的特征值,它的一个特征向量 在基 则 在基 下的坐标为 而 的坐标是 于是 又 从而 又 即 是线性方程组 的解, ∴ 有非零解. 所以它的系数行列式 以上分析说明: 若 是 的特征值, 齐次线性方程组 有非零解. 若 是 一个非零解, 特征向量. 则向量 就是 的属于 的一个 存在非零向量 ,使 存在非零向量 ,使 存在非零向量 ,使 存在非零向量 ,使 设 是一个文字,矩阵 称为 称为A的特征多项式. 1. 特征多项式的定义 A的特征矩阵,它的行列式 ( 是数域P上的一个n次多项式) ② 矩阵A的特征多项式的根有时也称为A的特征值, 注: ① 若矩阵A是线性变换 关于V的一组基的矩阵, 而 是 的一个特征值,则 是特征多项式 的根,即 的一个特征值. 反之,若 是A的特征多项式的根,则 就是 (所以,特征值也称特征根.) 而相应的线性方程组 的非零解也就 称为A的属于这个特征值的特征向量. i) 在V中任取一组基 写出 在这组基下 的全部特征值. ii) 求A的特征多项式 在P上的全部根,即 2. 求特征值与特征向量的一般步骤 的矩阵A . iii) 把所求得的每个特征值逐个代入方程组 并求出它的一组基础解系.(它们就是属于这个特征值 的全部线性无关的特征向量在基 下的坐标.) 则 就是属于这个特征值 的全部线性无关的特征向量. 而 (其中, 不全为零) 就是 的属于 的全部特征向量. 如果特征值 对应方程组的基础解系为: 对 皆有 所以,V中任一非零向量皆为数乘变换K的特征向量. 例1.在线性空间V中,数乘变换K在任意一组基下 的矩阵都是数量矩阵kE,它的特征多项式是 故数乘法变换K的特征值只有数k,且 解:A的特征多项式 例2.设线性变换 在基 下的矩阵是 求 特征值与特征向量. 故 的特征值为: (二重) 把 代入齐次方程组 由 得它的一个基础解系为: 因此,属于 的两个线性无关的特
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