(已知 ,将后式两边同乘 有
,得到①式。
由①式结合 ,不难得到②式)
(7) 为 的一个特征值,则 分别为 的特征值( 为常数, )
( )
(8)若 ,则 的特征值是 的特征值的平方(要计重数).
(9)设 , , 均为 级实对称阵, 是 的一个特征值,则存在 的一个特征值 , 的一个特征值 ,使得
(10 ) 阶矩阵所有特征值之和为矩阵的迹即
(11) 阶矩阵特征值之积为矩阵行列式之值即 。
(12)若 是 的关于特征值 的特征向量,则对任意非零常数 , 也是 的关于 的特征向量 .
(13)设 是线性空间 上的可逆变换,则 的特征值一定不为0, 为 的逆矩阵 的特征值.
(14)属于不同的特征值的特征向量是线性无关的,属于同一个特征值的特征向量不一定线性相关.
(15)若 为A 的特征值,且A 可逆,则 为 的特征值( 为A 的伴随矩阵)。
(由(6)可以推导出))文献综述
(16)一个矩阵与其伴随矩阵具有相同的特征值。
(17)设A、B均为n阶矩阵,则AB 与BA的特征向量相同。
1.3 特征值与特征向量的求法
1.31基本计算法
(ⅰ)求出矩阵A 的特征多项式
(ⅱ)求出 的全部根
(ⅲ)把特征值 逐个代入齐次线性方程组 并求它的基础解系,即为A的属于特征根 的线性无关的特征向量。
1.32 用初等变换法
利用矩阵初等变换在求得矩阵特征值的同时,同步求得特征值所属的全部的线性无关的特征向量,而且它们都巧妙的隐含在同一矩阵中。
定理:设F = 且 列初等变换→ ,其中 为下三角矩阵,则 的主对角线上的全部元素的乘积的λ多项式的全部根恰为矩阵A 的全部特征根,且对于矩阵A 的每一特征根 ,若矩阵 中非零解向量的列构成列满秩矩阵,那么矩阵 中和 中零向令所对应的列向量是属于特征根 的全部线性无关的特征向量,否则继续进行列变化到 中飞零向量的列构成列满秩矩阵,那么 中和 中零向量所对应的列向量是属于特征根 的全部线向无关的特征向量。来!自~751论-文|网www.751com.cn
证明:设 = 且 ,其中
通过列初等变换将化为
记为 中第一行元素不可能全为0,否则秩 <n 与秩 =n 矛盾。
可任取其中次数最低的一多项式,设为 ,再对 施以列初等变换,可使该行期于元素都化为零多项式或次数低于 的λ多项式,在这些次数低于 的多项式元素中,再任取其中一个次数最低的多项式,继续进行列变化,最终使 化为 如此下去,可将 化为F三角矩阵
矩阵特征值的意义与总结(3):http://www.751com.cn/shuxue/lunwen_76563.html