利用相似求满足给定条件的抽象矩阵的特征值后再求特征向量

线性代数学习之特征值与特征向量 什么是特征值和特征向量: 在上一次线性代数学习之行列式 - cexo - 博客园学习了行列式相关的一些概念,其中也多次提到学好行列式是为了学习“特征值和特征向量”的基础,所以此次就正式进入这块内容的学习,也是线性代数中非常重要的概念,因为它又是线性代数其它重要概念的基石比如矩阵的相似性等等,当然这一块的学习也是比较抽象的,得耐住性子一点点来挼,也是就一定得要慢!!! 也是方阵的一个属性: 在正式学习特征值和特征向量之前,先站在一个更高的角度来看一下它们是一个什么?在上一次学习行列式时就说它是方阵的一个 阅读详情

A为3阶矩阵,α为3维向量,A满足α,Aα,A2α线性无关aAα+bA2α+A3α=0A为3阶矩阵,α为3维向量,\\ A满足α,Aα,A^2α线性无关\\ aAα+bA^2α+A^3α=0 A为3阶矩阵,α为3维向量,A满足α,Aα,A2α线性无关aAα+bA2α+A3α=0
因为α,Aα,A2α线性无关所以矩阵P=(α,Aα,A2α)为3阶可逆矩阵再由条件知AP=PB即A(α,Aα,A2α)=(Aα,A2α,−aAα−bA2α)=(α,Aα,A2α)(00010−a01−b)因为α,Aα,A^2α线性无关\\ 所以矩阵P=(α,Aα,A^2α)为3阶可逆矩阵\\ 再由条件知AP=PB\\ 即A(α,Aα,A^2α)=(Aα,A^2α,-aAα-bA^2α)=(α,Aα,A^2α) \left( \begin{array} { l l } { 0} & { 0 } & { 0 } \\ { 1} & { 0 } & { -a} \\ { 0} & { 1 } & { -b } \end{array}\right) 因为α,Aα,A2α线性无关所以矩阵P=(α,Aα,A2α)为3阶可逆矩阵再由条件知AP=PB即A(α,Aα,A2α)=(Aα,A2α,−aAα−bA2α)=(α,Aα,A2α)⎝⎛​010​001​0−a−b​⎠⎞​
A和B相似,所以两者的特征值λi相同然后根相应的特征值求A的特征向量(相似矩阵由于是同一变换在不同基底下的表示,所以特征向量并不相同)Ax=λix(特征向量是非零向量,零向量一定满足Ax=λix)一般用aAα+bA2α+A3α=0分离出(A−λiE)剩下的就是特征向量了 A和B相似,所以两者的特征值λ_i相同\\ 然后根相应的特征值求A的特征向量\\(相似矩阵由于是同一变换在不同基底下的表示,所以特征向量并不相同)\\ Ax=λ_ix(特征向量是非零向量,零向量一定满足Ax=λ_ix)\\ 一般用aAα+bA^2α+A^3α=0分离出(A-λ_iE)剩下的就是特征向量了 A和B相似,所以两者的特征值λi​相同然后根相应的特征值求A的特征向量(相似矩阵由于是同一变换在不同基底下的表示,所以特征向量并不相同)Ax=λi​x(特征向量是非零向量,零向量一定满足Ax=λi​x)一般用aAα+bA2α+A3α=0分离出(A−λi​E)剩下的就是特征向量了

【后端】主流后端语言:JAVA、C、C++、GO、PYTHON 软件开发领域,语言本身在各自领域都有适用场景,有许多流行的编程语言可供选择,每种语言都有其独特的特点和适用场景。 阅读详情

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