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

本文通过A矩阵与向量α的线性无关性,探讨了A与矩阵B的相似性,并利用特征值求解技巧。关键步骤包括构造可逆矩阵P,通过AP=PB推导特征向量。

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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 A3α3Aα,Aα,A2α线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) α,Aα,A2α线P=(α,Aα,A2α)3AP=PBA(α,Aα,A2α)=(Aα,A2α,aAαbA2α)=(α,Aα,A2α)0100010ab
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 ABλiA()Ax=λix(Ax=λix)aAα+bA2α+A3α=0(AλiE)

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