东北大学线性代数第五章课后习题详解 特征值与特征向量.docx
- 文档编号:1844525
- 上传时间:2022-10-24
- 格式:DOCX
- 页数:29
- 大小:324.74KB
东北大学线性代数第五章课后习题详解 特征值与特征向量.docx
《东北大学线性代数第五章课后习题详解 特征值与特征向量.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《东北大学线性代数第五章课后习题详解 特征值与特征向量.docx(29页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
东北大学线性代数第五章课后习题详解特征值与特征向量
基本教学要求:
1.理解矩阵的特征值与特征向量的概念,会求矩阵的特征值与特征向量.
2.了解相似矩阵的概念和性质.
3.了解矩阵对角化的充分必要条件和对角化的方法.
4.会用正交矩阵把实对称矩阵相似对角化.
第五章矩阵的特征值与特征向量
一、矩阵的特征值与特征向量(P107)
1.定义
定义5.1设A为n阶矩阵,如果存在数λ0和非零向量ξ,使得
Aξ=λ0ξ,(5.1)
则称λ0是A的特征值,ξ是A的属于特征值λ0的一个特征向量.
特征值与特征向量的含义:
非零向量ξ使Aξ=λ0ξ
(λ0E-A)x=ο有非零解ξ
det(λ0E-A)=0
λ0是方程det(λE-A)=0的根
定义5.2设A为n阶矩阵,称行列式det(λE-A)为矩阵A的特征多项式,det(λE-A)=0为矩阵A的特征方程.
易见,若A=diag(λ1,λ2,…,λn),则λ1,λ2,…,λn是A的全部特征值.
2.求特征值与特征向量的步骤
步骤1:
计算A的特征多项式det(λE-A);
步骤2:
因式分解det(λE-A),求出全部特征值λ1,λ2,…,λn;
步骤3:
解齐次线性方程组(λiE-A)x=ο(i=1,2,…,n),求属于λi的特征向量.
例5.1(例5.1P108)
例5.2(例5.2P109)
两例说明,不同的矩阵可以有完全相同的特征值.
例5.3(例5.3P110)这是一种类型题
3.特征值与特征向量的性质(P110)
性质5.1设λ1,λ2,…,λn是n阶矩阵A的全部特征值,则
,(5.2)
.(5.3)
其中a11+a22+…+ann称为矩阵A的迹.(性质5.1P110)
推论矩阵A可逆的充分必要条件是A的特征值都不为零.(推论P110)
性质5.2设λ是矩阵A的特征值,ξ是A的属于λ的特征向量,p(x)是关于x的多项式,则p(λ)是矩阵p(A)的特征值,ξ是p(A)属于特征值p(λ)的特征向量.(性质5.2P110)
例5.4(例5.4P111)设三阶矩阵A的特征值是1,2,3,求行列式|A*-3A+2E|.
解A(A*-3A+2E)=|A|E-3A2+2A=-3A2+2A+6E
|A*-3A+2E|=|-3A2+2A+6E|/|A|
=(-3×12+2×1+6)(-3×22+2×2+6)(-3×32+2×3+6)/6
=5×(-2)×(-15)/6=25.
注意:
如果A不可逆,在本题的条件下是不能计算|A*-3A+2E|的.
性质5.3设λ1,λ2,…,λs是矩阵A的互异特征值,ξ1,ξ2,…,ξs是分别属于它们的特征向量,那么ξ1,ξ2,…,ξs线性无关.(性质5.3P111)
性质5.4设λ1,λ2是矩阵A的两个互异的特征值,ξ1,ξ2,…,ξs和η1,η2,…,ηt分别是属于λ1,λ2的线性无关的特征向量,那么ξ1,ξ2,…,ξs,η1,η2,…,ηt线性无关.(性质5.4P111)
证设数k1,k2,…,ks和l1,l2,…,lt使
k1ξ1+k2ξ2+…+ksξs+l1η1+k2η2+…+ktηt=ο.
(1)
令ξ=k1ξ1+k2ξ2+…+ksξs,η=l1η1+k2η2+…+ktηt,则ξ,η分别是λ1,λ2的特征向量.
若ξ≠ο,则η=-ξ≠ο,那么由已知条件可知,k1,k2,…,ks与l1,l2,…,lt都不全为零,但ξ+η=ο却与性质5.3矛盾.矛盾说明ξ=η=ο,式
(1)成立当且仅当k1=k2=…=ks=l1=l2=…=lt=0,即ξ1,ξ2,…,ξs,η1,η2,…,ηt线性无关.
推论矩阵A的全部互异特征值的所有线性无关的特征向量都是线性无关的.(P112)
二、矩阵相似对角化(P112)
1.定义
定义5.3设A,B为n阶矩阵,若有可逆矩阵P,使
P-1AP=B,
则称B是A的相似矩阵,或称A与B相似,称运算P-1AP是对A做相似变换,P是把A变为B的相似变换矩阵.
A相似BP,P-1AP=B.
2.矩阵相似的性质
定理5.1相似矩阵有相同的特征值.(定理5.1P112).
证因为A相似BP,P-1AP=B,所以
det(λE-B)=det(λE-P-1AP)=det[P-1(λE-A)P]
=det(P-1)det(λE-A)det(P)=det(λE-A).
从而A与B有相同的特征值.
定理5.1的逆命题不成立.例如,与的特征值相同,但它们不相似.
推论1若A与对角矩阵diag(λ1,λ2,…,λn)相似,则λ1,λ2,…,λn是A的n个特征值.(推论P112)
推论2若A与B相似,则det(A)=det(B).
推论3设A与B相似,f(x)是多项式,则f(A)与f(B)相似,且det[f(A)]=det[f(B)].
例5.5(例5.5P112)设矩阵与相似,求a,b的值.
解A与B相似
例5.6设A与D相似,且D=diag(-1,2,0,1),求det(2A5-3A4+A2-4E).
解A与D相似2A5-3A4+A2-4E与2D5-3D4+D2-4E相似
|2A5-3A4+A2-4E|=|2D5-3D4+D2-4E|
=(2×(-1)5-3×(-1)4+(-1)2-4)(2×25-3×24+22-4)(-4)(2×15-3×14+12-4)
=-211.
3.矩阵相似对角化(P113)
分析:
A与D=diag(λ1,λ2,…,λn)相似P,P-1AP=D.
若设P=(ξ1,ξ2,…,ξn),则
P-1AP=DA(ξ1,ξ2,…,ξn)=(ξ1,ξ2,…,ξn)D
Aξi=λiξi,i=1,2,…,n
ξi(i=1,2,…,n)是A的属于λi的特征向量,且ξ1,ξ2,…,ξn线性无关
由此,有如下重要结论:
定理5.2n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量.(定理5.2P114)
推论如果n阶矩阵A有n个互异的特征值,则A与对角矩阵相似.(推论P114)
例如,例5.1中的A不能与对角矩阵相似,而例5.2中的A与diag(1,1,4)相似.
例5.7对于例5.2中的A,求A2014.
解由于A的3个特征向量ξ1=(2,-1,0)T,ξ2=(4,0,-1)T,ξ3=(1,1,0)T线性无关,所以A与diag(1,1,4)相似.令P=(ξ3,ξ1,ξ2),则A=Pdiag(4,1,1)P-1,
关于特征值与特征向量,还有如下结论.
定理5.3设λ0是n阶矩阵A的k重特征值,则属于λ0的线性无关的特征向量的个数不大于k.(定理5.3P115)
定理5.3表明,若λ是n阶矩阵A的k重特征值,则n-R(λ0E-A)≤k,且A的线性无关特征向量的总数≤n.
推论设λ1,λ2,…,λs是n阶矩阵A的全部互异特征值,其重数分别为k1,k2,…,ks,那么矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是属于λi(i=1,2,…,s)的线性无关的特征向量恰有ki个,即R(λiE-A)=n-ki(i=1,2,…,s).(推论2P116)
推论表明,矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是,每个特征值的重数等于属于它的线性无关特征向量的个数.
例如,例5.1、例5.2.
例5.8(例5.6P116)
把矩阵A相似变换为对角矩阵的步骤:
步骤1求n阶矩阵A的全部互异特征值λ1,λ2,…,λs;
步骤2求齐次线性方程组(λiE-A)x=ο(i=1,2,…,s)的基础解系(即求A的n个线性无关的特征向量ξ1,ξ2,…,ξn);
步骤3相似变换矩阵P=(ξ1,ξ2,…,ξn),P使得
.
三、实对称矩阵的相似对角化
1.实对称矩阵的特征值与特征向量的性质
定理5.4实对称矩阵的特征值都是实数.(定理5.4P117)
定理5.4表明:
实对称矩阵的特征向量必为实向量,从而每个特征值的特征向量空间的“基础解系”可正交化.
定理5.5实对称矩阵的属于不同特征值的特征向量是正交的.(定理5.5P118)
定理5.5表明:
实对称矩阵不同特征值的特征向量空间的“基础解系”互相正交.
例5.9(例5.7P118)设3阶实对称矩阵A不可逆,且满足,求矩阵A的全部特征值与特征向量.
解已知条件表明k(1,1,0)T(k≠0)是A的属于1的全部特征向量,k(0,0,1)T(k≠0)是A的属于3的全部特征向量.由于A不可逆,所以1,3,0是A的全部特征值,且属于0的一个特征向量显然为(1,-1,0)T,属于0的全部特征向量为k(1,-1,0)T(k≠0).
2.实对称矩阵的正交相似对角化(P118)
定理5.6设A为实对称矩阵,则必有正交矩阵Q,使Q-1AQ=QTAQ为对角矩阵.(定理5.6P118)
定理5.6指出,实对称矩阵必相似对角矩阵,且可正交相似对角矩阵.结合定理5.3的推论,有如下结论.
推论设λ0是n阶实对称矩阵A的k重特征值,那么属于λ0的线性无关的特征向量恰有k个.(推论P120)
把实对称矩阵正交相似对角化的步骤(P120)
步骤1求n阶矩阵A的全部互异特征值λ1,λ2,…,λs;
步骤2求齐次线性方程组(λ1E-A)x=ο(i=1,2,…,s)的基础解系(即求A的n个线性无关的特征向量ξ1,ξ2,…,ξn);
步骤3将每个基础解系分别正交化、规范化(即求n个正交规范的线性无关的特征向量ε1,ε2,…,εn);
步骤4正交相似变换矩阵为Q=(ε1,ε2,…,εn),Q使得
.
例5.10(例5.8P121)
例5.11(例5.9P122)设3阶实对称矩阵A的特征值为1,-1,0,向量α1=(1,1,0)T,α2=(0,0,1)T分别是属于特征值1和-1的特征向量,求矩阵A和An.
解易见,α3=(1,-1,0)T是属于特征值0的特征向量,正交相似变换矩阵使得
四、习题(P127)
选择题
1.C
2.B
3.D
4.B
提示:
方法一两矩阵相似0,2,b是3个特征值
|2E-A|=0,|bE-A|=0
a=0,b任意
选B
方法二两矩阵相似0,2,b是3个特征值
当a=0,得λ1=0,λ2=(b+2+|b-2|)/2,λ3=(b+2-|b-2|)/2.此时,
若b≥2,得λ1=0,λ2=b,λ3=2;若b<2,得λ1=0,λ2=2,λ3=b.故选B.
当a=2,b=0,得λ1=0,λ2=4,λ3=-2,排除C,D.
5.B
提示:
6.D
提示:
方法一
设λ是A的特征值,则
λ2+λ=0(λ2+λ是A2+A的特征值)
λ=0或1(说明A的特征值只能是0或1)
R(A)=30是A的单特征值-1是A的3重特征值
选D
方法二R(A)=30是A的单特征值
A2+A=OA(A+E)=OR(A)+R(A+E)≤4
E+A-A=E4≤R(E+A)+R(A)
R(E+A)=1-1是A的3重特征值
选D
二、填空题
1.提示:
设λ是βαT的非零特征值,ξ是βαT属于λ的特征向量
(βαT)ξ=λξ(βαT)(βαT)ξ=λ(βαT
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 东北大学线性代数第五章课后习题详解 特征值与特征向量 东北大学 线性代数 第五 课后 习题 详解 特征值 特征向量
![提示](https://static.bdocx.com/images/bang_tan.gif)