可对角化的矩阵.ppt

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由条件2）有 dimVi ri i=1,2, …, t. 可设αi1 ,… , airi 是 Vi 的一个基，i=1, 2, … , t. 根据定理6.5.3，n个特征向量为 α11, … , a1r1 , α21, … , a2r2 , … ,αt1, …, atrt 线性无关，构成V的一个基，故σ可对角化． 必要性．设σ可对角化，V有一个由σ的特征向 量组成的基．适当排列基向量的次序．不妨设 式（6）是重新排列后的V的一个基，σ在这个
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基下的矩阵为 1






1






t




t
对角线上每个λi有xi个. 于是σ的特征多项式为
f ( x) = ( x - 1 )r1 ( x - 2 )r2 ( x - t )rt
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因此λ1,λ2 ,…,λt是它的全部互异的特征根， 均属于数域F，且λi的重数是ri, i=1,2, …,t
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要条件．对没有n个不同特征根的线性变换，要 判断它能否对角化，还需作进一步的讨论．
3. 线性变换可对角化的充要条件之二
定理6.5.3 如果λ1,λ2,…,λs 是线性变换σ的 s 个不同的特征根，而 ai1, …, airi 是σ的属于特征 根λi 的线性无关的特征向量, i = 1, 2, …, s. 那么, 向量组 a11 , …, a1r1 , a21 , …, a2r2 , …, as1 , …, asrs 线性无关．
定义2 设σ是数域F上n(n≥1)维线性空间V的 一个线性变换,如果存在V的一个基,使得σ关于 这个基的矩阵是对角形，就说σ可以对角化．
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根据定义和定理6.3.4知：n维线性空间的基取定 后，V的线性变换σ可以对角化当且仅当它关于 这个基的矩阵A可以对角化．
二. 线性变换可对角化的充要条件和充分条件 1. 线性变换可对角化的充要条件之一 定理6.5.1 设σ是数域F上n维线性空间V的线性 变换．σ可对角化的充分必要条件是：σ有n个 线性无关的特征向量．
如果α1,α2 ,…,αs不全为0, 不妨设α1,α2,…,αt
(t≤s)均不是零向量, 而其余的αj全是零向量.
由（5）式有α1+α2+…+αt＝0,
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即α1+α2+…+αt 线性相关. 这与定理6.5.2的结 论矛盾．
所以每个αi＝0, i＝1, 2, …, s. 即
ki1αi1+…+ k a iri iri =0. i=1, 2, …, s. 由假设αi1 ,…, airi 线性无关，推出
6.5 可对角化的矩阵 授课题目：6.5 可对角化的矩阵 授课时数：6学时 教学目标：掌握矩阵对角化的定义与方法 教学重点：矩阵对角化的方法 教学难点：矩阵对角化的方法
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一. 矩阵的可对角化与线性变换的可对角化 定义1 设A是数域F上一个n阶矩阵，如果存在 F上的一个可逆矩阵T，使T-1AT是对角矩阵， 就说A可以对角化． 由矩阵与线性变换的对应关系，类似地有：
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如果数域F上的n阶矩阵A可以对角化，那么对A 的每个特征根λi∈F，i=1,2, …, n.齐次线性方程 组(λiI-A)X=0的基础解系中的每个解向量都是A 的特征向量．设A有s个两两不同的特征根就求得 s个基础解系：T11, ,T1r1 , T21, ,T2r2 , Ts1, ,Tsrs 这s个基础解系中共含n个特征向量. 它们是线性 无关的. 把这n个特征向量Tij作为列, 按照λ1,λ2, …,λn的相应顺序拼成一个可逆矩阵T, 于是
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2. 线性变换可对角化的两个充分条件 定理6.5.2 设数域F上线性空间V有一个线性变
换σ,ξ1,ξ2 ,…,ξm分别是σ的属于互不相同的 特征根λ1,λ2, …,λm的特征向量, 那么, 向量ξ1, ξ2, …,ξm线性无关． 证 对m使用数学归纳法．
当m＝1, ξ1≠0,ξ1线性无关. 假设定理对于m-1(m＞1)个向量结论成立．
…… …… σ(αn)=a1nα1+ a2nα2+…+ annαn .
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于是,σ在基{α1,α2,…,αs,αs+1,…,αn}下的 矩阵是
0



A


0


0
a1,s1
a 0
s,s1
0 as1,s1
0 an,s1
a1.n

asn
as
1,n
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三. 矩阵可对角化的充要条件，方法及应用 1. 矩阵可对角化的充要条件 定理6.5.6 设A是数域F上的一个n阶矩阵. A(在F上)可对角化的充分必要条件是： 1）A的特征根都在F内； 2）对于A的每个特征根λi, 有秩(λiI-A)=n- ri , 其中ri是λi的重数．
2. 矩阵的对角化方法
所以Ai(λi-λm)= 0，i=1, 2, …, m-1.
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而λ1,λ2 ,…,λm两两不同, λi -λm≠0, i=1, 2, …, m-1.只有a1= a2=…= am-1= 0.
代入(2)式, 由ξm≠0 又有 am＝0. 这就证明 了向量ξ1 ,ξ2 ,…,ξm是线性无关的. □ 由上面两个定理可以得出以下推论．
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例2 判断下列矩阵A能否与对角矩阵相似． 若能, 求出可逆矩阵T, 使T-1AT是对角形矩阵．


an,n

fσ(x)= fA(x)=|xI-A|=(x -λ0)sh(x)
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其中h(x)是A中右下角小块矩阵

as1,s1

an,s1
as
1,n


an,n
的特征多项式．这样，λ0在fσ(x)中的重数不小 于s，即dimVλ0≤λ0的重数．□ 现在，我们可以来证明下面的定理了
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定理6.5.5 设σ是数域F上n维线性空间V的一个 线性变换,σ可对角化的充分必要条件是： 1）σ的特征多项式的根都在F内； 2）σ的每个特征根λ,dimVλ≤λ0的重数． 证 充分性．设σ的所以不同的特征根λ1,λ2, …,λt ,在特征多项式fσ(x)的重数分别是r1, r2 ,…,rt .由条件1)有 r1+r2+…+rt=n．
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证 设 dimV0 s ,{α1,α2 ,…,αs}是 V0 的基． 将它扩充成V的基:{α1,α2 ,…,αs,αs+1, …,αn}．
由于 V0是σ的特征子空间，可设 σ(α1)=λ0α1,σ(α2)= λ0α2 , …… …… σ(αs)=λ0αs , σ(αs+1)=a1,s+1α1 + a2,s+1α 2+…+ an,s+1 αn
推论1 设σ是属于F上n维线性空间V的一个线 性变换．如果σ的特征多项式fσ(x)在F内有n个 不同的根，那么σ可对角化．
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证 若fσ(x)在F中有互不相同的n个特征根λ1, λ2 ,…,λn , 对每个λi , 选取一个特征向量ξi , i =1, 2, …, n .ξ1,ξ2, …,ξn 线性无关, 构成V的 一个基. σ在这个基下的矩阵是对角矩阵
2
0
1
1


4
6 0 2 0 1
T 1 AT


1 0
0 1
1 1
Biblioteka 3 35 60 1


1 0
0 1
1 1

1



1
2
注意:T正好是由方程组(I-A)X=0与(-2I-A)X=0的
基础解系中的向量作列向量拼成的矩阵．
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x1 0
( I

A)
x2



0



xn


0

的一个基础解系．
3)如果每个特征根λ的重数与齐次线性方程组 (λI-A)X=0基础解系所含解向量的个数相等， 那么A可对角化．把这些解向量作为列拼成一 个n阶可逆矩阵T, T-1AT就是对角形矩阵．
=0
(3)
对（2）式两端的向量用线性变换σ去作用，得
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a1λ1ξ1+a2λ2ξ2+…+am-1λm-1ξm-1+amλmξm
=0
(4)
用（4）式减去（3）式得
a1(λ1-λm)ξ1+ a2(λ2-λm)ξ2+… + am-1(λm-1-λm)ξm-1 = 0 但ξ1,ξ2 ,…,ξm-1由归纳假设是线性无关的，
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例1 对6.4中例4的R上的三维线性空间V的线性 变换σ，由于fσ(x)的根1，1，-2均在R内，且 dimV1=2=1的重数，dimV-2=1=-2的重数，所以 σ可以对角化． 特征子空间V1的基是{-2α1+α2,α3 }，而特征子 空间V-2的基是{-α1+α2+α3 }．令 η1= -2α1+α2, η2=α3, η3=-α1+α2+α3, { η1, η2, η3}构成V的一个基，σ在这个基下的
现设λ1,λ2,…,λm是σ的两两不同的特征根,
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ξi是属于λi的特征向量，即
σ(ξi)=λiξi, i=1, 2, …, m．