可对角化的矩阵.ppt
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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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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.
2
0
1
1
4
6 0 2 0 1
T 1 AT
1 0
0 1
1 1
3 3
5 6
0 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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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
又由于αi1,…, airi 线性无关,均是 Vi 的向量,
从而有 dimVi ri .
另一方面,由定理6.5.4,又有 dimVi ri .
所以 dimVi ri .
□
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4. 线性变换对角化的方法和例子 由定理6.5.4和定理6.5.5可知,要把一个可对角 化的线性变换σ对角化,我们只需对σ的每个 特征根λi,求出Vλi的基,凑成空间V的由σ 的特征向量组成的基,σ在这样的一个基下 的矩阵就具有对角形式.
1
2
n
所以,σ可对角化.□
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这个推论的矩阵说法是:设A是数域F上的一个 n阶矩阵.如果A的特征多项式fA(x)在F内有n 个单根,那么A可以对角化.
如果数域F是复数域C,推论1可改为以下推论. 推论2 设σ是复数域C上n维线性空间V的一个 线性变换.如果σ的特征多项式没有重根,那 么σ可对角化. 推论1给出了线性变换可对角化的一个充分非必
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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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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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
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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.
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证 设 k11 a11 ... k1r1a1r1+k21a21+…+ k a 2r2 2r2
+…+ ks1as1+…+ k a srs srs =0.
即 α1+α2+…+αs=0,
(5)
其中αi = ki1αi1+…+ k a iri iri ∈ Vi i=1, 2, …, s. 因此,αi= 0或者αi是σ的属于λi的特征向量.
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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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.
…… …… 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
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.
ki1=…= kiri =0, i=1, 2, …, s.
因此,向量组a11 , …, a1r1 , a21 , …, a2r2 , …, as1
, …, asrs 线性无关.
□
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再来讨论线性变换的特征子空间的维数与所属特 征根的重数的关系. 定理6.5.4 设σ是数域F上n维线性空间V的一个 线性变换.λ0是σ的一个特征根, V0 是σ的属于 特征根λ0的特征子空间. 那么dim V0≤λ0的重数, 其中λ0的重数指的是它作为fσ(x)的根的重数.
如果α1,α2 ,…,αs不全为0, 不妨设α1,α2,…,αt
பைடு நூலகம்
(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
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1
AT T
2
n
即
1
T 1 AT
2
n
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上面讨论了当A可对角化时, 如何求可逆矩阵T的 问题. 下面把判断A是否可对角化及可对角化时如 何计算T(T-1AT为对角形)的方法及步骤归纳如下: 1)求矩阵A的全部特征根. 如果这些根不全在F内, 那么A在F上不能对角化. 2)如果A的特征根都在F内, 那么对A的每个特征根 λ,求出齐次线性方程组
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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.
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.
(1)
若 a1ξ1+a2ξ2+…+am-1ξm-1+amξm , ai∈F (2) 用λm乘(2)式两端,得
a1λmξ1+a2λmξ2+…+am-1λmξm-1+amλmξm
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
=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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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
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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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.
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矩阵是
1
1
2
,
(η1,η2,η3)= (α1,α2,α3)
又因为
2 0 1
1 0
0 1
1 1
2 0 1
即
T
1 0
0 1
1 1
是由基{α1,α2,α3}到基{η1,η2,η3}
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的过渡矩阵.由定理6.3.4有
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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
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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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.
2
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T 1 AT
1 0
0 1
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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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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
又由于αi1,…, airi 线性无关,均是 Vi 的向量,
从而有 dimVi ri .
另一方面,由定理6.5.4,又有 dimVi ri .
所以 dimVi ri .
□
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4. 线性变换对角化的方法和例子 由定理6.5.4和定理6.5.5可知,要把一个可对角 化的线性变换σ对角化,我们只需对σ的每个 特征根λi,求出Vλi的基,凑成空间V的由σ 的特征向量组成的基,σ在这样的一个基下 的矩阵就具有对角形式.
1
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所以,σ可对角化.□
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这个推论的矩阵说法是:设A是数域F上的一个 n阶矩阵.如果A的特征多项式fA(x)在F内有n 个单根,那么A可以对角化.
如果数域F是复数域C,推论1可改为以下推论. 推论2 设σ是复数域C上n维线性空间V的一个 线性变换.如果σ的特征多项式没有重根,那 么σ可对角化. 推论1给出了线性变换可对角化的一个充分非必
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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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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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
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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.
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证 设 k11 a11 ... k1r1a1r1+k21a21+…+ k a 2r2 2r2
+…+ ks1as1+…+ k a srs srs =0.
即 α1+α2+…+αs=0,
(5)
其中αi = ki1αi1+…+ k a iri iri ∈ Vi i=1, 2, …, s. 因此,αi= 0或者αi是σ的属于λi的特征向量.
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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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.
…… …… 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
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.
ki1=…= kiri =0, i=1, 2, …, s.
因此,向量组a11 , …, a1r1 , a21 , …, a2r2 , …, as1
, …, asrs 线性无关.
□
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再来讨论线性变换的特征子空间的维数与所属特 征根的重数的关系. 定理6.5.4 设σ是数域F上n维线性空间V的一个 线性变换.λ0是σ的一个特征根, V0 是σ的属于 特征根λ0的特征子空间. 那么dim V0≤λ0的重数, 其中λ0的重数指的是它作为fσ(x)的根的重数.
如果α1,α2 ,…,αs不全为0, 不妨设α1,α2,…,αt
பைடு நூலகம்
(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
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1
AT T
2
n
即
1
T 1 AT
2
n
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上面讨论了当A可对角化时, 如何求可逆矩阵T的 问题. 下面把判断A是否可对角化及可对角化时如 何计算T(T-1AT为对角形)的方法及步骤归纳如下: 1)求矩阵A的全部特征根. 如果这些根不全在F内, 那么A在F上不能对角化. 2)如果A的特征根都在F内, 那么对A的每个特征根 λ,求出齐次线性方程组
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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.
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.
(1)
若 a1ξ1+a2ξ2+…+am-1ξm-1+amξm , ai∈F (2) 用λm乘(2)式两端,得
a1λmξ1+a2λmξ2+…+am-1λmξm-1+amλmξm
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
=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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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
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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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.
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矩阵是
1
1
2
,
(η1,η2,η3)= (α1,α2,α3)
又因为
2 0 1
1 0
0 1
1 1
2 0 1
即
T
1 0
0 1
1 1
是由基{α1,α2,α3}到基{η1,η2,η3}
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的过渡矩阵.由定理6.3.4有
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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