浅谈矩阵对角化及其应用(米亚兄) - 天津商业大学商学院【优秀资料】
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浅谈矩阵对角化及其应用
写在前面:结识高等代数已经快一年了,我们从最初的认识行列式,一直到到现在的欧几里得空间,逐一学习了线性方程组、矩阵、多项式、二次型、线性空间、线性变换,现在就浅谈一下自己对矩阵对角化及其应用的认识。
众所周知:n维向量空间V中的线性变换δ可否对角化的问题是高等代数中十分重要的内容,而δ可对角化的充要条件是δ关于V的矩阵A可对角化。
内容摘要:文章综述了矩阵可以对角化的条件,讨论了可对角化矩阵的基本性质和结论,给出了矩阵(特殊矩阵如是对称阵)对角化的基本方法,以及对应特征多项式的性质,最后讨论其在特征值、特征向量方面的应用。
关键词:矩阵对角化特征多项式特征值特征向量
导言:文章由矩阵可对角化出发,说明矩阵可对角化的条件、讨论了可对角化矩阵的基本性质和结论,给出了矩阵(特殊矩阵如是对称阵)对角化的基本方法,以及对应特征多项式的性质,最后讨论其在特征值、特征向量方面的应用。
具体内容:
1、矩阵可对角化的条件:
1)设δ是n维线性空间的一个线性变换,δ的矩阵可以在某一组基下维对角矩阵的充分必要条件是δ有n 个线性无关的特征向量。
2)方块矩阵A被称为可对角化的,如果它相似于对角矩阵,就是说,如果存在一个可逆矩阵P使得P−1AP是对角矩阵。
3)设A 是数域F上的n阶矩阵,如果存在F上n阶可逆矩阵T,使得
T1-AT=∧,那么,就说矩阵A 是可以对角化的。
可对角化矩阵的基本性质和结论:
1)数域F上n阶矩阵A可以对角化的充要条件是A有n个线性无关的特征向量。
2)数域F上n阶矩阵A在F内有n个不同的特征根,那么A可以对角
化。
3) 属于不同特阵值的特征特真向量是线性无关的。
4)
如果在n 维空间V 中,线性变换δ的特征多项式在数域P 中有n 个不同的根,即δ有n 个不同的特征值,那么在某组基下的矩阵是对角形
的。
5) 任一n 阶实对称矩阵都可以对角化。
6)
对任一n 阶实对称矩阵A ,必存在n 阶正交矩阵T 使得T 1-AT=diag(1λ,2λ,...,n λ),其中(1λ,2λ,...,n λ为A 的特征根)。
5)实对称矩阵 的任一个特征值都是实数。
6)实对称矩阵
对应于不同特征值的实特征向量是正交的。
2、矩阵对角化的方法及实例解析:(以实对称矩阵为例)
实对称矩阵是一类很重要的矩阵,它具有一些特殊的性质,特别是,它可以正交相似于一个实对角阵。
设A 是一个n 阶实对称矩阵,α , β 是任意的n 维实向量,那么 (Aα,β)=(α,Aβ)
设A 是一个n 阶实对称矩阵,T=[]n X X X (21)
是一个正交矩阵使得
,则1λ,2λ,…n λ是A 的所有特征值,而X 1,X 2,…X n 是
A 的n 个相互正交的单位特征向量。
例1 设A=⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎢⎣⎡--------2111121111211112,求正交矩阵T ,使得T 1-AT 为对角阵。
解:由A E -λ=
2
111
12111
1211112
---------λλλλ=)5()1(3--λλ
得
的特征值为1λ=2λ=3λ=1(三重特征值),4λ=5.
当1λ=1时,由(1λE-A)=0,即: ⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤⎢⎢⎢
⎢⎣⎡--------1111111111111111⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡4321x x x x =⎥⎥⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000 得基础解系为1α=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0011, 2α=⎥
⎥
⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡0101,3α= ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-1001 ,把它正交化,
得1β=1α=⎥
⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0011,2β=2α-11112,,ββββα=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-012121,3β=3α-22223,,ββββα-11113,,ββββα=⎥⎥⎥⎥⎦⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡---1313131 再将其单位化得:1η=⎥⎥
⎥
⎥⎥
⎦⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡002222,2η=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-
03
66666,3η= ⎥⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---23636363
当4λ=5时,由(1λE-A)=0即:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢
⎢⎣⎡----3111131111311113⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡4321x x x x =⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000, 得基础解系为4α=⎥
⎥⎥⎥
⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--1111,将其单位化得:4η=⎥⎥⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡--21212121 则1η,2η,3η,4η是A 的一组单位正交的特征向量,令
T=[]43
21ηηηη=⎥⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣
⎡-
-----
212
32
1633
62163662
2
2
13
36
6
220
00