特征值与特征向量定义与计算
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特征值与特征向量
特征值与特征向量的概念及其计算
定义1. 设A是数域P上的一个n阶矩阵,λ是一个未知量,
称为A的特征多项式,记ƒ(λ)=| λE-A|,是一个P上的关于λ
的n次多项式,E是单位矩阵。
ƒ(λ)=| λE-A|=λn+α1λn-1+…+αn= 0是一个n次代数方程,称为A 的特征方程。特征方程ƒ(λ)=| λE-A|=0的根 (如:λ0) 称为A的特征根(或特征值)。 n次代数方程在复数域内有且仅有n 个根,而在实数域内不一定有根,因此特征根的多少和有无,不仅与A有关,与数域P也有关。
以A的特征值λ0代入 (λE-A)X=θ,得方程组 (λ0E-A)X=θ,是一个齐次方程组,称为A的关于λ0的特征方程组。因为 |λ0E-A|=0,(λ0E-A)X=θ必存在非零解X(0),X(0) 称为A的属于λ0的特征向量。所有λ0的特征向量全体构成了λ0的特征向量空间。
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一.特征值与特征向量的求法
对于矩阵A,由AX=λ0X,λ0EX=AX,得:
[λ0E-A]X=θ即齐次线性方程组
有非零解的充分必要条件是:
即说明特征根是特征多项式 |λ0E-A| =0的根,由代数基本定理
有n个复根λ1, λ2,…, λn,为A的n个特征根。
当特征根λi(I=1,2,…,n)求出后,(λi E-A)X=θ是齐次方程,λi
均会使 |λi
E-A|=0,(λi E-A)X=θ必存在非零解,且有无穷个解向量,
(λi E-A)X=θ的基础解系以及基础解系的线性组合都是A的特征向量。
例1. 求矩阵的特征值与特征向量。
解:由特征方程
解得A有2重特征值λ1=λ2=-2,有单特征值λ3=4 对于特征值λ1=λ2=-2,解方程组 (-2E-A)x=θ
得同解方程组 x1-x2+x3=0
解为x1=x2-x3 (x2,x3为自由未知量)
分别令自由未知量
得基础解系
所以A的对应于特征值λ1=λ2=-2的全部特征向量为
x=k1ξ1+k2ξ2 (k1,k2不全为零)
可见,特征值λ=-2的特征向量空间是二维的。注意,特征值在重根时,特征向量空间的维数≤特征根的重数。
对于特征值λ3=4
,方程组 (4E-A)x=θ
通解为
令自由未知量 x3=2 得基础解系
所以A的对于特征值λ3=4 得全部特征向量为 x= k3 ξ3
例2.
求矩阵的特征值与特征向量
解:由特征方程
解得A有单特征值λ1=1,有2重特征值λ2=λ3=0 对于
λ1=1,解方程组 (E-A) x = θ
得同解方程组为
同解为
令自由未知量 x3=1,得基础解系
所以A的对应于特征值λ1=1的全部特征向量为 x=k1ξ1 (k1≠0)
,解方程组 (0E-A)=θ
对于特征值λ2=λ3=0
通解为
令自由未知量 x 3=1,得基础解系
此处,二重根λ=0 的特征向量空间是一维的,特征向量空间的维数<特征根的重数,这种情况下,矩阵A是亏损的。
所以A的对应于特征值λ2=λ3=0 得全部特征向量为 x=k2ξ3
例3.矩阵
的特征值与特征向量
解:由特征方程
解得A的特征值为λ1=1, λ2=i, λ3=-i
对于特征值λ1
=1,解方程组 (E-A)=θ,由
得通解为
令自由未知量 x1=1,得基础解系ξ1=(1,0,0)T,所以A的对应于特征值λ1=1得全部特征向量为 x=k1ξ1
对于特征值λ2=i,解方程组 (iE-A)=θ
得同解方程组为
通解为
令自由未知量 x3=1,得基础解系ξ2=(0,i,1)T,所以A对应于特征值λ2=1的全部特征向量为 x=k2ξ2 (k2≠0)。
对于特征值λ3=-i,解方程组 (-E-A)x=θ,由
得同解方程组为
通解为