1、矩阵的特征值与特征向量及方阵的相似
矩阵的特征值、特征向量和矩阵的相似
特征值和特征向量与矩阵相似的关系
01
特征值和特征向量是矩阵的重要属性，它们与矩阵 的相似性有着密切的联系。
02
如果两个矩阵相似，它们的特征值和特征向量也必 须相同。
03
特征值和特征向量的性质决定了矩阵的稳定性、可 逆性和可约性等重要性质。
特征值和特征向量在矩阵相似中的应用
在解决线性方程组时，可以利用特征值和特征向量的性质，将原方程组转 化为易于求解的形式。
|λ|=√aii，其中aii为矩阵A的对角线元素。
特征值和特征向量的计算方法
定义法
根据特征值和特征向量的定义， 通过解方程组Av=λv来计算特征 值和特征向量。
幂法
通过迭代计算矩阵A的幂，然后观 察幂的迹的变化，从而找到特征 值和特征向量。
谱分解法
将矩阵A分解为若干个简单的矩阵 的乘积，然后通过计算这些简单 矩阵的特征值和特征向量来得到 原矩阵的特征值和特征向量。
矩阵的特征值、特 征向量和矩阵的相 似
目录
• 矩阵的特征值和特征向量 • 矩阵的相似 • 矩阵的特征值、特征向量和矩阵的相似的
关系 • 矩阵的特征值、特征向量和矩阵的相似的
应用
01
CATALOGUE
矩阵的特征值和特征向量
特征值和特征向量的定义
特征值
对于给定的矩阵A，如果存在一个标 量λ和对应的非零向量v，使得Av=λv 成立，则称λ为矩阵A的特征值。
02
CATALOGUE
矩阵的相似
矩阵相似的定义
定义：如果存在一个可逆矩阵P，使 得$P^{-1}AP=B$，则称矩阵A与B相 似。
相似矩阵具有相同的行列式值、迹、 秩和特征多项式。
矩阵相似的性质
01 相似的矩阵具有相同的特征多项式和行列式值。
1、矩阵的特征值与特征向量及方阵的相似-2022年学习资料
线性代数-同理对λ 2=23=-1，求相应线性方程组12E--Ax=0的一个基础解系：--4x1-2x2-4 3=0,--2x1-x2-2x3=0,-求解得此方程组的一基础解系：-C2=
线性代数-于是A的属于λ 2=入3=-1的全部特征向量为-k2a2+k3a3,-k2,k3是不全为零的实数而A的全部特征向量为11；k22+k3a3,这-里k1≠0为实数k2,k3是不全为零的实数-①⊙O
线性代数-∴.2E-P-1APP-ax-=P-12:E-APP-1a-=P2:E-Aa=0,-即P1APP a=:P-a,-故P-1au:是P-1AP属于；的特征向量-①，⊙O
线性代数-五、求方降A的特征多项式-例5-设A是n阶方阵，其特征多项式为-f42=2E-A=”+an-12 -1+…+a12+ao,-求：1求AT的特征多项式-2当A非奇异时，求A1的特征多项式-解1f2=2E-A 2E-AY-=2E-A=∫42，-·.A与AT有相同的特征多项式
线性代数-9和似拒降-定义设A,B都是n阶矩阵，若有可逆矩阵P,使-P-AP=B,-则称B是A的相似矩阵， 说矩阵A与B相似，-对A进行运算P-1AP称为对A进行相似变换，-可逆矩阵P称为把A变成B的相似变换矩阵。 矩阵之间的相似具有1自反性；2对称性；-3传递性.
线性代数-10-有芙和似拒降的性质-1喏A与B相似，则A与B的特征多项式-相同，从而A与B的特征值亦相同. 2若A与对角矩阵-λ 2-Λ =-n-相似，则1，元2，…，2m是A的n个特征值，
线性代数-三、特狃值与特狃向量的求法-第一步-计算A的特征多项式；-第二步-求出特征多项式的全部根，即得A 全部-特征值；-第三步将每一个特征值代入相应的线性方程组，-求出基础解系，即得该特征值的特征向量.
线性代数第六章 矩阵的相似变换
第六章 矩阵的相似变换本章主要讨论方阵的特征值和特征向量、方阵的相似变换和对角化等问题.第一节 方阵的特征值和特征向量一、特征值与特征向量定义1 设A 是n 阶方阵，如果存在数λ和n 维非零向量X 使关系式λ=AX X （6.1）成立，则称数λ为方阵A 的特征值；非零列向量X 称为A 对应于特征值λ的特征向量.将式（6.1）改写成()λ−=A E X 0， （6.2） 将（6.2）看成关于X 的齐次线性方程组，它有非零解当且仅当其系数行列式满足 0λ−=A E ， （6.3）即1112121222120λλλ−−=−n nn n nn a a a a a a a a a ， （6.4）这是以λ为未知数的一元n 次方程，称为A 的特征方程，其左端λ−A E 是λ的n 次多项式，记作()λf ，称为A 的特征多项式，特征方程的根就是A 的特征值.根据代数基本定理，在复数范围内，n 阶方阵A 有n 个特征值（重根按重数计算），记作12,,,λλλ n .求出特征值λi 后，将λi 代入齐次线性方程组（6.2）中，求解方程组()λ−=i A E X 0 （6.5） 的所有非零解向量，就是属于λi 的特征向量。
对不同的特征值逐个计算，可求得属于各特征值的全部特征向量.若非零向量X 是方阵A 的特征向量，则由（6.1）式可知，对任意实数0k ≠，有()()k k λ=A X X ，（6.6） 这表明k X 也是方阵A 的特征向量，因此属于同一特征值的特征向量有无穷多个；反之，不同特征值对应的特征向量必不相同，即一个特征向量只能属于一个特征值（证明留给读者作为练习）.由齐次线性方程组解的性质容易证得如下定理.定理1 设λ是方阵A 的特征值，12,,,s p p p 是属于λ的特征向量，则12,,,s p p p 的任意非零线性组合仍是属于λ的特征向量.例1 求141130002−−=A 的特征值和特征向量. 解 A 的特征多项式2141()130(2)(1)002λλλλλλλ−−−=−=−=−−−f A E ,所以A 的特征值为12λ=，231λλ==. 对于12λ=，解齐次方程组(2)−=A E X 0.由3411012110011000000−−−=→−A E ，得基础解系 1111−=p ，所以111(0)≠k k p 是对应于12λ=的全部特征向量.对于231λλ==，解齐次方程组()−=A E X 0.由 241120120001001000−−−=→A E ，得基础解系 2210−=p ，所以222(0)≠k k p 是对应于231λλ==的全部特征向量. 例2 求204121103−−=A 的特征值和特征向量.解 A 的特征多项式2204()121(1)(2)13λλλλλλλ−−−=−=−=−+−−f A E ,所以A 的特征值为11λ=−，232λλ==. 对于11λ=−，解齐次方程组()+=A E X 0.由104104131011104000−−+=→−A E ，得基础解系 1411−=p ，所以111(0)≠k k p 是对应于11λ=−的全部特征向量.对于232λλ==，解齐次方程组(2)−=A E X 0.由 4041012101000101000−−−=→A E ，得基础解系 2010=p ，3101− = p ,所以2233+k k p p （2k ，3k 不同时为0）是对应于232λλ==的全部特征向量.二、特征值和特征向量的性质定理2* 设12,,,λλλ n 是n 阶方阵()=ij a A 的n 个特征值，则有（1）11n n i ii i i a λ==∑∑； （2）1ni i λ==∏A .其中1niii a=∑是A 的主对角元之和，称为方阵A 的迹，记作tr()A .证明 见附录六例3 设7414744y x −= −−A 的特征值为123λλ==，312λ=，求,x y 的值. 解 由定理2可得123123tr()7718331212108x x y λλλλλλ=++=++=+− A A 解之得4,1x y ==−.定理3 设λ是方阵A 的特征值，p 是A 的属于λ的任一特征向量，则有： （1）k R ∀∈，k λ是k A 的特征值，p 是k A 的属于k λ的特征向量；（2）对任意非负整数k ，k λ是k A 的特征值，p 是k A 的属于k λ的特征向量； （3）若()ϕA 是A 的m （m 为任意非负整数）次多项式，即01()m m a a a ϕ=+++A E A A ，则()ϕλ是()ϕA 的特征值，p 是()ϕA 的属于()ϕλ的特征向量；（4）若A 可逆，则0λ≠，且1λ是1−A 的特征值，p 是1−A 的属于1λ的特征向量；（5）若A 可逆，则λA是*A 的特征值，p 是*A 的属于λA的特征向量；（6）λ也是T A 的特征值.证明 （1）由λ=Ap p ，有k k λ=Ap p 成立。
特征值与特征向量相似矩阵
注：
（1 ） 若 是A的属于特征值 的特征向量，则 k (k 0) 也是A的属于 的特征向量. （2） 若 1,2 ,L ,s 是A的属于特征值 的特征向量， 则 k11 k22 L kss , k1, k2 ,L , ks 不全为零 也是A的属于 的特征向量.
2 2 4 x3
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
4 2 2 4 2 2
解之得基础解系为
2 x1 2 x2 0, 4 x3
(1 , 1 , 1)T ,
所以属于 1 5 的一个线性无关的特征向量就是
1 = 1 + 2 + 3，
全部特征向量就是 k11 (0 k1 P) .
11
12
1n
E A
a 21 M
a ... 22 M
a 2n M
a a ... a
n1
n2
nn
n (a a L a ) n1 L (1)n A
11
22
nn
称为A的特征多项式. 方程 E A 0 称为A的
特征方程，其根称为A的特征根，即A的特征值. 注. n阶方阵A在复数范围内有n个特征值.
| E - A | = ( - 1)( - 2) … ( - n) .
比较上述两式可得
1 + 2 + … + n = a11 + a22 + … + ann ;
12 …n = |A|.
证毕
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
n次多项式的根与系数的关系
韦达定理： 设 1,2 是 ax2 bx c 的两个根，则
性质2：设n阶矩阵 A (aij )nn ，则
考研数学二(矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化)模拟试
考研数学二（矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化）模拟试卷4(题后含答案及解析)题型有：1. 选择题 3. 解答题选择题下列每题给出的四个选项中，只有一个选项符合题目要求。
1．设λ1，λ2是矩阵A的两个不同的特征值，对应的特征向量分别为α1，α2，则α1，A(α1+α2)线性无关的充分必要条件是( )A．λ1≠0B．λ2≠0C．λ1=0D．λ2=0正确答案：B解析：本题主要考查特征值、特征向量的定义和线性相关性的判别法．利用属于不同特征值的特征向量线性无关即得．解法1：设后k1α1+k2A(α1+α2)=0，得(k1+λ1k2)α1+λ2k2α2=0，由于α1，α2是属于A的不同特征值的特征向量，故α1，α2线性无关，从而所以α1，A(α1+α2)线性无关，即选项(B)正确．解法2：由于(α1，A(α1+α2))=(α1，λ1α1+λ2α2)=(α1，α2)，故α1，A(α1+α2)线性无关，即α1，A(α1+α2)的秩为2的充要条件为，即λ2≠0，故选B．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化解答题解答应写出文字说明、证明过程或演算步骤。
设3阶实对称矩阵A的特征值λ1=1，λ2=2，λ3=-2，且α1=(1，-1，1)T 是A的属于λ1的一个特征向量．记B=A5-4A3+E，其中E为3阶单位矩阵．2．验证α1是矩阵B的特征向量，并求B的全部特征值与特征向量；正确答案：由Aα1=λ1α1知Bα1=(A5-4A3+E)α1=(λ51-4λ31+1)α1=-2α1，故α1是矩阵B的属于特征值-2的特征向量．类似，矩阵B的其他两个特征值为λ5i-4λ3i+1(i=2，3)．所以B的全部特征值为-2，1，1．因为A是实对称矩阵，故B也是实对称的．若设(x1，x2，x3)T为B的属于特征值1的特征向量，则必有(x1，x2，x3)α1=0，即(x1，x2，x3)T与α1正交．所以有x1-x2+x3=0，解此方程得其基础解系为α2=(1，1，0)T，α3=(-1，0，1)T．故矩阵B的属于特征值-2的全部特征向量为K1α1(K1为不等于零的任意常数)；属于特征值1的全部特征向量为K2α2+K3α3(K2，K3是不全为零的任意常数)．解析：若λ是n阶矩阵A的特征值f(x)是x的m次多项式，则f(λ)是f(A)的特征值，且矩阵A的属于λ的特征向量α，也是f(A)的属于f(λ)的特征向量．这是矩阵的重要性质．所以第一问就是以具体的矩阵来验证上述结论．第二问则是常见的由矩阵B的特征值、特征向量求出B．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化3．求矩阵B．正确答案：令求得注：矩阵B也可由下列方法求得：单位化α1得将α2，α3正交化、单位化得由ξ1，ξ2，ξ3构成正交矩阵则涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化设三阶矩阵A的特征值为λ1=1，λ2=2，λ3=3，对应的特征向量依次为4．将β用ξ1，ξ2，ξ3线性表出；正确答案：设对此方程组的增广矩阵作初等行变换得唯一解(2，-2，1)T，故有β=2ξ1-2ξ2+ξ3．解析：本题考查相似矩阵的性质，运用A相似于对角阵去计算An．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化5．求An(n为自然数)．正确答案：解法1：由于Aξi=λiξi，故Anξi=λniξi；因此解法2：记p=(ξ1，ξ2，ξ3)，则有故从而涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化6．已知3阶实对称矩阵A满足trA=-6，AB=C，其中求k的值与矩阵A．正确答案：由题设AB=C可知A(1，2，1)T=0，从而λ1=0为A的特征值，α1=(1，2，1)T为相应的特征向量；又A(1，k，1)T=(-12，-12k，-12)T=-12(1，k，1)T，由此可知λ2=-12为矩阵A的特征值，α2=(1，k，1)T为相应的特征向量．因为λ1+λ2+λ3=trA=-6，所以λ3=6．又因为实对称矩阵属于不同特征值的特征向量正交，故有αT1α2=0，即(1，2，1)(1，k，1)T=0，解得k=-1．设A 的属于λ3=6的特征向量为α3=(x1，x2，x3)T，则显然αT1α3=0，αT2α3=0，即得到方程组：求得基础解系α3=(-1，0，1)T，即为A的属于λ3=6的特征向量．由Aα1=0α1，Aα2=-12α2，Aα3=6α3，得A(α1，α2，α3)=(0，-12α2，6α3)，即故解析：本题考查相似对角化的逆问题．用特征值与特征向量的定义Ax=λx，求特征值与特征向量．即若Ax=0有非零解x0．知0是A的特征值，x0是A的关于0特征值对应的特征向量，若Ax=λx，则λ是A的特征值，非零列向量x 是A的关于特征值λ的特征向量．还可用λ1+λ2+λ3=trA求特征值．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化7．设3阶实对称矩阵A的特征值λ1=1，λ2=2，λ3=-1，且α1=(1，a+1，2)T，α2=(a-1，-a，1)T分别是λ1，λ2对应的特征向量．又A的伴随矩阵A*有一个特征值为λ0，属于λ0的特征向量为α0=(2，-5a，2a+1)T．试求a、λ0的值，并求矩阵A．正确答案：由于｜A｜=λ1λ2λ3=-2，故A可逆．由于α0是A*的属于λ0的特征向量．所以A*α0=λ0α0．于是AA*α0=λ0Aα0，即｜A｜α0=λ0A α0，亦即-2α0=λ0Aα0．故．从而-2/λ0是A的特征值，α0是A的关于-2/λ0对应的特征向量．又由于α1，α2为实对称矩阵A的不同特征值的特征向量，故α1，α2正交，即αT1α2=0，得a=±1．无论a=1还是a=-1，则有α0与α1，α2中任何一个都线性无关，所以α0应是矩阵A的属于λ3的特征向量，于是有λ3=-2/λ0从而λ0=2．且α0与α1正交，即αT0α1=52+a-4=0，则a=4/5或a=-1，于是a=-1，λ0=2．令，则P可逆，且所以解析：本题考查实对称矩阵相似对角矩阵的逆问题．运用实对称矩阵不同的特征值所对应的特征向量必正交的性质来确定a与λ0．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化设3阶实对称矩阵A的秩为2，且8．求A的所有特征值与特征向量；正确答案：解法1：由题设知所以，由特征值与特征向量的定义，λ1=1是A的一个特征值，对应的一个特征向量为α1=(1，0，1)T．λ2=-1是A的又一个特征值，对应的一个特征向量为α2=(1，0，-1)T．又r(A)=2，所以A的另一特征值λ3=0，设λ3对应的特征向量为α3=(x1，x2，x3)T，由题设知，αT1α3=0，αT2α3=0，即解得基础解系为α3=(0，1，0)T．故A的特征值为λ1=1，λ2=-1，λ3=0．依次对应的特征向量为K1(1，0，1)T，K2(1，0，-1)T，K3(0，1，0)T，其中K1，K2，K3均是不为0的任意常数．解法2：设，由有得a=0，c=1，b=0，e=0，f=0．于是再由r(A)=2，得d=0．然后再求A的特征值与特征向量．涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化9．求矩阵A．正确答案：由A(α1，α2，α3)=(α1，-α2，0)，有涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化设A为2阶矩阵，α为非零向量，但不是A的特征向量，且满足A2α+A α-2α=0，试证10．α，Aα线性无关；正确答案：设k1，k2，使得k1α1+k2Aα=0，若k2=0k1α=0，而α≠0，所以k1=0，若是A的特征向量，这与已知矛盾．综上，可得k1=k2=0，所以α，Aα线性无关．解析：本题主要考查方阵相似对角矩阵的条件．用向量组线性无关的定义可证得α，Aα线性无关；再由A2α+Aα-2α=0有非零解确定A的特征值，由于特征值各不相同，故方阵A可对角化．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化11．A可相似对角化．正确答案：由A2α+Aα-2α=0(A2+A-2E)α=0，因为α≠0，所以齐次线性方程组(A2+A-2E)x=0有非零解，于是有若｜A+2E｜≠0，则有(A+2E)(A-E)α，即α是A的特征向量，这与已知矛盾，所以｜A+2E｜=0；同理可证｜A-E｜=0，所以A有两个不同的特征值λ1=-2，λ2=1，故A可相似对角化．涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化12．设α，β均为三维单位列向量，并且αTβ=0，若A=ααT+ββT，则必有非零列向量x，使Ax=0，并且A与Λ相似，写出对角矩阵Λ．正确答案：因为α，β为单位向量，且αTβ=0，故的秩为2，从而有x≠0，使即αTx=0，βTx=0，于是有Ax=(ααT+ββT)x=ααTx+ββTx=0．又Aα=(ααT+ββT)α=ααTα+ββTα=α，Aβ=(ααT+ββT)β=ααTβ+ββTβ=β，因此，A的特征值为1，1，0，其对应的特征向量为α，β，x，且α，β，x线性无关，故存在可逆矩阵p=(α，β，x)，使解析：本题考查抽象矩阵的特征值与特征向量的求法，特征值与特征向量的性质和矩阵相似对角化的条件．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化13．设A为3阶方阵，且有3个相异的特征值λ1，λ2，λ3，对应的特征向量依次为α1，α2，α3，令β=α1+α2+α3，证明：β，Aβ，A2β线性无关．正确答案：因为Aαi=λiαi(i=1，2，3)，则Aβ=A(α1+α2+α3)=Aα1+Aα2+Aα3 =λ1α1+λ2α2+λ3α3，A2β=A(Aβ)=A(λ1α1+λ2α2+λ3α3)=λ21α1+λ22α2+λ23α3．设存在常数K1，K2，K3，使K1β+K2Aβ+K3A2β=0，进而得(k1+k2λ1+k3λ21)α1+(k1+k2λ2+k3λ22)α2+(k1+k2λ3+k3λ23)α3=0．由于α1，α2，α3线性无关，于是有其系数行列式故k1=k2=k3=0，所以，β，Aβ，A2β线性无关．解析：本题考查方阵不同的特征值对应的特征向量是线性无关的性质和向量组线性相关性的证明．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化14．设A，B均为n阶方阵，A有n个互异特征值，且AB=BA．证明：B能相似于对角矩阵．正确答案：因A有n个互异特征值，所以存在可逆矩阵P，使其中λ1，λ2，…，λn是A的特征值，且λi≠λj(i≠j)．于是，根据题设AB=BA，得(P-1AP)(P-1BP)=P-1ABP=P-1BAP=(P-1BP)(P-1AP)，即Λ(P-1BP)=(P-1BP)Λ．令P-1BP=(cij)n×n，代入上式，有比较两边元素得λicij=λjcij，即(λi-λj)cij=0．由此有cij=0(i≠j)，故解析：本题考查矩阵相似对角化的条件．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化设A为3阶矩阵，α1，α2，α3是线性无关的3维列向量，且满足A α1=α1+α2+α3，Aα2=2α2+α3，Aα3=2α2+33．15．求矩阵B．使得A(α1，α2，α3)=(α1，α2，α3)B；正确答案：由题设条件，有可知解析：本题主要考查矩阵的基本运算．相似矩阵的性质(相似矩阵有相同的特征值)，矩阵的特征值与特征向量的计算以及矩阵对角化的方法．由题设，容易求得矩阵B．由A与B相似，要求矩阵A的特征值，仅需求矩阵B的特征值，最后求可逆矩阵P即可．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化16．求矩阵A的特征值；正确答案：因为α1，α2，α3是线性无关的3维列向量，可知矩阵C=(α1，α2，α3)可逆，所以C-1AC=B，即矩阵A与B相似．由此可得矩阵A与B有相同的特征值．由得矩阵B的特征值，也即矩阵A的特征值λ1=λ2=1，λ3=4．涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化17．求可逆矩阵P，使得P-1AP为对角矩阵．正确答案：对应于λ1=λ2=1，解齐次线性方程组(E-B)x=0，得基础解系ξ1=(-1，1，0)T，ξ2=(-2，0，1)T；对应于λ3=4，解齐次线性方程组(4E-B)x=0，得基础解系ξ3=(0，1，1)T．令矩阵则因Q-1BQ=Q-1C-1ACQ=(CQ)-1A(CQ)，记矩阵故P即为所求的可逆矩阵．涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化已知矩阵A与B相似，其中18．求x与y；正确答案：因A与B相似，故｜λE-A｜=｜λE-B｜，即整理得(λ-2)(λ2-xλ-1)=(λ-2)[λ2+(1-y)λ-y]．比较上式两边λ同次幂的系数可得x=0，y=1，此时解析：本题主要考查矩阵相似的性质及利用正交矩阵化实对称矩阵为对角矩阵的方法．由矩阵A与B相似，知它们有相同的特征多项式，由此可求出x和y，然后用常规方法求出正交矩阵Q，使Q-1AQ=B．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化19．求正交矩阵Q，使得Q-1AQ=B．正确答案：由于B是对角矩阵，其特征值为λ1=2，λ2=1，λ3=-1，而A 与B相似，故它们也是A的特征值．对于特征值λ1=2，由得A的属于λ1=2的特征向量可取为ξ1=(1，0，0)T．对于特征值λ2=1，由得A的属于λ2=1的特征向量可取为ξ2=(0，1，1)T．对于特征值λ3=-1，由得A的属于λ3=-1的特征向量可取为ξ3=(0，1，-1)T．显然，ξ1，ξ2，ξ3已正交，再单位化，得令则Q可逆，且有Q-1AQ=B．涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化设3阶实对称矩阵A的各行元素之和均为3，向量α1=(-1，2，-1)T，α2=(0，-1，1)T是线性方程组Ax=0的两个解．20．求A的特征值与特征向量；正确答案：由题设知α1，α2是Ax=0的两个解，所以有Aα1=0，Aα2=0．即Aα1=0α1，Aα2=0α2．而α1，α2线性无关，所以λ1=λ2=0是A的二重特征值，α1，α2为A的属于特征值0的两个线性无关的特征向量．又矩阵A的各行元素之和均为3，即由特征值与特征向量的定义，知λ3=3是A的一个特征值，α3=(1，1，1)T为A的属于特征值3对应的一个特征向量．于是，A 的全部特征值为λ1=λ2=0，λ3=3．属于特征值0对应的全部特征向量k1α1+k2α2(k1，k2是不全为零的任意常数)，属于特征值3对应的全部特征向量k3α3(k3是不为零的任意常数)．解析：本题主要考查实对称矩阵对角化的逆问题．由α1，α2是线性方程组Ax=0的解，知α1，α2是属于0的特征向量．又由A的各行元素之和为3，知(1，1，1)T是A的属于3的特征向量．于是A的所有的特征值、特征向量均求出，从而本题就成为一个常规题了．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化21．求正交矩阵Q和对角矩阵A，使得QTAQ=Λ；正确答案：对α1，α2正交化，令b1=α1=(-1，2，-1)T，再分别将b1，b2，α3单位化，得则Q为正交矩阵，且QTAQ=∧．涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化22．求A及，其中E为3阶单位矩阵．正确答案：因QTAQ=∧，且Q为正交矩阵，故A=Q∧QT．由A=Q∧QT得所以涉及知识点：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化设3阶方阵A=(α1，α2，α3)有3个不同的特征值，且α3=α1+2α2，试证：23．r(A)=2；正确答案：由于α3=α1+2α2知r(A)＜3，所以0是A的一个特征值，又由于A的3个特征值各不相同，故A可对角化，且A有两个非零特征值，从而r(A)=2．所以Ax=0的基础解系只有一个线性无关的解向量．解析：本题考查向量组线性相关和矩阵特征值的概念和性质，矩阵相似对角化的条件以及非齐次线性方程组通解的结构．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化24．若α1+α2+α3=β，求Ax=β的通解。
第四章相似矩阵
2 1 1 求矩阵A 0 2 0 的特征值与特征向量 . 4 1 3 解：令 A E 0, 解得1 1，2 3 2 1 当1 1，解方程组（ A E）x 0, 解得基础解析为 1 0 1 则k11为A关于特征值1 1的特征向量，其中 k1 0. 1 1 当2 3 2，解方程组（ A 2 E）x 0, 解得基础解析为 2 4 , 3 0 0 4 则k 2 2 k3 3为A关于特征值2 3 2的特征向量，其中 k 2 , k3不全为零.
2 1 1 1 求相似矩阵 P , 使得 P AP Λ , 其中 A 0 2 0 例1、 . 4 1 3 解：令 A E 0, 解得1 1，2 3 2 1 当1 1，解方程组（ A E）x 0, 解得基础解析为 1 0 . 1 1 1 当2 3 2，解方程组（ A 2 E）x 0, 解得基础解析为 2 4 , 3 0 . 0 4 1 1 令P (1 , 2 , 3 ), Λ 2 , 则P AP Λ. 2
由上式可知i为A的特征值，i为A关于i的特征向量 , 又因为相似变换矩阵 P可逆，所以1 , 2 ,, n线性无关. 可知Λ由A的n个特征值构成， P由A的n个线性无关的特征向量 构成.
A可对角化的条件： 定理1：n阶矩阵A可对角化 A有n个线性无关的特征向量 定理2：n阶矩阵A可对角化 A的每个ti重根i都对应ti 个线 性无关的特征向量 定理3：A有n个互异的特征值 n阶矩阵A可对角化
第四章
相似矩阵
第
一
节
方阵的特征值与特征向量
第五章 相似矩阵(2)
i的特征向量。因为 P可逆，得 A的n个特征向量线性无关。
(2) 充分性（命题：已知n阶方阵A有n个线性无关的特征 向量，则A相似于）
14
设A有n个线性无关的特征向量 P , P2 ,...Pn , 它们分别属于 1 A的特征值 1，2， n ..., AP A( P , P2 ,...Pn ) ( AP , AP2 ,...APn ) 1 1 (1 P , 2 P2 ,...n Pn ) 1 1 2 ( P , P2 ,...Pn ) 1 P n P 1 AP A相似于对角矩阵
2 1
T X 1 X 2 0 X 1与X 2正交。
20
定理10：设A为n阶实对称矩阵，则一定存在正交矩阵Q，使 1 2 T 1 Q AQ Q AQ ..., , 其中1，2， n为A的特征值
n
1
(2)当A可逆时, A是A的伴随矩阵A*的特征值;
是A-1的特征值;
(3)f(x)是x的一个一元多项式,则f()是f(A)的一个特征值,并且x仍 是矩阵A-1,A*,f(A)的分别对应于特征值
1
,
A
, f()的特征向量.
定理3：设1，2，m 是方阵A的m个互不相同的特征 值， X1，X2，Xm依次为与之相对应的特征向 量， 则X1，X2，Xm线性无关。 证明：采用数学归纳法进行证明 （1）当m=1时，∵X10，所以X1线性无关
令P ( X 1 , 2 ,... n ),则P正交， P 1 AP P T AP 1 0 B 0 1 1 T T T T T T 又( P AP ) P A P P AP T B 0 B 0, B T B , 所以B为n 1阶实对称矩阵，由归纳假设 存在n 1阶正交矩阵P1 , 使 P1 BP1 P1 BP1 diag{2 ,...,n }
矩阵的特征值与特征向量
1, 2, …, n), 则 P 可逆, 且 P-1AP=
1,
注: 对于实对称矩阵 A，一定有可逆阵 P，使 P－1AP为对角阵， P 的列向量为 A 的特征向量，对角阵中主对角线上的元素为 A 的特征值，而且也一定有正交阵 Q，使 Q－1AQ 为对角阵. 当 A 的特征 值互异时，其特征向量两两正交，只需将特征向量单位化 ，即可求得正交阵 Q；当 A 有 k 重特征值时，这个k 重特征值 一定对应有 k 个线性无关的特征向量，用施密特正交化方法将其 化为两两正交的向量并单位化，就求出正交阵 Q 来了.
矩阵的特征值与特征向量
一. 特征值与特征向量的求法
1.利用定义求特征值与特征向量
注: 用定义求特征值与特征向量，最重要的是求出特征值. 为此， 首先求出矩阵的特征多项式，并将它按降幂排列，然后通过试根或 因式分解将其化为一次式的乘积，从而求出特征值. 求特征向 量 即求齐次方程组(A- E)X=0 的基础解系.
2.利用公式求特征值与特征向量
二.A 与对角阵相似的解题方法
注: 当矩阵有重特征值时，我们用定理“A 与对角阵相似的充 要条件为 r(A- iE)=n-ri”来判定 A 能否与对角阵相似，其中 ri特征值 i的重数，n 为矩阵 A 的阶数.
注: 矩阵相似对角化的步骤: (1) 求出 A 的所有特征值 1, 2,…
三. 方阵 及其特征值、特征向量的互求
四.An 的求法
五.证明题
n,若
1, 2,…,
n 互异, 则 A 与对角阵相似；若
1, 2,…,
异的为
1, 2,…,
m, 每个
i 的重数为 ri, 当 r(A-
i E)=n-
(i=1,2,…m), A 与对角阵相似；否则 A 不能与对角阵相似
第六章 矩阵的相似 特征值和特征向量教材
2 2
4 3
0 0
0
1 6
第 6章
2.3
矩阵的相似 特征值和特征向量
根与系 数 A 有相同 设 A 是 n 阶方阵，则 AT 与 的关系 Proof
特征值与特征向量的性质
Theorem 6.2
的特征值. Theorem 6.3 设 n 阶方阵 A = (aij) 的 n 个特征值为 1，2， ，n ，则
说明特征向量不是被特征值所唯一确定，相反，特
征值却是被特征向量所唯一确定。 一个特征向量只能属于一个特征值
若非零向量 x 是属于两个特征值 1，2 的特征向量, 1 x 2 x 则有 Ax 1x，Ax 2 x 即
于是 (1 2 ) x 0 又因为 x 0 所以 1 2 . A 的属于特征值 0 的全体特征向
A E 0 E A 0
ann ) n1 (1)n A ()
E A n (a11 a22
又因为 1，2， ，n 是 A 的全部特征值，故
E A ( 1 )( 2 ) ( n ) n (1 2 n ) n1 (1)n 12
2 2 1 1 3 5 2全部特征向量为 2 Solution : A 对应于 2 A k E 2 1 2 ( 1) (5 ) x （ k 是不为零的任意常数） 3 3 3 2 2 1
特征值是 1 2 1，3 5
未必有两 个
当 1 2 1， 解方程组 ( A E ) x 0 ( A 5E ) x 0 52 x 当 ， 解方程组 3x 1 0 2 2 x 0 1 2 3 0 1 4 2 2 1 1 x 0 x 1 解得基础解系 1 2 2 x 2 x 0 即 2 x 1 2 3 r 1 x 1 A 5E 2 4 2 0 1 1 1 2 x 3 2 x 2 x 0 解得基础解系
第1节-特征值与特征向量、相似矩阵
例题
例1.求矩阵 A =
34 52
的特征值与特征向量.
1 1 0
例2.求矩阵
A
=
4 1
3 0
0 2
的特征值与特征向量.
2 1 1
例3.求矩阵
A
=
0 4
2 1
0 3
的特征值与特征向量.
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
例4 求矩阵
1 2 2 A 2 1 2 ,
2 2 1
特征值与特征向量.
当
2 3 1 时, 解方程组
(E A)X 0 ,
2 2 2 x1
即
2 2 2 x2 0,
2 2 2 x3
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
2 2 2 x1 2 2 2 x2 0, 2 2 2 x3
解之得基础解系为
(1 , 1 , 0)T , (0 , 1 , 1)T ,
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
4 2 2 4 2 2
解之得基础解系为
2 x1 2 x2 0, 4 x3
(1 , 1 , 1)T ,
所以属于 1 5 的一个线性无关的特征向量就是
1 = 1 + 2 + 3，
全部特征向量就是 k11 (0 k1 P) .
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
1i jn
1n 12 n
—（2）
比较（1）与（2）的展开式中同次项的系数，
§1 特征值与特征向量、相似矩阵
得根与系数的关系为：
a1 1 n a2 12 13 n1n
a3 123 124 n2n1n
an1 1 n1 12 n1 13 n 23 n an 1n 12 n
第六章 矩阵的相似 特征值和特征向量
量，构成向量空间吗？ 不！因为不含零向量。
4
第 6章
矩阵的相似 特征值和特征向量
(1)
a1n a2 n ann 0
2.2 特征值与特征向量的求法 由 Ax x
a11 a12 a22 an 2
可得 ( A E ) x 0
(2)
显然，（2）有非零解的充要条件是 det( A E ) 0 即
§2 特征值和特征向量
2.1 特征值与特征向量的概念 Definitቤተ መጻሕፍቲ ባይዱon 6.1 设 A 是 n 阶方阵，如果数 和 n 维非
零向量 x 使关系式
对应于特征值 Theorem 6.1
Ax x
（1）
成立，则称 为 A 的特征值，非零向量 x 称为 A 的
的特征向量.
特征向量，则 k1x1 k2x2 也是A 的属于特征值 0 的特
( x1 x2 ) x 1 1 2 2x
( ) x 0 即 (1 ) x 1 2 2
因 1 2 , 由Th. 4.5 知 x1，x2 线性无关，故由上式 得 1 2 0 即 1 2 与题设矛盾 15 因此， x1+ x2 不是 A 的特征向量.
2 2 1 1 3 5 2全部特征向量为 2 Solution : A 对应于 2 A k E 2 1 2 ( 1) (5 ) x （ k 是不为零的任意常数） 3 3 3 2 2 1
特征值是 1 2 1，3 5
theorem612的对应于特征值的线性无关的特征向量恰有r344242实对称矩阵的相似对角化实对称矩阵的相似对角化theorem613阶实对称矩阵则必存在n阶正交阵u1au其中是以a对实对称矩阵a求正交阵u1au1求出a的全部互不相等的特征值它们的重数分别为k重特征值求方程的基础解系1au注意中对角元的排序应与u中列向量排序相对应
第一节 矩阵的特征值与特征向量
2. 特征值与特征向量的求法
Ax = λ x ⇒ ( A − λ E ) x = 0 或 ( λ E − A) x = 0
已知
x ≠ 0, 所以齐次线性方程组有非零解
⇔ A− λE = 0 或 λE − A = 0
定义2： An×n 定义 ：
= aij
( )
λE − A =
, 数λ n×n λ − a11 − a12 L − a 21 λ − a 22 L
*
(
−1
的特征值。 ) 的特征值。
B = A2 − 3 A + E 的特征值和 B 的特征值为1,2,3，求 例： 设矩阵 A 的特征值为 ，
1 −1 1 例：设 A = 2 − 2 2 −1 1 −1 求： （1） A 的特征值和特征向量。 ） 的特征值和特征向量。
x1 = x 2 − x 3
A
1 −1 1 1 − 1 1 = 2 − 2 2 → 0 0 0 − 1 1 − 1 0 0 0
自由未知量: 自由未知量 x 2 , x 3
−1 1 p1 = 0 , p2 = 1 得基础解系 1 0
它的基础解系， 任意 n 个线性无关的向量都是 它的基础解系， 1 0 0 0 1 0 L 取单位向量组 ε 1 = ， ε 2 = ， ， ε n = M M M 0 0 1 作为基础解系。 作为基础解系。
解： 第一步：写出矩阵A的特征方程，求出特征值 第一步：写出矩阵 的特征方程 求出特征值. 的特征方程，
−1 − λ A− λE = −4 1 2 ( 2 − λ ) ( λ − 1) = 0
第五章 方阵的特征值 特征向量与相似化简(第二讲)
性质6 性质 若A~B,则对于任意的多项式f(λ),必有f(A)~ f(B). 证明 设可逆矩阵P使P-1AP=B,对于任何正整数m及任 意数k ,容易验证如下等式 P-1(kA)P=(kB), P-1AmP= (P-1AP)m= Bm, 利用以上两式又可验证,对任意多项式f(λ),总有 P-1 f(A)P= f(B), 即知f(A)~ f(B). 性质7 性质 若A~B,则A与B的特征多项式相同,从而A与B的 特征值相同. 证明 因A与B相似,即有可逆矩阵P, 使 1AP = B 故 P
λ1 λ1 λ2 λ2 = P . =P1,P2, …,Pn λn λn
即 AP = P∧ , 所以P –1AP =∧.
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定理3.1的证明过程告诉我们:当n阶矩阵A相似对角矩阵 时,该对角矩阵的主对角元素恰是矩阵A的全部特征值;相似 因子的个列恰是矩阵A的n个线性无关的特征向量.并且这些 特征向量与分布在对角矩阵主对角线上的特征值依序对应. 由于一个矩阵的特征向量是不惟一的,所以当方阵相 似于对角矩阵时,相似因子是不惟一的,但是能与A相似的 对角矩阵,除主对元素的相互次序可能不同之外,是由矩 阵A的特征值完全确定的. A . 通常我们把方阵相似于对角矩阵的问题称为矩阵的相似 相似 对角化问题,能与对角矩阵相似的方阵又称为可对角化矩阵 可对角化矩阵. 对角化 可对角化矩阵 注意到:n阶矩阵A的特征向量都是n维向量,因此A的 线性无关特征向量的个数不会超过n.为了最大限度地找到A 的线性无关特征向量组,应先弄清楚如下两个问题:一是A 的ni重特征值λi对应的特征向量最多能有多少个线性无关? 二是不同的特征值的各自线性无关的特征向量组合在一起 是否能保持线性无关? 下面的两个定理将回答这两个问题.
线性代数 第六章 矩阵的特征值和特征向量
2 1 1 解：A I 0 2 0 ( 1)( 2)2
4 1 3
令 A I 0，得矩阵A的特征值为1 1，2 3 2，
求特征向量就是求(A-λI)x=0 的非零解。
当1 1时,解方程A I x 0.
1 1 1 1 0 1 A I 0 3 0 ~ 0 1 0 ,
4 11 1 0 2 0 4 1 3
当2 3 2时,解方程A 2I x 0.
4 1 1 4 1 1 A 2I 0 0 0 ~ 0 0 0,
4 1 1 0 0 0
1 1 x2 4 , x3 0 0 4
例
1 2 2
特征值和特征向量的应用
❖ 汽车的设计者研究特征值是为了抑制噪音从 而创造一个安静的乘车环境.
❖ 石油公司借助特征值分析可以找到石油储藏 地点.
❖ 特征值也可以用于检查固体的裂缝,当一根梁 被撞击,它的固有频率(特征值)能够被听到, 如果这根梁有回响表明它没有裂缝;如果声音 迟钝,则这根梁有裂缝.
❖ 用收音机收听广播时要改变谐振频率直到它 与正在广播的频率相匹配,因此设计收音机时 要利用特征值.
A I 0
a11 a12 a1n f ( A I a21 a22 a2n
an1
an2 ann
f(λ)=|A- λI|是关于λ的n次多项式，称为A的特征多
项式， |A- λI|=0称为A的特征方程。
代数学基本定理
一个n次复系数多项式方程在复数域内有且只有n 个根（重根按重数计算）。
A
2 2
1 2
12
解
A I (1 )( 1)( 3),
1 1 ,
1
x1
11
,
2 1 ,
1
矩阵的特征值与特征向量
3 32 24 28
上式 ( 2)( 5 14) ( 2)( 7)( 2) 1 2 2, 3 7 （这就是特征值。）
2
经试根知，2是一个根。故
（下面求特征向量。）
对1 2 2, (解( A 2E ) X O) 1 2 2 1 2 2 0 0 x1 2 x2 2 x3 A 2E 2 4 4 0 2 0 0 0 4 4
矩阵的相似对角形
矩阵的特征值与特征向量
一、相似矩阵： 1.定义1：设A与B都是n阶矩阵，若存在一个 n阶可逆阵P，使
B P 1 AP，则称矩阵A与B相似，记作 A~B
可逆阵P称为相似变换矩阵。
(1) 相似矩阵具有自反性、对称性、传递性。 (2) A~B AB,反之不对。 相似与等价的关系
(i ) A ~ B r( A) r( B)
3.特征值的求法公式：设为A的特征值，则
(i ) k为kA的特征值； (ii) m为Am的特征值； (iii) f ( )为f ( A)的特征值； (iv) 1为A1的特征值；
(v ) A
非常重要的公 式，一定要背过。
(vi) 为AT的特征值 .
(i) 12 n A;
证明详见课本。 在求行列式时特别有用。
A的特征值为 1 ， 1 ， 2，求 A 3E . 例2：设三阶方阵
三、特征值与特征向量的性质：
40
性质1：n阶矩阵A的相异特征值 1，2， ，m所对应的 特征向量1 , 2 , , m线性无关。
推论：
n阶矩阵A的相异特征值为 1，2， ，m , i1 , i 2 , , iri 是特征值i 所对应的线性无关的特 征向量，则 ri 个特征
线性代数第05章 相似矩阵
1
0
0
1
0
1 0 0 0 0 0
得同解方程组
x1 x2
0 0
故得通解
x3 x3
x1 0
x2
c2
0
x3 1
对应于特征值 3 2 的全部特征向量为
0
c2 2
0
(c2
0)
1
(c2 R)
5.1.2 特征值的性质
n 性质1 若 阶方阵 A (ai j ) 的全部特征值为 1, 2, , n （ k 重特征值算作 k 个特征值）则：
5
2
0．
7
5.2.2相似矩阵的性质
性质1 A A（; 因为 A E1AE)
性质2 若 A B, 则 B A;
性质3 若A B, B C, 则 A C;
性质4 相似矩阵有相同的特征多项式,从而所有的特征 值都相同；
(1)1 2 n a11 a22 ann ,
(2)12 n A ;
性质2 设 是可逆方阵A 的一个特征值，x 为对应的特征
向量, 且 0 则
1
是 A1
的一个特征值，x 为对应
特征向量;
性质3 设 是方阵 A 的一个特征值，x 为对应的特征
n 向量, 是一个正整数, 则 n 是 An 的一个特征值，
1 1 1 1
A
3E
1
1
0
0
得同解方程组 一基础解系为
x1 x2
x2 x2
通解为
x1 x2
c2
1
1
2
1
1
(c2 R)
所以对应于 1 1 的全部特征向量为
c22 (c2 0)
1 1 0
考研数学三(矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化)模拟试
考研数学三（矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化）模拟试卷1(题后含答案及解析)题型有：1. 选择题 2. 填空题 3. 解答题选择题下列每题给出的四个选项中，只有一个选项符合题目要求。
1．设A为n阶实对称矩阵，P是n阶可逆矩阵，已知n维列向量α是A 的属于特征值λ的特征向量，则矩阵(P－1AP)T属于特征值λ的特征向量是( )A．P－1αB．PTα．C．PαD．(P－1)Tα．正确答案：B解析：由于(P－1AP)TPTα=PTAT(P－1)TPTα=PTA(PT)－1α=PTAα=PT λa=λPTα．由特征值与特征向量的定义知(P－1AP)T属于特征值λ的特征向量为PTα因而应选(B)．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化2．设矩阵有3个线性无关的特征向量，则a，b应满足的条件为( ) A．a=b=1．B．a=b=－1．C．a≠b．D．a+b=0．正确答案：D解析：由A的特征方程得A的特征值为λ1=λ2=1，λ3=－1，由于对应于不同特征值所对应的特征向量线性无关，所以当A有3个线性无关的特征向量时，对应于特征值λ1=λ2=1应有两个线性无关的特征向量，从而r(E －A)=1，由知，只有a+b=0时，r(E－A)=1，此时A有3个线性无关的特征向量，故应选(D)．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化3．设矩阵已知矩阵A相试于B，则秩r(A－2E)+r(A－E)=( ) A．2．B．3．C．4．D．5．正确答案：C解析：因A相似于B，所以存在可逆矩阵P，使A=PBP－1．从而故选(C)．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化填空题4．设A为n阶矩阵，|A|≠0，A*为A的伴随矩阵．E为n阶单位矩阵，若A有特征值A，则(A*)2+E必有特征值___________．正确答案：解析：由于A是A的特征值，所以是A*的特征值．从而(A*)2+E必有特征值知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化5．设n阶矩阵A的每行元素之和为a，则A3+3A2+2A+E必有特征值___________.正确答案：a3+3a2+2a+1．解析：由于根据矩阵特征值与特征向量的概念知a是A的一个特征值，从而a3+3a2+2a+1必是A3+3A2+2A+E的特征值．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化6．若4阶矩阵A与B相似，矩阵A的特征值为则行列式|B-1－E|=__________.正确答案：24解析：由矩阵A与B相似，知A与B有相同的特征值，因此B的特征值也为易知B－1的特征值为2，3，4，5，而B－1－E的特征值为1，2，3，知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化7．已知向量是矩阵的逆矩阵的特征向量，则k=_________．正确答案：1或－2．解析：设λ是A-1的对应于α的特征值，则A-1α=λα，即λ=λAα，亦即得方程组解之，得或于是，k=1或－2时，α是A－1的特征向量．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化8．设A为2阶矩阵，α1，α2为线性无关的2维列向量，Aα1=0，Aα2=2α1+α2，则A的非零特征值为________.正确答案：1解析：由于令P=(α1，α2)，则有AP=PB，由于α1，α2线性无关，从而P=(α1，α2)可逆，于是P-1AP=B，再由得λ=0，1，故A的非零特征值为1．知识模块：矩阵的特征值和特征向量及方阵的相似对角化解答题解答应写出文字说明、证明过程或演算步骤。
第2节 方阵的特征值与特征向量 相似矩阵-文档资料
1
解得基础解系 X
2
1
．k2 X2（k2 ≠ 0）就是对应的特征向量．
2
2 1 1
例5.2.2：求矩阵 A
0
2
0
的特征值和特征向量．
4 1 3
解：
l2 lEA 0
4
1
l2
1
1 0
(l2)l2
l3
4
1
l3
(l2)(l2l2)(l1)(l2)2
4 1 1 4 1 1 2EA0 0 0~r 0 0 0
4 1 1 0 0 0
解方程组 (2E-A) X= 0． 1
0
解得基础解系
p2
0
,
p3
1
．
4
1
k2 p2 + k3 p3 （k2 , k3 不同时为零）就是对应的特征向量．
4 1 4 0 0 0
解方程组 (-E - A) X = 0．
1
解得基础解系 p 1
0
．
k
p1（k
≠
0）就是对应的特征向量．
1
2 1 1
例5.2.2：求矩阵 A
0
2
0
的特征值和特征向量．
4 1 3
解（续）：当 l2 = l3 = 2 时，因为
5 1 1
例5.2.1：求矩阵
A
3
1
1
的特征值和特征向量．
4 2 1
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A)x 0的一个基础解系:
4 x1 2 x2 4 x3 0,
2
x1
x2
2
x3
0,
4 x1 2 x2 4 x3 0,
求解得此方程组的一个基础解系:
2
1 0 1
,
1
2 2.
0
于是A的属于 2 3 1的全部特征向量为 k2 2 k3 3,
k 2 , k 3是不全为零的实数.
三、特征值与特征向量的求法
第一步 计算 A 的特征多项式；
第二步 求出特征多项式的全部根，即得 A 的全部 特征值； 第三步 将每一个特征值代入相应的线性方程组， 求出基础解系，即得该特征值的特征向量．
例3
计算3阶实矩阵A
3 2
2 0
4 2
的 计算A 的特征多项式
的一个基础解系.
5 x1 2 x2 4 x3 0, 2 x1 8 x2 2 x3 0, 4 x1 2 x2 5 x3 0,
化简求得此方程组的一个基础解系
2
1 1.
2
属于 1 8的全部特征向量为k1 1(k1 0为实
数).
同理对 2 3 1,求相应线性方程组( 2 E
3 2 4
f ( ) E A 2 2
4 2 3
( 8)( 1)2.
第二步 求出特征多项式f ( )的全部根,即A
的全部特征值.
令f ( ) 0,解之得1 8, 2 3 1,为A的
全部特征值.
第三步 求出 A 的全部特征向量
对1 8,求相应线性方程组(1 E A)x 0
第五章 矩阵的特征值和特征向量
一、主 要 内 容 1、矩阵的特征值与特征向量及 方阵的相似
６ 方阵的特征值和特征向量
定义 设A是n阶矩阵,如果数和n维非零列向量x
使关系式
Ax x 成立,那么, 这样的数称为方阵A的特征值,非零向 量x称为A的对应于特征值的特征向量.
A E 0称为方阵A的特征方程. f ( ) A E 称为方阵A的特征多项式.
( A)的特征值.其中 ( ) a0 a1 am m ,
( A) a0 E a1 A am Am .
(3)当A可逆时, 1
是
A1的
特征值;
1
A是
A的
特征值.
８ 有关特征向量的一些结论
定理 设 1 , 2 ,, m 是方阵A的m个特征值,
p1 , p2 ,, pm 依次是与之对应的特征向量,如果
f A( ) E A n an1 n1 a1 a0 ,
求 : (1)求 AT 的特征多项式; (2)当A非奇异时,求 A1的特征多项式.
解 (1) f AT ( ) E AT (E A)T E A f A( ),
A与 AT 有相同的特征多项式.
(2)设 1, 2 ,, n是A的全部特征值,则
f P1AP ( ) E P1 AP P1 P P1 AP
P1 E A P E A f A( ), 1, 2 ,, n就是 P1 AP的全部特征值. 其次求 P1 AP属于 i的特征向量. A i i i , 即 (i E A) i 0, 又 ( i E P1 AP ) i (i P1 P P1 AP) i
可逆矩阵P称为把A变成B的相似变换矩阵. 矩阵之间的相似具有(1)自反性；(2)对称性；
(3)传递性．
１０ 有关相似矩阵的性质
(1)若 A与 B相似，则 A与 B的特征多项式 相同，从而 A 与 B 的特征值亦相同．
(2)若A与对角矩阵
1
2
n
相似,则 1 , 2 ,, n是A的n个特征值.
从而A的全部特征向量为k1 1;k 2 2 k 3 3 ,这
里 k1 0为实数, k 2 , k 3是不全为零的实数.
四、已知A 的特征值，求与 A相关矩阵的特征值
例4 设n阶方阵A的全部特征值为 1 , 2 ,, n ,属 于 i的特征向量为 i ,求 P 1 AP的特征值与特征向
量. 解 首先证明A与 P 1 AP有相同的特征值.只需证明 它们有相同的特征多项式.
1 , 2 ,, m 各不相等,则 p1 , p2 ,, pm 线性无关.
即属于不同特征值的特征向量是线性无关的.
定理 属于同一个特征值的特征向量的非零线性 组合仍是属于这个特征值的特征向量．
９ 相似矩阵
定义 设A, B都是n阶矩阵,若有可逆矩阵P, 使 P 1 AP B,
则称B是A的相似矩阵, 或说矩阵A与B相似. 对A进行运算P 1 AP称为对A进行相似变换,
n阶方阵A有n个特征值.若A (aij)的特征值为
1, 2 ,, n ,则有 (1) 1 2 n a11 a22 ann; (2)1 2 n A .
７ 有关特征值的一些结论
设是A
(a
ij
) nn
的特
征值,
则
(1)也是 AT 的特征值;
(2) k 是 Ak的特征值(k为任意自然数); ( )是
P1(i E A)P i ,
(i E P1 AP) P1 i P1(i E A)P P1 i P1(i E A) i 0,
即 ( P1 AP )( P1 i) i ( P1 i), 故 P1 i 是 P1 AP属于 i的特征向量.
五、求方阵 A 的特征多项式
例5 设A是n阶方阵,其特征多项式为
(3)若A PB P 1 ,则 Ak P Bk P 1 ,
( A) P (B) P 1 .
特别地,若有可逆阵P, 使 P 1 AP 为对角阵,
则有 Ak P k P 1 , ( A) P () P 1 .
(4) A 能对角化的充分必要条件是 A有 n个线 性无关的特征向量．
(5) A有n个互异的特征值，则 A与对角阵相似．
１１ 实对称矩阵的相似矩阵
(1)实对称矩阵的特征值为实数. (2)实对称矩阵的属于不同特征值的特征向 量必正交.
( 3)若是 实 对 称 矩 阵A的r重 特 征 值, 则 对 应
的必有r个线性无关的特征向量. (4)实对称矩阵必可对角化.即若A为n阶实对
称阵,则必有正交阵P, 使得 P 1 AP ,其中是 以A的n个特征值为对角元素的对角阵.