线性代数第五章 相似矩阵

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线性代数第五章

线性代数第五章

又因为c1 c 2 即
1 2
0
1 0 2 0
这与1 , 2 互异矛盾,所以假设不成立 即 c1 1 c 2 2 不是 A 的特征向量.
5. 实对称矩阵不相等的特征值所对应的特征向量正交 例 设3阶实对称矩阵 A 的特征值为6,3,3,特征值6对应 的特征向量为 p1
关于实对称矩阵的特征值和特征向量有非常好的 性质,尤其是实对称矩阵正交相似对角阵的过程, 综合考查了求行列式、求解齐次线性方程组、求特 征值和特征向量、正交化及规范化、相似对角化等 内容,加之有二次型的应用背景,非常重要,应熟 练掌握.
典型题目
1. 求方阵的 k 次方

2 设A 0 4 1 2 1 1 0 3
A 的 2 重特征值刚好有两个线性无关的特征向量, 所以 A 可以对角化. 即存在可逆的矩阵
1 P ( p1 , p 2 , p 3 ) 0 1 2 1 4 0 0 1 1
使得
1 1 P AP
2
以上就是判断 A 是否可对角化,以及求相似变换 矩阵的过程。这一过程在实对称矩阵和二次型里还 经常用到。
证明 反证法 假设 c1 1 c 2 2 是 A 的特征向量,所对应的特征值为 则有 展开
A ( c1 1 c 2 2 ) ( c1 1 c 2 2 )
Α ( c 1 1 c 2 2 ) c 1 ( Α 1 ) c 2 ( Α 2 ) c 1 1 1 c 2 2 2
det A 1 2 n
1 2 n a11 a 22 a nn
② 设 Ax x ,则有 f ( A ) x f ( ) x 这个式子说明 f ( A ) 的特征值是 f ( ) ,特征向 量不变.

大学线性代数课件相似矩阵及二次型第五章 相似矩阵及二次型

大学线性代数课件相似矩阵及二次型第五章 相似矩阵及二次型

|[, ] | [, ][ , ]
长为 1 的向量称为单位向量.
例1
01,
1
0
2

0
1
2
若向量
1
3
x ≠0 ,

1 x
x
1 都是3 维单位向量.
3
1
是 单 位 向 量.
3
例 已知
1
2
2
,
3
,
1
1
0
0
计算两个向量单位化后的内积.
解:
12 22 (1)2 02
1 0 2
所以A的特征值为 1 2,2 3 1
当 1 2解齐次线性方程组 (2E A)x 0 即
3x1 x2 0 4x1 x2 0 x1 0
3 1 0 1 0 0

2E
A
4 1
1 0
00
0 0
1 0
0 0
0
得基础解系
p1
10
故对应于 1 2的全体特征向量为 k1 p1(k1 0)
y yT y xT PT Px xT x x
说明经正交变换向量长度保持不变,这是正交变换的优 良特性.
2 方阵的特征值 特征向量
内容分布 一、特征值与特征向量 二、特征值与特征向量的性质
基本要求 会求特征值与特征向量
2.1 特征值与特征向量
定义8 设A是n阶方阵,如果数 和n维非零向量x使
量为
k11 k22 kss (k1, ···,ks不同时为0)
例1 求矩阵
A
2 1
解: A的特征方程为
1 2
的特征值和特征向量
2 1
| E A |

线性代数第五章相似矩阵课件1

线性代数第五章相似矩阵课件1
推论 2n 阶实对称矩阵 A ,存n 在 个正交单位特征向
二、利用正交矩阵将实对称
矩阵
根 据对上角述化结 论的,方利法用 正 交 矩 阵 将 实 对 称 矩 阵 化
为对角矩阵,其具体步骤为:
(1) 求出 A 的全部不同的特
其重数分别为 r1, r2 ,, rs
征. 值1,
2
,,
s
,
(2) 对每个i (i 1,2,L求, s)出, 并将其正交化。得到 向量。这样共求出 A
(2) 12 Ln A .
推论:设 A 为 n 阶方阵,则 |A|=0 的充要条 件是数 0 是 A 的特征值。
定理 2 设 是矩阵 A 的一个特征值,对应的特 征向量为x ,且f (x) 是一个关x于 的 多项式 , 则f () 是f ( A) 的一个特征值, 对应的特征向量还是x .
定理 设1,2,L,m是方阵A的m个特征值, p1, p2, 3L, pm依次是与之对应的特征向量.如果1,2,L,m
的Ar1的(ri irE2个的属AL)基x于础i0r解s的个系的正n,正



交特征向量 .
(3) 将以上n 个正交特征向量单位化,由所得正交
单位向量作为列构成正交矩阵 Q ,则
Q1 AQ QT AQ diag1,2 ,L,n
例 1 对下列各实对称矩阵,分别求一正交矩P 阵 使 P 1 AP 为对角阵 .
0 2
,
1 2
2
1 0
,
0
3 1 0 2 . 1 2
1 2
2 4 3 4
于是得正交阵
P
1,2 ,3
1
0 2
1 0
1
0
2

线性代数相似矩阵

线性代数相似矩阵
§53 方阵相似于对角矩阵的条件
相似矩阵及其性质
方阵的相似对角化
小结
3.1 相似矩阵及其性质
3.1 相似矩阵及其性质
1. 等价关系 (1)反身性 A与A本身相似.
( 2)对称性 若A与B相似, 则B与A相似.
( 3)传递性
若A与B相似, B与C相似, 则A与C相似. 2. 若 A B ,则 R A R B 证明:A B ,则 P 1 AP B
将 1 2 2代入 A 1 E 0, 得方程组 x1 2 x2 2 x3 0 解之得基础解系 2 0 2 x1 4 x2 4 x3 0 1 0 , 2 1 . 2x 4x 4x 0 1 1 1 2 3
1 2 2 A 2 2 4 例 判断实矩阵能否化为对角阵? 2 4 2 解 将 1 2 2代入 A 1 E 0, 得方程组 x1 2 x2 2 x3 0 解之得基础解系 2 0 2 x1 4 x2 4 x3 0 1 0 , 2 1 . 2x 4x 4x 0 1 1 1 2 3 对3 7,由 A E x 0, 求得基础解系 3 1,2,2T 2 0 1 由于 0 1 2 0, 所以1 , 2 , 3线性无关. 1 1 2 所以矩阵可化为对角阵
定理1 若n阶矩阵A与B相似 则A与B的特征多项式相同 从而A 与B的特征值也相同 推论 若n阶矩阵A与对角矩阵diag(1 2 n)相似 则1 2 n即是A的n个特征值 相似矩阵的作用 若APBP1 则AkPBkP1 A的多项式 (A)P(B)P1 特别 或有可逆矩阵P使P1AP为对角阵 则 AkPkP1 (A)P()P1 其中 kdiag(1k 2k nk) ()diag((1) (2) (n))

第五章 相似矩阵及二次型 线性代数 含答案

第五章 相似矩阵及二次型  线性代数  含答案

第五章 相似矩阵及二次型5.4.1 基础练习 1. (1223),(3151),(,)αβαβ==∠求.2. 若λ=2为可逆阵A的特征值,则1213A -⎛⎫⎪⎝⎭的一个特征值为 .3. 试证n阶方阵A的满足2A A =,则A的特征值为0或者1.4.已知三维向量空间中,12(111),(121)TTαα==-正交,试求3123,,αααα,使得是三维向量空间的一个正交基.5. 已知向量1(111)T α=,求3R 的一个标准正交基.6. 已知122224242A -⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭,问A 能否化为对角阵?若能对角化,则求出可逆矩阵P ,使1P AP -为对角阵.7. 将二次型222123121323171414448f x x x x x x x x x =++---,通过正交变换x Py =化成标准型.8. 判别二次型()222123123121323,,55484f x x x x x x x x x x x x =+++--是否正定?5.4.2 提高练习1. 设n 阶实对称矩阵A 满足2A A =,且A 的秩为r ,试求行列式det(2E -A).2. 设460350361A ⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪--⎝⎭,问A 能否对角化?若能对角化,则求出可逆矩阵P ,使得-1P AP 为对角阵.3. 已知实对称矩阵220212020A -⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭,分别求出正交矩阵P ,使1P AP -为对角阵. 4. 化二次型()123121323,,f x x x x x x x x x =++为标准形,并求所作的可逆线性变换.5. 设A,B分别为m阶,n阶正定矩阵,试判定分块矩阵ACB⎛⎫= ⎪⎝⎭是否为正定矩阵?6. 判别二次型22256444f x y z xy xz=---++的正定性.7. 判断下列两矩阵A,B是否相似11100111100,111100nA B⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪==⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭第五章 参考答案5.4.1 基础练习 1.[,]cos ||||||||4αβπθθαβ===∴=2.34. 3.略.4. 设3123()0Tx x x α=≠,则[][]1223,0,,0αααα==,即 12313312321002001x x x x x x x x x α-⎛⎫++==-⎧⎧ ⎪⇒⇒=⎨⎨ ⎪-+==⎩⎩ ⎪⎝⎭5. 设非零向量23,αα都与2α正交,即满足方程11230,0T x x x x α=++=或者,其基础解 系为: 12100,111ξξ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭, 令 121321101,0,1111ααξαξ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪===== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭1)正交化令 121122121111[,]1,0,[,]11βαβαβαβαββ⎛⎫⎛⎫⎪⎪===-== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭1323233312321122221[,][,][,]12[,][,][,]21βαβαβαβαββαβββββββ-⎛⎫⎪=--=-= ⎪ ⎪-⎝⎭2)标准化令1||||i i i ςββ=,则1231111,0,2111ςςς-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪===⎪⎪⎪⎪⎪⎪--⎭⎭⎭6. 由2122224(2)(7)242A E λλλλλλ---=---=--+--得,1232,7λλλ===-将12λ=λ=2代入()1A-λE x=0,得方程组 12312312322024402440x x x x x x x x x --+=⎧⎪--+=⎨⎪+-=⎩解值得基础解系 12200,111αα⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 同理,对3λ=-7,由()3A-λE x=0,求得基础解系()31,2,2Tα=,由于201120112≠,所以123,,ααα线性无关,即A 有3个线性无关得特征向量,因而A 可对角化,可逆矩阵为:123201(,,)012112P ααα⎛⎫⎪== ⎪ ⎪⎝⎭7. 第一步,写出对应得二次型矩阵,并求其特征值 172221442414A --⎛⎫ ⎪=-- ⎪⎪--⎝⎭, ()()2172221441892414A E λλλλλλ---⎛⎫⎪-=---=-- ⎪⎪---⎝⎭,从而A 的全部特征值为1239,18λλλ===。

线性代数—相似矩阵

线性代数—相似矩阵
1 a 5
求 a 的值, 并讨论 A 是否可相似对角化.
1 2 3 2 ( 2) 0
解 E A 1 4 3 1
4
3
1 a 5 1 a 5
1 1 0
( 2) 1 4 3 ( 2)(2 8 18 3a) ,
1 a 5
20
E A ( 2)(2 8 18 3a)
P1AP B , 则称A与B 相似,记为 A ~ B .
矩阵的“相似”关系具有以下特性:
(1)反身性:对任何方阵 A,总有 A ~ A (令 P E 即可);
(2)对称性:若 A ~ B ,则有 B ~ A ;
证 P 1 AP B A PBP1 ( P 1 )1 BP 1 . (3)传递性:若 A ~ B ,且 B ~ C ,则有 A ~ C .
Pn P 1
1 2
11
11
3 0
01100
1 1
11
1 2
1 1
11
3100 0
10 11
11
1 2
3100 3100
1 1
3100 3100
11
.
25
EN D
26
1 P 1 AP
1
.
0 1 3
2 16
例4
4 判断矩阵 A 2
2 0
1 1
能否对角化,若能,
1
1
0
求可逆阵P,使 P1 AP 为对角阵.
c1 c2
4 2 1 解 E A 2 1 ( 2)2 ,
1 1
2 2 1 2 2 1

1
2
,2E
A
2
2
1 0 0 1 ,
推论2 相似矩阵的迹相等;

线性代数第五章答案

线性代数第五章答案
k1a1k2a2 knranrl1b1l2b2 lnrbnr0 记 k1a1k2a2 knranr(l1b1l2b2 lnrbnr) 则k1 k2 knr不全为0 否则l1 l2 lnt不全为0 而
l1b1l2b2 lnrbnr0 与b1 b2 bnt线性无关相矛盾
因此 0 是A的也是B的关于0的特征向量 所以A与B有公共的特征值 有 公共的特征向量
8 设A23A2EO 证明A的特征值只能取1或2 证明 设是A的任意一个特征值 x是A的对应于的特征向量 则
(A23A2E)x2x3x2x(232)x0 因为x0 所以2320 即是方程2320的根 也就是说1或2
9 设A为正交阵 且|A|1 证明1是A的特征值 证明 因为A为正交矩阵 所以A的特征值为1或1 (需要说明) 因为|A|等于所有特征值之积 又|A|1 所以必有奇数个特征值为1 即1 是A的特征值
10 设0是m阶矩阵AmnBnm的特征值 证明也是n阶矩阵BA的特征值 证明 设x是AB的对应于0的特征向量 则有
(AB)xx 于是 B(AB)xB(x) 或 BA(B x)(Bx) 从而是BA的特征值 且Bx是BA的对应于的特征向量
11 已知3阶矩阵A的特征值为1 2 3 求|A35A27A| 解 令()3527 则(1)3 (2)2 (3)3是(A)的特征值 故
|A35A27A||(A)|(1)(2)(3)32318
12 已知3阶矩阵A的特征值为1 2 3 求|A*3A2E| 解 因为|A|12(3)60 所以A可逆 故
A*|A|A16A1 A*3A2E6A13A2E 令()6132 则(1)1 (2)5 (3)5是(A)的特征值 故 |A*3A2E||6A13A2E||(A)|
6 设A为n阶矩阵 证明AT与A的特征值相同 证明 因为

线性代数课件第5章相似矩阵

线性代数课件第5章相似矩阵

(3)可以证明,对应于 A的每一个 若正好有 ki个线性无关的特征向量,即
k重i 特征值
R( A i E)
i
n
ki
则 A必有 n 个线性无关的特征向量,从而一定可以
对角化. 15
例8 判断下列矩阵是否可以对角化?若可以 对角化,求可逆矩阵使之对角化.
1 0 0
1
(1)
A
2
0 3
,
(2)B
2
x3 1
的全部特征向量为
0 ,1 0
1
2 0
得同解方程组
x1 x2
x3 2 x3
x3 x3
(c1 R) 所以对应于特征值 1 2 1
c11 c1 1 2 2T (c1 0)
7
对于特征值
. ,解方程 (A 2E)x 由0
3 1 0 1 0 0
A
2E
4
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)
8
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:
1
5.1 方阵的特征值与特征向量
5.1.1 方阵的特征值与特征向量
定义1 设 A (ai j ) 是一个 n 阶方阵,如果存在数 及
x1
n

【经典线代】线性代数课件第五章§3 相似矩阵

【经典线代】线性代数课件第五章§3  相似矩阵
P1AEP
P1AEP
AE.
推论 若 n阶方阵A与对角阵
1

2
n
相 ,则 似 1 ,2 , ,n即 A 的 是 n 个特 . 征
利用对角矩阵计算矩阵多项式
若 A PP B 1,则
k个
Ak PBP1 PBP1 PBP1PBP1PBkP1.
A的多项式
( A ) a 0 A n a 1 A n 1 a n 1 A a n E
对于对角矩阵 ,有
k 1
k
k 2
,
k n
(1)
()
(1)
,
(1)
利用上述结论可以很方便地计算矩阵A
的多项式 (A) .
定理 设 f()是矩 A 的 阵 特征 ,则 f(多 A )O .项
三、利用相似变换将方阵对角化
对n阶方A阵 ,若可找到可 P,使 逆矩阵 P1AP为对,角 这阵 就称为A对 把角 方 . 化 阵 定理4 n阶矩A阵 与对角矩阵 (即A相 能似 对角 ) 化 的充分必要A条 有n个 件线 是性无关的.特征
例3 设
0 0 1 A 1 1 x
1
0
0
问x为何值时,矩阵A能对角化?
解:
AE 1
1
0
1
0
1 x
(1)
1
1
(1)2(1)
得 11,21
由于 A可对角化所以 1二 2 1重 有根 两个
线 性 无 关 的 特 是R 征 (A向 E)量 1 于

以 AE11
0 0
1 1 0 1 x~0 0 x1
2 1 2 AE 5 3 3 13
1 0 2
所 A 的 以特 1征 2 值 3 1 为 . 把 1 代 A E x 入 0 ,解之得基础解系 (1,1,1)T,

线性代数第五章 相似矩阵

线性代数第五章 相似矩阵
l1 (k 1 1 ) X 1 l2 (k 1 2 ) X 2 L lk (k 1 k ) X k 0 l1 (k 1 1 ) l2 (k 1 2 ) L lk (k 1 k ) 0 1 ,L , k 1是互不相等的k+1个特征值,则
AX1 1 X1
, AX n 1 X 1 , 2 X 2 , L , n X n
AX 2 2 X 2
L
AX n n X n
由于P X 1 , X 2 ,L , X n 是可逆矩阵, X 1 , X 2 ,L , X n 都不是零向量,它们线性无关。所以, A有n个线性无关的特征向量。证毕
所以kX 2 (k 0)是对应于2 3 1的全部特征向量.
求特征值和特征向量的步骤
(1) 解特征方程 E - A 0, 求得特征值1,2, ,n L (2) 对每一个i,求解方程组
(i E - A) X = 0 的基础解系
基础解系为X i1 , X i 2 ,L , X iri , 则k1 X i1 k2 X i 2 L kri X iri 为A 的属于 特征值 i 的全部特征向量
当1 2时, 解方程(2 E A) X 0
3 1 0 1 行变换 2 E A 4 1 0 0 1 0 0 0
0 1 0
0 0
0
x1 0 x2 0 x c 3
得基础解系:
0 X1 0 , 1
当s 1时,X1 0, 结论成立;
假设s k时结论成立; 当s k 1时, k+1个数l1 , L , lk , lk 1满足 设有
l1 X 1 l2 X 2 L lk X k lk 1 X k 1 0

线性代数第五章答案

线性代数第五章答案

线性代数第五章答案第五章相似矩阵及二次型1. 试用施密特法把下列向量组正交化:(1)=931421111) , ,(321a a a ;解根据施密特正交化方法,==11111a b ,-=-=101],[],[1112122b b b a b a b ,-=--=12131],[],[],[],[222321113133b b b a b b b b a b a b .(2)---=011101110111) , ,(321a a a .解根据施密特正交化方法,-==110111a b ,-=-=123131],[],[1112122b b b a b a b , ?-=--=433151],[],[],[],[222321113133b b b a b b b b a b a b . 2. 下列矩阵是不是正交阵:(1)---121312112131211;解此矩阵的第一个行向量非单位向量, 故不是正交阵.(2)------979494949198949891.解该方阵每一个行向量均是单位向量, 且两两正交, 故为正交阵.3. 设x 为n 维列向量, x T x =1, 令H =E -2xx T , 证明H 是对称的正交阵. 证明因为H T =(E -2xx T )T =E -2(xx T )T =E -2(xx T )T =E -2(x T )T x T =E -2xx T , 所以H 是对称矩阵. 因为H T H =HH =(E -2xx T )(E -2xx T ) =E -2xx T -2xx T +(2xx T )(2xx T ) =E -4xx T +4x (x T x )x T =E -4xx T +4xx T =E , 所以H 是正交矩阵.4. 设A 与B 都是n 阶正交阵, 证明AB 也是正交阵. 证明因为A ,B 是n 阶正交阵, 故A -1=A T , B -1=B T ,(AB )T (AB )=B T A T AB =B -1A -1AB =E ,故AB 也是正交阵.5. 求下列矩阵的特征值和特征向量:(1)----201335212;解 3)1(201335212||+-=-------=-λλλλλE A ,故A 的特征值为λ=-1(三重). 对于特征值λ=-1, 由----=+000110101101325213~E A ,得方程(A +E )x =0的基础解系p 1=(1, 1, -1)T , 向量p 1就是对应于特征值λ=-1的特征值向量.(2)633312321;解 )9)(1(633312321||-+-=---=-λλλλλλλE A ,故A 的特征值为λ1=0, λ2=-1, λ3=9. 对于特征值λ1=0, 由=000110321633312321~A ,得方程A x =0的基础解系p 1=(-1, -1, 1)T , 向量p 1是对应于特征值λ1=0的特征值向量. 对于特征值λ2=-1, 由=+000100322733322322~E A ,得方程(A +E )x =0的基础解系p 2=(-1, 1, 0)T , 向量p 2就是对应于特征值λ2=-1的特征值向量. 对于特征值λ3=9, 由--???? ??---=-00021101113333823289~E A ,得方程(A -9E )x =0的基础解系p 3=(1/2, 1/2, 1)T , 向量p 3就是对应于特征值λ3=9的特征值向量.(3)0001001001001000.(和书后答案不同,以书后为主,但解题步骤可以参考)解22)1()1(001010010100||+-=----=-λλλλλλλE A ,故A 的特征值为λ1=λ2=-1, λ3=λ4=1. 对于特征值λ1=λ2=-1,由=+00000000011010011001011001101001~E A , 得方程(A +E )x =0的基础解系p 1=(1, 0, 0, -1)T , p 2=(0, 1, -1, 0)T , 向量p 1和p 2是对应于特征值λ1=λ2=-1的线性无关特征值向量.对于特征值λ3=λ4=1, 由------=-00000000011010011001011001101001~E A , 得方程(A -E )x =0的基础解系p 3=(1, 0, 0, 1)T , p 4=(0, 1, 1, 0)T , 向量p 3和p 4是对应于特征值λ3=λ4=1的线性无关特征值向量.6. 设A 为n 阶矩阵, 证明A T 与A 的特征值相同. 证明因为|A T -λE |=|(A -λE )T |=|A -λE |T =|A -λE |,所以A T 与A 的特征多项式相同, 从而A T 与A 的特征值相同.7.设n阶矩阵A、B满足R(A)+R(B)<n,证明a与b有公共的特征值,有公共的特征向量.< p="">证明设R(A)=r,R(B)=t,则r+t<n.< p="">若a1,a2,,a n-r是齐次方程组A x=0的基础解系,显然它们是A的对应于特征值λ=0的线性无关的特征向量.类似地,设b1,b2,,b n-t是齐次方程组B x=0的基础解系,则它们是B的对应于特征值λ=0的线性无关的特征向量.由于(n-r)+(n-t)=n+(n-r-t)>n,故a1,a2,,a n-r,b1,b2,,b n-t 必线性相关.于是有不全为0的数k1,k2,,k n-r,l1,l2,,l n-t,使k1a1+k2a2++k n-r a n-r+l1b1+l2b2++l n-r b n-r=0.记γ=k1a1+k2a2++k n-r a n-r=-(l1b1+l2b2++l n-r b n-r),则k1,k2,,k n-r不全为0,否则l1,l2,,l n-t不全为0,而l1b1+l2b2++l n-r b n-r=0,与b1,b2,,b n-t线性无关相矛盾.因此,γ≠0,γ是A的也是B的关于λ=0的特征向量,所以A与B有公共的特征值,有公共的特征向量.8.设A2-3A+2E=O,证明A的特征值只能取1或2.证明设λ是A的任意一个特征值,x是A的对应于λ的特征向量,则(A2-3A+2E)x=λ2x-3λx+2x=(λ2-3λ+2)x=0.因为x≠0,所以λ2-3λ+2=0,即λ是方程λ2-3λ+2=0的根,也就是说λ=1或λ=2.9.设A为正交阵,且|A|=-1,证明λ=-1是A的特征值.证明因为A为正交矩阵,所以A的特征值为-1或1.(需要说明)因为|A|等于所有特征值之积,又|A|=-1,所以必有奇数个特征值为-1,即λ=-1是A的特征值.10.设λ≠0是m阶矩阵A m?n B n?m的特征值,证明λ也是n阶矩阵BA的特征值.证明设x是AB的对应于λ≠0的特征向量,则有(AB)x=λx,于是B(AB)x=B(λx),或BA(B x)=λ(B x),从而λ是BA的特征值,且B x是BA的对应于λ的特征向量.11.已知3阶矩阵A的特征值为1, 2, 3,求|A3-5A2+7A|.解令?(λ)=λ3-5λ2+7λ, 则?(1)=3, ?(2)=2, ?(3)=3是?(A )的特征值, 故 |A 3-5A 2+7A |=|?(A )|=?(1)??(2)??(3)=3?2?3=18.12. 已知3阶矩阵A 的特征值为1, 2, -3, 求|A *+3A +2E |. 解因为|A |=1?2?(-3)=-6≠0, 所以A 可逆, 故 A *=|A |A -1=-6A -1, A *+3A +2E =-6A -1+3A +2E .令?(λ)=-6λ-1+3λ+2, 则?(1)=-1, ?(2)=5, ?(-3)=-5是?(A )的特征值, 故 |A *+3A +2E |=|-6A -1+3A +2E |=|?(A )|=?(1)??(2)??(-3)=-1?5?(-5)=25.13. 设A 、B 都是n 阶矩阵, 且A 可逆, 证明AB 与BA 相似.证明取P =A , 则P -1ABP =A -1ABA =BA ,即AB 与BA 相似.14. 设矩阵=50413102x A 可相似对角化, 求x .解由)6()1(50413102||2---=---=-λλλλλλx E A ,得A 的特征值为λ1=6, λ2=λ3=1.因为A 可相似对角化, 所以对于λ2=λ3=1, 齐次线性方程组(A -E )x =0有两个线性无关的解, 因此R (A -E )=1. 由-???? ??=-00030010140403101)(~x x E A r知当x =3时R (A -E )=1, 即x =3为所求.15. 已知p =(1, 1, -1)T 是矩阵---=2135212b a A 的一个特征向量.(1)求参数a , b 及特征向量p 所对应的特征值;解设λ是特征向量p 所对应的特征值, 则(A -λE )p =0, 即=???? ??-???? ??------0001112135212λλλb a ,解之得λ=-1, a =-3, b =0.(2)问A 能不能相似对角化?并说明理由. 解由3)1(201335212||--=-------=-λλλλλE A ,得A 的特征值为λ1=λ2=λ3=1. 由-???? ??----=-00011010111325211~r b E A知R (A -E )=2, 所以齐次线性方程组(A -E )x =0的基础解系只有一个解向量. 因此A 不能相似对角化.16. 试求一个正交的相似变换矩阵, 将下列对称阵化为对角阵:(1)----020212022;解将所给矩阵记为A . 由λλλλ-------=-20212022E A =(1-λ)(λ-4)(λ+2),得矩阵A 的特征值为λ1=-2, λ2=1, λ3=4. 对于λ1=-2, 解方程(A +2E )x =0, 即0220232024321=----x x x , 得特征向量(1, 2, 2)T , 单位化得T)32 ,32 ,31(1=p .对于λ2=1, 解方程(A -E )x =0, 即0120202021321=-----x x x , 得特征向量(2, 1, -2)T , 单位化得T )32 ,31 ,32(2-=p . 对于λ3=4, 解方程(A -4E )x =0, 即0420232022321=-------x x x , 得特征向量(2, -2, 1)T , 单位化得T )31 ,32 ,32(3-=p . 于是有正交阵P =(p 1, p 2, p 3), 使P -1AP =diag(-2, 1, 4).(2)----542452222. (和书后答案不同,以书后答案为准,解题步骤可以参考)解将所给矩阵记为A . 由λλλλ-------=-542452222E A =-(λ-1)2(λ-10),得矩阵A 的特征值为λ1=λ2=1, λ3=10. 对于λ1=λ2=1, 解方程(A -E )x =0, 即=???? ?????? ??----000442442221321x x x , 得线性无关特征向量(-2, 1, 0)T 和(2, 0, 1)T , 将它们正交化、单位化得T 0) 1, ,2(511-=p , T 5) ,4 ,2(5312=p .对于λ3=10, 解方程(A -10E )x =0, 即=???? ?????? ??-------000542452228321x x x ,得特征向量(-1, -2, 2)T , 单位化得T )2 ,2 ,1(313--=p . 于是有正交阵P =(p 1, p 2, p 3), 使P -1AP =diag(1, 1, 10).17. 设矩阵------=12422421x A 与-=Λy 45相似, 求x , y ; 并求一个正交阵P , 使P -1AP =Λ.解已知相似矩阵有相同的特征值, 显然λ=5, λ=-4, λ=y 是Λ的特征值, 故它们也是A 的特征值. 因为λ=-4是A 的特征值, 所以0)4(9524242425|4|=-=---+---=+x x E A ,解之得x =4.已知相似矩阵的行列式相同, 因为100124242421||-=-------=A , y y2045||-=-=Λ,所以-20y =-100, y =5.对于λ=5, 解方程(A -5E )x =0, 得两个线性无关的特征向量(1, 0, -1)T , (1, -2, 0)T . 将它们正交化、单位化得T )1 ,0 ,1(211-=p , T )1 ,4 ,1(2312-=p .对于λ=-4, 解方程(A +4E )x =0, 得特征向量(2, 1, 2)T , 单位化得T )2 ,1 ,2(313=p .于是有正交矩阵?--=23132212343102313221P , 使P -1AP =Λ. 18. 设3阶方阵A 的特征值为λ1=2, λ2=-2, λ3=1; 对应的特征向量依次为p 1=(0, 1, 1)T , p 2=(1, 1, 1)T , p 3=(1,1, 0)T , 求A .解令P =(p 1, p 2, p 3), 则P -1AP =diag(2, -2, 1)=Λ, A =P ΛP -1.因为---=???? ??=--11011101101111111011P ,所以---???? ??-???? ??=Λ=-1101110111000200020111111101P P A------=244354332. 19. 设3阶对称阵A 的特征值为λ1=1, λ2=-1, λ3=0; 对应λ1、λ2的特征向量依次为p 1=(1, 2, 2)T , p 2=(2, 1, -2)T , 求A .解设=653542321x x x x x x x x x A , 则A p 1=2p 1, A p 2=-2p 2, 即 =++=++=++222222122653542321x x x x x x x x x , ---① =-+-=-+-=-+222122222653542321x x x x x x x x x . ---② 再由特征值的性质, 有x 1+x 4+x 6=λ1+λ2+λ3=0. ---③由①②③解得612131x x --=, 6221x x =, 634132x x -=,642131x x -=, 654132x x +=. 令x 6=0, 得311-=x , x 2=0, 323=x ,314=x , 325=x . 因此-=022********A . 20. 设3阶对称矩阵A 的特征值λ1=6, λ2=3, λ3=3, 与特征值λ1=6对应的特征向量为p 1=(1, 1, 1)T , 求A .解设=653542321x x x x x x x x x A .因为λ1=6对应的特征向量为p 1=(1, 1, 1)T , 所以有=???? ??1116111A , 即?=++=++=++666653542321x x x x x x x x x ---①. λ2=λ3=3是A 的二重特征值, 根据实对称矩阵的性质定理知R (A -3E )=1. 利用①可推出--???? ??---=-331113333653542653542321~x x x x x x x x x x x x x x x E A .因为R (A -3E )=1, 所以x 2=x 4-3=x 5且x 3=x 5=x 6-3, 解之得x 2=x 3=x 5=1, x 1=x 4=x 6=4.因此=411141114A .21. 设a =(a 1, a 2, , a n )T , a 1≠0, A =aa T . (1)证明λ=0是A 的n -1重特征值;证明设λ是A 的任意一个特征值, x 是A 的对应于λ的特征向量, 则有A x =λx ,λ2x =A 2x =aa T aa T x =a T a A x =λa T ax , 于是可得λ2=λa T a , 从而λ=0或λ=a T a .设λ1, λ2, ? ? ?, λn 是A 的所有特征值, 因为A =aa T 的主对角线性上的元素为a 12, a 22, ? ? ?, a n 2, 所以a 12+a 22+ ? ? ? +a n 2=a T a =λ1+λ2+ ? ? ? +λn ,这说明在λ1, λ2, ? ? ?, λn 中有且只有一个等于a T a , 而其余n -1个全为0, 即λ=0是A 的n -1重特征值.(2)求A 的非零特征值及n 个线性无关的特征向量. 解设λ1=a Ta , λ2= ? ? ? =λn =0.因为A a =aa T a =(a T a )a =λ1a , 所以p 1=a 是对应于λ1=a T a 的特征向量.对于λ2= ? ? ? =λn =0, 解方程A x =0, 即aa T x =0. 因为a ≠0, 所以a T x =0, 即a 1x 1+a 2x 2+ ? ? ? +a n x n =0, 其线性无关解为p 2=(-a 2, a 1, 0, , 0)T ,p 3=(-a 3, 0, a 1, , 0)T , ? ? ?,p n =(-a n , 0, 0, , a 1)T .因此n 个线性无关特征向量构成的矩阵为--=112212100), , ,(a a a aa a a nn n p p p . 22. 设-=340430241A , 求A 100. 解由)5)(5)(1(340430241||+---=----=-λλλλλλλE A ,得A 的特征值为λ1=1, λ2=5, λ3=-5.对于λ1=1, 解方程(A -E )x =0, 得特征向量p 1=(1, 0, 0)T . 对于λ1=5, 解方程(A -5E )x =0, 得特征向量p 2=(2, 1, 2)T . 对于λ1=-5, 解方程(A +5E )x =0, 得特征向量p 3=(1, -2, 1)T . 令P =(p 1, p 2, p 3), 则P -1AP =diag(1, 5, -5)=Λ, A =P ΛP -1, A 100=P Λ100P -1. 因为Λ100=diag(1, 5100, 5100),--=???? ??-=--1202105055112021012111P ,所以--???? ?????? ??-=12021050555112021012151100100100A-=1001001005000501501.23. 在某国, 每年有比例为p 的农村居民移居城镇, 有比例为q 的城镇居民移居农村, 假设该国总人口数不变, 且上述人口迁移的规律也不变. 把n 年后农村人口和城镇人口占总人口的比例依次记为x n 和y n (x n +y n =1).(1)求关系式??=??++n n n n y x A y x 11中的矩阵A ;解由题意知x n +1=x n +qy n -px n =(1-p )x n +qy n , y n +1=y n +px n -qy n = px n +(1-q )y n , 可用矩阵表示为--=??? ??++n n n n y x q p q p y x 1111,因此--=q p q p A 11.(2)设目前农村人口与城镇人口相等, 即??? ??=??? ??5.05.000y x , 求?n n y x .解由??=??++n n n n y x A y x 11可知??=??00y x A y x n n n . 由)1)(1(11||q p q p qp E A ++--=----=-λλλλλ,得A 的特征值为λ1=1, λ2=r , 其中r =1-p -q .对于λ1=1, 解方程(A -E )x =0, 得特征向量p 1=(q , p )T . 对于λ1=r ,解方程(A -rE )x =0, 得特征向量p 2=(-1, 1)T . 令??-==11) ,(21p q P p p , 则 P -1AP =diag(1, r )=Λ, A =P ΛP -1, A n =P Λn P -1.于是 11100111-??-??? ????? ??-=p q r p q A n n-??? ????? ??-+=q p r p q q p n 11001111+--++=n n n n qr p pr p qr q pr q q p 1,+--++=??? ??5.05.01n n n n n n qr p pr p qr q pr q q p y x ??-+-++=n n r p q p r q p q q p )(2)(2)(21.24. (1)设??--=3223A , 求?(A )=A 10-5A 9; 解由)5)(1(3223||--=----=-λλλλλE A ,得A 的特征值为λ1=1, λ2=5.对于λ1=1, 解方程(A -E )x =0, 得单位特征向量T )1 ,1(21. 对于λ1=5, 解方程(A -5E )x =0, 得单位特征向量T )1 ,1(21-.于是有正交矩阵?-=111121P , 使得P -1AP =diag(1, 5)=Λ,从而A =P ΛP -1, A k =P Λk P -1. 因此?(A )=P ?(Λ)P -1=P (Λ10-5Λ9)P -1 =P [diag(1, 510)-5diag(1, 59)]P -1 =P diag(-4, 0)P -1-??? ??-??? ??-=1111210004111121-=??? ??----=111122222.(2)设=122221212A , 求?(A )=A 10-6A 9+5A 8.解求得正交矩阵为---=20223123161P , 使得P -1AP =diag(-1, 1, 5)=Λ, A =P ΛP -1. 于是?(A )=P ?(Λ)P -1=P (Λ10-6Λ9+5Λ8)P -1 =P [Λ8(Λ-E )(Λ-5E )]P -1=P diag(1, 1, 58)diag(-2, 0, 4)diag(-6, -4, 0)P -1 =P diag(12, 0,0)P -1---???? ?---=222033*********223123161----=4222112112. 25. 用矩阵记号表示下列二次型: (1) f =x 2+4xy +4y 2+2xz +z 2+4yz ; 解=z y x z y x f 121242121) , ,(.(2) f =x 2+y 2-7z 2-2xy -4xz -4yz ; 解-------=z y x z y x f 722211211) , ,(.(3) f =x 12+x 22+x 32+x 42-2x 1x 2+4x 1x 3-2x 1x 4+6x 2x 3-4x 2x 4.解------=432143211021013223111211) , , ,(x x x x x x x x f .26. 写出下列二次型的矩阵: (1)x x x ?=1312)(T f ;解二次型的矩阵为=1222A .(2)x x x=987654321)(T f .解二次型的矩阵为=975753531A .27. 求一个正交变换将下列二次型化成标准形: (1) f =2x 12+3x 22+3x 33+4x 2x 3;解二次型的矩阵为=320230002A . 由)1)(5)(2(320230002λλλλλλλ---=---=-E A ,得A 的特征值为λ1=2, λ2=5, λ3=1. 当λ1=2时, 解方程(A -2E )x =0, 由=-0001002101202100002~E A ,得特征向量(1, 0, 0)T . 取p 1=(1, 0, 0)T . 当λ2=5时, 解方程(A -5E )x =0, 由-???? ??---=-0001100012202200035~E A ,得特征向量(0, 1, 1)T . 取T )21 ,21,0(2=p .当λ3=1时, 解方程(A -E )x =0, 由=-000110001220220001~E A ,得特征向量(0, -1, 1)T . 取T )21 ,21 ,0(3-=p .于是有正交矩阵T =(p 1, p 2, p 3)和正交变换x =T y , 使f =2y 12+5y 22+y 32.(2) f =x 12+x 22+x 32+x 42+2x 1x 2-2x 1x 4-2x 2x 3+2x 3x 4.解二次型矩阵为----=1101111001111011A . 由2)1)(3)(1(1101111001111011--+=--------=-λλλλλλλλE A ,得A 的特征值为λ1=-1, λ2=3, λ3=λ4=1.当λ1=-1时, 可得单位特征向量T )21 ,21 ,21 ,21(1--=p .当λ2=3时, 可得单位特征向量T )21 ,21 ,21 ,21(2--=p . 当λ3=λ4=1时, 可得线性无关的单位特征向量T )0 ,21 ,0 ,21(3=p , T )21 ,0 ,21 ,0(4=p .于是有正交矩阵T =( p 1, p 2, p 3, p 4)和正交变换x =T y , 使f =-y 12+3y 22+y 32+y 42.28. 求一个正交变换把二次曲面的方程3x 2+5y 2+5z 2+4xy -4xz -10yz =1化成标准方程.解二次型的矩阵为----=552552223A .由)11)(2(552552223||---=-------=-λλλλλλλE A , 得A 的特征值为λ1=2,λ2=11, λ3=0, .对于λ1=2, 解方程(A -2E )x =0, 得特征向量(4, -1, 1)T , 单位化得)231 ,231 ,234(1-=p .对于λ2=11, 解方程(A -11E )x =0, 得特征向量(1, 2, -2)T , 单位化得)32 ,32 ,31(2-=p . 对于λ3=0, 解方程A x =0, 得特征向量(0, 1, 1)T , 单位化得)21 ,21,0(3=p .于是有正交矩阵P =(p 1, p 2, p 3), 使P -1AP =diag(2, 11, 0), 从而有正交变换--=???? ??w v u z y x 21322312132231031234,使原二次方程变为标准方程2u 2+11v 2=1.29. 明: 二次型f =x T A x 在||x ||=1时的最大值为矩阵A 的最大特征值. 证明 A 为实对称矩阵, 则有一正交矩阵T , 使得TAT -1=diag(λ1, λ2, ? ? ?, λn )=Λ成立, 其中λ1, λ2, ? ? ?, λn 为A 的特征值, 不妨设λ1最大. 作正交变换y =T x , 即x =T T y , 注意到T -1=T T , 有 f =x T A x =y T TAT T y =y T Λy =λ1y 12+λ2y 22+ ? ? ? +λn y n 2. 因为y =T x 正交变换, 所以当||x ||=1时, 有||y ||=||x ||=1, 即y 12+y 22+ ? ? ? +y n 2=1.因此f =λ1y 12+λ2y 22+ ? ? ? +λn y n 2≤λ1,又当y 1=1, y 2=y 3=? ? ?=y n =0时f =λ1, 所以f max =λ1.30. 用配方法化下列二次形成规范形, 并写出所用变换的矩阵. (1) f (x 1, x 2, x 3)=x 12+3x 22+5x 32+2x 1x 2-4x 1x 3;解 f (x 1, x 2, x 3)=x 12+3x 22+5x 32+2x 1x 2-4x 1x 3 =(x 1+x 2-2x 3)2+4x 2x 3+2x 22+x 32 =(x 1+x 2-2x 3)2-2x 22+(2x 2+x 3)2.令 ??+==-+=323223211222x x y x y x x x y , 即+-==+-=323223211221225y y x y x y y y x , 二次型化为规范形f =y 12-y 22+y 32,所用的变换矩阵为--=12002102251C .(2) f (x 1, x 2, x 3)=x 12+2x 32+2x 1x 3+2x 2x 3; 解 f (x 1, x 2, x 3)=x 12+2x 32+2x 1x 3+2x 2x 3 =(x 1+x 3)2+x 32+2x 2x 3; =(x 1+x 3)2-x 22+(x 2+x 3)2.令 +==+=32322311x x y x y x x y , 即+-==-+=3 23223211y y x y x y y y x ,二次型化为规范形f =y 12-y 22+y 32,所用的变换矩阵为--=110010111C .(3) f (x 1, x 2, x 3)=2x 12+x 22+4x 32+2x 1x 2-2x 2x 3. 解 f (x 1, x 2, x 3)=2x 12+x 22+4x 32+2x 1x 2-2x 2x 3.</n.<></n,证明a与b有公共的特征值,有公共的特征向量.<>。

线性代数第五章(第三节相似矩阵)

线性代数第五章(第三节相似矩阵)
其中 =diag ( 1 , 2 , … , n ). 将矩阵 P 按列分块, 令 P = ( p1 p2 … pn ), 则由 P-1AP = , 得 AP = P , 即
1 2 A( p1 p2 pn ) ( p1 p2 pn ) . n
因而
Api = i pi , i = 1, 2, … , n ,
因为 P 为可逆矩阵, 所以 p1 , p2 , … , pn为线性无 关的非零向量, 它们分别是矩阵 A 对应于特征值
1 , 2 , … , n 的特征向量.
充分性 由必要性的证明可见, 如果矩阵 A
有 n 个线性无关的特征向量, 设它们为 p1 , p2 ,
相似矩阵具有下列的性质:下设A,B 是同
阶矩阵. 定理 1 若矩阵 A 与矩阵 B 相似, 则 |A - E| = | B - E| , 因而 A 与 B 有相同的特征值, 相同的行列式值.
证明 只需证 A 与 B 有相同的特征多项式即
可. 由于 A与 B 相似, 所以, 必有可逆矩阵 P,使得 P-1AP = B ,
所以 p2 是对应于 2 2 的特征向量.

3 3
时, 解方程组
( A 3E ) x 0 ,

2 1 0 x1 0 1 1 x2 0, 0 x 0 0 3
解之得基础解系为
1 p3 2 , 2 所以 p3 是对应于 3 3 的特征向量.
注: A与B的特征值相同不能推出A与B相似. 例2
0 1 0 0 A 与B 是否相似? 0 0 0 0 1 0 1 1 与 0 1 0 1

线性代数 第五章 相似矩阵与二次型 第3节

线性代数 第五章  相似矩阵与二次型 第3节
P1 E A P E A
又特征值就是特征方程的根,从而有相同的特征值.
推论 若 n 阶矩阵 A 与对角矩阵 diag(1, 2,n )
相似 则 1 ,2 ,,n 是A 的n 个特征值。
三、相似变换矩阵的求法
问题:
对一个 n 阶方阵 A,是否存在相似变换
1
矩阵
P,
使
P 1 AP
2Байду номын сангаас
求特征向量 将 1 5 代入 (E - A)X 0

42xx1 124xx2 222xx3 300
解得特征向量
1 X11 1
2x1 2x2 4x3 0
1
再将 2 1 代入 (E - A)X 0

2 x1 2 x1
2x2 2x2
2x3 2x3
0 0
2 x1 2x2 2x3 0
于是有 Api i pi i 1,2,, n.
可见 i 是A的特征值,而P的列向量 pi 就是 A的对应于特征值i的特征向量.
反之, 如果 n 阶方阵 A 有n 个线性无关的特征向量 P1, P2 ,, Pn 满足 APi iPi , i 1,2,, n
那么令 P (P1, P2 ,, Pn ) 则 P 可逆,且 P 1 AP diag(1 ,2 ,n )
1
则A有3个线性无关的特征向量 ,因而A可对角化.
例设
1 A 2
2 1
2 2
判断A是否可以对角化,
2
2
1
若可以对角化,求出可逆阵P,
使得 P 1 AP 为对角阵,并求 A100
解 (1)求特征值 1 2 2
E A 2 1 2 5 12
2 2 1
解得 : 1 5, 2 3 1

《线性代数》第五章相似矩阵及二次型精选习题及解答

《线性代数》第五章相似矩阵及二次型精选习题及解答

故, β 3 = ( −
1 3
1 3
1 3
1) T ⇒ γ 3 =
β3 3 = (− 6 β3
3 6
3 3
3 T ) 2
⎛ 3 2 4⎞ ⎜ ⎟ 例 5.3 计算 3 阶矩阵 A= 2 0 2 的全部特征值和特征向量. ⎜ ⎟ ⎜ 4 2 3⎟ ⎝ ⎠
n n
f ( x) = xT Ax ,其中 A T = A .
6.熟悉矩阵 A 合同(或相合)于 B 的定义,理解合同关系是等价关系. 7.熟练掌握化二次型 xT Ax 为平方和(标准形)或求实对称矩阵 A 的相合标准形的 3 种方法:正交变换法;配方法;和同型初等行、列变换法. 8.了解惯性定理,会求矩阵 A 的正、负惯性指数和符号差,会求二次型的规范形. 9.熟练掌握正定二次型(正定矩阵)的定义和判别方法. 10.熟悉实对称矩阵 A 正定(二次型正定)的各种等价命题(正定的充要条件). 11.理解 A 正定的必要条件: a ii > 0( i = 1, 2, L , n ); det( A ) > 0 . 12. 会利用正交变换化二次型为标准型和极坐标平移方法判别一般二次曲线和曲面的类 型.
故 A 是正交矩阵. 例 5.2 已知向量 α 1 = (1,1, 0, 0 ) , α 2 = (1, 01, 0 ) , α 3 = ( − 1, 0, 0,1) 是线性无关向
T T T
量组,求与之等价的正交单位向量组. 解法一 先正交化,再单位化 (1) 取 β 1 =
α1
(2) 令 β 2 = k β 1 + α 2 ,使得 β2 与 β 1 正交
T −1 ∗
5.3 例题分析
例 5.1 设 a 是 n 阶列向量, E 是 n 阶单位矩阵,证明 A = E −

同济大学线性代数课件__第五章相似矩阵及二次型

同济大学线性代数课件__第五章相似矩阵及二次型

p3
0 4
30

1 0 1
P ( p1, p2 , p3 ) 0 1 0
1 1 4

1
P 1AP 2
2
31
性质:若l 是 A 的特征值, 即 Ax = lx (x≠0),则
(1) kl 是 kA 的特征值(k是常数),且 kAx = klx (2) lm 是 Am 的特征值(m是正整数),且 Amx = lmx (3) 若 A可逆,则l-1是 A-1的特征值, 且 A-1x = l-1x
16
定义4 若 n 阶矩阵 A 满足 A A E 则称 A 为正交矩阵, 且 A1 A
令 A (1,2 , ,n )
A
A
1
2
(1
,
2
,
n
,n
)
11
21
n1

[i , j ] i j
ij
1, 0,
i i
j j
1 2 2 2
n 2
1 n 2 n
nn
17
特征值及二次型问题是线性代数的重要问题。
[ x ty, x ty] 0, t [ x, x] 2[ x, y]t [ y, y]t 2 0
(1) [ x, y ] = [ y, x ]; [ x, y]2 [x, x][ y, y]
(2) [lx, y] = l[ x, y ];
(3) [ x + y, z ] = [ x, z ] + [ y, z ];
解: (1) A2 2A 3E 有特征值 l 2 2l 3
(2) 3阶阵 A有特征值 1, -1, 2,故 | A | 2,A可逆。 A 3A 2E 有特征值 -1,-3,3

线性代数 第5章 特征值特征向量相似矩阵

线性代数 第5章 特征值特征向量相似矩阵

若 α1,α2, ,αr 为向量空间V的一个基,
(1)正交化,取 β1 = α1 ,
β2
=
α2

[ β1,α2 ] [β1, β1 ]
β1,
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β3
=
α3

[β1 ,α3 ] [β1, β1]
β1

[β 2 ,α 3 ] [β2, β2]
β2
βr
=
βr

[β1,αr ] [β1, β1]
= δ ij
=
⎧1, i =
⎨ ⎩
0,
i

j; j
(i, j = 1, 2,
,n)
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4
第五章 特征值特征向量相似矩阵
定义5 若 P为正交阵,则线性变换 y = Px 称为正 交变换.
性质 正交变换保持向量的长度和夹角不变.
证明 设y = Px为正交变换,
则有 y = yT y = xT PT Px = xT x = x .
e1
=
⎜1 ⎜ ⎜⎜⎝
0 0
2⎟⎟,e2 ⎟⎟⎠
=
⎜−1
⎜ ⎜⎜⎝
0 0
2⎟⎟,e3 ⎠⎟⎟
=
⎜ ⎜⎜⎜⎝11
0
2⎟⎟,e4 2⎟⎟⎠
=
⎜0
⎜ ⎜⎜⎝
1 −1
22⎟⎟⎟⎟⎠.
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⎛1 2⎞ ⎛ 1 2 ⎞ ⎛ 0 ⎞ ⎛ 0 ⎞

e1
=
⎜1 ⎜
⎜⎜⎝
⎟⎜
0 0
2
⎟ ⎟
,
e2
⎟⎟⎠
=
β1
+

线代课件-相似矩阵

线代课件-相似矩阵

【答】 特征值为:-1,4,1;
1
相似对角阵为
4
1
.
1 1 1
【例
5】设
A
x 3
4 3
y 5
,已知
A有
3
个线性无关特征向量,
2是 A的二重特征值,求可逆阵 P ,使得 P1AP为对角阵.
【答】 特征值为:2,2,6;
x 2, y 2,
1
P
1 0
1 0 1
1
2
2 3
,
P
1 AP
则 E B .
答案 -6.
三.相似對角化問題 (方陣何時與對角陣相似)
【定义 2】 对n阶方阵 A,若存在可逆阵 P ,使
1
P1AP
2
diag(1
,
2
,
n
则称方阵 A可相似对角化.
,n ),
【注 2】若A与B相似,则 Ak与Bk相似, A的多项式 g( A)与B的多项式 g(B)相似.
【注 3】若A与相似,则 Ak与k相似,从而可以简便计算 Ak .
【定理 2】n阶方阵 A可相似对角化的充分必要条件是
A有n个线性无关的特征向量.
分析:若A可對角化 ,則
1
P 1
AP
2
n
AP
1
1
P
2
n
A(P1 , P2 , ...,
Pn )
(P1 ,
P2 , ...,
Pn
)
2
2
.
6
§5.3 相似矩陣
2012-10-12
74-<#>
一. 相似矩陣定義
【定义 1】 设 A, B为n阶矩阵,若存在可逆阵 P 使 P1AP B, 则称 A与B相似.
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第五章 相似矩阵§1 特征值和特征向量特征值是方阵的一个重要特征量,矩阵理论的很多结果都和特征值有关,在工程技术及其理论研究方面都有很重要的使用。

定义1:设A 为n 阶方阵,如果存在数λ和n 维非0列向量X ,满足:(1)AX X λ=。

则称λ是方阵A 的特征值(也称为特征根),X 是方阵A 的属于特征值λ的特征向量。

例如矩阵1000A ⎛⎫= ⎪⎝⎭,取11= 0X ⎛⎫ ⎪⎝⎭,20=1X ⎛⎫⎪⎝⎭,则有 11=1AX X ⋅,22=0AX X ⋅,所以1,0是A 的特征值,12,X X 是分别属于特征值1和0的特征向量。

(1)式又可以写成 ()0(2)E A X λ-=。

即特征向量是齐次线性方程组(2)的非零解,从而有||0 (3)E A λ-=。

(3)称为方阵A 的特征方程,求解方程(3)即得矩阵A 的特征值。

||E A λ-称为方阵A 的特征多项式。

对求出的特征值0λ,代入方程组(2)求解即得属于0λ的特征向量。

例1:已知方阵A 满足 2A E =,证明:A 的特征值只能为1或1-。

证明:设λ是A 的任一特征值,则有非零向量X ,使得 AX X λ=。

两边左乘以A ,有22()()A X A A AX X λλλ===。

又 2A E =,所以2(1)0X λ-=。

由于0X ≠,从而 21λ=,即 1λ=±。

例2:求矩阵110430102A -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭的特征值和特征向量。

解:因 2110||430(2)(1)102E A λλλλλλ+--=-=----。

所以矩阵A 的特征值2λ= 或 1λ=。

当2λ=时,310100410010100000-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭,1001η⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭。

故属于2λ=的特征向量为11(0)k k η≠。

当 1λ=时,210101420012101000-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭,2121η-⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭。

故属于1λ=的特征向量为 222(0)k k η≠。

§2 相似矩阵定义2:若n 阶方阵A 和B ,存在一个可逆矩阵P ,使得 1P AP B -=。

则称矩阵A 和B 相似,记为 ~A B 。

对于相似矩阵,有下列性质: 1)任一方阵A ,它和自身相似; 2)若A 和B 相似,则B 和A 相似;3)若A 和B 相似,B 和C 相似,则A 和C 相似;4)A 和B 相似,则 ||||E A E B λλ-=-。

证明:只证4),因A 和B 相似,存在可逆矩阵P ,使得 1P AP B -=。

从而111|||||()|E B P EP P AP P E A P λλλ----=-=- 1||||||||P E A P E A λλ-=-=-。

如果方阵A 相似和对角形矩阵,则称A 可以对角化。

并非每个方阵均可以对角化,例如矩阵0100A ⎛⎫= ⎪⎝⎭,对任何2阶可逆矩阵P ,1P AP -均不能为对角形矩阵。

下面给出一般方阵A 相似对角形的条件。

若A 相似对角形,则有 11 (4)n P AP λλ-⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭记 1(,,)n P X X =,由(4)式可得111(,,)(,,) n n n A X X X X λλ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭即111(,,)(,,)n n n AX AX X X λλ=。

从而 1,2,,i i i A X X i n λ==()。

由定义知i λ为A 的特征值,由P 可逆知i X 为非零向量,且12,,,n X X X 线性无关。

所以它是属于i λ的特征向量。

以上过程可逆,故存在下面定理。

定理1:n 阶方阵A 可以对角化的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量。

该定理给出了矩阵相似对角形的充分必要条件,但如何找出n 个线性无关的特征向量,则需要下列一些结果。

定理2:方阵A 的属于不同特征值的特征向量线性无关。

证明:设1,,s X X 是分别属于不同特征值1,,s λλ的特征向量,当1s =时,命题成立。

设当s k =时命题成立,则当1s k =+时,设有 11110 (5)k k k k l X l X lX +++++= (5)式乘以1k λ+,有11111110 (6)k k k k k k k l X l X l X λλλ++++++++=再对(5)式两边左乘以A ,有1111110 (7)k k k k k k l X l X l X λλλ++++++=(6)-(7)得11111()()0 k k k k k l X l X λλλλ++-++-=。

由归纳假设,1,,s X X 线性无关。

从而 1()0 (1,2,,)i k i l i k λλ+-==。

由于1k i λλ+≠,所以 0 (1,2,,)i l i k ==,代入(5)式,得 10k l +=。

即 11,,k X X + 线性无关,故1s k =+命题成立。

从而定理得证。

推论1:n 阶方阵A 有n 个不同的特征值,则A 一定可以对角化。

实际计算中,先求出n 阶方阵A 的全部特征值,再找出属于每个特征值的特征向量的极大线性无关组。

可以证明所有这些线性无关向量组所构成的“大”向量组仍然线性无关。

若这个“大”向量组中向量个数等于n ,则A 可以对角化,若向量个数小于n ,则A 不能对角化。

例3:判别下列矩阵是否可以对角化1)211020413A -⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭ ; 2)100011001A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭。

解:1)2211||020(1)(2)413E A λλλλλλ+---=-=+---。

特征值为 11λ=-,22λ=(二重根)。

当 11λ=-时,111101030010414000---⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭ ,1101η⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭。

当22λ=时,11141144000000411000⎛⎫-- ⎪--⎛⎫ ⎪ ⎪→⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎪⎝⎭,21410η⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,31401η⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭所以A 相似于对角形。

取 123(,,)P ηηη=,则有 1122P AP --⎛⎫⎪= ⎪⎪⎝⎭。

(2)3101||011(1)001E A λλλλλ---=--=-- , 特征值为 1λ=(三重根)。

当1λ=时,000001001000000000⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,1100η⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,1010η⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭。

故A 不能对角化。

例4:已知 111X ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭是矩阵2125312A a b -⎛⎫ ⎪= ⎪⎪--⎝⎭的一个特征向量。

1)求,a b 和X 对应的特征值λ。

2)问A 能否相似对角形解:1)因X 是A 的属于特征值λ的特征向量,则有2121153111211a b λ-⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪----⎝⎭⎝⎭⎝⎭。

从而 (2)1205()301(2)0a b λλλ---=⎧⎪+--=⎨⎪-+++=⎩ 解得 1,3,0a b λ=-=-=。

2)因 212533102A -⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪--⎝⎭, 3212||533(1)102E A λλλλλ---=-+-=++, 所以特征值1λ=-(三重根)。

又312101523011101000--⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪---→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭基础解系中仅含一个线性无关的向量,故A 不能对角化。

§3 实对称矩阵的对角化上一节提到,并非每个方阵均可以对角化,这一节介绍一类能对角化的矩阵— —实对称矩阵。

记X 表示向量X 中每个分量取其共轭复数所构成的向量,A 为矩阵A 中每个元素取其共轭复数所构成的矩阵,则 AX AX = 。

性质1:实对称矩阵A 的特征值为实数。

证明:因A 是实对称矩阵,所以, A A A A '==。

设λ是A 的特征值,则有向量0X ≠,使得 AX X λ=,且有AX X λ=。

考虑 ()X AX X X X X λλ'''==,另一方面, ()()X AX X A X AX X X X X X λλ''''''====。

∴ ()()X X X X λλ''=。

0X ≠,0X X '>,∴ λλ= 。

即 λ为实数。

性质2:设λ,μ是实对称矩阵A 的两个不同特征值,,X Y 是分别属于λ,μ的特征向量,则X 和Y 正交。

证明: AX X λ=,AY Y μ=(λμ≠), 考虑 (,)Y AX Y X Y X λλ''==。

又 ()()(,)Y AX Y A X AY X Y X Y X Y X μμμ''''''=====。

从而 ()(,)0 (,)0Y X Y X λμ-=⇒=。

即 X 和Y 正交。

定理3:任一n 阶实对称矩阵A 一定存在正交矩阵Q ,使得11n Q AQ Q AQ λλ-⎛⎫⎪'==⎪ ⎪⎝⎭。

这里1,,n λλ是A 的特征值。

证明:1n =时,命题成立。

设1n -时命题成立。

即对1n -阶实对称矩阵1A 有1n -正交矩阵2Q ,使得1212n Q AQ λλ⎛⎫⎪'=⎪ ⎪⎝⎭。

下面证明在n 时命题也成立。

由性质1,实对称矩阵A 一定存在实的特征值1λ,取1X 是属于1λ的单位特征向量,将1X 扩充成n R 的标准正交基 1,,n X X ,记 11(,,)n Q X X =,则1111*0Q AQ A λ⎛⎫'=⎪⎝⎭。

由A 对称,可得11Q AQ '对称。

从而 111100Q AQ A λ⎛⎫'=⎪⎝⎭,1A 仍为(1)n -阶对称矩阵。

由归纳假设存在正交矩阵2Q ,使得 1212n Q AQ λλ⎛⎫⎪'= ⎪ ⎪⎝⎭。

令12100Q Q Q ⎛⎫= ⎪⎝⎭,则 Q 正交,且 1n Q AQ λλ⎛⎫ ⎪'= ⎪⎪⎝⎭。

实际计算中,对每个不同的特征值,求出它们线性无关的特征向量,再进行施密特正交化得到正交向量组。

合并这些单位化了的正交向量组可构成n R 的标准正交基,把标准正交基按列的形式构成的正交矩阵记为Q ,则有1n Q AQ λλ⎛⎫⎪'=⎪ ⎪⎝⎭。

例5:设 400031013A ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,求正交矩阵P ,使得 1P AP -为对角形。

解:2400||031(4)(2)013E A λλλλλλ--=--=----, 特征值为 12λ= ,24λ=(二重根) 当2λ=时,200100011011011000-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪--→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭,1011η⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭。

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