線性代數111,111,111,求矩陣a的特徵

2021-08-08 14:08:26 字數 6419 閱讀 5207

1樓:乙個人郭芮

設a的特徵值為λ

則|a-λe|=

1-λ 1 1

1 1-λ 1

1 1 1-λ 第1行加上第2行,第1行加上第3行=3-λ 3-λ 3-λ

1 1-λ 1

1 1 1-λ

=1 1 1 * 3-λ

1 1-λ 1

1 1 1-λ 第2行減去第1行,第3行減去第1行=1 1 1 * 3-λ

0 -λ 0

0 0 -λ

=(3-λ)λ²=0

解得λ=0,0,3

當λ=0時,

a-0e=

1 1 1

1 1 1

1 1 1 第2行減去第1行,第3行減去第1行~1 1 1

0 0 0

0 0 0

得到特徵向量(1,-1,0)^t,(1,0,-1)^t當λ=3時,

a-3e=

-2 1 1

1 -2 1

1 1 -2 第1行加上第2行×2,第3行減去第2行~0 -3 3

1 -2 1

0 3 -3 第3行加上第1行,交換第1和第2行~1 -2 1

0 -3 3

0 0 0 第2行除以-3,第1行加上第2行×2~1 0 -1

0 1 -1

0 0 0

得到特徵向量(1,1,1)^t

於是a的特徵值為0,0,3

對應的特徵向量為(1,-1,0)^t,(1,0,-1)^t,(1,1,1)^t

2樓:匿名使用者

p=(p1,p2,p3)^t,

p^(-1)=

-1.1.0

1..-1.1

0.1.-1

λ^5=diag(32.-32.1)

p^(-1)ap=λ=diag(2.-2.1)a=pλp^(-1)

a^5=pλ^5p^(-1)

帶入求解得

a^5=

-32.33.-33

-64.65.-33

-64.64.-32

線性代數。求矩陣的特徵值與特徵向量

3樓:小樂笑了

解出特徵值之後,再代入特徵方程,求出基礎解系,得到特徵向量,例如:

線性代數 求矩陣a= [3 1, -5 1]全部特徵值和特徵向量

4樓:薊言伯秀雋

^|a-λe|=(3-λ)(1-λ)+5=λ^2-4λ+8=(λ+2+2i)(λ-2+2i)

所以a的特徵值版2+2i,2-2i

(a-(2+2i)e)x=0

的基礎解系為

(1+2i,-5)^權t

a的屬於特徵值2+2i的特徵向量為

k1(1+2i,-5)^t,

k1≠0

(a-(2-2i)e)x=0

的基礎解系為

(1-2i,-5)^t

a的屬於特徵值2-2i的特徵向量為

k2(1-2i,-5)^t,

k2≠0

線性代數,求特徵值和特徵向量

5樓:dear豆小姐

||特徵值  λ = -2, 3, 3,特徵向量

: (1    0    -1)^t、(3     0     2)^t。

解:|λe-a| =

|λ-1       -1          -3|

| 0         λ-3         0|

|-2         -2           λ|

|λe-a| = (λ-3)*

|λ-1        -3|

|-2           λ|

|λe-a| = (λ-3)(λ^2-λ-6) = (λ+2)(λ-3)^2

特徵值  λ = -2, 3, 3

對於 λ = -2, λe-a =

[-3      -1      -3]

[ 0      -5       0]

[-2      -2      -2]

行初等變換為

[ 1       1         1]

[ 0       1         0]

[ 0       2         0]

行初等變換為

[ 1       0         1]

[ 0       1         0]

[ 0       0         0]

得特徵向量 (1    0    -1)^t。

對於重特徵值 λ = 3, λe-a =

[ 2      -1      -3]

[ 0       0       0]

[-2      -2      3]

行初等變換為

[ 2      -1      -3]

[ 0      -3       0]

[ 0       0       0]

行初等變換為

[ 2       0      -3]

[ 0       1       0]

[ 0       0       0]

得特徵向量 (3     0     2)^t。

答:特徵值  λ = -2, 3, 3,特徵向量: (1    0    -1)^t、(3     0     2)^t。

擴充套件資料

特徵值是線性代數中的乙個重要概念。在數學、物理學、化學、計算機等領域有著廣泛的應用

設 a 是n階方陣,如果存在數m和非零n維列向量 x,使得 ax=mx 成立,則稱 m 是a的乙個特徵值(characteristic value)或本徵值(eigenvalue)。

非零n維列向量x稱為矩陣a的屬於(對應於)特徵值m的特徵向量或本徵向量,簡稱a的特徵向量或a的本徵向量。

矩陣的特徵向量是矩陣理論上的重要概念之一,它有著廣泛的應用。數學上,線性變換的特徵向量(本徵向量)是乙個非簡併的向量,其方向在該變換下不變。該向量在此變換下縮放的比例稱為其特徵值(本徵值)。

6樓:匿名使用者

|a-λ

e| =

1-λ 2 3

2 1-λ 3

3 3 6-λ

r1-r2

-1-λ 1+λ 0

2 1-λ 3

3 3 6-λ

c2+c1

-1-λ 0 0

2 3-λ 3

3 6 6-λ

= (-1-λ)[(3-λ)(6-λ)-18]= (-1-λ)[λ^2-9λ]

= λ(9-λ)(1+λ)

所以a的特徵值為 0, 9, -1

ax = 0 的基礎解系為: a1 = (1,1,-1)'

所以,a的屬於特徵值0的全部特徵向量為: c1(1,1,-1)', c1為非零常數.

(a-9e)x = 0 的基礎解系為: a2 = (1,1,2)'

所以,a的屬於特徵值9的全部特徵向量為: c2(1,1,2)', c2為非零常數.

(a+e)x = 0 的基礎解系為: a3 = (1,-1,0)'

所以,a的屬於特徵值-1的全部特徵向量為: c3(1,-1,0)', c3為非零常數.

7樓:匿名使用者

你好,滿意請採納哦!

|a-λe|=

2-λ 3 2

1 8-λ 2

-2 -14 -3-λ

= -(λ-1)(λ-3)^2=0

解得特徵值為1,3,3

1對應的特徵向量:

(a-e)x=0

係數矩陣:

1 3 2

1 7 2

-2 -14 -4

初等行變換結果是:

1 0 2

0 1 0

0 0 0

所以特徵向量是[-2 0 1]^t

3對應的特徵向量:

(a-3e)x=0

係數矩陣:

-1 3 2

1 5 2

-2 -14 -6

初等行變換結果是:

1 1 0

0 2 1

0 0 0

所以特徵向量是[1 -1 2]^t

8樓:

乙個基本結論:

矩陣所有特徵值的和為主對角線上元素的和。

所以,兩個特徵值之和為

1+3=4

9樓:匿名使用者

λ||λ|λe-a| =

|λ-1 -1 -3|| 0 λ-3 0||-2 -2 λ||λe-a| = (λ-3)*

|λ-1 -3|

|-2 λ|

|λe-a| = (λ-3)(λ^2-λ-6) = (λ+2)(λ-3)^2

特徵值 λ = -2, 3, 3

對於 λ = -2, λe-a =

[-3 -1 -3]

[ 0 -5 0]

[-2 -2 -2]

行初等變換為

[ 1 1 1][ 0 1 0][ 0 2 0]行初等變換為

[ 1 0 1][ 0 1 0][ 0 0 0]得特徵向量 (1 0 -1)^t對於重特徵值 λ = 3, λe-a =

[ 2 -1 -3]

[ 0 0 0]

[-2 -2 3]

行初等變換為

[ 2 -1 -3]

[ 0 -3 0]

[ 0 0 0]

行初等變換為

[ 2 0 -3]

[ 0 1 0]

[ 0 0 0]

得特徵向量 (3 0 2)^t.

10樓:豆賢靜

題目給的條件是a的秩為2,所以在特徵值為-2的時候,最多只有兩個特徵向量。

11樓:小樂笑了

|λi-a| =

λ-1    -1    -3

0    λ-3    0

-2    -2    λ

= (λ-1)(λ-3)λ-2×3×(λ-3) = (λ-3)(λ+2)(λ-3) = 0

解得λ=-2,3(兩重)

12樓:匿名使用者

求 λ-2 2 0

2 λ-1 2

0 2 λ

行列式值為0的解。

得特徵值為 -2,1,4。

對λ^3-3λ^2-6λ+8進行因式分解。

一般求特徵值時的因式分解步驟都不難, 上式容易看出1是它的乙個零點,提取出λ-1,得到

λ^3-3λ^2-6λ+8=(λ-1)(λ^2-2λ-8)

13樓:匿名使用者

乙個線性方程組的基礎解系是這樣的乙個解向量組:

14樓:徐臨祥

1.首先讓我們來了解一下特徵值和特徵向量的定義,如下:

2.特徵子空間基本定義,如下:

3.特徵多項式的定義,如下:

15樓:蒯懿靖迎夏

此題中,由於是實對稱矩陣,特徵向量互相垂直,所以η·η1=0,所以

x2+x3=0。在滿足該條件的基礎上任取互相垂直的向量選作η2、η3(只要滿足該條件,就屬於

λ=1對應特徵向量的解空間),即可。

對矩陣a,方程

ax=λx(x待求向量,λ待求標量),的解x稱為a的特徵向量,

λ為對應的特徵值,特徵值特徵向量問題是線性代數學習、研究的乙個重要模組。

一般求解辦法:

第一步,求解方程:det(a-λe)=0

得特徵值

λ第二步,求解方程:(a-λe)x=0

得對應特徵向量

x特徵值特徵向量問題的應用比較廣泛:

線性代數領域——化簡矩陣(即矩陣對角化、二次型標準化等),計算矩陣級數

高等數學領域——解線性常係數微分方程組、判斷非線性微分方程組在奇點處的穩定性

物理——矩陣量子力學

……以上僅僅是筆者接觸到的一些應用。

大學線性代數關於矩陣的冪,大學線性代數,求矩陣的n次方。

一般有以下幾種zhi方法 1.計算daoa 2,a 3 找規律,然後用歸納法證內明 2.若r a 1,則a 容 t,a n t n 1 a 注 t t tr t 3.分拆法 a b c,bc cb,用二項式公式適用於 b n 易計算,c的低次冪為零矩陣 c 2 或 c 3 0.4.用對角化 a p ...

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用反證法,假設b1,b2 bs中任意乙個向量都不能使得,bj,a2,a3 ar線性無關,只要找出矛盾即可,a1 ar線性無關,還可以由b1 bs線性表示,所以 a1 k1b1 k2b2 ksbs,k1到ks肯定不能全為0,所以取任意乙個不為零的ki kibi a1 k1b1 k i 1 b i 1 ...

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