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吉林大学:《线性代数》课程电子教案(PPT课件)第四章 方阵的特征问题与相似对角化

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第一节 矩阵的特征值与特征向量 第二节 方阵相似于对角矩阵的条件 第三节 正交矩阵 第四节 实对称矩阵的相似对角化
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第四章方阵的特征问题与相似对角化 本章所要讨论的矩阵特征问题,是指方阵的特征值与特征向量的有关问题, 它们是线性代数中重要的基本概念,不仅在线性代数体系中占有重要地位,而 且在工程技术领域(例如振动问题、稳定性问题)也具有重要的理论意义和应 用价值。 本章还将讨论矩阵相似于对角矩阵(即相似对角化)问题。这一工作的意 义在于:如能在一定条件下以对角矩阵代替一般方阵,会使某些工作得以简化。 第一节矩阵的特征值与特征向量 定义1对于n阶矩阵A=[am],把含有字母2的矩阵 λ-a1 -a12 AE-A= -a21 1-a22 一an 一a2 入-am 称为A的特征矩阵。 行列式E-A|的表达式w()是入的一个n次多项 式,称为A的特征多项式.方程W()=0称为A的特征方程,特征方程的根称 为A的特征值或特征根

2 第四章 方阵的特征问题与相似对角化 第一节 矩阵的特征值与特征向量                  n n nn n n a a a a a a a a a           1 2 21 22 2 11 12 1 E A 定义1 对于n 阶矩阵A  [a ij ] ,把含有字母 的矩阵 称为 A 的特征矩阵. 本章所要讨论的矩阵特征问题,是指方阵的特征值与特征向量的有关问题, 它们是线性代数中重要的基本概念,不仅在线性代数体系中占有重要地位,而 且在工程技术领域(例如振动问题、稳定性问题)也具有重要的理论意义和应 用价值。 本章还将讨论矩阵相似于对角矩阵(即相似对角化)问题。这一工作的意 义在于:如能在一定条件下以对角矩阵代替一般方阵,会使某些工作得以简化。 行列式 的表达式 是 的一个n次多项 式,称为 的特征多项式.方程 称为 的特征方程,特征方程的根称 为 的特征值或特征根. | E  A|  () A  ()0 A A 

矩阵的特征值是和所考虑的数域有关的.今后,在不加声明的 场合,总是在实数域上考虑矩阵的特征值. 例1矩阵A 的特征多项式为w(元)=(2-1)(九+2)九 0 特征值为九=1,入2=-2,元3=0. 由例1可见,对角矩阵的特征值就是主对角线上的诸元素. 设入是方阵A的一个特征值,(2)是A的特征多项式,则有 w(2)=0,即|2,E-A=0. 于是,入,E-A是降秩矩阵.从而,齐次线性方程组 (2,E-A)x=0 (1) 必有非零解.假设α是(1)的非零解,则有 Aa=九a, (2) 这样的列向量α称为特征向量

3 例1 矩阵         0 2 1 A 的特征多项式为  ( )  (  1)(  2 ) ; 特征值为 1 2 3   1,   2,   0. 由例1可见,对角矩阵的特征值就是主对角线上的诸元素. 于是, 0 E  A 是降秩矩阵.从而,齐次线性方程组 ( E  A)x  0 0 (1) 必有非零解. 设 是方阵 的一个特征值, 是 的特征多项式,则有 ,即 .  0 () | | 0 ( ) 0 0E  A    0  A A 假设α 是(1)的非零解,则有 Aα  0α , (2) 这样的列向量 α 称为特征向量. 矩阵的特征值是和所考虑的数域有关的.今后,在不加声明的 场合,总是在实数域上考虑矩阵的特征值.

定义2对于方阵A的特征值九。,若有非零向量使2成立, 则称a为矩阵A对应于特征值入的特征向量. 可以证明:方阵A的每一个特征向量只能对应于某一个确定的 特征值. 定理1对于方阵A,只要有数,及非零向量a使Aa=八a成立, 则,必是A的特征值,0必是A对应于特征值,的特征向量. 证由Aa=2,a知非零向量Q满足线性方程组(2,E-A)x=0, 既然该方程组有非零解,则其系数矩阵几,E-A必然是降秩的,于 是应有 九E-A=0, 可见几,是A的特征值.再由a满足Aa=,a,按定义2又知a为A 对应于特征值入。的特征向量.定理证毕

4 定义2 对于方阵 的特征值 ,若有非零向量 使(2)成立, 则称 为矩阵 对应于特征值 的特征向量. A  0 α α A  0 可以证明:方阵 的每一个特征向量只能对应于某一个确定的 特征值. A 定理1 对于方阵 ,只要有数 及非零向量 使 成立, 则 必是 的特征值, 必是 对应于特征值 的特征向量. A 0 α Aα  0α 0 A α A 0 证 由 知非零向量 满足线性方程组 , 既然该方程组有非零解,则其系数矩阵 必然是降秩的,于 是应有 Aα  0α α (0E  A)x  0 0E  A 0 |  E  A | 0, 可见 是 的特征值.再由 满足 ,按定义2又知 为 对应于特征值 的特征向量.定理证毕. 0 A α Aα  0α α A 0

对于方阵A,求其特征值与特征向量的方法步骤如下: i.写出A的特征矩阵几E-A,并计算A的特征多项式 w(九)=|元E-A ⅱ.在指明的数域内(如未明确指出,可以理解为实数域内),求 出W(2)=0的全部根,即A的全部特征值.记互异的特征值为 九1,九2,…,九,· i.对每一个兄,(i=1,2,…,t),求出齐次线性方程组 (2,E-A)x=0 (3) 的全部非零解,也就是A对应于特征值人的全部特征向量.通常是 求出(3)的一个基础解系51,52,…,5,于是A对应于特征值2,的全 部特征向量可表示为 k51+k52+…+k5, 其中k1,k2,…,k,是(所指明数域上)不同时为零的任意数组

5 对于方阵 A ,求其特征值与特征向量的方法步骤如下: i.写出 A 的特征矩阵E  A ,并计算 A 的特征多项式  ( ) | E  A | ii.在指明的数域内(如未明确指出,可以理解为实数域内),求 出 的全部根,即 的全部特征值.记互异的特征值为 .  ( )  0 A    t , , , 1 2  iii.对每一个 ( ),求出齐次线性方程组 (3) 的全部非零解,也就是 对应于特征值 的全部特征向量.通常是 求出(3)的一个基础解系 ,于是 对应于特征值 的全 部特征向量可表示为 , 其中 是(所指明数域上)不同时为零的任意数组.  i i  1, 2, , t ( E  A) x  0  i A  i s ξ ,ξ , ,ξ 1 2  A  i s s k ξ  k ξ  k ξ 1 1 2 2 s k , k , , k 1 2 

0 例2求矩阵A 3 0 的特征值和特征向量, 0 2 解A的特征多项式为 2+1 -1 0 w(2)=元E-A月 4 1-3 0=(-2)元-1)2 -1 0 1-2 可得A的实特征值为九1=2,几2=元3=1(二重). 对于2,=2,求解(几E-A)x=0,即 3 -1 0 0 -1 0 0 得基础解系51=(0,0,1) 于是,A对应于特征值入=2的全部特征向量为 k51(k为任意非零实数) 7

7          1 0 2 4 3 0 1 1 0 例2 求矩阵 A 的特征值和特征向量. 对于 求解 ,即 ( 0 , 0 , 1) 1 ξ                        0 0 0 1 0 0 4 1 0 3 1 0 3 2 1 x x x 1   2, ( E  A)x  0 1 得基础解系 1 1 k ξ 于是,A 对应于特征值 1  2 的全部特征向量为 ( 为任意非零实数). 1 k 解 A的特征多项式为 可得 的实特征值为 1 2 3   2,     1 2 1 1 0 ( ) | | 4 3 0 ( 2)( 1) . 1 0 2 E A                    A (二重).

对于,=1,求解(2,E-A)x=0,即 2 -1 -1 0 解得基础解系52=(L,2,-1) 于是,A对应于特征值22=1的全部特征向量为 k52(k2为任意非零实数). 3 2-1 例3求矩阵B= -2-2 2 的特征值和特征向量. 6-1 解 计算B的特征多项式 1-3 -2 4 -元 0 4 - )HE-B上 2 -5+ 9+9 2+2 -2 2 元+2 -2 0 元+2 2 -3 6 +1 -3 6 +1 2-2 6 2+1 =(-2)2(2+4), 8

8 对于 ,求解 ,即                        0 0 0 1 0 1 4 2 0 2 1 0 3 2 1 x x x 解得基础解系 2 ξ  (1, 2, 1). 1 (2E  A)x  0  2  于是,A对应于特征值2  1的全部特征向量为 2 2 k ξ ( k 2为任意非零实数). 例3 求矩阵            3 6 1 2 2 2 3 2 1 B 的特征值和特征向量. 解 计算 的特征多项式 3 1 3 1 2 3 2 1 4 0 4 ( ) | | 2 2 2 2 2 2 0 2 2 3 6 1 3 6 1 2 6 1 ( 2) ( 4), r r c c E B                                               B

可得B的特征值为,=元2=2,(二重),人3=-4, 对于2,=2,求解齐次线性方程组(亿E-B)x=0,得基础解系 -2 51= 52= 0 0 于是,B对应于特征值九,=2的全部特征向量为 k5,+k52(k,k2是不同时为零的任意实数) 对于入=-4,求解齐次线性方程组(2,E-B)x=0,得基础解系 53=(1,-2,3) 于是,B对应于特征值九2=4的全部特征向量为 k53(k为任意非零实数) 请仔细观察,例2、3中的两个矩阵的特征值和特征向量有那些相 同点,又有那些不同点?

9 可得 B 的特征值为 1 2     2 ,(二重), 3   4, 对于 1  2,求解齐次线性方程组 (1E  B)x  0 ,得基础解系               1 0 1 , 0 1 2 1 2 ξ ξ 于是, 对应于特征值 的全部特征向量为 ( 是不同时为零的任意实数). B 2 1  1 1 2 2 k ξ  k ξ 1 2 k , k 对于 3 4, 求解齐次线性方程组(3E  B) x  0,得基础解系 (1, 2, 3) 3 ξ    于是, 对应于特征值 的全部特征向量为 ( 为任意非零实数). B 3 k 3 3 k ξ 2  4 请仔细观察,例2、3中的两个矩阵的特征值和特征向量有那些相 同点,又有那些不同点?

例4设矩阵A满足A2=A(这样的矩阵叫做幂等矩阵),证 明A的特征值只能是0或1. 证设2为A的任一特征值,a是A对应于几的特征向量.于是 a≠0,且有 Aa=入a 利用已知条件又可得 Aa=Aa=A0a)=1(Aa)=λ2a, 于是有 12a=1a, 即 (2-2)a=0, 因为,0≠0所以必有22-1=0,即2=0或几=1· 10

10 例4 设矩阵 满足 (这样的矩阵叫做幂等矩阵),证 明 的特征值只能是0或 1. A A  A 2 A 证 设 为 的任一特征值, 是 对应于 的特征向量.于是 ,且有  A α A  α  0 Aα  λ α 利用已知条件又可得 Aα A α A α Aα α 2 2   (λ ) λ ( ) λ , , 于是有 λ α λ α 2 即 (  )α  0 2   . 因为 ,α  0 所以必有 2    0,即  0 或   1 .

在本节最后,我们来讨论矩阵特征多项式和特征值的一些简单 性质. 设n阶矩阵A=[a,】,则A的特征多项式为 2-41 -a12 -41n W(2)2E-A= -021 1-a22 (4) -anl -an2 -am 由行列式的定义可知,()的最高次项必取决于均布项 (2-a1)(2-a22)…(2-anm) (5) 由此可知, 1°n阶矩阵A的特征多项式w(2)是一个首项系数为1的n次 多项式 若设 M)=2”+C12"++G2+C, 并设A的全部特征值为入1,几2,…,n,则可证明如下结果:1

11 在本节最后,我们来讨论矩阵特征多项式和特征值的一些简单 性质. 设 n 阶矩阵 A  [aij ] ,则 A 的特征多项式为 n n nn n n a a a a a a a a a                         1 2 21 22 2 11 12 1 ( ) | E A| (4) 由行列式的定义可知, ()的最高次项必取决于均布项 (  a11 )(  a22 )(  ann ). (5) 若设 1 1 1 0 ( ) , n n n    c  c c       并设 A 的全部特征值为  1 ,  2 , ,  n ,则可证明如下结果: 由此可知, 1° n 阶矩阵 A 的特征多项式  () 是一个首项系数为1的 n次 多项式.

2°C-1=-(a1+a2++am) 3°( =(-1)”|A5 4°1A=22…2m 具体证明如下:行列式(4)中异于(⑤)的任何一个均布项至少有一 个因子为某常数-a,,于是九-a,及九-a,都不再是该均布项的因 子.与(⑤)相比,该均布项最多只能是1的n-2次多项式. 因此,w(2)的2”-项系数Cm-1也仅取决于均布项(5).而(5)式乘开 后,入”-的系数显然是 -(a11+a22+…+amm), 故2°成立. 又C=O)H0E-AH-A=(-1)”|A即得3°. 最后,因为A的每一个特征值2都对应着y(2)中一个一次因式 (-2),所以A的特征多项式必可表示为 w(2)=(元-1)(2-元2)…(2-人n) 12

12 具体证明如下:行列式(4)中异于(5)的任何一个均布项至少有一 个因子为某常数 ,于是 及 都不再是该均布项的因 子.与(5)相比,该均布项最多只能是 的 次多项式. ij  a ii   a   a jj  n  2 2° 1 11 22 ( ); n nn c a a a      1 2 | | . A    n 0 ( 1) | |; n 3° c   A 4° 因此, 的 项系数 也仅取决于均布项(5).而(5)式乘开 后, 的系数显然是  () n 1  n1 c n1  11 22 ( ), nn  a  a  a 故2°成立. 又 0 (0) |0 | | | ( 1) | | 即得3°. n c   EA  A   A 最后,因为 A 的每一个特征值 都对应着 中一个一次因式 1 2 ( ) ( )( ) ( ),             n i () ( ),   i 所以 A 的特征多项式必可表示为

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