第五章矩阵的相似变换 5.1矩阵的特征值与特征向量 定义:对于n阶方阵A,若有数λ和向量x≠0满足Ax=x,称λ为A 的 特征值,称x为A的属于特征值λ的特征向量 特征方程:Ax=λx(A-E)x=0或者(ae-A)x=0 (A-E)x=0有非零解det(-E)=0 det(E-A)=0 特征矩阵:A-λE或者λE-A

3.9列满秩矩阵 可逆矩阵要比一般矩阵更容易处理这是因为有逆的帮助比如当方程组 Ax=b的系数矩阵A可逆是立即得出方程组的解为x=A-13

第四章线性方程组 4.3线性方程组的解的结构上一节,我们学习了: 1.线性方程组有解的条件 2.解线性方程组的 Gauss消元法和主元消元法 这一节,我们将进一步讨论线性方程组的解的结构. 注意:在上一节我们得到的都是参量形式的解,在本节 我们将把线性方程组的解都写成列向量的形式, 这便于讨论方程组的解的结构

对应特征值礼=-1只有1个线性无关的特征向量,而特征方程的基础解系为5,全体特征向量为x=k1l1(k1≠0)例9设方阵A的特征值A1≠2,对应的特征向量分别为x1,x2,证明: (1)x1-x2不是A的特征向量;

4.5线性方程组解的结构 b 齐次方程组Ax=0 非齐次方程组Ax=b(b≠0) 结论:(1)[4b]→[d,Ax=b与Cx=d同解 (2)Ax=0有非零解兮rank4