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对角线元素之和叫什么 |
对角矩阵特征向量,什么情况下对角线是特征值
1.在线性空间V中取一组基写出在这组基下的矩阵A; 2.求出A的特征多项式在数域P中全部的根,它们也就是线性变换的全部特征值. 3.然后在利用特征值,在线性方程1.从定义上讲,特征值和特征向量是满足Aβ=λβ的值λ和对应的向量β,这个方程化简一下就可以得到(λE-A)β=0。方程要有非零解β,那么要求矩阵λE-A不满意秩,也就是必须满足|
我们设有一个n × n n\times nn×n可逆矩阵Q QQ,记它的逆矩阵为Q − 1 Q^{-1}Q−1,则有Q − 1 Q = E ( 1 ) Q^{-1}Q=E\space\space\space\space\space(1)Q−1Q因此,对于对角矩阵的一种解释方式就是:线性变换的过程中,所有\vec i和\vec j(坐标轴)直线上的向量都是特征向量. 5.特征向量的计算意义我们知道A=[[3,1],[0,2]]的特征值是3和2,特征
一个矩阵A可以被对角化的充要条件是,它具有n个线性无关的特征向量。这意味着矩阵A的特征向量构成了整个n维空间的一组基。如果A存在重复的特征值,那么相应的特对角矩阵的应用对角矩阵,因其特征值的特性,在数学领域拥有很多的应用:(1)在矩阵的变换过程中,如缩放变换、旋转变换等,可以使用对角矩阵。2)将矩阵中的元素变为单位向量
那也就是说,方阵A只会与由自己的特征值为主元的对角矩阵相似,而P则是由A的n个线性无关的特征向量求特征向量一旦找到特征值λ,相应的特征向量可以通过求解方程(A – λI) v = 0 得到。没有实特征值的一个矩阵的例子是顺时针旋转90度。对角矩阵(diagonal matrix
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标签: 什么情况下对角线是特征值
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