特征值和特征向量的关系是什么?
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特征值与特征向量之间关系:
1、属于不同特征值的特征向量一定线性无关。
2、相似矩阵有相同的特征多项式,因而有相同的特征值。
3、设x是矩阵a的属于特征值1的特征向量,且a~b,即存在满秩矩阵p使b=p(-1)ap,则y=p(-1)x是矩阵b的属于特征值1的特征向量。
4、n阶矩阵与对角矩阵相似的充分必要条件是:矩阵有n个线性无关的分别属于特征值1,2,3…的特征向量(1,2,3…中可以有相同的值)。
特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。设A是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得Ax=mx成立。
意义:
从线性空间的角度看,在一个定义了内积的线性空间里,对一个N阶对称方阵进行特征分解,就是产生了该空间的N个标准正交基,然后把矩阵投影到这N个基上。
N个特征向量就是N个标准正交基,而特征值的模则代表矩阵在每个基上的投影长度。特征值越大,说明矩阵在对应的特征向量上的方差越大,功率越大,信息量越多。
应用到最优化中,意思就是对于R的二次型,自变量在这个方向上变化的时候,对函数值的影响最大,也就是该方向上的方向导数最大。
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