n阶矩阵A与对角阵相似的充要条件

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高启强聊情感
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2020-07-13 · 关注我不会让你失望
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n阶矩阵A与对角阵相似的充要条件是:A有n个线性无关的特征向量

充要条件是如果能从命题p推出命题q,而且也能从命题q推出命题p ,则称p是q的充分必要条件,且q也是p的充分必要条件。如果有事物情况A,则必然有事物情况B;如果有事物情况B,则必然有事物情况A,那么B就是A的充分必要条件 ( 简称:充要条件 ),反之亦然 。

扩展资料:

生活中的充要条件:

1、生活中表达充分必要条件的情况不太常见。在逻辑学和数学中一般用“当且仅当”来表示充分必要条件。例如:

当且仅当竞争对手甲退出投标时,乙才会报一个较高的价位。

a、b为任意实数时,a²+b² ≥ 2ab 成立,当且仅当a=b时取等号。

2、其他常见的表示充分必要条件的说法还有:“需要且只需要”、“唯一条件”的情况。例如:

任何两个端节点之间的转发需要且只需要经过三次交换。

为了防止圆管内流动的水发生结冰,则需要且只需要保持圆管内壁面的最低温度在某一温度以上。

俄军逼近格首都称停火唯一条件是格军放弃武力。

Sievers分析仪
2024-10-13 广告
是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准... 点击进入详情页
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由智薛申
2019-03-03 · TA获得超过3.6万个赞
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n阶方阵a可对角化的充分必要条件是a有n个线性无关的特征向量!
[证明]
充分性:已知a具有n个线性无关的特征向量x1,x2,……,则axi=入ixi
i=1,2,……,n
a[x1
x2
……xn]=[入1x1
入2x2
……入nxn]
=[x1
x2
……xn]*
x1,x2,xn线性无关,故p=[x1
x2
xn]为满秩矩阵,令v=*,则有ap=pv
v=ap/p
必要性:已知存在可逆方阵p,使
ap/p=v=*
将p写成列向量p=[p1
p2
pn]
pn为n维列向量
[ap1
ap2……apn]=[入1p1
入2p2……入npn]
可见,入i为a的特征值,pi为a的特征向量,
所以,a具有n个线性无关的特征向量。
注:因为上面的过程是我自己手工打上去的,好多符号百度都打不出来,将就能看懂就好,其中*表示的是一个n阶对角矩阵,对角线上的矢量分别为入1,入2……入n
n阶矩阵在复数范围内,一定有n个特征值(重特征值按重数计算个数),从这个意义上说,矩阵的特征值个数与矩阵的阶数是有关系的。n阶矩阵在实数范围内有多少个特征值就不一定了。
但是有一个重要的结论需要知道:n阶实对称矩阵一定有n个实特征值(重特征值按重数计算个数)。
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丰隆修理铺
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2019-10-12 · 非著名电竞玩家
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n阶方阵a可对角化的充分必要条件是a有n个线性无关的特征向量!
[证明]
充分性:已知a具有n个线性无关的特征向量x1,x2,……,则axi=入ixi
i=1,2,……,n
a[x1
x2
……xn]=[入1x1
入2x2
……入nxn]
=[x1
x2
……xn]*
x1,x2,xn线性无关,故p=[x1
x2
xn]为满秩矩阵,令v=*,则有ap=pv
v=ap/p
必要性:已知存在可逆方阵p,使
ap/p=v=*
将p写成列向量p=[p1
p2
pn]
pn为n维列向量
[ap1
ap2……apn]=[入1p1
入2p2……入npn]
可见,入i为a的特征值,pi为a的特征向量,
所以,a具有n个线性无关的特征向量。
注:因为上面的过程是我自己手工打上去的,好多符号百度都打不出来,将就能看懂就好,其中*表示的是一个n阶对角矩阵,对角线上的矢量分别为入1,入2……入n
n阶矩阵在复数范围内,一定有n个特征值(重特征值按重数计算个数),从这个意义上说,矩阵的特征值个数与矩阵的阶数是有关系的。n阶矩阵在实数范围内有多少个特征值就不一定了。
但是有一个重要的结论需要知道:n阶实对称矩阵一定有n个实特征值(重特征值按重数计算个数)。
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允秋芹敏姬
2019-10-05 · TA获得超过3.6万个赞
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n阶矩阵A与对角矩阵相似的充要条件是A有n个线性无关的特征向量!
证明:(1)充分性:n阶矩阵A有n个线性无关的特征向量,则A与对角矩阵相似
(2)必要性:n阶矩阵A与对角矩阵相似,则A有n个线性无关的特征向量
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定永修潘倩
2019-07-19 · TA获得超过3.8万个赞
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你的这一结论没有依据。
例如3阶矩阵A
1
0
0
0
2
1
0
0
2
显然A的特征值为1,2,2
但是你能告诉我,它能相似对角矩阵吗?
答案是,这个矩阵不能相似对角阵。
这里简单说明一下,根据相似的定义,
P-1AP
=
diag(λ1,λ2,...,λn)
那么AP
=
P
diag(λ1,λ2,...,λn)
因为P可逆,设P=(α1,α2,...,αn),如果αi是A的特征向量。
那么上面相似的定义就是
A(α1,α2,...,αn)
=
(λ1α1,λ2α2,...,λnαn)
=
(α1,α2,...,αn)diag(λ1,λ2,...,λn)
这也就说明了我们求相似矩阵中的P,其过程是求解A的特征向量了。
也说明了为什么相似对角阵的元素是A的特征值了。
正是由于上面的定义造成的。
也就是说只有当P的列向量是A的特征向量时,上述相似对角阵定义才成立。
因为要求P可逆,所以P的n个列向量必须线性无关。也就是A的特征向量必然线性无关。
否则P不可逆,则相似定义不成立,当然也就不可以相似对角阵了。
newmanhero
2015年5月24日22:32:58
希望对你有所帮助,望采纳。
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