n阶矩阵A与对角阵相似的充要条件
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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。
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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)。
[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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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)。
[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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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
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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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。
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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