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线性代数求相似对角阵问题实质上是求特征值与特征向量问题。
一个矩阵A能否相似对角阵,其充分必要条件是:A有n个线性无关的特征向量
这样就产生了两个结果:
1、如果A有n不同的特征值,那么就一定有n个线性无关的特征值向量。
本题不属于此类情况。
2、如果A有k重特征值,那么一定要满足r(λE-A) = n-k,此时才有n个线性无关的特征值向量。
本题是此种情况。
那么对于求特征值和特征向量,就是另外一个问题了。
求特征值通过特征方程|λE-A|=0计算得到,也就是属于带参数λ的行列式的计算问题。
此时可以通过行列式的一些性质化简,得到关于λ的函数f(λ) =0,得到λ。
求特征向量通过解齐次线性方程组(λE-A)x=0,得到其基础解系,属于线性方程组求基础解系的问题。
上述二者只有通过一定量的计算才有一定的计算能力,如果说有什么窍门的话,就是多练习。
很少有题目设计的数值是那么巧妙的,通过一个惊天动地的窍门就解决了。
这时考察的就是这个窍门了。而不是考察相似对角阵了。
newmanhero 2015年5月29日23:31:53
希望对你有所帮助,望采纳。
一个矩阵A能否相似对角阵,其充分必要条件是:A有n个线性无关的特征向量
这样就产生了两个结果:
1、如果A有n不同的特征值,那么就一定有n个线性无关的特征值向量。
本题不属于此类情况。
2、如果A有k重特征值,那么一定要满足r(λE-A) = n-k,此时才有n个线性无关的特征值向量。
本题是此种情况。
那么对于求特征值和特征向量,就是另外一个问题了。
求特征值通过特征方程|λE-A|=0计算得到,也就是属于带参数λ的行列式的计算问题。
此时可以通过行列式的一些性质化简,得到关于λ的函数f(λ) =0,得到λ。
求特征向量通过解齐次线性方程组(λE-A)x=0,得到其基础解系,属于线性方程组求基础解系的问题。
上述二者只有通过一定量的计算才有一定的计算能力,如果说有什么窍门的话,就是多练习。
很少有题目设计的数值是那么巧妙的,通过一个惊天动地的窍门就解决了。
这时考察的就是这个窍门了。而不是考察相似对角阵了。
newmanhero 2015年5月29日23:31:53
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