可对角化的矩阵秩一定为1吗?

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独自倚花红cs
2023-01-12 · TA获得超过2231个赞
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因为A可对角化,所以(E-A)x=0就有两个线性无关解,即E-A的秩是1。

详解:

λE-A的零度就是λ的几何重数,如果A可对角化则几何重数等于代数重数。

问题里"λE-A的秩等于1"中的“1”是二重特征值。又因可对角化的矩阵的秩等于其非零特征值的个数。

推导过程:

A可对角化时, 存在可逆矩阵P使得 P^-1AP=diag(a1,..,an)

则 R(A) = R(P^-1AP) = Rdiag(a1,...,an) = a1,...,an中非零元素的个数

而A的特征值即 a1,...,an

所以 R(A) 等于A的非零特征值的个数。

综上所述:(E-A)x=0就有两个线性无关解,即E-A的秩是1。

扩展资料:

一、可对角化的概念

1、定义1:

设σ是几维线性空间V的一个线性变换,如果存在V的一个基,使σ在这组基下的矩阵为对角矩阵,则称线性变换σ可对角化。

2、定义2:

矩阵A是数域P上的一个n级方阵.如果存在一个P上的n级可逆矩阵X,X^-1AX为对角矩阵,则称矩阵A可对角化。

二、可对角化的条件

1、(定理7)设σ为n维线性空间V的一个线性变换,则σ可对角化=σ有n个线性无关的特征向量。

2、(定理8)设σ为雌线性空间V的一个线性变换,如果ε1,ε2,…εk分别是σ的属于互不相同的特征值λ1,λ2…λk的特征向量,则ε1,ε2,…εk线性无关。

3、(推论1)设σ为n维线性空间V的一个线性变换,如果σ的特征多项式在数域P中有n个不同特征值,则口可对角化。特别地,(推论2)在复数域C上的线性空间中,如果线性变换σ的特征多项式没有重根,则σ可对角化。

4、(定理9)设σ为线性空间V的一个线性变换,λ1,λ2…λk是σ的不同特征值,而εi1,εi2,…εir1是属于特征值λi的线性无关的特征向量,i=1,2,...,k,则向量ε11,ε12,…εk1,...,εkrk线性无关。

参考资料来源:百度百科-对角化

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本回答由图为信息科技(深圳)有限公司提供
匿名用户
2023-01-12
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不一定。
矩阵对角化后有多少行(列)的元素不全为零,则矩阵的秩是多少
矩阵的秩指的是行向量(或列向量)的极大线性无关组的向量数量
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