三阶矩阵已知三个特征值,一个特征向量,怎么求其余特征值和原矩阵?
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a1=(1,0,1)
任意取两个和a1线性无关的向量a2=(1,0,0), a3=(0,1,0),然后进行斯密特正交化
a2' = a2 - <a2,a1>/<a1,a1> * a1 = (1,0,0) - 1/2 * a1 = (1/2, 0, -1/2)
a3' = a3 - <a3,a1>/<a1,a1> a1 = (0,1,0)
根据对称矩阵不同特征值的特征向量关系a2', a3'是-1对应的特征向量
取P=(a1,a2', a3'),则P^(-1)AP = diag(1,-1,-1)
A=Pdiag(1,-1,-1)P^(-1)
扩展资料:
特征向量对应的特征值是它所乘的那个缩放因子。
特征空间就是由所有有着相同特征值的特征向量组成的空间,还包括零向量,但要注意零向量本身不是特征向量。
线性变换的主特征向量是最大特征值对应的特征向量。
特征值的几何重次是相应特征空间的维数。
有限维向量空间上的一个线性变换的谱是其所有特征值的集合。
参考资料来源:百度百科-特征向量
Sievers分析仪
2024-10-13 广告
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a1=(1,0,1)
任意取两个和a1线性无关的向量a2=(1,0,0), a3=(0,1,0),然后进行斯密特正交化
a2' = a2 - <a2,a1>/<a1,a1> * a1 = (1,0,0) - 1/2 * a1 = (1/2, 0, -1/2)
a3' = a3 - <a3,a1>/<a1,a1> a1 = (0,1,0)
根据对称矩阵不同特征值的特征向量关系a2', a3'是-1对应的特征向量
取P=(a1,a2', a3'),则P^(-1)AP = diag(1,-1,-1)
A=Pdiag(1,-1,-1)P^(-1)
任意取两个和a1线性无关的向量a2=(1,0,0), a3=(0,1,0),然后进行斯密特正交化
a2' = a2 - <a2,a1>/<a1,a1> * a1 = (1,0,0) - 1/2 * a1 = (1/2, 0, -1/2)
a3' = a3 - <a3,a1>/<a1,a1> a1 = (0,1,0)
根据对称矩阵不同特征值的特征向量关系a2', a3'是-1对应的特征向量
取P=(a1,a2', a3'),则P^(-1)AP = diag(1,-1,-1)
A=Pdiag(1,-1,-1)P^(-1)
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注意对称矩阵的属于不同特征值的特征向量是正交的。由此可以求出属于另两个特征值的特征向量,以这三个特征向量的坐标为列构造一个矩阵P,则
P^-1AP=diag(入1,入2,入2)
由此可求出矩阵A来了。
P^-1AP=diag(入1,入2,入2)
由此可求出矩阵A来了。
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a1=(1,0,1)
任意取两个和a1线性无关的向量a2=(1,0,0), a3=(0,1,0),然后进行斯密特正交化
a2' = a2 - <a2,a1>/<a1,a1> * a1 = (1,0,0) - 1/2 * a1 = (1/2, 0, -1/2)
a3' = a3 - <a3,a1>/<a1,a1> a1 = (0,1,0)
根据对称矩阵不同特征值的特征向量关系a2', a3'是-1对应的特征向量
取P=(a1,a2', a3'),则P^(-1)AP = diag(1,-1,-1)
A=Pdiag(1,-1,-1)P^(-1)
任意取两个和a1线性无关的向量a2=(1,0,0), a3=(0,1,0),然后进行斯密特正交化
a2' = a2 - <a2,a1>/<a1,a1> * a1 = (1,0,0) - 1/2 * a1 = (1/2, 0, -1/2)
a3' = a3 - <a3,a1>/<a1,a1> a1 = (0,1,0)
根据对称矩阵不同特征值的特征向量关系a2', a3'是-1对应的特征向量
取P=(a1,a2', a3'),则P^(-1)AP = diag(1,-1,-1)
A=Pdiag(1,-1,-1)P^(-1)
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