判断对错:n阶矩阵A能对角化的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量?
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判断:正确。
必要性:n阶矩阵A能对角化 → A有n个线性无关的特征向量。
证明:
∵ n阶矩阵A可以对角化,
由对角化的定义,一定存在可逆阵P使得P^-1AP=Λ,
∴ Λ为n阶对角阵且对角元素均为A的特征值,
对于这n个特征值中的每一个,一定可以从特征多项式中找到属于自己的特征向量,
∵ 特征向量彼此属于不同的特征值,
∴ 这n个特征向量线性无关,
∴ n阶矩阵A能对角化 → A有n个线性无关的特征向量。
充分性:A有n个线性无关的特征向量 → n阶矩阵A能对角化。
证明:
A有n个线性无关的特征向量,不妨设其为α1,α2 ... αn,
A(α1,α2 ... αn)=(α1,α2 ... αn)Λ,
∵ α1,α2 ... αn线性无关,
∴ 矩阵(α1,α2 ... αn)可逆,
等式两边同时左乘(α1,α2 ... αn)^ -1,
∴ (α1,α2 ... αn)^ -1 A(α1,α2 ... αn)= Λ,
令可逆阵P为(α1,α2 ... αn),
∴ P^-1AP=Λ,
∴ A有n个线性无关的特征向量 → n阶矩阵A能对角化。
综上所述,n阶矩阵A能对角化的充分必要条件为A有n个线性无关的特征向量。
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矩阵的相似对角化定义:设n阶矩阵A,若存在n阶可逆矩阵P,使得P-1 AP=Λ,其中Λ是对角矩阵,则称A可相似对角化,记作A~Λ,称Λ是A的相似标准型。
P-1 AP=Λ记作A~Λ,这是定义哈。
A能对角化——>A有n个线性无关的特征向量(开始证明充分性)
设P=[a1,a2,a3,...,an]
(ai不是数字,是P的列分块,也能看做1×n的向量,所以用逗号隔开)
Λ=[b11 b22 b33 ... bnn],其中(bii对应在矩阵的主对角线上)
P-1 AP=Λ,P可逆,左乘P,故AP=PΛ,
A[a1,a2,a3...,an]=[a1,a2,a3,...,an]Λ
[Aa1,Aa2,Aa3,Aa4]=[a1b11,a2b22,a3b33,...,anbnn]
根据矩阵相等条件Aai=biiai i=1,2,3,4,..,n A的特征值为bii。
A~Λ推出了Aai=biiai,
(这不是特征值与特征向量关系吗,bii是A的特征值,ai是A的特征向量)
P可逆,P中每一列a1,a2,a3,...,an线性无关(如果相关,说明ai有多余向量,这个多余向量可以用n-1个向量线性表示,可以消去,有一列向量为0,|P|行列式为0,不可逆)
ai是A的特征向量,ai都相互无关,也就是A有n个(a1,a2,a3,...,an)线性无关的特征向量
A能相似对角化说明——>A有n个线性无关的特征向量(充分性到此证完)
A有n个线性无关的特征向量——>A能相似对角化(开始证明必要性)
然后反着来证明必要性。
Aai=biiai i=(1,2,3,...,n) (A有n个线性无关的特征向量,可以这么写吧)
每个都乘一下,可以化成矩阵形式(化成矩阵是人为的,没特殊含义,可以这么化的,这么化好做),
也就是[Aa1,Aa2,Aa3,Aa4]=[a1b11,a2b22,a3b33,...,anbnn]
A提出来,A[a1,a2,a3...,an]=[a1,a2,a3,...,an][b11 b22 b33 ... bnn]=[a1,a2,a3,...,an]Λ
AP=PΛ
左乘p-1得
P-1AP=Λ
这是A可相似对角化定义,
故A有n个线性无关的特征向量——>A能相似对角化(必要性到此证完)
说点题外话:
其实,证明过程的每一步都是可逆的,能推出的东西都能反过来推回去。
分开写容易接受。
像P-1AP=Λ,左乘P为 AP=PΛ,那么AP=PΛ左乘P-1为P-1AP=Λ,这不用说就是正确的
后面(证明充分性时)做分块分开乘,到最后(证明必要性)也能合在一起,每一步都是可以相互推出来的。
U<=>V<=>W<=>X<=>Y<=>Z,U可推Z,当然Z也可推U。
P-1 AP=Λ记作A~Λ,这是定义哈。
A能对角化——>A有n个线性无关的特征向量(开始证明充分性)
设P=[a1,a2,a3,...,an]
(ai不是数字,是P的列分块,也能看做1×n的向量,所以用逗号隔开)
Λ=[b11 b22 b33 ... bnn],其中(bii对应在矩阵的主对角线上)
P-1 AP=Λ,P可逆,左乘P,故AP=PΛ,
A[a1,a2,a3...,an]=[a1,a2,a3,...,an]Λ
[Aa1,Aa2,Aa3,Aa4]=[a1b11,a2b22,a3b33,...,anbnn]
根据矩阵相等条件Aai=biiai i=1,2,3,4,..,n A的特征值为bii。
A~Λ推出了Aai=biiai,
(这不是特征值与特征向量关系吗,bii是A的特征值,ai是A的特征向量)
P可逆,P中每一列a1,a2,a3,...,an线性无关(如果相关,说明ai有多余向量,这个多余向量可以用n-1个向量线性表示,可以消去,有一列向量为0,|P|行列式为0,不可逆)
ai是A的特征向量,ai都相互无关,也就是A有n个(a1,a2,a3,...,an)线性无关的特征向量
A能相似对角化说明——>A有n个线性无关的特征向量(充分性到此证完)
A有n个线性无关的特征向量——>A能相似对角化(开始证明必要性)
然后反着来证明必要性。
Aai=biiai i=(1,2,3,...,n) (A有n个线性无关的特征向量,可以这么写吧)
每个都乘一下,可以化成矩阵形式(化成矩阵是人为的,没特殊含义,可以这么化的,这么化好做),
也就是[Aa1,Aa2,Aa3,Aa4]=[a1b11,a2b22,a3b33,...,anbnn]
A提出来,A[a1,a2,a3...,an]=[a1,a2,a3,...,an][b11 b22 b33 ... bnn]=[a1,a2,a3,...,an]Λ
AP=PΛ
左乘p-1得
P-1AP=Λ
这是A可相似对角化定义,
故A有n个线性无关的特征向量——>A能相似对角化(必要性到此证完)
说点题外话:
其实,证明过程的每一步都是可逆的,能推出的东西都能反过来推回去。
分开写容易接受。
像P-1AP=Λ,左乘P为 AP=PΛ,那么AP=PΛ左乘P-1为P-1AP=Λ,这不用说就是正确的
后面(证明充分性时)做分块分开乘,到最后(证明必要性)也能合在一起,每一步都是可以相互推出来的。
U<=>V<=>W<=>X<=>Y<=>Z,U可推Z,当然Z也可推U。
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