两个矩阵特征值相同能否推出秩相同?
目前可以推出的是对于特征值中没有0的n阶矩阵,由于行列式的值为特征值乘积,可知行列式不为0,即矩阵可逆,所以矩阵的秩为n。但是当特征值中有0的情况我就不能证明了。...
目前可以推出的是对于特征值中没有0的n阶矩阵,由于行列式的值为特征值乘积,可知行列式不为0,即矩阵可逆,所以矩阵的秩为n。但是当特征值中有0的情况我就不能证明了。
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特征值相同,特征值的重数可以不同;如果特征值0的重数不同,秩就未必相同。
例如,两个三阶矩阵diag(1, 1, 0)与diag(1, 0, 0)具有相同的特征值(1和0),但是前者的秩为2,后者的秩为1。
所以答案是否定的。
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下面是追加内容
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如果两个矩阵都没有特征值零,则无论其他特征值是否相同,它们的秩都一样,这是显然的。
如果两个矩阵都有特征值零,则即使特征值零的重数相同(无论其他特征值以及对应特征值的重数是否相同),它们的秩也可能不同。例如:两个2×2矩阵,一个元素全为零,另一个,右上角元素为1,其余为零。
因此,答案仍然是否定的。
(至于两个矩阵一个有特征值零一个没有,那它们的秩显然不同,但这种情况不是你所感兴趣的。)
《线性代数》(李炯生、查建国编,中国科学技术大学1988年版)引进了特征值的几何重数的概念,而把通常意义下的特征值重数(即作为特征多项式的根的重数)称为代数重数。一个特征值的几何重数,等于属于该特征值的线性无关特征向量的个数,或者说等于属于该特征值的特征子空间的维数。
按照这个定义,一个矩阵的秩等于它的阶数减去它的零度,而它的零度正好就是它的特征值零的几何重数。因此,两个矩阵的秩要相同,关键是特征值零的几何重数(而不是代数重数)要相同,至于其他特征值是否相同,则无关紧要。
以上讨论均有一个前提假定,即两个矩阵的阶数相同。如果这不成立,那么上面说的统统不对,请自动无视。
多余的话:
我想这个问题并非很难,你既然能举例说明特征值(包括重数)相同的矩阵未必相似,为什么在这个更简单的问题上反而转不过来呢?没道理,你是能转得过来的,只是你想得还不够。遇到事情,自己再多想想。我们当时学这些的时候,baidu知道根本还不存在,没有谁可以问,所有能依靠的只有自己的大脑。
例如,两个三阶矩阵diag(1, 1, 0)与diag(1, 0, 0)具有相同的特征值(1和0),但是前者的秩为2,后者的秩为1。
所以答案是否定的。
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下面是追加内容
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如果两个矩阵都没有特征值零,则无论其他特征值是否相同,它们的秩都一样,这是显然的。
如果两个矩阵都有特征值零,则即使特征值零的重数相同(无论其他特征值以及对应特征值的重数是否相同),它们的秩也可能不同。例如:两个2×2矩阵,一个元素全为零,另一个,右上角元素为1,其余为零。
因此,答案仍然是否定的。
(至于两个矩阵一个有特征值零一个没有,那它们的秩显然不同,但这种情况不是你所感兴趣的。)
《线性代数》(李炯生、查建国编,中国科学技术大学1988年版)引进了特征值的几何重数的概念,而把通常意义下的特征值重数(即作为特征多项式的根的重数)称为代数重数。一个特征值的几何重数,等于属于该特征值的线性无关特征向量的个数,或者说等于属于该特征值的特征子空间的维数。
按照这个定义,一个矩阵的秩等于它的阶数减去它的零度,而它的零度正好就是它的特征值零的几何重数。因此,两个矩阵的秩要相同,关键是特征值零的几何重数(而不是代数重数)要相同,至于其他特征值是否相同,则无关紧要。
以上讨论均有一个前提假定,即两个矩阵的阶数相同。如果这不成立,那么上面说的统统不对,请自动无视。
多余的话:
我想这个问题并非很难,你既然能举例说明特征值(包括重数)相同的矩阵未必相似,为什么在这个更简单的问题上反而转不过来呢?没道理,你是能转得过来的,只是你想得还不够。遇到事情,自己再多想想。我们当时学这些的时候,baidu知道根本还不存在,没有谁可以问,所有能依靠的只有自己的大脑。
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就是这样的,理解特征值的时候要考虑重数,也就是特征值都是0,但一个是1重的,1个是n重的,自然不一样如果两个矩阵的特征值相同,包括重数,那样秩就应该是相同的
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特征值相同,不一定相似,也不一定合同。
但
1)如果都是对称矩阵,那么特征值相同,能推出合同
2)如果两矩阵都可以相似对角化,则两矩阵特征值相同,能推出相似
但
1)如果都是对称矩阵,那么特征值相同,能推出合同
2)如果两矩阵都可以相似对角化,则两矩阵特征值相同,能推出相似
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此种情况下,设A=仅有一个元素非零,r(a)还是==1,而A的非0特征值还是1个,(当然有很多重0特征值)
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