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(λ+2)^2(λ-4)=0,故特征值λ=4,-2。
A是n阶方阵,如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立,那么这样的数λ称为矩阵A特征值,非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。式Ax=λx也可写成( A-λE)X=0。这是n个未知数n个方程的齐次线性方程组,它有非零解的充分必要条件是系数行列式| A-λE|=0。
系数行列式|A-λE|称为A的特征多项式,记(λ)=|λE-A|,是一个P上的关于λ的n次多项式,E是单位矩阵。
扩展资料:
特征值性质:
性质1:n阶方阵A=(aij)的所有特征根为λ1,λ2,…,λn(包括重根),则:λ1λ2…λn=|A|。
性质2:若λ是可逆阵A的一个特征根,x为对应的特征向量,则1/λ 是A的逆的一个特征根,x仍为对应的特征向量。
性质3:若 λ是方阵A的一个特征根,x为对应的特征向量,则λ 的m次方是A的m次方的一个特征根,x仍为对应的特征向量。
性质4:设λ1,λ2,…,λm是方阵A的互不相同的特征值。xj是属于λi的特征向量( i=1,2,…,m),则x1,x2,…,xm线性无关,即不相同特征值的特征向量线性无关。
参考资料:百度百科-矩阵特征值
2023-05-18
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第2个等号,推导过程是:
第2列,加到第1列,并提取第1列公因子λ+2
第3个等号,推导过程是:
第2行减去第1行,然后按照第1列展开,得到2阶行列式,交叉相乘后相减,然后因式分解即可
第2列,加到第1列,并提取第1列公因子λ+2
第3个等号,推导过程是:
第2行减去第1行,然后按照第1列展开,得到2阶行列式,交叉相乘后相减,然后因式分解即可
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一、矩阵特征值的经典方法。将矩阵转化为代数形式的特征方程,求出特征方程的根,即为矩阵的特征值。具体说来有 ①n≤4可用因式分解法,②n≤4可用公式法,③2≤n≤∞时可用数值方法。
二、矩阵特征值的矩阵方法。亦称苏尔法,直接选定矩阵为研究对象,对矩阵实施QR分解,再交换相乘,如此反复操作,多次迭代后,矩阵收敛于上△矩阵,对角元素即为特征值。矩阵阶数2≤n≤∞的矩阵均适用,适合计算机编程运算。苏尔法不仅解决了矩阵特征值的求解问题,而且解决了n≥5的高次方程求根的老大难问题。
三、特征值和特征向量有什么用?利用特征值和特征向量,可以求出标准基解矩阵 eᴬᵗ =P · e^(Λt) · P⁻¹,进而求得一阶微分方程组的函数解: X(t)=eᴬᵗ · X(0);X(0)为初始条件(向量形式)。
四、特征值和特征向量的物理应用。对RLC组成的时域动态电路列写KCL和KVL方程,本质上就是一阶微分方程组,解微分方程组得到各支路电流随时间变化的解函数。因元件参数的不同,系数矩阵A的特征值和特征向量亦不同,对应电路不同的状态: 过阻尼态,临界阻尼态,阻尼振荡态,等幅振荡态等。
二、矩阵特征值的矩阵方法。亦称苏尔法,直接选定矩阵为研究对象,对矩阵实施QR分解,再交换相乘,如此反复操作,多次迭代后,矩阵收敛于上△矩阵,对角元素即为特征值。矩阵阶数2≤n≤∞的矩阵均适用,适合计算机编程运算。苏尔法不仅解决了矩阵特征值的求解问题,而且解决了n≥5的高次方程求根的老大难问题。
三、特征值和特征向量有什么用?利用特征值和特征向量,可以求出标准基解矩阵 eᴬᵗ =P · e^(Λt) · P⁻¹,进而求得一阶微分方程组的函数解: X(t)=eᴬᵗ · X(0);X(0)为初始条件(向量形式)。
四、特征值和特征向量的物理应用。对RLC组成的时域动态电路列写KCL和KVL方程,本质上就是一阶微分方程组,解微分方程组得到各支路电流随时间变化的解函数。因元件参数的不同,系数矩阵A的特征值和特征向量亦不同,对应电路不同的状态: 过阻尼态,临界阻尼态,阻尼振荡态,等幅振荡态等。
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