两矩阵的特征值相等,这两个矩阵相似吗
图为信息科技(深圳)有限公司
2021-01-25 广告
2021-01-25 广告
不相同,差一个常数项,特征值相同,特征向量基本相同,就是差一个常系数。因为若v是特征向量,则c*v也是特征向量。设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...
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若两个矩阵都可对角化,且特征值相同
则两个矩阵相似
追答:
不是的, 你看看什么是已知, 什么是结论
追答:
若两个矩阵都可对角化, 且特征值相同 则两个矩阵相似于同一个对角矩阵 由相似的性质(相似关系是等价关系)知两个矩阵相似
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当然是不一定的,
若两个矩阵都可对角化,且特征值相同时,
则两个矩阵是相似的
但有可能一个矩阵可以对角化,
另一个不能对角化,
此时就不是相似的
若两个矩阵都可对角化,且特征值相同时,
则两个矩阵是相似的
但有可能一个矩阵可以对角化,
另一个不能对角化,
此时就不是相似的
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两天巨阵的特征值相等则这两个矩阵相似。
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只需要证明两个矩阵有相同的特征值。  得第一个矩阵特征值为2,1,-1 同理可得第二个矩阵特征值为2,1,-1
因此两个矩阵都∽对角矩阵diag(2,1,-1)
由于相似的传递性,故两矩阵相似
都有可能。 根据矩阵的不同,有可能只有1个特征向量,此时矩阵不可对角化。 也可能特征向量有2个,此时可取2个正交的特征向量。 比如:A = [1 1; 0 1] (矩阵的第1行是1、1,第2行是0、1) B = [1 0; 0 1] (这就是2阶单位阵) 求特征值,A和B的特征多项式都是:(λ-1)^2 所以都有2个相同的特征值:λ = 1 但对A来讲,只有1个线性无关的特征向量:[1 0]^T (T代表转置,特征向量是列向量) 而对B来讲,有2个线性无关的特征向量:[1 0]^T 和 [0 1]^T
不相似;两个矩阵都有特征值1,那么如果相似,则有相关矩阵r(E-A)=r(E-B),其中A是第一个矩阵,B是第二个矩阵。我们计算得出,r(E-A)=1,r(E-B)=0,所以说两者不相似。
因此两个矩阵都∽对角矩阵diag(2,1,-1)
由于相似的传递性,故两矩阵相似
都有可能。 根据矩阵的不同,有可能只有1个特征向量,此时矩阵不可对角化。 也可能特征向量有2个,此时可取2个正交的特征向量。 比如:A = [1 1; 0 1] (矩阵的第1行是1、1,第2行是0、1) B = [1 0; 0 1] (这就是2阶单位阵) 求特征值,A和B的特征多项式都是:(λ-1)^2 所以都有2个相同的特征值:λ = 1 但对A来讲,只有1个线性无关的特征向量:[1 0]^T (T代表转置,特征向量是列向量) 而对B来讲,有2个线性无关的特征向量:[1 0]^T 和 [0 1]^T
不相似;两个矩阵都有特征值1,那么如果相似,则有相关矩阵r(E-A)=r(E-B),其中A是第一个矩阵,B是第二个矩阵。我们计算得出,r(E-A)=1,r(E-B)=0,所以说两者不相似。
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