线性代数中求矩阵的特征值和特征向量要乘k吗?

如题所述

线性代数中因题而异,有的地方求出特征向量后前面要乘K,有的地方不要。

1、需乘k的地方:

矩阵A的属于特征值λ的特征向量是齐次线性方程组(A-λE)X=0的所有的非零解。

而齐次线性方程组(A-λE)X=0的所有的非零解可由其基础解系a1,a2,...,a(n-r)线性表示。

所以A的属于特征值λ的全部特征向量就是:k1a1,k2a2,...,k(n-r)a(n-r),其中k1,k2,...,k(n-r)是不全为零的任意常数,这就是需乘k的地方。

2、不需乘k的地方:

若求可逆矩阵P,使得P^(-1)AP为对角矩阵,则求出对应特征值λ的齐次线性方程组(A-λE)X=0的基础解系就可以了,此时特征向量前面不用乘K。

扩展资料

特征值和特征向量

几乎所有的向量在乘以矩阵AA后都会改变方向,某些特殊的向量xx和AxAx位于同一个方向,它们称之为特征向量。

Ax=λxAx=λx

数字λλ称为特征值。它告诉我们在乘以AA后,向量是怎么被拉伸、缩小、反转或者不变的。λ=0λ=0意味着特征向量存在于矩阵的零空间中。

任意向量都是单位矩阵的特征向量,因为Ix=xIx=x,其特征值为1。

要计算特征值的话,我们只需要知道det(A−λI)=0det(A−λI)=0即可

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