特征值和特征向量
1. 特征值和特征向量的定义
设\(A\)是\(n\)阶方阵,若存在一个数\(\lambda\)和非0向量\(x\),使得
\(Ax=\lambda x\)
那么我们就说向量\(x\)是方阵\(A\)的特征向量,\(\lambda\)是特征向量\(x\)对应的特征值。
2. 特征子空间
由\(Ax=\lambda x\),可以得到
\(Ax-\lambda x=0\)
\((A-\lambda E)x=0 (1)\)
又\(x\)不等于0,即齐次线性方程组(1)有非0解,(性质:齐次线性方程组有非0解,则其对应的系数矩阵的行列式为0)因此有
\(|A-\lambda E|=0 (2)\)
方程组(2)对应的解空间称为对应于\(\lambda\)的特征子空间。
3. 特征多项式
为了方便理解,举例说明如下:
设有方阵\(A\)
\(A=\begin{bmatrix}
a_1 & a_2 & a_3\\
a_4& a_5& a_6\\
a_7 & a_8 & a_9
\end{bmatrix}\)
则\(|A-\lambda E|\)称为A的特征多项式,其中\(\lambda\)是矩阵\(A\)的特征值,
\(|A=\lambda E|=\begin{vmatrix}
a_1-\lambda & a_2 & a_3\\
a_4& a_5-\lambda& a_6\\
a_7 & a_8 & a_9-\lambda
\end{vmatrix}\)
Reference:
(1)https://jingyan.baidu.com/article/27fa7326afb4c146f8271ff3.html
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