线代第十一周周四作业:对角化矩阵

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老师给的答案:
线代第十一周周四作业:对角化矩阵_第1张图片
相似于对角矩阵:有两个重复的特征值则这个特征值有重复个数的特征向量
不相似对角矩阵:没有n个线性相关特征向量,就是缺特征向量

:一个特征值一定可以求出它对应的特征向量

“-1的特征向量”用的是
n是A的
A x = 0 R ( x ) = n − R ( A ) Ax = 0\\ R(x) = n - R(A) Ax=0R(x)=nR(A)

!!!网上的答案
A不能对角化则A必有如下的若尔当标准型
B = { − 1 1 0 0 3 1 0 0 3 } B = \left\{ \begin{matrix} -1 & 1 &0 \\ 0 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & 3 \end{matrix} \right\} B=100130013
B是由A初等变换而来的
B + E = { 0 1 0 0 4 1 0 0 4 } B+E=\left\{ \begin{matrix} 0 & 1 &0 \\ 0 & 4 & 1\\ 0 & 0 & 4 \end{matrix} \right\} B+E=000140014
所以 R ( A + E ) = R ( B + E ) = 2 R(A+E)= R(B+E)= 2 RA+E=RB+E=2

(1)若尔当标准型:
若尔当标准型是由若干个主对角线为特征值,下方(或上方)次对角线全为1,其余全为0的若尔当块按对角排列组成的准对角矩阵。不是每个n阶矩阵通过初等变换都能化为对角矩阵,但每个n阶复数矩阵A通过初等变换都能化为若尔当标准型,这个若尔当形矩阵除去其中若尔当块的排列次序不同外是被矩阵A唯一确定的,它称为矩阵A的若尔当标准型。
(2)R(A+E)=R(B+E)的证明:
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用若尔当标准型计算
B = { 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 9 } B=\left\{ \begin{matrix} 0 & 1 &0 & 0\\ 0 & 1 & 1&0\\ 0 & 0 & 1&1\\ 0&0&0&9 \end{matrix} \right\} B=0000110001100019
E − B = { 1 − 1 0 0 0 0 − 1 0 0 0 0 − 1 0 0 0 − 8 } E-B=\left\{ \begin{matrix} 1& -1 &0 & 0\\ 0 & 0 & -1&0\\ 0 & 0 & 0&-1\\ 0&0&0&-8 \end{matrix} \right\} EB=1000100001000018
整理之后可得R(E-A) = 3
所以R(x)= 1
即解空间向量的维数为 1

另外两道计算题:

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线代第十一周周四作业:对角化矩阵_第3张图片

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