考研数学线上笔记(八):凯哥方程组、特征值与特征向量、相似矩阵、二次型系列课程

目录

  • 特征值与特征向量
    • 逆用矩阵乘法和相似求特征值
    • 秩为1的矩阵,特征值为n-1个0和一个tr(A)(主对角线之和)
    • 每行元素之和相同,特征值为该和;特征值也满足f(A)=0
    • 迹是对角线之和,也是特征值之和;f(A)=0求出的是所有特征值的取值,但不是所有特征值
    • 特征值相乘为行列式的值
    • 伴随的迹是对角线位置的代数余子式之和
    • 特征值:A^*^=|A|/λ
    • 特征值对应一个特征向量;但特征值和特征向量之间没有倍数关系;
    • 特征多项式一定是化零多项式
  • 相似矩阵与相似对角化
    • P^-1^AP=B,代表A与B相似
    • 与对角阵相似的矩阵一定能够相似对角化,且特征值相同
    • 两个矩阵相似,迹、行列式的值、特征值都必须相等;还是无法判断时,用r(A-λE)(必要条件)来做排除法
    • 相似对角化的矩阵特征值相同
    • 当A为秩一矩阵是,A能相似对角化与A的迹不为0等价
    • 秩一矩阵可以分解成一列乘以一行,换个位置变成一行乘以一列算出的数就是该矩阵的迹
    • 根据相似定义,利用对角阵计算
    • 无解和无穷多解的区别:无解要求右边不为0,无穷多解要求右边为0
  • 实对称矩阵
    • 实对称矩阵的转置等于本身;实反对称矩阵的矩阵是其本身的相反数;实对称矩阵一定可以用正交矩阵进行相似对角化,即Q^-1^AQ=E
    • 特征值完全相同 <--> 两个实对称矩阵相似;==内含实对称矩阵计算特征值的方法==
    • 实对称矩阵一定相似对角化 --> 非零特征值个数恰好是r(A)
    • (B^T^)^-1^= (B^-1^)^T^
  • 特征值和特征向量大题
    • 列向量组线性相关,必有|A|=0,一个特征值为0;逆用矩阵乘法后系数往往就是解
    • 正交矩阵公式的运用
    • 利用相似转化研究对象,注意别忘了AQ=QB转化的那一步;Q^-1^AQ=B代入M^-1^BM=∧,才能得出所求可逆矩阵P为QM
    • 利用相似转化研究对象,能将未知的矩阵转化为已知矩阵求特征值
    • 相似迹相同、行列式相同、特征是相同;求可逆矩阵使相似,一般求出各自的可逆矩阵P~1~、P~2~,联立即可
    • 实对称矩阵一定相似对角化,所以非零特征值的个数等于秩,非满秩则必有特征值0,特征向量之间必正交
    • 细节:同一特征值有两线性无关的特征向量才能推出是二重特征值;各行元素之和均为3,特征值有3;有特征值和对应的特征向量,反求实对称矩阵A时可以直接用上题解法
    • A^n^=P∧^n^P^-1^,通过相似对角化转化为对角矩阵的n次方;非实对称矩阵不能用上面的方法,必须求逆
    • 利用待定系数法求特征值和特征向量;正交矩阵Q的Q^T^就是Q^-1^,即Q^T^AQ=∧,就是Q^-1^AQ=∧;实对称矩阵取自不同特征值(数值不同)的特征向量必然正交,属于同一个特征值的无关的特征向量不一定正交
    • 属于同一个特征值的特征向量相加,仍是特征向量;属于不同特征值的特征向量相加,不是特征向量
    • 单特征值对应的特征向量是个直线,双特征值对应的特征向量是整个平面;三个互不相同的特征值,只知道一个向量时,不能直接用正交求其他两个特征向量(右下角的情况)
  • 二次型的标准化与正定二次型
    • 正(负)惯性指数即特征值为正(负)的个数;通过|A-λE|=0求出特征值的取值
    • 具体矩阵的正定矩阵判别:顺序主子式(最左上角的1到n阶)都大于0,可以推出是正定矩阵;正定矩阵必是实对称矩阵,特征值全为正
    • 标准型的系数就是特征值;特征向量乘个k,不会改变特征值
    • 为防止出已配好的二次型不能可逆变换,应采取拆开的方法避免出错
  • 等价、相似、合同的区别
    • 相似必等价,合同也必等价,但反之不对;相似与合同没有必然关系,合同:正负惯性指数相同+同对称或同不对称,相似:特征值与特征向量对应相同
    • 当AB都是实对称矩阵时,AB相似能推出AB合同;但合同矩阵不要求一定实对称,但要求同对称性
    • 正负惯性指数对应相等,俩矩阵合同;从行列式的正负可以看特征值的正负
    • 无特殊技巧时,计算特征值,特征值完全相等即相似(迹不一样就不相似),正负惯性指数对应相等时合同
    • 实对称矩阵条件下,相似必合同,正负惯性指数相同
    • 一个二次型转化为另一个二次型,二者合同
  • 二次型大题
    • 正交变换因Q^T^=Q^-1^,隐含AB相似,故迹相同,行列式相同
    • 可逆变换求参数时,无上题的性质,只能通过正负惯性指数

视频链接:https://www.cctalk.com/m/program/1629431535446012

特征值与特征向量

逆用矩阵乘法和相似求特征值

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秩为1的矩阵,特征值为n-1个0和一个tr(A)(主对角线之和)

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每行元素之和相同,特征值为该和;特征值也满足f(A)=0

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迹是对角线之和,也是特征值之和;f(A)=0求出的是所有特征值的取值,但不是所有特征值

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特征值相乘为行列式的值

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伴随的迹是对角线位置的代数余子式之和

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特征值:A*=|A|/λ

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特征值对应一个特征向量;但特征值和特征向量之间没有倍数关系;

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特征多项式一定是化零多项式

在这里插入图片描述
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相似矩阵与相似对角化

P-1AP=B,代表A与B相似

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与对角阵相似的矩阵一定能够相似对角化,且特征值相同

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两个矩阵相似,迹、行列式的值、特征值都必须相等;还是无法判断时,用r(A-λE)(必要条件)来做排除法

在这里插入图片描述

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相似对角化的矩阵特征值相同

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当A为秩一矩阵是,A能相似对角化与A的迹不为0等价

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秩一矩阵可以分解成一列乘以一行,换个位置变成一行乘以一列算出的数就是该矩阵的迹

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根据相似定义,利用对角阵计算

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当然,用1、-1、2三个特征值分别用f(A)进行计算,也能算出对应的矩阵的特征值就是3、3、3

无解和无穷多解的区别:无解要求右边不为0,无穷多解要求右边为0

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实对称矩阵

实对称矩阵的转置等于本身;实反对称矩阵的矩阵是其本身的相反数;实对称矩阵一定可以用正交矩阵进行相似对角化,即Q-1AQ=E

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特征值完全相同 <–> 两个实对称矩阵相似;内含实对称矩阵计算特征值的方法

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实对称矩阵一定相似对角化 --> 非零特征值个数恰好是r(A)

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(BT)-1= (B-1)T

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特征值和特征向量大题

列向量组线性相关,必有|A|=0,一个特征值为0;逆用矩阵乘法后系数往往就是解

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正交矩阵公式的运用

题目接上题
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利用相似转化研究对象,注意别忘了AQ=QB转化的那一步;Q-1AQ=B代入M-1BM=∧,才能得出所求可逆矩阵P为QM

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利用相似转化研究对象,能将未知的矩阵转化为已知矩阵求特征值

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相似迹相同、行列式相同、特征是相同;求可逆矩阵使相似,一般求出各自的可逆矩阵P1、P2,联立即可

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实对称矩阵一定相似对角化,所以非零特征值的个数等于秩,非满秩则必有特征值0,特征向量之间必正交

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实对称矩阵因为向量间正交,有特征值和对应的特征向量,反求实对称矩阵A时可以直接用下面的方法,算出结果,试卷上假装还是用老办法算
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细节:同一特征值有两线性无关的特征向量才能推出是二重特征值;各行元素之和均为3,特征值有3;有特征值和对应的特征向量,反求实对称矩阵A时可以直接用上题解法

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An=P∧nP-1,通过相似对角化转化为对角矩阵的n次方;非实对称矩阵不能用上面的方法,必须求逆

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远古时代的真题的另一种An考法,
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利用待定系数法求特征值和特征向量;正交矩阵Q的QT就是Q-1,即QTAQ=∧,就是Q-1AQ=∧;实对称矩阵取自不同特征值(数值不同)的特征向量必然正交,属于同一个特征值的无关的特征向量不一定正交

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属于同一个特征值的特征向量相加,仍是特征向量;属于不同特征值的特征向量相加,不是特征向量

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单特征值对应的特征向量是个直线,双特征值对应的特征向量是整个平面;三个互不相同的特征值,只知道一个向量时,不能直接用正交求其他两个特征向量(右下角的情况)

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二次型的标准化与正定二次型

正(负)惯性指数即特征值为正(负)的个数;通过|A-λE|=0求出特征值的取值

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21年数三真题
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具体矩阵的正定矩阵判别:顺序主子式(最左上角的1到n阶)都大于0,可以推出是正定矩阵;正定矩阵必是实对称矩阵,特征值全为正

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标准型的系数就是特征值;特征向量乘个k,不会改变特征值

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为防止出已配好的二次型不能可逆变换,应采取拆开的方法避免出错

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等价、相似、合同的区别

相似必等价,合同也必等价,但反之不对;相似与合同没有必然关系,合同:正负惯性指数相同+同对称或同不对称,相似:特征值与特征向量对应相同

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在这里插入图片描述

当AB都是实对称矩阵时,AB相似能推出AB合同;但合同矩阵不要求一定实对称,但要求同对称性

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正负惯性指数对应相等,俩矩阵合同;从行列式的正负可以看特征值的正负

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无特殊技巧时,计算特征值,特征值完全相等即相似(迹不一样就不相似),正负惯性指数对应相等时合同

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实对称矩阵条件下,相似必合同,正负惯性指数相同

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一个二次型转化为另一个二次型,二者合同

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二次型大题

正交变换因QT=Q-1,隐含AB相似,故迹相同,行列式相同

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可逆变换求参数时,无上题的性质,只能通过正负惯性指数

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