关于特征值及特征向量的求解方法及技巧

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关于特征值与特征向量的求解方法与技巧

摘 要:矩阵的初等变换是高等代数中运用最广泛的运算工具,对矩阵的特征值与特征向量的求解研究具有一定意义。本文对矩阵特征值与特征向量相关问题进行了系统的归纳,得出了通过对矩阵进行行列互逆变换就可同时求出特征值及特征向量的结论。文章给出求解矩阵特征值与特征向量的两种简易方法: 列行互逆变换方法与列初等变换方法。

关键词: 特征值,特征向量; 互逆变换; 初等变换。 1

引言

物理、力学、工程技术的许多问题在数学上都归结为求矩阵的特征值与特征向量问题,直接由特征方程求特征值是比较困难的,而在现有的教材和参考资料上由特征方程求特征值总要解带参数的行列式,且只有先求出特征值才可由方程组求特征向量。一些文章给出了只需通过行变换即可同步求出特征值及特征向量的新方法,但仍未摆脱带参数行列式的计算问题。本文对此问题进行 了系统的归纳,给出了两种简易方法。

一般教科书介绍的求矩阵的特征值和特征向量的方法是先求矩阵A 的特征方程()0A f I A λλ=-=的全部特征根(互异) ,而求相应的特征向量的方法则是对每个i λ 求齐次线性方程组()0i I A X λ-=的基础解系,两者的计算是分离的,一个是计算行列式,另一个是解齐次线性方程组, 求解过程比较繁琐,计算量都较大。

本文介绍求矩阵的特征值与特征向量的两种简易方法, 只用一种运算 ——矩阵运算, 其中的列行互逆变换法是一种可同步求出特征值与特征向量的方法, 而且不需要考虑带参数的特征矩阵。而矩阵的列初等变换法, 在求出特征值的同时, 已经进行了大部分求相应特征向量的运算, 有时碰巧已完成了求特征向量的全部运算。两种方法计算量少, 且运算规范,不易出错。 2 方法之一: 列行互逆变换法

定义1 把矩阵的下列三种变换称为列行互逆变换: 1. 互换i 、j 两列()i j c c ↔,同时互换j 、i 两行()j i r r ↔ ;

2. 第i 列乘以非零数()i k kc , 同时第i 行乘11i c k k

⎛⎫ ⎪⎝

; 3. 第i 列k 倍加到第j 列()j i c kc +, 同时第j 行- k 倍加到第i 行

()i

j

r kr -。

定理1 复数域C 上任一n 阶矩阵A 都与一个Jordan 标准形矩阵

1212,,....r k k kr J diag J J J λλλ⎧

⎪⎪⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎨⎬ ⎪ ⎪⎝

⎭⎝

⎪⎪

⎭=相似, 其中

111110...0001...00..................000...1000...0ki ki

J λλλλ⎡⎤

⎢⎥

⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦称为Jordan 块, 12r k k k n +++=L 并且

这个Jordan 标准形矩阵除去其中Jordan 块的排列次序外被矩阵A 唯一确定, J 称为A 的Jordan 标准形。

定理2 A 为任意n 阶方阵, 若T A J I P ⎛⎫

⎛⎫−−−−−−→ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭

一系列列行互逆变换其中

1212,,....r k k kr J diag J J J λλλ⎧⎫

⎪⎪⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎨⎬ ⎪ ⎪⎝

⎭⎝

⎪⎪⎩

=是

Jordan 标准形矩阵,

()()1r P P P =L ,()()11,,i

i i ik i r P ββ==L L ,1

2r k k k n +++=L 。则i

λ为

A 的特征值, ik αβ=为A 的对应特征值i λ的特征向量。

证: 由定理1可知, 任一矩阵必相似于一约当阵, 按定理2中化简方法, 有矩阵A 的转置矩阵T A 相似于一约当矩阵J , 即存在可逆矩阵

P , 使()T T T P A P J

=, 故

T AP PJ =其中

1

111r r P βαβα⎛⎫ ⎪

=L L L

111110...0001...00..................000...1000...0ki ki

J λλλλ⎡⎤

⎢⎥

⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦

111110...0001...00..................000...1000...0T

ki ki

J λλλλ⎡⎤

⎢⎥

⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 所以 ()()111111111T

k r r r r T kr J J A βαβαβαβα⎡⎤=⎢

⎥⎣⎦

L L L L L L 故有()1,,i i i i r A λαα==L

所以i λ 为A 的特征值, i i ik βα=为A 的对应特征值i λ 的特征向量。

为了运算的方便,约定:

(1)i i r kr

+−−−−

→表示矩阵第j行k倍加到第i行; (2)i i c kc

-−−−−

→表示矩阵第j列-k倍加到第i列。 例1 求矩阵211031213A -⎡⎤

⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎣⎦

=的特征值与特征向量。 解:

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