矩阵可对角化的总结
第六章矩阵的对角化

2
2
2
4
2 4
2
22 7 0
得 1 2 2, 3 7.
将 1 2 2代入A 1E 0,得方程组
2xx1124xx2224xx33
0 0
2x1 4x2 4x3 0
解之得基础解系
2
0
1 0 , 2 1.
1
1
命题得证.
推 论 如果 n 阶矩阵 A 的 n个特征值互不相等 (即用特征方程算出的特征值都是单重根),
则 A与对角阵相似(A可对角化).
Hale Waihona Puke 明 如果 A 的特征方程有重根,此时不一定有 n个线性无关的特征向量,从而矩阵 A不一定能 对角化,但如果能找到 n个线性无关的特征向量, A 还是能对角化.
α11,α12,,α1s1α, 21 ,α22 ,,α2s2 ,,αm1 , αm2 ,,αmsm
是线性无关的。
例1 判断下列实矩阵能否化为对角阵?
1 2 2
2 1 2
(1) A 2 2 4 (2)A 5 3 3
2 4 2
1 0 2
解
1
(1)由 A E 2
可逆矩阵 P就是以这 n个线性无关的特征向量 作为列向量而成的。
定理 3、设 0是 n阶方阵 A的一个 k重 特征值,则 A的属于特征值 0的特征向量
中,极大线性无关组包 含的向量个数不
多于 k个。即齐次线性方程组
(0 E A)x 0
的基础解系包含的向量 个数最多有 k个。
定理2、设λ1,λ2,λm 是方阵A的m个互不相 同的特征值,αi1,αi2 ,,αisi 是A的属于特征值λi (i 1,2,,m)的线性无关的特征向量,则有所有 这些特征向量组成的向 量组
第二十讲 矩阵的对角化

20.1 矩阵可对角化的条件设矩阵有个线性无关的特征向量令则是一个对角矩阵其对角元素是的特征值:20.1 矩阵可对角化的条件事实上,于是因可逆,故20.1 矩阵可对角化的条件若存在可逆矩阵使为对角矩阵,则称矩阵是可对角化的(diagonalized).由上面的分析知,反之也成立. 故有定理:矩阵可对角化的充要条件是有个线性无关的特征向量.20.1 矩阵可对角化的条件例:的特征值为故只有个线性无关的特征向量,因此不能对角化.20.1 矩阵可对角化的条件定理:设是的互异特征值,是相应特征向量. 则线性无关.证明:设两边左乘得再左乘得不断左乘直到得故有20.1 矩阵可对角化的条件左边第二个矩阵的行列式行列式因此该矩阵可逆,故由于特征向量均为非零向量,故所以线性无关.20.1 矩阵可对角化的条件推论:具有个两两互异特征值的矩阵可以对角化.但若矩阵有相同特征值,其也可能对角化.例:有重特征值任何可逆矩阵都使是对角阵. 这反映了所有非零向量都是单位矩阵的特征向量.20.2 特征值的代数重数和几何重数定义:设其中称为特征值的代数重数(algebraicmultiplicity),记作称为特征值的几何重数(geometric multiplicity),记作例:20.2 特征值的代数重数和几何重数例:例:20.2 特征值的代数重数和几何重数一般地,命题:引理1:相似矩阵具有相同的特征多项式.事实上,设可逆,则我们有20.2 特征值的代数重数和几何重数引理2:任意复方阵相似于上三角阵,且其对角元为矩阵的特征值. 证明:对方阵的阶数用数学归纳法.时结论成立. 假设对阶复方阵结论成立.对任意阶复方阵设其有特征值及相应特征向量则可将其扩充得的一组基有记则有20.2 特征值的代数重数和几何重数对阶复方阵由归纳假设, 存在可逆阵使得为上三角阵.令为上三角阵.则结论第一部分得证.由引理1知上三角阵的对角元为的特征值.20.2 特征值的代数重数和几何重数命题的证明:由引理2,相似于上三角阵则和有相同特征值,且对任意特征值因此,不妨设是上三角阵,即于是故20.2 特征值的代数重数和几何重数定理:复方阵可对角化对任意特征值事实上,若则故有个线性无关的特征向量.从而可对角化.20.2 特征值的代数重数和几何重数例:判断是否可对角化,若可以求使为对角阵.解:于是又因此,可对角化.20.2 特征值的代数重数和几何重数对的基础解系为对的基础解系为20.2 特征值的代数重数和几何重数令则20.2 特征值的代数重数和几何重数注:可以看到,使对角化的矩阵不是唯一的. 一个特征向量乘以非零常数后仍是属于同一特征值的特征向量,所以若用任意非零常数乘以的各列,则得一个新的使对角化的矩阵. 而对于重特征值则有更大自由度. 上例中由的任意线性组合得到的两个线性无关的向量都可充当的前两列.20.2 特征值的代数重数和几何重数例:设其中为矩阵.的秩为的秩为故可对角化.20.3 矩阵可对角化的应用若矩阵可对角化,则可快速计算例:设求解:的特征值可对角化.20.3 矩阵可对角化的应用对的基础解系为对的基础解系为20.3 矩阵可对角化的应用令 则故20.3 矩阵可对角化的应用例(Markov过程):每年海淀区以外人口的迁入海淀区,而海淀区人口的迁出. 这给出一个差分方程:设最初外部人口为内部人口为则一年以后外部人口内部人口即20.3 矩阵可对角化的应用这个虚构的人口迁移过程有两个特点:(1)人口总数保持不变;(2)海淀区外部和内部的人口数不是负的. 我们称之为Markov(马尔科夫)过程.由性质(1),矩阵每一列元素之和为由性质(2),矩阵元素非负. 同样等也非负.20.3 矩阵可对角化的应用记取则20.3 矩阵可对角化的应用于是我们可求和年之后的人口分布:20.3 矩阵可对角化的应用可以看出,经过很多年之后,会变得非常小,从而这个解达到一个极限状态:此时,总人口仍为与初始状态相同. 但在此极限状态下,总人口的在外部,在内部, 并且这个数据无论初始分布怎样总成立.20.3 矩阵可对角化的应用注意到即这个稳定状态是Markov矩阵关于的特征向量.20.3 矩阵可对角化的应用例(Fibonacci数列):数列满足规律这是一个差分方程.怎样由出发,求出Fibonacci数列的通项公式呢?20.3 矩阵可对角化的应用令则即于是只需求20.3 矩阵可对角化的应用故20.3 矩阵可对角化的应用初始值给出于是Fibonacci数是这个乘积的第二个分量20.3 矩阵可对角化的应用我们希望研究由差分方程描述的离散动力系统的长期行为,即时解的性质.设可对角化,即存在可逆矩阵其中使为对角阵.则其中即可以看出,的增长由因子支配. 因此系统的稳定性依赖于的特征值.20.3 矩阵可对角化的应用对由一个差分方程定义的离散动力系统,当的所有特征值时,它是稳定的(stable),且;当所有时,它是中性稳定的(neutrally stable),且有界;而当至少有一个特征值时,它是不稳定的(unstable),且是无界的.Markov过程是中性稳定的,Fibonacci数列是不稳定的.20.3 矩阵可对角化的应用例:考虑差分方程其中的特征值为其对角元和故该系统是稳定的.由任何一个初始向量出发,的解必定最终趋向于如:20.3 矩阵可对角化的应用可以看到从开始,而的实际作用是,若把分解成的两个特征向量的和:则把属于的特征向量化为零,而把属于的特征向量乘以20.4 同时对角化问题:给定两个阶矩阵是否存在可逆矩阵使得同时为对角阵,也即同时对角化?命题:若有相同特征向量矩阵使得为对角阵,则事实上,20.4 同时对角化重要的是,“逆”命题也成立. 我们不加证明地给出:定理:若均可对角化,且则可同时对角化.注意到,若则故和是的属于同一特征值的特征向量. 看简单的情况.假设的特征值两两互异,则其所有特征子空间都是一维的. 于是必是的倍数,也即是的特征向量. 从而有公共特征向量矩阵,可同时对角化.20.4 同时对角化定理:对阶复矩阵若矩阵的特征值两两互异,则可同时对角化.20.4 同时对角化小结:1. 矩阵可对角化,指存在可逆矩阵使为对角阵.2. 矩阵可对角化有个线性无关的特征向量.3. 若复矩阵有个互异特征值,则可对角化.4. 复矩阵可对角化任意特征值的几何重数等于代数重数.5. 设可对角化, 即存在可逆阵使则6. 差分方程的解为其中。
矩阵可对角化的判定条件及推广

矩阵可对角化的判定条件及推广
矩阵的对角化是矩阵理论的一个重要概念,它指的是有一种转换,使给定的方阵成为一个主对角线向量组成的对角矩阵。
矩阵可对角化是一个重要的判定条件,当满足所有下列条件时,矩阵可以对角化:
1、矩阵必须是n阶可逆矩阵,且n>1,即A必须为n阶可逆方阵;
2、所有特征值都是不同的,只有不同的特征值才能保证对角矩阵的特性;
3、矩阵的特征向量必须互相垂直,它们的内积必须为零,两个向量只有在这种状态下才能够形成一个正交矩阵;
4、矩阵的特征向量必须是单位向量,这种向量的模为1,只有确保矩阵的行列式的值不为0,才能让对角矩阵与原矩阵相同。
对角化矩阵的概念可以拓展到实数矩阵,在这种情况下,矩阵可先进行置换变换,让特征值互不相同,然后进行双对角化,将原矩阵分解为两个对角矩阵的乘积,然后将每个矩阵的特征向量分别作为其特征值的正交基,最后将所有对角矩阵的特征值按照其特定顺序汇总起来,从而形成一个新的对角矩阵。
补充到此,实数矩阵也同样满足上述矩阵可对角化的四条条件。
综上所述,矩阵可对角化的判定条件是:矩阵是可逆矩阵,并且特征值各不相同,特征向量互相垂直,且为单位向量,这四条条件同时满足时,矩阵可以对角化。
此外,对角化的概念也可以拓展到实数矩阵,用置换变换与双对角化使实数矩阵可对角化,实数矩阵也必须满足上述四条条件。
矩阵可对角化的条件

矩阵可对角化的条件学生:翟亚丽 指导老师:王全虎一 引言矩阵可对角化的问题是高等代数和矩阵论最基本的问题之一,也是人们一直研究的问题之一。
从矩阵对角化的判别法则到矩阵对角化的方法,从矩阵对角化的方法再到矩阵可对角化的条件,再延伸到矩阵的广义对角化,本文从矩阵可对角化的各种例子和矩阵可对角化的各种定理归纳总结出矩阵可对角化的条件。
二 矩阵可对角化的概念定义【2】 设A 是数域F 上一个n 阶矩阵,如果存在F 上一个n 阶可逆矩阵T 使得T -1AT具有对角形式100n a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 那么就称矩阵A 可对角化。
三 矩阵可对角化的相关定理定理1【1】 n 阶矩阵A 相似对角矩阵的充要条件是A 有n 个线性无关的特征向量。
定理2【3】 设i λ是线性变换A 的特征值,它的代数重数为i n ,几何重数为i m ,且1i im n ≤≤则A 可对角化的充分必要条件是:每个特征值的几何重数都等于代数重数。
定理 3【3】 A 可对角化⇔A 的最小多项式没有重根。
四 由矩阵可对角化的定理所引出的矩阵可对角化的条件及其相互之间的关系。
(一)设【12】()n M F A∈,K 重根按k 个计算,则A 可对角化⇒A 有n 个特征根,自然会问:A 有n 个特征根是否也是A 可对角化的充分条件?看例子11()01n M F ⎛⎫A =∈ ⎪⎝⎭则2()(1)A x x λ=-于是A 有2个特征值为1,但A 却不能对角化,故此例告诉我们A 有n 个特征根只是A 可对角化的必要条件,而非充要条件。
而且一般形如1,0k k F k ⎛⎫A =∈ ⎪⎝⎭的矩阵都不能对角化。
在给出A 可对角化的充要条件时需对特征根的特征向量要进一步讨论,若矩阵A 有n 个线性无关的特征向量则该矩阵可对角化,又有定理(二)设()n M F A∈,若在F 中,A 有n 个不同的特征根,则A 可对角化。
因为,不同特征根对应的特征向量必线性无关,则特征向量线性无关时可得出矩阵可对角化。
矩阵可对角化的总结

矩阵可对角化的总结(总15页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--矩阵可对角化的总结莆田学院数学系02级1班连涵生[摘要]:主要讨论n级方阵可对角化问题:(1)通过特征值,特征向量和若尔当标准形讨论方阵可对角化的条件;(2)实n级对称矩阵的可对角化讨论;(3)几个常见n 级方阵的可对角化讨论。
[关键词]:n级方阵;可对角化;相似;特征值;特征向量;若尔当标准形;n级实对称矩阵说明:如果没有具体指出是在哪一个数域上的n 级方阵,都认为是复数域上的。
当然如果它的特征多项式在某一数域K上不能表成一次多项式的乘积的话,那么在此数域上它一定不能相似对角阵。
只要适当扩大原本数域使得满足以上条件就可以。
复数域上一定满足,因此这样假设,就不用再去讨论数域。
引言所谓矩阵可对角化指的是矩阵与对角阵相似,而说线性变换是可对角化的指的是这个线性变换在某一组基下是对角阵(或者说线性变换在一组基下的矩阵是可对角化的),同样可以把问题归到矩阵是否可对角化。
本文主要是讨论矩阵可对角化。
定义1:设A,B是两个n级方阵,如果存在可逆矩阵P,使P-1AP=B,则称B与A相似,记作A~B。
矩阵P称为由A到B的相似变换矩阵。
[]1[]2[]3[]423定义2:设A 是一个n 级方阵,如果有数λ和非零向量X ,使AX=λX 则称λ是矩阵A 的特征值,X 称为A 的对应于λ的特征向量,称{|}V A λααλα==为矩阵对应于特征值λ的特征子空间。
[]1[]2[]3[]4定义3:设A 是数域P 上一个n 级方阵,若多项式()[]f x P X ∈,使()0f A =则称()f x 为矩阵A 的零化多项式。
[]2定义4:数域P 上次数最低的首项为1的以A 为根的多项式称为A 的最小多项式。
[]1[]2[]3一、 首先从特征值,特征向量入手讨论n 级方阵可对角化的相关条件。
定理1:一个n 级方阵A 可对角化的充要条件它有n 个线性无关的特征向量。
矩阵对角化问题总结

矩阵对角化问题总结矩阵对角化是线性代数中的一个重要概念,它在很多数学和工程领域中都有广泛应用。
对角化可以把一个矩阵转化为对角矩阵的形式,简化了计算和分析的过程。
本文将对矩阵对角化的定义、条件以及计算方法进行总结。
首先,矩阵对角化的定义如下:对于一个n × n的矩阵A,如果存在一个可逆矩阵P,使得我们可以得到对角矩阵D,则称矩阵A是可对角化的。
其中,对角矩阵D的非零元素是A的特征值,且按照相应的特征值的重数排列。
为了判断一个矩阵是否可对角化,我们需要满足以下条件:1. 矩阵A必须是一个方阵(即行数等于列数)。
2. 矩阵A必须具有n个线性无关的特征向量,对应于n个不同的特征值。
当满足上述条件时,我们可以通过以下步骤进行矩阵对角化:1. 求出矩阵A的特征值,即解A的特征方程det(A-λI) = 0,其中I是单位矩阵。
2. 对每个特征值λ,解方程组(A-λI)X = 0,求得对应的特征向量X。
3. 将特征向量按列组成矩阵P。
4. 求出特征值构成的对角矩阵D。
需要注意的是,在实际求解矩阵对角化问题时,可能会遇到以下情况:1. 矩阵A的特征值重数大于1。
在这种情况下,我们需要确保对应于相同特征值的特征向量线性无关。
2. 矩阵A不可对角化。
这意味着矩阵A无法被相似变换为对角矩阵。
这可能发生在矩阵A的特征向量不足以构成一组基的情况下。
矩阵对角化在很多应用中具有重要意义,它简化了矩阵的计算和分析过程。
对角矩阵具有很好的性质,例如幂运算和指数函数的计算变得更加简单。
此外,在线性系统的稳定性和动态响应的分析中,矩阵对角化也起到了关键的作用。
总之,矩阵对角化是一个重要而又广泛应用的概念。
本文对矩阵对角化的定义、条件以及计算方法进行了总结,并提到了在实际问题中可能会遇到的情况。
了解矩阵对角化的概念和方法,对于深入理解和应用线性代数具有重要意义。
对角矩阵(精)

为 V0 的基, A (i ) ii .扩充基: 1, ,m ,m1, ,n 则
A (1,
故
,m ,m1,
,n ) (1,
,m ,m1,
0
,
n
)
*
0
0
*
fA( ) ( 0 )m g( ), m 0 的重数.
证明.
二、几个引理
3.(Th.9) 设A 为线性空间V的一个线性变换,
1,2 , k是 A 的不同特征值,而 i1,i2 , iri 是属于 特征值 i 的线性无关的特征向量,i 1,2, ,k, 则向量 11, ,1r1 , ,k1, ,krk 线性无关.
证明.
三、可对角化的条件
故 11, ,1r1 , ,k1, ,krk 线性无关.
6. 设A 为n维线性空间V的一个线性变换,
若A 在某组基下的矩阵为对角矩阵
1
D
2
n
则 1)A 的特征多项式就是
f ( ) 1 2 n
2)对角矩阵D主对角线上元素除排列次序外是唯一
i E A X 0, i 1.2. k
的一个基础解系(此即A 的属于i 的全部线性无关 的特征向量在基 1, 2 , , n下的坐标).
3°若全部基础解系所含向量个数之和等于n ,则
A 有n个线性无关的特征向量 1,2 , ,n , 从而 A
(或矩阵A)可对角化. 以这些解向量为列,作一个 n阶方阵T,则T可逆, T 1AT 是对角矩阵. 而且
①
以 k 乘①式的两端,得பைடு நூலகம்
a1k1 a2k2 akkk 0.
矩阵对角化公式

矩阵对角化公式矩阵对角化是线性代数中的重要概念,它提供了一种将一个矩阵表示为对角矩阵的方法,使得矩阵的运算更加简化。
在本文中,我们将介绍矩阵对角化的基本概念、判定条件以及计算方法。
1. 矩阵对角化的基本概念一个n×n矩阵A可对角化,意味着存在一个可逆矩阵P和一个对角矩阵D,使得A=PDP^{-1}。
其中,D是由A的特征值组成的对角矩阵。
2. 判定矩阵可对角化的条件一个n×n矩阵A可对角化的条件是:- 矩阵A有n个线性无关的特征向量;- 矩阵A的每个特征值都有对应的正交归一化特征向量。
3. 计算矩阵的特征值和特征向量要计算一个矩阵A的特征值和特征向量,可以遵循以下步骤:- 计算矩阵A的特征多项式det(A-λI),其中λ是一个未知数,I是单位矩阵;- 解特征多项式的根,即特征值λ;- 将特征值代入方程A-λI的解空间中,求解特征向量。
4. 矩阵对角化的计算过程对于可对角化的矩阵A,可以按以下步骤进行对角化:- 对矩阵A进行特征值分解,得到特征矩阵V和对角矩阵D;- 计算可逆矩阵P,使得A=V^{-1}DVP;- 可以通过相似变换将矩阵A对角化,P表示变换矩阵。
5. 对角化与矩阵的性质对角矩阵的特点是非常简单的,可以很容易地计算幂、指数和逆矩阵等运算。
因此,对角化使得矩阵的运算更加简化。
6. 矩阵对角化的应用矩阵对角化在许多领域都有广泛应用,包括物理、工程和数据分析等。
例如,在量子力学中,矩阵对角化可以把含有多个粒子态的哈密顿矩阵表示成一组分立的单粒子能级。
总结:矩阵对角化是线性代数中一个重要的概念,它提供了将一个矩阵表示为对角矩阵的方法。
这篇文章介绍了矩阵对角化的基本概念、判定条件及计算方法,还讨论了对角化的计算过程、矩阵的性质以及应用领域。
对角化简化了矩阵的运算,并且在许多领域有广泛的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
矩阵可对角化的总结莆田学院数学系02级1班连涵生21041111 [摘要]:主要讨论n级方阵可对角化问题:(1)通过特征值,特征向量和若尔当标准形讨论方阵可对角化的条件;(2)实n 级对称矩阵的可对角化讨论;(3)几个常见n 级方阵的可对角化讨论。
[关键词]:n级方阵;可对角化;相似;特征值;特征向量;若尔当标准形;n级实对称矩阵说明:如果没有具体指出是在哪一个数域上的n级方阵,都认为是复数域上的。
当然如果它的特征多项式在某一数域K上不能表成一次多项式的乘积的话,那么在此数域上它一定不能相似对角阵。
只要适当扩大原本数域使得满足以上条件就可以。
复数域上一定满足,因此这样假设,就不用再去讨论数域。
引言所谓矩阵可对角化指的是矩阵与对角阵相似,而说线性变换是可对角化的指的是这个线性变换在某一组基下是对角阵(或者说线性变换在一组基下的矩阵是可对角化的),同样可以把问题归到矩阵是否可对角化。
本文主要是讨论矩阵可对角化。
定义1:设A,B是两个n级方阵,如果存在可逆矩阵P,使P-1AP=B,则称B与A相似,记作A~B。
矩阵P称为由A到B的相似变换矩阵。
[]1[]2[]3[]4定义2:设A 是一个n 级方阵,如果有数λ和非零向量X ,使AX=λX 则称λ是矩阵A 的特征值,X 称为A 的对应于λ的特征向量,称{|}V A λααλα==为矩阵对应于特征值λ的特征子空间。
[]1[]2[]3[]4定义3:设A 是数域P 上一个n 级方阵,若多项式()[]f x P X ∈,使()0f A =则称()f x 为矩阵A 的零化多项式。
[]2定义4:数域P 上次数最低的首项为1的以A 为根的多项式称为A 的最小多项式。
[]1[]2[]3一、首先从特征值,特征向量入手讨论n 级方阵可对角化的相关条件。
定理1:一个n 级方阵A 可对角化的充要条件它有n 个线性无关的特征向量。
[]1[]2[]3[]4证明:必要性:由已知,存在可逆矩阵P ,使121n P AP λλλ-⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦即12n AP P λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦把矩阵P 按列分块,记每一列矩阵为 12,,,n P P P 即12[,,,]n P P P P = 于是有12[,,,]n A P P P ==1212[,,,]n n P P P λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦, 即 121122[,,,][,,,]n n n AP AP AP P P P λλλ=于是有 ,1,2,,i i i AP P i n λ==。
由特征值,特征向量定义,表明P 的每一列都是A 的特征向量,因为P 是可逆的,因此12,,,n P P P 是A 的n 个线性无关特征向量,其中12,,,n λλλ为A 的特征值。
充分性:若A 有n 个线性无关的特征向量12,,,n P P P 则有,1,2,,i i i AP P i n λ==,其中i λ是对应于特征向量i P 的A 的特征值。
以12,,,n P P P 为列作矩阵12[,,,]n P P P P =,因为12,,,n P P P 线性无关,所以矩阵P 是可逆的。
由 12[,,,]n AP A P P P ==121122[,,,][,,,]n n n AP AP AP P P P λλλ==1212[,,,]n n P P P λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=12n P λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦则有 121n P AP λλλ-⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦即A 与对角矩阵相似从以上证明中可知:(1) 与矩阵A 相似的对角矩阵主对角线上的元素是A的特征值,而相似变换矩阵P 的列是A 的n 个线性无关特征向量。
(2)12,,,n λλλ在主对角线上的次序应与其对应的特征向量在P 中的次序相对应,如果12,,,nλλλ的次序改变,那么12,,,n P P P 在P 中的次序也要作相应的改变。
但这时P 就不是原来的P 了。
因此相似变换矩阵不是唯一的。
若不计k λ的排列顺序,则对角矩阵是唯一的,称它为A 的相似标准形。
由相似是一种等价关系知:与A 相似的矩阵都有相同的相似标准形。
定理2:矩阵A 的属于不同特征值的特征向量是线性无关的。
[]1[]2[]3[]4由此给出了一个推论:n 级方阵可对角化的充分条件A 有n 个互不相同的特征值。
[]1[]2[]3[]4证明:由定理1及定理2可得。
但这个推论的逆不成立。
例如:n 级单位阵E ,显然它是可对角化的,但它的特征值为1(n 重根)。
那我们要问若有重根时,要满足什么条件才可对角化? 定理3:n 阶矩阵A 可对角化的充要条件是:A 的每个特征值对应的特征向量线性无关的最大个数等于特征值的重数(即A 的每个特征子空间i V λ的维数等于特征值i λ的重数)[]4这个定理又可以这样叙述:矩阵A 的每个特征值的代数重数等于对应子空间的(几何)重数。
[]2[]3引理1:如果1,,k λλ是矩阵A 的不同特征值,而12,,,i i i ir ααα是属于i λ的线性无关的特征向量,12,,,i k = 那么向量组111121,,,,,kr kr αααα也线性无关。
[]1[]2[]3即:给出一个n 级矩阵,求出属于每个特征值的线性无关向量,把它们合在一起也是线性无关的。
引理2:设0λ是n 阶矩阵A 的一个k 重特征值,对应于0λ的特征向量线性无关的最大个数为l ,则k l ≥。
[]4证明:反证法。
设 l k < ,由已知 0012,,,,,i i i A i l αλαα=≠=。
(1) 12,,,l ααα 线性无关。
将 12,,,l ααα 扩充为n 维向量空间 V 的一组基:121,,,,,,l l n ααααα+ 其中 1,,l n αα+一般不 是A 的特征向量,但1,,,m A V m l n α∈=+ ,可用上述的一 组基线性表示,即 1111'''',,,,m m l m l l m l n m n A a a a a ααααα++=+++++ 其中1(,,)m l n =+ (2)用矩阵可表示为:()121,,,,,,l l n A ααααα+()011100112111110'',,'',,'',,'',,,,,,,,l n l l l n l l n l l l n n l n n a a a a a a a a λλλααααα+++++++⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(3)记 ()121,,,,,,l l n P ααααα+= 则P 是可逆的。
因此上式可表为 01011220l l E A E A AP P P AP A A λλ-⎛⎫⎛⎫=⇒=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭根据相似矩阵有相同的特征多项式,得111()n n n n E A P E A P P E A P E P AP λλλλ----=-=-=-01022()()ll n l n l E A E E A E A λλλλλλ----==---02()l n l E A λλλ-=-- (4)令2()n l g E A λλ-=-是λ的n l -次多项式,由(4)式知0λ至少是A 的l (l k >)重特征值。
与0λ为A 的k 重特征值,矛盾,所以l k ≤。
由上面的两个引理作基础,下证定理3:证明:不妨设1()i mr i i E A λλλ=-=-∏其中1,,m K λλ∈又1mi i r n ==∑。
(在复数域中)充分性:由于对应于i λ的特征向量有i r 个线性无关,又m 个特征值互异。
由引理1知A 有n 个线形无关的特征向量,依据定理1,A 与对角阵相似。
必要性:用反证法:设有一个特征值i λ所对应的线性无关的特征向量的最大个数i i l λ<的重数为i r ,则由引理2知, A 的线性无关的特征向量个数小于n ,故A 不能对角化,与题设矛盾,假设不成立。
即A 的每个特征值对应的特征向量线性无关的最大个数i l 等于特征值的重数i r 。
[]4推论:n 级方阵A 可对角化的充要条件是对于A 的每一个特征根λ,有秩()E A n S λ-=-,其中s 是λ的重数。
[]2 证明:()0E A X λ-=的解空间V λ的维数等于特征值λ的重数即维()V S λ=(由定理3知)。
又维()V n λ=-秩()E A λ-。
所以,秩()E A n S λ-=- 成立。
以上给出的可对角化的几个条件都是以特征值,特征向量为基础。
其中条件1(也是定理1)是最基础的,可以把它看作是矩阵可对角化的实质。
其它条件都是它的扩展。
下面我们用λ-矩阵及若尔当标准形来讨论矩阵可对角化。
定理4:复数域上每一个n 阶矩阵A 都与一个若尔当标准形相似。
这个若当形矩阵除去其中若当块的排列次序外是被矩阵A 唯一决定的。
它称为A 的若尔当标准形。
[]1[]2[]3[]4由相似是一个等价关系知,与A 相似的矩阵都有相同的若尔当标准形。
从这个意义上讲,我们可以把n 级方阵划分为以若当标准形为代表元素的等价类。
等价类中的每个元素是相似的。
由若尔当标准形的构造知,它包含对角形矩阵为它的特殊情况。
那么当它满足什么条件时,一个若尔当标准形是一个对角矩阵,也就是可对角化的条件。
由于每个初等因子对应一个若当块,例如初等因子为()ir i λλ-,那它对应的若当块为11i ii ii i r rJ λλλ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦, 而若当形矩阵是由这样的若当块组成的。
例: 12S J J J J ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦, 所以如果每一个若当块都是1阶,那么,这个若当形矩阵J 就成了对角阵,那么与之对应的初等因子都是一次的。
由上面讨论给出矩阵可对角化的几个条件:定理5:n 级方阵可对角化的充要条件它的初等因子都是一次的。
[]1[]2[]3推论1:n 级方阵可对角化的充要条件它的不变因子无重根。
[]1[]2[]3 推论2:n 级方阵可对角化的充要条件它的最小多项式无重根。
[]1[]2[]3这三个充要条件充分利用了不变因子,初等因子及最小多项式之间的关系,但在具体的解题过程中很少直接去求不变因子和初等因子,一般情况下是通过求最小多项式来解题的。
例:由最小多项式的定义知,对于任一个零化多项式()f x 都满足()|()A m x f x ,()A m x 表示矩阵A 的最小多项式。
因此若()f x 无重根,则()A m x 一定无重根。
当然这只是一种方法。
由此给出推论3:n 级方阵可对角化的充分条件是它的零化多项式无重根。
由哈密尔顿—凯莱定理知,特征多项式是一个零化多项式。