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  • 《Linear Algebra and Its Applications》-chaper5-特征值与特征向量-基本概念

      基于之前章节的铺垫,我们这里能够很容易的引出特征向量和特征值的概念。

      首先我们知道n x n矩阵的A和n维向量v的乘积会得到一个n维的向量,那么现在我们发现,经过计算u=Av,得到的向量u是和v共线的,就是说向量v乘以矩阵A得到的向量u相对于向量v“拉伸”了,即满足如下的一个式子:

      Av =λv=u

      那么这里我们称λ是矩阵A的特征值,v是对应特征值的特征向量。

      严谨定义如下:

               

      定理1:

      三角矩阵的主对角线的元素是其特征值。

      在证明之前,我们首先需要对定义做更充分的挖掘,特征向量x不能是零向量,我们将定义中的式子转变一下,即:

      矩阵方程(A-λI)x=0,存在非平凡解的时候,才有特征值λ存在。

        

      定理2:

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/rhythmic/p/5789555.html
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