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1.2 特征值与特征向量计算举例在线视频

下一节:1.3 特征值与特征向量的性质

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1.2 特征值与特征向量计算举例课程教案、知识点、字幕

各位同学大家好

在第1讲我们已经知道

对于已知的矩阵A要计算它的特征值

归结为特征方程的求根问题

计算对应的特征向量

归结为求解1个

齐次线性方程组的非零解问题

在这1讲我们的教学目标

是通过几个例题的讲解

使得大家熟练掌握

特征值和特征向量的计算

请看例1

已知矩阵A求它的特征值与特征向量

为此我们先写出它的特征多项式

显然这是1个上三角行列式

因而其结果等于它的主对角线元素的乘积

于是得到A的3个特征值分别为

λ1等于1

λ2等于2

λ3等于3

对λ1等于1为求解以i减a

为系数矩阵的齐次线性方程组

对i减a实行初等行变换

化为行最简阶梯形由此得到基础解系ξ1

它是属于λ1等1的1个线性无关的特征向量

因而属于λ1等于1的全部特征向量为

k1乘ξ1

其中k1是不等于零的任意常数

当λ2等于2时求解2i减a

为系数矩阵的齐次线性方程组的非零解

对2i减a实行初等行变换

化为行最简阶梯形

由此得到基础解系ξ2

它是属于λ2等于2的

1个线性无关的特征向量

于是得到属于λ2等于2的

全部特征向量为K2乘ξ2

其中K2是不等于零的任意常数

对λ3等于3

求解以3i减a

为系数矩阵的齐次线性方程组的非零解

对3i减a实行初等行变换

化为行最简阶梯形

由此得到基础解系ξ3

它是属于λ3等于3的

1个线性无关的特征向量

于是得到属于λ3等于3的

全部特征向量为k3乘ξ3

其中K3是不等于零的任意常数

例2

求矩阵A的特征值和特征向量

为此先写出A的特征多项式

得到这样1个行列式

经过计算这个行列式的结果等于

λ减1小括弧的平方乘以λ减2

由此得到A的3个特征值分别为

λ1等于λ2等于1

λ3等于2

对λ1等于λ2等于1

求解以i减a为系数矩阵的

齐次线性方程组的非零解

对i减a实行初等行变换

化为行最简阶梯形

由此得到基础解系ξ1

它是属于2重特征值

λ1等于λ2等于1的

1个线性无关的特征向量

因此属于这个2重特征值1的

全部特征向量为

k1乘ξ1

其中K1是不等于零的任意常数

对λ3等于2

求解以2i减a为系数矩阵的

齐次线性方程组的非零解

对2i减a施行初等行变换

化为行最简阶梯形

得到基础解系ξ3

它是属于λ3等于2的

1个线性无关的特征向量

于是得到属于λ3等于2的

全部特征向量为k3乘ξ3

其中k3是不等于零的任意常数

例3

求矩阵A的特征值和特征向量

为此先写出A的特征多项式

得到这样1个行列式

经过计算这个行列式的结果等于

λ减2小括弧的平方乘以λ加7

于是得到A的3个特征值分别为

λ1等于λ2等于2

λ3等于负7

对λ1等于λ2等于2

求解以2i减a

为系数矩阵的齐次线性方程组的非零解

对2i减a实行初等行变换

化为行最简阶梯形

由此得到基础解系ξ1ξ2

他们为属于这个2重特征值

λ1等于λ2等于2的

两个线性无关的特征向量

因此属于这个2重特征值2的

全部特征向量为

k1ξ1加k2ξ2

其中K1K2为不同时为零的任意常数

矩阵论及其应用课程列表:

第一单元 预备知识

-1.1 特征值与特征向量的定义与求法

--1.1 特征值与特征向量的定义和求法

-1.2 特征值与特征向量计算举例

--1.2 特征值与特征向量计算举例

-1.3 特征值与特征向量的性质

--1.3 特征值与特征向量的性质

-1.4 相似矩阵的定义及性质

--1.4 相似矩阵的定义及性质

-1.5 可对角化的条件

--1.5 可对角化的条件

-1.6 可对角化的计算举例

--1.6 可对角化的计算举例

-第1单元作业(共15个单选题)

--第1单元作业(共15个单选题)

第二单元 矩阵的Jordan标准形

-2.1 Jordan标准形的定义及方法1

--2.1Jordan标准形的定义及方法1

-2.2 求Jordan标准型的方法2—初等变换法

--2.2 求Jordan标准型的方法2—初等变换法

-2.3 求Jordan标准型的方法3—行列式因子法

--2.3 求Jordan标准型的方法3—行列式因子法

-2.4 相似变换矩阵的计算

--2.4 相似变换矩阵的计算

-2.5 应用案例一、Jordan标准型的应用举例

--2.5 应用案例一、Jordan标准型的应用举例

-第2单元作业(共15个单选题)

--第2单元作业(共15个单选题)

第三单元 最小多项式

-3.1 Hamilton-Cayley定理

--3.1Hamilton-Cayley定理

-3.2 最小多项式

--3.2 最小多项式

-第3单元作业(共10个单选题)

--第3单元作业(共10个单选题)

第四单元 酉相似下的标准型

-4.1 酉矩阵的定义及性质

--4.1 酉矩阵的定义及性质

-4.2 Schur分解定理

--4.2 Schur分解定理

-第4单元作业(共10个单选题)

--第4单元作业(共10个单选题)

第五单元 矩阵分解

-5.1 矩阵的LU分解

--5.1 矩阵的LU分解

-5.2 初等反射与初等旋转矩阵

--5.2 初等反射与初等旋转矩阵

-5.3 矩阵的QR分解

--5.3 矩阵的QR分解

-5.4 矩阵的奇异值分解

--5.4 矩阵的奇异值分解

-5.5 矩阵的满秩分解

--5.5 矩阵的满秩分解

-5.6 应用案例二、QR算法与最小二乘问题

--5.6 应用案例二、QR算法与最小二乘问题

-第5单元作业(共15个单选题)

--第5单元作业(共15个单选题)

第六单元 广义逆矩阵

-6.1 广义逆矩阵与线性方程组

--6.1 广义逆矩阵与线性方程组

-6.2 Moore-Penrose逆A+及其应用

--6.2 Moore-Penrose逆A+及其应用

-第6单元作业(共10个单选题)

--第6单元作业(共10个单选题)

第七单元 矩阵范数

-7.1 向量范数

--7.1 向量范数

-7.2 方阵范数

--7.2 方阵范数

-7.3 范数的应用 1-数值分析

--7.3 范数的应用 1-数值分析

-7.4 范数的应用 2

--7.4 范数的应用 2

-第7单元作业(共15个单选题)

--第7单元作业

第八单元 矩阵分析

-8.1 矩阵序列

--8.1矩阵序列

-8.2 矩阵函数计算 1

--8.2 矩阵函数计算 1

-8.3 矩阵函数计算 2

--8.3 矩阵函数计算 2

-8.4 矩阵函数计算 3

--8.4 矩阵函数计算 3(上)

-8.5 矩阵的微分和积分

--8.5 矩阵的微分和积分

-8.6 矩阵函数的应用一阶常系数线性微分方程组的初值问题

--8.6 矩阵函数的应用一阶常系数线性微分方程组的初值问题

-第8 单元作业(共15个单选题)

--第8 单元作业(共15个单选题)

第九单元 特征值的估计与表示

-9.1 特征值的界的估计

--9.1 特征值的界的估计

-9.2 特征值的包含区域

--9.2 特征值的包含区域

-9.3 特征值的分离

--9.3 特征值的分离

-第9单元作业(共15个单选题)

--第9单元作业(共15个单选题)

1.2 特征值与特征向量计算举例笔记与讨论

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