2023考研数学矩阵的相像对角化_第1页
2023考研数学矩阵的相像对角化_第2页
2023考研数学矩阵的相像对角化_第3页
2023考研数学矩阵的相像对角化_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

本文格式为Word版,下载可任意编辑——2023考研数学矩阵的相像对角化/kaoyan/

2023考研数学矩阵的相像对角化

2023考研初试在即,随着考试的变革,考研出题灵活度越来越高,考生要以不变应万变,打好基础,加强知识点的练习最为重要,下面是2023考研数学必考知识点——矩阵的相像对角化。

矩阵的相像对角化是考研的重要考点,该部分内容既可以出大题,也可以出小题。所以同学们必需学会如何判断一个矩阵可对角化,现把该部分的知识点总结如下:

?一般方阵的相像对角化理论

这里要求把握一般矩阵相像对角化的条件,会判断给定的矩阵是否可以相像对角化,另外还要会矩阵相像对角化的计算问题,会求可逆阵以及对角阵。事实上,矩阵相像对角化之后还有一些应用,主要表达在矩阵行列式的计算或者求矩阵的方幂上,这些应用在历年真题中都有不同的表达。

1、判断方阵是否可相像对角化的条件:

(1)充要条件:An可相像对角化的充要条件是:An有n个线性无关的特征向量;

(2)充要条件的另一种形式:An可相像对角化的充要条件是:An的k重特征值满足

/kaoyan/

(3)充分条件:假使An的n个特征值两两不同,那么An一定可以相像对角化;

(4)充分条件:假使An是实对称矩阵,那么An一定可以相像对角化。

分析方阵是否可以相像对角化,关键是看线性无关的特征向量的个数,而求特征向量之前,必需先求出特征值。

2、求方阵的特征值:

(1)具体矩阵的特征值:

这里的难点在于特征行列式的计算:方法是先利用行列式的性质在行列式中制造出两个0,然后利用行列式的展开定理计算;

(2)抽象矩阵的特征值:

抽象矩阵的特征值,往往要根据题中条件构造特征值的定义式来求,灵活性较大。

?实对称矩阵的相像对角化理论

/kaoyan/

其实质还是矩阵的相像对角化问题,与一般方阵不同的是求得的可逆阵为正交阵。这里要求大家除了把握实对称矩阵的正交相像对角化外,还要把握实对称矩阵的特征值与特征向量的性质,在考试的时候会经常用到这些考点的。

这块的知识出题比较灵活,可直接出题,即给定一个实对称矩阵A,让求正交阵使得该矩阵正交相像于对角阵;也可以根据矩阵A的特征值、特征向量来确定矩阵A中的参数或者确定矩阵A;另外由于实对称矩阵不同特征值的特征向量是相互正交的,这样还可以由已知特征值的特征向量确定出对应的特征向量,从而确定出矩阵A。

最重要的是,把握了实对称矩阵的正交相像对角化就相当于解决了实二次型的标准化问题。

1、把握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质

(1)不同特征值的特征向量一定正交

(2)k重特征值一定满足

由性质(2)可知,实对称矩阵一定可以相像对角化;且有(1)可知,实对称矩阵一定可以正交相像对角化。

2、会求把对称矩阵正交相像化的正交矩阵

/kaoyan/

熟练把握施密特正交化的公式;特别注意的是:只需要对同一个特征值求出的基础解系进行正交化,不同特征值对应的特征向量一定正交(当然除非你计算出错了会发现不正交)。

3、实对称矩阵的特别考点:

实对称矩阵一定可以相像对角化,利用这特性质可以得到好多结论,譬如:

(1)实对称矩阵的秩等于非零特征值的个数

这个结论只对实对称矩阵成立,不要错误地使用。

(2)两个实对称矩阵,假使特征值一致,一定相像

同样地,对于一般矩阵,这个结论也是不成立的。

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论