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幂零矩阵的特征向量怎么求
什么
矩阵
可以相似对角化
答:
对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角
矩阵的
过程。可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理:它们的'特征值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
矩阵
可对角化的充分必要条件是什么?
答:
那么
矩阵
必然存在相似矩阵 如果阶n
方阵
存在重复的特征值,每个特征值的线性无关
的特征向量
的个数恰好等于该特征值的重 复次数 可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理: 它们的特征值和特征向量是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的
幂
来把一个矩阵提升为它的幂。
什么
矩阵
可以相似对角化
答:
对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角
矩阵的
过程。可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理:它们的'特征值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
什么
矩阵
可以相似对角化
答:
对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角
矩阵的
过程。可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理:它们的'特征值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
什么
矩阵
可以相似对角化
答:
对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角
矩阵的
过程。可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理:它们的'特征值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
可对角化的充要条件是可以表为A
的特征
子空间的直和。
答:
若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。m级矩阵或n维线性空间V的线性变换可对角化的充要条件是或有n个线性无关
的特征向量
。当可对角化时,与它相似的对角
矩阵的
主对角线上的元素就是的全部特征值。由上面的分析还知道,如果求出了矩阵的n个线性无关的特征向量,那么用...
对角阵可逆的充分必要条件
答:
复次数 可对角化
矩阵
和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理:它们
的特征
值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
什么
矩阵
可以相似对角化
答:
对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角
矩阵的
过程。可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理:它们的'特征值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
矩阵
可对角化的充分必要条件是什么
答:
复次数 可对角化
矩阵
和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理: 它们
的特征
值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
可对角化
矩阵的
介绍
答:
对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角
矩阵的
过程。可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理: 它们
的特征
值和
特征向量
是已知的,并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的
幂零
部分的和。
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