矩阵乘以矩阵的转置特征值为正
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/21 05:37:21
正交矩阵.当然,仅仅是指方阵而言.正交矩阵的特点:行列式的绝对值是1,行和列都是与矩阵阶数相同维数的向量空间的标准正交基,作为线性变换不改变长度和内积,等等.
直接把矩阵展开写成A=(a11a12……a1na21a22……a2n………………an1an2……ann)然后直接把A’写出来直接乘在一起,关注主对角线上的元素就可以了
A^T指A的转置,要求一个矩阵的特征值,先求特征多项式,即|λE-A|=0A的转置的特征多项式|λE-A^T|=0,因(λE-A)^T=(λE)^T-A^T=λE-A^T所以|λE-A|=|(λE-A
相同!因为A与A^T的特征多项式相同,所以它们的特征值相同.|A^T-λE|=|(A-λE)^T|=|A-λE|
|A|=2≠0可逆
前提是A必须是方阵,否则会相差一些零特征值对于方阵而言更一般的结论是AB和BA的特征值完全相等(计代数重数)证明很简单,比如说直接证明μIABμI的行列式是det(μ^2I-AB),同时又等于det(
数学公式这里不好写,所以就用图片了.
设矩阵A经过初等行变换之后,化为上三角矩阵B,则A等价于B矩阵A'经过初等列变换之后,可化为下三角矩阵C,则A'等价于C显然,B的转置矩阵B'=C因为,转置之后对角线上的元素不变,所以,B和C的对角线
一般来讲不相等简单的例子A=0100
正交阵的特征值是模为1的复数,共轭复根成对出现,仅此而已.反过来任何满足上述条件的复数都可以作为正交阵的特征值.楼上纯属忽悠,随便举个例子A=001100010再问:那么实特征值呢
要用到两个性质:性质1:正交阵A的特征值λ的模|λ|是等于1的.性质2:如果λ是A特征值,则λ²是A²的特征值.还要用到Jordan标准型的相关知识.就可以证明了.详细见参考资料.
应该说没有太必然的联系.B的特征值是A的奇异值的平方,但是A的奇异值和A的特征值没有很必然的联系,除非A本身是Hermite阵.补充:如果A是Hermite阵,那么B=A^2,B的特征值是A的特征值的
其实没有变,matlab中没有0,极小的数就可以认为是0
这是正交矩阵的定义.该矩阵每列元素做成向量,都是单位向量,且列向量组之间是正交的,因此列向量组是一个正交单位向理组.同样的,行向量组也是正交单位向量组.矩阵的行列式只能是1或-1.其逆矩阵就是它的转置
2为A的一个特征值,根据定义,|2E-A|=03|2E-A|=0|6E-3A|=0根据定义,6是矩阵3A的一个特征值
(λE-A)′=λE-A′,|(λE-A)′|=|λE-A|∴|λE-A|=|λE-A′|,A与A′特征多项式相同,所以特征值也一样.
对,非负即半正定不过说正定不半正定的前提是对称矩阵
因为特征值是特征方程|λI-A|=0的根,所以要证明特征值相同只要特征方程相同即可令矩阵B=λI-A,根据行列式知识detB=detB'即|λI-A|=|(λI-A)'|=|λI-A'|,因此A和A'
不一定A不可逆时有0特征值再问:那就是所有特征值都非负吧,谢谢了。再答:是的不客气
设x是任意的m维列向量,考察矩阵A=M*M^T(x^T)*A*x=(x^T)*(M*M^T)*x=[(M^T*x)^T]*(M^T*x)设(M^T*x)=(k1,k2,...,kn)^T,则上式变为: