零矩阵能相似对角化吗 如果矩阵A与矩阵B有相同的特征根,那么A与B相似吗?

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零矩阵能相似对角化吗

零矩阵能相似对角化吗 如果矩阵A与矩阵B有相同的特征根,那么A与B相似吗?

0矩阵可以相似对角化吗?

如果矩阵A与矩阵B有相同的特征根,那么A与B相似吗?

当然,零矩阵有n个重零的特征值,有n个零特征值的线性无关的特征向量。最简单的就是每个维度取1,其余为零,比如n?=3,取1,0,0;0,1,0;0,0,1,单位矩阵,即把单位矩阵中的所有列向量作为特征向量。

对角矩阵是零矩阵,对应的P矩阵是单位矩阵。

当然,

0矩阵可相似对角化吗?

可以。零矩阵有n乘以零的特征值,有n个线性无关的特征向量属于特征值零。最简单的就是每个维度取1,其余为零,比如n?=3,取1,0,0;0,1,0;0,0,1,单位矩阵,即把单位矩阵中的所有列向量作为特征向量。

对角矩阵是零矩阵,对应的P矩阵是单位矩阵。

0矩阵可相似对角化吗?

相似对角化不一定满秩吧?它可以有0的特征值,行数不等于0,可以线性相关。

如果矩阵A与矩阵B有相同的特征根,那么A与B相似吗?

只是有相同的特征值,这可以 不能保证相似性。最简单的例子,如二阶零矩阵和0100,只有零特征值,但非零矩阵可以 t与零矩阵相似。如果条件A和B是对角的,那么可以证明相似性。因为A和B类似于同一个对角矩阵(特征值是对角的)。特别是如果特征值没有重根,我们知道A,B一定是对角化的,此时A和B一定是相似的。如果你学习了Jordan标准型,你就会明白,相似性不仅要求特征值相同,而且要求每个特征值Jordan块的阶相同。上述对角化条件意味着每个Jordan块都是1阶的,自然是相似的。至于最初的例子,零矩阵有两个一阶Jordan块,而后面的矩阵有一个二阶Jordan块,所以不相似。

什么矩阵的对角化后为零矩阵?

幂零矩阵的特征值全为零,而实对称矩阵可以对角化,使得对角化矩阵的对角线全为零特征值(即零矩阵!),即类似于一个零矩阵,那么这个实对陈矩阵本身就是一个零矩阵。

唯一幂零且可对角化的矩阵是零矩阵。如果M是实对称矩阵,那么M=0。非零幂零矩阵A不能对角化。每个奇异矩阵都可以写成幂零矩阵的乘积。幂零矩阵是收敛矩阵的特例。

3.唯一幂零且可对角化的矩阵是零矩阵。4.如果M是实对称矩阵,那么M=0。5.非零幂零矩阵A不能对角化。6.如果A是n阶幂零矩阵,那么A的转置和A的伴随都是幂零矩阵。

零矩阵可以是实对称矩阵么?

零矩阵可以是实对称矩阵。

幂零矩阵的特征值都是零,而实对称矩阵可以对角化,使得对角化矩阵的对角线是零的所有特征值,即零矩阵,与零矩阵相似,那么实对矩阵本身就是零矩阵。

零矩阵,在数学中尤其在线性代数中,零矩阵是所有元素都为零的矩阵。

0向量可以对角化吗?

当然,零矩阵有n个重零的特征值,有n个零特征值的线性无关的特征向量。最简单的就是每个维度取1,其余为零,比如n?=3,取1,0,0;0,1,0;0,0,1,形成单位矩阵,即以单位矩阵的所有列向量为特征向量的对角矩阵为零矩阵,对应的P矩阵为单位矩阵。

证明,若矩阵a可对角化,则a的秩与其非零特征值的个数相等?

:既然A可以对角化,那么相似变换并不改变秩。对角化A得到结论。零矩阵(当然必须是方阵)也是对角矩阵。

0矩阵有相似对角矩阵吗?

当然,可以。零矩阵有n乘以零的特征值,有n个线性无关的特征向量属于特征值零。最简单的就是每个维度取1,其余为零,比如n?=3,取1,0,0;0,1,0;0,0,1,单位矩阵,即把单位矩阵中的所有列向量作为特征向量。

对角矩阵是零矩阵,对应的P矩阵是单位矩阵。

什么是正交相似对角化?

正交相似对角化是指矩阵中除主对角线外的所有元素都为零。对角线上的元素可以是0或其他值。

设M从交换体K中的n阶方阵中取一个元素,对角化M,即确定一个对角矩阵D和一个可逆方阵P,使M=PDP-1。设F是Kn的一个自同态,其正则对应于M,对角化M就是确定Kn的一个基,使得F在这个基中对应的矩阵是正交相似对角化的。

矩阵不能相似对角化说明什么?

1.所有的特征根都不相等,不言而喻,可以绝对对角化。

2.如果有等根,只有等根对应的特征向量(即重特征值)是线性无关的,那么它们也可以对角化,如果没有,那么它们可以 t.

综合起来,据说有n个线性无关的特征向量!

用matlab求重特征值d和对应的特征向量v。

gtgt [v,d]=

矩阵不能相似对角化说明什么?

的意思是:有线性相关的特征向量;有很重的根;在重根的情况下,重根对应的特征方程的秩应等于矩阵维数减去重根的重数(即特征方程的解向量个数);这意味着:特征向量是线性相关的;有很重的根;在重根的情况下,重根对应的特征方程的秩应等于矩阵维数减去重根的重数(即特征方程的解向量个数);

矩阵不能相似对角化说明什么?

我们在学习矩阵的时候,有时候可以判断矩阵是否可以对角化。

实对称矩阵必可对角化且正交可对角化;

2

/3

先求特征值。如果没有加权特征值,并且所有特征值都不相等,那么不言而喻,绝对可以对角化。

/3

如果有一个重数为k的特征值λk,那么如果求解方程(λkE-A)X=0得到的基本解系中也有k个解向量,则A可以对角化;如果小于k,A就不能对角化。