问一个关于特征向量的问题A与B相似,特征值相同,但特征向量不相同,但是:B=P的逆AP(那个P的逆不会打.),Aα=λα,两边乘P的逆,再乘P,就得 P的逆APα=P的逆λEPα,化简得Bα=λα,特征向量没有改变,

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 07:46:53

问一个关于特征向量的问题A与B相似,特征值相同,但特征向量不相同,但是:B=P的逆AP(那个P的逆不会打.),Aα=λα,两边乘P的逆,再乘P,就得 P的逆APα=P的逆λEPα,化简得Bα=λα,特征向量没有改变,
问一个关于特征向量的问题
A与B相似,特征值相同,但特征向量不相同,但是:B=P的逆AP(那个P的逆不会打.),Aα=λα,两边乘P的逆,再乘P,就得 P的逆APα=P的逆λEPα,化简得Bα=λα,特征向量没有改变,这是怎么回事啊?
错在哪里,我还是没发现。

问一个关于特征向量的问题A与B相似,特征值相同,但特征向量不相同,但是:B=P的逆AP(那个P的逆不会打.),Aα=λα,两边乘P的逆,再乘P,就得 P的逆APα=P的逆λEPα,化简得Bα=λα,特征向量没有改变,
你等式两边同乘P 得到的结果算错了.

问一个关于特征向量的问题A与B相似,特征值相同,但特征向量不相同,但是:B=P的逆AP(那个P的逆不会打.),Aα=λα,两边乘P的逆,再乘P,就得 P的逆APα=P的逆λEPα,化简得Bα=λα,特征向量没有改变, 相似矩阵A和B有相同的特征值,特征向量与什么关系?相似矩阵A和B有相同的特征值,A在一个特征值下的特征向量与跟A为同一个特征值的B的特征向量什么关系?另一个问题比如已知第一行(010 线代题,快来帮忙啊 1.若矩阵A与B相似,则()线代题,快来帮忙啊 1.若矩阵A与B相似,则() a.|A|=|B|b.A与B都相似于一个对角阵c.对相同的特征值,矩阵A与B有相同的特征向量2.已知三阶矩阵A的特征 若同阶方阵A与B相似,下面正确的是() A.A与B有相同的特征值和特征向量 B.A与B都相似于一个对角矩阵...若同阶方阵A与B相似,下面正确的是()A.A与B有相同的特征值和特征向量B.A与B都相似于 矩阵相似问题n阶矩阵A和B有相同的特征多项式和最小多项式,问A与B是否相似?是则给出证明,不是则举出反例.感觉不一定相似,就是举不出反例. 特征多项式n重根与线性无关特征向量的关系今天在做题的时候发现了一个问题自己没有想通,在判断矩阵A能否相似对角化的过程中,我们常用充要条件即是否有n个线性无关的特征向量来判断. 线性代数特征值与特征向量关于求参数的一个问题,原题在李永乐线代讲义的125页5.24已知【2 -2 0;-2 1 -2;0 -2 x】相似于【1 0 0;0 y 0;0 0 -2】 求y 原题用A相似于B所以有2+1+x=1+y+(-2)的方式加上 求教:考研线性代数关于特征值的问题已知矩阵 3 a1 5只有一个线性无关特征向量,求a矩阵只有一个线性无关特征向量,所以它的特征值必有二重根然后通过求特征根方法的行列式算出a=4我想问 相似矩阵的特征向量?B=P^(-1)AP,A和B相似,如果C是A,B的一个特征值,m是矩阵A的关于C的特征向量……为什么B的关于特征值C的特征向量是P^(-1)m?怎么推的?.. A相似于B,a是A、B的一个特征值,b是A对应于a的特征向量,则B对应于特征值a的特征向量为? 相似矩阵问题A与B为相似矩阵P^-1AP=B,已知B的特征值为a(即A的特征值)及B的矩阵,能否求出A 属于a的特征向量? A与B相似,则特征值所对应的特征向量相等吗? 线性代数 特征多项式的化简问题请帮化简一下下面矩阵A的特征多项式 解出特征向量 顺便问一下,一般化简特征多项式都有哪几种方法? 问一道线性代数有关矩阵特征值与特征向量的问题...设n阶矩阵A和B满足 R(A) + R(B) < n,证明A与B有公共的特征值,有公共的特征向量. n阶矩阵A与B相似,则…………n阶矩阵A与B相似,则( ).(a) A,B的特征值相同.(b) A,B有相同的特征向量.(c) A,B有相同的特征矩阵.(d) 存在可逆矩阵C,使CTAC=B.单选题.请问答案选哪个? 线性代数:关于用相似对角化反求A的问题A是实对称矩阵,已经求出了由特征值构成的与A相似的对角矩阵B,由特征向量构成的但没有单位正交话的矩阵P,已经单位正交化的矩阵Q,我的问题是:用 特征向量正交问题实对称矩阵A已知一个特征向量,那么与该向量正交的所有向量都是矩阵A的特征向量 matlab 关于求特征根的问题eig和eigs有什么区别!例如我要求一个矩阵的特征根和特征向量,要求最大特征根下的特征向量!用matlab怎么求!a= 1.0000 0.5000 4.0000 3.0000 3.00002.0000 1.0000 7.0000 5.0000 5.00000.250