矩陣特徵值是什麼意思?

General 更新 2024-11-22

如何理解矩陣特徵值

矩陣特徵值是對特徵向量進行伸縮和旋轉程度的度量,實數是隻進行伸縮,虛數是隻進行旋轉,複數就是有伸縮有旋轉。其實最重要的是特徵向量,從它的定義可以看出來,特徵向量是在矩陣變換下只進行“規則”變換的向量,這個“規則”就是特徵值。特徵向量反映了線性變換的方向,這這幾個方向上線性變換隻導致伸縮,沒有旋轉;特徵值反映線性變換在這幾個方向上導致的伸縮的大小。

特徵值和特徵向量的幾何意義是什麼?

特徵向量的幾何意義

特徵向量確實有很明確的幾何意義,矩陣(既然討論特徵向量的問題,當然是方陣,這裡不討論廣義特徵向量的概念,就是一般的特徵向量)乘以一個向量的結果仍 是同維數的一個向量,因此,矩陣乘法對應了一個變換,把一個向量變成同維數的另一個向量,那麼變換的效果是什麼呢?這當然與方陣的構造有密切關係,比如可 以取適當的二維方陣,使得這個變換的效果就是將平面上的二維向量逆時針旋轉30度,這時我們可以問一個問題,有沒有向量在這個變換下不改變方向呢?可以想 一下,除了零向量,沒有其他向量可以在平面上旋轉30度而不改變方向的,所以這個變換對應的矩陣(或者說這個變換自身)沒有特徵向量(注意:特徵向量不能 是零向量),所以一個變換的特徵向量是這樣一種向量,它經過這種特定的變換後保持方向不變,只是進行長度上的伸縮而已(再想想特徵向量的原始定義Ax= cx,你就恍然大悟了,看到了嗎?cx是方陣A對向量x進行變換後的結果,但顯然cx和x的方向相同),而且x是特徵向量的話,ax也是特徵向量(a是標 量且不為零),所以所謂的特徵向量不是一個向量而是一個向量族, 另外,特徵值只不過反映了特徵向量在變換時的伸縮倍數而已,對一個變換而言,特徵向量指明的方向才是很重要的,特徵值不是那麼重要,雖然我們求這兩個量時 先求出特徵值,但特徵向量才是更本質的東西!

比如平面上的一個變換,把一個向量關於橫軸做鏡像對稱變換,即保持一個向量的橫座標不變,但縱座標取相反數,把這個變換表示為矩陣就是[1 0;0 -1],其中分號表示換行,顯然[1 0;0 -1]*[a b]'=[a -b]',其中上標'表示取轉置,這正是我們想要的效果,那麼現在可以猜一下了,這個矩陣的特徵向量是什麼?想想什麼向量在這個變換下保持方向不變,顯 然,橫軸上的向量在這個變換下保持方向不變(記住這個變換是鏡像對稱變換,那鏡子表面上(橫軸上)的向量當然不會變化),所以可以直接猜測其特徵向量是 [a 0]'(a不為0),還有其他的嗎?有,那就是縱軸上的向量,這時經過變換後,其方向反向,但仍在同一條軸上,所以也被認為是方向沒有變化,所以[0 b]'(b不為0)也是其特徵向量,去求求矩陣[1 0;0 -1]的特徵向量就知道對不對了!

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矩陣的特徵值的二重什麼意思?

特徵多項式 = (λ-1)^2 (λ+1)

二重特徵值是指特徵值是特徵多項式的2重根

三階矩陣a的特徵值是0、1、2 是什麼意思

就是A右乘一個分別屬於0,1,2的特徵向量結果與0,1,2乘上該向量想等。

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