n阶方阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是A有?

n阶方阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是A有??

n阶方阵A可对角化的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量!

[证明] 充分性:已知A具有n个线性无关的特征向量X1,X2,……,则AXi=入iXi i=1,2,……,n
A[X1 X2 ……Xn]=[入1X1 入2X2 ……入nXn]
=[X1 X2 ……Xn]*
X1,X2,Xn线性无关,故P=[X1 X2 Xn]为满秩矩阵,令V=*,则有AP=PV
V=AP/P
必要性:已知存在可逆方阵P,使
AP/P=V=*
将P写成列向量P=[P1 P2 Pn] Pn为n维列向量
[AP1 AP2……APn]=[入1P1 入2P2……入nPn]
可见,入i为A的特征值,Pi为A的特征向量,
所以,A具有n个线性无关的特征向量。

注:因为上面的过程是我自己手工打上去的,好多符号百度都打不出来,将就能看懂就好,其中*表示的是一个n阶对角矩阵,对角线上的矢量分别为入1,入2……入n

n阶矩阵在复数范围内,一定有n个特征值(重特征值按重数计算个数),从这个意义上说,矩阵的特征值个数与矩阵的阶数是有关系的。n阶矩阵在实数范围内有多少个特征值就不一定了。
但是有一个重要的结论需要知道:n阶实对称矩阵一定有n个实特征值(重特征值按重数计算个数)。
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
无其他回答

n阶方阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是A有?
n阶方阵A可对角化的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量![证明] 充分性:已知A具有n个线性无关的特征向量X1,X2,……,则AXi=入iXi i=1,2,……,n A[X1 X2 ……Xn]=[入1X1 入2X2 ……入nXn]=[X1 X2 ……Xn]X1,X2,Xn线性无关,故P=[X1 X2 Xn]为满秩矩阵,令V=*...

n阶方阵a与对角矩阵相似的充要条件
n阶方阵a与对角矩阵相似的充要条件是A有n个线性无关的特征向量;在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合;矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。

n阶方阵A与对角矩阵相似的充要条件是什么?
1 2 2,但A只有两个不同的特征值-1和2从而n阶方阵A具有n个不同的特征值是A与对角阵相似的充分条件.故填“充分”

n阶矩阵A与对角阵相似的充要条件
n阶矩阵A与对角矩阵相似的充要条件是A有n个线性无关的特征向量!证明:(1)充分性:n阶矩阵A有n个线性无关的特征向量,则A与对角矩阵相似 (2)必要性:n阶矩阵A与对角矩阵相似,则A有n个线性无关的特征向量

怎么看与一个矩阵相似的对角矩阵有几个
n阶矩阵A与对角阵相似的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量。因为不同特征值对应的特征向量一定是线性无关的,所以只需要看A每个的k重特征值是否都对应k个线性无关的特征向量。若n阶矩阵A有n个相异的特征值,则A与对角矩阵相似。对于n阶方阵A,若存在可逆矩阵P,使为对角阵,则称方阵A可...

n阶方阵A与对角矩阵相似的充要条件是( ).
【答案】:答案:B 解析:判定是否相似只与特征向量有关,与特征值和行列式无关。

线性代数:n阶方阵A相似于对角矩阵的充分必要条件是A有n个()?
n阶方阵A可对角化的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量![证明] 充分性:已知A具有n个线性无关的特征向量X1,X2,……,则AXi=入iXi i=1,2,……,n A[X1 X2 ……Xn]=[入1X1 入2X2 ……入nXn]=[X1 X2 ……Xn]X1,X2,Xn线性无关,故P=[X1 X2 Xn]为满秩矩阵,令V=*...

设a是n阶方阵,则a能与n阶对角阵相似的充要条件是什么?
n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件为矩阵A有n个线性无关的特征向量。定理的证明过程实际上已经给出了把方阵对角化的方法。若矩阵可对角化,则可按下列步骤来实现:求出全部的特征值;对每一个特征值,设其重数为k,则对应齐次方程组的基础解系由k个向量构成,即为对应的线性无关的特征向量;...

n阶矩阵A与对角阵相似吗?
n阶方阵A与对角矩阵相似的充要条件A有n个线性无关的特征向量,而特征值不同特征向量一定不同,由n阶方阵A具有n个不同的特征值可以推出A与对角阵相似,所以n阶方阵A具有n个不同的特征值是A与对角阵相似的充分条件。但反之,则不一定成立。A与对角阵相似,特征值可能不同,也有可能出现相同的情况,...

n阶矩阵A与对角矩阵相似的充要条件是什么?
成立。分析过程如下:定理:如果AB=0,则秩(A)+秩(B)≤n 证明:将矩阵B的列向量记为Bi ∵AB=0 ∴ABi=0 ∴Bi为Ax=0的解 ∵Ax=0的基础解系含有n-秩(A)个线性无关的解 ∴秩(B)≤n-秩(A)即秩(A)+秩(B)≤n

相似回答