不太懂 B不一定是是对角阵呀
追答有相同的特征值只能说明他们合同
却不能说明他们相似
若是有相同的特征值 却特征向量少于特征值的个数 则 不可以相似对角化
...n个特征值各不相同不是和对角阵相似的条件吗?
A,B有相同的特征值,但是r(A)≠r(B),A,B不相似 是必要条件,非充分条件。 错误。D、A,B必然可以对角化,A,B特征值一样。所以A,B都相似同一对角矩阵。A,B相似。 充分条件。 正确 【你采纳的,A,B有相同特征值,且都可对角化,那么A,B相似。是充分条件,并不是必要条件...
n阶矩阵A的n个特征值互不相等,则A与对角矩阵相似?
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,当n阶矩阵A有n个不同的特征值时,A就一定有n个线性无关的特征向量,因为矩阵的属于不同特征值的特征向量一定线性无关。但这只是A与对角矩阵相似的充分非必要条件,因为当n阶矩阵A有相同的特征值时,也能够有n个线性无关的特征向量...
线性代数:若n阶矩阵A有n个不同的特征值,则A是否一定可相似对角化?
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,只要满足A有n个线性无关的特征向量即可,所以n阶方阵A具有n个不同的特征值不是A与对角阵相似的必要条件。
n阶方阵A具有n个不同的特征值是A对角阵相似的什么条件
首先,我们知道一个n阶方阵A具有n个不同特征值意味着,这个方阵可以通过正交变换或酉变换,转换成对角矩阵。对角矩阵中,对角线上元素为方阵A的特征值,其余元素为0。这个性质源于方阵A的特征值与特征向量的性质。然而,对角矩阵相似于方阵A并不完全依赖于A具有n个不同特征值。也就是说,即使A没有n...
特征值不就是主对角线上的元素吗,为什么这道题选d
n-1)只能取对角线上元素的乘积(λ-a11)(λ-a22)...(λ-ann) 所以特征多项式的n-1次项系数是-(a11+a22+...+ann) 而特征多项式=(λ-λ1)(λ-λ2)...(λ-λn),n-1次项系数是-(λ1+λ2+...+λn) 所以a11+a22+...+ann=λ1+λ2+...+λn ...
n阶方阵A具有n个不同的特征值,则A与对角矩阵相似吗?
,而A具有n个不同的特征值,则A一定有n个线性无关的特征向量因此,n阶方阵A具有n个不同的特征值?A与对角矩阵相似但反之,不一定成立如:A=?211020413,A相似于?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阶方阵A有n个不同特征值是A与对角阵相似的什么条件
在矩阵论中,一个矩阵如果具有 n 组线性无关的特征向量,那么它就满足可相似对角化条件。这意味着存在一个可逆矩阵 P,使得 P-1AP = D,其中 D 是一个对角阵。对角阵 D 的对角线元素即为 A 的 n 个不同特征值。因此,当 A 有 n 个不同特征值时,A 能够通过可逆变换 P 被相似地对角化...
线性代数里如何判断一个矩阵是否可相似对角化?
1.所有特征根都不相等,那么不用说,绝对可以对角化 2.有等根,只需要等根(也就是重特征值)对应的那几个特征向量是线性无关的,那么也可以对角化,如果不是,那么就不能了。就这些,综合起来就是书上说的:有n个线性无关的特征向量!!这个定理是说,无论多少!只要这些特征向量是线性无关的...
为什么n阶矩阵有n个不同的特征值可以对角化
综上所述,实对称矩阵在实数域内具有n个特征值,并保证了每个特征值对应n个无关的特征向量,构成了对角化过程的基石。通过这一性质,实对称矩阵能够被有效地对角化,简化了线性代数中的运算,对理解矩阵性质和线性变换提供了重要帮助。
两个n阶矩阵有完全相同的n个各不相同的特征值,两个矩阵相似吗?
首先由于这两个矩阵的n个特征值都不相同,那么每个特征值一定能找到一个特征向量。而且不同特征值对应的特征向量一定正交(不相关)。也就是可以找到n个不相关的特征向量。也就是它们都可对角化(与对角阵相似)。由于它们特征值相同。也就是说这两个矩阵相似于同个对角阵。这两个矩阵也必然相似。