下列矩阵中哪些矩阵可对角化?并对可对角化得矩阵A,求一个可逆矩阵P,使P^-1AP成对角矩阵.

| 1 -1 -2 |
| 2 2 -2 |
|-2 -1 1 |

解: |A-λE|=
1-λ -1 -2
2 2-λ -2
-2 -1 1-λ

c1+c3
-1-λ -1 -2
0 2-λ -2
-1-λ -1 1-λ

r3-r1
-1-λ -1 -2
0 2-λ -2
0 0 3-λ
= (-1-λ)(2-λ)(3-λ).

所以A的特征值为-1,2,3

(A+E)X=0 的基础解系为 a1=(1,0,1)'.
(A-2E)X=0 的基础解系为 a2=(1,-3,1)'.
(A-3E)X=0 的基础解系为 a3=(0,-2,1)'.

令P=(a1,a2,a3), 则P可逆, 且 P^-1AP = diag(-1,2,3).来自:求助得到的回答
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第1个回答  2013-06-29
通过求det(入E-A)=0 求出A的特征值为 3 ;2 ;-1
再通过Aa=入a a是入对应的特征向量;求出每个特征值对应的特征向量 后 假如这三个特征向量是a1 a2 a3 那么(a1 a2 a3)就是p矩阵

...化?并对可对角化得矩阵A,求一个可逆矩阵P,使P^-1AP成对角矩阵...
(A-2E)X=0 的基础解系为 a1=(1,0,0)'.(A-3E)X=0 的基础解系为 a2=(0,1,0)',a3=(-2,0,1)'.令矩阵P = (a1,a2,a3), 则P为可逆矩阵,且 P^-1AP = diag(2,3,3).

...可对角化得矩阵A,求一个可逆矩阵P,使P^-1AP成对角矩阵.
令P=(a1,a2,a3), 则P可逆, 且 P^-1AP = diag(-1,2,3).

问A能否对角化?若能,试求可逆阵P,使P^(-1)AP为对角矩阵
对角矩阵一定可以对角化,可以求出其特征值,和特征向量(单位化,三个),把三个列排的特征向量排成三列即可得到所求矩阵P

...对角化?若能,试求可逆阵P,使P^(-1)AP为对角矩阵。需要解题步骤,谢谢...
我的 题目如图,问:A能否对角化?若能,试求可逆阵P,使P^(-1)AP为对角矩阵。需要解题步骤,谢谢!1个回答 #热议# 已婚女性就应该承担家里大部分家务吗?却材p7 2014-03-31 · TA获得超过9224个赞 知道大有可为答主 回答量:2488 采纳率:20% 帮助的人:1728万 我也去答题访问个人页 关注 展开全...

对矩阵A,求可逆矩阵P使P^(-1)AP为对角阵,且写出这对角阵。 A=5...
等价于存在可逆阵P 使P^-1AP=D为对角矩阵,D的对角线元素为A的三个特征值(特征值求法|nE-A|=0,解x),P的三个列向量依次为三个特征值对应的特征向量,特征向量求法由前边已经解得的n ,得到方程(nE-A)X=0,在利用解其次线性方程组的方法求X三个特征向量(列向量)写在一起就是P...

设矩阵A= 求一个可逆矩阵P,使P-1 AP为对角阵,并给出该对角阵
c1+c2 -2-λ-1 2 -2-λ-5-λ6 0 -2 2-λ r2-r1 -2-λ-1 2 0 -4-λ4 0 -2 2-λ = (-2-λ)= (-2-λ)(λ^2+2λ)= -λ(λ+2)^2 所以A的特征值为0, -2, -2。Ax=0的基础解系为:a1=(1,3,2)。(A+2E)x的基础解系为:a2=(1,1,0)', a3=(-...

什么样的矩阵可对角化
例如,对于n阶方阵A,存在一个n阶可逆矩阵P,使得AP=P^-1DP=I,则称A可对角化。此外,矩阵对角化的特殊方法——奇异值分解(SVD)——也是重要知识点。SVD能将n阶方阵分解为三个n×n子矩阵U、S和V的乘积,其中S为包含非零奇异值的对角矩阵。这一方法在机器学习和数据挖掘等领域有广泛应用。

什么矩阵可以相似对角化
如果一个方块矩阵A相似于对角矩阵,也就是说,如果存在一个可逆矩阵P使得P(-1)AP是对角矩阵,则它就被称为可对角化的。如果V是有限维度的向量空间,则线性映射T:V→V被称为可对角化的,如果存在V的一个基,T关于它可被表示为对角矩阵。对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角矩阵的过程。可...

已知矩阵A,求可逆阵P,使得(P^-1)AP为对角阵
解: |A-λE| = -λ(2-λ)^2 所以A的特征值为0,2,2 解得 AX=0 的基础解系: a1=(0,1,1)'解得 (A-2E)X=0 的基础解系: a2=(1,0,0)',a3=(0,1,-1)'令P=(a1,a2,a3)= 0 1 0 1 0 1 1 0 -1 则P可逆, 且P^-1AP = diag(0,2,2).满意请采纳^_^ ...

什么样的矩阵可对角化
使得AP=P^-1DP=I,则称A是可对角化的。此外,还有一种特殊的矩阵对角化方法——奇异值分解(SVD),它可以将一个n阶方阵分解为三个n×n的子矩阵U、S和V的乘积,其中S是对角线上元素为非零的奇异值组成的对角矩阵。这种分解方法在机器学习和数据挖掘等领域有着广泛的应用。

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