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第10讲 特征向量
[来源:Zxxk.Com]
(第一种方式)[来源:学_科_网Z_X_X_K]
矩阵的特征向量是矩阵理论上的重要概念之一,它有着广泛的应用。数学上,线性变换的特征向量(本征向量)是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值。
一个线性变换通常可以由其特征值和特征向量完全描述。特征空间是相同特征值的特征向量的集合。“特征”一词来自德语的eigen。1904年希尔伯特首先在这个意义下使用了这个词,更早亥尔姆霍尔兹也在相关意义下使用过该词。eigen一词可翻译为”自身的”、“特定于……的”、“有特征的”、或者“个体的”,这显示了特征值对于定义特定的线性变换的重要性。
——刘徽
(第二种方式)
一个有趣的例子理解特征概念 [来源:Z§xx§k.Com]
一个物理系统,其特性可以被一个矩阵所描述,那么这个系统的物理特性就可以被这个矩阵的特征值所决定,各种不同的信号(向量)进入这个系统中后,系统输出的信号(向量)就会发生相位滞后、放大、缩小等各种纷乱的变化。但只有特征信号(特征向量)被稳定的发生放大(或缩小)的变化。如果把系统的输出端口接入输入端口,那么只有特征信号(特征向量)第二次被放大(或缩小)了,其他的信号如滞后的可能滞后也可能超前同时缩小,放大的可能被继续放大也可能被缩小同时滞后,缩小的可能被继续缩小也可能被放大同时滞后等。经过N次的循环后,显然,乱七八糟的大量的向量群众们终不能成气候,只有特征向量们,心往一处想,劲往一处使,要么成功出人头地,要么失败杀身成仁。因此我们就可以因此在时间域上观察输出,就会得到一个或几个超级明显的特征信号出来(特征向量)。
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(
第
10
讲
特征向量
)
1.掌握矩阵的特征值与特征向量的定义,能从几何变换的角度说明特征向量的意义.
2.会求二阶矩阵的特征值与特征向量(只要求特征值是两个不同实数的情形).
3.利用矩阵A的特征值、特征向量给出Anα的简单的表示,并能用它来解决问题.
4.会利用特征向量解决简单的实际问题.
1. 特征值与特征向量的定义是基础.
2. 特征值与特征向量的计算难点.
3. 特征向量解决实际问题是重点.
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特征值与特征向量
1.特征值与特征向量的定义
设A是一个二阶矩阵,如果对于实数λ,存在一个非零向量α,使得 = ,那么λ称为A的一个特征值,而α称为A的属于特征值λ的一个特征向量.
2.特征多项式的定义
设A=是一个二阶矩阵,λ∈R,我们把行列式f(λ)==λ2-(a+d)λ+ad-bc称为A的特征多项式.
3.从几何意义上解释:记矩阵A对应的线性变换为σξ是矩阵A的属于特征值λ的一个特征向量,即σξ=λξ,由于向量ξ与λξ是共线的,因此,等式σξ=λξ表示线性变换σ把特征向量ξ变成了共线的向量λξ.当λ>0时,所得的向量λξ与特征向量ξ的 ;当λ<0时,所得的向量λξ与特征向量ξ的 ;当λ=0时,所得的向量为 .
4.特征向量的性质
设ξ是矩阵A的属于特征值λ的一个特征向量,则对任意的非零常数k,kξ也是矩阵A的属于特征值λ的 .属于矩阵的不同特征值的特征向量 .
例1.
从几何直观上,求下列线性变换的特征值和特征向量.
(1)关于y轴的反射变换
(2)伸缩变换
练习1.特征值与特征向量的几何意义如何?
练习 2.特征值与特征向量有怎样的对应关系?
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特征值与特征向量的计算
1.特征值与特征向量的计算
设λ是二阶矩阵A=的特征值,α为λ的特征向量,求λ与α的步骤为:
第一步:令矩阵A的特征多项式f(λ)==λ2-(a+