线性代数特征多项式的秩和线性无关的特征向量

特征多项式和极小多项式的根在不计重数的意义下完全一样,不可能出现特征多项式的一次因子在极小多项式里不出现的情况

z+x/2≠0或者5/2-3y/2≠0所以y≠5/3或者z+x/2≠0

题目有问题T不是线性变换再问：我也觉得题目有问题没法做谢谢啦

1.百度百科线性(linear)：指量与量之间按比例、成直线的关系,在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系,一阶导数不为常数.2.概率论中没

1、若λ0是k重根,则它对应的特征向量的个数能不能大于k?为什么?不能.证明：假设a是A的k重特征值,但它对应的线性无关的特征向量有k+1个,则(aE-A)x=0的基础解系有k+1个线性无关的解向量,

f(A)=0的式子两边代表的都是矩阵,0是零矩阵,不是实数0.f(x)中的x取值是实数,f(A)是借用多项式表示的一个矩阵,称之为矩阵多项式,做法是把多项式f(x)的x的幂次都换成A的幂次,其中的常数

a=c=2b=-3软木他=1这个主要是用到A的伴随的特征值与A的特征值的关系；如果A的特征值是&那么A的伴随的特征值是IAI/&.特征值对应的特征向量两者都一样.再利用特征值的定义配合A的行列式为1就

你的结论不对应该是:若特征多项式有m重根λ,则属于特征值λ的线性无关的特征向量不超过m个.(即几何重数不超过代数重数)参考证明:

如果矩阵是个列满秩,对应的向量组就是线性无关的,对于线性有关和无关你就看一个向量能不能由其他向量来表示,这是理解,在解题时方法有两种,一个是根据定义,一个是把其转化为方程组的问题,勒通过题目加深理解

特征多项式相同特征多项式=0的根即为特征根,所以A和AT特征根相同,重数也相同

求解特征值,其实关键就是计算一个行列式. 计算矩阵对应的行列式通常使用3方法:1)直接展开.适用于简单矩阵(例如:对角矩阵,上三角等),和低阶矩阵.2)使用初等变换.3)特殊矩阵(例如:范达

3+r2最后一行可化为02-λ2-λ然后直接用代数余子式求和为(1-λ)A11+(-2)A21=(1-λ)[(-2-λ)(2-λ)-4(2-λ)]+2[-2(2-λ)-2(2-λ)]=(1-λ)(λ-

欧式空间V有有限的标准正交基,个数为dimV ,设dimV=n,任何n维欧氏空间都与R^n同构正交阵行向量或列向量是单位向量.即元素的平方和为1,n*(1/4)^2=1 所以n=1

令a,Aa,...,A^(k-1)a的一个线性组合等于0等式两边左乘A^(k-1)由已知即得k1A^(k-1)a=0从而k1=0线性组合中就少了一项再等式两边左乘A^(k-2)又得k2=0.再问：令a

假设给出了a1...ar个向量,向量组A=（a1,a2,...ar）,要求判断线性相关性（1）那么根绝定义来判断的话就是看方程k1a1+k2a2...+krar=0的解集的数量.加入只有k1=k2=.

我化简下来的特征多项式是λ^3+3λ^2+3λ+1=0,这刚好就是(x+1)^3=0,所以原来的矩阵只有一个特征值-1.有时候计算特征多项式的时候不一定能先提出一个λ-x的项,所以只有对行列式化简或者

呵呵是的特征多项式就是乘积(λ-λi)

1)因为A可逆所以A^-1(AB)A=BA即AB与BA相似所以AB与BA的特征多项式相同--注:A,B中有一个可逆即可用这个方法证明2)当A,B都不可逆时,用微扰法.考虑A+xE.它的行列式是x的多项

是的同样,由实数上所有m*n矩阵构成的集合,对矩阵的加法与数乘也构成一个线性空间R^(m*n)数学就是建立一些满足一定规则的模型,然后推出这个模型所具有的性质这些模型来源于一些基础的结论反过来,满足这

平面上的直线方程是y=ax+b,就是x的一次多项式可以这样理解,线性就是一次,运算中只有加法和数乘,不出现平方,开方等其他运算.