设是3阶实矩阵,如果对任意一个3元向量,都有

必要性:若A,B半正定,则存在C使得B=CC^T,那么tr(AB)=tr(ACC^T)=tr(C^TAC)>=0充分性:反证法,若A不是半正定的,则至少有一个负特征值λ再问：您好，我还想弱弱地问一下t

考虑列向量x=(1,1,...,1)它和该矩阵的乘积是(a,a,...,a)它满足Ax=ax,因此a是特征值,x是特征向量

设ε1ε2ε3.εn是n维基本向量组.即每个εi=(0,0,...,0,1,0,...,0)^T,1在第i个位置.由已知条件,Aεi=0.所以A(ε1,ε2,ε3,.,εn)=O.即有AEn=O.所以

唯一性：若有两种形式即A=B+CB对称C反对称A=F+GF对称G反对称所以有A'代表A转置A'=B'+C'=B-CA'=F'+G'=F-G由上有F+G=B+CF-G=B-C两式相加有2F=2B,F=B

A为正定则特征值全为正A=P*[v1..*P^-1vn]A^k=P*[v1^k..*P^-1vn^k]v1^k..vn^k也是正数即A^k的特征值全为正所以A^k也是正定矩阵

设A=（aij）i,j=1,.,n.设列向量ei=(0,...,0,1,0,...,0)^T,其中1是第i个坐标,i=1,2,...,n.K^n中任意非零列向量都是A的特征向量===>Aei=tiei

提示:是正定对称矩阵.于是由习题2存在正定矩阵S,使得=.再看一下U应该怎样取．]

(α,β)=β^Tα,(Aα,Aβ)=β^TA^TAα　　显然当A是正交阵的时候(Aα,Aβ)=(α,β)　　反过来,令M=A^TA,M是一个对称阵　　取α=β=e_i得到M(i,i)=1,这里e_i

Ak是A的k次方?A的特征值是λ则A^K的特征值是λ^k(这个是常用结论)A是正定矩阵则A所有特征值>0λ^k>0所以A^K的特征值也全都大于0所以A^k是正定矩阵

diagonalizationA=PDP^(-1)D=[-10][04]P=[21][-12]p^(-1)=[2/5-1/5][1/52/5]A^50=P*D^50*P^(-1)where,D^50=

0是可以取到的,除非要求x非零非负这部分显然,只要知道正定矩阵的逆也正定即可小于1这部分可以用Shermann-Morrison公式:(A+xx')^{-1}=A^{-1}-A^{-1}xx'A^{-

对的对的定理：两个矩阵乘积的不大于每一因子的秩,特别当有一个因子是可逆矩阵时,乘积的秩=另一个因子的秩.

反证法,如果A可对角化,那么对角化A=PDP^{-1}之后A^3=PD^3P^{-1}=0=>D^3=0=>D=A=0,矛盾

|A|>0的充要条件是A的实特征值(如果存在的话)都是正数,因为虚特征值必定成对出现.这里可以用反证法,如果有非正的实特征值,取相应的特征向量代进去就矛盾了.

回忆一下求P的过程就知道了,你也可以把特征向量加倍重新构造P.自己动手操作一下,对这个问题会有更深刻的理解.再问：求P的时候是通过求特征值特征向量，再将属于同一个特征值的特征向量正交化，把所有特征向量

如果λ是A的特征值,x是其特征向量,即Ax=λx左乘x^H（x的共轭转置）得到λ=(x^HAx)/(x^Hx),分子和分母都是实数

B^m=B*B^(m-1)=P^(-1)AP*B^(m-1)=P^(-1)AP*P^(-1)AP*B^(m-2)=P^(-1)A^2P*B^(m-2)=...=P^(-1)A^(m-1)P*B=P^(

对的

假设A不可逆,则：R(A)

因为反对称矩阵的特征值是0或者纯虚数.如果A+cE不可逆,则-c为反对称矩阵的特征值,出现矛盾,所以矩阵A+cE恒可逆补充证明：由反对称阵定义得A=-A'设ξ是属于特征值λ的特征向量,即Aξ=λξ那么