单重特征值对应一个特征向量

不是一一对应若α是A的属于特征值λ的特征向量,则kα(k≠0)也是A的属于特征值λ的特征向量特征向量只能属于一个特征值而特征值有无穷多特征向量

由已知Aα=λα,α≠0(1)等式两边左乘A*,得A*Aα=λA*α所以|A|α=λA*α由于A可逆,所以λ≠0,所以(|A|/λ)α=A*α即|A|/λ是A*的特征值,α是对应的特征向量(2)由Aα

证明:由A,B是n阶实对称矩阵,A,B具有一个共同的k重特征值λ知A,B的属于特征值λ的线性无关的特征向量必有k个设a1,...,ak是A的属于特征值λ的线性无关的特征向量b1,...,bk是A的属于

设该矩阵为A,比如t为特征值,K重特征值的定义是什么,就是该矩阵的特征多项式含有根t的重数为K.设t为K重特征值,设t对应的线性无关的特征向量个数为m,那么以这m个向量延拓成为线性空间的一组基,那么可

我告诉你计算方法吧,这种题没什么技术含量,全是算数设矩阵为A,计算矩阵A的特征值以及对应的特征向量.令|λE-A|=0,解得λ的值,不妨设其为λ1,λ2,λ3……（λ的值就是特征值）解方程(λ1*E-

kb再问：能写一下过程吗，谢谢了。再答：A,B相似,得到存在可逆矩阵P,使得:P^-1AP=BAP=PBA=PBP^-1由于a是A的特征是,b是对应的特征向量.所以有Ab=abPBP^-1b=abBP

A=[1,1/3,1/3,1/5,1/9;3,1,1,1/2,1/3;3,1,1,1/2,1/3;5,2,2,1,1/2;9,3,3,2,1];[x,lumda]=eig(A);r=abs(sum(l

后面不太明白但对于特征值的特征向量只要把特征值代入求方程组的解.如求2的特征向量,即求(A-2E)x=0的通解,或者说是基础解系,但由于一个线性方程组的基础解系是不唯一的,所以你得出来的结果可能与答案

特征方程有重根的时候,此时特征值对应的特征向量就不是唯一的了

一个特征值(单根)只对应一个特征向量,这名话是不对的如果Aα=λα,其中λ为A的一个特征值,设为单根.则A(kα)=kAα=kλα=λ(kα)所以kα也是对应λ的一特征向量.

先看看图片中的结论: 设λ0是矩阵A的k重特征值, 则A的属于λ0的线性无关的特征向量至多有k个.所以属于单重特征值λ的线性无关的特征向量的个数至多1个.而(λE-A)X=0有非零

设x1,x2是实对称矩阵A的属于不同特征值k1,k2的特征向量,则Ax1=k1x1,Ax2=k2x2,从而k1(x1,x2)=(k1x1,x2)=（Ax1,x2）=(x1,Ax2)=(x1,k2x2)

是的,而且在所有不同的特征值的所有线性无关的特征向量可以作为线性空间的一个基,这个基下矩阵可化为对角阵

请你先到百度百科上查一下什么是Jordan标准型.所有有限维线性空间的线性变换都能取一组很好的基,使得其在这组基下对应的矩阵是一个准对角矩阵--Jordan标准型.不妨设A的Jordan标准型是J,则

请你找一本线性代数课本（数学专业用）,其中有一个定理：对于矩阵A的特征值λ.代数重数≥几何重数.（代数重数是特征值λ作为特征方程的根的重数.几何重数是特征值λ所对应的特征子空间的维数.即λ对应的线性无

属于某一个特征值a的特征向量总是有无穷多,若α是A的属于特征值a的特征向量,则kα也是(k≠0)但其中线性无关的特征向量的个数不超过特征值的重数所以,当A的特征值无重根时,n个特征值各对应有一个线性无

(1)因为Aζ=λζ所以A*Aζ=λA*ζ所以|A|ζ=λA*ζ所以A*ζ=(|A|/λ)ζ所以|A|/λ是A*的特征值,ζ是对应的特征向量.(2)因为Aζ=λζ所以P^-1AP(P^-1ζ)=λP^

实对称矩阵的每个单特征值只有一个对应的特征向量.k重特征值有k个对应的特征向量.故实对称矩阵可以对角化.

你要清楚不同特征根的特征向量线性无关,A的所有特征根共n个,A为n阶矩阵,那么它的特征根共n个(k重根算k个).而A的特征向量为n维向量,可以用n个基表出.若应于特征值λ的线性无关特征向量的个数=k+

是的属于某特征值的特征向量的非零线性组合仍是其特征向量