特征值等于对角元之和

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/20 03:04:17
特征值等于对角元之和
一个n边形的边数与对角线条数之和等于10,则n=

n(n-3)÷2+n=10n²-n-20=0(n-5)(n+4)=0n-5=0,n=5n+4=0,n=-4(舍去)所以n=5

将矩阵对角化后为什么对角元素是特征值

设P^-1AP=diag(λ1,...,λn)P=(α1,...,αn)则有AP=Pdiag(λ1,...,λn)即(Aα1,...,Aαn)=(λ1α1,...,λnαn)所以有Aαi=λiαi,i

将下列幻方填完整,使每行每列及每条对角线上的三数之和等于27.

答案:6.5119.512968.5711.5解法:幻和值=3×中心格数;解得:中心格数=27÷3=92×角格数=非相邻的两个边格之和;解得右上角格的数=(12+7)÷2=9.5依次求出其它数即可

对称三对角矩阵的性质证明:若一个实对称三对角矩阵有k重特征值,则它至少有k-1个次对角元为0.

首先实对称阵相似于对角阵且特征值为实数只需证明(1)次对角元全非0时所有特征值2,2不同就行了这是因为我们可以把原矩阵分块成一个对角阵和一个实对称三对角矩阵(设阶数分别为s,t)使得这个子阵的的次对角

老师我想请问下矩阵各行元素之和等于一个数为什么这个数就是特征值

因为A乘列向量(1,1,1.,1)^T时相当于把A的各行加起来构成一个列向量

线性代数 矩阵特征值之和等于其主对角线元素之和

不是指一个矩阵化简之后的矩阵;111205243这个矩阵的主对角线上的元素是1、0、3

[考研 线性代数]"特征值的和等于矩阵主对角线上元素之和"怎么证明?

写出行列式|λE-A|根据定义,行列式是不同行不同列的项的乘积之和要得到λ^(n-1)只能取对角线上元素的乘积(λ-a11)(λ-a22)...(λ-ann)所以特征多项式的n-1次项系数是-(a11

线性代数 特征值分别是矩阵的主对角元素吗?

如果矩阵是上三角形或下三角形,特征值就是矩阵的主对角元素,否则不是.两个矩阵是上三角形,特征值分别为:1,3,0和1,1,3

矩阵对角线上的和等于特征值之和

对.矩阵对角线上的值之和称为矩阵的“迹”,记作tr(A)可以证明,任何两个相似的矩阵,其"迹"相等.相似矩阵的特征值是一样的,所以A的特征值可以等于某个上三角矩阵的特征值.上三角矩阵的迹就是其特征值之

对角矩阵 特征值就是对角线上的各个元素么?

是!因为IxE-AI=(x-1)(x-2)(x-3).令IxE-AI=0,解得所有特征值是1,2,3.第一个例子也同理.所以对角矩阵的特征值就是主对角线上的各个元素.再问:谢谢老师,那矩阵相似,他们的

矩阵A的迹既然说迹是所有对角元的和也是所有特征值的和,那么是不是可以说所有对角元的和等于特征值的和?所有对角元的和是不是

对角线有主副之分,迹的和只是主对角线之和再问:亲,求法呢?再答:亲啊,主对角线元素相加啊再问:....其实我记得有别的求法...

1、n阶矩阵的n个特征值相加为什么等于主对角线上的元素之和2、n个特征值相乘为什么等于矩阵所对应的行列式

这是个定理,教材中应该有证明A的特征多项式f(λ)=|A-λE|一方面从行列式的定义分析它的λ^n,λ^(n-1)的系数及常数项另一方面f(λ)=(λ1-λ)...(λn-λ)比较λ^n,λ^(n-1

三阶矩阵A等于(aij),满足A加上2E的行列式等于0,主对角线上的元素之和为2,每一行的和为1,则A的全体特征值().

利用特征值的定义和性质可以如图求出特征值是-2,1,3.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.

一个三角矩阵的行列式是不是等于其对角线上的主元相乘?

是的.不可逆的矩阵是特征值中最少有一个0,这个矩阵有5个特征值.其中有一个为0,没有问题.

矩阵的特征值之和等于主对角线元素之和,特征值的乘积等于主对角线元素乘积,为什么?

貌似你问了两边.这两句话,都依赖于,矩阵有n个特征值(重根按重数计算)相似,迹相同,行列式相同,这个不依赖于矩阵有n个特征值,也不依赖于他们可对角化.

任意矩阵所有特征值的乘积等于对角元素之积吗

只有任意矩阵所有特征值的和等于对角元素之和,没有任意矩阵所有特征值的乘积等于对角元素之积.矩阵所有特征值的乘积等于该矩阵的行列式.

矩阵的全体特征值的和等于矩阵的对角元的和的证明中这个等式|λE-A|=(λ-λ1)(λ-λ2)(λ-λ3) 是如何得出

这是因为λ1,λ2,λ3是特征多项式的根特征多项式λ的最高次幂是λ^n故有那个等式再问:按照矩矩阵运算,矩阵A应该是对角矩阵,而且对角元是矩阵的特征值呀,两个矩阵相减是对角矩阵才有这个结果呀。可是矩阵

怎么证明对称矩阵的所有特征值之和大于等于其最大特征值

对于ATA这样的矩阵才有这个性质,用二次型来证明,不懂再留言吧