矩阵特征值的重数与其对应无关特征向量个数的关系-搜答案-搜搜考试网

考虑某个特征值s’的特征子空间V',V'的维数就是s’的几何重数m,再取V'的一组基（由m个线性无关的向量组成）,扩充这组基为原n维空间V的一组基,线性变换在这组新基下的表示矩阵可以写成块上三角阵的形

某个特征值的重数分为几何重数和代数重数,代数重数是指特征值为重根的重数（就是你所说的重复出现的次数）,几何重数是指特征值对应的特征向量的个数.几何重数总是不超过代数重数的.

实对称矩阵的属于不同特征值的特征向量正交所以,求出齐次线性方程组-x1-x2+x3=0x1-2x2-x3=0的一个非零解即满足要求,如(1,0,1)^T

这是矩阵对角化的问题.一般地有：特征向量的个数≤特征值的重数.而矩阵可对角化的充分必要条件是特征值的重数与对应特征值的特征向量的个数相等.

特征值a的几何重数就是 n-r(A-aE)也就是齐次线性方程组 (A-aE)X=0 的基础解系所含向量的个数几何重数不超过代数重数

代数重数还是几何重数再问：代数再答：代数重数和为n什么意思？n阶矩阵有n个特征值特征值和为矩阵对角元之和麻烦把问题说清楚再问：这n个特征值中会有相等的，那么有几个相等的就叫几重特征值再答：代数重数是针

应该是问A的秩吧,是1

代数重数指特征值是几重根几何重数指该特征值所对应特征向量所构成空间的维数恒有几何重数

有的.如A=11011是A的二重特征值由于r(A-E)=1所以属于特征值1的线性无关的特征向量只有2-r(A-E)=1个.

这个比较简单,证明过程如下：1.A相似于某个Jordan标准型J,且J=diag{J1,J2,...,Jp},Ji表示第i个特征值λi对应的Jordan块；2.不难发现,J对应于任何λi的几何重数等于

这个比较麻烦

|A-λE|=-1-λ4-2-34-λ0-313-λr3-r2-1-λ4-2-34-λ00-(3-λ)3-λc2+c3-1-λ2-2-34-λ0003-λ=(3-λ)[(-1-λ)(4-λ)+6]=(

[v,d]=eig(A)v=0.79000.81970.81970.79300.79300.49400.1839+0.3933i0.1839-0.3933i-0.3667+0.2225i-0.3667

呵呵是的特征多项式就是乘积(λ-λi)

以n=4为例,取X1=(1,0,0,0),X2=(0,1,0,0),X3=(0,0,1,0),X4=(1,1,1,0),则任取三个向量线性无关,但这四个向量线性相关.而特征向量的意思是方阵Ap1=ap

因为构成特征矩阵的向量应为线性无关向量.一个矩阵A的特征多项式的根的代数重数恒大于等于他的几何重数.矩阵A相似于对角形矩阵的充要条件是A的特征多项式的根的代数重数等于他的几何重数.

定理：A可对角化的充要条件是k重特征值有k个线性无关的特征向量属于特征值a的线性无关的特征向量的个数为n-r（A-aE）

没有一点对的地方比如200011001线性无关特征向量的数=2不同特征值的个数加上重根的重数=2+2=4矩阵的秩=3再问：你不懂我的意思，不同特征值的个数加上重根的重数是指不同的个数，里面有重根的算重

不一定.属于特征值λ的线性无关的特征向量的个数

是称为代数重数属于某个特征值的线性无关的特征向量的个数称为这个特征值的几何重数几何重数