第七章 特征值与特征向量
用特征值命题
看到行列式为零,就要敏感一点(想到矩阵的特征值可以求) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/251c6d209cf647eba68be0aaf7bf51eb.png)
小结论
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对矩阵方程为O也要敏感一点。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6dc8838469614ea1afd6245476ed8f9e.png)
用特征向量命题
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用矩阵方程命题
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重要题型
1
证明特征值,该用什么方法。
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2
两种思路: ①初等矩阵变换法将Q分解(重要思路) ②根据特征向量的性质(属于同一特征值的特征向量的线性组合仍是原特征值的特征向量)
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3 ★
用矩阵方程 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/97fb955c21434c10bae32d68b11f17ca.png)
4
题中给出了矩阵之间的关系式,就应该想到使用矩阵方程,凑定义。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/568eaaa122e746afa9b42c0d41df6e06.png)
5经典常考题
不同特征值对应的特征向量正交。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a8c73b51bd0c4d259847cd1ca6691507.png)
6经典题
这种题,往往给出一两个特征向量,让求出另外的特征向量(重点在于不同特征值对应的特征向量互相正交),待定系数法,列方程求解即可。 此类题往往还结合A*组合考察,直接建立方程,然后左右同乘以A矩阵即可。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/cbe8c2ddc12140d3a7977328b66f8858.png)
7
这题很巧妙,应该从已给信息中,不断挖掘。
8反复考的题了
太妙了!
9证明
四个都是经典证明。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/dbc54c4d96e44d2fbccd0f0f7b69eb6d.png)
10证明题
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11小结论
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第八章 相似理论
知识点
A的相似对角化
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A相似于B
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重要结论
第四个 常常用来证明两矩阵相似。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/db3fe3183dbf42078480e90257af252e.png)
实对称矩阵与正交矩阵★★★
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重要题型
1小结论
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2
本题看到矩阵方程。。有两种思路 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/5b30dfb937a6427ba9995115ff1945d6.png)
3★★★
证明抽象矩阵可相似对角化,也可直接证明其是实对称矩阵。 (2)也是经典题型了 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2523af3ea429427585dca500ab036e1e.png)
4小结论
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5
正交矩阵该如何利用? 证明一个行列式为0的时候,往往采用把行列式里的E转化为已给条件,然后拆分。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/50c5d3ee74ea4ae69a8bad31b2a6d999.png)
6结论
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7
想到拆分成特征向量乘积的形式。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6296c5a877194dabae3860c40b82236a.png)
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