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  • 对称矩阵的特征值求法_梳理:矩阵对角化
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    2020-10-21 22:12:47

    设A、B为n阶方阵,μ为A的特征值。

    相关结论

    1.矩阵A的所有特征值的和等于A的迹(A的主对角线元素之和)。

    2.矩阵A的所有特征值的积等于A的行列式。

    3.关于A的矩阵多项式f(A)的特征值为f(μ)。

    4.若A可逆,则A−1的特征值为1/μ。

    5.若A与B相似,则A与B有相同特征多项式,即A与B特征值相同。

    6.属于A的不同特征值的特征向量线性无关。

    7.(哈密尔顿定理)若φ(μ)为A的特征多项式,则φ(A)=0。

    8.A能对角化的充分必要条件是A有n个线性无关的特征向量。

    9.若A的n个特征值互不相同,则A可对角化。

    10.若A的k重特征值μ有k个线性无关的特征向量,则A可对角化。

    11.若A有k重特征值μ,齐次方程(A−μE)X=0解空间维数为k,则A可对角化。

    12.若A有k重特征值,矩阵A−μE的秩为n−k,则A可对角化。

    13.若A是对称矩阵,则属于A的不同特征值的特征向量正交。

    14.若A是对称矩阵,则A必可对角化。

    矩阵A对角化的步骤

    1.求可逆矩阵P,使得

    P^−1AP=diag(μ12,⋯,μn)

    ①求A的特征值μ12,⋯,μn

    ②求上述特征值对应的特征向量p1,p2,⋯,pn

    ③写出矩阵P=(p1,p2,⋯,pn)。

    2.若A对称,求正交矩阵Q,使得

    Q^−1AQ=Q^TAQ=diag(μ12,⋯,μn)

    ①求A的特征值μ12,⋯,μn

    ②求上述特征值对应的特征向量p1,p2,⋯,pn

    ③将k重特征值μi的k个特征向量施密特正交化;

    ④将所有n个特征向量单位化;

    ⑤不妨设经过正交化单位化的特征向量依次为q1,q2,⋯,qn,写出正交矩阵Q=(q1,q2,⋯,qn)。

    典型例子

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  • 2阶实对称矩阵特征值和特征向量的简单求解方法。因为2阶实对称矩阵的特殊性,可以直接使用初中的2阶方程 x = -b±sqrt(b*b -4*a*c) / 2*a进行求解。这个方法在求解平面点的hessian矩阵很有用处。
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    特征值和特征向量可能是线性代数中最重要的概念之一。从机器学习、量子计算、物理到许多数学和工程的问题,都可以通过找到一个矩阵的特征值和特征向量来解决。

    根据定义(标量λ、向量v是特征值、特征向量A):

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    视觉上,Av与特征向量v位于同一直线上。

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    这里有些例子。

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    然而,Ax通常不会等于λx。只有一些特殊的向量满足条件。

    应用

    许多问题可以用线性变换建模,其中解决方案来自特征值和特征向量。让我们先用一个抽象的例子来详细说明这个问题。在许多系统中,我们可以在向量中表达属性,其变化率线性地取决于当前属性(例如,人口增长率线性地取决于当前人口和GDP)。一般等式是

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    我们来猜一下满足上面方程的u(t)。因为一个指数函数的导数等于它本身,我们从一个t的指数函数开始然后乘以一个向量x,输出就是一个向量。

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    根据上面的计算,u(t)的解是

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    接下来,我们将找到它的完全解。一阶导数方程是一个线性函数。

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    对于线性函数,完全解是特定解的线性组合。如果u和v是解,则C₁u + C₂v也是解。从我们之前的特征值λ= 4,-2和-2的例子中,完全解将是

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    在t = 0时,我们可以测量初始状态u(0),比如说[u₀₁,u₀₂,u₀₃]ᵀ,并求解常数C₁,C₂,C₃。

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    让我们用谐振子来说明这个想法。我们选择这个例子是因为谐波振荡器及其近亲(量子谐振子)在研究粒子物理学,量子力学或物理学方面几乎无处不在。我们从著名的F=ma方程开始用特征值和特征向量来解二阶导数。由于我们确实可以自由选择质量单位,物理学家通常设m = 1来简化讨论,即

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    我们把谐振子问题重新写成矩阵的形式。

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    阻尼谐振子

    这与我们上一个例子的形式相同,因此,我们可以使用A的特征值和特征向量来形成完全解。

    这不是一个证明特征值能力的孤立例子。著名的定态(time-independent)薛定谔方程用特征值和特征向量表示。所有观察到的属性都是通过量子力学中的特征值建模的。还有很多其他的例子,包括机器学习。

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    从根本上说,许多系统都可以建模为

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    让我们再研究时间序列模型。

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    首先,我们假设初始状态u 0是A的特征向量。因此,未来状态可以计算为

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    简而言之,我们可以通过用标量的幂代替矩阵(Aᵏ)的幂来简化计算。 接下来,考虑A具有n个线性独立的特征向量,它们构成Rⁿ的basis 。 我们可以将Rⁿ的任何向量分解为该basis,并通过再次计算特征值的幂来简化计算。

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    让我们简化讨论,假设整个互联网只包含三个网页。矩阵A的元素Aᵢⱼ是当用户在页面j上时用户去页面i的概率。

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    如果我们总结给定特定页面的下一页的所有可能性,它等于1。因此,A的所有列总和为1.0,这种矩阵称为随机矩阵(转移矩阵或马尔可夫矩阵)。

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    马尔可夫矩阵具有一些重要的性质。Ax或Aᵏx的结果总是其列相加的和为1。此结果表示每次点击后分别位于第1,2和3页的可能性。所以很明显它的和应该是1。

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    任何马尔可夫矩阵A的特征值都是1,其他特征值(正或负)的绝对值都小于1。这种行为非常重要。在我们的例子中,

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    对于马尔可夫矩阵,我们可以选择λ= 1的特征向量,使元素总和达到1.0。 元素总和为1的向量v也可以使用A的特征向量进行分解,其中c 1等于1。

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    由于u 1,u 2,...和un是特征向量,所以Aᵏ可以用λᵏ代替。除了特征值λ= 1之外,马尔可夫矩阵的特征值(λᵏ)的幂将减小,因为这些特征值的绝对值小于1。 因此,无论初始状态如何,系统都达到接近特征向量u 1的稳态。 Aᵏ和稳态都可以从特征向量u 1导出,如下所示。

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    在我们的例子中,我们到达第1、2和3页的概率分别是0.41、0.34和0.44。这个概念有许多潜在的应用。许多问题可以用马尔可夫过程和马尔可夫/转移矩阵来建模。

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    马尔可夫过程和转移矩阵

    PageRank

    以谷歌联合创始人拉里佩奇命名的PageRanking算法也有类似的概念。它是第一个谷歌搜索排名算法,即使它现在经过大量修改,增加了排名算法,以改善用户体验并避免人们操纵系统。 核心概念可视化如下。PageRanking通过跟踪到其他页面的Web链接,输出您在随机游走后可能点击页面的概率分布。该概率充当网页的排名。当很多页面链接到您的网页时,谷歌会将它排序更高,因为链接到网页的页面数量是其受欢迎程度的指标。 这意味着在随机游走中点击页面的机会。

    从概念上讲,我们计算一个页面排名,它等于链接到这个页面的其他页面排名的总和,除以经过某种归一化后的出站页面总数。

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    我们迭代地执行计算,直到它达到稳态。在数学上,PageRank尝试在以下等式中求解PageRank R.

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    这与我们之前讨论的例子有很大的相似之处,如果我们忽略阻尼因子d。引入这个因子是因为随机游走不会永远持续。

    对于Google,他们不直接计算特征向量。在我们前面的例子中,A的幂收敛得很快,A3的列已经收敛到本征向量u 1 。

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    PageRank论文证明,有3.22亿个页面链接,该解决方案在52次迭代中收敛到一个可容忍的极限。

    马尔可夫矩阵使我们得到下面的方程,其中稳态依赖于一个主成分。

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    在机器学习中,信息与原始数据纠缠在一起。 在数学上,特征值和特征向量提供了识别它们的方法。 特征向量识别成分,特征值量化其重要性。 下面的等式将A中的信息分解为成分。 我们可以基于特征值的平方根对它们进行优先级排序,并忽略具有小α值的项。 这样可以降低噪声并帮助我们在A中提取核心信息。

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    希望你现在可以看到Ax =λx的美感。 特征值和特征向量可以通过求解(A-λI)v = 0来计算。对于Ax =λx,对于v = 0以外的解,矩阵(A-λI)是不可逆的。 即它是单数的。 即它的行列式是零。 det(A - λI)= 0称为特征多项式。 特征值是该多项式的根。

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    特征值是:

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    应用Av =λv:

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    让我们通过一个更复杂的例子详细说明这一步骤,

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    要找到特征值λ,

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    16的可能因数是1 2 4 8 16。

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    让我们计算特征值λ= 4的特征向量,通过减少行。

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    我们有三个变量,有2个方程。我们将x 3任意设置为1并计算其他两个变量。因此,对于λ= 4,特征向量是:

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    我们重复计算λ= -2并得到

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    通过3个变量和1个方程,我们的解决方案中有2个自由度。让我们在与其他(多个)时间设定为1〜自由之一的一个度为0而设定为X 2 = 1时,X 3 = 0,和X 2 = 0,X 3 = 1分开,所计算出的特征向量是:

    有3个变量和1个方程,解有2个自由度。让我们一次把一个自由度设为1,另一个自由度设为0。 即设置x 2 = 1,x 3 = 0,x 2 = 0,x 3 = 1,计算出的特征向量为:

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    请注意,特征值和特征向量的解集不是唯一的。我们可以重新缩放特征向量。我们还可以为上面的x 2,x 3设置不同的值。因此,选择我们的特征向量以满足某些条件是可能的,也是可取的。例如,对于对称矩阵,总是可以选择具有单位长度并且彼此正交的特征向量。

    在我们的例子中,我们有一个重复的特征值“-2”。它生成两个不同的特征向量。然而,情况并非总是如此 - 有些情况下重复的特征值不具有多个特征向量。

    对角化

    假设矩阵A具有两个特征值和特征向量。

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    我们可以将它们连接在一起并以矩阵形式重写方程式。

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    我们可以将它推广到任意数量的特征向量:

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    其中V连接所有特征向量,Λ(λ的大写字母)是包含特征值的对角矩阵。

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    矩阵A一个是可对角化的(如果我们可以把它转换成一个对角矩阵),

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    如果n×n矩阵具有n个线性独立的特征向量,则它是可对角化的。如果矩阵是对称的,则它是可对角化的。如果矩阵没有重复的特征值,它总是生成足够的特征向量来对向量进行对角化。如果没有,则无法保证。

    特征分解

    如果A是一个具有N个线性独立特征向量的矩形矩阵(v 1,v 2,...&vn和相应的特征值λ1,λ2,...和λn),我们可以重新排列

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    例如,

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    特征值和特征向量的性质

    • Ax与特征向量x在同一直线上(方向相同或相反)。
    • 特征值的和等于矩阵的迹(对角元素的和)。
    • 特征值的乘积等于行列式。
    • 如果没有特征值重复,所有特征向量都是线性无关的。
    • 如果特征值是重复的,我们可能有也可能没有足够的线性无关的特征向量来对角化一个方阵。
    • 正特征值的数量等于正pivots的数量。
    • 对于Ax =λx,
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    • 如果A是奇异的,它的特征值是0。可逆矩阵的所有特征值都是非零的。
    • 特征值和特征向量可以是复数。
    • 投影矩阵的特征值始终仅为1和0。反射矩阵的特征值为1和-1。

    可视化

    因为很难看到超过3个维度的任何东西。 此处的示例保留2维。 假设v 1和v 2是2×2矩阵A的线性无关特征向量。任何向量都可以在v 1和v 2方向上分解为components 。 当我们将A与特征向量相乘时,结果在特征向量的同一条线上。 如果特征值为正,则它将向量按特征值在相同方向上缩放。 否则,它会向相反方向缩放向量。

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    因此,对于下面红色单位圆上的所有点,都将转换为椭圆上的点。但是对于非特征向量,它不会在原向量的同一条直线上。当我们继续将结果与A相乘时,结果会更接近特征向量。

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    在这种可视化中有一件非常重要的事情。变换后的单位向量(Ax)的最大范数(长度)小于或等于最大特征值。另一方面,范数大于或等于最小特征值,即

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    事实上,这可以很容易地在下面看到。

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    目标或成本函数通常以xᵀAx的二次形式表示。假设m×n矩阵A保持n个主体的属性。AAᵀ保持这些属性之间的关系,这个矩阵S是对称的。

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    特征值和特征向量可以帮助我们改变不同方向的特征。具有最大值的特征向量向我们显示这些属性之间的相关性。这些概念可以在SVD和PCA看到。

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  • §6.5 对称矩阵,实特征值,正交特征向量Symmetric Matrices, Real Eigenvalues, Orthogonal EigenvectorsMIT公开课《微分方程和线性代数》6.5 对称矩阵、实特征值和正交特征向量​v.youku.com在线性微分方程组中会...

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    §6.5 对称矩阵,实特征值,正交特征向量

    Symmetric Matrices, Real Eigenvalues, Orthogonal Eigenvectors

    MIT公开课《微分方程和线性代数》6.5 对称矩阵、实特征值和正交特征向量​v.youku.com
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    在线性微分方程组中会遇到对称矩阵

    ,对称矩阵的特征值和特征向量具有特别的性质,即特征值为实数,并且特征向量相互正交。

    与之相对,反对称矩阵

    的特征值为纯虚数,特征向量也互相正交,但它们包含复数元素,即使反对称矩阵的元素都是实数,其特征向量也是复数的。

    对于满足

    的正交矩阵
    Q,其所有特征值的模长
    ,特征向量也是复数的,并且相互正交。

    对称矩阵S的特征值为

    。特征向量为
    ,

    反对称矩阵A的特征值为

    。特征向量为
    ,

    矩阵B=A+3I的特征值为

    。特征向量为
    ,

    正交矩阵Q的也是矩阵A的变体,除去归一化的因子

    ,其矩阵等于
    A+ I,因此其特征值为为
    ,它的特征值都处在单位圆之上,并且为共轭复数,其特征向量为
    ,
    • 复数、复向量和复矩阵

    若有复数

    ,,则它的模为
    ,其中
    为λ的共轭复数。

    对于复向量x,它的长度

    。例如
    ,其长度
    。而复向量的正交性则通过
    来判定。

    对于实矩阵,我们寻找对称矩阵

    。而对于复数矩阵,则寻找埃尔米特矩阵(Hermitian Matrix)
    ,对矩阵中的元素不仅取转置还要取共轭,例如矩阵
    为埃尔米特矩阵,矩阵的转置并求共轭也记做

    §6.5b 二阶常微分方程组

    Second Order Systems

    优酷视频​v.youku.com

    本讲介绍二阶常微分方程组

    。其中
    S为对称矩阵满足
    。方程中没有阻尼项,且等号右侧没有外力项,因此所求解函数为匹配初值的零解。

    例如振荡方程

    ,其中
    M为质量矩阵,而 K为刚性矩阵。在实际应用中,第一步就是建立方程,即确定这些参数矩阵。

    所寻找的解函数形如

    ,带入原方程可得
    ,整理可得
    ,这就变成了特征值和特征向量的问题。这是一个包含两个矩阵的问题,在MATLAB中可以用eig(K,M)命令搞定,其实大多数实际的情况中,质量矩阵
    M是常数乘以单位阵c I

    对于二阶常微分方程组

    ,通常给定的初值包含
    y(0)和 y'(0),这两个向量包含2n个初值,因此需要2n个解函数与之相匹配。

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    二阶微分方程组

    描述了三个重物的运动,因此方程数为n=3。弹簧重物组中三个重物彼此之间以及和上下固定表面之间均以弹簧相连。设定三个重物质量相等,则有
    M=m I。方程组的解就是重物的运动轨迹,即位移随时间的变化。方程等式右侧为零,代表没有外力项在运动过程中给弹簧重物组注入新能量,物体的运动模式为纯简谐振动,但是这些振荡是相互耦合的。

    刚度矩阵

    ,令
    变为
    刚度矩阵中的参数来自于重物上下的弹簧的伸长量,例如重物1受到来自于上下两个弹簧的作用,上方弹簧的作用力为
    ,下方弹簧作用力为
    ,则合力
    。其它两组以此类推。

    解函数为

    ,是六个解的线性组合。

    代入t=0可知解函数中的余弦函数的三个参数A和初值y(0)相匹配,而正弦函数的三个参数B则和y'(0)相匹配。

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    方程描述了具有两个重量为m的重物构成的弹簧重物组。矩阵

    的特征值为

    如果给定的初值状态是在t=0时刻,将m1和m2两个重物设置在某一特定位置,则初值中给出了初始位移,但是初始的速度为0,即y'(0)=0,因而可知解函数中的两个参数B均为0。则解函数为

    ,其中参数受初始位移
    y(0)控制。从解函数中两个特征向量可以看出,有两种基本的运动模式,其一就是两物体同相振动(m1和m2以相同的相位振动),对应解函数中的第一项,其二就是相向运动,对应解函数中的第二项,而第二项的运动频率较高,重物的运动模式就是低频的同向运动和高频的相向运动的组合。如果是三个重物组成的弹簧重物组,则是三种模式的运动的叠加。
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  • jacobi迭代法求特征值

    2021-05-24 14:56:57
    jacobi雅克比迭代法求实对称矩阵的特征值和特征向量
  • 特征多项式求解一个矩阵的特征值应该是大家所要掌握的基本功,但是,相信很多同学发现,很多答案的解析,...“抵消法”:考研范围内的矩阵求特征值,普遍是三阶矩阵,针对三阶实对称矩阵,一般是使用“抵消为0”先凑...

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    特征多项式求解一个矩阵的特征值应该是大家所要掌握的基本功,但是,相信很多同学发现,很多答案的解析,是列出来特征多项式,直接给出因式分解,然后,给出特征值。但是,从特征多项式到因式分解的这个过程有时候就像是一层迷雾一样让很多人头疼不已!

    常用的方法有“抵消法”、展开三阶多项式猜想分组分离法和待定系数法!

    • “抵消法”:考研范围内的矩阵求特征值,普遍是三阶矩阵,针对三阶实对称矩阵,一般是使用“抵消为0”先凑因式的方法求解,这种方法如果运气不佳,可能要尝试6次,最为致命的是,针对叠加情况,会失效,这种试错率太高,不适合考场使用,(但是如果你第一眼就看出来了,就用吧,因为确实简单!)——具体请查看李永乐老师的视频讲解!
    • 分组分离法:需要首先猜想出来一个特征值,一般来说,有经验的同学可以尝试特征值为
      等等,如果恰好猜对了一个特征值,剩下的两个特征值迎刃而解;其弊端有很多,1.含参展开计算量大,2.猜想需要足够经验,如果猜不出来,浪费时间太多,3.不适用于两位数的三阶矩阵!
    • 待定系数法:这是类比于二元一次方程的十字相乘法,众所周知,这种方法考验数学感觉,尤其对于三阶多项式,如果,你看出来了,那么很简单,如果,你看不出来,那是浪费在多时间也看不出来!

    如果,你在考试的时候,借助以上方法求不出结果,遭遇“绝境”的话,那么,就请尝试以下方法——代10猜想法!


    鉴于考研数学是以三阶矩阵为主要考察点,所以,本文以三阶矩阵进行代10猜想法的例题分析!

    我们3个例子,来说明一下,这个方法的具体使用!

    1.

    ,求
    的特征值。

    2.

    ,求
    的特征值。

    3.

    ,求
    的特征值。

    请用自己的方法,尝试做一下!!!再看以下分析:


    计算步骤:硬算三阶矩阵——带入10,分解质数——确定第一个特征值——分组分解求其余两个特征值

    值得注意的时:在确定第一个特征值时,可能需要好几个数,但是由于都是质数之积,所以,减少了试验的样本,提高了求解效率!

    1.

    ,求
    的特征值。

    此为对称矩阵,如果你使用别的方法一眼能看出来,那就不必有以下分析了!

    以下内容请在草稿纸上操作,我个人写的话比之下面会简短很多!

    ;
    ;

    分析质数,猜想

    验证,取
    ,故

    于是
    ;

    你可以在试卷答题纸上书写如下:

    显然,

    ;(显然,纯属调侃!)

    2.

    ,求
    的特征值。

    此为非对称矩阵。

    若是能够快速做出来,便不必做如下分析!

    草稿纸内容:

    ;
    ;

    分析质数,猜想

    验证,取
    ,故

    ;

    你可以在试卷答题纸上书写如下:

    ;

    3.

    ,求
    的特征值。

    此虽为对称矩阵,但元素数值较大!

    草稿纸内容:

    ;
    ;

    分析质数,猜想

    验证,取
    ,故

    ;

    你可以在试卷答题纸上书写如下:

    ;

    以上为我总结的关于求解特征值的一点小技巧,是当你感觉行列式抵消法实在没有思路时,可以选用此法,所以,这是没有办法的办法。但是从另一个方面来说,一个具体的数的分析,无论是从计算量上还是从思考试错率上都是较为节省时间的,所以,你也可以直接按照这种方法做,能够大概率的减少试错时间!

    展开全文
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空空如也

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对称方程的特征值