怎么求特征值和特征向量在矩阵学说中，特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，广泛应用于工程、物理、计算机科学等领域。它们能够帮助我们领会矩阵所代表的线性变换的本质。这篇文章小编将拓展资料怎样求解一个矩阵的特征值和特征向量。
一、基本概念
– 特征值（Eigenvalue）：设 $ A $ 一个 $ n \times n $ 的方阵，若存在一个非零向量 $ \mathbfv} $ 和一个标量 $ \lambda $，使得
$$
A\mathbfv} = \lambda\mathbfv}
$$
则称 $ \lambda $ 为矩阵 $ A $ 的一个特征值，$ \mathbfv} $ 为对应的特征向量。
– 特征方程：由 $ A\mathbfv} = \lambda\mathbfv} $ 可得
$$
(A – \lambda I)\mathbfv} = 0
$$
该方程有非零解的条件是系数矩阵的行列式为零，即
$$
\det(A – \lambda I) = 0
$$
这个方程称为矩阵 $ A $ 的特征方程，其根即为特征值。
二、求解步骤
| 步骤 | 内容 |
| 1 | 构造矩阵 $ A – \lambda I $，其中 $ I $ 是单位矩阵，$ \lambda $ 是未知数。 |
| 2 | 计算行列式 $ \det(A – \lambda I) $，得到关于 $ \lambda $ 的多项式方程。 |
| 3 | 解这个多项式方程，得到所有特征值 $ \lambda_1, \lambda_2, \dots, \lambda_n $。 |
| 4 | 对每个特征值 $ \lambda_i $，求解齐次方程 $ (A – \lambda_i I)\mathbfv} = 0 $，得到对应的特征向量。 |
三、示例说明
假设矩阵为：
$$
A = \beginbmatrix}
2 & 1 \\
1 & 2
\endbmatrix}
$$
1. 构造 $ A – \lambda I $：
$$
A – \lambda I = \beginbmatrix}
2 – \lambda & 1 \\
1 & 2 – \lambda
\endbmatrix}
$$
2. 计算行列式：
$$
\det(A – \lambda I) = (2 – \lambda)^2 – 1 = \lambda^2 – 4\lambda + 3
$$
3. 解特征方程：
$$
\lambda^2 – 4\lambda + 3 = 0 \Rightarrow (\lambda – 1)(\lambda – 3) = 0
$$
因此特征值为 $ \lambda_1 = 1 $，$ \lambda_2 = 3 $。
4. 求对应特征向量：
– 当 $ \lambda = 1 $ 时：
$$
(A – I)\mathbfv} = \beginbmatrix}
1 & 1 \\
1 & 1
\endbmatrix}\mathbfv} = 0
\Rightarrow v_1 + v_2 = 0
\Rightarrow \mathbfv} = k\beginbmatrix}1 \\ -1\endbmatrix}
$$
– 当 $ \lambda = 3 $ 时：
$$
(A – 3I)\mathbfv} = \beginbmatrix}
-1 & 1 \\
1 & -1
\endbmatrix}\mathbfv} = 0
\Rightarrow -v_1 + v_2 = 0
\Rightarrow \mathbfv} = k\beginbmatrix}1 \\ 1\endbmatrix}
$$
四、拓展资料
| 项目 | 内容 |
| 特征值 | 通过解特征方程 $ \det(A – \lambda I) = 0 $ 得到 |
| 特征向量 | 对每个特征值，求解齐次方程 $ (A – \lambda I)\mathbfv} = 0 $ 得到 |
| 注意事项 | 特征向量不能为零向量；不同特征值对应的特征向量线性无关 |
通过上述步骤，可以体系地求出矩阵的特征值和特征向量。掌握这一技巧有助于深入领会矩阵的性质及其在实际难题中的应用。
