为什么伴随矩阵的特征向量也是原矩阵的特征向量？

一、为什么伴随矩阵的特征向量也是原矩阵的特征向量？

记A的伴随矩阵是B，

则BA=|A|E(E是单位阵，|A|是A的行列式)

假设X是A的特征向量，

那么，存在K，AX=KX；

则BA(X)=B(KX)=KBX=(|A|E)(X)=|A|X;

所以，BX=(1/K|A|)X;

所以，X也是B的特征向量。

矩阵的特征向量一定是其伴随矩阵的特征向量。

二、如何使用Python进行矩阵运算？Python矩阵运算代码分享

简介

矩阵运算是线性代数中的重要部分，而Python作为一种强大的编程语言，也提供了丰富的库来进行矩阵运算。本文将介绍如何使用Python进行矩阵运算，同时分享一些常用的Python矩阵运算代码。

NumPy库

在Python中进行矩阵运算，最常用的库是NumPy。NumPy是Python中用于科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象以及相应的工具。下面是一个简单的矩阵相加的示例：

        
import numpy as np

matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = matrix1 + matrix2
print(result)
        
    

矩阵乘法

矩阵乘法是矩阵运算中常见的操作，而在NumPy中，可以使用dot函数进行矩阵乘法：

        
result = np.dot(matrix1, matrix2)
print(result)
        
    

其他库

除了NumPy之外，Python还有一些其他的库可以用于矩阵运算，比如SciPy、TensorFlow等。这些库提供了更多高级的矩阵操作和计算功能，可以根据实际需求选择合适的库进行矩阵运算。

总结

通过本文的介绍，相信您对Python中的矩阵运算有了更深入的了解。Python提供了丰富的库和工具，使得矩阵运算变得简单而强大。希望本文对您有所帮助，也欢迎您在实际应用中多加尝试和探索。

感谢您阅读本文，希望能够为您在Python矩阵运算方面提供帮助。

三、逆矩阵的特征向量？

如果矩阵P对应于特征向量a的特征值为k，则P对应a逆矩阵的特征值为1/k。所以逆矩阵与原矩阵有相同的特征向量。

四、伴随矩阵的特征向量？

特征值λ≠0时相同。特别A可逆时相同，若 Aα = λα 则 A*Aα = λA*α， 所以 |A|α = λA*α ，所以 （|A|/λ）α = A*α 即有：若α是A的属于特征值λ的特征向量，则 α也是A*的属于特征值|A|/λ的特征向量。

五、矩阵a和它的伴随矩阵的特征向量？

如果0是矩阵A的一个特征值，则0也是伴随矩阵A*的一个特征值；

如果k是矩阵A的一个非零特征值，则存在非零向量a: Aa=ka

则 A*Aa=kA*a

|A|a=kA*a

A*a=(|A|/k)a

|A|/k 是A*的一个特征值。

六、矩阵的特征向量与矩阵什么关系？

矩阵A是方阵时，有行列式|A|，令|λI-A|=0，解出特征值λ。

特征空间就是由所有有着相同特征值的特征向量组成的空间，还包括零向量，但要注意零向量本身不是特征向量。

线性变换的主特征向量是最大特征值对应的特征向量。特征值的几何重次是相应特征空间的维数。有限维向量空间上的一个线性变换的谱是其所有特征值的集合。

扩展资料：

时间的函数，如果λ = 0，它就不变，如果λ为正，它就按比例增长，如果λ是负的，就按比例衰减。例如，理想化的兔子的总数在兔子更多的地方繁殖更快，从而满足一个正λ的特征值方程。

该特征值方程的一个解是N = exp(λt)，也即指数函数；这样，该函数是微分算子d/dt的特征值为λ的特征函数。若λ是负数，我们称N的演变为指数衰减。

七、两矩阵相似特征向量公式？

特征向量公式：Ax=cx。矩阵的特征向量是矩阵理论上的重要概念之一，它有着广泛的应用。数学上，线性变换的特征向量（本征向量）是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值（本征值）。

八、矩阵特征向量怎么求例题？

矩阵的特征方程式是：

A * x = lamda * x

这个方程可以看出什么？矩阵实际可以看作一个变换，方程左边就是把向量x变到另一个位置而已；右边就是把向量x作了一个拉伸，拉伸量是lamda。那么它的意义就很明显了，表达了矩阵A的一个特性就是这个矩阵可以把向量x拉长（或缩短）lamda倍，仅此而已。

任意给定一个矩阵A，并不是对所有的x它都能拉长（缩短）。凡是能被A拉长（缩短）的向量称为A的特征向量(Eigenvector)；拉长（缩短）量就为这个特征向量对应的特征值（Eigenvalue）。

值得注意的是，我们说的特征向量是一类向量，因为任意一个特征向量随便乘以一个标量结果肯定也满足以上方程，当然这两个向量都可以看成是同一个特征向量，而且它们也都对应同一个特征值。

九、矩阵的特征向量怎么求？

对于特征值λ和特征向量a，得到Aa=aλ

于是把每个特征值和特征向量写在一起

注意对于实对称矩阵不同特征值的特征向量一定正交

得到矩阵P，再求出其逆矩阵P^(-1)

可以解得原矩阵A=PλP^(-1)

设A为n阶矩阵，若存在常数λ及n维非零向量x，使得Ax=λx，则称λ是矩阵A的特征值，x是A属于特征值λ的特征向量。

一个矩阵A的特征值可以通过求解方程pA(λ) = 0来得到。 若A是一个n×n矩阵，则pA为n次多项式，因而A最多有n个特征值。

反过来，代数基本定理说这个方程刚好有n个根，如果重根也计算在内的话。所有奇数次的多项式必有一个实数根，因此对于奇数n，每个实矩阵至少有一个实特征值。在实矩阵的情形，对于偶数或奇数的n，非实数特征值成共轭对出现。

扩展资料

求矩阵的全部特征值和特征向量的方法如下：

第一步：计算的特征多项式；

第二步：求出特征方程的全部根，即为的全部特征值；

第三步：对于的每一个特征值，求出齐次线性方程组。

若是的属于的特征向量，则也是对应于的特征向量，因而特征向量不能由特征值惟一确定．反之，不同特征值对应的特征向量不会相等，亦即一个特征向量只能属于一个特征值。

在A变换的作用下，向量ξ仅仅在尺度上变为原来的λ倍。称ξ是A 的一个特征向量，λ是对应的特征值（本征值），是（实验中）能测得出来的量，与之对应在量子力学理论中，很多量并不能得以测量，当然，其他理论领域也有这一现象。

十、为什么矩阵与其伴随矩阵的特征向量相同？

λ≠0时相同. 特别A可逆时相同

若 Aα = λα

则 A*Aα = λA*α

所以 |A|α = λA*α

所以 (|A|/λ)α = A*α

即有: 若α是A的属于特征值λ的特征向量, 则 α也是A*的属于特征值|A|/λ的特征向量.

数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。 矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。

针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。 无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。 无限矩阵的一个简单例子是代表一个函数的泰勒级数的导数算子的矩阵。

扩展资料

由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作：

这m×n 个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的第i行第j列，称为矩阵A的(i,j)元，以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n，m×n矩阵A也记作Amn。

元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。