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AB可交换,AB都可以做相似对角化,而且是同一个可逆矩阵P的作用下实现的,在例8.13中证明了它,在例8.12中运用了

Q:AB的矩阵乘法,可以写成他们的线性组合,那么
A:AB可交换前后顺序

结论1:无论可变换与否,为方阵时,有==相同特征值。==

Q:下面称作西尔维斯特定理
结论2:更进一步,若有:

A:
时,得到更特殊的结论1。
定理的证明是显然的,注意到:

两侧取行列式,定理得证。

Q:能够得到矩阵可交换的常用条件:

为方阵情况如下,AB的乘积可以写成线性组合的形式:
A:存在不为

.
上面这个条件A和B可以分解开组合起来,可以得到AB是可交换的,但是反过来,由可交换是不能得到AB可以拆开的这个条件的

Q:可交换矩阵的特征值特征向量关系
A、B为n阶方阵,且AB=BA,则有:
A:(注:1需要掌握,2、3可作为拓展视情况而定)

  1. A与B存在公共特征向量,注意,只是说有相同的,不是全都是一样的
  2. 对A的任一,存在A对应于λ的特征向量x,和B的特征值μ,使得为AB的特征值,且x为B对应于μ,AB对应于λμ的特征向量
  3. 对AB的任一,存在AB对应于λ的特征向量x,和A的特征值λ1,B的特征值λ2,使得x为A对应于λ1,B对应于λ2的特征向量,且

Q:习题 1:设 均为 阶方阵, 个不同特征值,则 充要于 特征向量相同
A:我们要证明的是:如果 个不同特征值,那么 等价于 有相同的特征向量。
(1) 必要性: 特征向量相同。
(2) 充分性: 特征向量相同
3. 分步推理:
(1) 必要性:

  • 假设: 个不同特征值。
  • 目标: 证明 有相同的特征向量。
  • 推理过程:
    1. 的任意一个特征值, 对应的特征向量,即
    2. 对等式两边左乘 ,得到
    3. 由于 , 所以
    4. 因此,我们有 ,这意味着 也是 对应于特征值 的特征向量。
    5. 由于 个不同的特征值,每个特征值对应唯一一个线性无关的特征向量。因此, 必定与 线性相关,也就是说,存在一个常数 ,使得
    6. 这意味着 也是 的特征向量。
    7. 由于 的任意特征值,因此 的所有特征向量都是 的特征向量。
      (2) 充分性:
  • 假设: 有相同的特征向量。
  • 目标: 证明
  • 推理过程:
    1. 由于 个线性无关的特征向量,我们可以找到一个由这些特征向量组成的可逆矩阵 ,使得 可以被对角化,即 ,其中 是一个对角矩阵,其对角线元素为 的特征值。
    2. 由于 有相同的特征向量,所以 也可以被同一个可逆矩阵 对角化,即 ,其中 是一个对角矩阵,其对角线元素为 的特征值。
    3. 现在,我们可以计算
    4. 由于对角矩阵的乘法满足交换律,所以
    5. 因此,我们得到

习题 2: 设 , 均为n阶方阵, 可逆,有:

  1. 证明:
  2. 证明: 有相同的特征值
  3. 是否相似?
    证明



    判断左边的系数不为0,除到右边来就得到了定义的形式