线形代数 设A是n(n>=1)阶矩阵,若r(A)=1,证明A的n个特征值λ1=a11+a22+...+ann,λ2=3=

线形代数 设A是n(n>=1)阶矩阵,若r(A)=1,证明A的n个特征值λ1=a11+a22+...+ann,λ2=3=...=λn=0.
章鱼rr宝 1年前 已收到1个回答 举报

bsff 幼苗

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因为A的秩等于1,所以A的行向量中有一非零行 (记为α,不妨记为列向量)
且其余行都是它的倍数.将这些倍数构成列向量β,β≠0
则有 A=βα^T.
如:A =
2 4 6
1 2 3
0 0 0
取 α=(1,2,3)^T,则 β=(2,1,0)^T,且 A=βα^T.
注意到 α^Tβ 是两个向量的内积,是一个数 (上例中等于 4)
所以有 Aβ = (βα^T)β = (α^Tβ)β
所以α^Tβ是A的一个特征值,β是A的属于这个特征值的特征向量.
再由r(A)=1知,齐次线性方程组 AX=0 的基础解系含 n-r(A)=n-1 个解向量
综上知 0 是A的n-1重特征值,即有 λ2=...=λn=0.
所以有 a11+a22+...+ann = λ1+λ2+...+λn = λ1.

1年前 追问

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章鱼rr宝 举报

"再由r(A)=1知, 齐次线性方程组 AX=0 的基础解系含 n-r(A)=n-1 个解向量" 这个不是只能说明AX=0 的基础解系含 n-r(A)=n-1 个解向量,也就是说A的应特征值对应有n-1个线形无关的特征向量,为什么由此得"0 是A的n-1重特征值"?为什么n重特征值最多对应n个线形无关的特征向量?

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线性无关特征向量的个数 <= 特征值的重数 故 0 至少是 n-1 重特征值 因为前面已有一个非零特征值, 所以0不是n重特征值 所以 0 是 n-1 重特征值. 为什么n重特征值最多对应n个线形无关的特征向量? 这是个定理, 证明有点麻烦. 很多教材都只说不证. 承认它吧 --你知道这个结论, 前面那个问题就不是问题了
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