1樓：是你找到了我
同一特徵值對應的特
徵向量不一定線性無關；不同特徵值對應的特徵向量線性無關。
求矩陣的全部特徵值和特徵向量的方法如下：
1、計算的特徵多項式；
2、求出特徵方程的全部根，即為的全部特徵值；
3、對於的每一個特徵值，求出齊次線性方程組的一個基礎解系，則可求出屬於特徵值的全部特徵向量。
需要注意的是：若是的屬於的特徵向量，則也是對應於的特徵向量，因而特徵向量不能由特徵值惟一確定；反之，不同特徵值對應的特徵向量不會相等，亦即一個特徵向量只能屬於一個特徵值。
2樓：憑樂令利
書本上之所以只談論不同特徵值的特徵向量線形無關是因為：對於同一特徵值對應不同特徵向量的求法實質為求方程組基礎解系的問題，基礎解系最重要特點就是線性無關，編書人覺得這個是很自然的情況也就沒有單獨列出來
3樓：匿名使用者
不能這麼說。。屬於不同特徵值的向量分別有無數個，但你隨便分別挑兩個都是線性無關的。而屬於同一個特徵值的向量同樣有無數個，並不是每兩個都線性無關。
你要去解它的基礎解繫到底有幾個線性無關的向量。不知道這麼說樓主能不能明白。
4樓：匿名使用者
屬於不同特徵值的向量分別有無數個，但你隨便分別挑兩個都是線性無關的。而屬於同一個特徵值的向量同樣有無數個，並不是每兩個都線性無關。你要去解它的基礎解繫到底有幾個線性無關的向量。
例如二階單位陣e的特徵值1有無窮多個特徵向量，其中任意三個以上的特徵向量都是線性相關的；但是，特徵向量(1,0)^t與(0,1)^t是線性無關的，而任何單獨一個特徵向量也是線性無關的。
特徵向量的基本資訊：
數學上，線性變換的特徵向量(本徵向量)是一個非簡併的向量，其方向在該變換下不變。該向量在此變換下縮放的比例稱為其特徵值(本徵值)。一個線性變換通常可以由其特徵值和特徵向量完全描述。
特徵空間是相同特徵值的特徵向量的集合。"特徵"一詞來自德語的eigen。2023年希爾伯特首先在這個意義下使用了這個詞，更早亥爾姆霍爾茲也在相關意義下使用過該詞。
eigen一詞可翻譯為"自身的"、"特定於……的"、"有特徵的"、或者"個體的"。這顯示了特徵值對於定義特定的線性變換有多重要。
中文名稱
特徵向量
外文名稱
eigenvector
線性無關的基本資訊：
同一特徵值對應的特徵向量線性無關嗎
5樓：是你找到了我
同一特徵值對應的特徵向量不一定線性無關；不同特徵值對應的特徵向量線性無關。
求矩陣的全部特徵值和特徵向量的方法如下：
1、計算的特徵多項式；
2、求出特徵方程的全部根，即為的全部特徵值；
3、對於的每一個特徵值，求出齊次線性方程組的一個基礎解系，則可求出屬於特徵值的全部特徵向量。
需要注意的是：若是的屬於的特徵向量，則也是對應於的特徵向量，因而特徵向量不能由特徵值惟一確定；反之，不同特徵值對應的特徵向量不會相等，亦即一個特徵向量只能屬於一個特徵值。
6樓：匿名使用者
你好！提問不是很清楚，例如二階單位陣e的特徵值1有無窮多個特徵向量，其中任意三個以上的特徵向量都是線性相關的；但是，特徵向量(1,0)^t與(0,1)^t是線性無關的，而任何單獨一個特徵向量也是線性無關的。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！
7樓：週三心盼
若a1,...,as 是a的屬於同一個特徵值的特徵向量則其非零線性組合 k1a1+...+ksas 也是a的屬於此特徵值的特徵向量
某個特徵值的全部特徵向量是對應齊次線性方程組的基礎解系的非零線性組合所以一般線性相關
同一個特徵值對應的特徵向量線性無關嗎？如果不一定，怎麼來區分他是線性無關還是線性相關呢？
8樓：匿名使用者
特徵向量是無窮多個的。問題不是這些特徵向量是否無關。而是r重特徵值，能否找到r個無關的特徵向量。
具體找的方法，就是解（λe-a）x=0。
同一特徵值所指的特徵向量是否線性無關？
9樓：匿名使用者
對的。特徵向量是什麼？是滿足 (λⅰ-a)x=0 的非零解當λ給定時， λⅰ-a 是一個內給定矩陣，不妨記為b，即求容 bx=0 的非零解，那就回歸到求方程組的基礎解系。
若求得是bx=0 的一個基礎解系，則對應於λ的特徵向量為k1η1+k2η2+...+kmηm， 其中k1，k2，...，km是k中任意不全為零的數
10樓：歐晴五笑寒
書本上之所以只來談論不同特徵
自值的特徵向量線形無關是因為：對於同一特徵值對應不同特徵向量的求法實質為求方程組基礎解系的問題，基礎解系最重要特點就是線性無關，編書人覺得這個是很自然的情況也就沒有單獨列出來
檢視原帖》
屬於同一個特徵值的特徵向量是線性相關的還是線性無關的?
11樓：小樂笑了
屬於同一個特徵值的特徵向
量，如果此特徵值相應的特徵矩陣的秩是n-1時，此時只有1個線性無關的特徵向量
從而此時屬於該特徵值的特徵向量，是線性相關的。
其餘情況，屬於同一個特徵值的特徵向量可能線性相關，也可能線性無關
線性代數特徵值,特徵向量，線性代數，這個特徵值和特徵向量怎麼做？
第一例可得出 1 4 2 2 2 5 4 5 0 第二例可得出 1 6 3 det 0 5 3 0 0 6 4 1 5 3 6 0 3 3 0 5 0 6 4 0 4 0 6 1 5 4 18 6 0 4 3 0 3 0 6 0 5 1 2 5 20 4 18 1 2 2 1 2 2 第三例 3 3...
不同特徵值的特徵向量線性無關,怎麼證明
數學輔導團琴生貝努裡為你解答。反證法。如何證明一個矩陣不同特徵值對應特徵向量線性無關,是不是很麻煩過程 以兩個為例,顯然兩個向量線性相關意味著相差一個常數倍。然而某個特徵值的特徵向量的非零常數倍仍然是這個特徵值所對應的特徵向量。這就與特徵值不同相矛盾。更多證明如圖 不同特徵值對應的特徵向量組成的向量...
為什麼不同特徵值的特徵向量線性無關
這個問題你可以作為一道證明題來做 證明不同特徵值對應的特徵向量線型無關。設x1,x2 是a的兩個不同的特徵值 n1,n2分別為其對應的特徵向量。設存在實數k1.k2 使得 k1 n1 k2 n2 0 易證不同特徵值對應的特徵向量線型無關。還可以從特徵值和特徵向量的定義式看 an1 x1 n1 an2...