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如果线性代数二次方矩阵的范围是1,则0是它自己的值,这是可以理解的,但是为什么0应该是三重固有值?

作者:365bet官方平台开户发布时间:2019-11-05 11:19

如果线性代数二次方矩阵的范围是1,则0是它自己的值,这是可以理解的,但是为什么0应该是三重固有值?
为什么是3?
谢谢啦
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Wenge 2018-11-0306:04:Ax = 0的维数是4-r(A)= 4-1 = 3,因此31几何多重性响应得到改善,特征值0独立于3对于那些寻求特征向量Ax = 0的人,存在三种线性独立的解决方案。即,存在与特征值0相对应的三个线性独立的特征向量。
我在这里听不懂。问题更加详细。由于│λE-A│= 0的基本解,包含nr(λE-A)的解向量的特征方程都是线性独立的,并且每个解向量都是对应于适当值λ的特征向量的问题如果找不到所需的答案,请添加微信公众号的每日时间列表(查找公共网络号234或第一个公共号码)。可以管理。工作人员将首先回应。
Juner2018-11-0306:05:43因为范围是1,对角线时范围也是1,所以有三个零。
序列penceGod2018-11-0306:06:554在实际范围内有四个特征值,范围为1,三个特征值均为0,一个特征值不等于零。
我也自己学习。估计2018-11-0306:08:07仅有几点。只有一个元素不为0,范围为1,0为第4个根。这个孩子是MISS 2018-11-0306:09:自值190必须对应于三个线性独立的特征向量,但特征值0不一定是三重根,只能说至少是三重根或4次。
类别讨论:1。
假定矩阵可以类似的方式对角线化,我们可以看到0是一个三重根,并且需要对应于三个不相关特征的向量。
如果不清楚矩阵是否可以对角线,则特征值仅为0,多重性为3或更大,并且它对应于3个不相关的特征向量。无法确定其他信息。您必须首先确定矩阵是否可以对角线化,或者首先找到特征值然后确定。
原因:在特征多项式中发现的多重性是代数多重性,而减去范围的维数是几何多重性。
几何权重≤代数数,标题为几何多重性。请求代数多重性的原因是,如果数量小于该数量,则无法确定已知信息。请参阅前面的描述。
具体来说,您可以自己找到反例。
安阳分公司2018-11-0306:10:3?? ?? 1


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