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线性代数 · 第五章 特征值与特征向量 · 5.1 特征值与特征向量的概念与计算

特征值与特征向量

特征向量在矩阵变换后方向不变,只被相应的特征值缩放。

对 n 阶方阵 A,若存在非零向量 和数 ,使 ,则 是 A 的特征值, 是对应特征向量。先由特征方程求出 ,再解齐次方程组 求特征向量。

开始自测

学完要会什么

能把“方向不变、长度可变”的图形直觉,翻译成 ,并按“先特征值、后特征向量”的顺序完成基本计算。

做题前先检查

  • 先明确题目研究的对象与符号,避免把“特征值与特征向量”和相近概念混用。
  • 需要计算时,先确认本页的核心公式或定义:定义:A\alpha=\lambda\alpha,\alpha\ne\boldsymbol{0}。
  • 最后复核一个高频易错点:把零向量当成特征向量,忽略非零条件。

先回忆,再看答案

用三个问题检查是否真的理解

1. 为什么零向量不能作为特征向量?

提示:想一想 对任何 都成立会带来什么问题。

2. 求特征向量时,为什么不能只停在特征方程?

提示:特征方程的未知量是 ;另一个方程的未知量是谁?

3. 图中的金色方向说明了什么?

提示:观察变换前后,它的方向和长度分别怎样变化。

线性变换前后的坐标网格,金色向量保持同一方向
把矩阵看成对平面网格的整体变形。金色箭头展示“方向保持”的特征向量直觉;蓝色箭头则提醒你,一般向量通常会改变方向。

关键公式

  • 定义:
  • 特征方程:
  • 特征向量方程:

常见易错点

  • 把零向量当成特征向量,忽略非零条件
  • 特征方程中把 \lambda I-A 与 A-\lambda I 的行列式符号关系混乱
  • 求得特征值后没有代回对应方程组求特征向量