一个矩阵有几个实特征向量

我们都知道,在算上重根的情况下,一个n阶方阵有n个特征值,那么一个n阶方阵有几个线性无关的实特征向量?对于这个问题,本文就2阶方阵给出4个例子供参考。


例1:

矩阵( egin{bmatrix} 3 & 1\ 0 & 2\ end{bmatrix} ) 有特征值 (lambda_1=3,lambda_2=2),分别对应特征向量 ( x_1=egin{bmatrix} 1 \ 0 \ end{bmatrix}, x_2=egin{bmatrix} -1 \ 1 \ end{bmatrix})

因此,该矩阵有两个线性无关的实特征向量。


例2:

矩阵( egin{bmatrix} 1 & 1\ 0 & 1\ end{bmatrix} )有特征值 (lambda_1=lambda_2=1) 和特征向量 ( x=egin{bmatrix} 1 \ 0 \ end{bmatrix})

因此,该矩阵仅有一个线性无关的实特征向量,该矩阵对应的变换是剪切变换。


例3:

矩阵( egin{bmatrix} 0 & -1\ 1 & 0\ end{bmatrix} )的特征值为 (lambda_1=i,lambda_2=-i)

因此,该矩阵没有实特征向量,该矩阵对应的变换是旋转变换。


例4:

矩阵( egin{bmatrix} 2 & 0\ 0 & 2\ end{bmatrix} )的特征值为2,该矩阵可将任意二维向量的长度拉伸为原来的两倍并保持方向不变。

因此,所有二维实向量均为该矩阵的实特征向量,但是线性无关的实特征向量只有两个。

原文地址:https://www.cnblogs.com/bill-h/p/13621809.html