最新矩阵可对角化的总结Word文件下载.docx

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的特征向量，称

为矩阵对应于特征值

的特征子空间。

定义3：

设A是数域

上一个n级方阵，若多项式

，使

则称

为矩阵A的零化多项式。

定义4：

数域

上次数最低的首项为1的以A为根的多项式称为A的最小多项式。

一、首先从特征值，特征向量入手讨论n级方阵可对角化的相关条件。

定理1：

一个n级方阵A可对角化的充要条件它有n个线性无关的特征向量。

证明：

必要性：

由已知，存在可逆矩阵P，使

即

把矩阵P按列分块，记每一列矩阵为

即

于是有

=

，

即

于是有

。

由特征值，特征向量定义，表明P的每一列都是A的特征向量，因为P是可逆的，因此

是A的n个线性无关特征向量，其中

为A的特征值。

充分性：

若A有n个线性无关的特征向量

则有

，其中

是对应于特征向量

的A的特征值。

以

为列作矩阵

，因为

线性无关，所以矩阵P是可逆的。

由

=

则有

即A与对角矩阵相似

从以上证明中可知：

（1）与矩阵A相似的对角矩阵主对角线上的元素是A的特征值，而相似变换矩阵P的列是A的n个线性无关特征向量。

（2）

在主对角线上的次序应与其对应的特征向量在P中的次序相对应，如果

的次序改变，那么

在P中的次序也要作相应的改变。

但这时P就不是原来的P了。

因此相似变换矩阵不是唯一的。

若不计

的排列顺序，则对角矩阵是唯一的，称它为A的相似标准形。

由相似是一种等价关系知：

与A相似的矩阵都有相同的相似标准形。

定理2：

矩阵A的属于不同特征值的特征向量是线性无关的。

由此给出了一个推论：

n级方阵可对角化的充分条件A有n个互不相同的特征值。

由定理1及定理2可得。

但这个推论的逆不成立。

例如：

n级单位阵E，显然它是可对角化的，但它的特征值为1（n重根）。

那我们要问若有重根时，要满足什么条件才可对角化？

定理3：

阶矩阵

可对角化的充要条件是：

的每个特征值对应的特征向量线性无关的最大个数等于特征值的重数（即

的每个特征子空间

的维数等于特征值

的重数）

这个定理又可以这样叙述：

矩阵

的每个特征值的代数重数等于对应子空间的（几何）重数。

引理1：

如果

是矩阵

的不同特征值，而

是属于

的线性无关的特征向量，

那么向量组

也线性无关。

即：

给出一个

级矩阵，求出属于每个特征值的线性无关向量，把它们合在一起也是线性无关的。

引理2：

设

是

阶矩阵

的一个

重特征值，对应于

的特征向量线性无关的最大个数为

，则

证明：

反证法。

设

，

由已知

（1）

线性无关。

将

扩充为

维向量空间

的一组基：

其中

一般不

的特征向量，但

，可用上述的一

组基线性表示，即

其中

（2）

用矩阵可表示为：

（3）

记

则

是可逆的。

因此上式可表为

根据相似矩阵有相同的特征多项式，得

（4）

令

的

次多项式，由（4）式知

至少是

（

）重特征值。

与

为

重特征值，矛盾，所以

由上面的两个引理作基础，下证定理3：

不妨设

其中

又

（在复数域中）

由于对应于

的特征向量有

个线性无关，又

个特征值互异。

由引理1知

有

个线形无关的特征向量，依据定理1，

与对角阵相似。

用反证法：

设有一个特征值

所对应的线性无关的特征向量的最大个数

的重数为

，则由引理2知，

的线性无关的特征向量个数小于

，故

不能对角化，与题设矛盾，假设不成立。

的每个特征值对应的特征向量线性无关的最大个数

等于特征值的重数

推论：

级方阵

可对角化的充要条件是对于

的每一个特征根

，有秩

的重数。

的解空间

的重数即维

（由定理3知）。

又维

秩

所以，秩

成立。

以上给出的可对角化的几个条件都是以特征值，特征向量为基础。

其中条件1（也是定理1）是最基础的，可以把它看作是矩阵可对角化的实质。

其它条件都是它的扩展。

下面我们用

矩阵及若尔当标准形来讨论矩阵可对角化。

定理4：

复数域上每一个

都与一个若尔当标准形相似。

这个若当形矩阵除去其中若当块的排列次序外是被矩阵

唯一决定的。

它称为

的若尔当标准形。

由相似是一个等价关系知，与

相似的矩阵都有相同的若尔当标准形。

从这个意义上讲，我们可以把

级方阵划分为以若当标准形为代表元素的等价类。

等价类中的每个元素是相似的。

由若尔当标准形的构造知，它包含对角形矩阵为它的特殊情况。

那么当它满足什么条件时，一个若尔当标准形是一个对角矩阵，也就是可对角化的条件。

由于每个初等因子对应一个若当块，例如初等因子为

，那它对应的若当块为

而若当形矩阵是由这样的若当块组成的。

例：

，所以如果每一个若当块都是1阶，那么，这个若当形矩阵J就成了对角阵，那么与之对应的初等因子都是一次的。

由上面讨论给出矩阵可对角化的几个条件：

定理5：

n级方阵可对角化的充要条件它的初等因子都是一次的。

推论1：

n级方阵可对角化的充要条件它的不变因子无重根。

推论2：

n级方阵可对角化的充要条件它的最小多项式无重根。

这三个充要条件充分利用了不变因子，初等因子及最小多项式之间的关系，但在具体的解题过程中很少直接去求不变因子和初等因子，一般情况下是通过求最小多项式来解题的。

由最小多项式的定义知，对于任一个零化多项式

都满足

，

表示矩阵A的最小多项式。

因此若

无重根，则

一定无重根。

当然这只是一种方法。

由此给出推论3：

n级方阵可对角化的充分条件是它的零化多项式无重根。

由哈密尔顿—凯莱定理知，特征多项式是一个零化多项式。

推论4：

n级方阵可对角化充分条件特征多项式无重根。

以上讨论的这些n级方阵可对角化的条件是相对比较常见到的。

二、n级实对称矩阵的可对角化讨论。

前面我们讨论了n级方阵可对角化条件，同时也看出不是任何矩阵都与对角阵相似，但实用中很重要的一类矩阵—n级实对称阵一定可对角化，而且对于任一个实对称阵A，存在正交矩阵T，使T-1AT为对角阵。

即n级实对称矩阵存在n个线性无关的正交特征向量。

n级实对称矩阵A，B，若A与B相似，则A与B合同。

证：

A与B相似，那么它们有相同的特征值，设为

由A，B为n级实对称矩阵知，特征值全为实数，且存在正交矩阵P，Q，使

则

即

由于正交矩阵的逆、乘积还是正交矩阵，因此

为正交矩阵。

则

且

即A与B是合同的。

一般情况下相似与合同是没有什么关系，但是如果是实对称阵的话，合同是包含相似的。

三、几种常用矩阵的对角化问题讨论

1、非零幂零矩阵一定不可对角化。

设非零幂零阵A，幂零指数为m。

1）A的特征值全为0。

设

为A的特征值，

是属于

的特征向量。

，又由

知

），即A的特征值全为0。

2）若

可对角化，则存在可逆阵

，使

矛盾。

综上所述，非零幂零矩阵一定不可对角化。

幂零阵若可对角化，则它一定是零矩阵。

2、对合矩阵一定可对角化。

为对合阵，则

方法1：

若

个线性无关特征向量，由定理1命题成立。

1）

的特征值只有

和

的特征值，

为属于

，又

得

，移项得

2）

个线性无关的特征向量

由已知

对特征值

，齐次线性方程组

个无关特征向量。

再因为属于不同特征值特征向量线性无关，所以，

从而

可对角化。

若秩

的相似对角阵为

方法二：

利用最小多项式无重根。

为零化多项式。

又

无重根，由

，知

无重根，从而

从而相似对角阵为

维

表示特征值1的特征子空间。

3、幂等矩阵一定可对角化。

设幂等矩阵

，满足

幂等矩阵对角化讨论与对合矩阵对角化讨论类似，同样可以用两种方法进行讨论，且

的特征值只有1和0，从而，它的相似对角阵为

其中秩

当

时，它相似对角阵为单位阵E，从而存在可逆阵

也就是说，可逆幂等矩阵是单位矩阵。

致谢

首先，感谢系里给我们开设“高等代数选讲”及“数学分析选讲”这两门专业选修课。

让我们对数学的基础课程有了更进一步的理解，更为我们有准备考研的同学创造了良好的条件。

在此，特别感谢（杨忠鹏）老师授课，使我们进一步打好高等代数的基础知识，进一步理清高等代数的结构。

本文主要根据自己的理解从理论上总结有关矩阵可对角化问题，缺少实例应用，而且还存在很多不足之处，望教师给予指出，我将努力更正。

也向所有给予本论文关心，支持与提供宝贵意见的教师，同学表示衷心的感谢。

参考文献

[1]《高等代数》第二版北京大学高等教育出版社

[2]《高等代数》姚慕生编著复旦大学复旦大学出版社

[3]《高等代数》张禾瑞、郝鈵新编第四版高等教育出版社

[4]《线性代数》居余马等编清华大学出版社

[5]《高等代数辅导及习题精解》滕加俊等编陕西师范大学出版社