一个矩阵特征值是确定的,但对应的特征向量并不唯一。
从数学上看,如果向量v与变换A满足Av=λv,则称向量v是变换A的一个特征向量,λ是相应的特征值。这一等式被称作“特征值方程”。
假设它是一个线性变换,那么v可以由其所在向量空间的一组基表示为:其中vi是向量在基向量上的投影(即坐标),这里假设向量空间为n 维。由此,可以直接以坐标向量表示。利用基向量,线性变换也可以用一个简单的矩阵乘法表示。
扩展资料:
性质
1、线性变换的特征向量是指在变换下方向不变,或者简单地乘以一个缩放因子的非零向量。
2、特征向量对应的特征值是它所乘的那个缩放因子。
3、特征空间就是由所有有着相同特征值的特征向量组成的空间,还包括零向量,但要注意零向量本身不是特征向量 。
4、线性变换的主特征向量是最大特征值对应的特征向量。
参考资料:百度百科-特征向量
你好!一个矩阵特征值是确定的,但对应的特征向量并不唯一,一个特征向量的任何非零倍数也是特征向量,同一特征值的不同特征向量的线性组合也是特征向量。你只需验证Aα=λα就可知道自己做得是否正确。。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
不一定的,这要看你的取值是否和参考答案一样,如果不一样答案就不一样但是也是对的。一般参考答案都会选取最简单最简化的值代入
不唯一的
一个矩阵的特征值是唯一的
特征值对应的特征向量为非零向量,也就是你求出的向量 可以乘以 非零常数k ,均是对应的特征向量
特征向量不是唯一的,