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特征分解定理


P 为给定 方阵 A特征向量矩阵D 为对角线上具有相应特征值的对角矩阵。那么,只要 P 是一个方阵A 可以写成一个特征分解

 A=PDP^(-1),

其中 D 是一个对角矩阵。此外,如果 A对称的,那么 P 的列是正交向量

如果 P 不是一个方阵(例如,[1 1; 0 1] 的特征向量空间是一维的),那么 P 不能有矩阵逆,并且 A 没有特征分解。然而,如果 Pm×n (其中 m>n),那么 A 可以使用所谓的奇异值分解来表示。


另请参阅

特征分解, 特征值, 特征向量, 奇异值分解

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参考文献

Press, W. H.; Flannery, B. P.; Teukolsky, S. A.; 和 Vetterling, W. T. "奇异值分解." §2.6 in FORTRAN 数值方法:科学计算的艺术,第二版。 英国剑桥:剑桥大学出版社,pp. 51-63, 1992.

在 Wolfram|Alpha 上被引用

特征分解定理

请引用为

Weisstein, Eric W. "特征分解定理." 来自 MathWorld——Wolfram Web 资源. https://mathworld.net.cn/EigenDecompositionTheorem.html

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