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特征理論基礎(chǔ)知識部分,“重特征值特征向量問題”是難點(diǎn),是 重點(diǎn),也是關(guān)鍵。赫爾德曼當(dāng)年榮獲“菲爾茨獎”(數(shù)學(xué)大獎,只獎給40歲以下 的年輕人。)起步工作就是“拓?fù)湎蛄靠臻g中的重特征理論”。我啃 了一兩年,就只懂了一點(diǎn)點(diǎn)。二,三維空間中的向量問題,可以聯(lián)系平面及真實(shí)空間思考,從幾 何角度幫助自己理解向量及特征向量的問題。考研數(shù)學(xué)年年在線性 代數(shù)第二板塊出大題,基本上都是討論三階方陣。因而更應(yīng)該借助 真實(shí)空間背景,把這個特殊情形想深想透。矩陣A的單特征值擁有的特征向量集的秩二1,(潛臺詞:(A-入E) x = 0解集秩為1)這樣一來,如果入是n階方陣A的單特征值,則有“反控制”:r (A -入 E)= n _ 1在重特征情形,只能有,“A的k重特征值擁有的特征向量集的秩 特征值的重?cái)?shù)k”(畫外音:在微分方程理論中,把“k重特征值的特征向量集的 秩 A的屬于入的特征向量集的秩=3 t(A -入E) x = 0解集秩為3t因?yàn)椋ˋ -入E) x = 0解集秩)=3-r (A-入E),只有 r (A -入 E) = 0t只能A =入逆向思維:太特殊了! “重特征值有虧損”,應(yīng)該是常有的事。三重特征值入擁有的特征向量集
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