n阶方阵A有n个不同的特征值是A可对角化的-搜答案-拍题作业网

显然0是它的特征值,并且以0为特征值的基础解系有n-1个,故有0的重数是n-1；又因为每行都有n个1,考虑到（n-1）*1+（1-n）=0所以它还有特征值n.其实对于后面一个特征值,你也可以看看特征值

因为任意n阶多项式都有n个复数解.这两个结论是搭呢搞笑的.

因为2,4,...,2n是A的n个特征值,所以A-3E的特等值为2-3=-1,4-3=1,6-3=3,8-3=5...,2n-3所以|A-3E|=-1X1X3X5X...X(2n-3)=-1X3X5X

由A有n个不同的特征值,每个特征值对应的特征空间维数为1,且所有特征向量线性无关.设a为A的特征值,x为对应的非零特征向量,则ABx=BAx=B(Ax)=B(ax)=a(Bx),这说明Bx也是A的对应

A的行列式等于A的所有特征值的乘积你要什么解题方法我没这方面的总结若你有具体问题可来提问再问：刘老师，请问这个是不是确定不了是否可逆呢？也就是说在什么情况下这个特征值与矩阵A可逆？再答：A可逆的充分必

λ是n阶方阵A的特征值,则：Ax=λx,其中x是λ对应的特征向量.考察(A+2E)x(A+2E)x=Ax+2Ex=λx+2x=(λ+2)x所以Α+2E的特征值为λ+2,同时可以看到,对应的特征向量不变

LS的..由于A不一定可逆,所以AB～A^{-1}(AB)A=BA的解答有缺陷详细解答请见下图注意关于特征值是否为零的分类讨论是必要的

这个问题有些模糊,不好答.这样说吧,属于A的不同特征值的特征向量(每个特征值拿一个特征向量出来构成的向量组)线性无关.属于A的不同特征值的特征向量(每个特征值拿若干个线性无关的特征向量出来构成的向量组

这里,先给说一个结论,很好证的就是如果x是阵C的特征值,那么E+C的特征值为1+xa'b≠0,可以知道ab'也不会为0,而r(ab')

由于|A|=λ1λ2..λn,所以矩阵A可逆的充分必要条件是n个特征值不等于0

绝大多数情况下都不同如令A是对角元素分别为1,2的2*2对角矩阵B是对角元素分别为2,3的2*2对角矩阵(1,0),(0,1)都是他们的特征向量主要原因是特征值不必相同

充分非必要再问：从前推到后不是必要条件吗？我弄不清什么是充分条件什么是必要条件再答：从前推到后是充分条件，反过来是必要条件

填入:充分若A有n个不同的特征值,则A与对角相似.但逆不成立.

由于“n阶方阵A与对角矩阵相似的充要条件A有n个线性无关的特征向量”，而A具有n个不同的特征值，则A一定有n个线性无关的特征向量因此，n阶方阵A具有n个不同的特征值⇒A与对角矩阵相似但反之，不一定成立

因为A的n个特征值互异所以A可对角化,且A相似于对角矩阵diag(a1,...,an)又因为n阶方阵B与A有相同的特征值所以B也可对角化,且B相似于对角矩阵diag(a1,...,an)由相似的传递性

行列式的值等于特征值乘积0

设特征值b1--bn对应的特征向量为v1--vn.问题显然是对称的,不失一般性,考虑A-b1.显然,(A-b1)v1=Av1-b1v1=b1v1-b1v1=0,这说明0是A-b1的一个特征值.而(A-

幂零矩阵均满足条件,即对于任意n阶方阵A,若存在k使得A^k=0则称A幂零,而一个矩阵幂零的充要条件是其特征值全为零.我们考虑幂零矩阵的Jordan标准型那么任意的形如PJP^(-1),（P可逆）的矩