广义特征向量计算方法

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代数重数与几何重数(对于单个特征值而言)

代数重数:相同特征值的个数。

几何重数:特征子空间的维数为几何重数,因为空间是几何里的概念,



r

a

n

k

(

λ

I

A

)

=

n

α

rank(λI-A)=n-α






r


a


n


k


(


λ


I













A


)




=








n













α





中的



α

α






α





值,几何重数 ≤ 代数重数。

在几何重数 = 代数重数时,A可以变换为对角阵,但两者不相同时,A只可以变换为约当阵,这里就需要使用广义特征向量。



广义特征向量计算




r

a

n

k

(

λ

I

A

)

=

n

α

rank(λI-A)=n-α






r


a


n


k


(


λ


I













A


)




=








n













α





,代数重数为



k

k






k





,则对于



λ

λ






λ





这个特征值有



α

α






α





个线性不相关的向量,就有



α

α






α





个约当小块,通过这



α

α






α





个向量来构建其余的



k

α

k-α






k













α





个向量,设为



X

1

X

2

.

.

.

X

α

X_{1}、X_{2}、…、X_{α}







X











1























X











2






















.


.


.






X











α






















。将需要构建的



k

α

k-α






k













α





个向量分成



α

α






α





组,每组基于一个



X

i

X_{i}







X











i






















构建。

例如



r

a

n

k

(

λ

I

A

)

=

10

2

rank(λI-A)=10-2






r


a


n


k


(


λ


I













A


)




=








1


0













2





,代数重数



k

=

5

k=5






k




=








5





,则可将5分为2组,可以为



S

1

=

3

S

2

=

2

S_{1}=3,S_{2}=2







S











1





















=








3






S











2





















=








2







公式:





V

S

1

1

=

(

λ

I

A

)

V

S

1

V

S

1

2

=

(

λ

I

A

)

V

S

1

1

V

1

=

(

1

)

S

1

1

(

λ

I

A

)

S

1

1

V

3

=

X

1

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

V_{S_{1}-1}=-(λI-A)V_{S_{1}}\\ V_{S_{1}-2}=-(λI-A)V_{S_{1}-1}\\ V_{1}=(-1)^{S_{1}-1}(λI-A)^{S_{1}-1}V_{3}=X_{1}\\ ………….







V












S











1






















1





















=











(


λ


I













A


)



V












S











1











































V












S











1






















2





















=











(


λ


I













A


)



V












S











1






















1


























V











1





















=








(





1



)












S











1






















1










(


λ


I













A



)












S











1






















1











V











3





















=









X











1

























.


.


.


.


.


.


.


.


.


.


.


.


.





我们先求出



S

1

S_{1}







S











1






















组对应的三个列向量,



S

1

S_{1}







S











1






















组以



X

1

X_{1}







X











1






















为基向量,构建



V

3

V

2

V

1

V_{3},V_{2},V_{1}







V











3























V











2























V











1






















,根据





(

1

)

S

1

1

(

λ

I

A

)

S

1

1

V

3

=

X

1

(-1)^{S_{1}-1}(λI-A)^{S_{1}-1}V_{3}=X_{1}






(





1



)












S











1






















1










(


λ


I













A



)












S











1






















1











V











3





















=









X











1























得到最大下标的



V

3

V_{3}







V











3






















(最高下标的



V

3

V_{3}







V











3






















和最低下标的



V

1

V_{1}







V











1






















才与



X

1

X_{1}







X











1






















有直接关系),然后根据




V

2

=

(

λ

I

A

)

V

3

V_{2}=-(λI-A)V_{3}







V











2





















=











(


λ


I













A


)



V











3



























V

1

=

(

λ

I

A

)

V

2

=

X

1

V_{1}=-(λI-A)V_{2}=X_{1}







V











1





















=











(


λ


I













A


)



V











2





















=









X











1
























得到



V

2

V_{2}







V











2


























V

1

V_{1}







V











1






















,同理得到



S

2

S_{2}







S











2






















组下的两个列向量



W

2

W_{2}







W











2


























W

1

W_{1}







W











1






















,则Q=[



V

1

V_{1}







V











1

























V

2

V_{2}







V











2

























V

3

V_{3}







V











3

























W

1

W_{1}







W











1

























W

2

W_{2}







W











2






















] 。

证明与例题详见

广义特征向量的构造



简易方法求广义特征向量

公式:





λ

1

P

1

A

P

1

=

0

λ

1

P

2

A

P

2

=

P

1

λ

1

P

3

A

P

3

=

P

2

.

.

.

.

.

.

.

.

.

λ_{1}P_{1}-AP_{1}=0\\ λ_{1}P_{2}-AP_{2}=P_{1}\\ λ_{1}P_{3}-AP_{3}=P_{2}\\ ………







λ











1




















P











1






























A



P











1





















=








0









λ











1




















P











2






























A



P











2





















=









P











1


























λ











1




















P











3






























A



P











3





















=









P











2

























.


.


.


.


.


.


.


.


.







Q=[



P

1

P_{1}







P











1

























P

2

P_{2}







P











2

























P

3

P_{3}







P











3

























P

4

P_{4}







P











4

























P

5

P_{5}







P











5

























P

6

P_{6}







P











6






















]



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