1楼：
是行列式，不是矩阵。行列式的第二列加到第一列上，则第一列提取公因子y+2，然后第一行乘以-1加到第二行上，行列式是上三角行列式了，直接得结果(y+2)平方(y-4)
线性代数的时候给了矩阵是怎么求特征值和特征函数的
2楼：匿名用户
根据ax=λx，即(a-λe)x=o,令a-λe的行列式等于0求所有特征值λ
然后将各个特征值代入a-λe，求（a-λe)x=o这个其次线性方程组的一个基础解系，即x1,x2,...,xn，这些解向量就是特征向量。
特征函数主要看f(a)的形式，它是什么形式，f(λ)一般就是什么形式。
3楼：涂智华
对于n阶矩阵a，如果存在λ和非零n阶向量x，使得：ax=λx，那么λ就是特征值，x是对应于λ的特征向量。
求λi-a的行列式为0的解即是λ的取值，其中i为n阶单位矩阵。λi-a的行列式即为特征函数。
4楼：匿名用户
如果这个矩阵设为a，那么是现求特征值，再求特征向量。就是解方程组ax=λx，移过来就是（a-λ）x=0，因为原来的ax里面的x是无穷多个解，所以（a-λ）x=0也是和ax一样的解，换句话说就是（a-λ）x=0有无穷多解，那么这个方程的系数矩阵的行列式就是0（无穷多解的其次方程组，系数矩阵拍成的列向量线性无关，等价于矩阵行列式等于零）。第一步，令丨a-λ丨=0，这样你能求出好几个λ，这个特征根就是特征值，比如说a是4阶的，你求出来的λ就有四个（必须是实数），这里买呢可能会有重根但是要都写出来，重复的算一个特征值；第二步，解四个方程（a-λi）x=0（i=1,2,3,4）的解，并且求出基础解系，基础解系是解里面的一个极大无关组，因为解有无穷多个，重复根你只要算一次就可以；第三步，求出的基础解系里面的每个列向量就是特征向量，只不过你特征值是对应的λ1，λ2，λ3，λ4这么写，你的这个列向量必须按照对应特征值的顺序列，也是从左往右写成列向量α1，α2，α3，α4,；如果你对角矩阵，还要经过施密特正交化，这是第四步，这个运算比较麻烦，公式别记错了，得到新的列向量组β1，β2，β3，β4，也是从左到右；第五步，对角的矩阵设成b，于是b=p转置ap，p就是第四步求出的βi列向量组，要从左往右写，p转置是用p进行初等列变换得到，把单位矩阵写在下面然后列变换。
最后算出p转置之后不用再求p转置ap去算b，b的元素就是那几个特征值（从左往右写成对角阵）。
5楼：匿名用户
对于矩阵a, ax=sx决定了特征值s和特征向量x
也可以说(a-se)x=0
要想x有非0解，det(a-se) =0，求解这个方程就得到特征值，再带回(a-se)x =0就可以求得特征向量
6楼：匿名用户
|λ|λ
|λ|λe-a| = |λ-1 1 a| |-2 λ-a 2| |a 1 λ-1| |λe-a| = |λ-1 1 a| |-2 λ-a 2| |a+1-λ 0 λ-a-1| |λe-a| = |λ+a-1 1 a| |0 λ-a 2| |0 0 λ-a-1| |λe-a| =(λ+a-1)(λ-a)(λ-a-1) 得特征值 λ = -a+1， a， a+1 对于 λ = -a+1， λe-a = [-a 1 a] [-2 -2a+1
7楼：来个回答好的
求矩阵的特征值与特征向量。
解：由特征方程
解得a有2重特征值λ1=λ2=-2，有单特征值λ3=4。
对于特征值λ1=λ2=-2，解方程组(-2e-a)x=θ得同解方程组x1-x2+x3=0，解为x1=x2-x3(x2,x3为自由未知量)。分别令自由未知量
得基础解系
所以a的对应于特征值λ1=λ2=-2的全部特征向量为x=k1ξ1+k2ξ2(k1,k2不全为零)，可见，特征值λ=-2的特征向量空间是二维的。注意，特征值在重根时，特征向量空间的维数是特征根的重数。
对于特征值λ3=4，方程组(4e-a)x=q得同解方程组为
通解为令自由未知量x3=2得基础解系ξ3
，所以a的对于特征值λ3=4得全部特征向量为x= k3ξ3。
线性代数中怎样求特征值和特征向量？
8楼：曾经的一只猪
特征值与特征向量是线性代数的核心也是难点，在机器学习算法中应用十分广泛。要求线性代数中的特征值和特征向量，就要先弄清楚定义：
设 a 是 n 阶矩阵，如果存在一个数 λ 及非零的 n 维列向量 α ，使得aα=λαaα=λα成立，则称 λ 是矩阵 a 的一个特征值，称非零向量 α 是矩阵 a 属于特征值 λ 的一个特征向量。
观察这个定义可以发现，特征值是一个数，特征向量是一个列向量，一个矩阵乘以一个向量就等于一个数乘以一个向量。
线性代数求n阶矩阵的特征值和特征向量
9楼：嘉陵江里洗澡
华工的线代不谢 虽然我看答案没看懂没什么有n
10楼：匿名用户
给你答案其实是在害你，给你知识点，如果还不会再来问我
线性代数的学习切入点：线性方程组。换言之，可以把线性代数看作是在研究线性方程组这一对象的过程中建立起来的学科。
线性方程组的特点：方程是未知数的一次齐次式，方程组的数目s和未知数的个数n可以相同，也可以不同。
关于线性方程组的解，有三个问题值得讨论：
（1）、方程组是否有解，即解的存在性问题；
（2）、方程组如何求解，有多少个解；
（3）、方程组有不止一个解时，这些不同的解之间有无内在联系，即解的结构问题。
高斯消元法，最基础和最直接的求解线性方程组的方法，其中涉及到三种对方程的同解变换：
（1）、把某个方程的k倍加到另外一个方程上去；
（2）、交换某两个方程的位置；
（3）、用某个常数k乘以某个方程。我们把这三种变换统称为线性方程组的初等变换。
任意的线性方程组都可以通过初等变换化为阶梯形方程组。
由具体例子可看出，化为阶梯形方程组后，就可以依次解出每个未知数的值，从而求得方程组的解。
对方程组的解起决定性作用的是未知数的系数及其相对位置，所以可以把方程组的所有系数及常数项按原来的位置提取出来，形成一张表，通过研究这张表，就可以判断解的情况。我们把这样一张由若干个数按某种方式构成的表称为矩阵。
可以用矩阵的形式来表示一个线性方程组，这至少在书写和表达上都更加简洁。
系数矩阵和增广矩阵。
高斯消元法中对线性方程组的初等变换，就对应的是矩阵的初等行变换。阶梯形方程组，对应的是阶梯形矩阵。换言之，任意的线性方程组，都可以通过对其增广矩阵做初等行变换化为阶梯形矩阵，求得解。
阶梯形矩阵的特点：左下方的元素全为零，每一行的第一个不为零的元素称为该行的主元。
对不同的线性方程组的具体求解结果进行归纳总结（有唯一解、无解、有无穷多解），再经过严格证明，可得到关于线性方程组解的判别定理：首先是通过初等变换将方程组化为阶梯形，若得到的阶梯形方程组中出现0=d这一项，则方程组无解，若未出现0=d一项，则方程组有解；在方程组有解的情况下，若阶梯形的非零行数目r等于未知量数目n，方程组有唯一解，若r在利用初等变换得到阶梯型后，还可进一步得到最简形，使用最简形，最简形的特点是主元上方的元素也全为零，这对于求解未知量的值更加方便，但代价是之前需要经过更多的初等变换。在求解过程中，选择阶梯形还是最简形，取决于个人习惯。
常数项全为零的线性方程称为齐次方程组，齐次方程组必有零解。
齐次方程组的方程组个数若小于未知量个数，则方程组一定有非零解。
利用高斯消元法和解的判别定理，以及能够回答前述的基本问题（1）解的存在性问题和（2）如何求解的问题，这是以线性方程组为出发点建立起来的最基本理论。
对于n个方程n个未知数的特殊情形，我们发现可以利用系数的某种组合来表示其解，这种按特定规则表示的系数组合称为一个线性方程组（或矩阵）的行列式。行列式的特点：有n！
项，每项的符号由角标排列的逆序数决定，是一个数。
通过对行列式进行研究，得到了行列式具有的一些性质（如交换某两行其值反号、有两行对应成比例其值为零、可按行等等），这些性质都有助于我们更方便的计算行列式。
用系数行列式可以判断n个方程的n元线性方程组的解的情况，这就是克莱姆法则。
总而言之，可把行列式看作是为了研究方程数目与未知量数目相等的特殊情形时引出的一部分内容
线性代数求特征值和特征向量?
11楼：匿名用户
p就是用斯密特正交化法，求到的单位特征向量。p^-1不用我说了吧？
12楼：匿名用户
题目没有，看不出a和b关系，就没法说p怎么来的
13楼：匿名用户
题目条件里不是清楚的写着矩阵p么
显然(p，e)=
0 1 0 1 0 0
1 0 1 0 1 0
0 0 1 0 0 1 r2-r3，交换r1r2~1 0 0 0 1 -1
0 1 0 1 0 0
0 0 1 0 0 1
得到p的逆矩阵p^-1=
0 1 -1
1 0 0
0 0 1
再去乘以三个a向量
得到的就是题目解答里的结果了
14楼：独吟独赏独步
p是a的特征向量拼在一起的矩阵，p-1就是矩阵求逆。
数学 线性代数 求下列矩阵的全部特征值和特征向量
15楼：匿名用户
|λ-a|=
λ-4 5 -2
-5 λ+7 -3
-6 9 λ-4
(λ-4)(λ+3λ-1)-5(-5λ+2)-2(-3+6λ)=(λ-4)(λ+3λ-1)+13λ-4=λ-λ=0
λ=0,1
当λ=1
-3 5 -2 1 -1 0 0 0 0
-5 8 -3 ------------ 1 -1 0 ---------- 1 -1 0
-6 9 -3 2 -3 1 1 0 -1
就是1,1,1啊
球踩呐~_~
线性代数。求矩阵的特征值与特征向量
16楼：小乐笑了
解出特征值之后，再代入特征方程，求出基础解系，得到特征向量，例如：
线性代数，已知特征值和对应特征向量，怎么求原矩阵
17楼：习奕声赖鸾
以它的特征值为对角元素构造对角矩阵b，以相应的特征向量为列向量，构造矩阵p，则ap＝pb，所以a＝pb(p逆)
线性代数特征值和特征向量的关系,线性代数，A的特征值与A的伴随矩阵的特征值有什么关系？怎么推出来的？
1楼 小乐笑了 将特征值代入特征方程 i a x 0 求出基础解系，即可得到该特征值所对应的特征向量 线性代数，a的特征值与a的伴随矩阵的特征值有什么关系？怎么推出来的？ 2楼 demon陌 当a可逆时 若 是 a的特征值 是a的属于特征值 的特征向量 则 a 是 a 的特征值 仍是a 的属于特征值...
线代中特征值跟特征向量的引入的目的是什么
1楼 匿名用户 数学工具 对于某些计算像种群密度变化人口迁移 基因频率很有用 并且对于线代后面很多内容是基础 目前只了解这些 线性代数中的特征值特征向量与现实有什么联系，实际生活中用在 ？ 2楼 如果你把a x lambda x中的a看做一种变换，一种作用，那么那些 在这种作用下，只改变长短不改变方...