定義









方陣 的屬於特徵值 的特徵向量是齊次線性方程組 即 的非零解。此方程組 的解集 是 的子空間,稱為 的屬於特徵值 的 特徵子空間。



線性空間 上線性變換 的屬於特徵值 :的全體特徵向量與零向量構成的集合。




是 的子空間,稱為 的屬於特徵值 的 特徵子空間。

只要求出了特徵子空間的 的一組基,基向量的全體非零線性組合就是全體特徵向量。





同一線性變換 (或方陣 )的屬於不同特徵值 的特徵子空間之和是直和,屬於不同特徵值的特徵向量 線性無關。
對角化條件




上線性變換 如果在某組基下的矩陣 是對角陣,就稱 可對角化。





在基M下的矩陣是對角陣 M的向量全部是 的特徵向量 各特徵子空間的直和等於 。


方陣 如果相似於對角陣,就稱 可對角化。





是對角陣 P的各列是的特徵向量: 。



可對角化 在任何一組基下的矩陣可對角化。
幾何重數與代數重數









設 是方陣 A的全部不同的特徵值,每個特徵值 在特徵多項式 中的重數 稱為 的 代數重數,特徵子空間 的維數 稱為 幾何重數,每個特徵值 的幾何重數≥1且≤代數重數。


可對角化 所有的特徵值的幾何重數等於代數重數。


特殊情形:如果n階方陣 有n個不同的特徵值,則每個特徵值的代數重數和幾何重數都等於1, 可對角化。
例題分析與解答







設 的線性變換 將 中每個方陣 送到它的轉置 。求 的特徵值和特徵向量, 是否可對角化?












解 對任意 有 ,可見 是 上的恆等變換, 的屬於每個特徵值 的特徵向量 滿足 從而 ,將 代入得 ,從而 。





是 的屬於特徵值1的特徵向量 且 是非零對稱方陣。




是 的屬於特徵值-1的特徵向量 且 是非零斜對稱方陣。

存在一組由特徵向量組成的基:



在這組基下的矩陣是對角陣 。