秩为一的矩阵的行列式怎么计算?

如题所述

秩为1的矩阵的特征值特征向量公式为:Aβ=βα^Tβ=α^Tββ。

如果矩阵可以对角化,那么非0特征值的个数就等于矩阵的秩,如果矩阵不可以对角化,这个结论就不一定成立。设A是n阶方阵,如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立,那么这样的数λ称为矩阵A特征值,非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。

求特征向量从定义出发,Ax=cx,A为矩阵,c为特征值,x为特征向量。矩阵A乘以x表示,对向量x进行一次转换,而该转换的效果为常数c乘以向量x,通常求特征值和特征向量即为求出该矩阵能使哪些向量(当然是特征向量)只发生拉伸,使其发生拉伸的程度如何。

对矩阵进行初等变换时,特征值也发生了变化,所以化出来的上三角矩阵的特征值一般不是原矩阵的特征值。在线性代数中,一个n×n矩阵A的主对角线(从左上方至右下方的对角线)上各个元素的总和被称为矩阵A的迹(或迹数),一般记作tr(A)。

矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。

线性变换及对称

线性变换及其所对应的对称,在现代物理学中有着重要的角色。例如,在量子场论中,基本粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示,具体来说,即它们在旋量群下的表现。

内含泡利矩阵及更通用的狄拉克矩阵的具体表示,在费米子的物理描述中,是一项不可或缺的构成部分,而费米子的表现可以用旋量来表述。描述最轻的三种夸克时,需要用到一种内含特殊酉群SU(3)的群论表示。

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