선형대수 : 선형대수 : 세 번째 순서인 실제 대칭 행렬의 고유값 , 그리고 p1,1,1,1-1-80을 의 고유 벡터가 되게 합니다 . 고유값 kype3brid에 속하는 A의 고유 벡터는 획득되고 , 대칭 행렬 A는 획득됩니다 . 고유 벡터를 x1 , x2 , x2 , x3을 대입해 봅시다 그게 이유야 . 한 가지 해결책은 환자 1,0명의 환자를 대상으로 한 검사입니다 . 만약 두 벡터가 있다면 어떻게 상관관계를 판단할까요 ? 나는 오직 세 개의 벡터만 알고 있다 .

선형대수 : 선형대수 : 세 번째 순서인 실제 대칭 행렬의 고유값 , 그리고 p1,1,1,1-1-80을 의 고유 벡터가 되게 합니다 . 고유값 kype3brid에 속하는 A의 고유 벡터는 획득되고 , 대칭 행렬 A는 획득됩니다 . 고유 벡터를 x1 , x2 , x2 , x3을 대입해 봅시다 그게 이유야 . 한 가지 해결책은 환자 1,0명의 환자를 대상으로 한 검사입니다 . 만약 두 벡터가 있다면 어떻게 상관관계를 판단할까요 ? 나는 오직 세 개의 벡터만 알고 있다 .

첫 번째 문제는 다른 고유값에 속하는 고유 벡터가 서로 직교한다는 것입니다 . 따라서 1과 -1의 고유 벡터는 서로 직교합니다 .

A가 세 개의 고유값을 가진 세 번째 순서 실제 대칭 행렬임을 고려하면 각 고유값에 대한 고유 벡터가 몇 개 있는지 알 수 있습니다 . 순서 3의 실제 대칭 행렬이 세 개의 고유값을 가지고 있나요 ?

세 번째 순서 행렬에는 세 개의 고유값이 있어야 합니다 . 왜냐하면 고유 방정식은 한 개의 요소를 가진 입방 방정식이기 때문입니다 . 그러나 세 개의 루트가 있어야 합니다 .

P가 실제 대칭 행렬 A의 고유 벡터인 경우 해당 고유값 = ?

A의 고유값과 P가 고유값에 속하는 A의 고유 벡터가 되도록 합니다 .
그리고 AP .
그래서 P^AP는
P가 고유 벡터이기 때문에 , P^TP 0
그래서 ( P^TAP ) / ( P^TP )

A는 순서 n과 P의 실제 대칭 행렬이 될 것입니다 . n차원 열 벡터가 고유값 벡터에 속하는 A의 고유벡터임을 고려할 때 A . [ P^ ( -1 ) ]

알 수 있는
그래서 P^ ( P^T ) ^ ( P^T )
그래서 P^ ( P^-1 ) ^ ( ^ ) ^ ( ^ )
그래서 ( P^-1AP ) ^ ( P^T )
( B ) 정답

A는 순서 n과 P의 실제 대칭 행렬이 될 것입니다 . n차원 열 벡터가 고유값 벡터에 속하는 A의 고유 벡터와 고유 벡터의 고유 벡터의 고유 벡터입니다 . P-11 B . 그래 D ( P-1 ) TF

n차원 열 벡터는 고유값 벡터에 속하는 A의 고유 벡터가 되는 것으로 알려져 있습니다 .
그 다음 : ( P-1AP )
즉 , 방정식의 양 변을 212로 곱합니다 .
( P-1AP ) T ( PTA ) = PTA ( PTA ) ( PTA ) = ( PTA )
선택됨 : B .

벡터의 고유 벡터의 고유 벡터가 되고 , 고유값 벡터에 해당하는 행렬의 고유 벡터가 됩니다 .

쉽게 쓰기 위해 , P는 Q로 바뀌어
... 을 고려해보자 .
( p^-1 )
( P^-1 ) ^ ( Q^-1 ) ==============================================================================================================================================================================================================================================
그래서 고유값과 대응되는 고유 벡터는 입니다 .