证明矩阵的迹等于特征值之和,矩阵的行列式等于特征值的乘积

证明矩阵的迹等于特征值之和,矩阵的行列式等于特征值的乘积证明矩阵的迹等于特征值之和,矩阵的行列式等于特征值的乘积矩阵的特征值有以下性质:设n阶矩阵$M=(m_{ij})_{n\timesn}$的全部特征值为$\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n$,则有性质1:$\lambda_1\lambda_2

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证明矩阵的迹等于特征值之和,矩阵的行列式等于特征值的乘积

矩阵的特征值有以下性质:

设n阶矩阵\(M=(m_{ij})_{n\times n}\)的全部特征值为\(\lambda _1,\lambda _2,\cdots ,\lambda _n\),则有

性质1:\(\lambda _1 \lambda _2 \cdots \lambda _n =det(M)\)
性质2:\(\lambda _1 + \lambda _2 + \cdots + \lambda _n = m_{11} + m_{22} + \cdots +m _{nn}\)
《高等数学基础线性代数与解析几何第二版》(魏战线)中对此证明略过,以下给出证明过程。

证明:

首先列出求特征值\(\lambda\)的基本公式:

\[det(\lambda I-M)= \begin{vmatrix} \lambda – m_{11} & -m_{12} & -m_{13} & \cdots & -m_{1n}\\ -m_{21} & \lambda – m_{22} & -m_{23} & \cdots & -m_{2n}\\ -m_{31} & – m_{32} & \lambda -m_{33} & \cdots & -m_{3n}\\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ -m_{n1} & -m_{n2} & -m_{n3} & \cdots & \lambda -m_{nn} \end{vmatrix} =0 \tag{1} \]

基本思路是采用两种方式展开\(det(\lambda I – M)\),然后对照\(\lambda ^{n-1}\)的系数和常数项,得出上述两个性质。

1. 因式分解展开:

\(det(\lambda I – M)\)\(\lambda\)的一元\(n\)次多项式,所以有

\[det(\lambda I – M) = (\lambda – \lambda_1)(\lambda – \lambda_2)\cdots(\lambda – \lambda_n) \]

对其进行因式分解展开就有:

\[det(\lambda I -M)=\lambda ^n -(\lambda_1 +\lambda_2 +\cdots +\lambda_n )\lambda^{n-1}+\cdots + (-1)^n \lambda_1 \lambda_2 \cdots \lambda_n \tag{2} \]

注意,我们只写出了\(\lambda^n 、 \lambda^{n-1}\)和常数项,因为后面的证明中只需要这几项。

2. 直接展开:

可以看到

\[det(\lambda I-M)= \begin{vmatrix} \lambda – m_{11} & -m_{12} & -m_{13} & \cdots & -m_{1n}\\ -m_{21} & \lambda – m_{22} & -m_{23} & \cdots & -m_{2n}\\ -m_{31} & – m_{32} & \lambda -m_{33} & \cdots & -m_{3n}\\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ -m_{n1} & -m_{n2} & -m_{n3} & \cdots & \lambda -m_{nn} \end{vmatrix} =0 \tag{1} \]

以第一行展开(或者随便一行或一列),我们会发现,拥有\(\lambda ^n\)\(\lambda ^{n-1}\)的只有一项:

\[(\lambda -m_{11})(\lambda – m_{22})\cdots(\lambda – m_{nn})\tag{3} \]

其他的最高只有\(\lambda ^{n-2}\),从(3)式就能知道:

\(\lambda ^n\)的系数是1;\(\lambda ^{n-1}\)的系数是\(-m_{11}-m_{22}-\cdots -m_{nn}\)

与(2)式对照,得到性质2。

然后回到式子(1),在\(\vert \lambda I – M \vert\)中,求常数项可以直接令\(\lambda = 0\),即:

\[常数项=\vert \lambda I – M \vert _{\lambda = 0} =\vert -M \vert =(-1)^ndet(M) \]

于是我们就得到了常数项\((-1)^ndet(M)\),对照(2)式中的常数项,性质1得证。

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