线性代数问题，求矩阵的对角阵时为什么要把特征向量单位化呢？

因为正交阵的每一列都肯定是单位阵，所以需要单位化；如果不用正交阵作对角化过程，只用一般的可逆阵，就可以不单位化。
线性变换的特征向量是指在变换下方向不变，或者简单地乘以一个缩放因子的非零向量。特征向量对应的特征值是它所乘的那个缩放因子。特征空间就是由所有有着相同特征值的特征向量组成的空间，还包括零向量，但要注意零向量本身不是特征向量 。
线性变换的主特征向量是最大特征值对应的特征向量。特征值的几何重次是相应特征空间的维数。有限维向量空间上的一个线性变换的谱是其所有特征值的集合。
扩展资料：
求特征值和特征向量
1、描述正方形矩阵的特征值的重要工具是特征多项式，λ是A的特征值等价于线性方程组(A – λI) v = 0 （其中I是单位矩阵）有非零解v (一个特征向量)，因此等价于行列式|A – λI|=0 ；
2、函数p(λ) = det(A – λI)是λ的多项式，因为行列式定义为一些乘积的和，这就是A的特征多项式。矩阵的特征值也就是其特征多项式的零点。
3、一个矩阵A的特征值可以通过求解方程pA(λ) = 0来得到。 若A是一个n×n矩阵，则pA为n次多项式，因而A最多有n个特征值。 反过来，代数基本定理说这个方程刚好有n个根，如果重根也计算在内的话。
4、所有奇数次的多项式必有一个实数根，因此对于奇数n，每个实矩阵至少有一个实特征值。在实矩阵的情形，对于偶数或奇数的n，非实数特征值成共轭对出现。
5、一旦找到特征值λ，相应的特征向量可以通过求解特征方程(A – λI) v = 0 得到，其中v为待求特征向量，I为单位阵。没有实特征值的一个矩阵的例子是顺时针旋转90度。

线性代数问题。什么是主元，什么是主元列？如果以下图片显示的是增广矩阵，那么最后一列是主元列吗？如果

1. 线性代数里面的主元，是指将一个矩阵A通过初等变换（包括初等行变换和列变换）化为规范阶梯型矩阵B后，矩阵B中每行从左往右，第一个非零的元素必定是1，这个1就是主元，所有主元的组合就是主元列。
2. 增广矩阵去掉最后一列就组成了系数矩阵，得到主元列的方法相同，只是增广矩阵在初等变换列时多了一列。

线性代数问题。什么样的系数矩阵不相容呢？

方程组不相容吧
就是方程组无解
系数矩阵的秩≠增广矩阵的秩
即，r(A)≠r(A，b)
r(A)＝r(A，b)＝n时
方程组有唯一解
r(A)＝r(A，b)<n时
方程组有无穷解
这两种情况，方程组是相容的
线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。