特征方程tip学习微分方式时会遇到特征方程，求解数列通项也会遇到特征方程，线性代数中也有特征方程，那么特征方程到底是什么呢？
先给出答案，他们都可以归结于线性代数中的特征方程。
常系数齐次线性递推数列
假设我们有 k 阶常系数线性递推数列
a(n+k)=c1a(n+k−1)+⋯+cka(n)(1)a(n+k)=c_{1}a(n+k-1)+\cdots+c_{k}a(n) \tag{1}a(n+k)=c1a(n+k−1)+⋯+cka(n)(1)
其中 k>0k>0k>0，c1,⋯ ,ckc_{1},\cdots,c_{k}c1,⋯,ck 为常数，其中 ck≠0c_{k}\neq 0ck=0，其特征方程
λk−c1λk−1−⋯−ck−1λ−ck=0(2)\lambda^k-c_{1}\lambda^{k-1}-\cdots-c_{k-1}\lambda-c_{k}=0 \tag2λk−c1λk−1−⋯−ck−1λ−ck=0(2)
特征方程的 kkk 个解是该线性递推数列的特征根。
线性代数中的特征方程
见 此
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tip由上可以看到，特征方程伴随着方阵出现，但是齐次线性递推数列的矩阵在哪里呢？
对于 k 阶常系数线性递推数列，可以使用变量代换的方法来降低阶数，将其变为 k 元一阶线性差分方程组
{a1(n+1)=c1c1(n)+c2a2(n)+…+ck−1ak−1(n)+ckak(n)a2(n+1)=a1(n)a3(n+1)=a2(n)⋯ak(n+1)=ak−1(n)\left\{
\begin{align*}
a_{1}(n+1) &= c_{1}c_1(n) + c_{2}a_2(n) + \ldots + c_{k-1}a_{k-1}(n) + c_{k}a_{k}(n) \\ a_{2}(n+1) &= a_{1}(n)\\
a_{3}(n+1) &= a_{2}(n)\\
&\cdots \\
a_{k}(n+1) &= a_{k-1}(n)\\
\end{align*}\right.⎩⎨⎧a1(n+1)a2(n+1)a3(n+1)ak(n+1)=c1c1(n)+c2a2(n)+…+ck−1ak−1(n)+ckak(n)=a1(n)=a2(n)⋯=ak−1(n)
info常微分方程按照同样的方法可以转换为差分方程组，形式类似。
则其所表示的矩阵为
[c1c2⋯ck10⋯001⋯0⋮⋮⋱⋮00⋯0]\begin{bmatrix} c_{1} & c_{2}& \cdots & c_{{k}} \\ 1& 0 &\cdots &0 \\ 0& 1 &\cdots &0 \\ \vdots& \vdots& \ddots&\vdots\\0 &0& \cdots &0 \end{bmatrix}c110⋮0c201⋮0⋯⋯⋯⋱⋯ck00⋮0
而 (2)(2)(2) 式恰好是上面矩阵的特征方程。
warning后面的看不懂了…