矩阵思想的形成与发展本科论文

矩阵思想的形成与发展本科论文
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矩阵思想的形成与发展本科论文

目录

1.前言 (1)

2.早期行列式计算中孕育的矩阵思想........................................................................(2) 3.矩阵思想的形成 (2)

3.1矩阵的基本思想 (3)

3.2矩阵运算 (4)

4.矩阵的发展 (7)

4.1特征值与特征向量 (9)

4.2标准形 (10)

4.3方程组的解 (11)

5.结论 (12)

参考文献 (13)

致谢 (14)

摘要

矩阵形式解方程组在中国古代数学著作《九章算术》中已相当成熟,但这部著作并没有建立起独立的矩阵理论,而仅把矩阵看作一种排列形式来解决实际问题。矩阵在中国古代的萌芽,蕴含了丰富的矩阵算法与程序化等思想。矩阵概念产生并发展于19世纪的欧洲,欧洲的社会环境与文化背景为矩阵的早期发展提供了适宜的舞台,一大批矩阵理论的奠基者做了大量的工作,使矩阵从零散的知识发展为系统完善的理论体系,为矩阵理论的形成与发展做出了重要的贡献。从18世纪末到19世纪中叶,这种排列形式在求解线性方程组和行列形式来解决实际问题,本文通过对矩阵理论发展过程中的众多数学家工作的考察,揭示了矩阵思想从萌芽、早期发展到成熟以及进一步完善的全过程。

关键词:矩阵;矩阵发展;凯莱;矩阵思想

Abstract

The matrix form solution of equations in Chinese ancient mathematics" arithmetic in nine sections" has been quite mature, but it hasn't established the independent matrix theory, and only the matrix as an arrangement to solve practical problems. Matrix in ancient China budding, contains rich matrix algorithm and programming ideas. Matrix concept originated from the nineteenth Century in Europe, the European social environment and cultural background for the matrix of early development to provide a suitable stage, a large number of matrix theory of the founders did much work, so that the matrix from a fragmented knowledge development for the system of perfect theory, matrix

theory's formation and the development has made important contribution. From the late eighteenth Century to the middle of the nineteenth Century, this kind of arrangement form in solving linear equations and the ranks of the form to the solution of practical problems, based on the matrix theory in the process of development of many mathematicians work study, reveals the idea of matrix from bud, early development to mature and perfect the whole process.

Key words: Matrix; Matrix development ; Kailai; matrix theory

1引言

矩阵直接产生于线性方程组并运用于其求解,这方面的工作在我国最早出现在《九章算术》(公元前1世纪)中解方程组的“遍乘直除”法,这与19世纪高

斯创立的“高斯消元法”的思想是一致的。矩阵作为一个独立的概念是基于行列式的研究基础上,其基本性质在其概念产生之前就因为行列式的工作建立得很完善了。从逻辑上看,矩阵概念是行列式的前概念,是行列式概念的一般推广,而历史的次序却正好相反。行列式关注一个方阵所确定出来的一个值,而在很多问题中,并不需要确定这个方阵所确定的一个值,而是这个方阵本身的结构,并且方阵可以变成任意的n

m 结构。这样,行列式向矩阵推广就是很自然的了。

“矩阵”这个名词是西尔维斯特给出的(1850),不过他仅仅是把矩阵用于表达一个行列式。把矩阵作为一个独立的对象进行研究,最早的是凯莱。同样,最初他也是把矩阵作为行列式的推广或者作为线性方程组的表达工具。不过,在《矩阵论的研究报告》(1855)中就开始把矩阵作为一个独立研究对象。他从基本的概念开始,定义矩阵的加法、乘法(包括数乘)、矩阵的逆、转置矩阵、方阵的特征方程和特征根(这一术语最早是柯西给出的,见“行列式的发展”)等。特征方程和特征根的工作被哈密顿、弗罗贝尼乌斯(F.G.Frobenius,1849——1917)等数学家推广了。矩阵的秩概念是弗罗贝尼乌斯提出的(1896),不变因子和初等因子是从西尔维斯特和魏尔斯特拉斯的工作

中产生的,并被弗罗贝尼乌斯用于矩阵中,进一步合乎逻辑地系统化了不变因子和初等因子在矩阵中的理论(1878)。正交矩阵被赫尔默特(F.R.Helmert,1843——1917)和弗罗贝尼乌斯研究,并引起很多注意。从魏尔斯特拉斯的行列式工作(1868)中可以直接导出相似矩阵的概念及其性质。相似矩阵和特征方程的关系被若尔当(M.E.C.Jordan,1838——1922)拓展了,而弗罗贝尼乌斯则用逆变换处理相似变换,并给出合同矩阵概念。梅茨勒(W.H.Metaler,1863——?)引进了矩阵的超越函数概念并将其写成矩阵的幂级数的形式(1892)。矩阵用来表示二次型和双线性密切关系。凯莱提出了把超复数当作矩阵来看待的思想。

行列式和矩阵被推广到了无限阶,并与傅里叶级数相联系,这方面的工作在后来的积分方程理论中展示了广泛的天地。把矩阵和行列式的元素从整数到实数,再到复数是的另一个方向的推广,不过矩阵的性质还与元素的性质相联系,20世纪对矩阵的研究已经完全将元素置于一般的抽象域,并在物理学中发挥了重要作用。

2早期行列式计算中孕育的矩阵思想

从数学史看,优良的数学符号和生动的概念是数学思想产生的动力和钥匙。行列式与矩阵的发明就属于

这和情形。

行列式出现于线性方程组的求解。它的名称最先由柯西使用。现在的两条竖线记法是由凯莱最先给出的(1841)。柯西给出行列式的第一个系统的、几乎是近代的处理,得到行列式的乘法定理ij ij ij c b a

=?,其中ij a 和ij b 代表n 阶行列式,而∑=k kj

ik ij b a c ,即在乘积的第i 行第j 列的项是ij a 的第i 行和ij

b 的第j 列的对应元素和乘积之和。柯西还改进了拉普拉斯行列式展开定理,并给了一个证明。

行列式理论的另一发展者是英国数学家西尔威斯

特(J.J.Sylvester ,1814——1897)。他改进了从一个n 次的和一个m 次的多项式中消去x 的方法,引入了初等因子概念,还对矩阵理论有所创见。

最先讨论函数行列式的是雅可比。他于1841年给

出函数行列式的求导公式

∑=??=??j

i ij ij ij ij a A t D A a D ,', 其中ij a 是t 的函数,ij A 是ij a 的余子式,D 是行列式。他还

将行列式应用到多重积分的变数替换中,得出某些结果。

矩阵一词是西尔威斯特于1850年首先使用的,但

矩阵理论早已见诸于各种数学论著。中国古代《九章算术》中的方程组解法实质上就是一种南增广矩阵的运算。在行列式的研究中也涉及一些矩阵方法。不过,将矩阵作为一个数学对象来研究是由凯莱开始的,他被认为是矩阵论的创立者。

1855年凯莱引进矩阵以化简线性变换的记号,给出一些基本概念。1858年他双定义了零矩阵、矩阵的和与积等概念,讨论了特征方程与特征值,得到与特征方程有关的凯莱-哈密顿定理等。

弗罗贝尼乌斯于1879年引入了矩阵的秩的概念,还于1878年将行列式中的不变因子和初等因子理论。同时他使用了正交矩阵一词,证明了:如果S表示一对称矩阵,T表示一斜对称矩阵,则正交矩阵总能写成

(T

/(

)

I+

-。他的论述还涉及

T

I

S

/(

)

)

(T

S+

T

-的形式,或简记为)

矩阵的相似变换,合同矩阵或同步矩阵的概念等。

现代行列式与矩阵的研究从形式上已推广到无限阶,从内容上已有属于抽象域的元素的矩阵,这些理论都在继续发展之中。

3矩阵思想的形成

矩阵思想其实很早就有了,至少可以追溯到汉代中国学者在解线性方程时的应用,《九章算术》中有许多例子,我们举一例。

例1 今有五羊、四犬、三鸡、二兔,直钱一千四

百九十六;四羊、二犬、六鸡、三兔,直钱一千一百七十五;三羊、一犬、七鸡、五兔,直钱九百五十八;二羊、三犬、五鸡、一兔,直钱八百六十一。问羊、犬、鸡、兔价各几何?

答曰:羊价一百七十七;犬价一百二十一;鸡价

二十三;兔价二十九。

术曰:如方程,以正负术入之。

861958117514961

5325

7633

1242345

用左列第一行数遍乘行中各数,由所得新数减去

右列适当倍数,以消去头数为止。同样的方法消去右边各列头数。然后消去第二行数,如此下去求得兔价。其实和今天列方程解是一样的。

今解:设羊、狗、鸡、兔每只钱各为x 、y 、z 、u ,则依据题设条件列方程:

???????=+++=+++=+++=+++861532958

5731175362414962345u z y x u z y x u z y x u z y x

得???????====2923

121177u z y x

在18世纪或者更早些时候,数的方阵的行列式已

被计算和使用了通常是在解线性方程组时使用。尽管在当时阵列本身并没有单独引起注意。19世纪的其他工作导致阵列更加形式的计算,并在19世纪中叶导致了矩阵概念的定义以及矩阵代数的发展。除了这些形式化的工作,还有矩阵论发展中深刻的一面,即从高斯二次型的研究中发展出来的成果,并最终引起了相似、对角化和标准型的矩阵分类。

3.1矩阵的基本思想

高斯在他的次型理论中讨论到了可以把一个形式转化成另一个形式的线性变换的思想,如果222cy bxy ax F ++=,那么变换???'+'='+'=y x y y x x δγβα把F 变成一个新的形式F ',它的系数依赖于F 的系数和变换本身,高斯特别指

出如果F '通过另外一个变换???''+''='''+''='y x y y x x θηξε变成F '',这两个变

换的复合就把F 变成F ''的一个新变换:

???''++''+=''++''+=.)()(,)()(y x y y x x δθγηδηγεβθαξβηαε

在他研究的三元二次型2

22222Fz Eyz Dxz Cy Bxy Ax +++++时的计算过程,实际上就是33?矩阵的相乘法则。但高斯并没有明确指出这种复合的思想就是乘法。

在1815年,柯西发表了一篇关于行列式理论的基础性文章。在这篇文章中他不仅用这个名字代替了几

个旧的术语,而且用缩写的记号),(1

n a 代表他称之为“对称组”的矩阵:

nn n n n n a a a a a a a a a

2122121

11211

与它有一个相关的行列式。尽管关于行列式计算的许多基本结论很早就已经知道了,是柯西第一次在他的论文中给出了它们的完整论述,包括一个给定的矩阵伴随余子式的思想以及通过展开任何行或者列来计算行列式的步骤,继而在设若之后明确地认识到复合两个组),(1n a 和()n b ,1可以得到一个新的组()n m ,1

的思想。后者是通过熟知的乘法律定义的:

∑==n k j

k k i j i b a m 1,,,

之后,他证明了新组的行列式是原来两个组的行列式的乘积。

高斯的一位于1843年到爱尔兰拜访过哈密顿的学生弗尔迪南·奇特候德·爱森斯坦(1823——1852)用明确的符号T S ?来表示两个变换S 和T 的复合。这些内容写在1844年他的一篇讨论三次型的论文中,也许是从高斯的行列式简洁定理中得到启发。关于这个记号,爱森斯坦写道:“顺便地,在它的基础上可以建立一个

算法,其中包括把乘、除法以及乘幂的一般去处规则应用到两个线性方程的符号方程上。正确的符号方程总是可以得到,它思考的中心问题是因子的顺序,即,方程组的复合的顺序往往不可以改变。”推测一下这个乘法不可交换的代数体系是否与爱森斯坦在1843年和哈密顿的讨论有关次非常有趣,但可能永远也得不到答案。

3.2矩阵运算

爱森斯坦没能充分发展他的变换的代数的思想是因为他在39岁时就去世了,这方面的进展是由英国的亚瑟·凯莱和詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特(1814——1897)在19世纪90年代做出的。

在1850年西尔维斯特创造了矩阵一词来表示“一项由m 行n 列元素组成的矩形排列,”因为由那个排列,“我们能形成各种行列式组。”(矩阵的英语愿意是指可以引起其他事物的源头。)他当时并没有用这个术语,是他的朋友凯莱在1855年和1858年的论文中用到了该词,在1855年的那篇论文中凯莱注意到线性方程组中使用矩阵是非常方便的。因而他用:

()()

,,,,,,,,,,,,,,z y x ??????? ??'''''''''=γβαγβαγβαζηξ

来表示方程组

.

,

,,

+++=+''+''+''=+'+'+'=+++=z y x z y x z y x γβαζγβαηγβαξ

继而,他把方程组的解来矩阵的逆来表示:

()().,,,,,,,,,,,,,,1 ζηξγβαγβαγβα-??????? ??'''''''''=z y x

这种表示法是把矩阵方程与只含一个变量的简单方程类比而得来的。但是,凯莱在知道了克莱姆的法则之后,把逆矩阵的元素用含有适当的行列式的分数来表示。在1858年,凯莱用了单个的字母表示矩阵,并给出了矩阵相乘、相加以及相减的规则:

1)设有两个n m ?阶矩阵

????????????=????????????=mn m m n n mn m m n n b b b b b b b b b B a a a a a a a a a A 212222111211212222111211,

称B A ,所对应元素的和(或差)构成的n m ?阶矩阵

????????????±±±±±±±±±=mn mn m m m m n n n n b a b a b a b a b a b a b a b a b a C 221122222221211112121111

为B A ,的和(或差)记为()B A C B A C -=+=或。

例2 ,70152321,07634221??

????-=??????=B A 则 ()().775221407007165324322211,777865027007165324322211??????---=??????---------=-??

????=??????++++++-++=+B A B A

2)若k 是一个数矩阵????????????=mn m m n n a a a a a a a a a A 2122221

11211,将A 的每一个元

素都乘以数k ,得到的矩阵称为书k 与矩阵A 的乘积,记为kA ,即()n

m ij ka kA ?=。 3)设A 是m 行r 列矩阵,B 是r 行n 列矩阵

????????????=????????????=mn m m n n mn m m n n b b b b b b b b b B a a a a a a a a a A 2122221

11211212222111211,

则有元素

()

m j m i b a b a b a b a C r k kj ik rj ir j i j i ij ,,2,1;,,2,112211 ===+++=∑=

所构成的m 行n 列矩阵

????????????=mn m m n n c c c c c c c c c C 2122221

11211

叫矩阵A 与B 的乘积,记为AB C =。

之后,凯莱继续挖掘他的思想,不断地利用一般的代数运算和矩阵运算之间的相似性,并仔细留意这

种相似性不成立的情况。因而利用了33?矩阵的逆的公式,他写道:“当行列式变成0的时候,逆矩阵的概念就没有了,这种矩阵称为不定的,0矩阵是不定的,只有当两个矩阵中的一个或两个都是不定时,它们的乘积才可能是0.”

大概是由于凯用了单个的符号来表示矩阵才推出

了所谓的凯莱-哈密顿定理。对22?矩阵???? ??=d c b a M ,凯莱

把他的结果明确地写成

0det =???? ??--M d c b M a

凯莱首先是在1857年11月份一封给西尔维斯的信中表述这个“非凡”的定理的。他只简单地给出()()0012=-++-M bc ad M d a M (0

M 指单位矩阵)就证明了上述结论。其叙述在本质上是现代形式的一般结论,即M 满足λ的特征方程,()0det =-I M λ。凯莱注意到他已验证了33?矩阵的情形,进一步他写道:“我认为没有必要去验证一般的任意阶的矩阵满足这个定理了。”由乔治·弗罗贝乌斯(1849——1917)利用凯莱新符号在20年之后给出完整证明。

凯莱提出凯莱-哈密顿定理的动机就是想证明:“任何矩阵都会满足一个与它同阶的代数方程,”并由此而得到“矩阵的任何有理整函数可以表示成阶不超

过矩阵的阶的一个有理整函数。”凯莱甚至继续证明这个结论适用于非有理函数。特别地,他给出了如何计算M L =,这里的M 是上述22?的矩阵。结论是形如

?????? ??++X Y d X c X b X Y a 的矩阵。其中bc ad d a X -++=2,bc ad Y -=,但凯莱没能给

出这个结论的使用范围。对仅依赖于符号运算的类似的讨论,由于没有考虑到运算不成立的特殊情况,凯莱得出所有的与M 可交换的矩阵L 的错误特征描述,也正是同样的问题使约10年之后通过今天被称作的约当标准型而把矩阵进行了基本分类。

4矩阵的发展

4.1特征值与特征向量

约当的分类不是基于矩阵的形式运算,而是谱理论,即围绕着特征值的概念的结果。在现代术语中,矩阵的特征值是矩阵方程X AX λ=的一个解λ,这里A 是一个n n ?矩阵,X 是一个1?n 矩阵,或者X AX λ=,这里A 是一个n n ?矩阵,X 是一个n ?1矩阵,特征向量是与λ对应的那个满足同一方程向量X 。自始至终,这些概念都是独立于矩阵理论自身,它们从不同思想的研究发展而来,并最终包含在理论之中。因此,在18世纪常系数的线性微分方程组解的问题最早引起特征值的问题。在达

朗贝尔的从1743年到1758年的著作中,由于考察了承载有限质量的运动而受启发,考察了下述方程组(为简单起见,把有限元的个数定义为3个):

03122=+∑=k k ik i y a dt y d .3,2,1=i

对以上方程分别乘上一个常量i v ,然后相加得:

.031,3122=+∑∑==k i k ik i i i i y a v dt y d v

如果所选的i

v 使得 031

=+∑=i k ik i v a

v λ ,3,2,1=k 即,如果()321,,v v v 是矩阵()ik

a A =相应于λ的特征向量,那么变换332211y v y v y v ++=μ就把方程化简成单个的微分方程

.022=+u dt u d λ

通过欧拉在微分方程上所作的研究,解出该方程的三个i

y ,通过对该方程的研究得到λ是由一个有三个根的三次方程决定,从达朗贝尔对这个解的物理意义的研究中得到,要解有意义则需当+∞→t ,它们必须有界,即,只有当三个λ是相异的正实数时才有意义。

柯西首先解决了特殊情况下通过矩阵本身的属性来确定特征值的属性的问题。总的说来,他没有受到达朗贝尔的关于微分方程的研究的影响,而是通过二次曲面的研究受到启发。这门课作为解析几何的重要

部分,柯西从1815年开始就在综合工科学校讲授了,一个中心在原点的二次曲面由一个方程()k z y x f =,,给出,这里f 是一个二次型,为弄清这种曲面,柯西找到一个坐标变换使f 变成一个只含平方项的形式。后来柯西把这个问题推广到了有n 个变量的二次型中,其系数可写成一个对称矩阵。柯西后来的目的是要找到一个变量的线性变换,使矩阵在这个线性变换的作用下是对角化的。这个目标在1829年的一篇文章中达到了,由于一般情形下的细节有些复杂,而且柯西的证明实质在2个变量的情形下已很明显,因而我们在此只看到两个变量的情形。

为了找到一个把()2

22,cy bxy ax y x f ++=转化成平方和的形式的线性变换,只须找到()y x f ,在1

22=+y x 的条件下的最大值和最小值,使f 取极值的单位圆上的点同时也在由方程()k y x f =,所确定的某椭圆(或双曲线)的某个轴的顶点上。如果把原点到这个点的直线取作一个轴,与之垂直的直线取作另一个轴的话,在这个坐标系下,这个方程就只包含平方顶了。由拉格朗日的乘数法,极值只有当

y f x f y x 22=成立时才取得,让两边等于λ,得到两个方程

,,λλ=+=+y cy bx x by ax

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阵,归纳并提出了分块矩阵的一些应用,这些应用主要涉及到矩阵的秩,逆矩阵,行列式以及矩阵正定和半正定等方面。通过引用了大量的实例说明了对矩阵进行适当分块可以使高等代数中的许多计算与证明问题迎刃而解。关键词: 分块矩阵;初等变换;计算;逆矩阵;证明。I Abstract Partitioned matrices mean dividing a big matrix into the small matrices according to the certain rule. It is a common technique and method in matrix operation. The theories of partitioned matrices have not only a wide range of applications in engineering and production, but also play an important role to the process for seeking matrix product and the value of determinant and inverse matrix and rank of matrix and the characteristic in linear algebra. Elementary transformation of partitioned matrices is an important tool to deal with the partition matrix. Also, it is

分块矩阵在行列式计算中的应用(1)

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分块矩阵的应用论文

分块矩阵的应用 引言 矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常见于很多学科中,如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等,在实际生活中,很多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛格表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算和证明中会是很烦琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解释,矩阵分块的思想由此产生矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的?就如矩阵的元素(数)一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理.把矩阵分块运算有许多方便之处因为在分块之后,矩阵间的相互关系可以看得更清楚,在实际操作中与其他方法相比,- 般来说,不仅非常简洁,而且方法也很统一,具有较大的优越性,是在处理级数较高的矩阵时常用的方法?比如,从行列式的性质出发,可以推导出分块矩阵的若干性质,并可以利用这些性质在行列式计算和证明中的应用分块矩阵;也可以借助分块矩阵的初等变换求逆矩阵及矩阵的秩等;再如利用分块矩阵求高阶行列式,如设A、C都是n阶矩阵, A B 其中A 0,并且AC CA,则可求得AD BC ;分块矩阵也可以在求解线性 C D 方程组应用? 本文将通过对分块矩阵性质的研究,比较系统的总结讨论分块矩阵在计算和证明方面的应用,从而确认分块矩阵为处理很多代数问题带来很大的便利

1 分块矩阵的定义及相关运算性质 1.1 分块矩阵的定义 矩阵分块 , 就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的 . 就如矩阵的元素 ( 数) 一 样,特别是在运算中 , 把这些小矩阵当作数一样来处理 . 定义1设A 是一个m n 矩阵,若用若干横线条将它分成r 块,再用若干纵线条将它 A 11 ... 分成s 块,于是有rs 块的分块矩阵,即A .... A r1 . 1.2 分块矩阵的相关运算性质 1. 2.1 加法 A A ij r s , B B ij r s , 其中 A ij , B ij 的级数相同, A B A ij B ij r s 1.2.2 数乘 kA 1.2.3 乘法 1.2.4 转置 A A ji s r 1.2.5 分块矩阵的初等变换 分块矩阵A 的下列三种变换称为初等行变换: A 1s ... ,其中 A ij 表示的是一个矩阵 . A rs 设 A a ij B mn b ij m n ,用同样的方法对 A,B 进行分块 设是任 A a ij mn A ij r s ,k 为任意数, 定义分块矩阵 A A ij r s 与 k 的数乘为 设 A a ij ,B sn n m 分块为 A A ij nm r l ,B B ij l r ,其中 A ij 是 s i n j 矩阵, B ij 是 n i m j 矩阵, 定义分块矩阵A A j rl 和B B ij l r 的乘积为 r C ij A i1 B 1j A i2 B 2j ... A il B lj , i 1,2,...t; j 1,2,3,..., l a ij s n 分块为 A sn A ij r s ,定义分块矩阵 A A ij r s 的转置为 rs

分块矩阵的性质及其应用【开题报告】

阵的相关计算简单化, 而且还可以用于证明一些与矩阵有关的问题. 分块矩阵应用于矩阵的秩和一些相关矩阵方面的证明问题, 以及求逆矩阵和方阵行列式的计算问题上, 对矩阵进行适当分块可以使高等代数中的许多计算与证明问题迎刃而解, 所以分块矩阵作为高等代数中的一个重要概念, 我们需要透彻的了解分块矩阵, 在此基础上较好地学会在何时应用矩阵分块, 从而研究它的性质及应用是非常必要的. 根据目前国内外对矩阵应用研究的发展, 可以知道矩阵已经广泛应用到线性规划、线性代数、统计分析, 以及组合数学等.在这样的形式下, 必须要求对矩阵有一种科学的处理方式以提高应用效果.本文是通过查阅相关文献和学习相关知识后总结并探讨了分块矩阵在各方面的应用.当前对分块矩阵的应用主要发展到计算和证明两大方面.证明方面: 通过对矩阵的分块证明了有关矩阵秩的定理以及其他线性代数证明问题; 计算方面,本文通过对分块矩阵的性质的研究很好的解决了求矩阵的逆矩阵问题, 求行列式, 求矩阵的秩等问题的新的快捷方式. 二、研究的基本内容, 拟解决的主要问题: 研究的基本内容: 通过学习分块矩阵的相关的几种定义, 掌握分块矩阵的性质, 从而熟练分块矩阵的应用. 解决的主要问题: 1.了解分块矩阵的基本概念. 2.探讨分块对角化的性质. 3.研究分块矩阵的应用. 三、研究步骤、方法及措施: 研究步骤: 1.查阅相关资料, 做好笔记; 2.仔细阅读研究文献资料; 3.在老师指导下, 确定整个论文的思路, 列出论文提纲, 撰写开题报告; 4.翻译英文资料; 5.撰写毕业论文; 6.上交论文初稿; 7.反复修改论文, 修改英文翻译, 撰写文献综述; 8.论文定稿.

浅谈矩阵的特征向量特征值的意义

浅谈矩阵的特征向量特征值的意义 描述了矩阵的特征向量和特征值的定义,简述了矩阵的特征向量特征值在数学、物理、信息和哲学上的一些意义,对于从多角度深入理解矩阵的特征向量特征值有积极意义。 标签:线性代数;矩阵;特征向量;特征值 1 线性变换与矩阵的特征向量特征值[1] 线性变换是指一个n维列向量被左乘一个n阶矩阵后得到另一个n维列向量,它是同维向量空间中的把一个向量线性映射成了另一个向量。即 Y=AX (Y,X∈Rn A=(aij)A=(aij)n×n) 如果对于数λ,存在一个n维零列向量X(即X∈Rn且X≠0),使得 AX=?姿X 则称数λ为矩阵A的一个特征值,X为矩阵A对应于λ的特征向量。 在线性代数中研究线性变换就是研究相应的矩阵A,矩阵A的特征向量和特征值是线性变换研究的重要内容。 2 在数学上的意义 矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值。这里可以将特征值为负,特征向量旋转180度,也可看成方向不变,伸缩比为负值。所以特征向量也叫线性不变量。特征向量的不变性是他们变成了与其自身共线的向量,他们所在的直线在线性变换下保持不变;特征向量和他的变换后的向量们在同一根直线上,变换后的向量们或伸长或缩短,或反向伸长或反向缩短,甚至变成零向量(特征值为零时)[2]。 对对称矩阵而言,可以求得的特征向量是正交的,就是把矩阵A所代表的空间,进行正交分解,使得A的向量集合可以表示为每个向量a在各个特征向量上面的投影长度。 例如,对于x,y平面上的一个点(x,y),我对它作线性变换A, 这个线性变换相当于关于横轴x做镜像。我们可以求出矩阵A的特征向量

分块矩阵及其应用

分块矩阵及其应用 徐健,数学计算机科学学院 摘要:在高等代数中,分块矩阵是矩阵内容的推广. 一般矩阵元素是数量, 而分块矩阵则是将大矩阵分割成小矩形矩阵,它的元素是每个矩阵块.分块矩阵的引进使得矩阵工具的利用更加便利,解决相关问题更加强有力,所以其应用也更广泛. 本文主要研究分块矩阵及其应用,主要应用于计算行列式、解决线性方程组、求矩阵的逆、证明与矩阵秩有关的定理. 关键词:分块矩阵;行列式;方程组;矩阵的秩 On Block Matrixes and its Applications Xu Jian, School of Mathematics and Computer Science Abstract In the higher algebra, block matrix is a generalization of matrix content. In general, matrix elements are numbers. However, the block matrix is a large matrix which is divided into some small rectangular matricies, whose elements are matrix blocks. The introduction of the block matrix makes it more convenient to use matrix, and more powerful to solve relevant problems. So the application of the block matrix is much wider. This paper mainly studies the block matrix and its application in the calculation of determinant, such as solving linear equations, calculating inverse matrix, proving theorem related to the rank of matrix , etc. Keywords Block matrix; Determinant; System of equations; Rank of a matrix

浅析分块矩阵的性质和应用[1]讲解

浅析分块矩阵的性质和应用 作者姓名:周甜 河南理工大学数学与信息科学学院数学与应用数学专业2007级2班 性质1:分块矩阵都是可逆的,且逆矩阵为分块初等矩阵。 性质2:分块单位矩阵经过一次分块矩阵的初等变换后所得到的矩阵仍为分块初等矩阵。 摘要:分块矩阵在高等代数中有着广泛的应用,矩阵的分块运算是矩阵运算的一种重要方法。本文主要讨论了分块矩阵的运算性质,初等变换,并举例说明和分析了分块矩阵在解决矩阵特征值计算和有关矩阵证明等问题中的应用。利用分块矩阵可以使阶数比较高,比较复杂的矩阵和抽象矩阵的特征值问题的解决变得简明而清晰。 关键词:分块矩阵行列式特征值初等变换矩阵的逆 Tentative Analysis of Properties and Applications of Block Matrices Author Name:Zhou Tian Class 2 Grade 2007 of Mathematics and Applied Mathematics of College Mathematics and Information Science of Henan Polytechnic University School Summary:Block matrices has a wide use in Advanced Algebra. Operations of block matrices play an important role in the operation of matrices. This paper mainly illustrates the operation properties and the elementary transformations of block matrices. Several examples are given in the paper to show the applications of block matrices in calculating the eigenvalues of a matrix and proving a subject in connection with matrices. It is convenient to apply block matrices to deal with questions containing matrices with high order and complex appearances and calculating the eigenvalues of abstract matrices. Keywords: block matrices determinant eigenvalues elementary transformation the inverse of a matrix

浅谈分块矩阵的性质及应用

浅谈分块矩阵的性质及应用 摘要:本文主要谈及分快矩阵的思想在线性代数的证明。解线性方程组,矩阵得知 逆及矩阵的逆,和初等变换中的应用。 关键词:分块矩阵;线性方程组;矩阵的秩及矩阵的逆;初等变换 On the nature of block matrix and its application Abstract: this thesis uses the blocking matrix method into proving and applying the linear algebra, tries to solve the linear equations, and the proof of other relative matrix rank and elementary matrix. Key word s: Block matrix; Linear algebra; rank of matrix; elementary matrix.前言: 矩阵得分快是处理问题的一重要方法,把一个告诫矩阵分成若干个地界矩阵,在运算中把低阶矩阵当作数一样处理,这样高阶矩阵就化作低阶矩阵,长能使我们迅速接近问题的本质,从而达到解决问题的目的,使解题更简洁,思路更开阔,因此本文主要谈及分块矩阵再求行列式的值,解线性方程组,求矩阵的秩及逆等方面的应用。 1.预备知识: 分块矩阵的定义:将分块矩阵A用若干条纵线和横线分成许多个小矩阵,每一个小矩阵称为 A的子块,一子块为元素的形式上的矩阵成为分块矩阵。 分块矩阵的运算:

1.2.1分块矩阵的加法: 设分块矩阵 A 与 B 的行数相同,列数相同,采用相同的得分块法,有 A=1111n m mn A A A A ?? ? ? ???K M O M L ,1111n m mn B B B B B ?? ?= ? ??? K M O M L 其中ij A 与ij B 的行数相同,列数相同,那么A+B=111111111n n m m n mn A B A B A B A B ++?? ? ? ?++?? K M O M L 1.2.2分块矩阵与数的乘法: A=1111n m mn A A A A ?? ? ? ???K M O M L ,1111n m mn A A A A A λλλλλ?? ? = ? ??? K M O M L 1.2.3设A 为m l ?矩阵,B 为l n ?矩阵,分块成 1111111 1 t r s st t tr A A B B A B A A B B ???? ? ?== ? ? ? ????? K K M O M M O M L L 其中1i A ,2i A ……,it A 的列数分别等于1j B ,2j B ……,tj B 的行数,那么 1111 r s sr C C AB C C ?? ? = ? ??? K M O M L ,其中1 t ij ik ik k C A B ==∑(i=1……s ;j=1,……,r) 1.2.4设1111 t s st A A A A A ?? ? = ? ???K M O M L ,则1111T T t T T T s st A A A A A ?? ?= ? ?? ? K M O M L 2. 分块矩阵的性质及应用: 分块矩阵的性质: 设A 为n 阶矩阵,若A 的分块矩阵只有在对角线上有非零子块,其余子块都为零矩阵,且在对角线上的子块都是方阵,即

分块矩阵的应用研究文献综述

毕业论文文献综述 数学与应用数学 分块矩阵的应用研究 一、前言部分(说明写作的目的,介绍有关概念、综述范围,扼要说明有关 主题争论焦点) 本论文的重要目的是通过查阅各种相关文献,寻找各种相关信息,来研究分块矩阵的计算方法和分块矩阵在化简行列式、行列式运算、求矩阵的特征值等方面的应用,首先我们先来介绍一些概念: 分块矩阵的概念[] 1: 当矩阵的行数与列数较大时, 为便于运算, 有时把它分成若干个小块, 每个小块是行数与列数较小的矩阵.把一个矩阵看作是由一些小块矩阵所构成, 这就是矩阵的分块.构成分块矩阵的每个小矩阵, 称为子块. 如对矩阵A 分块如下 ? ? ??? ???? ???-=1011 012100100001A 其中记? ? ? ???-=??????=???? ??=1121,0000,10011A O E ,则A 可表示为分块矩阵??????=E A O E A 1 矩阵的分块可以有各种不同的分法.如矩阵A 也可分块如下: ? ? ??? ???? ???-=1011012100100001 A 通过分块矩阵的定义和概念,我们将探讨分块矩阵的计算,并利用分块矩阵的思想把分块矩阵的应用联系到其它问题中.

二、主题部分(阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问 题的评述) 作为解决线性方程的工具,矩阵已有不短的历史.拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究.矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的. 但是追根溯源,矩阵最早出现在我国的<九章算术>中,在<九章算术>方程一章中,就提出了解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状.随后移动处筹,就可以求出这个方程的解.在欧洲,运用这种方法来解线性方程组,比我国要晚2000多年. 1693年,微积分的发现者之一戈特弗里德?威廉?莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants).1750年,加布里尔?克拉默其后又定下了克拉默法则.1800年,高斯和威廉?若尔当建立了高斯—若尔当消去法. 1848年詹姆斯?约瑟夫?西尔维斯特首先创出matrix 一词.研究过矩阵论的著名数学家有凯莱、威廉?卢云?哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯?诺伊曼. 分块矩阵的引进使得矩阵这一工具的使用更加便利,解决问题的作用更强有力,其应用也就更广泛.在矩阵的某些运算中,对于级数比较高的矩阵,常采用分块的方法将一个矩阵分割成若干个小矩阵,在运算过程中将小矩阵看成元素来处理,对问题的解决往往起到简化的作用.本文通过一些例子来说明分块矩阵的一些应用. 预备知识[][]32- 分块矩阵的运算: 矩阵的分块技巧性较强,要根据不通的问题进行不同的分块,常见的方法有四种: (1)列向量分法 ),,2,1(),,,,(21n i a a a a A i n ΛΛ==为A 的列向量. (2)行向量分发 ),,2,1(21n i A i n ΛM =???? ? ? ??????=ββββ为A 的行向量. (3)分成两块 ),,(21A A A =其中21,A A 分别为B 的若干行.

浅谈矩阵的特征值与特征向量的应用(终稿)复习课程

浅谈矩阵的特征值与特征向量的应用(终稿)

浅谈矩阵的特征值与特征向量的应用 摘要 特征值与特征向量在现代科学中有重要的应用。本文介绍了特征值与特征向量的定义以及性质,并且给出了在线性空间中线性变换的特征值、特征向量与矩阵中的特征值、特征向量之间的关系。然后介绍了几种特征值与特征向量的求解方法。最后介绍了特征值与特征向量在实际中的应用,如在数学领域中、物理中以及经济发展与环境污染增长模型中的应用等等。 关键字:特征值;特征向量;应用;矩阵;初等变换 Abstract Eigenvalues and eigenvectors have important applications in modern science. This paper introduces the definition and nature of the eigenvalues and eigenvectors, eigenvalues and gives linear space of linear transformations, eigenvectors and eigenvalues of the relationship matrix, feature vectors. Then introduces several eigenvalues and eigenvectors of solving methods. Finally, the eigenvalues and

eigenvectors in practical application, such as in the fields of mathematics, physics, economic development and environmental pollution growth model and the application, and so on. Keys words:eigenvalue;eigenvector;application;matrix;elementary; 目录 浅谈矩阵的特征值与特征向量的应用 (2) 摘要 (2) Abstract (2) 第1章引言 (4) 1.1 研究背景 (4) 1.2 研究现状 (5) 1.3 本文研究目的及意义 (6) 第2章特征值与特征向量的一般理论 (6) 2.1 特征值与特征向量的定义和性质 (6) 2.1.1 特征值与特征向量的定义 (7) 2.1.2 特征值与特征向量的性质 (7) 2.2 特征值与特征向量的一般求解方法 (8) 2.2.1 一般数字矩阵的简单求解 (8)

分块矩阵的应用论文

分块矩阵的应用 引言 矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常见于很多学科中,如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等,在实际生活中,很多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛格表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算和证明中会是很烦琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解释,矩阵分块的思想由此产生. 矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的.就如矩阵的元素(数) 一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理.把矩阵分块运算有许多方便之处.因为在分块之后,矩阵间的相互关系可以看得更清楚,在实际操作中与其他方法相比,一般来说,不仅非常简洁,而且方法也很统一,具有较大的优越性,是在处理级数较高的矩阵时常用的方法.比如,从行列式的性质出发,可以推导出分块矩阵的若干性质,并可以利用这些性质在行列式计算和证明中的应用分块矩阵;也可以借助分块矩阵的初等变换求逆矩阵及矩阵的秩等;再如利用分块矩阵求高阶行列式,如设A 、C 都是n 阶矩阵,其中0A ≠,并且AC CA =,则可求得A B AD BC C D =-;分块矩阵也可以在求解线性 方程组应用. 本文将通过对分块矩阵性质的研究,比较系统的总结讨论分块矩阵在计算和证明方面的应用,从而确认分块矩阵为处理很多代数问题带来很大的便利.

1 分块矩阵的定义及相关运算性质 1.1分块矩阵的定义 矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的.就如矩阵的元素(数) 一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理. 定义1设A 是一个m n ?矩阵,若用若干横线条将它分成r 块,再用若干纵线条将它 分成s 块,于是有rs 块的分块矩阵,即1111...............s r rs A A A A A ???? =?????? ,其中ij A 表示的是一个矩阵. 1.2分块矩阵的相关运算性质 1. 2.1加法 设() ij m n A a ?=() ij m n B b ?=,用同样的方法对,A B 进行分块 () ij r s A A ?=,() ij r s B B ?=, 其中ij A ,ij B 的级数相同, 则 ()ij ij r s A B A B ?+=+. 1.2.2数乘 设是任() () ,ij ij m n r s A a A k ??==为任意数,定义分块矩阵() ij r s A A ?=与k 的数乘为 () ij r s kA kA ?= 1.2.3乘法 设() () ,ij ij s n n m A a B b ??==分块为()(),ij ij r l l r A A B B ??==,其中ij A 是i j s n ?矩阵,ij B 是 i j n m ?矩阵,定义分块矩阵() ij r l A A ?=和()ij l r B B ?=的乘积为 () 1122...,1,2,...;1,2,3,...,ij i j i j il lj C A B A B A B i t j l =+++==.、 1.2.4转置 设() ij s n A a ?=分块为() ij r s A A ?=,定义分块矩阵() ij r s A A ?=的转置为 () ji s r A A ?''= 1.2.5分块矩阵的初等变换 分块矩阵A 的下列三种变换称为初等行变换:

分块矩阵的应用研究

1引言 在数学名词中,矩阵(英文名Matrix )是用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据.这个定义很好的解释了Matrix 代码是制造世界的数学逻辑基础.数学上,矩阵就是方程组的系数及常数所构成的方阵.把它用在解线性方程组上既方便,又直观.例如对于方程组 我们可以构成一个矩阵 因为这些数字是有规则的排列在一起,形状像矩形,所以数学家们称之为矩阵,通过矩阵的变化,就可以得出方程组的解来.数学上,一个*m n 矩阵乃一个m 行n 列的矩形阵列.矩阵由数组成,或更一般的,由某环中元素组成. 矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常用于很多学科中.如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等.在实际生活中有许多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛况表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算的证明中则会是一个很繁琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解决,矩阵分块的思想由此产生,对级数较高矩阵的处理是矩阵的相关内容中重要的一部分,分块矩阵形象的揭示了一个复杂或是特殊矩阵的内部本质结构.本文即是通过查阅相关文献和学习相关知识后总结并探讨分块矩阵在各方面的应用,以计算和证明两大方面为主. 在已有的相关文件中,分块矩阵的一些应用如下: (1)从行列式的性质出发,推导出分块矩阵的若干性质,并举例说明这些性质在行列式计算和证明中的应用. (2)分块矩阵在线性代数中是一个基本工具,研究许多问题都需要它.借助分块矩阵的初等变换可以发现分块矩阵在计算行列式、求逆矩阵及矩阵秩方面的应用. 如:设A B M C D ??=???? 是一个四分块n 阶矩阵,其中A 、B 、C 、D 分别是,r r ?(),r n r ?-(),n r r -?()n r -?()n r -阶矩阵,若A 可逆,可证M =AD - 1CA B -,另若D 可逆,则可证得1M D BD C -=-.

矩阵特征值和特征向量在实际中的应用及其实现

第39卷 第7期 高 师 理 科 学 刊 Vol. 39 No.7 2019年 7月 Journal of Science of Teachers′College and University Jul. 2019 文章编号:1007-9831(2019)07-0008-03 矩阵特征值和特征向量在实际中的应用及其实现 周琴 (湖南涉外经济学院 信息与机电工程学院,湖南 长沙 410205) 摘要:矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的重要内容,在实际问题中的应用也很广泛.研究了矩阵的特征值和特征向量在循环比赛的排名问题和预测分析中的应用,并利用MATLAB软件实现了这些问题的快速求解. 关键词:特征值;特征向量;排名问题;预测分析 中图分类号:O151.2 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1007-9831.2019.07.003 Application and realization of matrix eigenvalue and eigenvector in practical problems ZHOU Qin (School of Information,Mechanical and Electrical Engineering,Hunan International Economics University,Changsha 410205,China) Abstract:The eigenvalues and eigenvectors of matrices are important contents in matrix theory and are widely used in practical problems.Studies on the application of eigenvalues and eigenvectors of matrices in ranking of cyclic competitions and prediction analysis,and use software MATLAB to realize the rapid solution of these problems. Key words:eigenvalue;eigenvector;ranking issues;predictive analysis 1 引言及预备知识 矩阵的特征值和特征向量在矩阵理论体系中具有举足轻重的作用,并且在实际问题中的应用也很广泛.文献[1-2]探索了特征值和特征向量的几何意义;文献[3]利用特征值与特征向量研究了纤维及大分子的可视化显示.在一些常用的数学建模方法如马尔可夫链模型、偏最小二乘回归模型、层次分析法和主成分分析法中,特征值和特征向量均有应用[4-6]. 定义[7-9]设A是n阶矩阵,如果数l和n维非零列向量a满足l A a a,那么数l称为矩阵A的特征 = 值,a称为A对应于特征值l的特征向量. 在实际教学中,由于矩阵特征值和特征向量的计算方法较为繁琐,学生需要较长的计算时间.如需进一步将计算结果应用到实际问题中,冗长的过程会使学生理解起来比较困难.为了解决此问题,可以利用MATLAB软件[10]自带的函数eig(A)实现矩阵A的特征值和特征向量的快速计算,再将其与实际应用相结合.本文介绍矩阵特征值和特征向量在排名问题和预测分析中的应用,给出了求解实际问题的MATLAB实现方法. 收稿日期:2019-03-02 基金项目:湖南省教育厅科学研究项目(18C1097);2017年度湖南涉外经济学院教学改革研究项目——数学实验在地方本科院校非数学专业 教学中的应用研究 作者简介:周琴(1984-), 女, 湖南长沙人,讲师,硕士,从事计算数学和数学教育研究.E-mail:19891881@https://www.360docs.net/doc/8a4787497.html,

分块矩阵在高等代数中的应用

本科生毕业设计(论文) 题目:分块矩阵在高等代数中的应用 Title: Block Matrix Of Application in Advanced Algebra 学号 0508060357 姓名邹维喜 学院数信学院 专业数学与应用数学 指导教师甘爱萍 完成时间 2008.4.15

分块矩阵在高等代数中的应用 【摘要】高等代数以其独特的理论体系而引人入胜,其基础知识抽象,解题方法技巧性强,稍有不慎就会陷入困境。作为高等代数中的一个工具——分块矩阵,分块矩阵是高等代数中的一个重要内容,在高等代数中有着很重要的应用,本文详细且全面论述了分块矩阵阵的概念和其的初等变换以及证明了矩阵的分块在高等代数中的应用,包括用分块矩阵来算矩阵的乘积,利用分块矩阵求逆矩阵的问题,用分块矩阵求矩阵的行列式问题. 【关键词】:分块矩阵;矩阵乘积得秩;逆矩阵;行列式

Block Matrix in Advanced Algebra Application 【Abstract】 Higher Algebra for its unique and fascinating theoretical system based on abstract knowledge, skills and strong problem-solving approach, a little carelessness will be in trouble. Advanced Algebra as a tool - sub-block matrix, block matrix is of higher algebra an important share in higher algebra very important applications, this paper discusses the detailed and comprehensive array block matrix of the concept and its elementary transformation matrix, as well as the sub-block in the application of higher algebra, including matrices to count the product matrix, the use of sub-block matrix inverse matrix problem, with sub-block matrix of the determinant of the matrix problem. 【Key words】: sub-block matrix; matrix product of a rank; inverse matrix; determinant

分块矩阵的若干应用

分块矩阵的若干应用 摘要:本文归纳了分块矩阵的一些应用,这些应用主要涉及到用分块矩阵计算行列式,求解逆矩阵,解线性方程组以及证明矩阵秩的不等式. 关键词:分块矩阵,行列式,可逆矩阵,线性方程组,秩

Abstract: This article summarizes the number of block matrix applications mainly related to the use of block matrix determinant calculation, solving the inverse matrix, solution of linear equations, as well as proof of the inequality rank matrix. Key words: block matrix,determinant,invertible matrix,linear equations,rank

目录 1 引言 (4) 2 分块矩阵的应用 (4) 2.1 利用分块矩阵求n阶行列式 (4) 2.2 利用分块矩阵求矩阵的逆 (6) 2.3 利用分块矩阵解非齐次线性方程组 (10) 2.4 利用分块矩阵证明矩阵的秩的性质 (11) 结论 (13) 参考文献 (14) 致谢 (15)

1 引言 矩阵的分块是处理级数较高的矩阵时常用的方法.有时候,我们把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的,就如矩阵是由数组成的一样.特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理,这就是所谓矩阵的分块[]1 .分块矩阵是矩阵论中重要内容之一.在线性代数中,分块矩 阵也是一个十分重要的概念,它可以使矩阵的表示简单明了,使矩阵的运算得以简化,而且还可以利用分块矩阵解决某些行列式的计算问题.事实上,利用分块矩阵方法计算行列式,时常会使行列式的计算变得简单,并能收到意想不到的效果. 矩阵是一种新的运算对象,我们应该充分注意矩阵运算的一些特殊规律.为了研究问题的需要,适当对矩阵进行分块,把一个大矩阵看成是由一些小矩阵为元素组成的,这样可使矩阵的结构看的更清楚.运用矩阵分块的思想,可使解题更简洁,思路更开阔,在教学中有着非常广泛的应用,一些复杂的问题,经分块矩阵处理就显得非常简单.而在高等代数和线性代数教材中,这部分内容比较少,本文归纳并讨论了分块矩阵在行列式,矩阵的逆及解非齐次线性方程组等方面的一些应用. 2 分块矩阵的应用 行列式的计算是一个重要的问题,也是一个很麻烦的问题.n 级行列式一共有!n 项,计算它就需要做()!1n n -个乘法.当n 较大时,!n 是一个相当大的数字,直接从定义来计算行列式几乎是不可能的事,因此我们有必要进一步讨论解行列式的方法.利用分块矩阵的方法]2[求行列式的值是行列式求值常用的方法.但通常教材中介绍的方法,多数为计算特殊形式的行列式,本文将在教材的基础上给出另外一些行列式的分块矩阵的解法. 2.1 利用分块矩阵求n 阶行列式 各高等代数教材主要介绍了用定义,性质,展开定理计算n 阶行列式.常用的技巧有递推 法,加边法等.但有些行列式计算起来仍很麻烦,下面给出运用分块矩阵计算n 级行列式的一种方法,该方法使n 阶行列式的求值更加简便易行.本文我们主要以?22分块矩阵为例. 命题1 设n 阶行列式W 分块为A B W C D ?? = ???,则 (1) 当A 为r 阶可逆矩阵时, 1 A B W A D C A B C D -==-;

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