矩阵论 Matrix2-1

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矩阵论矩阵论是线性代数的一个重要分支,它研究的是矩阵的性质、运算和应用。

在现代科学和工程领域中,矩阵论被广泛应用于各种数学模型的建立、数据处理和优化问题的求解等。

一、矩阵的定义与性质矩阵是由数个数值排列成矩形形状的数组。

在矩阵论中,通常用大写字母表示矩阵,如A、B、C等。

一个矩阵由m行n列的数值组成,可以表示为A = [aij],其中i表示行的编号,j表示列的编号,aij表示矩阵A中第i行第j列的元素。

在矩阵论中,还有一些基本的运算符号和性质。

如矩阵的转置、加法、乘法等。

矩阵转置是指将矩阵的行列互换得到的新矩阵。

矩阵加法是指将两个具有相同维数的矩阵对应元素相加得到新矩阵。

矩阵乘法是指对矩阵的每个元素进行乘积运算,最终得到的新矩阵的元素是原矩阵对应行与对应列的乘积之和。

矩阵还有一些重要的性质。

如矩阵的对称性、零矩阵、单位矩阵等。

对称矩阵是指元素关于主对角线对称的矩阵,即a[i][j] = a[j][i]。

零矩阵是每个元素都为0的矩阵。

单位矩阵是指主对角线上元素都为1,其它元素都为0的矩阵。

单位矩阵在矩阵乘法运算中起到类似于数1的作用。

二、矩阵的运算与法则1. 矩阵的转置法则:(AB)T = BTAT。

即两个矩阵的乘积的转置等于这两个矩阵分别转置后的乘积。

这个法则在矩阵运算中经常被使用,可以简化复杂矩阵乘法的计算。

2. 矩阵的加法法则:矩阵加法满足交换律和结合律。

即A + B = B + A,(A + B) + C = A + (B + C)。

这些法则使得矩阵的加法运算可以像普通的数的加法一样直观和易于计算。

3. 矩阵的乘法法则:矩阵乘法满足结合律,但一般不满足交换律。

即(AB)C = A(BC),但一般来说,AB ≠ BA。

这是因为矩阵乘法涉及到对矩阵的行和列进行运算,行和列的次序不同会导致运算结果的差异。

4. 零矩阵的性质:对于任意矩阵A,都有A + 0 = A,0A = 0。

即任何矩阵与零矩阵相加或相乘都不改变原矩阵。

研究生矩阵论

研究生矩阵论

研究生矩阵论矩阵论是数学中的一个重要分支,它研究的对象是矩阵及其性质。

研究生在学习矩阵论时,需要深入理解矩阵的基本概念和性质,并掌握一些重要的定理和推论。

本文将介绍研究生矩阵论的一些重要内容,以帮助读者更好地理解和应用矩阵论知识。

矩阵是由数个数按照一定的规律排列成的矩形数组。

矩阵的行和列分别代表其维度。

在矩阵论中,我们通常用大写字母表示矩阵,如A、B、C等。

矩阵中的每个元素用小写字母表示,如a、b、c等。

矩阵的运算包括加法、减法、数乘和矩阵乘法等。

这些运算满足一定的性质,如结合律、分配律等。

矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。

转置矩阵的性质有:(A^T)^T = A,(A + B)^T = A^T + B^T,(kA)^T = kA^T,其中A、B是矩阵,k是数。

矩阵的逆是指对于一个可逆方阵A,存在一个方阵B,使得AB = BA = I,其中I是单位矩阵。

如果一个矩阵没有逆矩阵,我们称其为奇异矩阵。

逆矩阵的性质有:(A^T)^{-1} = (A^{-1})^T,(AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1},(kA)^{-1} = \frac{1}{k}A^{-1},其中A、B是可逆矩阵,k是非零数。

矩阵的秩是指矩阵中非零行(列)的最大个数。

矩阵的秩具有一些重要的性质:如果矩阵A的秩为r,则A的任意r阶子式不等于0,而r+1阶子式等于0。

矩阵的特征值和特征向量是矩阵论中的重要概念。

对于一个方阵A,如果存在一个非零向量x,使得Ax = \lambda x,其中\lambda是一个数,那么\lambda称为A的特征值,x称为对应于特征值\lambda的特征向量。

特征值和特征向量具有一些重要的性质:矩阵A和其转置矩阵A^T具有相同的特征值;A的特征值之和等于A 的迹,即矩阵A的所有特征值之和等于A的主对角线上元素之和。

矩阵的相似性是矩阵论中的一个重要概念。

对于两个方阵A和B,如果存在一个可逆矩阵P,使得P^{-1}AP = B,那么我们称A和B 是相似的。

矩阵论 Matrix2-1

矩阵论 Matrix2-1

背景:求基{i,i=1~n}, 使得 T(1 2 … n) = (1 2 …n)
1. {1 2 … n} 线性无关
1 2 n
2. L{i}是不变子空间: Ti=ii
一、变换T的特征值与特征向量
(I T )( ) O (T I )( ) O
2 (0,0,1,1)T 2 (0,0,1,0)T , P (1, 1, 2 , 2 ).
例题4 (p46,例题7) 设P3[x]上线性变换T在自 然基下的矩阵为A,求P3[x]的基使得T在此基 2 1 1 下的矩阵为Jordan矩阵。其中
解 知,P为自然基到待求基的过渡矩 阵。求得P,便可得到所求!
例2 设A、B分别为m×n和n×m阶矩阵,证明 AB和BA有相同的非零特征值。
AB 0 0 证明 和 B 0 0 B BA
相似,则
AB 0 0 0 I m n B 0 I m n B BA
Vi是不变子空间 i j,则 Vi Vj = {0} 若i是ki重特征值,则 1 dimVi ki
推论: 1) 若i是单特征值,则dimVi =1 2) V1+V2++Vs= V1V2Vs 3) V1V2Vs Vn(F)
例题3 将矩阵A化为Jordan 矩阵。
3 4 0 1 1 0 A 0 0 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 JA 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 or 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1
解 1. I A ( 1)4 0, 得四重根 1. 2. 解方程 ( I A) X 0, 得通解

2-1 矩阵的运算

2-1 矩阵的运算

矩阵-矩阵的运算
18
A为n阶方阵
若 AT
= A 即 aij = aji 称A为反对称矩阵 反对称矩阵
0 a21 a12 0 T A = a a 1n 2n
an1 0 a12 a21 0 an2 = A = a a n2 n1 0
a1n a2n 0
A+ B = C = (cij )m×n 负矩阵: A = (aij )m×n
运算规律: (1)A + B = B + A
cij = aij + bij
交换律: 结合律:
(2) A+ (B + C) = ( A+ B) + C (3)A+ O = O + A (4) A+ (A) = (A) + A = 0 减法: A B = A+ (B) 特别:
A A = 0
把向量看成一个行矩阵,与向量的加法是统一的
20102010-6-24 矩阵-矩阵的运算 5
2.数与矩阵相乘 数与矩阵相乘 Definition 2.1.3: λ A = Aλ = (λaij )m×n 运算规律: (1) (λ) A = λ() A = (λ A) 结合律 矩阵对数的分配律 数对矩阵的分配律
a11 a21 a12 a22 T A = a a 1n 2n
an1 a11 a12 an2 a21 a22 = A= a a ann n1 n2
a1n a2n ann
元素特点:以主对角线为对称轴对应元素相等
20102010-6-24
例如: (4) 验证:例如:A = 1 1 B = 1 0
( AB) = B A
T T
T
0 3 2 1 3 1 1 21 0 3 6 T T AB = B A = = 6 3 0 11 3 1 3

矩阵论知识要点范文

矩阵论知识要点范文

矩阵论知识要点范文矩阵论(Matrix theory)是线性代数的一门重要分支,研究的是矩阵的性质、运算以及与线性方程组、线性变换等数学对象之间的关系。

矩阵论在多个领域中都有广泛的应用,如物理学、工程学、计算机科学等。

以下是一些矩阵论的重要知识要点:1.矩阵表示:矩阵由行、列组成,可以表示为一个矩形的数表。

矩阵的大小由行数和列数确定,常用的表示方法是用大写字母表示矩阵,如A、B、C等。

2.矩阵运算:矩阵可以进行加法和乘法运算。

矩阵的加法是对应元素相加,矩阵的乘法是按照一定规则进行计算得到一个新的矩阵。

3.矩阵的转置:矩阵的转置是将矩阵按照主对角线进行镜像变换得到的新矩阵。

对于一个m×n的矩阵,转置后得到一个n×m的矩阵。

4.矩阵的逆:对于一个可逆矩阵A,存在一个矩阵B,满足AB=BA=I,其中I为单位矩阵。

矩阵B称为矩阵A的逆矩阵,记作A^(-1)。

逆矩阵的存在与唯一性为解线性方程组提供了便利。

5.矩阵的秩:矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列的最大个数。

秩是矩阵的一个重要性质,与矩阵的解空间、零空间等直接相关。

6.矩阵的特征值和特征向量:对于一个n阶矩阵A,如果存在一个非零向量x使得Ax=λx,其中λ为一个常数,则称常数λ为矩阵A的特征值,非零向量x称为对应于特征值λ的特征向量。

矩阵的特征值和特征向量可以用来描述线性变换的性质。

7.矩阵的相似性:如果存在一个可逆矩阵P,使得P^(-1)AP=B,则矩阵B与A相似。

相似矩阵具有一些相似的性质,如秩、迹、特征值等。

8.矩阵分解:矩阵分解是将一个复杂的矩阵表示分解为一些简单矩阵的乘积或和的形式,常见的分解方法有LU分解、QR分解、特征值分解等。

9. 矩阵的迹:矩阵的迹是主对角线上各个元素的和,记作tr(A)。

矩阵的迹与矩阵的特征值、秩等有一定的关系。

10.矩阵方程:矩阵方程是形如AX=B的方程,其中A、B为已知矩阵,X为未知矩阵。

矩阵方程的研究可以帮助解决线性方程组、线性变换等相关问题。

Matrix1-2内积空间PPT课件

Matrix1-2内积空间PPT课件
子空间本身就是线性空间。 子空间的判别方法可以作为判别某些线性空间 的方法。
重要的子空间:
➢ 设向量组{1,2,···, m}Vn(F), 由它们的一切线性组合生成的子空间:
m
➢L{矩1阵,A2,F m··×·,n,两m }个=子{i空1 间ki:i ki F }
•A的零空间:N(A)={X : AX=0}F n,
“正交补”子空间
(i) 集合的U的正交集:
U={Vn(F ): U,(,)=0 }
(ii) 若U是Vn(F)的子空间,则
U 是Vn(F)子空间
(iii)
Vn(F)=U U 。
U的正交补子空间
刚才的发言,如 有不当之处请多指
正。谢谢大家!
2021/3/9
17
矩 阵
i1 j1
度量矩阵A的性质:Hermite 性与正定性
A
定义内积 在一个基{1,2,…, n }下定义内积 确定一个度量矩阵A 。
二、标准正交基
1. 标准正交的向量组:
定义:
{1,2,…,n}为正交组(i,j ) =0 性质:
2. 标准正交基
基{1,
2,…,n}是标准正交基
(i, j)=
1 0
dimW1+dimW2=dim(W1+W2)+dim(W1W2) 证明的主要方法:基扩充方法
4. 子空间的直和
分析:如果dim(W1W2)0,则 dim(W1+W2)dimW1+dimW2 所以: dim(W1+W2)=dimW1+dimW2
dim(W1W2)=0 W1W2={0} 直和的定义: 定义1·6 : dim(W1W2)=0 ,则和为直和 W=W 1+W2=W1W2,
i j i j
标准正交基的优点:

矩阵理论简介

矩阵理论简介

矩阵理论简介在数学中,矩阵是一个重要的概念。

它是一个由数值排列成的长方形的数组,被广泛应用于线性代数、组合数学、物理和工程学等领域。

矩阵可以用来表示一组线性方程的系数矩阵、旋转矩阵、变换矩阵、图像处理等。

矩阵的定义和表示矩阵是一个长方形的数组,可以用一个大写字母表示,如 A。

矩阵中的每个元素可以用 A(i,j) 表示,其中 i 表示行数,j 表示列数。

例如,一个二阶矩阵可以表示为:$$A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22}\end{bmatrix}$$其中,$a_{11}$ 表示矩阵的第一行第一列的元素,$a_{12}$ 表示矩阵的第一行第二列的元素,以此类推。

矩阵的运算矩阵可以进行加、减、乘等运算。

计算两个矩阵的和时,需要将它们对应位置的元素相加,例如:$$\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12\end{bmatrix}$$矩阵的乘法是比较重要的运算。

两个矩阵的乘积可以表示为:$$C = AB$$其中,矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数。

例如,一个 2x3 的矩阵 A 和一个 3x2 的矩阵 B 的乘积可以表示为:$$\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix} \times\begin{bmatrix} 7 & 8 \\ 9 & 10 \\ 11 & 12 \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} 58 & 64 \\ 139 & 154 \end{bmatrix}$$矩阵的转置一个矩阵的转置是将它的行和列互换得到的新矩阵。

线性代数B21 矩阵的概念与运算PPT课件

线性代数B21 矩阵的概念与运算PPT课件
排成的 m行n列的矩形数表
a11 a12 a1n
a 21 a 22 a 2 n
a m 1 a m 2 a mn
称为m行n列矩阵,简称 m×n矩阵.
小括号 或中括号
为了表示是一个整体,总是在外面加一个括号,记作
11
一、 矩阵的概念
主对角线 a11
A
a21
副对角线 a m 1
1.2 矩阵的定义 元素间用空
a12
a1n
格隔开
a22
a2n
矩阵 A的
m , n 元
am2
amn
简记为
A Amn aij
aij
.
mn
m×n个数称为矩阵A 的元素,简称 元.
元素是实数的矩阵,称为实矩阵;
元素是复数的矩阵,称为复矩阵.
12
一、 矩阵的概念 1.2 矩阵的定义
例如: 1 0 3 5 是一个 24实矩阵, 9 6 4 3
a1n a2n
b1 b2
对线性方程组的研究 可转化为
对这张表的研究.
an1 an2 ann bn
8
一、 矩阵的概念 1.1 矩阵的相关例子
引例2 某航空公司在A,B,C,D四城市 之间开辟了若干航线 ,如图所示表示了
四城市间的航班图,如果从A到B有航 A
班,则用带箭头的线连接 A 与B.
20
一、 矩阵的概念
1.3 一些特殊矩阵
特殊矩阵
只有行矩阵元素间
B C
四城市间的航班图情况常用表格来表示:
其中
表示有航班.
到站
A
B
C
D D
A 发站 B
C D
9
为了便于计算,把表中的 就得到一个数表:
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3 矩阵多项式 g(A) 的计算
Jordan块
J1( 1)
AP
J2( 2)
P 1
Jk ( k) nn
g (J1)
g(A)P
g (J2)
P 1
g (Jk ) n n
1
J ()
1
1
rr
g()
g()
g()
g() 2! g()
g (r1) ()
(r
1)!

g(J)
1
例题 设
u
1 2
1,求R3上正交投影P(x) = x0 的特征值和特征向量。
(x,
u)
u
2.2 Jordan 矩阵介绍
目标:发展一个所有方阵都能与之相似的矩 阵结构 --- Jordan矩阵。
一、 Jordan 矩阵
1. Jordan 块(p40,定义2.3)
1
1. 形式:
➢ 特征值
J( )
2 (0,0,1,1)T 2 (0,0,1,0)T , P (1, 1,2 , 2 ).
例题4 (p46,例题7) 设P3[x]上线性变换T在自
然基下的矩阵为A,求P3[x]的基使得T在此基
下的矩阵为Jordan矩阵。其中
2 1 1
A
2
1 2.
解 分析:因P-1AP=JA, 故由Th1.14 1 1 2
a1 a0
g( A) am Am am1Am1 a1A a0I
2 . 性质(定理2.6)
• AX = 0 X g(A)X = g(0 )X
• P -1 AP = B P -1 g(A)P = g(B)
A1

A
A2
g( A1)
g(A)
g( A2 )
Ak
g(Ak )
定理2.4 T可以对角化
V1V2Vs =Vn(F)
例3 n>1时,Pn[x]上微分变换d/dx没有对角矩阵表示。
例4 幂等矩阵和乘方矩阵的对角表示特性。
例题 已知{1,2,3 }是线性空间V3(F)的基, T是V3上如下定义的线性变换,
T(1) = 1 T(2) = 2 2 T(3) = 1 + t 2 + 2 3 讨论:t 为何值,T 有对角矩阵表示
k
m k 0
k
i0
ak
Cki
kiU i
m(
i0
m k i
ak
Cki
k
i
)U
i
m 1( i0 i!
a m
k i k
k! ki )U i
(k i)!
m i0
1 i!
(
di
di
m k i
ak
k
)U
i
m 1 g (i) ()U i
i0 i!
3 矩阵多项式 g(A) 的计算
g(J )
J
A
0 0
1 0
0 1
0 1
or 0 1 1 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 0 0 1
解 1. I A ( 1)4 0, 得四重根 1.
2. 解方程 (I A)X 0, 得通解
X l1(2,1,0,0)T l2 (0,0,1,1)T .
知有两个Jordan块! t 4 r(I A) 2 1 (2,1,0,0)T 1 (1,0,0,0)T ; (可推知JA)!
1
2. 确定因素:➢ 矩阵的阶数 3. Jordan 块矩阵的例子:
1
例题1 下列矩阵哪些是Jordan块?
2
2 0
1 1 2 0
1 2
4 0 0
1 4 0
0 0 4
0 0 0
1 0 0
0 1 0
2 Jordan 矩阵
J1(1)
1)
形式: 由Jordan块构成
J 2 (2 )
2) Jordan矩阵举例
Jordan标准型的计算步骤(Jordan化方法):
➢求A的特征值,由特征值i 的代数重数ki确定主对角 线元素是的 i 的 Jordan 矩阵J(i) 的阶数; ➢解方程(A–iI)X = 0,求A关于i的线性无关特征向 量(解空间的基),由特征值i 对应的线性无关的特 征向量的个数ti (即几何重数dimVi )确定 J(i) 中 Jordan 块的个数; ➢由特征向量求得的Jordan 链条的长度确定Jordan块 的阶数;
第2章:Jordan标准形介绍
Jordan Canonical Form
第2章 Jordan标准形介绍
问题:
对线性空间中的线性变换T,求一组基{1,2 ,, n}
和矩阵J ,使 T:
{1,2 ,, n}
J
• 简单性:矩阵 J 尽可能简单
• 通用性:矩阵 J 的结构对任何变换可行
思想:
首选 J 为对角形 线性变换的对角化问题。 建立 J 一般的结构 Jordan标准形理论。 Jordan方法及其应用
问题:设AFn×n ,A 0,问是否存在非零多项式 g(),使得 g(A) = 0 ?
1. 化零多项式(P.52) 如果 g(A) = 0,则称g()为矩阵A的化零多项式。 要点:若A有化零多项式,则有无穷多化零多项式; g(A) = 0 的决定因素和存在性问题。
➢ Cayley-Hamilton 定理(P.52, 定理 2.7):
例题5(p47,例题8) 设A为阶方阵,证明矩阵A 和AT 相似。
证明思想:
证明A和AT 相似
证明 Jordan 矩阵JA和JAT相似,
证明 JA和JAT的Jordan 块J和JT相似。
证明方法:
取逆向(反)单位矩阵S, S
证明:S-1=S,SJS=JT
1
1
1
(backward identity)
4 方阵A的Jordan 标准形的求法
目标:求可逆矩阵P和Jordan矩阵JA ,使AP=PJA 分析方法:
在定理 2.5 的基础上逆向分析矩阵JA和P的构成。 求法与步骤:
f () I A ( 1)k1 ( 2)k2 ( s )ks
➢ 矩阵A和JA的特征值相等
APi Pi Ji (i )
方法:
矩阵的相似化简问题 Jordan化方法
重点:
T (i ) (1,2, ,n )(iei ) ii
2.1 线性变换的对角表示
背景:求基{i,i=1~n}, 使得
1
T(1 2 … n) = (1 2 …n)
2
1. {1 2 … n} 线性无关
n
2. L{i}是不变子空间: Ti=ii
J1(1)
J
A
J 2 (2 )
Js (s )
Ji (i ) diag{Ji1(i ), Ji2 (i ), , Jiti (i )}, i 1, 2, , s 为ki阶Jordan阵。Jij (i ), j 1, 2, , ti 为nij阶Jordan块。
➢ 再细分矩阵Pi 和 Ji,在Jordan块上,有
§2.3 最小多项式 (minimal polynomials)
讨论 n 阶矩阵多项式的相关问题: 矩阵多项式(重点是计算) 矩阵的化零多项式(Cayley 定理) 最小多项式
Jordan标准形的应用(简化计算) 相似不变性 Jordan化的方法
一、矩阵多项式
1.
定义
g() amm
a m1 m1
m k 0
ak
J
k
m 1 g (i) ()U i
i0 i!
i 1
0 0 1 0 0
0 0 1
0
Ui
1
0
0 rr
g()
g()
g()
g() 2! g()
g (r1) ()
(r
1)!
g(J)
g()
g()
2! g()
g()
例题1 设 g() 3 42 5 1
1) 特征子空间:V = { | T = } = N(T- I) 2) 特征子空间的性质:(p36,定理2.2)
✓ Vi是不变子空间 ✓ i j,则 Vi Vj = {0} ✓ 若i是ki重特征值,则 1 dimVi ki
推论:
1) 若i是单特征值,则dimVi =1 2) V1+V2++Vs= V1V2Vs 3) V1V2Vs Vn(F)
➢链条中的向量合起来构成可逆矩阵P,Jordan块构 成JA 。
例题1, 2 (p44,例题5;p45,例题6) 给定A,求可逆 阵P和JA使 P-1AP = JA。
例题3 将矩阵A化为Jordan 矩阵。
3 4 0 0
A 1 1 0 0 0 0 2 1
0
0 1 0
1 1 0 0 1 0 0 0
g()
g()
2! g()
mr
g()
g(J) 的结构特点: 由第一行的元素生成
3 矩阵多项式 g(A) 的计算
1
Cki
k! i!(k i)!
J ()
1
1
Ir Ur
rr
J k (Ir Ur )k
C U k i ki i
i0 k
g(J)
m k 0
ak
J
(I T )( ) O
一、变换T的特征值与特征向量 (T I)( ) O
1. 定义2.1 (eigenvalue and eigenvector) T()=
2. 求解分析(p35 定理2.1) T()= ~ AX= X
➢ A的特征值就是T的特征值 ➢ A的特征向量是T的特征向量的坐标
(I A)X O (A I )X O
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