矩阵理论ppt汇编
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矩阵理论矩阵的标准型(ppt)

定义 3.1 设有 n 阶 –矩阵 A( ) 、 B( ) ,若可使 A( )B( ) B( )A( ) En
成立,则称 A( ) 为可逆的, B( ) 称为 A( ) 的逆矩 阵,记为 A1( ) . 满秩的 –矩阵不一定可逆.
定理 3.1 n 阶 –矩阵 A( ) 可逆的充要条件是 A( ) 的行列式是一个非零常数.
–矩阵也有初等变换和初等矩阵.
–矩阵的初等行(列)变换,是指以下三种变换: 1.交换 A( ) 的第 i 行(列)与第 j 行(列); 2.用非零的数 k 乘以 A( ) 的第 i 行(列); 3.将 A( ) 的第 j 行(列)乘以一个多项式 ( ) 后,
加到第 i 行(列)上.
–矩阵的初等矩阵是指由一个单位矩阵经过一次 –矩阵的初等行(列)变换后所得的方阵.
还可注意到,如果两个 –矩阵等价,则其秩相等;反之则不然. 这也是 –矩阵与数字矩阵的不同之处.例如:
A(
)
0
1 1
,
B(
)
1 0
1
的秩相等,但不等价.
定理 3.3 若 rank(A()) r ,则
d1()
d2()
A()
D()Biblioteka dr ()00
其中 di ( ) | di1( ) , i 1, 2, , r 1 (依次相除性), di ( ) 为首 1 多项式, i 1, 2, , r . D( )为 A( ) 的等价标准形,称为 Smith 标准形.
定理 3.4 等价的 n 阶 -矩阵有相同的各阶行列式因子及 不变因子. 两个 n 阶 -矩阵等价当且仅当它们有相同的行列式因子 或相同的不变因子.
由此可知 n 阶 -矩阵的 Smith 标准形唯一.
矩阵知识点完整归纳ppt课件

a31x a32 y a33z d3
a11 a12 a13
则其系数矩阵为A
a21
a22
a23
a31 a32 a33
a11 a12 a13 d1
增广矩阵为
A
a21
a22
a23
d2
a31 a32 a33 d3
2
矩阵变换:
一、矩阵的基本概念
12、、矩元阵素::矩矩形 阵数 中表 的, 每Am一n 表个示数m,行aij表n列示矩第阵i行 第j列的元素 34、、方单矩位阵矩:阵m:=aini 1其余元素均为0的方矩阵
1
二、矩阵变换与解方程组
a11x a12 y a13z d1 有方程组 a21x a22 y a23z d2
AE EA A A(B C) AB AC ( A B)C AC BC A(BC) ( AB)C AB BA
5
变换矩阵 几何意义
变换矩阵
几何意义
a 0 横坐标变为原来的a倍 cos sin 绕原点旋转角度θ
0
b
纵坐标变为原来的b倍
a11 a12 a13
A
a21
a22
a23
,则
A
a21
a22
a31 a32 a33
a31 a32 a33
4、矩阵与矩阵的乘法
Am p Bpn Cmn
4
运算法则:
AB B A
A A (A B) A B
a11 a12 a13
则其系数矩阵为A
a21
a22
a23
a31 a32 a33
a11 a12 a13 d1
增广矩阵为
A
a21
a22
a23
d2
a31 a32 a33 d3
2
矩阵变换:
一、矩阵的基本概念
12、、矩元阵素::矩矩形 阵数 中表 的, 每Am一n 表个示数m,行aij表n列示矩第阵i行 第j列的元素 34、、方单矩位阵矩:阵m:=aini 1其余元素均为0的方矩阵
1
二、矩阵变换与解方程组
a11x a12 y a13z d1 有方程组 a21x a22 y a23z d2
AE EA A A(B C) AB AC ( A B)C AC BC A(BC) ( AB)C AB BA
5
变换矩阵 几何意义
变换矩阵
几何意义
a 0 横坐标变为原来的a倍 cos sin 绕原点旋转角度θ
0
b
纵坐标变为原来的b倍
a11 a12 a13
A
a21
a22
a23
,则
A
a21
a22
a31 a32 a33
a31 a32 a33
4、矩阵与矩阵的乘法
Am p Bpn Cmn
4
运算法则:
AB B A
A A (A B) A B
线性代数第2章矩阵PPT课件

线性代数第2章矩阵ppt 课件
目录 CONTENT
• 矩阵的定义与性质 • 矩阵的逆与行列式 • 矩阵的秩与线性方程组 • 矩阵的特征值与特征向量 • 矩阵的对角化与相似变换
01
矩阵的定义与性质
矩阵的基本概念
矩阵是一个由数字组 成的矩形阵列,行数 和列数可以不同。
矩阵的维度是指行数 和列数的数量。
矩阵的元素通常用方 括号括起来,并用逗 号分隔。
矩阵的运算规则
01
02
03
加法
两个矩阵的加法是将对应 位置的元素相加。
数乘
一个数乘以一个矩阵是将 该数乘以矩阵的每个元素。
乘法
两个矩阵的乘法只有在第 一个矩阵的列数等于第二 个矩阵的行数时才能进行。
特殊类型的矩阵
对角矩阵
对角线上的元素非零,其他元素为零的矩阵。
行列式的递推公式法
递推公式法是一种常用的计算行列式 的方法,它通过递推关系式将n阶行 列式转化为低阶行列式进行计算。这 种方法在计算较大行列式时非常有效。
03
矩阵的秩与线性方程组
矩阵的秩
矩阵的秩定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量 组的一个极大线性无关组中向量 的个数。
矩阵的秩的性质
矩阵的秩是唯一的,且满足行秩 等于列秩。矩阵的秩等于其任何 子矩阵的秩。
02
特征值和特征向量与矩阵的乘法 运算有关,即如果Ax=λx,那么 (kA)x=(kλ)x,其中k是任意常数。
03
特征值和特征向量与矩阵的转置 运算有关,即如果Ax=λx,那么 A^Tx=(λ^T)x。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特
征值和特征向量。
目录 CONTENT
• 矩阵的定义与性质 • 矩阵的逆与行列式 • 矩阵的秩与线性方程组 • 矩阵的特征值与特征向量 • 矩阵的对角化与相似变换
01
矩阵的定义与性质
矩阵的基本概念
矩阵是一个由数字组 成的矩形阵列,行数 和列数可以不同。
矩阵的维度是指行数 和列数的数量。
矩阵的元素通常用方 括号括起来,并用逗 号分隔。
矩阵的运算规则
01
02
03
加法
两个矩阵的加法是将对应 位置的元素相加。
数乘
一个数乘以一个矩阵是将 该数乘以矩阵的每个元素。
乘法
两个矩阵的乘法只有在第 一个矩阵的列数等于第二 个矩阵的行数时才能进行。
特殊类型的矩阵
对角矩阵
对角线上的元素非零,其他元素为零的矩阵。
行列式的递推公式法
递推公式法是一种常用的计算行列式 的方法,它通过递推关系式将n阶行 列式转化为低阶行列式进行计算。这 种方法在计算较大行列式时非常有效。
03
矩阵的秩与线性方程组
矩阵的秩
矩阵的秩定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量 组的一个极大线性无关组中向量 的个数。
矩阵的秩的性质
矩阵的秩是唯一的,且满足行秩 等于列秩。矩阵的秩等于其任何 子矩阵的秩。
02
特征值和特征向量与矩阵的乘法 运算有关,即如果Ax=λx,那么 (kA)x=(kλ)x,其中k是任意常数。
03
特征值和特征向量与矩阵的转置 运算有关,即如果Ax=λx,那么 A^Tx=(λ^T)x。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特
征值和特征向量。
《矩阵论》课件 共39页PPT资料

n
x 1
xi ;
i1
1
x
2
n i1
xi
2 2
;
x
max
1 i n
xi
;
1
x
n p i 1
xi
p p ,
p1
x , x , x , x ( p 1)都是 C n上的向量范数。
1
2
p
引6理 .1.1 如 果p实 1,q数 1且111,则 对 pq
向 量 范,数1,,n为V的 一 组,V基中 任 一 向量
n
可唯一地表示为xii, x(x1,, xn)T Pn. i1
则 是x1,, xn的连续函. 数
定义6.1.2 设 , 是n维线性V空 上间 定义的 ab
种 向 量,范 如数 果 存 在 两 无个关与的 正 常
其中p 实 1,q 数 1且 111. pq
定理6.1.2(Minkowski不等式)
设 x ( x 1 , ,x n ) T ,y ( y 1 , ,y n ) T C n ,则
1
1
1
i n1xiyi p p i n1xi p p i n1yi p p
定理6.1.5 设V是 数 域 P上 的n维 线 性 空,间 1,,n 为V的 一 组,基 则V中 任 一 向可 量唯 一 地 表 示
n
xii , x (x1,, xn)T Pn.又 设 是Pn上 的
i1
向 量 范,数 令 v
x,
则 是V上的向量范. 数 v
定理6.1.6 设 是数域 P上n维线性空V上 间的任一
矩阵分析课件精品PPT

典型例题解析
例1
求矩阵A的特征值和特征向量,其中A=[[3,1],[2,2]]。
例2
已知矩阵A的特征值为λ1=2, λ2=3,对应的特征向量为 α1=[1,1]T, α2=[1,-1]T,求矩阵A。
解析
首先求出矩阵A的特征多项式为f(λ)=(λ-1)(λ-4),解得特 征值为λ1=1, λ2=4。然后分别将特征值代入(A-λI)x=0求 解对应的特征向量。
应用举例
通过克拉默法则求解二元、三元线性方程组,并验证解的正确性 。
典型例题解析
01
例题1
求解三元线性方程组,通过高斯消元 法得到增广矩阵的上三角形式,然后 回代求解未知数列向量x。
02
03
例题2
例题3
判断四元线性方程组的解的情况,通 过计算系数矩阵的行列式|A|以及替换 列向量后的矩阵行列式|Ai|,根据克 拉默法则判断方程组的解是唯一解、 无解还是无穷多解。
特殊类型矩阵介绍
01
02
03
04
方阵
行数和列数相等的矩阵称为方 阵。
零矩阵
所有元素都是零的矩阵称为零 矩阵。
对角矩阵
除主对角线外的元素全为零的 方阵称为对角矩阵。
单位矩阵
主对角线上的元素全为1,其 余元素全为0的方阵称为单位 矩阵。
矩阵性质总结
Байду номын сангаас
01
结合律
02
交换律
03 分配律
04
数乘结合律
数乘分配律
• 对于每一个特征值m,求出齐次线性方程组(A-mI)x=0的一个基础解系,则A对应于特征值m的全部特征向量(其中I是与A 同阶的单位矩阵)。
特征值和特征向量求解方法
矩阵理论复习总结 PPT课件

1.几种常用的矩阵范数
A (aij ) Cnn ,
n
A
1
max
1 jn
i1
|
aij
|;
nn
1
n
A
max
1in
| aij
j 1
|;
1
A ( F
| aij2 |)2 (tr( AH A))2 .
i1 j1
UA A AU .
F
F
F
三、向量与矩阵的极限
2.线性空间v中有限个向量的线性相关性.
3.线性空间的基与维数.
dim(V ) n.
4. 基变换公式.
(1,2, ,n ) (1,2, ,n )P.
X PY.
5.子空间:对加法封闭,对数乘封闭.
L(1,2, ,s ) span1,2, ,s;
A (aij ) Rmn,
1,2, ,n ,
(1)
A Pdiag(1,2 , ,n )P1
(1,2 ,
,n )diag(1,2,
,n )
1T
T 2
T n
111T
2
2
T 2
n
n
T n
1G 12G 2 nGn
k
(2) A i Ai i 1
3.正交补空间
V1 V2 , V1 V2 V
4.内积空间的同构.
(x y) (x) ( y); (x) (x); ( (x), ( y)) (x, y).
矩阵理论精品课-全套课件
(t ) v(t ) y
y( t )
写成矩阵形式:
(t ) 0 1 y (t ) 0 y f K 1 F (t ) v v(t ) (t ) m m m
AX BU X
dM M x(n) dM 1M 1x(n) d1x(n) d0 x(n)
a0 y(n) a1 y(n 1) aN 1 y(n N 1) aN y(n N ) b0 x(n) b1x(n 1) bM 1x(n M 1) bM x(n M )
矩阵理论
目的和内容
• 矩阵理论是求解多元线性方程组的有力工具; • 现代工程中的一些问题,如果用矩阵表示,不但形式简洁, 更重要的是具有适合计算机处理的特点。由于计算机的发 展和普及,矩阵分析显得越来越重要;
– 举例
• 教学目的:
– 掌握主要的概念; – 能够看懂相关文献,尤其是各种术语和符号的含义;
Y
C
X
D
U
AX BU X
Y CX DU
R1 R2 R R i L R2 2 y (t ) 1 u (t ) R u 2 C R1 R2 R1 R2
动态系统的描述(Continue)
• 机械系统的振动
duc ic C dt
L
iC
R2 u(t)
代入(1) 代入(2)
L i
R1 R2 R1 R2 iL uC u(t ) ( R1 R2 ) L ( R1 R2 ) L ( R1 R2 ) L R1iL 1 1 C u iL uC u(t ) ( R1 R2 )C ( R1 R2 )C ( R1 R2 )C
高中数学矩阵课件全套PPT大全
矩阵的秩与行列式
矩阵的秩和行列式是矩阵理论中的重要概念,它们与矩阵的性质和解的存在唯一性有密切关系。
矩阵的线性变换
线性变换是矩阵理论中的核心内容,它描述了矩阵对向量的影响。我们将学习线性变换的基本性质和应用。
矩阵的特征值与特征向量
矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的核心概念,它们对于理解矩阵的本 质和应用至关重要。
高中数学矩阵课件 全套 PPT大全
欢迎来到高中数学矩阵课件全套PPT大全!在本课程中,我们将深入探讨矩 阵的各个方面,包括基本概念、运算法则、逆和转置、应用等内容。快来一 起学习吧!
矩阵的基本概念
我们将介绍矩阵的定义、矩阵的元素、矩阵的维数等基本概念。掌握这些概念是理解矩阵的关键。
矩阵的类型及特点
矩阵有不同的类型和特点,如们更好地应用矩 阵。
矩阵的运算法则
我们将讨论矩阵的加法、减法和数乘的运算法则,以及矩阵的乘法运算。这 些法则在解决实际问题中起着重要的作用。
矩阵的逆和转置
了解矩阵的逆和转置操作可以帮助我们解决方程组、求解行列式等问题。这些操作在实际应用中非常有用。
矩阵(Matrix)PPT课件
a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n x1 b1
a2n
,
x
x2
,
b
b2
amn xn bn
ai1x1 ai2 x2 ain xn bi
则方程组又可表示为 Ax b.
x1ai1 x2ai2 xnain bi
a11 a21
定义成
a11 a21
x1 x1
a12 x2 a22 x2
x1
a11
a21
x2
a12
a22
x1 1 x2 2
e2
(a12 , a22 )
2
1
y ( y1, y2 )
2
A和x的乘法实质给出了 向量y在A坐标系(β1Oβ2) 下的刻划方法。
e1
(a11,1a21 )
y y1e1 y2e2
ai1b1 j ai 2b2 j a b b 1j is sj
a a a i1 i2
b2 j is
注:A的列数和B的行数相等时 b,sj AB才有意义。
• 例3 设矩阵
1 0 1
A
1
1
3
,
求乘积 AB.
解
1 0
C
AB
1
1
0 3 4 B 1 2 1
3 1 1
B
a12
a22
a1n a2n
am1
am2
y (x1, x2, , xn )
c (b1,b2, ,bm)
amn nm
则方程组又可表示为 yB c.
矩阵向量乘法意义之二:为刻划向量提供了坐标系
根据矩阵乘法定义,m n 阶矩阵A与n维列向
矩阵论简明教程整理全PPT课件
k
ei
e
H j
E ei , ej , k
第45页/共188页
Remark
det E u,v, det In uvH det 1 vHu
1 vHu (由n Im AB m In BA 得到)
第46页/共188页
四、其他特殊矩阵
1幂零矩阵:Ak 0, k : 某正整数; 2幂等矩阵:A2 A; 3 实对称正定矩阵:
a a jn 1 j1 2 j2
anjn
j1 j2 jn
第13页/共188页
二、块矩阵的行列式
1、设A Cmm , B Cmn , C Cnm , D Cnn , 则
1 A
0A
BA
0 AD
0D 0D CD
2 A B 1mn C D 1mn B A
CD
AB
DC
3 A B m A B
minrank A, rank B
第30页/共188页
推论1
设ACmn , B Cnk ,且AB 0,则
rank A rank B n
第31页/共188页
§1.4 特殊矩阵
一、 几类基本的特殊矩阵
1、零矩阵,单位矩阵 2、对角矩阵
a11
D
a22
diag
a11
,
a22
,
ann
第50页/共188页
§2.1 矩阵的特征值与特征向量
一、特征值与特征向量 1、定义 定义1
设ACnn ,若存在数 C和x Cn , x 0使得 Ax x
则称是A的特征值,x称为A属于的特征向量。
第51页/共188页
2、特征多项式 定义2
设ACnn , 称In A为A的特征矩阵,称detIn A 为A的特征多项式,称detIn A 0为A的特征方程。
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在复平面的图:
那么,A的全部特征值就在这四个盖尔圆并起来 的区域之中.
连通区域:区域中的任意两点都可以用位于该 区域内的一条折线连接起来的区域.
连通部分:交结为一起的盖尔圆所构成的最大 连通区域.
定理 (圆盘定理2)在矩阵A所 有盖尔圆组成的任一连通部分中,含有A的特征
值的个数等于该连通部分的盖尔圆的个数.
2,3 5.
二. 特征值的包含区域
定义 设 A (aij ) Cnn , 称由不等式
z aii Ri
在复平面上确定的区域为矩阵A 的第i个
Gerschgorin圆(盖尔圆),并用记号 Gi 来表
n
示. 其中 Ri Ri ( A) aij 称为盖尔圆 Gi 的
j 1
半径 (i 1,, n). ji
在该盖尔圆内,这与圆盘定理 2 的结论相矛盾,所以 A 的特征值
都是实数.
例证明 n 阶矩阵
2 2 1 1
nn
n
1 An
4
1 n
1 n
1
1
1
2n
n n n
能与对角矩阵相似,且 A 的特征值都是实数.
证明 A 的 n 个盖尔圆为
S1 :| z 2 | 1,
Sk
:|
z
2k
|
n 1 n
矩阵的特征值在理论上和实际应用中都是 十分重要的,但是特征值的计算一般是非常 麻烦的,尤其当矩阵的阶数比较高时,要精 确计算出矩阵的特征值是相当困难的,因此, 由矩阵元素的简单关系式估计出特征值的范 围就显得尤为重要.本节将主要给出特征值 的估计与圆盘定理,以及谱半径的估计.
特殊矩阵的特征值: 实对称矩阵(厄米特矩阵):特征值在实轴上 幂等矩阵:特征值为0或1 正交矩阵(酉矩阵):特征值位于单位圆上
4.5 特征值的估计
一.特征值的界
定理:设 A (aij ) Cnn 的特征值为 1, , n ,则
n
l
max 1 jn
i 1
aij
(
A) 1
n
l
max 1in
j 1
aij
(
A)
(l 1, 2,
, n)
n
l 2
n
2
aij (Schur)
l 1
i, j1
证明 由舒尔定理,存在酉矩阵U 使得
Rj Rj ( A) | aij | ( j 1,2,, n )称为 Sj 的半径. i 1 i j 因为矩阵 A 与 AT 有相同的特征值,所以若对矩阵 AT 应用圆
盘定理 1 与圆盘定理 2,则得到关于矩阵 A 的列的圆盘定理.
推论 3 设 A (aij ) C nn ,则 A 的一切特征值都在它的 n
U H AU T . 其中T 为上三角矩阵,T 的对角线元素 tii (i 1,2,, n) 为 A 的特征
值,于是
n
n
n
| i |2
| tii |2
| tii |2
| tij
|2
T
2.
F
i 1
i 1
i 1
i j
由于在酉相似下矩阵的 F 范数不变,所以
n
| i |2
T
2 F
A2. F
个列盖尔圆的并集之内,即 A 的任一特征值 满足
n
G Gj . j 1
推论 4 设矩阵 A 的 n 个列盖尔圆中有 k 个互相连通且与其 余 n k 个不相交,则这个连通区域中恰有 A 的 k 个特征值 (当 A 的主对角线上有相同元素时,则按重复次数计算,有特征值相
定理(圆盘定理 1) 设 A (aij ) C nn ,则 A 的一切特
征值都在它的 n 个盖尔圆的并集之内,即 A 的任一特征值 满
足
n
S Si . i 1
证明 设 为 A 的特征值,其对应的特征向量为 x (x 0) ,即 Ax x ,写成分量形式为
n
aij x j xi , ( i 1,2,, n )
j 1
或
n
( aii )xi aij x j .( i 1,2,, n ) j 1 ji
设 xt 为 x 的各分量中模最大的一个,则 xt 0 ,在上式中当 i t 时
有
n
( att )xt atj x j , j 1 jt
两边除以 xt 并取模得
| att
|
n
| atj
由圆盘定理 2 可知,由一个盖尔圆组成的连通部分有且仅有一个特 征值,由两个盖尔圆组成的连通部分有且仅有两个特征值,但可能这两 个特征值都落在一个圆盘中,而另一个圆盘中没有特征值.
例
矩阵
A
1 0.5
00.8 的特征方程为 2 0.4 0 ,所以
A 的特征值为
1 0.6 i
1
2
,
A 的两个盖尔圆为
i 1
结论中等号成立当且仅当
| tij |2 0 .
i j
即 T 为对角阵,因此结论中等号成立当且仅当 A 酉相似于对角阵, 即 A 为正规矩阵.
例 已知矩阵
3 i A 1
2 3i 0
2i 0
0
1 0
的一个特征值是2 ,估计另外两个特征值的
上界.
解 因为 A 2 4 25, 所以 F
特征值全为实数.
证明 因为 A 为实矩阵,所以 A 的 n 个盖尔圆都关于实轴对 称.又由这 n 个盖尔圆两两互不相交知, A 的 n 个特征值互不相
等,且每个盖尔圆内恰含有一个特征值.因为,如果实矩阵有复 特征值,则一定成对出现,且在复平面上关于实轴对称,所以若 有一个复特征值在某个盖尔圆内,则与其成共轭的特征值也一定
| z 1| 0.8 ,
由于
1 0.6 i
2
2
.
| z | 0.5 .
| 1 || 2 | 0.4 0.63 0.5.
所以这两个特征值都不落在圆盘 | z | 0.5 内.
推论 1 设 n 阶矩阵 A 的 n 个盖尔圆两两互不相交(都是孤 立的),则 A 相似于对角矩阵.
推论 2 设 n 阶实矩阵 A 的 n 个盖尔圆两两互不相交,则 A 的
j 1
| xj xt
n
| atj | Rt ,
j 1
jt
jt
n
所以 St ,即 S Si . i 1
例 估计矩阵
1 0.1 0.2 0.3
A
0.5 1
3 0.3
0.1 0.2 1 0.5
0.2 0.3 0.1 4
的特征值的范围.
解 A的4 个盖尔圆为 z 1 0.6, z 3 0.8 z 1 1.8, z 4 0.6
.
(k 2,3,, n)
它们两两互不相交,又因为 A 为实矩阵,所以由推论 2 知 A 的特
征值都是实数.
定义 设 A (aij ) C nn ,则称圆盘 Sj {z | z a jj | Rj , z C}
为矩阵 A 在复平面上的第 j 个列盖尔圆( j 1,2,, n ),其中
n