第四章 特殊变换及其矩阵

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人教版高中数学选修四教学课件-几类特殊线性变换及其二阶矩阵

人教版高中数学选修四教学课件-几类特殊线性变换及其二阶矩阵

������'-������ 1
11
∴ ������'-������ = - 3 , ∴ ������'-������ = - 3 ������' + 3 ������,
������' = 3������'.
������' = 3������'.
13
1

������'
=
10 3
������
+
10 9
题型一 题型二 题型三 题型四 题型五 题型六
题型四
投影变换
【例4】 在直角坐标系xOy内,求关于直线y=3x的投影变换对应 的二阶矩阵.
分析:根据投影变换的定义,在关于直线l的投影变换下,点P与它 的像P'应满足PP'⊥l,且点P'在直线l上.
题型一 题型二 题型三 题型四 题型五 题型六
解:设平面内任一点P(x,y)在关于直线y=3x的投影变换下的对应 点为P'(x',y'),则有PP'与直线y=3x垂直,且点P'在直线PP'上,
题型一 题型二 题型三 题型四 题型五 题型六
题型三
伸缩变换

【例
3】在直角坐标系
xOy
内,将每个点的横坐标变为原来的
1 2
,
纵坐标变为原来的 2 倍, 求点������(1,2)在该变换作用下的像������′.
分析:可根据伸缩变换的坐标变换公式或对应的矩阵求解.
解:设点 M 在该变换作用下的像为 M'(x',y'),
答案:B
题型一 题型二 题型三 题型四 题型五 题型六

《1.2.3 几类特殊的矩阵变换》教案新部编本1

《1.2.3 几类特殊的矩阵变换》教案新部编本1

教师学科教案[ 20 – 20 学年度第__学期]任教学科:_____________任教年级:_____________任教老师:_____________xx市实验学校《1.2.3 几类特殊的矩阵变换》教案1教学目标1. 理解可以用矩阵来表示平面中常见的几何变换,掌握恒等、伸压、反射、旋转、投影、切变变换的矩阵表示及其几何意义2.理解二阶矩阵对应的几何变换是线性变换,了解单位矩阵3.了解恒等、伸压、反射、旋转、投影、切变变换这六个变换之间的关系教学重难点了解并掌握几种特殊的矩阵变换,可以简单的运用。

教学过程1.理解可以用矩阵来表示平面中常见的几何变换,掌握恒等、伸压、反射、旋转、投影、切变变换的矩阵表示及其几何意义(1)一般地,对于平面向量变换T ,如果变换规则为T :⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x →⎥⎦⎤⎢⎣⎡''y x =⎥⎦⎤⎢⎣⎡++dy cx by ax ,那么根据二阶矩阵与平面列向量在乘法规则可以改写为T :⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x →⎥⎦⎤⎢⎣⎡''y x =⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a ⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x 的矩阵形式,反之亦然(a 、b 、c 、d ∈R)由矩阵M确定的变换,通常记为T M ,根据变换的定义,它是平面内点集到自身的一个映射,平面内的一个图形它在T M ,的作用下得到一个新的图形.在本节中研究的变换包括恒等变换、伸压变换、反射变换、旋转变换、投影变换、切变变换等六个变换.(2)由矩阵M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001确定的变换T M 称为恒等变换,这时称矩阵M 为恒等变换矩阵或单位矩阵,二阶单位矩阵一般记为E.平面是任何一点(向量)或图形,在恒等变换之下都把自己变为自己.(3)由矩阵M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡100k 或M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡k 001)0k (>确定的变换T M 称为(垂直)伸压变换,这时称矩阵M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡100k 或M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡k 001伸压变换矩阵.当M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡100k 时确定的变换将平面图形作沿x 轴方向伸长或压缩,当1k >时伸长,当1k 0<<时压缩.变换T M 确定的变换不是简单地把平面上的点(向量) 沿x 轴方向“向下压”或“向外伸”,它是x 轴方向伸长或压缩,以1k 0<<为例,对于x 轴上方的点向下压缩,对于x 轴下方的点向上压缩,对于x 轴上的点变换前后原地不动.当M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡k 001时确定的变换将平面图形作沿y 轴方向伸长或压缩,当1k >时伸长,当1k 0<<时压缩.在伸压变换之下,直线仍然变为直线,线段仍然变为线段.恒等变换是伸压变换的特例,伸压变换多与三角函数图象的变换联系起来研究. (4)将一个平面图形变为关于定直线或定点对称的平面图形的变换矩阵称为反射变换矩阵,对应的变换称为反射变换,关于定直线或定点对称的反射又分别称为轴反射和中心反射,定直线称为反射轴,定点称为反射点.反射变换是轴对称变换、中心对称变换的总称.在中学里常研究的反射变换有: 由矩阵M 1=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1001确定的变换是关于x 轴的轴反射变换,由矩阵M 2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1001确定的变换是关于y 轴的轴反射变换,由矩阵M 3=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--1001确定的变换是关于原点的中心反射变换.由矩阵M 4=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0110确定的变换是关于直线y=x 的轴反射变换. 学习反射变换要与函数图象的变换、解几中二次曲线变换的知识联系起来考虑.其实质是变换对纵横坐标产生的影响.(5)将一个平面图形绕一个定点旋转角α得到另一个平面图形的变换称为旋转变换,其中的角α叫做旋转角,定点称为旋转中心.当旋转中心为原点且逆时针旋转角α时旋转变换的变换矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ααααcos sin sin cos .旋转变换只会改变几何图形的位置,不会改变几何图形的形状和大小,旋转中心在旋转过程中保持不变,图形的旋转由旋转中心和旋转角所确定.绕定点旋转ο180的变换相当于关于定点作中心反射变换.(6)将一个平面图投影到某条直线(或某个点)的变换称为投影变换,变换对应的矩阵称为投影变换矩阵,本节中主要研究的是由矩阵M 1=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0001,M 2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0101 ,M 3=⎥⎦⎤⎢⎣⎡1000确定的投影变换.需要注意的是投影变换是映射,但不是一一映射. (7)由矩阵M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡101k 或⎥⎦⎤⎢⎣⎡101k 确定的变换称为切变变换,对应的矩阵称为切变变换矩阵.以⎥⎦⎤⎢⎣⎡101k 为例,矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡101k 把平面上的点)y ,x (沿x 轴方向平移|ky|个单位,当ky >0时沿x 轴正方向移动,当ky <0时沿x 轴负方向移动,当ky =0时原地不动,切变变换有如下性质:(1)x 轴上的点是不动点;(2)保持图形面积大小不变,点间的距离和夹角大小可以改变且点的运动是沿坐标轴方向进行的.切变变换的实质是横(纵坐标)成比例地运动.2.理解二阶矩阵对应的几何变换是线性变换,了解单位矩阵一般地,二阶非零矩阵对应变换把直线变为直线,把直线变为直线的变换叫做线性变换,本节中所研究的6种变换均为线性变换,在研究平面上多边形或直线在矩阵的变换作用后的图形时,只需考察顶点(或端点)的变化结果即可.3.了解恒等、伸压、反射、旋转、投影、切变变换这六个变换之间的关系如恒等变换可以看做伸压、旋转、切变变换的特殊情形;关于坐标原点的中心反射变换可以看做是绕原点作了)Z k ()1k 2(∈π+角度的旋转变换,它还可以看做是先作关于x 轴的反射再作关于y 轴的反射的复合; 绕原点作了β+α角度的旋转变换可以看做是先绕原点作了α角度的旋转变换再绕原点作了β角度的旋转变换等等.基础训练1、已知四边形ABCD 的顶点分别为A (-1,0),B (1,0),C (1,1),D (-1,1),四边形ABCD 在矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡100a 变换作用下变成正方形,则a =( ). A、21 B、2 C、3 D、31 2、已知矩阵M 1=⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001,M 2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1001,M 3=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0101,则由M 1,M 2,M 3确定的变换分别是( )A 、恒等变换、反射变换、投影变换B 、恒等变换、投影变换、反射变换C 、投影变换、反射变换、恒等变换D 、反射变换、恒等变换、投影变换3、直线x+y=5在矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡1100 对应的变换作用下得到的图形是( )A 、直线x+y=5B 、直线y=5C 、直线x=5D 、点(0,54、将向量⎥⎦⎤⎢⎣⎡=12绕原点按逆时针方向旋转4π得到向量b r ,则向量b r 的坐标为=______________. 5、图中正方形ABCD 在由矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡1011所确定变换的作用后的图形的 面积为_____________.6、若直线y=4x-4在矩阵M 对应的伸压变换下变成另一条直线y=x-1,则 M=__________.解题指导例1、求圆C :224x y +=在矩阵2001A ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦对应的伸压变换下的曲线方程,并判断曲线的类型.解:设P(x,y)是圆C :224x y +=上的任一点, P 1)y ,x (''是P(x,y) 在矩阵2001A ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦对应的伸压变换下的曲线上的对应点 , 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡''y x y x y x 21002 即 ⎩⎨⎧='='y y x x 2,所以⎪⎩⎪⎨⎧'='=y y x x 2 代入224x y +=得 22''44x y += 方程221164x y +=表示的曲线为椭圆 点评:通过变换矩阵建立所求曲线上的点的坐标之间的关系是解决这类问题的关键. 例2、若曲线y=x 2(x≥0)在矩阵M 对应的反射变换作用下得到的曲线为y=x 2(x≤0),求矩阵M.解:由两曲线之间的关系知:矩阵M 对应的反射变换是以y 轴为轴的反射变换,所以M =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1001 点评:这类问题在求解时应先确定两曲线之间的反射变换是中心对称反射变换还是是轴对称变换.如果是轴对称变换再进一步确定对称轴,进而写出变换矩阵.例3、若△ABC 在矩阵M 对应的旋转变换作用下得到△A′B′C′,其中A (0,0),B (1,3),C (0,2),A′(0,0), C′(-3,1),试求矩阵M 并求B′的坐标.解、由题意旋转中心为原点,设逆时旋转角为α)20(πα≤≤,则旋转变换矩阵为M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ααααcos sin sin cos ∴⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ααααcos sin sin cos ⎥⎦⎤⎢⎣⎡20=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-13 ∴⎩⎨⎧=-=-1cos 23sin 2αα ∴ 故而3πα= ∴M=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-21232321设B′(x,y ),则⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-21232321⎥⎦⎤⎢⎣⎡31=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-31 ∴)3,1(B -'点评:逆时针旋转角为α时的旋转矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ααααcos sin sin cos ,若顺时针旋转角为α时,则将上述矩阵中的α换为-α即可.例4、已知在矩阵M 的作用下点A (1,2)变成了点A′(11,5),点B (3,-1)变成了点B′(5,1),点C (x ,0)变成了点C′(y ,2),求(1)矩阵M ;求(2)x 、y 值. 解: (1)设矩阵M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a ,∴⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡51121,⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1513∴⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-=-=+=+135352112d c b a d c b a ,解之得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧====2143d c b a ,∴M=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2143 (2)由 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡2143⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡20y x 得⎩⎨⎧==23x y x ∴⎩⎨⎧==62y x点评:求变换矩阵通常用待定系数法.例5、给定二阶矩阵M ,对任意向量 αβu r u r和,证明:()M M M αβαβ+=+u r u ru r u r证明:设a b M c d ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,11x y α⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ur ,22x y β⎡⎤=⎢⎥⎣⎦u r121212121212()()()()()x x a x x b y y a b M y y c x x d y y c d αβ++++⎡⎤⎡⎤⎡⎤+==⎢⎥⎢⎥⎢⎥++++⎣⎦⎣⎦⎣⎦u r u r121122121122x x ax by ax by a b a b M M y y cx dy cx dy c d c d αβ++⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=+=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥++⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦u r u r1212121212121212()()()()ax ax by by a x x b y y cx cx dy dy c x x d y y ++++++⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥++++++⎣⎦⎣⎦得证点评:更一般地,可以证明:βλαλβλαλM M M 2121)(+=+,其中21,λλ为任意实数。

北师大版高中数学选修4-2矩阵与变换矩阵变换的性质

北师大版高中数学选修4-2矩阵与变换矩阵变换的性质

列行变变换换:: AAcriicrjjBB
EAiEjAij BB
AAcriikkBB AAcriikkcrjjBB
EAiE(ki ()kA) BB
AEEijj(ik()kA)B B
如:
1 0 0 a11 a12 a13 E23(k)A 0 1 k a21 a22` a23
这表明,只经过初等行变换便可将A化成单位矩阵。
用初等变换求逆矩阵
1.用初等变换求逆矩阵
设A是n阶可逆矩阵则A-1 也可逆。 从而存在初等阵P1,P2,…,Ps
使 A1 P1P2 Ps
由 A-1A=E; A-1E= A-1;
得 : P1P2…PsA=E
P1P2…PsE=A-1
结论: 若经过一系列初等行变换将A化成单位矩阵
1 2 1 0 1 0
A
E



1
2
1
0 1 0 r1r2 2
1
0 1 0 0
0 1 2 0 0 1
0 1 2 0 0 1
1 2 1 0 1 0
1 2 1 0 1 0
r2 2r10 3 2 1 2 0 r2 r30 1 2 0 0 1
,使
A=P1P2…Pk.
因初等阵是可逆矩阵,且可逆阵的积还是可逆阵,所
以A可逆。
必要性:设A是可逆阵,所以R(A)=n
A经初等变换可以化成单位矩阵E,从而经有限次初等
变换可以将E变成A,
存在有限个初等阵P1,P2,…,Pl,Pl+1,…,Pk,使 A= P1P2…PlEPl+1…Pk,

A= P1P2…Pk,
E时,则施行同样的一系列的初等行变换就把单位矩

人教版高中数学选修 4-2 矩阵变换 第四章 第一节 变换的不变量与矩阵的特征向量

人教版高中数学选修 4-2 矩阵变换 第四章  第一节 变换的不变量与矩阵的特征向量
∴ λ1 = 1 是矩阵A=
2 2 1 3 2 2 2 ξ1 = 是矩阵A= 的属于 λ1 = 1 的 - 1 1 3 一个特征向量.
的一个特征值,
Ⅱ. 把 λ 2 = 4 代入方程组③,得: 令x=1,则y=1. ∴方程有非零解x=1, y=1. 记 ξ 2 = 1 且满足 2 2 1 1 3 ∴ λ 2 = 4是矩阵A=
从几何直观上
若ξ 是矩阵 A的属于特征值λ的一个特征 向量,则与 共线的所有非零向量都是 A的属 ξ 于特征值λ的特征向量.
属于矩阵的不同特征值的特征 向量不共线.
探究2
是否每个二阶矩阵都有特征向量?
矩阵A=
3 1 - 2 2 没有特征值, 1 3 2 2
没有特征向量. 请同学们从几何直观的角度进行分析!
( ∴ (λ- 2)(λ- 3) - - 2)( - 1) = 0.
Ⅰ. 把 λ1 = 1 代入方程组③,得:
令y=-1,则x=2. ∴方程有非零解x=2, y=-1.
解得: λ1 = 1, λ 2 = 4. -x- 2 y = 0,
-x- 2 y = 0.
记 ξ1 = 2 且满足 2 2 2 = 1 2 - 1 1 3 - 1 - 1
(λ-2) x-2 y = 0 , -x + (λ- 3) y = 0.

x x 若 ξ = y 是矩阵A的特征向量, 则 y 是齐 次线性方程组③的一个非零解;
x 若 ξ = y 是齐次线性方程组③的非零解, 则 ξ 满足①式,所以 ξ是矩阵A的一个特征向 量.
∴齐次线性方程组③有非零解的充分必 要条件为它的系数矩阵的行列式等于0. λ- 2 - 2 即: =0 - 1 λ- 3
在许多数学问题中都 会研究“不变量” ,那么我 们研究的线性变换是否也 有“不变量”?

第四章特殊变换及其矩阵

第四章特殊变换及其矩阵
矩阵 U 或正交矩阵 Q ,使得 U H AU = U- 1 AU = B

QT AQ = Q- 1 AQ = B
则称 A 酉相似(或正交相似)于 B 。
定义2 酉空间 V 上的线性变换 T 称为 V上的一个
正规变换,如果存在 V的标准正交基 ε1,ε2 ,L , εn 及对角矩阵 D º diag(d1,d2 ,L , dn ) 满足
U3U H U2U H (UU H )2
因此
3
2 ,即

3 i


2 i
,故 i 0 或 1.
从而 2 ,故
A2 U2U H UU H A.
课后思考
1、实正规矩阵是否正交相似于实 对角矩阵?
2、实正规矩阵是否正交相似于复 对角矩阵?
3、实正规矩阵正交相似于什么 样的“简单”矩阵?
(η1,η2 ,L , ηn ) = (ε1,ε2 ,L , εn )U
显然过渡矩阵 U 是酉矩阵(请试试自己证明一下)
因为 (η1,η2 ,L , ηn ) B
= (T (η1 ), T (η2 ),L , T (ηn )) = (T (ε1 ), T (ε2 ),L , T (εn ))U = (ε1,ε2 ,L , εn ) AU = (η1,η2 ,L , ηn )U H AU 所以 B = U H AU ,结论成立。
| ti i |2 | ti n |2 | t1i |2 | ti i |2 当 i 1 时,有 | t11 |2 | t12 |2 | t1 n |2 | t11 |2
可知 t1 j 0 ( j 2, 3, , n)
对 i 施行归纳法,可得 ti j 0 (i j) ,证毕。

矩阵分析第4章课件

矩阵分析第4章课件

矩阵满秩分解不唯一;但同一矩阵的两个满
秩分解的因式矩阵之间存在密切的关系( 见P153,定理4.1.2).
ACrmn r=rank A min{m,n} A的秩等于它的行秩、列秩或行列式秩。A的行( 列)秩是它的最大线性无关组的行(列)数;A 的行列式秩是它的非0子式的最大阶数。 A=BC rank A rank B & rank A rank C
1
初等变换与初等矩阵性质
①3类初等矩阵都是可逆的(行列式不为0). ②将A依次作初等矩阵P1,…,Pr对应的行(列)初等变
换等价于左(右)乘A以可逆矩阵Pr,…,P1(P1,…,Pr).
③可适当选第一类初等矩阵的乘积P使PA(AP)的 行(列)是A的行(列)的任意排列.可适当选第三类 初等矩阵P(i,j(k))中的k使P(i,j(k))A的(i,j) 元变为0.可适当选第二类初等矩阵P(i(k))中的k 使P(i(k))A的非零(i,i)元变为1.综合起来推出: Er 0 存在初等矩阵的乘积P和Q,使 PAQ= 0 0 m n 其中r=rank A.一般地,ACr 都 Er 0 存在m,n阶可逆阵P和Q使 PAQ=
a11 a1n AB ann
b11 b1n a11b11 * bnn annbnn
a11 a1n 1/ a11 * 1 1 A , aii 0 det A 0 A det A a 1/ a nn nn
1 C11 1 2 C21 1 C22 2 n Cn1 1 Cn 2 2 ... Cnn n

高等数学第四章课件-初等矩阵

高等数学第四章课件-初等矩阵

类似地, 类似地, ⎛ A ⎞ P −1 ⋯ P −1 P −1 ⎜E ⎟ l 2 1 ⎝ n⎠ ⎛ APl −1 ⋯ P2 −1 P1−1 ⎞ =⎜ E n Pl −1 ⋯ P2 −1 P1−1 ⎟ ⎝ ⎠ ⎛ En ⎞ = ⎜ −1 ⎟ ⎝A ⎠
A 施 行 初 等列 变 换 , 即 对 2n × n 矩 阵 E −1 当把 A 变成 E 时,原来的 E 就变成 A .
R( A) = R( B ).
⎛ 1 0 −1 ⎞ 例2 将可逆矩阵 A = ⎜ −2 1 3 ⎟ 表成若干初等 ⎜ 3 −1 2 ⎟ ⎝ ⎠ 矩阵的乘积. 矩阵的乘积. ⎛ 1 0 −1 ⎞ 左乘P (2,1(2)) ⎛ 1 0 −1 ⎞ → 解: A = ⎜ −2 1 3 ⎟ ⎯⎯⎯⎯⎯ ⎜ 0 1 1 ⎟ ⎜ 3 −1 2 ⎟ ⎜ 3 −1 2 ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎛ 1 0 −1 ⎞ 右乘P (1,3(1)) ⎛ 1 0 0 ⎞ 左乘P (3,1( −3)) ⎯⎯⎯⎯⎯ ⎜ 0 1 1 ⎟ ⎯⎯⎯⎯⎯ ⎜ 0 1 1 ⎟ → → ⎜ 0 −1 5 ⎟ ⎜ 0 −1 5 ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎛ 1 0 0 ⎞ 右乘P (2,3( −1)) ⎛ 1 0 0 ⎞ 左乘P (3,2(1)) ⎯⎯⎯⎯⎯ ⎜ 0 1 1 ⎟ ⎯⎯⎯⎯⎯ ⎜ 0 1 0 ⎟ → → ⎜ 0 0 6⎟ ⎜ 0 0 6⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ 1 ⎛ 1 0 0⎞ 左乘P (3( )) 6 ⎯⎯⎯⎯→ ⎜ 0 1 0 ⎟ ⎜0 0 1⎟ ⎝ ⎠
⎛1 ⎞ ⎜ ⋱ ⎟ 1 ⎜ ⎟ P ( i ( c )) = ⎜ ⎟ c ⎜ ⎟ 1 ⎜ ⋱ ⎟ ⎜ 1⎟ ⎝ ⎠
←第i 行
第i列
倍法矩阵 (倍法矩阵 倍法矩阵)
( 3 )以 数 k 乘 某 行 ( 列 )加 到 另 一 行 ( 列 )上 去 以 k 乘 E 的第 j 行加到第 i 行上 ( krj + ri ) 以 k 乘 E 的第 i 列加到第 j 列上 ( kci + c j ),

高中数学选修42矩阵与变换知识点复习课课件苏教

高中数学选修42矩阵与变换知识点复习课课件苏教
形具有更真实的视觉效果
坐标变换:通过矩阵运算实 现图形的平移、旋转、缩放 等变换
动画制作:通过矩阵运算实 现图形的动画效果,如变形、
运动等
矩阵在其他领域中的应用
物理:在力学、电磁学、量子力学等领域,矩阵被用来描述物理系统的状态和变化
计算机科学:在计算机图形学、人工智能、数据挖掘等领域,矩阵被用来处理和表示数据
高中数学选修4-2矩阵 与变换知识点复习课 课件
,
汇报人:
目录
CONTENTS
01 添加目录标题 02 矩阵与变换概述 03 矩阵的逆与行列式 04 矩阵的秩与特征值 05 矩阵的几何意义与线性变换的矩阵表示
06 矩阵的应用举例
单击添加章节标题
第一章
矩阵与变换概述
第二章
矩阵的定义与性质
矩阵的定义:由m行n列的数组 成的m*n个数阵
矩阵与线性变换的关系
矩阵是线性变换的一种表示方法 线性变换可以通过矩阵乘法来实现 矩阵的逆矩阵表示线性变换的逆操作 矩阵的秩表示线性变换的维数
矩阵的逆与行列式
第三章
矩阵的逆
逆矩阵的定义:满足AB=BA=I的矩阵B称为矩阵A的逆矩阵 逆矩阵的性质:逆矩阵的唯一性、逆矩阵的线性性、逆矩阵的乘法性质 逆矩阵的求法:利用初等行变换求逆矩阵、利用伴随矩阵求逆矩阵 逆矩阵的应用:求解线性方程组、求解矩阵方程、求解线性规划问题
行列式的定义与性质
行列式的定义: 矩阵中主对角线 元素的乘积
行列式的性质: 行列式等于其转 置行列式的值
行列式的计算方 法:利用行列式 的性质进行计算
行列式的应用: 求解线性方程组、 判断矩阵是否可 逆等
行列式的计算方法
初等变换法:通过行变换或列变换 将矩阵化为行阶梯形或列阶梯形, 然后计算行列式
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= U H AH (U - 1 ) H U - 1 AU = (U - 1 AU ) H (U - 1 AU )
= B H B.
定理10
方阵 A 是正规的,当且仅当 A 有 n 个
两两正交的单位特征向量,即对应于不同特征值的特 征子空间相互正交。 证明:必要性。如果 A 是正规矩阵,那么存在酉 矩阵 U ( u1 ,, un ) 及对角阵 diag(1 ,, n ) 使得 U H AU ,即 AU U 因此 A( u1 ,, un ) ( Au1 ,, Aun ) (1u1 ,, nun ) 充分性。若 A 有 n 个两两正交的单位特征向量
阵酉相似,并且对角矩阵的对角元就是正规矩阵的特
证明:必要性。如果 A 是正规矩阵,那么存在酉 矩阵 U ( u1 ,, un ) 及对角阵 diag(1 ,, n ) 使得 U H AU ,即 AU U 因此 A( u1 ,, un ) ( Au1 ,, Aun ) (1u1 ,, nun ) 充分性。若有 U H AU ,显然可验证
这说明正交投影变换的矩阵表示应该是由像空间的基
与其转置相乘而得的矩阵? 考虑正交投影
R : ( x1, x2, x3 ) ( x1, x2 , 0) .
T T
注意到
x1 1 0 0 x1 x1 x 0 1 0 x P x 2 2 2 0 0 0 0 x x 3 3
U U U U (U U )
3 H 2 H
H 2
因此 3 2 ,即
从而 2 ,故
2 3 i i
,故 i 0 或 1.
A2 U 2U H U U H A.
课后思考
1、实正规矩阵是否正交相似于实 对角矩阵?
2、实正规矩阵是否正交相似于复 对角矩阵? 3、实正规矩阵正交相似于什么 样的“简单”矩阵?
AAH = AH A .
为证明这个结论,再给出一个引理。
引理 6 对角阵。 满足
TT = T T
H H
的三角阵
T 必是


对上三角阵 T ( ti j )
,比较等式
T T H = T HT
两边乘积矩阵在第 i 行第 i 列位置上的元素 ,并注 意到 ti j 0 ( i j ) ,因此对 i 1, 2, , n ,有
H
,使
并称
A = UTU
为方阵 A 的Schur分解。
100多年前(1909年)给出的Schur 引理是矩阵理论中
的重要定理,是很多其他重要结论的基础。在矩阵
计算中也具有相当重要的地位。
根据Schur引理,可以推出正规矩阵的一个相当美妙
的性质,此性质经常被当作正规矩阵的等价定义。
定理 5
方阵 A 是正规的,当且仅当
R : ( x1, x2 ) ( x1, 0)
T
T
注意到
x1 x1 1 0 x1 0 0 0 x P x 2 2 T 再联想到此投影的像空间 V1 {( x1, 0) , x1 R} , 不难发现其基 (1, 0)T 满足 1 1 0 0 1, 0 0 0 P
显然过渡矩阵 U 是酉矩阵(请试试自己证明一下)
因为
% % % (ε 1 , ε2 , L , εn ) B = (T ( ε1 ) , T( ε2 ), L , T ( εn ))U = ( ε1 , ε2 , L , εn ) AU H %% % = (ε , ε , L , ε ) U AU 1 2 n
A A
H
(T ( j ), i ) ai j
例 3 (方阵的Cartesian分解)
任意复方阵 A 可分解为
A H1 i H2 ,
其中 H , H 都是Hermite矩阵。 1 2
例 4 (正交投影变换)
酉空间或欧氏空间V 中的任意向量
V 在 V 的
1
子空间 V1 上的正交投影为
两方阵 A, B 互逆的条件是成立关系式
AB BA I .
从纯代数角度看,如果去掉乘积为单位矩阵的限制, 两矩阵是可交换矩阵。
联想到正交矩阵的逆即为其转置,因此如果再限定两
矩阵互为转置,即要求成立 AAT AT A ,情况又如 何?
显然对称矩阵 ( AT A) 和反对称矩阵 ( AT A) 都满足要求,正交矩阵当然也满足这个要求。因此具
有性质 AAT AT A 的矩阵就“一统江湖”,具有 了统一性,我们称之为正规矩阵。
对称矩阵最主要的性质是可以对角化,尤其是可以正
交对角化,推广到正规矩阵后这个性质是否还能保留 呢?
一、正规变换(Normal Transformation)
酉空间 V 上的线性变换 T 称为 V上的一个 正规变换,如果存在 V 的标准正交基 ε1 , ε2 , L , εn 定义1 及对角矩阵
并称 T 在 V 的任意一组标准正交基下的矩阵表示 为Hermite 矩阵(对称矩阵)。
定理 2 酉空间(或欧氏空间) V 上的线性变换 T 是 Hermite 变换(对称变换)的充要条件是 T 在 V
的任意一组标准正交基下的矩阵
A 满足
A A ( A A)
H T
证明:
必要性。
设 T 在 V 的一组标准正交基
( A y) H x ( , (T ( ))
一、 Hermite变换(对称变换)
定义1 设 T 是酉空间(或欧氏空间) V 上的线 性变换,称 T 为V 上的 Hermite 变换(对称变 换) ,如果对任意 、 V , 都有
(T ( ), ) ( , T ( )) .
上三角阵 T ,使得 A UTU
H H
H
显然 A A AA 当且仅当 T T T T 。 根据引理6, T 是对角矩阵。故 A 是正规阵。
H H
例 7 判断下列矩阵是不是正规矩阵:
(1)实对称矩阵( A A );
T
(2)实反对称矩阵( AT A );
(3)正交矩阵 (A A
1 , 2, , n 下的矩阵表示为 A (ai j ) 。
(T ( i ), j ) (a1 i1 a2 i 2 an i n , j )
aj i , (T ( j ), i ) ai j
所以 从而
a j i (T ( i ), j ) ( i , T ( j ))
满足
D º diag(d1, d2 , L , d n )
(T ( ε1 ) , T( ε2 ), L , T ( εn )) = ( ε1, ε2 , L , εn ) D
并称 T 在标准正交基下的矩阵表示为正规矩阵。
定义2
对于复方阵(或实方阵)A、B ,如果存在酉
,使得
矩阵 U 或正交矩阵 Q 或
= (1 , 2, , n ) x, = (1 , 2, , n ) y

T ( ) (1 , 2, , n ) Ax, T ( ) ( 1 , 2, , n ) Ay, (T ( ), ) y Ax ( y A ) x
H H H
1
,即有
1 2 , 1 V1 , 2 V ,
则沿 V 到 V1的正交投影变换 1
R( ) 1
既是Hermite变换,也是幂等变换(
R R
2
)。
证明: 对任意 V
因此
,同样有
1
1 2 , 1 V1 , 2 V ,
(R( ), ) (1, 1 2 ) (1, 1 ) (1 2 , 1 ) ( , (R( ))
A A
T
推广到酉空间,相应的矩阵称为Hermite矩阵,满足 关系式
AH A
既然矩阵与变换一一对应,那么Hermite矩阵以及实
对称矩阵与什么样的变换对应呢?
设 T 在酉空间 V 的一组标准正交基 下的矩阵表示为 A 且 A H A 。
任取
1 , 2, , n
、 V
,设
| ti i | | ti n | | t1 i | | ti i |
2 2 2
2
当 i 1 时,有 | t11 |2 | t12 |2 | t1 n |2 | t11 |2 可知 t1 j 0 ( j 2, 3,, n) 对 i 施行归纳法,可得 ti j 0 ( i j ) ,证毕。
另外显然有
2
R ( ) R(R( )) R(1 ) 1 R( )
这说明正交投影变换的矩阵表示 P(称为正交投影
矩阵)既是Hermite 矩阵也是幂等矩阵( P 2 P )
思考:Householder是正交投影矩阵吗?
正交投影变换的矩阵表示是什么样的矩阵呢?
考虑正交投影
AH A AAH
定理 9 与正规矩阵酉相似的方阵仍然是正规矩阵。
证明:如果存在酉矩阵 U ,使得 B = U - 1 AU ,则
BBH = (U - 1 AU )(U - 1 AU ) H
= U - 1 AUU H AHU H
H AU -
H
= U H AH AU
定 理 5 的 证 明
必要性。如果 A 是正规矩阵,那么存在酉 矩阵 U 及对角阵 D ,使得 A UDU H 因此 AAH (UDU H )(UDU H ) H UDDU H
U DDU H (U DU H )(UDU H ) AH A
充分性。根据Schur引理,存在酉矩阵 U 及
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