矩陣的標準型是啥?詳細回答,什麼叫矩陣的標準型,怎麼求?

2021-03-11 05:06:12 字數 2079 閱讀 8736

1樓:夏天

如果矩陣

b可以bai由a經過一系列初du等變換得到 那麼矩陣zhia與b是等dao價的

經過多次變換專以後,得到一種最簡屬單的矩陣,就是這個矩陣的左上角是乙個單位矩陣,其餘元素都是0,那麼這個矩陣就是原來矩陣的等價標準型.

矩陣(matrix)本意是子宮、控制中心的母體、孕育生命的地方。在數學上,矩陣是指縱橫排列的二維資料**,最早來自於方程組的係數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。

2樓:哇別碰我心

假設三階矩陣a滿足:

[x1 x2 x3]的轉置×a×[x1 x2 x3]的式中只有平方向,即回:=a(x1)的平方+答b(x2)的平方+c(x3)的平方.其中a,b,c不全為零。式子其餘項全為零。

滿足這個條件的矩陣a稱之為標準型。

望採納!考研大山李永樂的原話!

3樓:匿名使用者

矩陣的標準形是左上角為單位矩陣, 其餘子塊為0 的分塊矩陣

er 0

0 0

4樓:寥寥無幾

居間標準不一樣,分大局這小集鎮你想問哪一種?

什麼叫矩陣的標準型,怎麼求?

5樓:angela韓雪倩

矩陣標準型的bai理論來自於矩陣du的相似性zhi,換句話說,dao矩陣在初等變化下有很多數值內不一樣的表

容象,但其本質特徵,如秩,特徵值。

特徵多項式等都是相同的,這些相似不變數就是這個矩陣的本質特徵,而如何用最簡單的形式表徵這些矩陣就是標準型的由來了,一般的矩陣標準型有:jordan型,對角陣型等等。

針對特定矩陣結構(如稀疏矩陣和近角矩陣)定製的演算法在有限元方法和其他計算中加快了計算。 無限矩陣發生在行星理論和原子理論中。 無限矩陣的乙個簡單例子是代表乙個函式的泰勒級數的導數運算元的矩陣。

6樓:人員熱騰騰

矩陣的標準型交換,一起進來學習吧

7樓:匿名使用者

矩陣標準型的理論來自於矩陣的相似性,換句話說,矩陣在初等變化下有回很多數值不一樣的表象,但答

其本質特徵,如秩,特徵值,特徵多項式等都是相同的,這些相似不變數就是這個矩陣的本質特徵,而如何用最簡單的形式表徵這些矩陣就是標準型的由來了

一般的矩陣標準型有:jordan型,對角陣型等等,這方面的研究很多,求法更多,不一而足,你可以上網搜搜

矩陣a(如圖)的標準形是?

8樓:就一水彩筆摩羯

首先必須求最小多項式。一般只要矩陣不特殊都是si-a初等行列變換變成史密斯標準型,從而通過行列式因子或者直接算出來不變因子組,寫成(x-si)^ni形式後,求初等因子組,初等因子組裡相同因子方冪最大的相乘就得到了最小多項式。例如我們求得初等因子組為x(x-1),(x-1),(x-1)^2,則其最小多項式為x(x-1)(x-1)^2,最小多項式的方冪就是約當塊的分塊,此題分塊為0,1,1(二重),寫成約當標準型即可。

然後通過ap=pj把p分成x1,x2,...xn的列向量,然後一列一列的待定係數法可求得x1,x2,...,xn。

某些乘方比較好算或者階次較小的矩陣可以用廣義特徵根法,優點是運算量小,可以直接求得約當標準型和變換矩陣p:det(si-a)求得a的特徵值,然後依次帶回,分三種情況:si為單根則對應的約當塊為1*1,對角線上是si,對應的特徵向量為p中對應的列向量(如果約當型中你把這個單根的塊放到第乙個則對應p中第一列,放到第二個則對應第二列);如果si是n重根,但是可以求得n個特徵向量(即si-a在s=si的時候可以相似對角化),則得到乙個n階塊,對角線上是si,這n個特徵向量是p對應的列;如果si是n重根,但是只能求得m1(m1

最後給個標註:第二種方法也可以用於求低階矩陣a的最小多項式,直接用第二種方法求出約當標準型以後通過第一種方法中求約當標準型的最後一步反用就可以求得最小多項式。

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