线性代数相似矩阵的问题,见图,打问号那里是怎么出来的?顺便问下,所谓“相似变换矩阵”和“特征向量”有什么关系?定义相似矩阵到底有什么用?
特征向量经变换后可以组合构造成变换矩阵。至于意义,因为一个矩阵在很多时候很多性质没法直观体现出来,但经过变换后得到的相似对角矩阵很多性质(也可以说是远矩阵的性质)一目了然。要是学习了自动控制原理,理解起来就很简单了。这样一个相似对角矩阵,在解耦、系统稳定性方面都有很很多研究价值。
这还需要您说?要么麻烦认真看下题目,要么请不要回答😀
如图,线性代数相似矩阵问题,要怎么做呢?
当A与B相似,则A与B有相同的特征多项式,从而A与B有相同的特征值。那么B的特征值分别为 1 , 2, 3 则B^2-3B+5E的特征值分别为3 ,3 ,5 那么 | B^2-3B+5E | = 3×3×5=45 newmanhero 2015年1月8日21:29:15 希望对你有所帮助。 望采纳。
线性代数:相似矩阵的问题
相似矩阵间有很多相同的性质,比如秩,行列式,迹(对角线之和),特征值,特征多项式,初等因子都相同。一个矩阵很重要的一点就是他的特征值。通过相似变换,可以转而研究一个结构简单得多的矩阵的特征值的性质。合同是指,存在可逆矩阵P,P转置AP=B,则A与B合同。等价是一种关系,只要满足反身性,...
线性代数相似的问题?
也就是说,如果AB相似,要么两者都可以相似对角化,要么两者都不可相似对角化。当然如果A,B还有其他条件,比如是实对称矩阵矩阵,则可以说明其可以相似对角化。
[线代]相似矩阵
线性代数中的关键概念之一是相似矩阵,它在处理向量空间中的变换时发挥着至关重要的作用。想象一下,坐标系就像一个工具箱,不同的坐标选择影响着问题解决的复杂程度。日心说和地心说就是这样的例子,一个以太阳为中心,另一个以地球为中心,转换其中的坐标,就像在不同地图上导航,难度和结果截然不同。
线性代数相似矩阵问题?
还是P。事实上,由P^-1AP=B,两边取逆,得 P^-1A^-1P=B^-1 可见A^-1相似于B^-1,且相似变换的矩阵还是P。
线性代数 矩阵的相似变换
A是n阶实对称矩阵,满足A^2=A,设λ为A的特征值,a为对应的特征向量。则Aa=λa 而(A^2-A)a=0,即λ^a-λa=0,λ^-λ=0。所有λ=0或λ=1.有rankA=r(r<n),所有A必有n-r个特征值为λ=0,r个特征值为λ=1。于是2E-A必有n-r个特征值为λ=2,r个特征值为λ=1。所以,...
线性代数矩阵相似问题
合同 相似的定义证明 等价:存在可逆矩阵P、Q,使PAQ=B,则A与B等价,充要条件就是R(A)=R(B)。所谓矩阵A与矩阵B等价,即A经过初等变换可得到B。相似 设A,B为n阶矩阵,如果有n阶可逆矩阵P存在,使得P^(-1)*A*P=B成立,则称矩阵A与B相似,记为A~B.你问的问题有点不清楚 ...
线性代数 为什么相似的两个矩阵会得出这样的结果?
而初等行列变换不改变矩阵的行列式,又因为这两个矩阵都相似于他们的相似标准型,就是对角线上都是特征值的那个对角矩阵,特征值又相同,所以迹相同。PAQ=B,PA^mQ=b^m,,,对PAQ整体取可逆,可以知道逆也相似,伴随矩阵可以用逆和本身的关系,也可以得到。打得好费劲。。。望采纳~...
线性代数之——相似矩阵
探索线性代数中的相似矩阵:不变的特性与变换的秘密 当矩阵世界中,特征向量的丰富性赋予了我们深刻洞察力。想象一下,如果存在一个神奇的可逆矩阵 ,让原本的矩阵 A 变成了 B,这并非简单的替换,而是两者的相似性揭示了它们内在的联系。相似矩阵 A 和 B,无论 P 如何选择,它们共享相同的特征值阵容...
线性代数中矩阵相似的一个问题,符号不好表示,请看图。
一般来讲A^*, A^{-1}, A两两不相似,例子你自己举(看对角阵就行了)A与A^T总是相似的,最快捷的证明是λI-A和λI-A^T相抵