矩阵对对角化论文摘要
2023-05-08 23:21:08
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问：论文《用矩阵初等变换将矩阵对角化的方法》
- 答：不可以的.矩阵的对角化不是只用初等变换把它变成对角线形式就叫对角化了,而是对角线必须为特征值.如果把它变成对角线形式就叫对角化,那可以在任一行乘个数,结果就变了,而对角形式保持不变
如矩阵
0 -1
1 0 用初等变换交换2行就成对角式了,但对角化必须是特征值正负i.
当然,用初等变换当然可以实现对角化,但是只能是你知道对角化矩阵后在用初等变换往上靠
问：矩阵对角化的方法都有哪些
- 答：我觉得应该是相似对角化吧，具体的步骤是：
1，求出一个矩阵的全部互异的特征值a1,a2……
2，对每个特征值，求特征矩阵a1I-A的秩，判断每个特征值的几何重数q=n-r(a1I-A),是否等于它的代数重数p，只要有一个不相等，A就不可 以相似对角化，否则， 就可以相似对角化
3，当可以相似对角化时，对每个特征值，求方程组，（aiI-A）X=0的一个基础解系
4，令P=这些基础解系，则P-1AP=diag(a1,a2,a3……)，其中有qi个特征值
你看行不？
这就是我知道的，呵呵 - 答：1，求出一个矩阵的全部互异的特征值a1,a2……
2，对每个特征值，求特征矩阵a1I-A的秩，判断每个特征值的几何重数q=n-r(a1I-A),是否等于它的代数重数p，只要有一个不相等，A就不可 以相似对角化，否则， 就可以相似对角化
3，当可以相似对角化时，对每个特征值，求方程组，（aiI-A）X=0的一个基础解系
4，令P=这些基础解系，则P-1AP=diag(a1,a2,a3……)，其中有qi个特征值 - 答：一种吧！设所求矩阵为A，求出它的全部特征值，求（A－￡E）x=0的基础解系，再两两正交单位化，得正交矩阵P，再求P-1AP=PTAP=^
- 答：矩阵对角化有三种方法
1、利用特征值和特征向量将矩阵对角化
由于这种方法相对来说比较基础、简单、机械，一般教材都有详细介绍，这里用图示加以总结。
2、利用矩阵的初等变换将矩阵对角化
矩阵的初等变换
矩阵的初等行变换和初等列变换，统称矩阵的初等变换。下面的三种变换称为矩阵的初等行变换：
1 对调两行；
2 以数k≠0乘某一行的所有元素；
3 把某一行所有元素的k倍加到另一行对应的元素上去。
把上面定义中的“行”换成“列”，既得矩阵的初等列变换的定义。
如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B，就称矩阵A与B等价。
另外：分块矩阵也可以定义初等变换。
3、利用矩阵的乘法运算将矩阵对角化
矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log（ n )，还可以求路径方案等，所以更是一种应用性极强的算法。矩阵，是线性代数中的基本概念之一。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起来很奇怪，但实际上非常有用，应用也十分的广泛。 - 答：可以上数据库去查查论文啊，像万方，维普……
这里搜不到什么高品质回答的
呃，好好加油吧~！
问：研究矩阵的相似对角化的意义
- 答：理论上看，意义是明显的。相似是一种等价关系，对角化相当于对一类矩阵在相似意义下给出了一种简单的等价形式，这对理论分析是方便的。相似的矩阵拥有很多相同的性质，比如特征多项式，特征根，行列式……如果只关心这类性质，那么相似的矩阵可以看作没有区别的，这时研究一个一般的可对角化的矩阵，只要研究它的标准形式——一个对角矩阵就可以了。而对角矩阵是最简单的一类矩阵，研究起来非常方便。这个过程相当于在一个等价类中选取最顺眼的元素研究。
另外，对角化突出了矩阵的特征值，而过度矩阵T反映了特征向量的信息，对角化过程的直观意义还是很明显的。再结合正交矩阵的概念，可以得到一些不平凡的结论，例如实对称矩阵总可以对角化。
实践中的矩阵对角化作用也很大。别的不说，比如要算一个一般的3阶实对称矩阵A的n次幂，n较大时，按矩阵乘法定义去计算是相当繁琐的，计算复杂度呈指数型增长。但是如果把A可以对角化(实对称矩阵总是可以对角化的)，写为=T^(-1)PT, P是对角阵。那么A^n=T^(-1)P^nT, P^n的计算是很简单的，只要把各特征值^n即可，此时计算A^n的复杂度几乎与n无关。
以上纯属个人见解，仅供LZ参考:) - 答：很多意义啊，利于计算，推理，证明。
实际工程上很多线性方程组的问题，这些方程组未知量非常的多，不是书中那种规模的，
实际的系数矩阵阶数非常巨大，比如，上万阶，10万阶的都是普通，用高斯消元法求解基本无可能（计算量太巨大）通常会把矩阵做分割，简化，然后得出等价的方程组，
相似对角化这些理论对简化矩阵有帮助。
（个人见解，不当请更正补充）
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