如何判斷矩陣的相似矩陣,如何判斷一個矩陣的相似矩陣?

時間 2021-08-11 17:33:50

1樓:

答:根據題目知道a是對角矩陣,找a的相似對角矩陣。

一個矩陣相似對角陣的充分必要條件是:ni重特徵值λ的特徵向量有ni個。即r(λie-a)=n-ni

根據原理我們求abcd的特徵值為:

特徵值1為2重特徵值,其對於的矩陣(e-a)的秩,r(e-a)=3-2=1選項a,r(e-a)=2選項b,r(e-a)=2選項c,r(e-a)=1選項d,r(e-a)=2

所以答案選擇c

定義1設a,b都n是階矩陣, 若存在可逆矩陣p,使

p^(-1)ap=b,

則稱是的相似矩陣, 並稱矩陣與相似.記為。

對進行運算稱為對進行相似變換, 稱可逆矩陣為相似變換矩陣。

矩陣的相似關係是一種等價關係,滿足:

(1) 反身性: 對任意階矩陣,有相似。

(2)對稱性: 若相似, 則與相似。

(3) 傳遞性: 若與相似, 則與相似。

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相似矩陣的定義是:

設 a,b 都是 n 階矩陣,若有可逆矩陣 p ,使 p^ap=b 則稱 b 是 a 的相似矩陣,或說 a 和 b 相似。

特徵向量:

矩陣a線性變換後,有某一些向量仍然在變後的空間保持原有的方向,只是這些向量被拉伸或者壓縮的了,稱為特徵向量。

特徵值:

矩陣進行同一個維度的空間線性變換後,保持方向不變的特徵向量的拉伸或者壓縮的倍數即是特徵值,  (驗證在文末,參照“備註驗證b”)

2樓:匿名使用者

【分析】

a是對角矩陣,求a的相似矩陣就是問,選項abcd之中哪一個可以相似對角陣a。

一個矩陣相似對角陣的充分必要條件是:ni重特徵值λ的特徵向量有ni個。即r(λie-a)=n-ni

【解答】

特徵值1為2重特徵值,其對於的矩陣(e-a)的秩,r(e-a)=3-2=1

選項a,r(e-a)=2

選項b,r(e-a)=2

選項c,r(e-a)=1

選項d,r(e-a)=2

選c【評註】

一般步驟:

1、若特徵值不同,則一定不相似。

2、若特徵值相同,有無重特徵值。無則相似

3、有重特徵值λi,是否r(λie-a)=n-ni,是則相似。

newmanhero 2023年7月14日22:20:13希望對你有所幫助,望採納。

3樓:匿名使用者

解答裡面2處不是特徵值重不重吧~而是特徵向量同不同

4樓:找不到呢稱了

請問你這本是什麼書?

怎麼判斷這幾個矩陣和它相似??矩陣相似有充要條件嗎?必採納!

5樓:假面

相似矩陣,有相同的特徵值,且同一特徵值相應的代數重數、幾何重數都要分別相同。

必要條件:特徵值相同;兩個矩陣的志相同;行列式相同;斜對角線元素累加相同。

但是有時候利用以上條件都判斷不了,就需要用“ab兩個矩陣相似同一個對角矩陣去判斷了” 。有時候也不可以通過“相似同一個對角矩陣去判斷”,因為有些對角化不是充要條件,有些矩陣之間相似,但是他們不可以對角化。

6樓:涔嬮棿廬

必要條件:

特徵值相同 2. 兩個矩陣的志相同 3.行列式相同 4.斜對角線元素累加相同

但是有時候利用以上條件都判斷不了

就需要用“ab兩個矩陣相似同一個對角矩陣去判斷了”

有時候也不可以通過“相似同一個對角矩陣去判斷”,因為有些對角化不是充要條件,有些矩陣之間相似,但是他們不可以對角化

這時就要看特徵值對應特徵向量的數量關係了吧

7樓:在五祖寺看雜技的白鵑梅

1.a~b的充要條件是λe-a~λe-b(這個可以用相似的定義證明)2.λe-a~λe-b的必要條件是r(λe-a)=r(λe-b)3.

因此a~b的必要條件也是r(λe-a)=r(λe-b)4.排除bcd

8樓:匿名使用者

選 a。

原矩陣 m 和 4 個選項矩陣都有 3 重特徵值 λ = 1。

λe-m =

[0 -1 0]

[0 0 -1]

[0 0 0]

r(λe-m) = 2.

對選項 a,λe-a =

[0 -1 1]

[0 0 -1]

[0 0 0]

r(λe-a) = 2.

用同樣方法得 r(λe-b) = 1,r(λe-c) = 1, r(λe-d) = 1。

9樓:殤害依舊

如果有一個可逆矩陣p使 pap^-1=b 這個就是充要條件

10樓:編個名不能太長

這是高等代數裡的,國內的普通線代教材沒有,充要條件是不變因子相同,我記得需要了解多項式理論。

怎麼判斷這幾個矩陣和它相似??矩陣相似有充要條件嗎?必採納

假面 相似矩陣,有相同的特徵值,且同一特徵值相應的代數重數 幾何重數都要分別相同。必要條件 特徵值相同 兩個矩陣的志相同 行列式相同 斜對角線元素累加相同。但是有時候利用以上條件都判斷不了,就需要用 ab兩個矩陣相似同一個對角矩陣去判斷了 有時候也不可以通過 相似同一個對角矩陣去判斷 因為有些對角化...

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