什么是对角化
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发布时间:2024-10-23 21:40
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时间:2024-11-14 00:01
对角化(Diagonalization)是线性代数中的一个重要概念,主要用于研究线性变换和矩阵的性质。对于一个给定的矩阵A,对角化意味着找到一个对角矩阵D和一个非负整数n,使得矩阵A可以写成A = D^(-1)ND的形式,其中N是n阶对角矩阵,D的对角线元素是非负整数。
对角化在许多领域都有应用,如量子力学、信号处理、控制理论等。通过对角化,我们可以更好地理解矩阵的性质,例如特征值和特征向量,以及矩阵的稳定性等。
矩阵对角化是什么意思
对角矩阵是除主对角线上的元素以外其它元素都等于0的矩阵,对角矩阵的性质比如秩,可逆性等等都是一目了然的,另外对角矩阵的运算比如和,差,积,方幂等等也特别容易计算,一般的矩阵的性质不容易讨论,计算也复杂,如果能够与对角矩阵相似,有些性质保持不变,运算也可以转化成对角矩阵的运算,这就是矩阵对角化的目的和意义
正交对角化要求变换矩阵是正交矩阵,即在求特征值特征向量后要进行施密特正交化。
一般对角化无需施密特正交化,只要求出对应于特征值的特征向量即可。
将对称矩阵正交对角化的方法:
1、求出对称矩阵A的特征值;
2、由(AE )x= 0 ,求出矩阵A对应的特征的特征向量;
3、将属于的特征向量施密特正交化;
4、将所有特征向量单位化。
扩展资料
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若n阶矩阵A有n个不同的特征值,则A必能相似于对角矩阵。
说明:当A的特征方程有重根时,就不一定有n个线性无关的特征向量,从而未必能对角化。
设M为元素取自交换体K中的n阶方阵,将M对角化,就是确定一个对角矩阵D及一个可逆方阵P,使M=PDP-1。设f为典范对应于M的Kn的自同态,将M对角化,就是确定Kn的一个基,使在该基中对应f的矩阵是对角矩阵。
百度百科-对角化