線性代數的問題。把單位矩陣第一行和第三行交換位置得出的矩陣算是對角矩陣麼?如果是請說明為何特徵

2021-04-21 17:40:51 字數 1825 閱讀 4203

1樓:匿名使用者

對角陣只有主對角線上元素不為0,你把單位陣行交換了怎麼還能是對角陣。

線性代數問題。行列式相鄰行或列交換位置後,行列式前面是不是要乘一個-1?如果是第一行和第三行交換位

2樓:匿名使用者

行列式本質上就是個算式,其結果是個數值。

任何兩行對換,行列式的值乘以-1,第一行和第三行對換,也是乘以-1

矩陣本質上只是數字的排列方式,其結果不是數值,任何兩行對換,和原矩陣等價,無需乘以-1

線性代數,這題為什麼這樣做,能解釋下原理嗎?為什麼第一行首先要跟第三行互換,求高手解釋下

3樓:亨博特_亨博特

其實很簡單,互換是把係數簡單的比如1,放在第一列,這樣消元的時候,第一列很快為0。計算簡單點。消元就和你解方程組一個道理

4樓:匿名使用者

第一行和第三行互換,主要是簡化運算,如果不換的話,後面約的話,運算會複雜點

線性代數,誰能通俗的解釋下,什麼叫做行最簡形矩陣? 比如這個矩陣,我看著還可以繼續消除,第三行,第

5樓:day永恆的陽光

你畫線的這個不是行最簡矩陣

簡單的說,行最簡矩陣有以下三個特點(充要條件)1、每個階梯的第一個元素為「1」

2、每個階梯只佔一行

3、「1」所在的列只有它不為0望採納

一道線性代數問題 求大神

6樓:

1、交換單位矩陣的一二行得到的初等矩陣記為p,則p可逆,其逆矩陣還是p,且|p|=-1。

由a變到b,就是在a的左邊乘以p,所以b=pa。

2、已知aa*=|a|e,a可逆時,a*=|a|(a逆)。

3、b=pa,則b*=|b|(b逆)=-|a|(a逆)p=-a*p,-b*=a*p。a*p的作用是交換a*的一二列,所以交換a*的第一列與第二列得到-b* 。

線性代數問題,求矩陣的對角陣時為什麼要把特徵向量單位化呢?

7樓:是你找到了我

因為正交陣的每一列都肯定

是單位陣,所以需要單位化;如果不用正交陣作對角化過程,只用一般的可逆陣,就可以不單位化。

線性變換的特徵向量是指在變換下方向不變,或者簡單地乘以一個縮放因子的非零向量。特徵向量對應的特徵值是它所乘的那個縮放因子。特徵空間就是由所有有著相同特徵值的特徵向量組成的空間,還包括零向量,但要注意零向量本身不是特徵向量 。

線性變換的主特徵向量是最大特徵值對應的特徵向量。特徵值的幾何重次是相應特徵空間的維數。有限維向量空間上的一個線性變換的譜是其所有特徵值的集合。

8樓:demon陌

因為p是正交矩陣,正交矩陣每一行(或列)都是單位向量,題中a恰有3個不同的特徵值,而不同特徵值對應特徵向量必正交,所以就不用正交化,而是直接單位化。

若λ0是a的特徵值,且是特徵多項式的k重根,因為a可對角化,所以特徵方程│a-λ0│=0的基礎解系必包含k個解向量,則這k這個特徵向量必須施密特正交化然後再單位化。

有定理:矩陣a可對角化的充分必要條件是a的每個特徵值的代數重數等於其幾何重數,即a有完全特徵向量系。

只有對角線上有非0元素的矩陣稱為對角矩陣,或說若一個方陣除了主對角線上的元素外,其餘元素都等於零。

9樓:匿名使用者

要將每個特徵向量單位化的原因是正交矩陣才能得到p^(-1)ap=p^tap=λ,既p的逆矩陣等於p的轉置矩陣,否則只能使用p^(-1)ap=λ.顯然,轉置矩陣要比逆矩陣好求多了.

線性代數裡單位矩陣有哪些性質?比如單位矩陣E的n次方,E矩陣乘以矩陣A結果是什麼

e n e e a a e a 若f a g a 均為矩陣a的多項式,則e f a g a 乘法可交換。單位矩陣只與單位矩陣相似 若a可逆,則a 1 a e 方法很多,一種做法如下 a的單位矩陣合同,則存在可逆 矩陣c,使得內a c c,這裡c 表示容轉置設a的任一特徵值是 相應的特徵向量是x,則a...

線性代數,對角矩陣的問題,線性代數問題,求矩陣的對角陣時為什麼要把特徵向量單位化呢

ba的第i行,第j列元素是 bij j ab的第i行,第j列元素是 i bij ba ab,則有bij j i bij即bij j i 0 當i不等於j時,等式兩邊同時除以j i,則得到bij 0 線性代數問題,求矩陣的對角陣時為什麼要把特徵向量單位化呢?因為正交陣的每一列都肯定 是單位陣,所以需要...

線性代數初等矩陣,初等矩陣的逆是單位矩陣嗎如果不是,那應該是

首先,只有單位矩陣的逆才是單位矩陣。其次,初等矩陣是指,由單位矩陣經過 專一次矩陣初等變換屬得到的矩陣。它有三種 1 交換矩陣中某兩行 列 的位置 2 用一個非零常數k乘以矩陣的某一行 列 3 將矩陣的某一行 列 乘以常數k後加到另一行 列 上去。他們的逆矩陣 第 1 種初等矩陣的逆矩陣就是他們自己...