矩阵合同怎么判断(如何判断矩阵合同)
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一、如何判断矩阵是否合同如果两个矩阵合同,则它们有相同的定号,有相同的秩,有相同的正负惯性指数,它们的行列式同号。
在线性代数,特别是二次型理论中,常常用到矩阵间的合同关系。两个矩阵A和B是合同的,当且仅当存在一个可逆矩阵C,使得C^TAC=B,则称方阵A合同于矩阵B.
一般在线代问题中,研究合同矩阵的场景是在二次型中。二次型用的矩阵是实对称矩阵。两个实对称矩阵合同的充要条件是它们的正负惯性指数相同。由这个条件可以推知,合同矩阵等秩。
相似矩阵与合同矩阵的秩都相同。
扩展资料:
合同矩阵:设A,B是两个n阶方阵,若存在可逆矩阵C,使得,则称方阵A与B合同,记作 A≃B。
在线性代数,特别是二次型理论中,常常用到矩阵间的合同关系。一般在线代问题中,研究合同矩阵的场景是在二次型中。二次型用的矩阵是实对称矩阵。两个实对称矩阵合同的充要条件是它们的正负惯性指数相同。由这个条件可以推知,合同矩阵等秩。
合同关系是一个等价关系,也就是说满足:
1、反身性:任意矩阵都与其自身合同;
2、对称性:A合同于B,则可以推出B合同于A;
3、传递性:A合同于B,B合同于C,则可以推出A合同于C;
4、合同矩阵的秩相同。
矩阵合同的主要判别法:
1、设A,B均为复数域上的n阶对称矩阵,则A与B在复数域上合同等价于A与B的秩相同.
2、设A,B均为实数域上的n阶对称矩阵,则A与B在实数域上合同等价于A与B有相同的正、负惯性指数(即正、负特征值的个数相等)。
旋转矩阵是在乘以一个向量的时候有改变向量的方向但不改变大小的效果的矩阵。旋转矩阵不包括反演,它可以把右手坐标系改变成左手坐标系或反之。所有旋转加上反演形成了正交矩阵的集合。
旋转矩阵的原理在数学上涉及到的是一种组合设计:覆盖设计。而覆盖设计,填装设计,斯坦纳系,t-设计都是离散数学中的组合优化问题。它们解决的是如何组合集合中的元素以达到某种特定的要求。
矩阵在物理学中的另一类泛应用是描述线性耦合调和系统。这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示,即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项,用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。
求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出(通过对角化等方式),称为系统的简正模式。这种求解方式在研究分子内部动力学模式时十分重要:系统内部由化学键结合的原子的振动可以表示成简正振动模式的叠加。描述力学振动或电路振荡时,也需要使用简正模式求解。
参考资料:百度百科---合同矩阵
二、线性代数中,怎么判断两个矩阵是否合同
两矩阵合同有两种证法,如图
在线性代数,特别是二次型理论中,常常用到矩阵间的合同关系。两个矩阵A和B是合同的,当且仅当存在一个可逆矩阵C,使得C^TAC=B,则称方阵A合同于矩阵B.
一般在线代问题中,研究合同矩阵的场景是在二次型中。二次型用的矩阵是实对称矩阵。两个实对称矩阵合同的充要条件是它们的正负惯性指数相同。由这个条件可以推知,合同矩阵等秩。
扩展资料实对称矩阵的主要性质:
1、实对称矩阵A的不同特征值对应的特征向量是正交的。
2、实对称矩阵A的特征值都是实数,特征向量都是实向量。
3、n阶实对称矩阵A必可对角化,且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值。
4、若λ0具有k重特征值必有k个线性无关的特征向量,或者说必有秩r(λ0E-A)=n-k,其中E为单位矩阵。
参考资料来源:百度百科-合同矩阵
三、如何判断矩阵合同***相似***等价
1、矩阵等价
矩阵A与B等价必须具备的两个条件:
(1)矩阵A与B必为同型矩阵(不要求是方阵);
(2)存在s阶可逆矩阵p和n阶可逆矩阵Q,使B= PAQ。
2、矩阵A与B合同
必须同时具备的两个条件:
(1)矩阵A与B不仅为同型矩阵而且是方阵;
(2)存在n阶矩阵P: P^TAP= B。
3、矩阵A与B相似
必须同时具备两个条件:
(1)矩阵A与B不仅为同型矩阵,而且是方阵;
(2)存在n阶可逆矩阵P,使得P^-1AP= B。
扩展资料
矩阵的相似,实际上两个相似矩阵描述的是同一个线性变换,只是在不同基底下的坐标表示。相似矩阵的特征值相同,秩也相同,方阵对应的行列式也相同。
判断两个矩阵是否相似,一般的题型是看两个矩阵能否相似于同一对角阵。同时两个矩阵相似,其对应的以矩阵为变量的两个函数也相似。
矩阵的合同是在二次型的背景下提出来的,理解合同就针对二次型里的对称阵,给一个二次型,我们可以写成矩阵表达形式,做一系列的可逆变换,新得到的表示二次型的矩阵,就是与原矩阵合同的新矩阵。
对于对称阵,两矩阵合同的重要条件是正负惯性指数相同,也就是正特征值的个数,负特征值的个数相同。
矩阵相似与否和合同与否没有直接关系,但在我们的考试当中,一般考察对称阵,在对称阵的前提下,矩阵相似一定合同,合同不一定相似。相似要求特征值一样,合同只要求特征值的正负性一样。
参考资料来源:百度百科-合同矩阵
参考资料来源:百度百科-相似矩阵
参考资料来源:百度百科-等价矩阵