南航矩阵论等价关系
矩阵等价条件

矩阵等价条件1. 行等价:如果两个矩阵A和B从一个经过有限次的行变换可以相互转换,则它们是行等价的,记作A≌B。
$A=\left(\begin{array}{ccc}1 &2 &3 \\4 &5 &6 \\7 & 8 & 9\end{array}\right), B=\left(\begin{array}{ccc}1 &2 &3 \\0 & -3 & -6 \\-7 & -14 & -21\end{array}\right)$$\left(\begin{array}{l}\boldsymbol{R}_{2}=-4 \boldsymbol{R}_{1}+\boldsymbol{R}_{2} \\\boldsymbol{R}_{3}=-6 \boldsymbol{R}_{1}+\boldsymbol{R}_{3}\end{array}\right)$矩阵等价的充分必要条件是它们具有相同的秩和相同的行列式。
即,如果两个矩阵A和B满足A≌B,则它们具有相同的秩和相同的行列式。
反之亦然。
对于任意矩阵A,它可以使用一定的行变换或列变换,化为行最简形式或列最简形式。
行最简形式指的是一个矩阵在经过有限次行变换后,化为一个以0为分界线,上半部分全部为0的矩阵,下半部分为任意元素的矩阵。
列最简形式类似。
行最简形式和列最简形式都是唯一的,并且它们具有相同的秩和行列式。
由此可知,任意两个矩阵都可以通过一定的行变换和列变换得到它们的行最简形式或列最简形式。
在研究两个矩阵是否等价时,可以将它们化为最简形式进行比较。
矩阵等价是一种很重要的矩阵性质,它在矩阵运算和矩阵应用中有着广泛的应用。
矩阵等价在线性代数中有着重要的应用。
在解线性方程组时,通常会考虑对矩阵进行某种变换,使得它变为某种特殊的形式,从而更容易求解。
这种变换包括行变换、列变换和相似变换等。
解析矩阵间的等价、相似、合同变换关系及其应用

解析矩阵间的等价、相似、合同变换关系及其应用摘要:等价、合同和相似是矩阵中的三种等价关系,在矩阵这一知识块中占有具足轻重的地位。
矩阵可逆性、矩阵的对角化问题、求矩阵特征根与特征向量、化二次型的标准形等诸多问题的解决都要依赖于这三种等价关系。
本文先阐述了三种关系相关的定义、定理,并进行比较得出三种关系间的区别,结合实例具体体现三种关系的差别与应用。
关键词:矩阵的等价、矩阵的相似、矩阵的合同引言随着技术的发展,矩阵在实际生产中发挥着越来越明显的作用,尤其是矩阵所具有的特点以及特有的变化方式,受到各行的重视。
在高等代数中,讨论了矩阵的三种不同关系,它们分别为矩阵的等价、矩阵的相似和矩阵的合同等关系。
本文首先介绍了这三种关系以及每种关系的定义,性质,相关定理及各自存在的条件,然后给出了这三种矩阵关系间的联系,即相似矩阵、合同矩阵必为等价矩阵,相似为正交相似,合同为正交合同时,相似与合同一致,还有矩阵的相似与合同之等价条件,并给出例子加以说明。
一、矩阵的三种关系1)矩阵的等价关系定义:两个S ×n 矩阵A ,B 等价的充要条件为:存在可逆的s 阶矩阵P 与可逆的n 阶矩阵Q ,使B =PAQ 。
由矩阵的等价关系,可以得到矩阵A 与B 等价必须具备两个条件:(1)矩阵A 与B 为同型矩阵,不要求是方阵;(2)存在存在可逆的s 阶矩阵P 与可逆的n 阶矩阵Q ,使B =PAQ 。
性质:(1)反身性:即A ≌A ;(2)对称性:若A ≌B ,则B ≌A ;(3)传递性:即若A ≌B ,B ≌C 则A ≌C ;2)矩阵的合同关系定义:设A ,B 均为数域p 上的n 阶方阵,若存在数域p 上的n 阶可逆方阵P ,使得B AP P ='则称矩阵A 与B 为合同矩阵(若若数域p 上n 阶可逆矩阵p 为正交矩阵),由矩阵的合同关系,不难得出矩阵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。
矩阵的三个等价关系辨析

矩
阵
的
三
个
等
价
关
系
辨
析
蔡 鸣 晶
( 南京信息职业技术学院 , 江苏 南京
摘 要 : 矩阵等价 , 矩阵相似 , 矩 阵 合 同是 矩 阵 的 三 个 重 要 的 等 价 关 系. 本 文 首 先 讨 论 了矩 阵 这 三 种 关 系各 自的 意 义 . 然后 分 析 了这 三 种 关 系之 间 的 区 别 和 联 系 ,并 对 这 些 结 论 作 了相 应 的 理 论 证 明.
2 1 0 0 2 3 )
3 - 3 矩 合 同 的 重 要 的 结 论
关键词 : 等价 关系 等价矩阵
相似 矩 阵
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
合 同矩 阵
与 相 似 关 系相 同的 是 : 两矩 阵合 同 , 它 们 必须 是 同 阶方 阵 . 合 同关 系 与 二 次 型 有 关 ,二 次 型 的 矩 阵 必 为 对 称矩 阵之 间, 即, 每 个 二 次 型 均 与 一 个 对 称 矩 阵 有 着 一 一 对 应 的关 系 . 所 以我 们 主 要 针 对 实对 称 矩 阵讨 论 矩 阵 的合 同关 系 . 定理6 :实 对 称 矩 阵A与B 合 同充 要 条 件 是 实 二 次 型x A X
3 . 2 矩 阵 相 似 的 重 要 的 结 论
和X ‘ B X 有 相 同的 规 范 型 . 由此 可 以看 出 : 秩相 等 是 矩 阵合 同 的必 要 条 件 , 两个 同 阶 对称 矩 阵 合 同的 本 质是 秩 相 等 且 正 惯 性指 数 也 相 等 .
3 - 3 矩 阵 的等 价 、 合 同和 相 似 之 间 的联 系 定 理7 : 相 似矩 阵 必 为等 价矩 阵 , 等 价矩 阵未必 为 相 似矩 阵. 证 明: 设n 阶 方 阵A, B 相似 , 由定 义 3 知存在n 阶 可 逆 矩 阵
矩阵的等价关系题目

矩阵的等价关系题目摘要:1.矩阵等价关系的定义与性质2.矩阵等价关系的判断方法3.矩阵等价关系的应用举例正文:一、矩阵等价关系的定义与性质矩阵等价关系是指两个矩阵之间存在一系列的基本行变换(或基本列变换),使得其中一个矩阵可以变为另一个矩阵。
矩阵等价关系具有以下性质:1.反身性:任何矩阵与自身都是等价的。
2.对称性:如果矩阵A 与矩阵B 等价,那么矩阵B 与矩阵A 也是等价的。
3.传递性:如果矩阵A 与矩阵B 等价,矩阵B 与矩阵C 等价,那么矩阵A 与矩阵C 也是等价的。
二、矩阵等价关系的判断方法判断两个矩阵是否等价,可以通过以下两种方法:1.基本行变换法:如果一个矩阵可以通过基本行变换变为另一个矩阵,那么这两个矩阵就是等价的。
2.矩阵秩相等法:设矩阵A 和矩阵B,如果它们的秩相等,则矩阵A 和矩阵B 是等价的。
三、矩阵等价关系的应用举例矩阵等价关系在线性代数中具有广泛的应用,以下举两个例子:例1:求解线性方程组已知矩阵A 和矩阵B:A = [[2, -1], [1, 0]]B = [[3, 2], [0, 1]]矩阵A 和矩阵B 是等价的,因为它们可以通过基本行变换相互转化。
通过高斯消元法求解线性方程组,可以得到矩阵A 的解为x = [3, -2]。
由于矩阵A 和矩阵B 等价,所以矩阵B 的解也是x = [3, -2]。
例2:简化矩阵计算矩阵A = [[a, b], [c, d]]矩阵B = [[a, d], [b, c]]矩阵A 和矩阵B 是等价的,因为它们可以通过基本列变换相互转化。
利用矩阵的等价关系,可以将矩阵A 的运算简化为矩阵B 的运算,从而降低计算复杂度。
矩阵的三种等价关系

矩阵的三种等价关系摘要本文主要介绍矩阵的三种等价关系的定义及性质、各关系之间的不变量即等价不变量、合同不变量、相似不变量以及它们之间的联系。
同时,也将λ-矩阵的等价关系与矩阵的相似关系加以联系,这样增加了矩阵相似方法的判断也加强了知识的衔接。
关键字矩阵;矩阵的等价关系;矩阵的合同关系;矩阵的相似关系A matrix of three equivalence relationsAbstractThis paper mainly introduces three kinds of equivalent relation matrix and the three equivalence relations with the nature of the property, the connection between them and the three kinds of relations that equivalent invariants, contract invariant, similar invariants. At the same time, will also be equivalent relation of matrix and matrix similarity relation to contact, which increases the matrix similarity method judgment also strengthened the convergence of knowledge.Key wordsmatrix; the equivalence relation of matrix ;the contract relation of matrix ;the similar relation of matrix.0 引言在线性方程组的讨论中我们知道,线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上,并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程.除线性方程组外,还有大量的各种各样的问题也都提出矩阵的概念,并且这些问题的研究常常反映为有关矩阵的某些方面的研究,甚至于有些性质完全不同的、表面上完全没有联系的问题,归结成矩阵问题以后却是相同的.这就使矩阵成为数学中一个极其重要的应用广泛的概念,因而也就使矩阵成为代数特别是线性代数的一个主要的研究对象.我们的目的是讨论矩阵的一些基本性质.另外,新课程标准把矩阵作为高中的一个选修内容,进入教学,是希望通过中学的选修课,使得一部分对于数学有兴趣的学生,能够尽早的了解高等数学中非常重要的一些知识.这也凸显出矩阵在中学数学中的重要性.为了满足中学生对矩阵知识的渴望和矩阵初学者对矩阵基本性质的需求,我们研究了矩阵的三种基本关系即等价关系、合同关系、相似关系.首先,我们给出矩阵三种等价关系的定义及相关知识;其次,我们探究了矩阵三种等价关系所具有的性质、它们之间的联系以及满足这些关系所保持的量的不变性.同时,我们也提出了矩阵相似的几种等价定义,这可以使初学者更好的判断矩阵的相似性.1 矩阵的三种等价关系的定义1.1 矩阵的三种等价关系定义1.1.1 设矩阵A 、B 是数域P 上的矩阵,矩阵A 与B 称为等价的,如果B 可以由A 经过一系列的初等变换得到。
浅谈矩阵的等价、合同与相似之间的关系

1 、引 言矩阵的相似与合同及其等价三者在线性代数中是很重要的概念,在线性代数的学习中,矩阵的相似与合同作为研究工具,得到广泛的应用,起着非常重要的作用,能够把要处理的问题简单化,本文对矩阵的等价,合同,相似进行了简单的介绍 ,对矩阵的应用学习有一定的帮助.2、矩阵的等价,相似,合同2.1矩阵的等价2.1.1矩阵等价的定义:矩阵等价用矩阵乘法表示出来就是,如果有两个m ×n 阶矩阵A 和B ,而且这两个矩阵满足B=QAP ,其中P 是n ×n 阶可逆矩阵,Q 是m ×m 阶可逆矩阵,那么这两个矩阵是等价的。
即,矩阵A 经过有限次的初等变换得到矩阵B2.1.2初等变换(1)换法变换:对调矩阵的两行(列),得初等矩阵E(i,j).用m 阶初等矩阵),mj i E (左乘nm ij a A ⨯=)(,相等于对矩阵A 实行第一种矩阵初等行变换,把A 的第i 行与第j 行对调,记作(r r j i ↔)类似的,用n 阶初等矩阵()j i E n ,右乘矩阵n m ij a ⨯=)(A ,相当于都矩阵A 实行第一种矩阵初等列变换,把A 的第i 列与第j 列对调,记作)c c j i ↔( (2)倍法变换:以数K ≠0乘某一行(列)中的全部元素,得初等矩阵))((K i E 。
用))((K i m E 左乘矩阵A ,相当于以数K 乘A 的第i 行,记作(K r i ⨯)。
用))((K i nE 右乘矩阵A ,相当于以数K 乘A 的第i 列,记作(K ⨯c i )。
(3)消法变换: 以数K 乘某行(列)加到另一行(列)上去,得初等矩阵))((K E ij ,以))((K E ij m 左乘矩阵A ,相当于把A 的第j 行乘以K 加到第i 行上,记作(r r j i K +)。
以))((K E ij n右乘矩阵A ,相当于把A 的第i 列乘以K 加到第j 列上,记作(c c i j K +)。
矩阵的等价标准型

矩阵的等价标准型矩阵的等价标准型是线性代数中一个重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点。
在矩阵的等价标准型中,我们将会介绍矩阵的等价关系、相似矩阵、对角化矩阵等相关概念,以及如何求解矩阵的等价标准型。
首先,让我们来了解一下矩阵的等价关系。
对于两个矩阵A和B,如果存在可逆矩阵P和Q,使得A=PBQ,那么我们称矩阵A和B是等价的。
换句话说,两个矩阵经过一系列的相似变换之后得到的结果是相同的,那么这两个矩阵就是等价的。
等价关系是一种等价关系,它具有自反性、对称性和传递性。
接下来,我们来介绍相似矩阵的概念。
如果存在可逆矩阵P,使得B=PAP^(-1),那么我们称矩阵A和B是相似的。
相似矩阵具有一些重要的性质,例如它们有相同的特征值和特征向量。
因此,相似矩阵在矩阵的对角化和矩阵的相似性分析中具有重要的作用。
然后,让我们来看一下对角化矩阵。
对角化矩阵是一种特殊的相似矩阵,它可以化为对角矩阵的形式。
对角化矩阵具有简洁的形式,可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质。
对角化矩阵的存在性和求解方法是矩阵理论中的重要问题,它涉及到矩阵的特征值和特征向量的计算,以及矩阵的对角化条件和对角化矩阵的构造方法。
最后,让我们来讨论如何求解矩阵的等价标准型。
对于一个给定的矩阵,我们可以通过一系列的相似变换,将它化为等价标准型。
等价标准型可以帮助我们更好地理解矩阵的结构和性质,它是矩阵理论中的一个重要概念。
求解矩阵的等价标准型涉及到矩阵的相似对角化和矩阵的等价关系的分析,需要运用特征值分解、相似对角化和矩阵的等价关系等相关知识和方法。
总之,矩阵的等价标准型是矩阵理论中的一个重要概念,它涉及到矩阵的等价关系、相似矩阵、对角化矩阵等相关概念,以及如何求解矩阵的等价标准型。
通过对矩阵的等价标准型的学习和掌握,可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点,为进一步深入研究矩阵理论和应用奠定基础。
矩阵之间的三个关系总结

矩阵之间的三个关系总结
来源:文都教育
相信在学习《线性代数》的过程中,同学们和我一样都对矩阵之间的三个关系印象深刻,但又因为这三个关系之间类似的表现形式让人欢喜让人忧,等价矩阵、合同矩阵、相似矩阵每每出现都要经历一番头脑风暴。
为了在考试中不再因此带来困扰,本文将这三种关系列出,理清每种关系的特征,使同学们再也不用担心碰到三种关系时不知所措。
以上总结了等价矩阵、相似矩阵和合同矩阵的定义和一些性质,在具体的题目中往往会将其结合起来进行考查,因此掌握他们的本质特征至关重要。
通过比较记忆再结合一些有针对性的习题,相信与这部分内容有关的题目可以迎刃而解。
南京航空航天大学研究生课程《矩阵论》内容总结与习题选讲

《矩阵论》复习提纲与习题选讲Chapter1 线性空间和内积空间内容总结:z 线性空间的定义、基和维数;z 一个向量在一组基下的坐标;z 线性子空间的定义与判断;z 子空间的交z 内积的定义;z 内积空间的定义;z 向量的长度、距离和正交的概念;z Gram-Schmidt 标准正交化过程;z 标准正交基。
习题选讲:1、设表示实数域3]x [R R 上次数小于3的多项式再添上零多项式构成 的线性空间(按通常多项式的加法和数与多项式的乘法)。
(1) 求的维数;并写出的一组基;求在所取基下的坐标;3]x [R 3]x [R 221x x ++ (2) 在中定义3]x [R , ∫−=11)()(),(dx x g x f g f n x R x g x f ][)(),(∈ 证明:上述代数运算是内积;求出的一组标准正交基;3][x R (3)求与之间的距离;221x x ++2x 2x 1+−(4)证明:是的子空间;2][x R 3]x [R (5)写出2[][]3R x R x ∩的维数和一组基;二、 设22R ×是实数域R 上全体22×实矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加 法和数与矩阵的乘法)。
(1) 求22R ×的维数,并写出其一组基;(2) 在(1)所取基下的坐标; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−3111(3) 设W 是实数域R 上全体22×实对称矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。
证明:W 是22R ×的子空间;并写出W 的维数和一组基;(4) 在W 中定义内积, )A B (tr )B ,A (T =W B ,A ∈求出W 的一组标准正交基;(5)求与之间的距离; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0331⎥⎦⎤⎢⎣⎡−1221 (6)设V 是实数域R 上全体22×实上三角矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。
证明:V 也是22R ×的子空间;并写出V 的维数和一组基;(7)写出子空间的一组基和维数。
矩阵的等价关系题目

矩阵的等价关系题目矩阵的等价关系是矩阵理论中的一个关键概念。
矩阵的等价关系定义了矩阵之间的等同性,即当两个矩阵满足一定的条件时,它们可以视为等价的。
这种等价关系在各个领域都有广泛的应用,包括线性代数、图论、数论等等。
矩阵的等价关系可以定义为:设A和B是两个n×n(n为任意正整数)方阵,若存在可逆矩阵P和Q,使得A=PBP-1,那么称矩阵A和B是等价的。
等价关系满足以下性质:自反性、对称性和传递性。
具体而言,对于任何矩阵A,A与自身等价;若A与B等价,则B与A等价;若A与B等价,B与C等价,则A与C等价。
根据矩阵的等价关系,我们可以把矩阵按照等价类划分。
研究矩阵的等价关系的一个典型问题是判断两个矩阵是否等价。
为了判断矩阵的等价性,我们可以通过计算其特征多项式、秩、行列式、特征值等性质进行分析。
特别地,若两个矩阵的特征多项式完全相同,那么它们就是等价的。
另外,若两个矩阵的秩和行列式都相等且特征值也一一对应相等,那么它们也是等价的。
在矩阵的等价关系中,特征值是一个非常重要的概念。
特征值是矩阵A的特征多项式P(λ)=det(A-λI)的根,其中I是单位矩阵,λ是一个标量。
特征值和特征向量是矩阵理论中最基本的概念之一。
如果矩阵A的特征值都相等,那么这些特征值对应的特征向量所张成的空间就是A的不变子空间。
特征值和特征向量的性质是矩阵等价性分析中不可或缺的工具。
除了特征值和特征向量,矩阵的相似对角化也是研究矩阵等价性的重点之一。
相似对角化是指若一个矩阵A与一个对角阵D相似,即D=P^(-1)AP,其中P是一个可逆矩阵,则我们称矩阵A是可对角化的。
相似对角化的条件是A有n个线性无关的特征向量,这些特征向量构成的矩阵P是可逆的。
对角化后的矩阵D是一个对角矩阵,对角线上的元素就是A的特征值。
相似对角化的研究对于分析矩阵的等价关系具有重要意义。
除了上述基本概念,矩阵的等价关系还和矩阵的正交性、幂等性、矩阵的基本变换等紧密相关。
矩阵的三种等价关系

矩阵的三种等价关系摘要本文主要介绍矩阵的三种等价关系的定义及性质、各关系之间的不变量即等价不变量、合同不变量、相似不变量以及它们之间的联系。
同时,也将λ-矩阵的等价关系与矩阵的相似关系加以联系,这样增加了矩阵相似方法的判断也加强了知识的衔接。
关键字矩阵;矩阵的等价关系;矩阵的合同关系;矩阵的相似关系A matrix of three equivalence relationsAbstractThis paper mainly introduces three kinds of equivalent relation matrix and the three equivalence relations with the nature of the property, the connection between them and the three kinds of relations that equivalent invariants, contract invariant, similar invariants. At the same time, will also be equivalent relation of matrix and matrix similarity relation to contact, which increases the matrix similarity method judgment also strengthened the convergence of knowledge.Key wordsmatrix; the equivalence relation of matrix ;the contract relation of matrix ;the similar relation of matrix.0 引言在线性方程组的讨论中我们知道,线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上,并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程.除线性方程组外,还有大量的各种各样的问题也都提出矩阵的概念,并且这些问题的研究常常反映为有关矩阵的某些方面的研究,甚至于有些性质完全不同的、表面上完全没有联系的问题,归结成矩阵问题以后却是相同的.这就使矩阵成为数学中一个极其重要的应用广泛的概念,因而也就使矩阵成为代数特别是线性代数的一个主要的研究对象.我们的目的是讨论矩阵的一些基本性质.另外,新课程标准把矩阵作为高中的一个选修内容,进入教学,是希望通过中学的选修课,使得一部分对于数学有兴趣的学生,能够尽早的了解高等数学中非常重要的一些知识.这也凸显出矩阵在中学数学中的重要性.为了满足中学生对矩阵知识的渴望和矩阵初学者对矩阵基本性质的需求,我们研究了矩阵的三种基本关系即等价关系、合同关系、相似关系.首先,我们给出矩阵三种等价关系的定义及相关知识;其次,我们探究了矩阵三种等价关系所具有的性质、它们之间的联系以及满足这些关系所保持的量的不变性.同时,我们也提出了矩阵相似的几种等价定义,这可以使初学者更好的判断矩阵的相似性.1 矩阵的三种等价关系的定义1.1 矩阵的三种等价关系定义1.1.1 设矩阵A 、B 是数域P 上的矩阵,矩阵A 与B 称为等价的,如果B 可以由A 经过一系列的初等变换得到。
矩阵的等价,相似 合同的关系及应用

目录摘要 (1)1引言 (2)2矩阵间的三种关系 (2)2.1 矩阵的等价关系................................................................... 错误!未定义书签。
2.2 矩阵的合同关系 (3)2.3. 矩阵的相似关系 (3)3 矩阵的等价、合同和相似之间的联系与区别 (4)3.1矩阵的相似与等价之间的关系与区别 (4)3.2 矩阵的合同与等价之间的关系与区别 (5)3.2 矩阵的合同与等价之间的关系与区别 (5)4矩阵的等价、合同和相似的应用 (6)4.1矩阵等价的应用 (7)4.2矩阵相似的应用 (9)4.3矩阵合同的应用 (9)4.4三种关系在概率统计中的应用 (10)5结论 (12)结束语 (12)参考文献 (13)摘 要:本文主要了解矩阵的三种的关系的性质、联系、区别及应用,总结它们之间的结论和定理并应用到各个相应的领域。
并且详细说明了三者的相同点和不同点。
关键字:矩阵的等价关系及应用,矩阵的相似关系及应用,矩阵的合同关系及应用1.引言高等代数中我们讨论了矩阵的三种不同关系,它们分别为矩阵的等价、矩阵的相似和矩阵的合同等关系.那么为了更好的掌握它们,我们不仅要了解它们的定义、性质还要了解它们间的异同点,总结它们的规律,并且要了解它们在各个领域的应用,我们需要更好的知道在什么条件下等价、合同、相似是可以相互转化的,加什么条件才可以相互转化,如果不能相互转化,那么你能找到相应的特例吗?另外,三种矩阵的应用你知道它具体应用到什么领域吗?是如何应用的?2.矩阵的三种关系2.1矩阵的等价关系定义2.1.1 : 两个s n ⨯矩阵,A B 等价的充要条件为:存在可逆的s 阶矩阵p 与可逆的 n 阶矩阵Q ,使得B PAQ =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 =. 2.1.2矩阵等价的性质:(1)反身性:即A A ≅.(2)对称性:若A B ≅,则B A ≅.(3)传递性:若A B ≅,B C ≅,则A C ≅. (4)A 等价于B 的充要条件是秩(A )=秩(B )(5)设A 为m ×n 矩阵,秩(A )=r ,则A 等价于⎪⎪⎭⎫⎝⎛000r E ,即存在m 级可逆矩阵P ,n 级可逆矩阵Q ,使⎪⎪⎭⎫⎝⎛=000rE PAQ .(6)(Schur 定理) 任何n 级复方阵A 必相似于上三角形矩阵,即A 相似于⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n λλ0*1其中nλλ,,1 为矩阵A 的特征值.定理2.2.1: 若A 为m n ⨯矩阵,并且()r A r =,则一定存在可逆矩阵P (m 阶)和Q (n 阶),使000rm nI PAQ B ⨯⎛⎫==⎪⎝⎭,其中r I 为r 阶单位矩阵. 推论2.2.1:设A B 、是两m n ⨯矩阵,则A B ≅当且仅当()()r A r B =.2.2 矩阵的合同关系定义2.2.1 :设,A B 均为数域p 上的n 阶方阵,若存在数域p 上的n 阶可逆矩阵p ,使得T P AP B =,则称矩阵为合同矩阵(若数域p 上n 阶可逆矩阵p 为正交矩阵),由矩阵的合同关系,得出矩阵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) 存在数域p 上的n 阶矩阵p ,TP AP B =2.2.2矩阵合同的性质:(1)反身性:任意矩阵A 都与自身合同.(2)对称性:如果B 与A 合同,那么A 也与B 合同.(3)传递性:如果B 与A 合同,C 又与B 合同,那么C 与A 合同. (4) 合同的两矩阵有相同的二次型标准型.(5) 在数域P 上,任一个对称矩阵都合同于一个对角矩阵. (6) 矩阵合同与数域有关.因此矩阵的合同关系也是等价关系,而且由定义可以直接推得:合同矩阵的秩等. 定理2.2.1 :数域F 上两个二次型等价的充要条件是它们的矩阵合同.定理2.2.1 :复数域上秩为r 的二次型,可以用适当的满秩线性变换化为标准形:22212r f y y y =++2.3. 矩阵的相似关系定义2.3.1 设,A B 均为数域p 上n 阶方阵,若存在数域p 上n 阶可逆矩阵p 使B AP P =-1,则称矩阵A 与B 为相似矩阵(若n 级可逆矩阵p 为正交阵,则称A 与B 为正交相似矩阵). 由矩阵的相似关系,不难得到矩阵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) 在数域p 上n 阶可逆矩阵P ,使得B AP P =-12.3.2相似矩阵的性质 (1)反身性 : TA E AE = ;(2)对称性 :由TB C AC =即得()11TA CBC --=;(3)传递性: 111T A C AC =和2212TA C A C =即得 ()()21212TA C C A C C(4)11111221122()P k A k A P k P A P k P A P ---+=+(其中12,k k 是任意常数);(5)1111212()()()PA A P P A P P A P ---=;(6)若A 与B 相似,则m A 与m B 相似(m 为正整数); (7) 相似矩阵有相同的秩,而且,如果1B P AP -=为满秩矩阵,那么11111()B P AP P A P -----==.即满秩矩阵如果相似,那么它们的逆矩阵也相似. (8)相似的矩阵有相同的行列式; 即:如果1B P AP -=,则有:11B P AP P A P A --===(9)相似的矩阵或者都可逆,或者都不可逆;并且当它们可逆时,它们的逆矩阵相似; 设1B P AP -=,若B 可逆,则11111()B P AP PA P -----==从而A 可逆.且1B -与1A -相似.若B 不可逆,则1()P AP -不可逆,即A 也不可逆.下面这个性质是一个重要的结论,因此我们把它写成以下定理 定理2.3.1 相似矩阵的特征值相同. 推论2.3.1 相似矩阵有相同的迹3.矩阵的等价、合同和相似之间的联系与区别3.1 矩阵的相似与等价之间的关系与区别定理3.1.1相似矩阵必为等价矩阵,但等价矩阵未必为相似矩阵.证明: 设n 阶方阵,A B 相似,由定义3知存在n 阶可逆矩阵1P ,使得111P AP B -=,此时若记11P P -=,1Q P = ,则有PAQ B =,因此由定义1得到n 阶方阵,A B 等价但对于矩阵100010A ⎛⎫=⎪⎝⎭,121010B ⎛⎫= ⎪⎝⎭等价,A 与B 并不相似,即等价矩阵未必相似.但是当等价的矩阵满足一定条件时,可以是相似的,如下面定理定理 3.1.2:对于n 阶方阵,A B ,若存在n 阶可逆矩阵,P Q 使PAQ B =,(A 与B 等价),且PQ E = (E 为n 阶单位矩阵),则A 与B 相似.证明: 设对于n 阶方阵A 与B ,若存在n 阶可逆矩阵,P Q ,使PAQ B =,即A 与B 等价.又知PQ E =,若记11P P -= ,那么1Q P =,也即111PAP B -=,则矩阵,A B 也相似. 3.2 矩阵的合同与等价之间的关系与区别定理3.2.1:合同矩阵必为等价矩阵,等价矩阵未必为合同矩阵.证明: 设n 阶方阵,A B 合同,由定义2得,存在n 阶可逆矩阵1P ,使得11TP AP B =, 若记1TP P =,1Q P =,则有PAQ B =因此由定义1得到n 阶方阵,A B 等价但对于矩阵1001A ⎛⎫= ⎪⎝⎭,1201B ⎛⎫= ⎪⎝⎭等价,A 与B 并不合同,即等价矩阵未必合同.什么时候等价矩阵是合同的?只有当等价矩阵的正惯性指数相同时等价矩阵是合同矩阵3.3 矩阵的合同与相似之间的关系与区别合同矩阵未必是相似矩阵例 单位矩阵 E 与 2E.两个矩阵的正负惯性指数相同故合同但作为实对称矩阵的特征值不同, 故不相似 相似矩阵未必合同例如A 与B 相似,则存在可逆矩阵P 使B=P\BP,如果P 的逆矩阵与P 的转置矩阵不相等,则相似矩阵不是合同矩阵定理3.3.1: 正交相似矩阵必为合同矩阵,正交合同矩阵必为相似矩阵.证明:若存在一个正交矩阵P ,即T P P E =使得1P AP B -=即~A B ,同时有1T B P AP P AP -==,所以A 与B 合同.同理可知,若存在一个正交矩阵P ,使得T P AP B =即A 与B 合同,则有1~T B P AP P AP A B -==⇒定理3.3.2:如果A 与B 都是n 阶实对称矩阵,且有相同的特征根.则A 与B 既相似又合同. 证明:设A 与B 的特征根均为n λλλ ,,21,由于A 与n 阶实对称矩阵,一定存在一个n 阶正交矩阵Q 使得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-n AQ Q λλλ..211同时,一定能找到一个正交矩阵P 使得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-n BP P λλλ..211,从而有BP P AQ Q 11--=将上式两边左乘P 和右乘1-P ,得()()()1111111-------===QP A QP QP AQP PQ B由于TQ Q E =,T P P E =,1P P E -=有()()()()1111111TTTT QPQP P Q QP P EP PP E -------====,所以,1-P Q 是正交矩阵,由定理知A 与B 相似.定理3.3.3:若n 阶矩阵A 与B 中只要有一个正交矩阵,则AB 与BA 相似且合同.证明:不妨设A 是正交矩阵,则A 可逆,取U=A ,有()()111U ABU A ABA A A BA BA ---===,则AB 与BA 相似,又知A 是正交阵,由合同矩阵的定义知AB 与BA 既相似又合同.定理3.3.4:若A 与B 相似且又合同,C 与D 相似也合同,则有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C A 00与⎪⎪⎭⎫⎝⎛D B 00 既相似又合同.证明: 因为A 与B ,C 与D 相似,则存在可逆矩阵1P ,2P ,使111122,P AP B P CP D --==,令1200P P P ⎛⎫= ⎪⎝⎭,则1111200P P P ---⎛⎫= ⎪⎝⎭且10000A B P P C D -⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,故⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C A 00与⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛D B 00相似. 又因为A 与B 合同,C 与D 合同,故存在可逆矩阵12,Q Q ,122,T TQ AQ B Q CQ D ==,令1200Q Q Q ⎛⎫=⎪⎝⎭而1200TT T Q Q Q ⎛⎫=⎪⎝⎭11112222000000000000T T T T T Q Q A A Q Q A Q Q Q Q C C Q Q C ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 11220000T TB Q AQ D Q CQ ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ 故⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C A 00与⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛D B 00合同.4.矩阵的等价、合同和相似在实际问题中的应用4.1矩阵等价的应用例4.4.1试从等价标准形的角度给出齐次线性方程组0m n A X ⨯=的一种解法. 解 设A 的秩等于r ,存在m 阶可逆阵P 和n 阶可逆阵Q ,使000rE PAQ ⎛⎫=⎪⎝⎭,于是线性方程组0AX =可化为110000rE P Q X --⎛⎫= ⎪⎝⎭,记121n y y Y Q X y -⎛⎫ ⎪ ⎪==⎪ ⎪⎝⎭:,则原方程组等价于 120000r n y y E y ⎛⎫ ⎪⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭ ⎪⎝⎭, 即120r y y y ====.令()121,,,,,,r r n Q q q q q q +=,容易验证12,,,r r n q q q ++都是0AX =的解,从而它们构成0AX =的一基础解系. □下面是具体的操作过程. 首先构造矩阵()n m n nA B E +⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭,然后对矩阵B 作如下的初等变换:对A (即B 的前m 行)作初等的行变换, 对B 作初等的列变换,则经过有限次上述的初等变换后,B 可变为000r n E A B E Q ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,此时Q 的后n r -个列向量构成0AX =的一基础解系.试从等价标准形的角度给出非齐次线性方程组m n A X b ⨯=的一种解法.解 下面仅给出具体的操作过程,至于其原理可按例19的方式得到.首先构造矩阵()()10nm n n A b B E +⨯+⎛⎫=⎪⎝⎭, 然后对矩阵B 作如下形式的初等变换: 对B 的前m 行(),A b 作行的初等变换,对B 的前n 列n A E ⎛⎫⎪⎝⎭作列的初等变换, 则经过有限次上述变换后,B 可变为00000r nE Ab b B E Q ⎛⎫'⎛⎫ ⎪=→⎪ ⎪⎝⎭⎪⎝⎭,记11r r m b b b b b +⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪'= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,()121,,,,,,r r n Q q q q q q +=,此时可得如下的结论:AX b =有解当且仅当120r r m b b b ++====;当120r r m b b b ++====时,1122r r b q b q b q +++是AX b =的一个特解,12,,,r r n q q q ++是AX b =所对应的齐次线性方程组0AX =的一基础解系.试从等价标准形的角度给出可逆矩阵的逆矩阵的一种求法.解 设A 是个n 阶可逆阵,A 的秩等于n ,存在可逆阵P 和Q ,使PAQ E =,11A P Q --=,进而1AQP -=.这给出了求逆矩阵的一种方法.首先构造矩阵220n nA EB E ⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭, 然后对B 进行如下形式的初等变换: 对B 的前n 行(),A E 进行初等的行变换,对B 的前n 列A E ⎛⎫⎪⎝⎭进行初等的列变换, 则经过有限次上述变换后,B 可变为00A E E P B E Q ⎛⎫⎛⎫=→ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,由此求得1AQP -=.4.2矩阵相似的应用例4.2.1判断矩阵126103114A --⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦ , 320210111C ⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥--⎣⎦是否相似? 解: 对A ,C 的特征矩阵E A λ-,E C λ-分别作初等变换可得:E A λ-=12613114λλλ+-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦→210001000(1)λλ⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦E C λ-=320210111λλλ--⎡⎤⎢⎥+⎢⎥⎢⎥-⎣⎦→210001000(1)λλ⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦所以A ,C 有相同的初等因子1λ-,2(1)λ-,所以A ,C 相似.4.3矩阵合同的应用例4.3.1设⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=121211A ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=43001B ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=10211C 。
02-矩阵间的等价关系(I)

§1 矩阵的初等变换三、矩阵之间的等价关系(I)AB有限次初等行变换有限次初等列变换~rA B行等价,记作~cA B列等价,记作三、矩阵之间的等价关系AB有限次初等变换~A B矩阵A 与矩阵B 等价,记作矩阵之间的等价关系具有下列性质:反身性;对称性若,则;传递性若,则.~A A ~A B ~, ~A B B C ~B A ~A C称满足下列两个条件的矩阵为行阶梯形矩阵:1)若有零行(元素全为零的行),位于底部;2)若有r个非零行,设各非零行的首非零元的列标依次为j1,j2,…,jr,则1≤j1<j2 <…<j r≤n(注:若r≥2,从第2行起,各非零行的首非零元的列标,大于前一行首非零元的列标.) .1.行阶梯形矩阵1231001400020000⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭012100050000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭2121011100120005⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭行阶梯形矩阵如:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛0000210010004321)B ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛0000210000004321)A ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛0000230020204321)C ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛0000010000100001)F ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛1000212010204321)D ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛0000210010104001)E 下列矩阵是否是行阶梯形矩阵?2.行最简形矩阵称满足下列三个条件的矩阵为行最简形矩阵:1)行阶梯形矩阵2)各非零行的首非零元均为1.3)首非零元所在列其它元素均为0.012000010000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1000010000100001⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭000010000000000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭行最简形矩阵如:3.标准形矩阵称满足下列两个条件的矩阵为标准形矩阵:1)若有非零元,则左上角为单位矩阵2)其它元素均为0.100001000000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1000010000100001⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭标准形矩阵如:100000100000100⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭100010001000⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭100000000000⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭行阶梯形矩阵r m n O E F O O ⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭标准形矩阵由m 、n 、r 三个参数完全确定,其中r 就是行阶梯形矩阵中非零行的行数.行最简形矩阵标准形矩阵三者之间的包含关系小结行阶梯形矩阵,行最简形矩阵,和标准形矩阵是矩阵理论中十分重要的概念.。
等价关系与矩阵标准形

4
一、等价关系与分类
6.在偏序集中,可以引入极大(小)元,最 大(小)元,上(下)界,最大下界,最 小上界等概念。 7.Zorn引理(等价于选择公理):设S是 一个非空偏序集,它的每一个非空有序子 集都有上界,则S含有极大元.
5
一、等价关系与分类
8.等价关系与分类一一相互决定。 9.等价分类的完全不变量及重要作用。
8
二、矩阵理论中的几种等价关系及标准型
1.矩阵的相抵关系. (1)定义 (2)全系不变量:A≌B 秩(A)=秩(B) (3)等价类:min{m,n}+1 ⎛ E 0⎞ ⎜ ⎜ 0 0⎟ ⎟ (4)等价类的代表元 (0≤r≤ min{m,n} ), ⎝ ⎠ 即相抵关系的标准型. (5)应用举例.
r
11
二、矩阵理论中的几种等价关系及标准型
1.矩阵的相抵关系. (5)应用举例. 例7 设A∈F m×n , rank(A)=r 存在矩阵P∈ m×r, Q ∈ F r×n , rank(P)= rank(Q)=r,使得 A=PQ
12
二、矩阵理论中的几种等价关系及标准型
2.方阵的相似关系.
9
二、矩阵理论中的几种等价关系及标准型
1.矩阵的相抵关系. (5)应用举例. 例5 设A∈F m×n , 且rank(A)=r. 求证:A=A1+A2+…+Ar,这里 rank(Ai)=1,1≤i≤r.
10
二、矩阵理论中的几种等价关系及标准型
1.矩阵的相抵关系. (5)应用举例. 例6 设A∈F n×n , 求证:A=BC=CD,这里B2=B,D2=D,C是可逆阵.
2
一、等价关系与分类
2. 二元关系:A×B的子集R称为A、B间 的二元关系。特别地,A=B时,称为A 上的一个关系或二元关系。 例 映射(特别地函数)是二元关系,各种 运算是二元关系(称为二元运算)。 进一步,n元关系(n元运算)
等价矩阵的关系(一)

等价矩阵的关系(一)等价矩阵的关系简介等价矩阵是一种常用的描述对象之间关系的矩阵,通过判断元素之间的等价或非等价关系,可以得到一些有价值的信息。
本文将从基本概念和性质,到应用范围和实例解释等方面,对等价矩阵的关系进行详细介绍。
基本概念和性质1. 定义等价矩阵是一个n×n的方阵,其中矩阵的元素表示了对象之间的等价或非等价关系。
2. 性质•自反性:矩阵的对角线元素均为1,表示每个对象与自身相等。
•对称性:矩阵关于主对角线对称,表示对象之间的关系是双向的。
•传递性:对于任意i、j、k,如果第i行的第j列和第j行的第k列为1,则第i行的第k列也为1。
应用范围1. 社交网络分析等价矩阵可以用于分析社交网络中的节点之间的关系。
通过构建等价矩阵,可以发现节点之间的社交关系模式,进而识别出社区结构、影响力用户等。
2. 数据挖掘等价矩阵可以作为数据挖掘中的特征向量之一,用于描述数据之间的相似性。
通过对等价矩阵进行聚类分析、降维等操作,可以发现数据的潜在结构和规律。
3. 图像处理在图像处理中,等价矩阵可以用于描述像素之间的相似性关系。
通过对等价矩阵进行分析,可以实现图像的分割、边缘检测等功能。
实例解释假设我们有一个社交网络数据集,其中包含了1000个用户节点,我们想要分析这些节点之间的互动关系。
首先,我们可以根据节点之间的互动频率构建一个等价矩阵。
矩阵中的元素为1表示两个节点之间的互动频率高于某个阈值,为0表示互动频率低于阈值。
通过分析等价矩阵,我们可以发现一些社交关系的模式,例如常常一起参与某个活动的用户群体。
总结等价矩阵是一种描述对象之间等价或非等价关系的矩阵。
它具有自反性、对称性和传递性等基本性质,广泛应用于社交网络分析、数据挖掘和图像处理等领域。
通过构建等价矩阵,并对矩阵进行分析,可以帮助我们揭示隐藏在数据中的模式和规律。
矩阵的等价关系题目

矩阵的等价关系题目矩阵的等价关系是一个数学概念,用于研究矩阵之间的相等关系。
在矩阵理论中,等价关系是指一种自反性、对称性和传递性的关系。
首先,我们来定义矩阵的等价关系。
设A和B是两个m×n矩阵,如果存在一个m×n的矩阵P,使得A=PB,则称A和B 是等价的,记作A∼B。
这个等价关系满足以下三个性质:1. 自反性:对于任意的m×n矩阵A,有A∼A。
即任意矩阵与其自身等价。
2. 对称性:对于任意的m×n矩阵A和B,如果A∼B,则B∼A。
即如果A等价于B,则B等价于A。
3. 传递性:对于任意的m×n矩阵A、B和C,如果A∼B且B∼C,则A∼C。
即如果A等价于B,B等价于C,则A等价于C。
在矩阵的等价关系中,等价类是一个重要的概念。
对于一个矩阵A,所有与A等价的矩阵构成的集合称为A的等价类,记作[A]。
一个等价类中的矩阵具有相似的性质,可以看作是一类有共同特点的矩阵。
矩阵的等价关系与矩阵相似性关系有些相似,但又有所不同。
两个矩阵之间的相似性关系是指两个矩阵具有相同的特征值和特征向量,它是一个更加严格的等价关系。
而矩阵的等价关系是指两个矩阵可以通过一个非奇异的矩阵相乘得到,它是一个更加宽松的等价关系。
矩阵的等价关系在线性代数中有广泛的应用,特别是在矩阵的相似对角化和线性方程组求解中。
等价关系的传递性使得我们可以通过等价关系来推导出矩阵的性质和关系,从而简化复杂的计算过程。
此外,矩阵的等价关系还与矩阵的秩、行空间和零空间等概念有着密切的联系。
等价关系可以帮助我们理解矩阵的结构和特征,从而更好地应用矩阵理论解决实际问题。
总结一下,矩阵的等价关系是一个自反性、对称性和传递性的关系。
等价关系将矩阵分成了若干等价类,每个等价类中的矩阵具有相似的性质。
矩阵的等价关系在线性代数中有广泛的应用,可以用于简化复杂的计算过程,并帮助我们理解和应用矩阵理论。
矩阵的等价关系与分类

渊1冤相抵关系最弱遥合同与相似是特殊的相抵关系袁若两个矩阵相 似或合同袁则这两个矩阵一定相抵袁反之不成立遥相似与合同不能互相 推导袁但如果相似矩阵为正交相似袁合同阵为正交合同袁则相似与合同 一致遥
渊圆冤对于实对称矩阵袁特征值是相似的不变量袁秩和正惯性指数是 合同关系下的全系不变量袁因此实对称矩阵相似则一定合同遥
分类的必要性在于袁让人们用最简便的方法来掌控概念群袁尽量 不借助于外部施加的条件袁把这些概念分门别类的贮藏于各个亚系统
中袁仅仅起到了一种图书馆标签的作用袁概念之间的交叉袁重合与创新 构成了我们所能知道的人类思想史遥 但是袁在福柯这里袁人可能仅仅是 概念的承载物之一袁从表面上看袁语词承载着概念为思想和表达服务袁 毋宁说袁人类是语词的载体袁他用自己的活动所积累的经验性事实来 为语词提供思想的基础遥 没有这些经验性事实袁或者由这些经验性事 实沉积的习惯袁语词只会有空洞的外壳袁成为语言史上的化石遥
学校体育是学生终生体育锻炼意识形成的一个重要阶段袁也是学 生掌握体育锻炼知识尧运动技能和安全卫生知识的一个重要时期遥 因 此袁体育课程内容的设置应完成学校体育教育与社会体育教育的有机 衔接上袁从面向健康生活尧学校环境尧终身受益的角度多维度的设计体 育课程内容袁启发学生积极主动的尝试体育锻炼的意识袁并能让学生 从锻炼中掌握体育健康的乐趣袁既要有一定的运动技术含量袁还要有 一定的知识性曰既要重视学生的个性发展袁还要重视终身体育意识的 培养曰既要开展适合青少年时期身体锻炼的节奏性强尧运动强度大的 运动项目袁还要开展适合成年时期以后的可接受性强尧突出健身性与 娱乐性相结合的终身体育运动项目曰同时还要兼顾城市学生与农村学 生身体机能差异的运动项目遥 从所授学生身体机能调查统计表中可以 显示袁城市学生身体的灵敏性尧柔韧性尧协调性相对高于农村袁而农村 学校学生的力量性和爆发性相对优于城市学生袁这和城市学校和农村 学校开设的体育课程内容有很大的关系遥 因此袁要培养高职生终身体 育锻炼的意识袁课程内容的设置应突出多样性和终身性兼顾发展的原 则遥 4.3 师资队伍建设应突出终身体育职业化的发展目标
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Student’s Name: Student’s ID No.:College Name:The study of Equivalence RelationsAbstractAccording to some relative definitions and properties, to proof that if B can be obtained from A by performing elementary row operations on A, ~ is an equivalence relation, and to find the properties that are shared by all the elements in the same equivalence class. To proof that if B is can be obtained from A by performing elementary operations, Matrix S A ∈ is said to be equivalent to matrix S B ∈, and ~A B means that matrix S A ∈ is similar to S B ∈, if let S be the set of m m ⨯ real matrices.IntroductionThe equivalence relations are used in the matrix theory in a very wide field. An equivalence relation on a set S divides S into equivalence classes. Equivalence classes are pair-wise disjoint subsets of S . a ~ b if and only if a and b are in the same equivalence class.This paper will introduce some definitions and properties of equivalence relations and proof some discussions.Main ResultsAnswers of Q1(a) The process of the proof is as following,obviously IA=A,therefore ~ is reflexive;we know B can be obtained from A by performing elementary row operations on A,we assume P is a matrix which denote a series of elementary row operations on A.Then ,we have PA=B,(A~B),and P is inverse,obviously we have A=P -1B,(B~A).So ~ is symmetric.We have another matrix Q which denote a series of elementary row operations on B,and the result is C,so we have QB=C.And we can obtain QB=Q(PA)=QPA=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b) The properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are as followings: firstly,the rank is the same;secondly,the relation of column is not changed;thirdly,two random matrices are row equivalent;fourthly,all of the matricescan be raduced as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡00X E n. (c) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0000 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 0.⎥⎦⎤⎢⎣⎡00y x (x and y can not be zero at the same time)is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 1.⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 2.Answers of Q2(a)The process of the proof is as following,,obviously IAI=A,therefore ~ is reflexive;we know B can be obtained from A by performing elementary operations on A,we assume P and Q is a matrix which denote a series of elementary operations onA.Then ,we have PAQ=B,(A~B),and P is inverse,obviously we have A=P -1BQ -1,(B~A).So ~ is symmetric.We have other matrices M and N which denote a series of elementary operations on B,and the result is C,so we have MBN=C.And we can obtain MBN=M(PAQ)N=MPAQN=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)Obviously,the rank haven ’t changed.Secondly,all of the matrices can be raduced as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡000n E (c) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0000 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 0.⎥⎦⎤⎢⎣⎡0001 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 1.⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 2.Answers of Q3(a)The process of the proof is as following,obviously IAI -1=A,therefore ~ is reflexive;we assume P and Q are inverse matrices.Then,if we have PAP -1=B,(A~B),obviously we have A=P -1BP,(B~A).So~is symmetric.If We have QBQ -1=C.And we can obtain QBQ -1=Q(PAP -1)Q -1=(QP)A(P -1Q -1)=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)The properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are as followings: firstly,the rank is the same;secondly,they have the same determinant;thirdly,all the matrices have the same characteristic equation and the same eigenvalues;the last but not the least,if the matrices are inverse and similar,then,the inverse of both are similar,that ’s to say,if A~B,then,A -1~B -1.(c) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0000 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 0.We assume the format of the 2⨯2 nonzero matrix is ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a .So,the characteristic equation is =-A I λbc ad d a bc d a d c b a -++-=---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----λλλλλλ)())((2 If 0=-bc ad ,then eigenvalues are ;,0d a +==λλIf a+d=0,we have a=-d,and 0=+=d a λ;Hence some matrices of rank 1 can be represent as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-a c b a ,otherwise,a+d ≠0,the matrix have eigenvalues ;,0d a +==λλSo,some matrices of rank 1 can be represent as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a (a+d ≠0,0=-bc ad ) Else if 0≠-bc ad ,then from the format of characteristic equation we obtain )(4)(2bc ad d a --+=∆;If 0)(4)(2<--+=∆bc ad d a ,then some matrices of rank 2 can be represented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a (0)(4)(2<--+bc ad d a ,0≠-bc ad ). If 0)(4)(2=--+=∆bc ad d a ,then some matrices of rank 2 can be represented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a ()(4)(2bc ad d a -=+,0≠-bc ad ). If 0)(4)(2>--+=∆bc ad d a ,the matrix have two different eigenvalues,the matrix can be diagonalized to a diagonalizable matrix,then some matrices of rank 2 can berepresented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡2100λλ()21λλ≠.Answers of Q4(a)The process of the proof is as following,obviously I -1AI=I T AI=A,therefore ~ is reflexive;we assume P and Q are inverse and orthogonal matrices .Then,if we have P -1AP=P T AP=B,(A~B),obviously we haveA=PBP -1=PBP T ,(B~A).So~is symmetric.If We have Q -1BQ=Q T BQ=C.And we canobtain Q -1BQ=Q T (PAP -1)Q=(Q T P)A(P -1Q)=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)Firstly,the rank is the same;secondly,they have the same determinant;thirdly,all the matrices have the same characteristic equation and the same eigenvalues;fourthly,the matrices can be diagonalized; the last but not the least,if the matrices are inverse and similar,then,the inverse of both are similar,that ’s to say,if A~B,then,A -1~B -1.(c) We assume the format of the 2⨯2 real symmetric matrix is ⎥⎦⎤⎢⎣⎡c b b a .So,the characteristic equation is=-A I λ222)())((b ac c a b c a c b b a -++-=---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----λλλλλλ If 02=-b ac ,then eigenvalues are ;,0c a +==λλHence some matrices of rank 1can be represent as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+c a 000, Else if 02≠-b ac ,then from the format of characteristic equation we obtain 0)(4)(4)(2222≥-+=--+=∆c a b b ac c a ,the matrix have two nonzero eigenvalues 2)(4221c a b c a -+++=λand 2)(4222c a b c a -+-+=λ,the matrix can be diagonalized to a diagonalizable matrix,then some matrices of rank 2 can berepresented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡2100λλ()21λλ≠.Answers of Q5(a)The process of the proof is as following,obviously,A is isomorphic to A,owing to they have the same dimension,therefore ~ is reflexive;we assume A is isomorphic toB.From Theorem 3.5.2,we obtain A is isomorphic to B.So,A and B areisomorphic.So~is symmetric.If We have A is isomorphic to B, B is isomorphic toC.So,Dimension(A)=Dimension(B),Dimension(B)=Dimension(C),soDimension(A)=Dimension(C),then A is isomorphic to C.so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)The properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are listed as followings.Firstly,they have the same dimension;Secondly,they are all one-to-one linear mapping.(c)12~V V if there exists an isomorphism from 1V onto 2V ,W V =)(δ is a linearone-to-one mapping.So,we can obtain infinite vector space.For example,if we define a mapping δ:R R →+ by )()(x In x =δ.It is easy to verity that the mapping δ is a one-to-one mapping.And δis a linear mappingsince ).(ln )ln()(),()(ln ln )ln()ln()(x x x x y x y x xy y x y x αδααδδδδ===+=+==⊕=⊕∂Therefore,δis an isomorphism from ,R R →++R is isomorphic to R .Conclusion and AcknowledgementIn this project, we know that the matrices through elementary row operations or performed elementary operations, the similar or orthogonally matrices and the isomorphic matrices have the equivalence relation in their equivalence class. In our study, we must learn to summarize some common properties, look for the law, only in this way, we can learn more and better.References[1] 曹荣美. Lecture Notes On Matrix Theory.南京航空航天大学出版社,2012.[2] 戴华.矩阵论.北京:科学出版社,2001.。