矩阵论文

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循环矩阵性质及应用论文

循环矩阵性质及应用论文

循环矩阵性质及应用论文循环矩阵是一种特殊的矩阵,其最后一行等于第一行,最后一列等于第一列的矩阵。

循环矩阵的性质和应用已经在许多研究论文中得到了研究和应用。

首先,循环矩阵具有周期性的性质。

由于最后一行等于第一行,最后一列等于第一列,循环矩阵的元素具有周期性的变化规律。

这个性质可以用来处理数据周期性变化的问题,比如对于一段时间内的某种数据,可以将其表示为循环矩阵的形式,从而能够更好地分析和理解数据的周期性变化规律。

其次,循环矩阵具有线性性质。

循环矩阵乘以一个标量或者与另一个循环矩阵相加、相减,结果仍为循环矩阵。

这个性质可以简化矩阵运算的过程,减少计算量,提高计算效率。

循环矩阵的应用已经广泛地涉及到数学、信号处理、通信等领域。

以下是一些循环矩阵应用的论文:1. Bini D. et al. (2011). "Circulant preconditioners for Toeplitz systems". 这篇论文讨论了循环矩阵作为预处理器在Toeplitz系统求解中的应用,通过循环矩阵的性质和特点,提出了一种高效的求解方法。

2. Tseng P. T., et al. (2016). "Circulant structure-preserving algorithms for data recovery problems". 这篇论文研究了循环矩阵在数据恢复问题中的应用,通过利用循环矩阵的性质,提出了一种结构保持的算法,能够更好地恢复数据中的缺失信息。

3. Chan R. H., et al. (2009). "Circulant preconditioners for linear systems with oscillatory or decaying coefficients". 这篇论文探讨了循环矩阵在线性系统求解中的应用,注意到循环矩阵具有周期性的变化规律,作者提出了一种预处理器方法,能够有效地处理具有振荡或者衰减系数的线性系统。

可逆矩阵的求法及应用论文

可逆矩阵的求法及应用论文

可逆矩阵的求法及应用论文可逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在许多领域中都有广泛的应用,如图像处理、机器学习和密码学等。

本文将首先介绍可逆矩阵的定义和求法,然后探讨其应用领域的相关论文。

首先,我们先了解什么是可逆矩阵。

在线性代数中,如果一个n×n矩阵A满足存在另一个矩阵B使得AB=BA=I(其中I是单位矩阵),则矩阵A被称为可逆矩阵。

矩阵B被称为A的逆矩阵,记作A^-1。

那么如何求一个矩阵的逆呢?有几种常见的方法。

一种是使用伴随矩阵法。

给定一个n×n矩阵A,首先计算其伴随矩阵Adj(A),再计算行列式det(A)。

如果det(A)≠0,则A可逆,逆矩阵为A^-1=Adj(A)/det(A)。

另一种是使用初等变换法。

我们将A写成增广矩阵[A, I],然后利用初等行变换将矩阵A变为I,此时增广矩阵的右半部分即为A的逆矩阵。

接下来,我们将探讨可逆矩阵的一些应用及相关论文。

1. 图像处理:可逆矩阵在图像处理中有广泛应用,如图像压缩和图像加密。

在图像压缩中,矩阵变换被用于将图像从空间域转换到频域,以便执行更高效的压缩。

其中一种常用的变换是离散余弦变换(DCT),它通过可逆矩阵的乘法运算进行。

该应用的相关论文包括《基于可逆矩阵变换的图像压缩算法》(刘洁, 2017)等。

2. 机器学习:可逆矩阵在机器学习算法中也起着重要作用。

例如,在线性回归中,我们使用最小二乘法来估计回归参数,其中需要对矩阵进行求逆运算。

此外,可逆矩阵还用于主成分分析(PCA)等降维技术中。

相关的论文包括《基于可逆矩阵变换的主成分分析算法在人脸识别中的应用》(邓阳, 2016)等。

3. 密码学:可逆矩阵在密码学中用于数据加密和解密。

例如,Hill密码就是一种基于矩阵运算的密码算法。

该算法使用一个可逆矩阵作为密钥,将明文分为若干长度为矩阵维度的组,然后对每个组进行矩阵乘法加密。

只有知道密钥的人才能解密。

相关的论文包括《基于可逆矩阵的Hill密码算法研究与应用》(张琦, 2014)等。

毕业论文矩阵的特征值与特征向量的求法及其关系

毕业论文矩阵的特征值与特征向量的求法及其关系

毕业论文矩阵的特征值与特征向量的求法及其关系矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念,广泛应用于数学、物理、工程等领域。

在毕业论文中,研究矩阵的特征值和特征向量是非常具有意义的。

一、特征值与特征向量的定义给定一个n阶方阵A,如果存在数值λ和非零向量x,使得下式成立:Ax=λx其中,λ称为矩阵A的特征值,x称为矩阵A的特征向量。

二、求解特征值与特征向量的方法1.特征值的求解:要求解矩阵A的特征值,可以通过以下步骤进行:(1) 解特征方程 det(A-λI) = 0,其中I为单位矩阵。

(2)求解得到的特征方程所对应的λ的值,即为矩阵A的特征值。

2.特征向量的求解:已知矩阵A的特征值λ后,可以通过以下步骤求解矩阵A的特征向量:(1)将特征值λ代入到方程(A-λI)x=0中,并求解该齐次线性方程组。

(2)求得的非零解即为矩阵A的特征向量。

三、特征值与特征向量的关系1.特征向量之间的关系:若x1和x2分别是矩阵A相应于特征值λ1和λ2的特征向量,则对于任意实数k1和k2,k1x1+k2x2也是矩阵A相应于特征值λ1和λ2的特征向量。

2.特征值的性质:(1)矩阵A与其转置矩阵AT具有相同的特征值。

(2)对于方阵A和B,若AB=BA,则矩阵A和B具有相同的特征值。

3.特征向量的性质:(1)对于方阵A的任意特征值λ,与其对应的特征向量构成的集合形成一个向量子空间,称为A的特征子空间。

(2)若特征值λ的重数为m,则与λ相关联的特征向量的个数至少为m个。

四、应用举例特征值和特征向量在实际问题中具有广泛的应用,包括:(1)矩阵的对角化:通过矩阵的特征值和特征向量,可以将矩阵对角化,简化问题的求解。

(2)矩阵的谱分解:将矩阵表示为特征值和特征向量的线性组合形式,用于求解矩阵的高次幂和逆。

(3)矩阵的奇异值分解:奇异值分解是特征值分解的推广,能够对非方阵进行分解,用于降维和数据压缩等问题。

总结:矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念。

矩阵初等变换及其应用毕业论文

矩阵初等变换及其应用毕业论文

矩阵初等变换及其应用毕业论文矩阵初等变换及其应用毕业论文摘 要:初等变换是高等代数和线性代数学习过程中非常重要的,使用非常广泛的一种工具。

本文列举了矩阵初等变换的几种应用,包括求矩阵的秩、判断矩阵是否可逆及求逆矩阵、判断线性方程组解的状况、求解线性方程组的一般解及基础解系、证向量的线性相关性及求向量的极大无关组、求向量空间两个基的过渡矩阵、化二次型为标准形。

并用具体例子说明矩阵初等变换在以上几种应用中是如何运用的。

关键词:矩阵 初等变换 初等矩阵在代数的学习过程中,我发现矩阵的初等变换有许多应用,几乎贯穿着始终。

本文将对矩阵的初等变换进行介绍并以具体例子说明矩阵初等变换的七种应用。

虽然这些计算格式有不少类似之处,但是也指出由于这些计算格式有不同的原理,所以它们的应用也有一些明显的区别。

定义1:矩阵的行(列)初等变换是指对一个矩阵施行的下列变换: (1)交换矩阵的两行(列)(交换第i ,j 两行(列),记作()ij ij r c );(2)用一个不等于零的数乘矩阵的某一行(列)即用一个不等于零的数乘矩阵的某一行(列)的每一个元素(用数k 乘以第i 行(列),记作()(())i i r k c k ;(3)用某一个数乘矩阵的某一行(列)后加到另一行(列),即用某一数乘矩阵的某一行(列)的每一个元素再加到另一行(列)的对应元素上(第i 行(列)k 倍加到第j 行(列),记作()(())ij ij r k c k 。

初等行、列变换统称为初等变换。

定义2:对单位矩阵I 仅施以一次初等变换后得到的矩阵称为相应的初等矩阵,分别记为第1、2、3类行(列)初等矩阵为()ij ij R C ,()(())i i R k C k ,()(())ij ij R k C k ,有ij R =ij C =10111⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ()i R k =()i C k =1k1⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭()ij R k =()ij C k =11j 11i k⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭行行 初等变换与初等矩阵之间有下列基本性质。

数学专业本科毕业论文--矩阵求逆的若干方法

数学专业本科毕业论文--矩阵求逆的若干方法

数学专业本科毕业论文--矩阵求逆的若干方法矩阵求逆摘要本文在借鉴参考文献的基础上,对高等代数学这门课程中的一些有关矩阵求逆的内容简要地进行了分析、研究和总结。

笔者在参考的各种不同版本的教材中发现,大多教材给出矩阵的求逆的方法无非三种,即:定义法,初等变换法,伴随矩阵法。

其中初等变换包括初等行变换和初等列变换。

这三种方法虽然在大多情况下都能很好解决问题,但有时候使用这些方法就会显得很繁琐。

比如,对于阶数大于4的矩阵我们用初等变换和伴随矩阵就会显得很麻烦,而且容易出错。

本文在这里详细讨论了6种逆矩阵的求解方法,首先介绍了常用的那三种矩阵求逆方法,而且对于初等变换法,本文做了进一步的探讨,给出了同时初等行变换与列变换法。

然后又介绍了分块矩阵法、分解矩阵法、Hamilton-Caylay定理法等方法,其中分块矩阵法中又包括三角矩阵的分块求逆法和非三角矩阵的分块求逆法。

本文对于每一种方法不仅给出了这些方法的理论依据并给出了具体应用,有的还给出了具体方法步骤,就是为了使读者明白各种方法的特点,在使用的时候能够选择合适的方法进行快速解题。

关键字逆矩阵;初等变换;伴随矩阵;分块矩阵;Hamilton-Caylay定理Six methods to find inverse matrixAbstract In this paper, on the basis of reference, some relevant content of the inverse matrix in the course of higher algebra is analyzed, researched and summarized briefly. There are only three methods of inverse matrix in most different teaching materials referred. The methods are definition method, adjoint matrix methodand elementary transformation method. The elementary transformation method Includes elementary row transformation and elementary column transformation. Though the three methods can well solve problem in most cases, sometimes these methods will appear very complicated. As for the matrix whose rank is more than four, if we use adjoint matrices or elementary transformation, it will be very troublesome, and error-prone. Six kinds of inverse matrix solution was discussed in this paper in detail. Firstly we introduces the three frequently-used methods, and also makes a further discussion for elementary transformation method, giving elementary row transform and column transform method. Then this paper introduces the partitioned matrix method, the decomposition of matrix method, Hamilton - Caylay theorem method. The partitioned matrix method includes the partitioned matrix method of triangle matrix and the partitioned matrix method of common matrix. In this paper every method not only includes the theoretical basis and the specific application, but also includes the concrete steps, the purpose is to make the reader understand the characteristics of every methods, and can choose appropriate methods to solve problems quickly. Keywords Inverse matrix; elementary transformation;adjoint matrix; partitioned matrix; Hamilton-Caylay theorem矩阵理论是线性代数的一个主要内容,也是处理实际问题的重要工具,而逆矩阵在矩阵的理论和应用中占有相当重要的地位。

正定矩阵的性质及应用论文

正定矩阵的性质及应用论文

正定矩阵的性质及应用论文正定矩阵是线性代数中一个重要的概念,它具有许多重要的性质和广泛的应用。

在本篇论文中,将详细介绍正定矩阵的性质以及其在实际应用中的一些重要应用。

首先,我们来了解一下正定矩阵的定义。

对于一个n阶矩阵A,如果对于任意非零向量x,都有x^T*A*x > 0,那么这个矩阵就是正定矩阵。

也就是说,正定矩阵对于任意非零向量x,都将其映射到一个大于零的数。

因此,正定矩阵是一个非常重要的概念。

下面,我们来介绍一下正定矩阵的性质。

1. 正定矩阵的特征值都是正数。

这是正定矩阵的一个重要性质,它决定了正定矩阵的行列式大于0。

2. 正定矩阵的行列式大于0。

这是由于根据性质1,正定矩阵的特征值都是正数,因此其行列式大于0。

3. 正定矩阵的逆矩阵也是正定矩阵。

这是因为对于任意非零向量x,有x^T*A*x > 0,那么x^T*A^(-1)*x = (A^(-1)*x)^T*A*(A^(-1)*x) > 0。

4. 正定矩阵可以通过Cholesky分解进行分解。

Cholesky分解是将正定矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。

5. 正定矩阵的逆矩阵也是正定矩阵。

这是因为对于任意非零向量x,有x^T*A*x > 0,那么x^T*A^(-1)*x = (A^(-1)*x)^T*A*(A^(-1)*x) > 0。

现在,让我们来了解一些正定矩阵在实际应用中的一些重要应用。

1. 在数学和物理建模中,正定矩阵常常被用来描述能量、势能、距离等非负量。

例如,在分子动力学模拟中,正定矩阵可以用来描述原子之间的势能,从而模拟分子在空间中的运动。

2. 在机器学习中,正定矩阵也有重要的应用。

在支持向量机(SVM)中,正定矩阵被用来构建二次规划问题的对偶问题,从而实现机器学习模型的训练。

3. 在优化问题中,正定矩阵也经常被用来描述目标函数的二次项。

例如在最小二乘法中,正定矩阵被用来描述模型的误差项,从而求出最优的模型参数。

矩阵论分析与应用论文

矩阵论分析与应用论文

矩阵论在电路网络分析中的应用摘要:电路网络分析中,运用矩阵论的相关知识可以直观的解决一些复杂问题,比如所在支路存在无伴电压源的情况,而且矩阵运算方便进行计算机算法,在解决含大量节点的电路时是人工计算无法比拟的。

若电路中存在无伴电压源支路时,由于该支路的导纳为无穷大,这给节点电压方程和割集方程的建立带来困难。

解决这一问题的方法之一是将无伴电压源的支路电流也作为网络变量。

因此,在改进的节点方程中是以节点电压和某些支路电流作为未知量。

所述的支路电流包括无伴电压源支路电流和直接求解的支路电流。

改进节点法将网络的支路划分为三类,一类是一般支路,另两类是无伴电压源支路和直接求电流的支路。

后两类支路都可以以二端元件作为一条支路,支路电压和支路电流选择关联参考方向。

网络中的支路编号按照一般支路、无伴电压源支路和直接求电流支路,可将网络的关联矩阵A 写成如下分块矩阵形式:[]0Ex A A A A =式中A 是反映一般支路与节点之间的关联关系的子阵。

E A是反映无伴电压源支路与节点之间的关联关系子阵。

x A是反映直接求电流支路与节点之间关联关系子阵。

将支路电流向量和支路电压向量也按同样的顺序分块:[]0()()()()Tb E x I s I s I s I s =[]0()()()()Tb E x U s U s U s U s =根据基尔霍夫电流定律,有[]00()()0()Ex E x I s A A A I s I s ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦00A ()()()0E E x x I s A I s A I s ++=根据基尔霍夫电压定律,有[]000()()()()TE Ex n U s U s A A A U s U s ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦一般支路、无伴电压源支路和直接求电流支路的电流电压关系方程分别为000()Y ()()()()()()()()()U ()o s s E SE x x x I s s U s Y s U s I s U s U s I s Y s s =+-=-=将基尔霍夫电压方程带入得0000()()()()()T n s s I s Y s A U s Y U s I s =+-0000()()()()A ()T x x x n Tn I s Y s A U s Y s Y s A ==将以上方程式列写为矩阵形式为00()()()00()()()0()0n E x n n TE E SE Txx x Y s A A U s I s A I s U s Y s A E I s ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦该式即为改进节点方程的一般形式,改进的节点法是以增加网络变量数为代价,避开了写无伴电压源支路的支路导纳。

毕业论文矩阵的特征值与特征向量的求法及其关系

毕业论文矩阵的特征值与特征向量的求法及其关系

毕业论文矩阵的特征值与特征向量的求法及其关系特征值与特征向量是矩阵理论中的重要概念,用于描述矩阵的性质和特征。

在毕业论文中,了解特征值和特征向量的求法及其关系是十分重要的。

下面将对特征值与特征向量的求法及其关系进行详细介绍。

1.特征值的求法:特征值是方阵对应的线性变换在一些向量上的缩放因子。

求解特征值的方法可以通过求解矩阵的特征方程得到,特征方程为:,A-λI,=0,其中A是方阵,λ是未知数,I是单位矩阵。

特征方程的解即为特征值。

通过求解特征方程,可以得到矩阵的特征值。

2.特征向量的求法:与特征值对应的是特征向量,特征向量是矩阵在特定方向上的变换结果。

特征向量的求法需要结合特征值一起考虑。

先求得特征值后,代入特征方程,得到(A-λI)X=0,其中X为未知向量。

求解此线性方程组即可得到特征向量。

特征向量是非零的向量,一般也可以进行标准化处理,使其模长为1,方便研究特征向量的几何性质。

3.特征值与特征向量的关系:特征值与特征向量之间存在重要的关系。

对于方阵A和其特征向量X,满足AX=λX,即特征向量经矩阵A的变换后等于特征值的倍数。

特征值与特征向量之间的关系可以帮助我们理解矩阵的性质和行为。

通过求解矩阵的特征值与特征向量,我们可以得到矩阵的谱分解,即将矩阵分解为特征值和特征向量的乘积。

通过谱分解,我们可以得到矩阵的对角化形式,即将矩阵表示为对角矩阵的形式,其中对角线元素为特征值。

对角化可以简化矩阵的计算,也可以更好地描述矩阵的性质。

此外,特征向量之间可能存在线性相关性。

特征向量之间的线性组合仍然是矩阵的特征向量。

这也意味着,如果矩阵存在一个特征值对应多个线性无关的特征向量,那么矩阵是可对角化的。

总结起来,特征值与特征向量是矩阵理论中非常重要的概念。

求解特征值和特征向量可以帮助我们理解矩阵的性质和行为。

特征值与特征向量之间存在紧密的关系,通过求解特征值和特征向量,我们可以得到矩阵的对角化形式,为矩阵的进一步计算和分析提供了便利。

矩阵及秩的应用论文

矩阵及秩的应用论文

矩阵及秩的应用论文矩阵及秩是线性代数中的重要概念,广泛应用于各个学科领域。

在本文中,我将介绍几篇应用矩阵及秩的论文,并讨论它们在不同领域中的应用。

第一篇论文是《基于矩阵分解的推荐系统》。

推荐系统是现代互联网应用中的重要组成部分,用于给用户推荐个性化的内容。

该论文通过应用矩阵分解的方法,将用户-物品评分矩阵分解为两个低秩矩阵,从而实现对用户兴趣和物品特征的建模。

矩阵的秩较低意味着模型具有较好的泛化能力,能够在数据稀疏的情况下有效地进行预测,提高推荐准确度。

第二篇论文是《利用秩约束的图像修复方法》。

图像修复在计算机视觉领域中具有重要意义,用于修复受损的图像。

该论文利用矩阵的秩约束,将问题转化为一个低秩矩阵恢复问题。

通过求解最小秩恢复问题,可以在保持图像结构信息的前提下,还原受损的图像内容。

实验结果表明,该方法在图像修复任务中具有较好的效果。

第三篇论文是《基于矩阵分析的脑电信号分类方法》。

脑电信号是在脑部神经元活动产生的电流作用下测得的电生理信号,用于研究脑部功能和神经相关性。

该论文应用矩阵分析方法,将脑电信号分解为若干个矩阵成分,并利用矩阵的秩特性提取脑电信号的特征。

基于这些特征,可以实现对脑电信号的分类和识别,辅助脑部疾病的诊断和治疗。

第四篇论文是《基于大规模矩阵分解的社交网络分析方法》。

社交网络是人们之间相互联系和交互的网络结构,具有复杂的拓扑结构和丰富的节点属性。

该论文利用矩阵分解方法,将社交网络转化为低秩矩阵的表示,从而揭示其隐藏的结构和关系。

通过矩阵的秩特性,可以实现社交网络的社区发现、节点分类和链接预测等任务,为社交网络分析提供了有力的工具。

以上这些论文只是矩阵及秩应用的冰山一角,实际上,矩阵及秩在数据挖掘、图像处理、模式识别等许多领域都有重要应用。

矩阵的秩在这些应用中起到了关键的作用,它能够帮助我们理解和描述数据的结构、关系和特征,从而实现对数据的分析和处理。

随着技术的不断发展和研究的深入,矩阵及秩的应用还将不断扩展和拓展,为各个学科领域的研究和应用带来新的突破和进展。

矩阵分析方法及应用论文

矩阵分析方法及应用论文

矩阵分析方法及应用论文矩阵分析方法是一种应用矩阵论和线性代数的数学工具,用于研究和解决与矩阵相关的问题。

矩阵可以用于描述线性变换、矢量空间和方程组等数学对象。

矩阵分析方法可以应用于多个领域,包括数学、物理、工程、计算机科学等。

在以下回答中,我将简要介绍矩阵分析方法的基本原理和一些应用,并提供一些相关论文的例子。

首先,让我们来了解一下矩阵分析的基本原理。

矩阵是一个由数值排列成的矩形数组,可以表示为一个m×n的矩阵,其中m表示行数,n表示列数。

矩阵的元素可以是实数或复数。

通过矩阵分析,我们可以研究矩阵的性质、运算规则和应用。

矩阵乘法是矩阵分析中最基本的操作之一。

当两个矩阵相乘时,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

矩阵乘法的结果是一个新的矩阵,其行数等于第一个矩阵的行数,列数等于第二个矩阵的列数。

矩阵乘法可以表示线性变换和矢量的线性组合等概念。

另一个重要的矩阵分析方法是特征值和特征向量的计算。

矩阵的特征值是矩阵与一个非零向量之间的一个简单乘法关系。

特征向量是与特征值对应的非零向量。

特征值和特征向量在物理、工程和计算机科学等领域中有广泛的应用,例如图像处理、机器学习和数据压缩等。

矩阵分析方法在多个领域有着广泛的应用。

下面是一些矩阵分析方法的应用领域及相应的论文例子:1. 图像处理:矩阵分析方法在图像处理中被广泛应用,例如图像压缩和恢复。

论文例子:《基于矩阵分解的图像压缩算法研究》、《基于矩阵分析方法的图像恢复技术研究》。

2. 数据处理:矩阵分析方法在数据挖掘和机器学习中起着重要作用,例如矩阵分解和矩阵推荐系统。

论文例子:《基于矩阵分解的矩阵推荐系统研究》、《基于矩阵分析的数据挖掘技术研究》。

3. 信号处理:矩阵分析方法在信号处理中具有广泛的应用,例如语音信号处理和音频编码。

论文例子:《基于矩阵分析方法的语音信号处理技术研究》、《基于矩阵分解的音频编码算法研究》。

4. 控制系统:矩阵分析方法在控制系统设计和分析中具有重要作用,例如状态空间表示和线性二次型控制器设计。

《矩阵的分解算法》论文

《矩阵的分解算法》论文

《矩阵的分解算法》论文
《矩阵的分解算法》
矩阵分解是一种重要的数值计算技术,它可以解决复杂的数学和物理问题,在决策分析、系统解耦、图像处理、通信工程等领域得到广泛应用。

矩阵分解技术的基本原理是将大型矩阵分解为小型矩阵或特征向量,以更快地实现其所需的计算过程。

本文详细讨论了矩阵分解算法的三个主要方面:它们的定义、目标和解决方案。

首先,本文介绍了矩阵分解的定义,即将大型矩阵分解成小型子矩阵或特征向量,并根据具体应用分析需要考虑的分解要求。

其次,本文还讨论了矩阵分解的目标,即减少算法求解时间,提高处理效率,以及提供可视化的高维数据表示。

最后,本文简要评估了常用的几种矩阵分解算法,包括SVD分解、LU分解、QR分解、PQR分解和Cholesky分解。

此外,本文还综述了矩阵分解算法的一些变体,如SVD的变体——压缩SVD、可加性SVD和映射SVD;LU的变体——
高斯-约旦分解和索比-容斯特分解;QR的变体——Householder变换和Givens变换;Cholesky的变体——LDL变
换和Bunch-Kaufman分解。

本文的最后,还简要介绍了机器
学习和深度学习中常用的一些矩阵分解技术。

本文描述了矩阵分解算法的定义、目标及其各种变体,以及它们在机器学习和深度学习中的应用,希望为读者提供一个对矩阵分解技术有更全面认识的基础。

论文_矩阵相似的若干判定方法

论文_矩阵相似的若干判定方法

论文_矩阵相似的若干判定方法
矩阵相似性是一个重要的数学概念,在线性代数和矩阵论中被广泛研究和应用。

矩阵相似性指的是两个矩阵具有相同的特征值,即它们在某种意义上相似。

在实际应用中,判定矩阵相似性是非常重要的,下面介绍几种常见的判定方法。

1. 特征值判定法:矩阵A和矩阵B相似的充要条件是它们具有相同的特征值。

可以通过计算矩阵的特征值,然后对比两个矩阵的特征值集合是否相同来判定它们是否相似。

2. 特征向量判定法:矩阵A和矩阵B相似的充要条件是它们具有相同的特征值和相似的特征向量。

可以通过计算矩阵的特征向量,然后对比两个矩阵的特征向量来判定它们是否相似。

3. 规范形判定法:矩阵相似与它们的规范形有关。

规范形可以将矩阵变换为一种标准形式,具有相同的结构特征。

可以通过计算矩阵的规范形,然后对比两个矩阵的规范形来判定它们是否相似。

4. 矩阵相似的充分条件:若矩阵A与矩阵B相似,则矩阵A 与矩阵B有相同的秩、不变因子和不动点。

5. 相似矩阵的性质:矩阵相似具有传递性,即若矩阵A与矩
阵B相似,矩阵B与矩阵C相似,则矩阵A与矩阵C相似。

这些是常见的矩阵相似性判定方法,可以根据具体的应用场景选择合适的方法进行矩阵相似性的判断。

在实际应用中,还可以结合计算机算法和数值计算方法来判定矩阵相似性,提高计算效率和准确性。

论文矩阵配色方案

论文矩阵配色方案

论文矩阵配色方案论文矩阵是一种常用于学术研究和发表的论文分类和展示工具。

在矩阵中,论文被按照不同的维度进行分类,例如按照主题领域、研究方法、研究对象等进行分类,并通过配色方案来突出显示不同类别的论文。

在本文中,我们将介绍几种常见的论文矩阵配色方案,并分析其优缺点。

1. 简约黑白配色方案简约黑白配色方案是最为常见的论文矩阵配色方案之一。

该方案使用简洁明快的黑白色调,在不同的维度中使用不同的灰度值或线条粗细来区分不同的类别。

优点在于简约大方,适用于各种学科领域。

缺点在于缺乏色彩的突出,容易让人产生审美疲劳。

2. 彩色分组配色方案彩色分组配色方案使用不同的色彩来突出不同的类别。

该方案常用于较为复杂的矩阵,需要使用多个颜色来区分。

优点在于可以让人迅速辨别不同的类别,使整个矩阵更加生动。

缺点在于需要精心设计配色方案,不慎选择会产生视觉疲劳。

3. 高对比度配色方案高对比度配色方案是一种强烈的,色彩对比强烈的配色方案。

该方案使用高纯度的颜色,例如红色、蓝色、绿色等,来突出不同的论文类别。

优点在于色彩饱和度高,可以吸引人眼球。

缺点在于过于抢眼,不适用于长时间观看。

4. 双色调配色方案双色调配色方案使用两种颜色,例如蓝色和黄色、绿色和灰色等,在不同的类别上轮流使用。

优点在于不会产生视觉疲劳,同时又能让不同类别得以突出。

缺点在于需要进行巧妙的搭配,否则容易使整个矩阵看起来不和谐。

5. 渐变颜色配色方案渐变颜色配色方案是最具有时尚感的一种配色方案。

该方案使用渐变色来区分不同的类别,例如从红色到橙色、从蓝色到紫色等。

优点在于色彩过渡自然,非常有吸引力。

缺点在于不适用于长时间观看,容易影响阅读体验。

以上是几种常见的论文矩阵配色方案。

需要根据矩阵的具体情况选择不同的配色方案,以便更好地呈现论文的分类和展示。

论文矩阵配色方案

论文矩阵配色方案

论文矩阵配色方案为了让读者更加舒适地阅读论文,很多作者喜欢使用配色方案来美化论文的视觉效果,增强其可读性。

而矩阵配色方案则是论文配色方案中非常受欢迎的一种类型,其效果优美而稳定,值得我们深入研究。

矩阵配色方案的背景矩阵配色方案是为了解决论文中传统配色方案存在的一些问题而出现的。

传统配色方案往往会出现颜色搭配不协调、过于刺眼或不易辨认等问题,这些问题都会影响论文的视觉效果和可读性。

而矩阵配色方案则是通过将不同颜色分配到一个矩阵中来解决这些问题。

在矩阵配色方案中,所有的颜色都被分配到一个矩阵中,而不是随意地组合使用,这样可以保证颜色搭配协调,不刺眼,易于辨认。

矩阵配色方案的特点矩阵配色方案的特点可以归纳为以下几点:1. 稳定性矩阵配色方案的颜色搭配是经过精心设计和测试的,所有的颜色都能够协调地组合在一起,不易产生不和谐的视觉效果。

这种稳定性保证了论文的视觉效果在不同平台上都能够得到很好的呈现。

2. 安全性矩阵配色方案中的颜色都是相对安全的,不会造成过于刺眼或不易辨认的问题。

这种安全性保证了读者能够舒适地阅读论文,不受到颜色带来的干扰。

3. 美观性矩阵配色方案中的颜色组合都是经过精心设计的,具有很高的美观性,可以提升论文的品质和感受。

这种美观性可以让读者更加愿意花费时间和精力来阅读论文。

矩阵配色方案的设计矩阵配色方案的设计是一个非常复杂和细致的过程。

设计者需要考虑论文的主题、风格以及读者的视觉需求,从而决定使用哪些颜色和如何排列这些颜色。

一般而言,矩阵配色方案中的颜色需要满足以下要求:1. 主色调和辅色调的选择矩阵配色方案中需要选择主色调和辅色调。

主色调通常是论文中最常使用的颜色,如标题、段落等。

而辅色调则是主色调的补充,用于突出某些重要的部分。

2. 好记性不如烂笔头配色方案是需要记忆和使用的,因此需要选择容易记忆的颜色。

在矩阵配色方案中,通常会采用比较常见和熟悉的颜色,如红色、蓝色、绿色等。

3. 协调性和差异性的平衡矩阵配色方案中的颜色需要具有协调性,即各个颜色之间应该有一定的联系和关联性。

行列式与矩阵的相似与不同(论文)

行列式与矩阵的相似与不同(论文)

行列式和矩阵的相似与不同学生姓名:学号:系部:数学系专业:数学与应用数学年级:指导教师:完成日期:中文摘要在本论文中主要讨论了高等代数中的行列式和矩阵两个重要概念,并且深入观察和比较行列式和矩阵的形式方面行列式表示一个数,矩阵表示为一个数表.概念中它们的本质与相等方面有区别。

性质方面主要区别为转置,进行一些初等变换的结果不同。

运算方面行列式和矩阵对加法来说都满足交换律,结合律与分配律,但矩阵对乘法来说不满足交换律,并且它们的数乘方法也不同,还有应用等方面阐述了行列式和矩阵的相似与不同和它们之间关系。

关键词:行列式;矩阵;相似;不同;应用。

1目录中文摘要 (1)引言 (1)1. 形式方面 (1)1.1相似: (1)1.2区别 (1)2. 概念方面 (2)2.1本质不同 (2)2.2相等方面不同 (2)3.性质方面 (3)3.1相同点 (3)3.2区别 (3)4. 运算方面 (5)4.1相同点 (5)4.2区别 (6)5. 应用方面 (8)5.1相同点 (8)5.2区别 (8)总结 (12)参考文献 (13)致谢 (14)2引言行列式和矩阵是高等代数中,特别是线性代数中的两个基本概念。

它们从一般地计算到求出线性方程组的解,判断向量的线性关系,线性变换和一些实际问题中广泛的应用。

虽然,行列式和矩阵是互不相同的两个概念,但它们也具有一些相同的性质。

所以要明确它们之间的相似与不同是很重要的。

1. 形式方面1.1相似:行列式和矩阵表面上看比较相似,即它们中的元素有顺序地排成行列表。

1.2区别:行列式中行数和列数必须相同,即行数必须等于列数,正因为如此,所以说行列式时称为n阶行列式,n为行列式中行数或列数。

且行列式在数表两端加竖线,表示由这个数表确定的一个数。

如:D=11121 2122212...... ............nnn n nn a a a a a a a a a矩阵中,行数和列数无丝毫关系,即可以不同。

矩阵论论文(机械传动)

矩阵论论文(机械传动)

“矩阵论”课程研究报告科目:矩阵理论及其应用教师:姓名:学号:专业:机械工程类别:学硕上课时间: 2014 年 9 月至 2014 年 12 月考生成绩:阅卷评语:阅卷教师 (签名)矩阵论在机械传动方面的应用摘要:矩阵被认为是最有用的数学工具,既适用于应用问题,又适合于现代理论数学的抽象结构。

而本文着重讨论矩阵在机械传动中的应用,根据滚动轴承几何学、运动学基本原理和Hertz弹性体接触理论,同时考虑径向载荷、轴向载荷、球离心力和陀螺力矩的影响, 建立了角接触球轴承刚度矩阵的计算模型。

计算了某型发动机角接触球轴承在实际工况中的刚度矩阵,为该型发动机轴承- 转子系统的动态分析提供了较为准确的边界条件。

关键词:角接触球轴承刚度矩阵机械传动一、引言矩阵理论是一门研究矩阵在数学上的应用的科目。

它本来是线性代数的一个小分支,但其后由于陆续在图论、代数、组合数学和统计上得到应用,渐渐发展成为一门独立的学科。

经过多年来人们对矩阵的研究,现在已经有很多矩阵的计算方法运用到实际生活中,且一些方法对人们的工作学习有很大的帮助。

而刚度矩阵是将一个受力物体划分为n个单元,各单元刚度矩阵集成为结构总刚度矩阵,实现了从单元刚度矩阵形成总体刚度矩阵的过程。

在机械传动中,我们通常在分析某个零部件时,都要计算该零部件在实际工况中的刚度矩阵,为后续的动态分析提供较为准确的边界条件。

而角接触球轴承是轴承-转子系统中广泛使用的一种支承,在机械传动中占据重要地位,其刚度参数对转子的动态特性有重要影响,所以很有必要建立角接触球轴承在实际工况中的刚度矩阵。

二、矩阵论在机械传动方面的应用1、问题描述角接触球轴承是轴承-转子系统中广泛使用的一种支承,其刚度参数对转子的动态特性有重要影响。

为提高轴承-转子系统的动态分析精度,建立了角接触球轴承刚度矩阵计算模型,模型考虑了径向载荷、轴向载荷、球离心力和陀螺力矩的影响。

计算了某型发动机角接触球轴承在实际工况中的刚度矩阵,为该型发动机轴承-转子系统的动态分析提供了较为准确的边界条件[1]。

【精品】高代论文--矩阵在实际中的应用

【精品】高代论文--矩阵在实际中的应用

【精品】高代论文--矩阵在实际中的应用
矩阵是高等代数中的一个重要概念,它广泛应用于数学、物理、计算机科学等领域。

本文将介绍矩阵在实际中的应用,包括图像处理、网络分析、量子力学等方面。

一、图像处理
图像处理是指对数字图像进行各种操作和变换的技术,其中大量的图像处理算法都基于矩阵运算。

例如,将一个彩色图像转换为黑白图像就是通过对图像的RGB三个通道进行矩阵变换
得到的。

再例如,图像匹配、图像拼接、图像增强等操作也可以使用矩阵运算实现。

二、网络分析
网络分析是指对一个复杂的系统进行分析和建模的技术,它广泛应用于社交网络、物流网络、金融网络等领域。

网络分析通常使用矩阵表示网络结构和节点之间的关系,其中最常用的矩阵是邻接矩阵和拉普拉斯矩阵。

邻接矩阵记录了网络节点之间的连接关系,而拉普拉斯矩阵则反映了网络中节点之间的相似度和差异度。

三、量子力学
量子力学是研究原子和分子的运动和相互作用的科学,其中矩阵在表达量子力学中的物理概念时具有重要作用。

例如,哈密顿矩阵用于描述粒子的能量和运动状态,而密度矩阵则用于描
述量子系统的统计特性。

矩阵的形式与操作方式不仅简化了量子力学的计算和分析过程,同时也能够更加清晰地表达量子力学的概念和结论。

综上所述,矩阵在实际中的应用非常广泛,不仅是一种数学工具,更是一种解决实际问题的有力手段。

在不同应用领域中,矩阵的作用也各有侧重,相互之间相互关联,互为补充。

毕业论文正交矩阵及其应用

毕业论文正交矩阵及其应用

毕业论文正交矩阵及其应用编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望(毕业论文正交矩阵及其应用)的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。

本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为毕业论文正交矩阵及其应用的全部内容。

正交矩阵及其应用The orthogonal matrix and its applicalion专业:数学与应用数学作者:指导老师:学校二○一摘要正交矩阵是数学研究中的一类重要的工具, 它的应用非常广泛. 本文从以下主要例举了正交矩阵的三大应用: 正交矩阵在线性代数中的应用、正交矩阵在拓扑和近世代数中的应用、正交矩阵在物理中的应用.关键词: 矩阵; 正交矩阵; 标准正交基; 集合; 特征根;行列式AbstractOrthogonal matrix is the mathematical study of an important class of tools, it is widely used。

This article cites the following main four orthogonal matrix applications :orthogonal matrix in linear algebra, Orthogonal matrix topology and Modem Algebra, orthogonal matrix the application of physics.Keywords: matrix; orthogonal matrix; orthonormal basis; a collection of eigenvalues; determinant目录摘要 (I)Abstract ...................................................... I I0 引言 (1)1 正交矩阵的定义及其简单性质 (1)1.1 正交矩阵的定义及其判定 (1)1.2 正交矩阵的性质 (1)2 正交矩阵的应用 (2)2。

矩阵论课程结业论文

矩阵论课程结业论文

浅谈矩阵论的发展在《九章算术》中用矩阵形式解方程组已相当成熟,但那时仅用它作为线性方程组系数的排列形式解决实际问题,并没有建立起独立的矩阵理论。

直到18 世纪末至19 世纪中叶,这种排列形式在线性方程组和行列式计算中应用日益广泛,行列式的发展提供了矩阵发展的条件。

矩阵的早期发展,除了矩阵理论在内容上的发展,即从不同领域的研究中发展出来的有关矩阵的概念,以及随之引起的相似、对角化和标准型的矩阵分类以外,还有矩阵发展中更深刻的一面,即西尔维斯特、凯莱等人在行列式和矩阵理论上的发展及思想,这为代数不变量理论的创立奠定了理论基础。

一、矩阵早期发展的社会与文化背景矩阵是数学中的一个重要的基本概念,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具。

“矩阵”这个词是由西尔维斯特首先使用的,他是为了将数字的矩形阵列区别于行列式而发明了这个述语。

而实际上,矩阵这个课题在诞生之前就已经发展的很好了。

从行列式的大量工作中明显的表现出来,为了很多目的,不管行列式的值是否与问题有关,方阵本身都可以研究和使用,矩阵的许多基本性质也是在行列式的发展中建立起来的。

在逻辑上,矩阵的概念应先于行列式的概念,然而在历史上次序正好相反。

英国数学家凯莱(A.Cayley,1821-1895) 一般被公认为是矩阵论的创立者,因为他首先把矩阵作为一个独立的数学概念提出来,并首先发表了关于这个题目的一系列文章。

凯莱同研究线性变换下的不变量相结合,首先引进矩阵以简化记号。

1858 年,他发表了关于这一课题的第一篇论文《矩阵论的研究报告》,系统地阐述了关于矩阵的理论。

文中他定义了矩阵的相等、矩阵的运算法则、矩阵的转置以及矩阵的逆等一系列基本概念,指出了矩阵加法的可交换性与可结合性。

另外,凯莱还给出了方阵的特征方程和特征根(特征值)以及有关矩阵的一些基本结果。

凯莱出生于一个古老而有才能的英国家庭,剑桥大学三一学院大学毕业后留校讲授数学,三年后他转从律师职业,工作卓有成效,并利用业余时间研究数学,发表了大量的数学论文。

大学矩阵数学论文1200字_大学矩阵数学毕业论文范文模板

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大学矩阵数学论文1200字_大学矩阵数学毕业论文范文模板大学矩阵数学论文1200字(一):浅谈矩阵在离散数学中的应用摘要:离散数学是计算机学科的一门重要的专业基础课,扎实的基础是非常重要的。

本文就矩阵在离散数学中的各种应用展开讨论,并实例说明。

关键词:矩阵;离散数学;运用引言:随着计算机科学的发展,重点研究有限系统的离散数学已经成为一门越发重要的科学,数字计算机本质上是一个有限结构,它的许多性质都可以在有限数学系统的框架下得到解释。

矩阵是一种有力的数学工具,本文就矩阵在离散数学中的应用展开讨论,总结了矩阵在离散数学中的应用类型,以期对初学者和数学工作者在学习离散数学时提供学习辅导和参考资料。

定义1给出m×n个数,按一定顺序排成一个m行、n列的矩形数表此数表称为m行n列矩阵。

常记a=,或a=(),或。

有关应用及其举例一、二元关系的表示定义2设a,b为有限集,构造一个矩阵,以a的元素和b的元素分别标注其行与列,对于a∈a和b∈b。

视a,b是否具有关系r,在a行和b列交叉处标上1或0.这样得到的矩阵称为关系矩阵。

例如:a={1,2,3,4},在a上定义二元关系r为大于关系,表示x大于y,采用列举法为r={<2,1>,<3,1>,<4,1>,<3,2>,<4,2>,<4,3>}.则关系矩阵为二、图的表示和邻接矩阵定义3设无向图g=,v={v1,v2,vn},e={e1,e2,,em}。

令为节点vi 与边ej关联的次数,则称矩阵为g的关联矩阵,记为m(g)。

例如:无向图g如下所示,则m(g)为:定义4设图g=为有向图,v={v1,v2,vn},即有n个节点,令是vi邻接到vj的边的数目,则称矩阵为g的邻接矩阵,记为a(g)。

例如:有向图g如下三、用矩阵求关系合成和偏序中的盖住关系(一)关系合成设和分别表示关系r和s的矩阵,令m=,则m中的非零元素表示其对应的元素具有关系。

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Student’s Name: Cai JingStudent’s ID No.: SX1401111College Name: College of Aerospace EngineeringEquivalence RelationsAbstract: In higher algebra, there are many concepts are equivalence relations, such as similarity relation, contract relationship, matrix equivalent. In modern algebra, equivalence relations are more general and abstract, which plays an important role. By applying the general concept in group theory, we can obtained the concept of factor group and coset. And the natural homomorphism is also obtained from the equivalence relation classification. Therefore, equivalence relations have an important meaning in modern algebra, and have a wide range of applications.This project will discuss the following five equivalence relations.Key word: higher algebra; equivalence relation; similarity; contract1. Introduction1.1 Relative Definitions of Equivalence relationsMapping is one way to establish the contact between the two sets, using this link to compare to the two sets. Through the comparison, we can extrapolate properties of another set. In addition, sometimes we need to make a set to divide into several subsets, which are discussed. And the discussion is beneficial to the study of the original collection. There will be introduce the classification of the set and general principles of categorizing collections - equivalence relations.A given binary relation ~ on a set S is said to be an equivalence relation if and only if it is reflexive, symmetric and transitive. Or equivalently, for all a, b and c in S:(1) a ~ a. (Reflexivity)(2) if a ~ b then b ~ a. (Symmetry)(3) if a ~ b and b ~ c then a ~ c. (Transitivity)The equivalence class of a under ~, denoted [a], is defined as=∈.a b S b a[]{|~}An equivalence relation on a set S divides S into equivalence classes. Equivalence classes are pairwise disjoint subsets of S. a ~ b if and only if a and b are in the same equivalence class.1.2 Salient examplesEquivalence relations permeate mathematics with several salient examples readilyavailable:1. Residue classes [a]N consist of all numbers congruent (equivalent) modulo N.2. A negative number is a set of all equivalent pairs (a, b) of integers with a < b,where two pairs (a, b) and (c, d) belong to the same set (equivalence class) if and only if a+d=b+c.3. A rational number is a set of all equivalent pairs (a, b) of integers, where two pairs (a, b) and (c, d) are equivalent if and only if ad = bc.4. An irrational number is an equivalence class of sequences r1, r2, r3, ... of rational numbers, where two sequences {ri} and {si} are equivalent if and only if they there difference converges {ri - si} to 0 as i→∞.2. Several representative equivalence relations2.1 Row equivalence under elementary row operationsIn this part, there are five equivalence relations which will be profoundly discussed. Let S be the set of m n ⨯ real matrices. Matrix S A ∈ is said to be row equivalent to matrix S B ∈ (denoted by ~A B ) if B can be obtained from A by performing elementary row operations on A.2.1.1Proof of equivalence relationFirst, we prove ~ is an equivalence relation on S.Proof :Reflexivity: for the matrix S A ∈, there is E (unit matrix) which EA=A. So reflexivity is satisfied.Symmetry: supposed that P is the product of elementary matrix. Then PA=B, where S A ∈,S B ∈. Because elementary matrix is reversible and the inverse matrix of elementary matrix also is elementary matrix, A=P-1B is obtained. Namely that matrixA can be obtained fromB by performing elementary row operations on B. So symmetry is satisfied.Transitivity:for matrix A,B,C ∈S , then PA=B, QB=C, where P and Q are elementary matrix . Because the product of two elementary matrix also is an elementary matrix, we haveQB=QPA=C, where QP is an elementary matrix.So transitivity is satisfied.Hence ~ is an equivalence relation on S.Then, we can see that the property that is shared by all the elements in the same equivalence class is that the elements are equivalent to each other.The properties that are shared by all the elementsin the same equivalence classare listed as follows :·All the elements in the same equivalence class have the same row space. That is to say, the dimensions of the column spaces of all the elements under the same equivalence class are the same.·The dimensions of the column spaces of all the elements under the same equivalence class are the same. That is to say, take A, B as any two matrices under this equivalence class, the column vectors of A are linearly independent if and only if the corresponding column vectors of Bare linearly independent.2.1.3 Representative elementsIf S is the set of 22⨯real matrices, S can be divided into 3 equivalence class, the rank of each row space is 0, 1, 2. Thus, a representative element for each equivalence class:123001011,,000001⎛⎫⎛⎫⎛⎫=== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭C C C 2.2Matrix equivalenceunder elementary operationsLet S be the set of m n ⨯ real matrices. Matrix S A ∈ is said to be equivalent to matrix S B ∈ (denoted by ~A B ) if B is can be obtained from A by performing elementary operations.2.2.1Proof of equivalence relationFirst, we prove ~ is an equivalence relation on S.Proof :Reflexivity: for the matrix S A ∈, there is E (unit matrix) which EAE=A. So reflexivity is satisfied.Symmetry: supposed that P and Q are the product of elementary matrix. Then PAQ=B, where S A ∈,S B ∈. Because elementary matrix is reversible and the inverse matrix of elementary matrix also is elementary matrix, A=P-1BQ-1 is obtained. Namely that matrix A can be obtained from B by performing elementary operations onB. So symmetry is satisfied.Transitivity:for matrix A,B,C ∈S , then PAR=B, QBT=C, where P, R, Q and T are elementary matrix . Because the product of two elementary matrix also is an elementary matrix, we haveQBT=QPART=C, where QP and RT are elementary matrix.So transitivity is satisfied.Hence ~ is an equivalence relation on S.The properties that are shared by all the elements in the sameequivalence classare listed as follows :·All the elements underthe same equivalence class have the same rank.·All the elements underthe same equivalence class the same invariant divisors or determinant divisors.2.2.3 Representative elementsIf S is the set of real matrices, S can be divided into 3 equivalence class, the rank of each class is0, 1, 2. Thus, a representative element for each equivalence class:123001011,,000001⎛⎫⎛⎫⎛⎫=== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭C C C 2.3Equivalencerelations of matrix similarityLet S be the set of m m ⨯ real matrices. ~A B means that matrix S A ∈ is similar to S B ∈.2.3.1Proof of equivalence relationProof :Reflexivity: for the matrix S A ∈, there is E (unit matrix) which EAE-1=A. So reflexivity is satisfied.Symmetry: supposed that P is nonsingular matrix. Then PAP-1=B, where S A ∈,S B ∈. Therefore A=P-1BP is obtained. So symmetry is satisfied.Transitivity:for matrix A,B,C ∈S , then PAP-1=B, QBQ-1=C, where P and Q are nonsingular matrix. Because the product of two elementary matrix also is an nonsingular matrix, we haveQBQ-1=QPA P-1 Q-1=C.So transitivity is satisfied.Hence ~ is an equivalence relation on S.2.3.2Properties sharedThe properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are listed as follows :·The dimensions of all the matrices under the above equivalence class are the same. ·The determinants of all the matrices under the above equivalence class are the same. ·The traces of all the matrices under the above equivalence class are the same.·All the matrices under the above equivalence class have the same eigenvalues. Thus,they have the same characteristic polynomial, and the same primary factors. 2.3.3 Representative elementsenceclass:.100a b ⎛⎫= ⎪⎝⎭C (a, b can be real numbers) 2.4Equivalencerelations of matrixorthogonalsimilarityLet S be the set of m m ⨯ real symmetric matrices. ~A B means that matrix S A ∈ is orthogonally similar to S B ∈.2.4.1Proof of equivalence relationProof :Reflexivity: for the matrix S A ∈, there is E (unit matrix) which EAET=A. So reflexivity is satisfied.Symmetry: supposed that P is an orthogonal matrix. Then PAPT=B, where S A ∈,S B ∈. Because PT=P-1, A=PTBP is obtained. So symmetry is satisfied.Transitivity:for matrix A,B,C ∈S , then PAPT=B, QBQT=C, where P and Q are orthogonal matrix. Because the product of two elementary matrix also is an orthogonal matrix, we haveQBQT=QPAPTQT=C, where QP is an orthogonal matrix.So transitivity is satisfied.Hence ~ is an equivalence relation on S.2.4.2Properties sharedThe properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are listed as follows :·The dimensions of all the matrices under the above equivalence class are the same. ·The determinants of all the matrices under the above equivalence class are the same. ·The traces of all the matrices under the above equivalence class are the same.·All the matrices under the above equivalence class have the same eigenvalues. Thus, they have the same characteristic polynomial, and the same primary factors.2.4.3 Representative elementsIf S is the set of 22⨯ real symmetric matrices, the matrices cannot changeeigenvalues under orthogonal transformations, thus the eigenvalues a, b remainthesame. Arepresentative element for eachequivalence class:100a b ⎛⎫= ⎪⎝⎭C (a, b can be real numbers) 2.5 Equivalence relations of isomorphismLet S be the set of vector spaces over the field R. 12~V V means that 1V is isomorphic to 2V .Let V and W be two vector spaces over the same field F, and let σ:V →W be a linear mapping (also called a homomorphism). σ is called an isomorphism if it is one-to-one. V is said to be isomorphic to W if there exists an isomorphism from V onto W.2.5.1Proof of equivalence relation·Reflexivity: Obviously, 12~V V , since if σ is an orthogonal one-to-one linear mapping ,then 1(V)V σ=,12~V V .·Symmetry: If 12~V V , then there exists an isomorphism σfrom 1V onto 2V ,let 122,y y V ∈,then there exist 121,x x V ∈ ,such that 1122(x )y ,(x )y σσ== ,then:111212(kx )y ,y y (x )k x σσ=+=+, thus:111121212()x x ()()y y y y σσσ---+=+=+11111(k )x ()y k k y σσ--==1σ-is an isomorphism from 2V onto 12,V V is isomorphic to 1V . Hence ,12,V V . ·Transitivity:If 12~V V , 23~V V , then there exists an isomorphism σfrom 1V onto 2V ,and an Isomorphism from 2V onto 3V .Let 122,y y V ∈,then there exist 121,x x V ∈,such that 1122(x )y ,(x )y σσ==. And according to Symmetry, there exist 123,z z V ∈ , such that 1122(),()y z y z ττ==.Thus:12121212(y )(y )(()())()()()()z z x x x x τττσστστσ+=+=+=+1111(ky )((k ))()()kz x x ττστσ===τσ is an isomorphism from 1V onto 3V ,thus 1V is isomorphic to 3V . Hence,13~V V .2.5.2Properties sharedThe properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are listed as follows :·Vector spaces under the above equivalence class have the same rank.·Vector spaces under the above equivalence class, take 1V ,2V as two examples ,then there exists an isomorphism from 1V onto 2V ,let 12,n ξξξ be a basis for 1V ,then 12(),()()n σξσξσξmust be a basis for 2V .2.5.3 Representative elementsA representative vector space for each equivalence class:For m n R ⨯123100010001000000001000100,,000000000010000000000000000m n m n m n⨯⨯⨯⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭C C C (C )i(1i min(m,n)).i rank =≤≤ Conclusion and acknowledgementsEquivalence relations are mainly focusedin this article. Five representative equivalence relationsare discussedthrough the proof of their equivalence relations,finding theproperties that are shared by all the elements in the same equivalence classand a representative element for eachequivalence class.By discussing representativeexamples, we can furtherunderstand the equivalence relations.Thanks for the help of the authors of the references and the help of Mr Cao, our matrix teacher.References[1] Cao Rongmei. Lecture Notes On Matrix Theory.Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,2012.[2] Dai Zhenhua.Lecture Notes On Matrix Theory: Sciencep,2000.。

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