矩阵的标准型及分解
矩阵理论(第三章矩阵的标准型)
![矩阵理论(第三章矩阵的标准型)](https://img.taocdn.com/s3/m/f66b9054c850ad02de8041ec.png)
100
2100 2 2101 2 0 100 101 2 1 2 1 0 2100 1 2101 2 1
第一节
矩阵的相似对角形
一、矩阵的特征值与特征向量 1、相似矩阵:设V是n维线性空间,T是线性变换, e1, e2,…,en与e'1,e'2,…,e' 是两组基,过渡矩阵 P,则T在这两组基下的矩阵A与B相似,
i
1
i Js
这些约当块构成的分块对角阵J,称为A的约当标准形。
J2
例5 Jordan标准形。
例5的初级因子为 ( 1),( 1),( 2) Jordan标准形为
1 J 1 2
2、k级行列式因子:特征矩阵A(λ)中所有非零的k 级子式的首项(最高次项)系数为1 的最大公因 式Dk(λ)称为 A(λ)的k级行列式因子。
A( ) E A
例5 求矩阵的特征矩阵的行列式因子 解:特征矩阵为
1 1 E A 2
若A能与对角形矩阵相似,对角阵是由特征值构 成的P是由对应特征值的特征向量构成的。
例3
解:
4 6 0 A 3 5 0 3 6 1
100 A ,计算:
4 A E 3 3
6
0
5 0 (1 )2 ( 2) 0 6 1
3级因子,因为
0 0 0 2 1 1 2 3 3 0
1
3
0 0 0, 2 0
2 2(( 1)3 ,( 1)2 ( 2), 2 2 7,0,...) 1
4级因子
第三章 矩阵的标准型与若干分解形式
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ki ki
, Ps ) ( P 1, P 2, i 1, 2,
APi Pi J i
Pi ( Pi1 , Pi 2 ,
A( Pi1 , Pi 2 ,
, Pi ,ki )
APi Pi J i
, Pi ,ki )
i 1 i 1 ( Pi1 , Pi 2 , , Pi ,ki ) i 1 i APi , j i Pi , j Pi , j 1 j 1, 2, , ki 1 AP P i , k i i , ki i
性质1 (行列式因子的整除性质)
Dn ( ) E A , Dk 1( ) Dk ( ), k 2, 3,
定义3 (不变因式、初级因子)
,n
D3 ( ) D2 ( ) d1 ( ) D1 ( ), d 2 ( ) , d 3 ( ) D1 ( ) D2 ( ) Dk ( ) Dn ( ) , d k ( ) , , d n ( ) Dk 1 ( ) Dn1 ( ) 上述n个多项式称为 A( ) 的不变因式。把每个次数
1 1 1 k1 k2 ( E A, p3 ) 2 2 2 k1 1 1 1 k 2
1 1 1 k1 k2 k1 2 k 2 0 0 0 0 k1 2k2 k 2 k 0 1 2 0 0 0 k 2k 1 2 1 取 k 2, k 1 p 2 1 2 3 1 1 再求 ( E A) p p 2 3 p2 1 1 x1 1 1 1 1 2 2 2 x 2 2 1 1 1 x 1 3
矩阵 标准型
![矩阵 标准型](https://img.taocdn.com/s3/m/ba495b414b7302768e9951e79b89680202d86b5a.png)
矩阵标准型矩阵是线性代数中的重要概念,它在数学、物理、工程等领域都有着广泛的应用。
在矩阵理论中,标准型是一个重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特征。
本文将介绍矩阵标准型的基本概念、性质和应用。
首先,我们来了解一下矩阵的基本概念。
矩阵是由数个数排成的矩形阵列,其中每一个数都称为矩阵的一个元素。
矩阵通常用大写字母表示,比如A、B、C等。
一个m×n的矩阵有m行n列,我们可以用A=(aij)表示,其中aij表示矩阵A的第i行第j列的元素。
矩阵的标准型是指将矩阵通过一系列变换化为特定形式的过程,这个特定形式通常更容易分析和计算。
接下来,我们来介绍矩阵标准型的性质。
对于一个n阶矩阵A,如果存在一个可逆矩阵P,使得P-1AP为对角矩阵,那么我们称矩阵A相似于对角矩阵,这个对角矩阵就是矩阵A的标准型。
对角矩阵的形式为:λ1 0 0 ... 0。
0 λ2 0 ... 0。
0 0 λ3 ... 0。
... ... ... ... ...0 0 0 ... λn。
其中λ1,λ2,...,λn为矩阵A的特征值。
矩阵标准型的存在性和唯一性是矩阵理论中的一个重要定理,它保证了我们可以通过相似变换将一个矩阵化为标准型,而且这个标准型是唯一的。
矩阵标准型在实际应用中有着重要的意义。
首先,它可以帮助我们分析矩阵的特征和性质。
通过将矩阵化为标准型,我们可以更清晰地看出矩阵的特征值和特征向量,从而更好地理解矩阵的行为和变换规律。
其次,矩阵标准型也为矩阵的计算和求解提供了便利。
对角矩阵的乘法和求逆运算都非常简单,这样一来,我们可以通过矩阵相似变换将复杂的矩阵问题化简为简单的对角矩阵问题,从而更容易求解和计算。
总之,矩阵标准型是矩阵理论中的一个重要概念,它通过相似变换将矩阵化为特定形式,帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特征。
在实际应用中,矩阵标准型也为我们提供了便利,使得矩阵的计算和求解更加简单和高效。
矩阵分析3ppt课件
![矩阵分析3ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/ce1b187b650e52ea551898c4.png)
3. 哈密顿-开莱定理及矩阵的最小多项式
第三章 矩阵的标准形与若干分解形式
应用 计算矩阵多项式
1 0 2
例 A0 1 1 ,求(A) 2A8 3A5 A4 A2 4
0 1 0
特征多式E- A 3 21,于是A3 2A10 (A) (2A5 4A3 5A2 9A)(A3 2A1)
24A2 37A10E
0 0 ( 2 ) ( 1)( 2 )
1 0
0
0 0
0
(
0 1)(
2)
4. 多项式矩阵与史密斯标准形
第三章 矩阵的标准形与若干分解形式
性质 初等变换不改变矩阵的各阶行列式因子及秩 史密斯标准形中的d i 即是不变因子
充要条件 两个矩阵等价,则它们具有相同的行列式因 子,相同的不变因子,相同的初等因子
2
n
1. 矩阵的相似对角形
第三章 矩阵的标准形与若干分解形式
充要条件 n阶矩阵A能与对角矩阵相似的充要条 件,是A有n个线性无关的特征向量
充分条件 n阶矩阵A如果有n个不同的特征值, 则A可与对角矩阵相似
1. 矩阵的相似对角形
第三章 矩阵的标准形与若干分解形式
充分条件 n阶矩阵A如果有n个不同的特征值, 则A可与对角矩阵相似
1
1
0
1 2 1
2
P -1 A P
1
1
2
100
2100 2 2101 2 0
A100
P
1
P -1
2100 1
2101 1
0
1
2100 1 2101 2 1
1. 矩阵的相似对角形
第三章 矩阵的标准形与若干分解形式
并非每个矩阵都可以相似于对角矩阵。当矩阵 不能相似于对角阵的时候,能否找到一个比较 简单的分块对角阵与它相似?
矩阵的标准形式
![矩阵的标准形式](https://img.taocdn.com/s3/m/12c1b3cd03d276a20029bd64783e0912a3167c6e.png)
矩阵的标准形式矩阵是线性代数中的重要概念,它在各个领域都有着广泛的应用。
在矩阵的运算中,标准形式是一个非常重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和处理矩阵的性质和特点。
本文将介绍矩阵的标准形式,包括矩阵的相似变换、对角化和标准型等内容。
矩阵的相似变换是指对于给定的矩阵A,存在一个可逆矩阵P,使得P^{-1}AP=B,其中B是一个特殊的形式。
这个特殊的形式就是矩阵的标准形式,它可以帮助我们更好地理解矩阵的结构和性质。
对于n阶矩阵A,如果存在一个可逆矩阵P,使得P^{-1}AP=B,其中B是一个对角矩阵,那么我们称矩阵A是可对角化的,B是矩阵A 的相似标准形式。
矩阵的对角化是矩阵理论中一个非常重要的问题,它可以简化矩阵的运算和分析。
对于一个n阶矩阵A,如果它是可对角化的,那么存在一个对角矩阵D和一个可逆矩阵P,使得P^{-1}AP=D。
这个对角矩阵D的对角线上的元素就是矩阵A的特征值,而矩阵P的列向量就是矩阵A的特征向量。
因此,对角化可以帮助我们找到矩阵的特征值和特征向量,从而更好地理解矩阵的性质和特点。
对于一般的矩阵来说,并不是所有的矩阵都是可对角化的。
但是,即使矩阵不是可对角化的,我们也可以将它化为一种更简单的形式,这就是矩阵的标准型。
对于任意一个n阶矩阵A,都存在一个可逆矩阵P,使得P^{-1}AP=J,其中J是一种特殊的形式,它可以帮助我们更好地理解矩阵的结构和性质。
这种特殊的形式就是矩阵的标准型,它可以帮助我们更好地理解矩阵的结构和性质。
总之,矩阵的标准形式是矩阵理论中一个非常重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和处理矩阵的性质和特点。
通过矩阵的相似变换、对角化和标准型,我们可以更好地理解矩阵的结构和性质,从而更好地应用矩阵理论解决实际问题。
希望本文对读者能有所帮助,谢谢!。
第四章 矩阵的标准型
![第四章 矩阵的标准型](https://img.taocdn.com/s3/m/527c775c3b3567ec102d8a32.png)
李继根( 数学系 李继根(jgli@) )
最后,由可逆线性变换 x = P y 得原方程组的解 最后,
x1 = c2e + c3 t e t t x2 = 2c2e + c3 (2t + 1)e x = c e 2 t − c e t − c ( t + 1) e t 1 2 3 3
P AP = J
Jordan分解 或者 A 有Jordan分解
−1
A = P JP
−1
李继根( 数学系 李继根(jgli@) )
二、 Jordan标准型的一种简易求法 标准型的一种简易求法
的同一个特征值的若干个Jordan块排列在一起, 把 A 的同一个特征值的若干个 块排列在一起, 就得到Jordan标准型 就得到 标准型
为 mi 阶Jordan 块。
李继根( 数学系 李继根(jgli@) )
定理 2
A ∈ C 。如果 A 的特征多项式可 分解因式为 ϕ ( λ ) = (λ − λ ) m 1 L (λ − λ ) m s 1 s
设
n× n
( m1 + m2 + L + ms = n)
则 A 可经过相似变换化成唯一的 Jordan标准型 J 可经过相似变换 相似变换化成唯一的 标准型 (不计 不计Jordan块的排列次序 ,即存在可逆矩阵 称为 块的排列次序), 不计 块的排列次序 即存在可逆矩阵(称为 Jordan变换矩阵 Jordan变换矩阵 P ∈ C n×n 变换i@) )
所以原方程组变为
dy −1 d x −1 −1 =P = P A x = P AP y = J A y dt dt
即 解得
矩阵化为标准型
![矩阵化为标准型](https://img.taocdn.com/s3/m/f96e46b0760bf78a6529647d27284b73f24236c4.png)
矩阵化为标准型在线性代数中,矩阵是一种非常重要的数学工具,它在各个领域都有着广泛的应用。
而将一个矩阵化为标准型,则是线性代数中的一个重要问题。
本文将介绍矩阵化为标准型的方法和步骤,希望能够帮助读者更好地理解和掌握这一知识点。
首先,我们需要明确什么是矩阵的标准型。
矩阵的标准型是指,通过一系列的行变换和列变换,将一个矩阵化为一种特殊的形式,这种形式具有一定的规范和简化,便于进行进一步的计算和分析。
通常来说,标准型的矩阵是对角矩阵或者上三角矩阵,这两种形式都具有较好的性质和可计算性。
接下来,我们将介绍如何将一个矩阵化为对角型。
首先,我们需要进行初等行变换,将矩阵化为行阶梯型。
然后,再进行初等列变换,将矩阵进一步化简为对角型。
这个过程需要按照一定的步骤和规则进行,具体的操作可以参考线性代数的相关教材和资料。
除了对角型,我们还可以将矩阵化为上三角型。
这种形式的矩阵同样具有较好的性质和可计算性,对于某些问题的求解会更加方便。
化为上三角型的方法和步骤与化为对角型类似,同样需要进行一系列的初等行变换和列变换,最终得到所需的形式。
需要注意的是,矩阵化为标准型的过程并不是唯一的,可能存在多种不同的化简方法。
在实际操作中,我们需要根据具体的问题和要求,选择最合适的方法和步骤进行操作。
同时,我们也需要注意矩阵的性质和特点,灵活运用各种变换和技巧,以达到化为标准型的目的。
总之,矩阵化为标准型是线性代数中的一个重要问题,它涉及到矩阵的性质和变换,对于进一步的计算和分析具有重要意义。
通过本文的介绍,希望读者能够对矩阵化为标准型有一个更加清晰和深入的理解,为后续的学习和应用打下坚实的基础。
矩阵分析与计算--04-矩阵分解-01-Jordan标准型
![矩阵分析与计算--04-矩阵分解-01-Jordan标准型](https://img.taocdn.com/s3/m/65a9f9174431b90d6c85c7bf.png)
则 A( ) 的 k 级行列式因子为
Dk ( ) d1 ( )d 2 ( ) d k ( ), k 1,2, r.
26
2)(定理4) 矩阵的Smith标准形是唯一的. 证:设 矩阵 A( ) 的标准形为
A( ) 与C ( ) 等价.
16
2) A( )与 B( ) 等价 存在一系列初等矩阵
P1 PS , Q1 Qt 使 A( ) P1 PS B( )Q1 Qt .
17
七、λ-矩阵的对角化
都等价于下列形式的矩阵
d1 ( ) d 2 ( )
19
1 2 1 1 2 0 [1,3] 1 3 1 1 2 1 2 1 1 3 1 0 2 0 3 2 0 0 1 2 0 [21(2 1),[31( 1)]] 0 3 2
2.(定理2)任意一个非零的 s n 的 一矩阵 A( ) 称之为 A( )的 Smith标准 形.
d r ( )
0
0
其中 r 1, d i ( ) ( i 1,2, 多项式,且
, r ) 是首项系数为1的
d i ( ) d i 1 ( ) ( i 1,2,
1
( )
1
i行 j行 1
14
② 初等矩阵皆可逆.
p( i , j )1 p( i , j )
p( i (c ))1 p( i ( 1 c ))
p( i , j( ( ))) p( i , j( ( )))
矩阵分析与计算--05-矩阵分解-02-Schur、SVD
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1
酉矩阵: U U
H
1
U 为酉矩阵 U的列(行)向量为C n的标准正交基
任意复方阵都可以酉相 似于一个上三角矩阵
U AU R=+N
H
定理证明:对n作数学归纳法
当n =1,结论显然成立。 假设结论对n-1的矩阵成立,下面考虑A为n方阵 取矩阵A的一个特征值为 1 ,设其对应的单位特 征向量为 1 ,则有
2.概念:酉相抵
1. 酉相抵:
酉
F 上的m n矩阵A与B称为酉相抵,如果有m阶 和n阶酉方阵U 和V , 使UAV B, 记为A B
酉相抵关系是一种等价关系!也称为“酉等价”
酉相抵标准型定理:
酉相抵标准型定理
定理3
设A F mn ,rankA = r ,记
2 specAH A 12 , 2 ,
i Ai
T i
Ai 为A的 投影阵
单纯矩阵的 谱分解
三、矩阵的奇异值分解
Singular value decomposition
(SVD)
1.概述
前面介绍的Jordan分解、Schur分解、谱分解 只适用于方阵。 对角矩阵比上三角矩阵更容易计算 奇异值分解把矩阵分解称为酉矩阵与对角矩阵 的乘积 奇异值分解基本适用于内积空间中与矩阵秩相 关的问题 A的奇异值分解依赖于正规矩阵A HA的酉相似 分解的。
Matrix Analysis and Computations
矩 阵 分 析 与 计 算 ——矩阵分解(二)
Matrix Decomposition 理学院 2011年10月
本讲主要内容 Schur分解、谱分解与奇异值分解
矩阵理论第四章 矩阵的标准形
![矩阵理论第四章 矩阵的标准形](https://img.taocdn.com/s3/m/8500742a915f804d2b16c1c1.png)
β = (0,1, −1)
T
综合上述, 综合上述,可得
0 1 0 2 0 0 0 2 1 , J = 0 1 1 P = A 1 −1 −1 0 0 1
例 4
标准型理论求解线性微分方程组 用 Jordan标准型理论求解线性微分方程组 标准型理论求解
T
−1 1 0 A = −4 3 0 1 0 2
由上例,存在可逆线性变换 x = P y 使得 由上例,存在可逆线性变换
P −1 AP = J A
其中
0 1 0 2 0 0 0 2 1 , J = 0 1 1 P = A 1 −1 −1 0 0 1
(1) ij
A−λi I
A−λi I
A−λi I
其中, p 其中,
( j = 1, 2, ⋯ , k i ) 是矩阵 A 关于特征 ( ni j ) (2) 的一个特征向量, 值 λ i 的一个特征向量, p i j , ⋯ , p i j 则称为 λ i ( ni j ) 广义特征向量,称 根向量。 为 λ i 的 ni j 级根向量。 的广义特征向量 称 p i j
所以原方程组变为
dy −1 d x −1 −1 =P = P A x = P AP y = J A y dt dt
即
d y3 d y1 d y2 = 2 y1 , = y2 + y3 , = y3 dt dt dt
解得
y1 = c1e , y2 = c2e + c3 t e , y3 = c3e ,
−1 1 0 −4 3 0 A= 1 0 2
解: A 特征值为 λ`1 = 2, λ`2 = λ`3 = 1 ,所以设
矩阵论-正规矩阵及Schur分解
![矩阵论-正规矩阵及Schur分解](https://img.taocdn.com/s3/m/72d4c337773231126edb6f1aff00bed5b9f37308.png)
证明::由条件AH A=AAH ,由Schur引理, 酉阵U,使UH AU=K (上三角阵),即A=UKUH ,因此 AH A UKH UH UKUH UKH KUH AAH UKUH UKH UH UKKH UH 所以KH K=KKH ,因为K为上三角阵,经分析可得K为对角阵.
第二节 正规矩阵及Schur分解
定理1(Schur引理)设A Cnn ,则存在酉矩阵U,使得
U
H
AU=
1
*
,
0
n
即任一复方阵相似于一个上三角阵,其对角元
为A的特征值.
(实方阵Schur引理)设A Rnn ,且A的特征值均为实数
则存在正交矩阵Q,使得
QT
AQ=Q-1AQ=
1
*
,
0
n
-1 , 3
i, 3
1 )T 3
1 i -1
2
6
3
-1 0 0
令U=(1,2
,3
)=
0
1
2 6 i
i 3 1
,
则U是酉矩阵,且U
H
AU=
0 0
-1 0
0
2
2 6 3
故xH AH Ax=xH x= 2 xH x,因为AH A=I,所以 2 =1.
(因为xH x= x 2 0)
:由条件UHAU=diag{1, , n}共轭转秩得UHAHU=
diag{1,
, n},所以UHAAT U=diag{ 1 2 ,
,
n
2
}=I
,
n
所以AAT =In .
注1:设A Cnn ,则
矩阵理论 矩阵的标准型
![矩阵理论 矩阵的标准型](https://img.taocdn.com/s3/m/75291b844028915f804dc25f.png)
ai bj
Hale Waihona Puke i jkdeg( f ( x)g( x)) deg f ( x) deg g( x)
7
GEM
运算规律:
(1) 交换律:f (x)g(x) g(x) f (x) (2) 结合律: ( f (x)g(x))h(x) f (x)(g(x)h(x))
(3) 分配律: f (x)(g(x)h(x)) f (x)g(x) f (x)h(x) (4) 消去律:若 f ( x)h( x) g( x)h( x), h( x) 0
2
GEM
定义. 设 f (x) , g( x) F[x]
f ( x) an xn an1 xn1 L a1 x a0 g( x) bm xm bm1 xm1 L b1 x b0 若其同次项的系数都相等,即 ai bi , i 0
则称 f(x)与 g(x)相等,记作 f(x)= g(x)。
若 an 0, 则称 an xn 为 f ( x) 的首项,an为首项系数, n 称为 f (x)的次数,记作 deg f (x) 或 f (x). 零多项式次数定义为 0.
3
GEM
多项式加法
为了方便起见,设 n m, bn bm1 0
f (x) g(x) (an bn )xn (an1 bn1 )xn1 L (a1 b1 )x (a0 b0 )
n
(ai bi )xi i0
deg( f ( x) g( x)) max{deg f ( x),deg g( x)}
4
GEM
运算规律:
(1) 交换律:f (x) g(x) g(x) f (x) (2) 结合律: ( f (x) g(x))h(x) f (x)(g(x)h(x)) (3) 零元素:f ( x) 0 f ( x) (4) 负元素: f (x)( f (x))0
矩阵的标准型及分解
![矩阵的标准型及分解](https://img.taocdn.com/s3/m/48be2cfbd0f34693daef5ef7ba0d4a7302766cf0.png)
1
1
2
2
解: A 的特征值为 `1 0, `2 `3 `4 1,则
JA
A1 ( 2)
A2
(1)
因为特征值 `1 0 为单根,所以 A1(0) 0
并从 ( A 0 I )x 解得对应的特征向量为
1 (1, 3,1, 2)T
对于三重特征值 `2 `3 `4 1 ,由 ( A (1) I )x 解得两个特征向量为
的基底变换,其目的在于寻找描述同一系统的运动行
为的尽可能简单的状态空间描述。
求下列状态方程的约当标准型:
0 1 0 0
x
Ax
Bu
0
0
1
x
0
u
2 3 0 1
这里矩阵 A 是特征多项式 | I A |的友矩阵。
解: | I A | 3 3 2 ( 2)( 1)2 0
n1
n2
nt
即矩阵 A 是可对角化矩阵。显然正规矩阵是一类最
特殊的可对角化矩阵。
例 3 求矩阵 A 的 Jordan标准型 J A 和相应的 Jordan变换矩阵 P ,其中
1 1 0 A 4 3 0
1 0 2
解: A 特征值为 `1 2, `2 `3 1 ,所以设
JA
A1 ( 2)
,
p( ni ij
j))
由 Ap i j pi j J j ( i ) ,可知
( A i I ) pi(1j )
(
A
i
I
)
pi(
2 j
)
pi(1j )
(
A
i
I
)
p( ni ij
j
)
p( ni j 1) ij
矩阵的标准型分解课件
![矩阵的标准型分解课件](https://img.taocdn.com/s3/m/30f24372effdc8d376eeaeaad1f34693dbef104f.png)
满秩分解法是将一个矩阵分解为一个或多个秩为1的矩阵的乘 积的方法。通过这种方法,可以将一个复杂的矩阵问题转化 为多个简单的问题,便于分析和计算。满秩分解在数值分析 、线性代数等领域有广泛应用。
约当标准型分解法
总结词
将矩阵通过一系列行变换和列变换化为 约当型,得到标准型分解。
VS
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
详细描述
约当标准型分解法是将一个矩阵通过一系 列行变换和列变换化为约当型的方法。约 当型是一种特殊形式的矩阵,其特点是每 一对角线上的元素都是非零的,且其他位 置上的元素都为零。约当标准型分解在解 决线性方程组、判断矩阵是否可逆等问题 中有广泛应用。
应用广泛
在许多领域中,如线性代 数、数值分析、控制论等 ,标准型分解都发挥着重 要的作用。
矩阵标准型分解的历史背景
早期研究
矩阵的标准型分解思想可 以追溯到19世纪末,当时 数学家开始研究矩阵的分 解问题。
关键进展
20世纪初,数学家如埃尔 米特、嘉当和克莱因等做 出了重要贡献,推动了标 准型分解理论的发展。
各个元素。
三阶矩阵的标准型分解实例
总结词
通过三阶矩阵的实例,进一步展示标准型分 解的复杂性和计算技巧。
详细描述
选取一个三阶矩阵B,对其进行一系列初等 行变换和初等列变换,将其化为标准型矩阵 。在变换过程中,详细解释每一行变换的步 骤和计算方法,以及如何得到标准型矩阵的
各个元素。
高阶矩阵的标准型分解实例
性质
标准型分解具有唯一性,即对于同一个矩阵,其标准型分解是唯一的。此外, 标准型分解还具有可交换性,即矩阵的乘法运算和标准型分解的顺序可以交换 。
矩阵标准型分解的重要性
01
02
华中科技大学研究生矩阵论Matrix3-1
![华中科技大学研究生矩阵论Matrix3-1](https://img.taocdn.com/s3/m/b269573a453610661ed9f465.png)
方法3:求列的极大无关组及表示(行变换):不用求逆 例题2 (P.69,eg5) 例题3(P.70,eg6) 法2
C r行 (A I) O P ,rank (C ) r rank ( A) C C 1 C PA O AP O ( B, B2 ) O BC
方阵的LU和LDV分解(P.61)~ 解方程
例题1(P.61eg1)设 求A的LU和LDV分解。
2 2 3 A 4 7 7 2 4 5
2 2 3 1 0 0 2 2 3 1 0 0 r 2 r 2 2 3 1 0 0 r 2 r 3 2 2 1 ( A I ) 4 7 7 0 1 0 0 3 1 2 1 0 0 3 1 2 1 0 r3 r1 2 4 5 0 0 1 0 0 6 5 2 1 0 6 8 1 0 1
1 0 1 0 1 1 2 1 1 2 A BC 0 1 0 2 0 2 2 0 1 1 1 1 1 1 / 2
1 1 2 二、矩阵的满秩分解 A 0 2 2 满秩分解的求法:初等变换 1 0 1 例题1-2(P.68-69,例4-5,)法2,法3:求A的满秩分解
Ir S A ( B, B2 ) O O ( B, BS ) B( I r , S ) BC
B ??
A ( A1 , A2 ) B A1
1 1 2 二、矩阵的满秩分解 A 0 2 2 满秩分解的求法:初等变换 1 0 1 例题1-2(P.68-69,例4-5,)法2,法3:求A的满秩分解
矩阵的标准型是什么
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矩阵的标准型是什么矩阵的标准型是线性代数中的一个重要概念,它在矩阵的理论和应用中具有重要的作用。
在本文中,我们将深入探讨矩阵的标准型是什么,以及它的相关概念和性质。
首先,我们来介绍一下矩阵的标准型。
对于一个n阶矩阵A,如果存在一个可逆矩阵P,使得P^-1AP是一个对角矩阵,即P^-1AP=D,其中D是一个对角矩阵,那么我们称矩阵A是可对角化的,而对角矩阵D就是矩阵A的标准型。
对于一个n阶矩阵A,如果它是可对角化的,那么它一定有n个线性无关的特征向量,且这些特征向量可以组成一个特征向量矩阵P,使得P^-1AP=D。
这就是矩阵的标准型的定义。
接下来,我们来讨论一下矩阵的标准型的性质。
首先,对于一个n阶矩阵A,如果它是可对角化的,那么它一定是相似对角的。
也就是说,存在一个可逆矩阵P,使得P^-1AP=D,其中D是一个对角矩阵。
其次,如果一个n阶矩阵A有n个不同的特征值,那么它一定是可对角化的。
这是因为对于每一个不同的特征值,都存在一个对应的特征向量,而这些特征向量可以组成一个特征向量矩阵P,使得P^-1AP=D。
最后,如果一个n阶矩阵A的特征多项式有n个不同的根,那么它一定是可对角化的。
这是因为特征多项式的根就是矩阵A的特征值,而特征多项式的根的个数就是矩阵A的阶数,所以如果特征多项式有n个不同的根,那么矩阵A一定是可对角化的。
在实际应用中,矩阵的标准型可以帮助我们简化矩阵的运算和分析。
例如,对于一个可对角化的矩阵A,我们可以通过求解特征值和特征向量来得到它的标准型,从而简化矩阵的乘法和幂运算。
此外,矩阵的标准型还可以帮助我们分析矩阵的稳定性和收敛性,对于一些特定的矩阵,我们可以通过求解标准型来得到它的性质和行为。
总之,矩阵的标准型是线性代数中的一个重要概念,它可以帮助我们简化矩阵的运算和分析,对于一些特定的矩阵,我们可以通过求解标准型来得到它的性质和行为。
因此,熟练掌握矩阵的标准型的相关知识,对于深入理解和应用矩阵理论具有重要的意义。
矩阵的标准型怎么求
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矩阵的标准型怎么求矩阵的标准型是矩阵理论中的一个重要概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点。
在线性代数中,矩阵的标准型是指将一个任意的矩阵通过一系列相似变换,化为特定形式的矩阵。
本文将介绍矩阵的标准型的求解方法,希望能够帮助读者更好地理解和掌握这一概念。
首先,我们需要明确一些基本概念。
在矩阵理论中,相似矩阵是一个非常重要的概念。
如果存在一个可逆矩阵P,使得矩阵A和B满足关系B=P^(-1)AP,那么就称矩阵A和B是相似的,矩阵B称为矩阵A的相似标准型。
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。
接下来,我们来讨论如何求解矩阵的标准型。
对于一个给定的矩阵A,我们的目标是通过相似变换,将其化为相似标准型。
具体的求解步骤如下:1. 首先,我们需要求解矩阵A的特征值和特征向量。
特征值和特征向量的求解是矩阵理论中的一个重要问题,可以通过求解矩阵A的特征方程来获得。
特征值和特征向量的求解可以采用各种方法,例如特征值分解、雅可比迭代等。
2. 接下来,我们将特征值和特征向量利用矩阵的对角化过程,将矩阵A对角化为对角矩阵。
对角化的过程可以通过矩阵的特征向量矩阵和特征值矩阵来实现,具体过程是通过矩阵相似变换的方式,得到对角矩阵。
3. 最后,我们将对角矩阵进一步化简为相似标准型。
对角矩阵的化简过程是通过矩阵的排列和化简规则来实现的,具体过程是将对角矩阵中的特征值按照一定顺序排列,并将相同特征值的特征向量进行组合,得到相似标准型。
通过上述步骤,我们就可以求解矩阵的标准型。
需要注意的是,矩阵的标准型不是唯一的,不同的相似变换可能会得到不同的标准型。
因此,在实际应用中,我们需要根据具体问题的需要,选择合适的相似变换,得到符合需求的标准型。
总之,矩阵的标准型是矩阵理论中的一个重要概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点。
通过求解矩阵的特征值和特征向量,利用对角化过程和化简规则,我们可以得到矩阵的标准型。
矩阵的标准型
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n1 n2 nt
即矩阵
A
是可对角化矩阵。显然正规矩阵是一
类最特殊的可对角化矩阵。
数学系 李继根(jgli@)
T
( A − I )x ,= θ
对重根有几个特 征向量,就有几 个约旦块
由 只解得唯一的特征向量为
α 2 = (1, 2, −1)
因此
A2 (1)
中只有一个Jordan
块,即
⎛ 1 1 ⎞ A2 (1) = ⎜ ⎟ ⎝ 0 1 ⎠
,可得所需的
求解
( A − I )β = α 2
广义特征向量
⎯⎯⎯ →L ⎯⎯⎯ → p ⎯⎯⎯ →θ
A−λi I
A−λቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ I
其中, p
λi 是矩阵
则称为 的
( j = 1, 2,L , ki ) A ( ni j ) ( 2) λi 关于特征值pi j ,L , 的一个特征向量, pi j ( ni j ) λ ,i称 ni j pi j 的广义特征向量 为
⎛ A1 (2) J A = ⎜ ⎝
⎞ ⎟ A2 (1) ⎠
解得对应的
T
因为特征值 并从 特征向量为
λ`1 = 2
A1 (2) = 2 为单根,所以
( A − 2I ) x = θ
α 1 = (0, 0,1)
数学系 李继根(jgli@)
对于二重特征值
λ`2 = λ`3 = 1
数学系 李继根(jgli@)
最后,由可逆线性变换 方程组的解
t
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一、 Jordan标准型的概念
定理 1 设 T 是复数域 C 上的线性空间 V 上的 线性变换 。令 T 在V 的一组基下的矩阵表示
为 A ,如果 A 的特征多项式可分解因式为
() ( 1)m1 L ( s )ms
(m1 m2 L ms n)
则 V 可分解成不变子空间的直和
V N1 排N2 L ? Ns
显然,最简单的 A 就是 A 的Jordan标准型。此时
虽然没有实现状态变量间的完全解耦,但也达到了可
能达到的最简耦合形式。因此线性变换就是状态空间
的基底变换,其目的在于寻找描述同一系统的运动行
为的尽可能简单的状态空间描述。
求下列状态方程的约当标准型:
0 1 0 0
x&
Ax
Bu
0
0
1
x
0
u
(3)计算 t d t dt1, t 1, 2,L , k 。
按此计算出的 t 就是 t 阶Jordan块 Jt ( i ) 的个
数。不计顺序,就唯一确定了相应的Jordan标准型。
至于相应的子矩阵 p i 的构造,我们通过一个例子来
说明。假定
n 10, i 8, k 4, r1 7, r2 4, r3 3, r4 2
2) j
,L
,
p( ni ij
j
)}
这个名称也可以这样理解:
p(ni j ) ij
AiI
pi(
ni j
j
1)
AiI L
AiI pi(1j)
AiI
其中, pi(1j ) ( j 1, 2,L , ki ) 是矩阵 A 关于特征
值 i 的一个特征向量,
的广义特征向量,称
p( ni ij
j
)
pi(
2 j
2 (1, 2, 1)T
对重根有几个特 征向量,就有几 个约旦块
因此 A2 (1) 中只有一个Jordan块,即
1 1
A2
(1)
0
1
求解
(A
I )
,可得所需的广义特征向量
2
(0,1, 1)T
综合上述,可得
0 1 0
2 0 0
P
0
2
1
,
JA
0
1
1
1 1 1
0 0 1
例 4 用 Jordan标准型理论求解线性微分方程组
2 (1, 0, 0, 1)T ,3 (0,1, 0, 1)T
因此A2 (1)中有两个Jordan块,即
1 1 1
A2
(1)
1
或
1
1
1
1
求解
( A+I )
,无解!!
2
求解
( A+I )
,可得所需的广义特征向量
3
(1,0,1, 0)T
综合上述,可得
1 1 0 1
0
P
3
1
0 0
3.2、矩阵的Jordan标准型
由于一般矩阵与对角矩阵不相似,因此我 们“退而求其次”,寻找“几乎对角的” 矩阵。这就引出了矩阵在相似下的各种标 准型问题,其中Jordan标准型是最接近 对角的矩阵,只在第1条对角线上取1或0。 弄清楚了矩阵相似的本质,理论上、计算 上以及应用上的许多问题就容易处理了, 当然花费也大了。
最后,由可逆线性变换 x P y 得原方程组的解
x1 x2
c2et c3t et 2c2et c3 (2t
1)e t
x3
c例 5 现代控制理论中,线性定常系统(Linear time
invariant , LTI )的状态空间描述为
x& Ax Bu
1 0
0
,
1
JA
1
1 1
2
1
1
0
1
要特别当心的是,如果选取三重特征值 `2 `3 `4 1
的特征向量为
2 (1, 0, 0, 1)T ,3 (1, 1, 0, 0)T
求解
( A+I )
,无解!!
2
求解
( A+I )
,也无解!!!
3
这说明,在选取特征值 i 的 k i 个特征向量
其中 p i j ( j 1, 2,L , ki ) 是 n ni j 阶矩阵。
由 A pi pi Ai (i ) ,可知
A pi j pi j J j ( i ) ( j 1, 2,L , ki )
最后,根据 J j ( i ) 的结构,设
pi j
( pi(1j )
,
pi(
2) j
为
) ,L ,
i 的
p( ni j ) 则称为 ij
ni j 级根向量。
i
当所有的 ni j 1 时,可知 k i ni ,此时矩阵没
有广义特征向量, p i 的各列是 i 的线性无关的特
征向量,因此Jordan块 J j (i ) ( j 1,L , ki;
i 1,L , t ) 都是一阶的,此时Jordan标准型为
i 1
Ji
(i
)
i O
O
为 mi 阶Jordan 块。
,
1
i mi mi
i 1, 2,L , s
定理 2 设 A C nn 。如果 A 的特征多项式可
分解因式为 ( ) ( 1 )m1 L ( s )ms
(m1 m2 L ms n)
则 A 可经过相似变换化成唯一的 Jordan标准型 J
P ( p1, p2,L , pt )
其中 p i 是 n ni 阶的矩阵。 由 AP P J A ,可知
列分块为
A pi pi Ai (i ) (i 1, 2,L , t)
进一步,根据 Ai ( i ) 的结构,将 p i 列分块为 p i ( p i1 , p i2 ,L , p i ki )
,L
,
p ) ( ni j ) ij
由 Ap i j pi j J j ( i ) ,可知
( A i I ) pi(1j )
(
A
i
I
)
pi(
2 j
)
pi(1j )
L
(
A
i
I
)
p( ni ij
j
)
p( ni j 1) ij
解这个方程组,可得到Jordan链
{ pi(1j )
,
pi(
1 (1, 2, 4)T
对于二重特征值 `2,3 1 ,由 ( A I )x
只解得唯一的特征向量为
2 (1, 1,1)T
因此 A2 (1) 中只有一个Jordan块,即
1 1
A2 ( 1)
0
1
求解
(A
I )
,可得所需的广义特征向量
2
(1, 0, 1)T
综合上述,可得
1 1 1
2 3 0 1
这里矩阵 A 是特征多项式 | I A |的友矩阵。
解: | I A | 3 3 2 ( 2)( 1)2 0
A 的特征值为 `1 2, `2 `3 1 ,故设
JA
A1 ( 2)
A2
(
1)
因为特征值 `1 2 为单根,所以 A1(2) 2
并从 ( A 2I )x 解得对应的特征向量为
(不计Jordan块的排列次序),即存在可逆矩阵(称为 Jordan变换矩阵) P C nn 使
P 1 AP J
A PJP 或者 A 有Jordan分解
1
二、 Jordan标准型的一种简易求法
把 A 的同一个特征值的若干个Jordan块排列在一起,
就得到Jordan标准型
J A diag( A1(1 ), A2 ( 2 ),L , At ( t ))
这里 Ni Ker((T i E)mi )
适当选取每个子空间 Ni 的基(称为Jordan基), 则每个子空间的Jordan基合并起来即为 V 的Jordan
基,并且 V 在该Jordan基下的矩阵为块对角阵
J diag(J1(1 ), J2(2 ),L , Js ( s ))
称 J 为 A 的Jordan标准型。并称方阵
(n1 n2 L nt n)
其中 Ai ( i ) 是 ni 阶的Jordan子矩阵,有 k i 个
阶数为 ni j (ni 1 ni2 L ni k i ni )的
Jordan块,即
Ai ( i ) diag(J1( i ), J2 ( i ),L , Jki ( i ))
根据 J A 的结构,将Jordan变换矩阵 P
则 1 0,2 2, 3 0, 4 1.
取 p i1 满足
( A i I )k x , ( A i I )k1 x
J
diag (141 ,L2
,
43
1
,
1
42 ,L2
,
43
2
,L
, 14t ,L2
,
43
t
)
n1
n2
nt
即矩阵 A 是可对角化矩阵。显然正规矩阵是一类最
特殊的可对角化矩阵。
例 3 求矩阵 A 的 Jordan标准型 J A 和相应的 Jordan变换矩阵 P ,其中
1 1 0 A 4 3 0
1 0 2
2 0 0
P
2
1
0
,
JA
0
1
1
4 1 1
0 0 1
1 2 1
P 1
1 9
2 6
5 3
2
3
因此经过可逆线性变换 x& P x 后,系统矩阵 A 和 控制矩阵 B 分别为