矩阵分析 - 北京理工大学研究生院
北理工2018-2019学年第一学期《矩阵理论及其应用》期末考试题
北京理工大学2018-2019学年第一学期
《矩阵理论及其应用》期末考试试题
1. 给出正规矩阵和Hermite 矩阵的定义，并给出这两类矩阵的包含关系（10分）；
2. A 是n ×n 维矩阵，给出e A ,sin (A ),cos(A)的级数表达式（10分）；
3. 列举任意3种矩阵分解方法，并给出数学定义（10分）；
4. 对于任意m ×n 维复数矩阵A ，定义||A||=∑∑|a ij |n j=1m i=1，
证明||A||是矩阵范数（10分）；
5. 证明伪逆矩阵A +唯一（10分）；
6. 设A 是一个半正定H-阵且A ≠0,B 是一个正定的H-阵，证明|A +B|>|B|（10分）;
7. A 为正规矩阵，证明与A 酉相似的矩阵也是正规矩阵（10分）；
8. ||A ||<1，证明（E+A ）非奇异（10分）；
9. 证明ρ(A)≤||A||,其中ρ(A)为矩阵A 的谱半径，||A||为任意范数（10分）；
10. 已知V 1,V 2是线性空间V 的两个子空间，证明dim (V 1)+dim (V 2)=dim (V 1+V 2)+dim(V 1∩V 2)（10分）.。
北京理工大学出版社矩阵分析习题解答
2005级电路与系统矩阵分析作业3－1已知)(ij a A =是n 阶正定Hermite 矩阵，在n 维线性空间nC 中向量[]n x x x ,,,21 =α ，[]n y y y ,,,21 =β定义内积*),(βαβαA =。
（1）证明在上述定义下，nC 是酉空间；（2）写出nC 中的Canchy －Schwarz 不等式。
(1)证明：),(αβ＝H A αβ=H H A )(βα=H A βα ，(βα,k )＝),(βαβαk A k H =),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+=+=+=+H H H A A AH A αααα=),(，因为A 为正定H 矩阵，所以0),(≥αα，当且仅当0),(0==ααα时，由上可知cn是酉空间。
証毕。
（2）解： ∑∑==n jnij ij i Hy a x A |||),(|βαβα∑∑==n jnij ijix ax ),(||||ααα，∑∑==n jnij ijiy ay ),(||||βββ由Cauchy-Schwarz 不等式有：∑∑∑∑∑∑≤n jnij ijin jnin jnij ijij ijiy ay x ax y ax *3－3（1）已知.A ＝⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡502613803－－－，试求酉矩阵U,使得U*AU 是上三角矩阵 解：由|λE-A| = (λ+1)3得 λ= －1是A 的特征值，当λ＝－1时，可得|λE-A|＝000000201于是ε1＝（0，1，0）T是A 的特征向量。
选择与ε1正交，并且互相也正交两个向量组成酉阵：U 1= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100001010则U 1*A U 1= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---520830631 取A 1= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--5283，|λE- A 1| = (λ+1)2λ= －1是A 1的特征值。
当λ＝－1时，可得|λE- A 1|＝0021，于是，α1 ＝（ --52，51）T是A 的特征向量，选择与α1正交的向量组成酉阵U 2 = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡52515152 -，U 2*A 1U 2 = 51⎥⎦⎤⎢⎣⎡-2112⎥⎦⎤⎢⎣⎡--5283⎥⎦⎤⎢⎣⎡-2112 =⎥⎦⎤⎢⎣⎡---10101 3－9若S ，T 分别是实对称矩阵和反实对称矩阵，且0)det(≠--iS T E ，试证：1))((---++iS T E iS T E 是酉矩阵，。
矩阵分析第三章
例 1：在Rn中, ∀α = ( a1 , a2 ,L , an )T , β = (b1 , b2 ,L , bn )T, 定义
(α , β ) = α β = β α = ∑i =1 ai bi
T T n
则(α, β)是Rn上的一个内积，从而Rn成为一个欧氏空间。 如果定义
(α , β ) = α T Aβ = β T Aα , 其中A ∈ R n×n > 0 容易验证: 以上定义的(α, β)也是Rn上的一个内积，从而在
则C[a,b]成为欧氏空间。
定义：设 定义 ：设V是C上的n维线性空间，若∀α, β∈V, 都有一个按照 都有一个按照 某一确定法则对应的被称为内积 某一确定法则对应的被称为内积的复数，记为 内积的复数，记为(α, β)，并满 足下列四条性质: (1) (α, β) = ( β , α ) , ∀α, β∈V (2) (kα, β) = k(α, β), ∀α, β∈V, ∀k∈C (3) (α+β, ν) = (α, ν) + (β, ν), ∀α, β, ν∈V (4) (α, α) ≥ 0, 当且仅当α = 0时, (α, α) = 0, ∀α∈V 则称V是n维复欧氏空间、简称为 复欧氏空间、简称为酉空间 、简称为酉空间。 酉空间。 • 定义了内积的复线性空间，称为酉空间 例 4: 在Cn中, ∀α = ( a1 , a2 ,L , an )T , β = (b1 , b2 ,L , bn )T , 定义
(α , β ) 取k= ,则 (β , β )
⇒
(α , β )( β , α ) | (α , β ) |2 2 0 ≤ (α , α ) − = α − (β , β ) || β ||2 |(α, β)| ≤ ||α|| ⋅ ||β||
矩阵分析Chapter TwoSummary - 北京理工大学研究生课程
个。
（2）不变因子与行列式因子的关系：
d1() D1()
d2 ( )
X i1, X i2 , , X ini
（4）Jordan标准形的某些应用 a)求一个给定的矩阵的高次幂 b) 求解一个常微分方程组 c) 判断两个矩阵是否相似 d) 待补充…☺
J1
J
J2
J
s
为Jordan标准形矩阵。
定理： 设 A C nn , A的初等因子为
( a1)n1 , ( a2 )n2 ,
则
AJ
, ( as )ns
，这里
J1
J
J2
J
s
其中
ai 1
ai 1
Ji
,(i 1,2, , s)
1
ai ni ni
我们称 J 是矩阵 A 的Jordan标准形。
0
பைடு நூலகம்
0
其中 r 1, di ()是首项系数为1的多项式且
di () di1() (i 1,2, , r 1)
称这种形式的 矩阵为 A( ) 的Smith标准形。 d1(), d2(), , dr ()称为 A()的不变因子。
矩阵Smith标准形的唯一性
(1) 行列式因子
定 义： A()为一个 矩阵且 rank( A()) r 对
（2）用特征矩阵秩的方法求数字矩阵的Jordan标 准形. 具体操作步骤： （1）先求出该矩阵的特征多项式及其特征值；
《矩阵分析》课程教案
讨 论
练 习
作 业
作业：第3章练习题中任选5题
教学要求
熟练掌握线性空间与线性变换，矩阵的Jordan标准型，内积空间，正规矩阵，Hermite矩阵，二次型，矩阵分解，特征值的估计与计算，矩阵的扰动问题，向量范数与矩阵范数，矩阵序列和级数，广义逆矩阵，矩阵函数等基本概念和基本方法。
教学方法
课堂讲述+实验演示+实际动手操作+作业+研究报告
教学手段
多媒体课件+案例+理论推导+编程实现
考核方式
结合课堂所学写一篇论文/开卷考试二者选一
教学参考资料
[1]《矩阵分析》，史荣昌，魏丰编著，北京理工大学出版社，2010.6，第3版
[2]《Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition》，Lars Eldén，The SIAM series on Fundamentals of Algorithms，2007.2
本课程针对计算机应用技术专业研究生的知识结构背景，在其本科阶段所学的《线性代数》的基础之上，进一步深化和提高矩阵理论的相关知识，并着重培养学生运用矩阵分析的知识和方法解决计算机应用领域相关问题的能力。通过本课程的学习，使学生掌握矩阵理论的基本概念，基本理论和基本方法，全面了解和掌握矩阵的标准形、特征值与特征向量、矩阵分解、范数与矩阵函数等重点内容，了解近代矩阵理论中十分活跃的若干分支，为今后的进一步学习和研究打下扎实的基础。
山西财经大学研究生课程教案
课程名称
矩阵分析
课程编码
课程编号003201课程中文名称数学物理方法48学时3学分-理学院
课程编号003201课程中⽂名称数学物理⽅法48学时3学分-理学院课程编号：003201课程中⽂名称：数学物理⽅法48学时/ 3学分英⽂译名：Mathematics method in physics适⽤领域：⼯程技术及⾃然科学各领域开课单位：理学院任课教师：罗跃⽣，于涛教学⽬的：使学⽣掌握解决实际问题的这⼀有⼒的⼿段，并提⾼利⽤数学物理⽅法解决科学技术领域出现的问题的能⼒。
预备知识或先修课程要求：⾼等数学、常微分⽅程、线性代数、复变函数。
教学主要内容及对学⽣的要求：复变函数及应⽤，积分变换，求解偏微分⽅程的分离变数法及特殊函数⽅法，格临函数法等。
要求学⽣掌握复变函数的微分、解析、级数、积分等理论，并学会利⽤复变函数理论来研究函数的性质，分析微分⽅程的解。
求解较复杂的实积分等问题的⽅法，掌握拉普拉斯变换，傅⾥叶变换的概念、性质及应⽤⽅法。
学会利⽤分离变数法及特殊函数求解偏偏微分⽅程的⽅法，学会利⽤格临函数法、积分变换法等⽅法求解偏微分⽅程的技巧。
内容摘要：数学物理⽅法是解决物理学、⼒学、⼯程技术等领域中问题的有⼒数学⼿段，利⽤数学物理⽅法可以更科学、更准确地描述⾃然界和科学技术领域中出现的很多现象，并能更精确地计算出相应的结果。
主要内容包括：复数的基本概念、解析函数、初等函数、复数积分、级数、单值函数的孤⽴奇点、残数理论及其在积分上的应⽤、含参数的积分、拉普拉斯变换及傅⾥叶变换、线性常微分⽅程的级数解法和积分解法、偏微分⽅程的导出及定解问题导数的实际例⼦、分离变数法、特殊函数、格临函数等。
考核⽅式：开卷，笔试。
课程主要教材：数学物理⽅法．郭敦仁．⼈民教育出版社，1983主要参考书⽬：[1]数学物理⽅法．管平,计国君,黄骏．⾼等教育出版社，2003[2]数学物理⽅法．胡嗣柱,倪光炯．⾼等教育出版社，2002[3]数学物理⽅法．陆全康,赵慧芬．⾼等教育出版社，2002[4]数学物理⽅法．刘连寿,王正清．⾼等教育出版社，2002课程编号003202课程中⽂名称数值计算32学时/ 2学分英⽂译名：Numerical Computation适⽤领域：⾃然科学各领域开课单位：理学院数学系任课教师：沈艳教学⽬的：通过本课程的学习使学⽣了解数值计算是随着计算机产⽣发展⽽建⽴的⼀个重要数学分⽀，它是⼀门研究适合于在计算机上使⽤、实际可⾏、理论可靠、求取复杂的数学问题的数值解的⽅法、过程和理论。
北京理工大学出版社矩阵分析习题解答[1]
![北京理工大学出版社矩阵分析习题解答[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/95cd48a9d1f34693daef3e22.png)
2005级电路与系统矩阵分析作业3－1已知)(ij a A =是n 阶正定Hermite 矩阵，在n 维线性空间n C 中向量[]n x x x ,,,21 =α ，[]n y y y ,,,21 =β定义内积*),(βαβαA =。
（1）证明在上述定义下，n C 是酉空间；（2）写出n C 中的Canchy －Schwarz 不等式。
(1)证明：),(αβ＝HA αβ=HHA )(βα=HA βα ，(βα,k )＝),(βαβαk A k H=),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+=+=+=+HHHA A AHA αααα=),(，因为A 为正定H 矩阵，所以0),(≥αα，当且仅当0),(0==ααα时，由上可知c n是酉空间。
証毕。
（2）解： ∑∑==njnij ijiHy ax A |||),(|βαβα∑∑==n jnij ijix ax ),(||||ααα，∑∑==njnij ij i y a y ),(||||βββ由Cauchy-Schwarz 不等式有：∑∑∑∑∑∑≤njnij ij i njninjnij ijij ijiy a y x ax y ax *3－3（1）已知.A ＝⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡502613803－－－，试求酉矩阵U,使得U*AU 是上三角矩阵解：由|λE-A| = (λ+1)3得 λ= －1是A 的特征值，当λ＝－1时，可得|λE-A|＝0000201于是ε1＝（0，1，0）T 是A 的特征向量。
选择与ε1正交，并且互相也正交两个向量组成酉阵：U 1= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡10001010则U 1*A U 1= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---52830631取A 1= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--5283，|λE- A 1| = (λ+1)2λ= －1是A 1的特征值。
当λ＝－1时，可得|λE- A 1|＝21，于是，α1＝（ --52，51）T 是A 的特征向量，选择与α1正交的向量组成酉阵U 2 = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡52515152-，U 2*A 1U 2 = 51⎥⎦⎤⎢⎣⎡-2112⎥⎦⎤⎢⎣⎡--5283⎥⎦⎤⎢⎣⎡-2112 =⎥⎦⎤⎢⎣⎡---10101 3－9若S ，T 分别是实对称矩阵和反实对称矩阵，且0)det(≠--iS T E ，试证：1))((---++iS T E iS T E 是酉矩阵，。
2018级硕士研究生矩阵分析试题-A卷
二、 证明：线性变换在不同的基下所对应的矩阵相似。
三、假设V = R[x]2 表示实数域上次数不超过 2 的多项式和零多项式构成的线性空间。在V 中
∫ 定义内积:
( f (x), g(x)) =
1
f (x)g(x)dx 。
−1
(1). 求基 x2 , x,1 的度量矩阵；
(2). 将基 x2 , x,1 转化为标准正交基；
ix1 x3
+
2 x2
x2
3;
1 2
x3
x3
(1). 写出 Hermite 二次型对应的矩阵； (2). 求酉矩阵 U ，使得二次型变为标准二次型。
2
六、已知
A
=
0
0
i
0
，求
A
的奇异值分解。
0
2 1 0
七、 已知=A
1
−1
0
，求
A、 ∞
A、 1
A 、A 。
2
F
0 0 1
2018工程数学(矩阵分析)试题-A卷
一.设 R3 中向量α = ( x1, x2 , x3 ) ，对 ∀x ∈ R3 定义变换 f ： f ( x) =(−2 x1 + x2 + x3 , x1 − 2 x2 + x3 , x1 + x2 − 2 x3 ) (1). 证明： f 是线性变换； (2). 求 f= 在基 e1 (1= , 0, 0);e2 (= 0,1, 0);e3 (0, 0,1) ,下的矩阵 A ； (3). 求 f 的值域 R( f ) 及核子空间 N ( f ) 的基及它们的维数。
(3). 求η = x2 在子空间W = L(1, x) 中的正投影η0 ，使得 η −η0=
北京理工大学研究生培养方案
控制科学与工程共济网081100网络督察（一级学科：控制科学与工程）kaoyantj共济控制科学与工程学科具有博士学位授予权并设博士后流动站，在2006年全国一级学科评估中综合排名第10。
下设“控制理论与控制工程（081101）”、“检测技术与自动化装置（081102）”、“系统工程（081103）”、“模式识别与智能系统（081104）”、“导航、制导与控制（081105）”、“运动驱动与控制”六个二级学科，其中，“控制理论与控制工程”是国家级重点学科，“模式识别与智能系统”是北京市和科工委重点学科。
kaoyantj控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。
控制科学以控制论、系统论、信息论为基础，研究各应用领域内的共性问题，即为了实现控制目标，应如何建立系统的模型，分析其内部与环境信息，采取何种控制与决策行为；而与各应用领域的密切结合，又形成了控制工程丰富多样的内容。
本学科点在理论研究与工程实践相结合、学科交叉和军民结合等方面具有明显的特色与优势，对我国国民经济发展和国家安全发挥了重大作用。
本学科主要研究方向有：3362 30391.控制理论与控制工程：复杂系统的建模、控制、优化、决策与仿真；鲁棒控制与非线性控制；工程系统的综合控制与优化；运动控制系统设计与分析；先进控制理论与方法。
112室2.模式识别与智能系统：智能控制与智能系统；专家系统与智能决策；模式识别理论与应用；智能信息处理与计算机视觉；生物信息学。
课3.导航、制导与控制：惯性定位导航技术；组合导航及智能导航技术；飞行器制导、控制与仿真技术；惯性器件及系统测试技术；火力控制技术。
共济网4.检测技术与自动化装置：先进传感与检测技术；新型执行机构与自动化装置；智能仪表及控制器；测控系统集成与网络化；测控系统的故障诊断与容错技术。
课5.系统工程：系统工程理论及应用；系统分析、设计与集成；系统预测、决策、仿真与性能评估；网络信息技术、火控与指控系统技术；复杂系统信息处理、控制与应用技术。
自动控制中的线性代数(0600003) - 北京理工大学研究生院
6. 向量与矩阵范数
4
学时
6.1 向量范数
6.2 矩阵范数
6.3 矩阵序列与极限
6.4 矩阵幂级数
7. 矩阵函数
4
学时
7.1 矩阵函数的幂级数表示
7.2 矩阵函数的多项式表示
7.3 矩阵函数的 Lagrange-Sylvester 内插表示
7.4 矩阵指数函数与矩阵三角函数
8. 函数矩阵与矩阵微分方程
4
学时
8.1 函数矩阵
8.2 函数矩阵对纯量的导数与积分
8.3 函数向量的线性相关性
8.4 矩阵微分方程
9. 矩阵的广义逆
2
学时
9.1 广义逆矩阵
9.2 自反广义逆矩阵
9.3 伪逆矩阵
9.4 广义逆矩阵与线性方程组
七、考核与成绩评定
成绩以百分制衡量。
成绩评定依据: 平时作业成绩占 20%，期末笔试成绩占 80%。
3.5 最小多项式与空间第一分解定理
3.6 循环不变子空间与空间第二分解定理
3.7 线性系统可控性与可观测性的实质
4. 二次型、酉空间及酉空间上的线性变换
8
学时
4.1 欧氏空间、酉空间
4.2 标准正交基、Schmidt 方法
4.3 酉变换、正交变换
4.4 幂等矩阵、正交投影
4.5 正规变换与正规矩阵
4.6 Hermite 矩阵、Hermite 二次齐式
4.7 正定二次齐式、正定 Hermite 矩阵
4.8 Hermite 矩阵偶在复相合下的标准形
5. 线性变换与矩阵的分解
4
学时
5.1 单纯线性变换与矩阵的谱分解
5.2 线性变换与矩阵的奇异值分解
北京理工大学硕士研究生培养方案
车辆工程080204（一级学科：机械工程）本学科1981年获得硕士学位和博士学位授予权，1988年设立博士后流动站，1987年和2001年两次被评为国家级重点学科。
本学科在机械学科的基础上拓宽和发展，涉及动力、控制、电子、计算机、信息、材料、能源等学科领域，具有多学科交叉的特点。
主要研究军用车辆、汽车及其它工程车辆。
主要研究方向有：1.车辆总体理论与现代设计：车辆动力学，车辆系统优化；车辆设计专家系统，车辆虚拟技术；车辆试验与测试技术，车辆可靠性与故障诊断技术等。
2.车辆传动系统理论与技术：车辆动力传动理论与控制，车辆传动系统动态仿真与优化匹配，推进系统集成理论与技术，多流传动与转向，液力液压传动，车辆自动变速和无级变速，车辆新型传动。
3.车辆信息技术：车辆信息网络化技术，车辆电子系统可靠性与故障诊断，智能车辆，车载信息系统，主动和半主动悬挂，车辆安全行驶控制，车辆通过性控制等。
4.新能源车辆与电驱动技术：电动车辆及其它新能源车辆理论与技术，电机驱动系统，车辆能量管理系统，车辆电气综合控制等。
5.车辆安全与人机工程：车辆安全性，车辆安全行驶装置，车辆振动噪声控制，车辆人机工程，车身结构与造型等。
一、培养目标热爱祖国，有社会主义觉悟和较高道德修养，在车辆工程领域掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，具有从事本领域科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力，能够胜任科研院所、企业、高校的科学研究、工程设计、产品开发和教学工作。
二、课程设置·139·三、必修环节1．文献综述报告（1学分）：本学科硕士研究生的文献阅读要结合课题研究方向和具体的研究领域进行，文献综述报告的参考文献应不少于20篇，文献综述报告要反映国内外相关领域的研究历史、现状和发展趋势，不少于4000汉字。
2．学术活动（1学分）：在学期间至少应参加6次以上学术活动（含现代数学系列讲座、跨学科或晓外的学术活动3次），其中本人进行正规性的学术报告1次以上。
《矩阵分析》课程教案
Jordan标准形的概念 用MATLAB求Jordan标准形
教学 重点 难点
重点：Jordan标准形
难点：无
讨论 练习 作业
练习：用MATLAB求Jordan标准形
参考 资料
教学
后记
教学单元
3时 间2015.10.14周三上午1-4节
时 间2015.10.21周三上午1-4节
教学 内容
第3章内积空间、正规矩阵、Hermite矩阵
教学 要求
要求学生熟练掌握矩阵函数的Jordan表示、多项式表示和幕级数表示及其相应
的计算方法。
教学 方法
理论讲解+案例教学
教学
内容
6.1矩阵多项式、最小多项式
6.2矩阵函数及其Jordan表示
6.3矩阵函数的内插多项式表示与多项式表示
6.4矩阵函数的幕级数表示
6.5矩阵指数函数与矩阵三角函数
教学 重点 难点
Matrix Approximati on
Prin cipal Comp onent An alysis
Solvi ng Least Squares Problems
Con diti on Number and Perturbati on Theory for the Least Squares Problem
SIAM series on Fundamentals of Algorithms,2007.2
[3]《Foundations of Data Science»,John Hopcroft,Ravindran Kannan,Version 11/4/2014
教学单元
1
时间
2015.9.23周三上午1-4节
研究生《矩阵分析》教学方法的改革
Science &Technology Vision科技视界0引言矩阵分析是数学的一个非常重要的分支,与数学中的计算数学、最优化方法、数值分析等课程有着密切的联系。
目前,矩阵分析理论已经广泛应用于图像处理、信号与信息处理、通信等其他领域。
例如,Hadamard 矩阵在频信号仿真和移动通信的编码扩中具有重要应用;Kroneckr 积可用于快速酉变换的设计、多信道信号处理、滤波器组、数理统计、线性系统理论;奇异值分解在系统辨识、阶数确定、图像压缩中具有广泛应用。
对于工科研究生,线性代数中所学的矩阵知识已不能满足他们专业的需要。
因此,开设矩阵分析课程是非常有必要的。
矩阵分析课程的教学目前主要存在以下三个问题:第一、教学内容偏重理论知识,缺少应用性和专业的针对性;第二、缺少实验教学和讨论课等课堂教学形式;第三,教学方法单一。
因此,本文的目的就是通过教学改革,提高学生学习的兴趣,培养学生的创新能力和理论的实际应用能力,使学生掌握更多矩阵分析理论知识。
1根据专业需求,改革教学内容矩阵分析课程需要满足不同专业对矩阵分析知识的应用要求,培养学生解决相关专业问题的能力。
首先,矩阵分析课程的教学内容应该更多的与具体的专业知识相结合。
通过广泛、深入了解各专业培养需求,加强与其它专业研究生导师学习和交流,充实与专业密切相关的应用实例。
在授课过程中,针对不同的专业,适当增加和专业密切相关的应用实例,培养学生解决与专业相关问题的能力。
在教学内容上可以适当增加与专业相关的知识,从而达到增加学生学习动力以及激发学生的学习兴趣的目标。
例如,Kroneckr 积在系统理论中的多变元时间序列与信号处理中具有重要的应用,因此在讲Kroneckr 积的时候可以适当增加这些方面的应用实例的介绍。
可以讲解利用Kroneckr 积推导出多信道修正Yule —Walker (MYW )方程,它是多信道ARMA 过程的累积量和多信道AR 参数之间的线性法方程,并且是辨识多信道ARMA 模型的关键方程。
矩阵分析-(1)
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
第一章 线性空间和线性映射
《矩阵分析》 · 徐赐文
2013-11-18
《矩阵分析》(第3版)史荣昌,魏丰.第一章课后习题答案
第 1 章线性空间和线性变换（详解）1-1证：用 E ii表示n阶矩阵中除第i行，第i列的元素为 1外，其余元素全为 0 的矩阵 . 用E ij(i j , i1,2,, n1) 表示n阶矩阵中除第 i 行，第 j 列元素与第 j 行第 i 列元素为1 外，其余元素全为0的矩阵.显然， E ii，E ij都是对称矩阵， E ii有 n( n1)个.不难证明E ii，E ij是线性无关的，2且任何一个对称矩阵都可用这n+ n( n1)= n( n 1)个矩阵线性表示，此即对称矩阵组成n(n 1)维线性空间 .222同样可证所有n 阶反对称矩阵组成的线性空间的维数为n(n 1).2评注 : 欲证一个集合在加法与数乘两种运算下是一个n(n 1)维线性空间，只需找出n(n 1)个向量线性无关，并且集合中任何一个向量都可以用这2n(n 1)个向量线性表示即22可.1-2 解:令x1 1 x2 2x3 3x4 4解出 x1 , x2 , x3, x4即可.1-3解：方法一设A x1E1x2E2x3E3x4E4即12111111100 3x1 1 1x2 1 0x3 0 0x4 00故1 2x1x2x3x4x1x2x303x1x2x1于是x1x2x3x41, x1x2x3 2x1x20, x13解之得x1 3, x23, x32, x41A E,E,E,E(3, 3,2,1)T方法二应用同构的概念，R2 2是一个四维空间，并且可将矩阵 A 看做(1,2,0,3)T，E1,E2, E3, E4可看做(1,1,1,1)T,(1,1,1,0)T,(1,1,0,0)T,(1,0,0,0)T.于是有1111110003111020100311000001021000300011因此 A 在E1,E2,E3,E4下的坐标为(3,3,2,1)T.1-4 解：证：设k1 1k22k33k440即11111110k1 1 1k2 0 1k3 1 0k4 1 1k1k2 k3k4k1k2k3k1k3k4k1k2k4于是k1k2k3k40,k1k2k30k1k3k40, k1k2k40解之得k1k2k3k40故α,α,α,α 线性无关.1234设a b11x211x31110c d x110110x41 11x1x2x3x4x1x2x3x1x3x4x1x2x4于是x1x2x3x40, x1x2x30x1x3x40, x1x2x40解之得x1b c d2a, x2a cx3 a d , x4a bx1, x2 , x3 , x4即为所求坐标.1-5 解：方法一（用线性空间理论计算）1p( x) 1 2x31,x, x2, x302y123y 21,x 1,( x 1) ,( x1)y3y4又由于1,x1,( x1)2 ,( x1)311111,x, x2 , x30123 0013 0001于是 p( x) 在基1, x1,( x1)2 ,( x1)3下的坐标为y11111113y2012306y3001306y4000122方法二将 p(x) 12x3根据幂级数公式按x 1 展开可得p( x) 1 2x3p(1)p (1)(x1)p (1) (x1)2p (1)( x1)32!3!36(x1)6(x1)22(x1)3因此 p( x) 在基1, x1,( x1)2 ,( xT 1)3下的坐标为3,6,6, 2.评注：按照向量坐标定义计算，第二种方法比第一种方法更简单一些.1-6 解：①设β,β,β,βα,α,α,αP将 α1,α2 ,α3, α4 与 β1, β2, β3,β4 代入上式得2 0 5 6 1 0 0 1 13 3 6 1 1 0 01 12 1 0 1 1 P0 1 01 30 1 1故过渡矩阵10 01 10 5 62 P1 1 0 0 1 3 3 61 10 1 1 2 10 0 1 1 10 1 3121 22231 5 42 211 9 52 232 11 82 2②设1y 1ξ0 β β β β y 21 ( 1, 2, 3 , 4 )y 3y 4将 β1, β2, β3, β4 坐标代入上式后整理得719 y 1 2 0 5 6 1 8 y 2 1 3 3 6 0 27 y 3 1 1 2 1 1 1 y 411 33 227评注 ：只需将iβ1,β2 ,β3, β41,2,3,4P计算出, β代入过渡矩阵的定义α α α α P .1-7 解：因为span{ α1, α2}span{ β1,β2}span{ α1, α2, β1,β2}由于秩 span{ α1,α2 , β1, β2}3 ，且α1, α2, β1是向量α1, α2, β1,β2的一个极大线性无关组，所以和空间的维数是3，基为α1,α2,β1.方法一设ξ span{α1,α2}span{ β1, β2} ，于是由交空间定义可知112121k31k41k1k210130117解之得k1l2 , k24l2 ,l13l2 (l2为任意数)于是ξ k1α1k2α2l 2[5,2,3,4] T( 很显然ξl1 1l2 2 )所以交空间的维数为 1，基为[5,2,3,4] T.方法二不难知span{ α1,α2}span{ α1,α2}, span{ β1,β2} span{ β1, β2}其中α[ 2, 2,0,1] T, β[13,2,1,0] T.又span{ α1,α2 }也是线性方程组223x1x32x4x22x3x4的解空间 . span{β1,β2}是线性方程组x113x32x4 3x22x3x4的解空间，所以所求的交空间就是线性方程组x 1 x 3 2x 4x 2 2x 3 x 4x 1 13x 3 2x 4x 2 32x 3x 4的解空间，容易求出其基础解系为[ 5,2,3,4] T ，所以交空间的维数为1，基为[ 5,2,3,4] T .评注：本题有几个知识点是很重要的.(1)span{ α1,α2 , , αn } 的 基 底 就 是α1, α2, , αn 的极大线性无关组. 维数等于秩{ α1,α2 ,,αn } . (2) span{α1, α2} span{ β1, β2} span{ α1,α2 , β1, β2} . (3) 方法一的思路，求交span{ α,α} span{ β, β} 就是求向量 ，既可由 α, α 线性表121 2ξ1 2示，又可由 β, β线性表示的那部分向量 . (4) 方法二是借用“两个齐次线性方程1 2组解空间的交空间就是联立方程组的解空间” ，将本题已知条件改造为齐次线性方程组来求解 .1-8 解:(1):解出方程组 （Ⅰ）x 1 2x 2 x 3 x 45x 1 10x 2 6x 3的基础解系 ,即是 V 1 的基 ,4 x 4 0解出方程组 （Ⅱ） x 1x 2 x 3 2 x 4 0 的基础解系 ,即是 V 2 的基 ;x 12x 2 x 3x 4 0(2): 解出方程组5x 1 10 x 2 6x 3 4 x 4 0 的基础解系 ,即为 V 1V 2的基 ;x 1 x 2x 32x 4 0(3): 设 V 1 span 1,,k,V 2 span1 ,, l ,则1 ,, k ,1 ,, l 的极大无关组即是V 1 V 2 的基 . 1-9 解 : 仿上题解 .1-10 解 : 仿上题解 . 1-11 证：设l 0ξ l 1A (ξ) l 2A2(ξ)l k 1Ak 1(ξ) 0①用 A k 1 从左侧成 ① 式两端，由 A k (ξ) 0 可得l 0A k 1 (ξ) 0因为 A k 1 (ξ) 0 ，所以 l 00，代入 ①可得l 1A (ξ) l 2A 2 (ξ)l k 1A k 1 (ξ) 0②用k 2kA从左侧乘②式两端，由Aξ0可 得 l0 0，继续下去，可得( )l 2l k 1 0 ，于是 ξ,A (ξ), A 2 (ξ), ,A k 1(ξ) 线性无关 .1-12解：由 1-11可知， n 个向量 ξ 0,A ( ),A2(ξ),,An 1 (ξ)线性无关，它是 V 的ξ一个基 . 又由ξξ2ξ,An 1ξA [,A( ),A( ),( )][A (ξ),A 2(ξ), ,A n 1(ξ)][A (ξ),A2(ξ),,An 1(ξ),0]0 0 0 010 0 ξξ2ξ ,An 1ξ 0 1[,A (),A( ),( )]0 0 0 010 n n所以 A在, (ξ),A 2(ξ), ,An 1(ξ)下矩阵表示为 n 阶矩阵ξA0 0 0 01 0 0 00 10 00 0 0 0 n0 01V 中任何一组 n个线性无关的向量组都可以构成V 的一个基，评注 ： 维线性空间 因此 ξ,(ξ), A 2(ξ), ,A n1(ξ)是 V 的一个基 .A1-13 证: 设 1, , r , , s1 , , m A, A 1, , r , , s设 1 , , r 是 1,, r ,, s 的极大无关组，则可以证明1,, r 是 1, , r,,s 的极大无关组 .1-14 解： (1) 由题意知A [α1, α2,α3 ] [ α1,α2 ,α3] A1 1 1[β, β, β] [ α,α , α ] 0 1 11 231 230 0 1设 A在基 β1, β2, β3下的矩阵表示是 B ，则1 1 112 3 1 1 11BP 1AP 01 11 0 3 0 1 10 0 1 2 1 5 0 0 12 4 434 6238(2) 由于 A0 ，故 AX 0 只有零解，所以 A的核是零空间 . 由维数定理可知A 的值域是线性空间 R 3 .1-15 解 :已知 A1,2,31,2,3A(1) 求得式 1 , 2 , 3 1 ,2 ,3 P 中的过渡矩阵 P ,则BP 1AP 即为所求 ; (2) 仿教材例 1.5.1.(见<矩阵分析 >史荣昌编著 .北京理工大学出版社 .)1-16 解 :设 A1 ,2 ,3 , 则 R( A)span1 ,2 ,3 ; N ( A) 就是齐次方程组 Ax的解空间 .1-17 证 :由矩阵的乘法定义知AB 与 BA 的主对角线上元素相等 , 故知 AB 与 BA 的迹相等 ; 再由 1-18题可证 .1-18 证 :对 k 用数学归纳法证。
基于风险矩阵的风险评估方法及应用研究
Key Words: risk matrix, level of risk, risk assessment, Borda method, AHP (analytic hierarchy process)
II
北京理工大学硕士学位论文
目录
第 1 章 绪论 .........................................................................................................1
In this paper, we study in the traditional risk matrix method, fully analyze the principles and steps of this method, and put forward the improved methods of risk hierarchy division and Borda method according to its disadvantages of simply using P × C for the risk hierarchy division. We construct risk hierarchy division model Pα × C β , and analysis the advantages of the improvement. Finally, with Asiainfo-linkage’s P0 project as an example, we apply the improved risk matrix method that based on the risk assessment to the software project risk assessment, and make an instance analysis.This example proves the maneuverability of this paper’s research and help enterprise to understand and implement risk assessment more effectively.tract
电路与系统北京理工大学研究生培养方案
080902电路与系统——北京理工大学硕士研究生培养方案（2009版）2009-12-19 18:39:43 北京理工大学考研共济网点击浏览：256次·[考研一站式]北京理工大学硕士招生相关文章索引·[考研一站式]北京理工大学硕士专业课试题、[订购]考研参考书、专业目录电路与系统专080902彰武（一级学科：电子科学与技术）研网络督察电路与系统学科研究电路与系统的理论、分析、测试、设计和物理实现，它是信息与通信工程和电子科学与技术两个学科之间的桥梁，它又是信号与信息处理、通信、控制、计算机乃至电力、电子等诸方面研究和发展的理论与技术基础。
由于电路与系统学科的有力支持，才可能最有效地利用现代的电子科学技术和最新的器件实现复杂的、高性能的各种信息和通信网络与系统。
济近二十年来因为信息与系统产业的高速发展以及微电子器件集成规模的迅速增大，使电子电路与系统走向数字化、集成化、多维化。
电路与系统的经典理论向现代化理论过度，而且与信息和通讯工程、计算机学科与技术、生物电子学等学科交叠，相互渗透，形成一系列的边缘、交叉学科，如新的微处理器设计、各种数字信号处理系统、人工神经网络等。
本学科主要研究方向有：专1.信息处理与传输：信号采集与处理，网络数据融合，现代通信传输理论与技术研究。
济2.应用电子电路与系统：智能与虚拟仪器技术，综合传感器检测技术，多媒体技术、嵌入式技术，电路系统集成技术的应用性研究。
研3.功率电子学：功率控制与驱动技术，电力伺服传动技术，现代电源理论与应用技术研究。
336260 37济一、培养目标112室热爱祖国，有社会主义觉悟和较高道德修养；掌握坚实的数字、模拟、线性和非线性电路与系统的基础理论与技术，信号处理理论与技术，电路与系统的计算机辅助设计，现代信息与通信网络的理论与技术；在本研究方向有系统和深入的专门知识与实验技术；较为熟练地掌握一门外国语，能阅读本专业的外文资料；具有从事科学研究工作和独立担负专门技术工作的能力；能胜任在科研单位、生产部门或高等院校从事有关方面的研究、科技开发、教学和管理工作。
北理版矩阵分析课件
1 0
1 0
,
1 1
1 0
,
1 1
1 1
是其两组基，求向量 坐标。
A
1 3
2 4 在这两组基下的
解：设向量 A 在第一组基下的坐标为 ( x1, x2 , x3, x4 )T
于是可得
1 2 0 1 1 0 3 4 x1 1 1 x2 1 1
1 1 1 1 x3 0 1 x4 1 0
解得
x1
7, 3
求 V1 V2 、V1 V2 的基与维数。
第一章 第一节 函数
解： 设 V1 V2 ，则 V1， V2
所以可令 k11 k22 = l11 l22
故
k11 k22 l11 l22
这是关于 k1, k2 , l1, l2 的齐次方程组，即
k1
(1 , 2
,
1,
2
)
注意： 通过上面的例子可以看出线性空间的基底并不 唯一，但是维数是唯一确定的。利用维数的定义线性 空间可以分为有限维线性空间和无限维线性空间。目 前，我们主要讨论有限维的线性空间。
例 4 在4维线性空间 R22 中，向量组
0 1
1 1
,
1 1
0 1
,
1 0
1 1
,
1 1
1 0
与向量组
1 0
0 0
,
组互不相同的实数。
例 2 实数域 R 上的线性空间 RR 中，函数组
x1 , x2 , , xn
是一组线性无关的函数，其中 1,2 , ,n为一
组互不相同的实数。
例 3 实数域 R 上的线性空间 RR 中，函数组
1,cos x,cos2x,,cosnx
矩阵分析_第二章 北京理工大学
要（2）式成立，取
Q0 D0 , Q1 D1 AQ0 , Q2 D2 AQ1 , , Qk Dk AQk 1 , , Qm 1 Dm 1 AQm 2 ,U 0 Dm AQm 1
定理 A ~ B E A E B 的证明
0 A2 ( ) 0
0 0 A3 ( )
对于 A3 ( ) ，其初等因子为 , 1, 1 由上面的定理可知 A( ) 的初等因子为
, , , 1, 1, 1
的秩为4，故
因为
A( )
A( )
的不变因子为
d 4 ( 1)( 1), d 3 ( 1), d 2 , d1 1
1 0 0, D3 ( ) 1 1
D3 ( ) 1 D2 ( ) 1, D1 ( ) 1
1 0 0 1 D4 ( ) 0 0
5
4 3
0 0 1
4
2
3
2
2 3 4 5
d1 ( ) 1, d2 ( ) 1, d3 ( ) 1 4 3 2 d 4 ( ) 2 3 4 5
例 如果 5 6 矩阵 A( ) 的秩为4，其初等因
子为 , , , 1,( 1) ,( 1) ,( i )
2 2 3 3
( i ) 求 A( ) 的Smith标准形。
3
解：首先求出 A( ) 的不变因子
d 4 ( 1) ( i ) ( i )
E U ( ) P ( E A)V 1 ( ) R( ) [( E A)Q( ) U 0 ]P ( E A)V 1 ( ) R( ) U 0 P ( E A)[Q( ) P V ( ) R( )]
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
课程名称：矩阵分析
一、课程编码：1700002
课内学时： 32 学分： 2
二、适用学科专业：计算机、通信、软件、宇航、光电、生命科学等工科研究生专业
三、先修课程：线性代数，高等数学
四、教学目标
通过本课程的学习，要使学生掌握线性空间、线性变换、Jordan标准形，及各种矩阵分解如QR分解、奇异值分解等，正规矩阵的结构、向量范数和矩阵范数、矩阵函数，广义逆矩阵、Kronecker积等概念和理论方法，提升研究生的数学基础，更好地掌握矩阵理论，在今后的专业研究或工作领域中熟练应用相关的矩阵分析技巧与方法，让科研结果有严格的数学理论依据。
五、教学方式
教师授课
六、主要内容及学时分配
1、线性空间和线性变换（5学时）
1.1线性空间的概念、基、维数、基变换与坐标变换
1.2子空间、线性变换
1.3线性变换的矩阵、特征值与特征向量、矩阵的可对角化条件
2、λ-矩阵与矩阵的Jordan标准形（4学时）
2.1 λ-矩阵及Smith标准形
2.2 初等因子与相似条件
2.3 Jordan标准形及应用；
3、内积空间、正规矩阵、Hermite 矩阵（6学时）
3.1 欧式空间、酉空间
3.2标准正交基、Schmidt方法
3.3酉变换、正交变换
3.4幂等矩阵、正交投影
3.5正规矩阵、Schur 引理
3.6 Hermite 矩阵、Hermite 二次齐式
3.7.正定二次齐式、正定Hermite 矩阵
3.8 Hermite 矩阵偶在复相合下的标准形
4、矩阵分解（4学时）
4.1矩阵的满秩分解
4.2矩阵的正交三角分解（UR、QR分解）
4.3矩阵的奇异值分解
4.4矩阵的极分解
4.5矩阵的谱分解
5、范数、序列、级数（4学时）
5.1向量范数
5.2矩阵范数
5.3诱导范数（算子范数）
5.4矩阵序列与极限
5.5矩阵幂级数
6、矩阵函数（4学时）
6.1矩阵多项式、最小多项式
6.2矩阵函数及其Jordan表示
6.3矩阵函数的多项式表示
6.4矩阵函数的幂级数表示
6.5矩阵指数函数与矩阵三角函数
7、函数矩阵与矩阵微分方程（2学时）
7.1 函数矩阵对纯量的导数与积分
7.2 函数向量的线性相关性
7.3 矩阵微分方程
(t)
()() dX
A t X t dt
=
7.4 线性向量微分方程
(t)
()()() dx
A t x t f t dt
=+
8、矩阵的广义逆（3学时）
8.1 广义逆矩阵
8.2 伪逆矩阵
8.3 广义逆与线性方程组
课时分配说明：第一章的课时根据学生的数学基础情况可以调整，最多5学时，如学生线
性代数的基础普遍较高，可以分配3学时，剩余2学时可在最后讲解第九章部分内容(Kronecker 积的概念和基本性质)。
七、考核与成绩评定
考核：闭卷考试，由授课老师单独命题、阅卷，复核。
成绩评定：期末考试成绩占70%，平时成绩占30%，按百分制给出总评成绩。
八、参考书及学生必读参考资料
教材：史荣昌，魏丰. 矩阵分析［M］.北京:北京理工大学出版社, 第三版.
参考书：
[1] 罗家洪主编. 矩阵分析引论 [M]. 广州：华南理工大学出版社，2000.
[2] Horn R.A. and Johnson C.R..Matrix Analysis [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1986.
[3] Alan ub, Matrix Analysis.[M]. Siam，2005.
[4] 程云鹏等.矩阵论（第二版）[M].西安：西北工业大学出版社，2003.
[5] Meyer C.D..Matrix Analysis and and Applied Linear Algebra [M].
Philadelphia：SIAM, 2000.
九、大纲撰写人：张艳霞。