矩阵的简单应用 (5)
矩阵及其应用ppt课件
线性方程组
• 根据矩阵乘法的定义,第三页中的线性方 程组可以表示成:
• Ax = y • 其中A是第五页中的系数矩阵,x是列向量
[x1, x2, ..., xn],y是列向量[y1, y2, ..., ym]。 • 当n=m时,A是n阶方阵,如果A可逆,那么:
• x = A-1y
方阵的幂
• 已知n阶方阵A和正整数m,计算Am。其中n 不超过50,m不超过1000000。
方阵的幂(二)
• 已知n阶方阵A和正整数m,计算A1 + A2 + ... + Am。其中n不超过50,m不超过1000000。
路径计数
• 给定一个有向图,问从A点恰好经过k步 (允许多次经过同一条边)走到B点的方案 总数。图中顶点数不超过50,边数不超过 1000000。
线性递推式
已知x1, x2 ,...,xn的值和线性递推关系 xk a1xk1 a2xk2 ... an xkn , 其中k n, a1, a2,...,an是常数。对于任给的正整 数m,计算xm的值。(n不超过50,m 不超过1000000)
数乘矩阵
类似地,矩阵与数c相乘定义为cy1, ..., cym的系数所对应的矩阵:
a11 ... a1n ca11 ... ca1n c ... ... ... ... ... mn
矩阵乘法
设有如下两个方程组:
z1 a11 y1 ... a1m ym .................................. zk ak1 y1 ... akm ym 和 y1 b11x1 ... b1n xn ................................ ym bm1x1 ... bmnxn
高考数学矩阵的应用及实例分析
高考数学矩阵的应用及实例分析高考数学是所有文理科生必备的重要课程,而矩阵则是其中必不可少的基础知识点之一。
然而,在实际应用中,矩阵的作用远不止于此,尤其是在计算机领域的广泛应用。
本文将就高考数学矩阵的应用及实例展开阐述和分析。
矩阵的基本定义矩阵是数学中经常用到的对象,其由数或其他数或向量组成的矩形阵列所构成。
例如,一个行列均为m的矩阵记作A=[a_{ij}],其中i表示行,j表示列,a_{ij}表示A的第i行第j列的元素。
在矩阵中,元素之间的顺序是有意义的,这也是矩阵与普通数组不同的地方。
矩阵的加法和乘法矩阵的加法和乘法是矩阵计算中最基础的两个操作,其定义如下:1.矩阵加法设A=[a_{ij}],B=[b_{ij}]均为m行n列的矩阵,令C=A+B,且C=[c_{ij}],则矩阵C的第i行第j列的元素c_{ij}为a_{ij}+b_{ij}。
2.矩阵乘法设A=[a_{ij}]是m行n列的矩阵,B=[b_{ij}]是n行k列的矩阵,令C=A*B,且C=[c_{ij}],则矩阵C的第i行第j列的元素c_{ij}为c_{ij}=a_{i1}*b_{1j}+a_{i2}*b_{2j}+...+a_{in}*b_{nj}矩阵的应用矩阵的应用不仅局限于高考数学的范畴,其在计算机领域中也有着广泛的应用。
1.图像处理在图像处理中,矩阵被广泛应用于图像滤波和处理算法中。
比如,利用矩阵卷积的方法对图像进行模糊和锐化处理等。
2.数据分析在机器学习和数据分析领域中,矩阵被广泛用于特征向量和特征值计算、预处理和数据降维等方面。
其中,主成分分析(PCA)就是一种常用的算法,它通过矩阵的特征向量和特征值来实现降维和特征提取。
3.计算机图形学在计算机图形学领域中,矩阵被广泛应用于更加复杂的三维图形的建模和变换中。
其中,矩阵变换(旋转、平移等)是基本操作之一,而矩阵在计算机图形学中的应用更加广泛,包括贝塞尔曲线、NURBS曲线等都离不开矩阵的支持。
矩阵的运算应用实例
25 .0 40 .0 55 .0
25 .0 25 .0 47 .5
矩阵运算应用示例三
问题描述:
设我们要为一次聚会准备餐饮,需要10个大型
三明治(巨无霸)、6夸脱(每夸脱约1.14 升——译注)果汁饮料、3夸脱土豆沙拉及2盘 开胃菜。以下数据给出3家不同供货商提供这 些商品的单价:
问题分析一:
问题所要求的是对于题目中所给出的四种矩阵,
理解它们所代表的含义,并根据所提出的三个 问题,将对应的矩阵组合起来,以乘积形式表 述出来。由于各个矩阵代表的含义不同,所以 局阵乘积所代表的含义也尽不相同。
问题分析二:
对于第一个问题是要求出为建造每种类型住宅
需要各种物品的数量,由题意对于C矩阵的定 义我们得知矩阵C正是题目所要求的答案。 对于第二个问题是要求出在每个国家制造每种物
(b)哪个矩阵乘积给出了在每个国家制造 每种物品需要多少费用? (c)哪个矩阵乘积给出了在每个国家建造 每种类型住宅需要多少费用?
预备知识:
两个矩阵乘积的定义: 矩阵A与B的乘积C的第i行第j列的元素等于第
一个矩阵A的第i行与第二个矩阵B的第j列的对 应元素乘积的和。当然,在矩真乘积定义中, 我要求第二个矩阵的行数与第一个矩阵的列数 相等。
A
机时
I/O 执行 系统
计时收费
B I/0 执行 系统
方式Ⅰ
方式Ⅱ
作业A 作业B
20 10 作业C 5 4 25 8 10 10 5
2 3 6 5 3 4
C 每种类型的作业数量 D 方式Ⅰ 方式Ⅱ 机时比
供货商A 供货商B 供货商C
巨无霸 $ 4.00 $ 6.00 $ 1.00 $ 0.85 $ 5.00 $ 5.00 $ 0.85 $ 1.00 $ 7.00
浅谈矩阵在实际生活中的应用
浅谈矩阵在实际生活中的应用摘要:从数学的发展来看,它来源于生活实际,在科技日新月异的今天,数学越来越多地被应用于我们的生活,可以说数学与生活实际息息相关。
我们在学习数学知识的同时,不能忘记把数学知识应用于生活。
在学习线性代数的过程中,我们发现代数在生活实践中有着不可或缺的位置。
在本文中,我们对代数中的矩阵在成本计算、人口流动、加密解密、计算机图形变换等方面的应用进行了探究。
关键词:线性代数矩阵实际应用Abstract:From the development of mathematics, we can see that it comes from our life. With the development of science and technology, the math is more and more being used in our lives, it can be said that mathematics and real life are closely related. While learning math knowledge we can not forget to apply mathematical knowledge to our life. In the process of learning linear algebra, we found that algebra has an indispensable position in life practice. In this article, we explore the application of the matrix in the costing, population mobility, encryption and decryption, computer graphics transform.Keywords: linear algebra matrix practical application1 引言数学作为一门相当重要的学科,在人类发展历史中一直扮演着必不可少的角色,它凝聚了每一代聪明智慧的人们的结晶。
矩阵的简单应用
矩阵的简单应用矩阵是数学中一个非常重要的概念,它在物理、统计学、计算机科学、工程等许多领域中都有广泛的应用。
本文将介绍一些矩阵的简单应用。
1. 线性方程组矩阵最基本的应用之一就是解线性方程组。
线性方程组可以用矩阵和向量的形式表示。
例如下面这个方程组:x + y = 32x - y = 1可以表示为以下矩阵和向量:$$\left[\begin{matrix} 1 & 1 \\ 2 & -1 \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} x \\ y \end{matrix}\right] = \left[\begin{matrix} 3 \\ 1 \end{matrix}\right]$$通过进行矩阵运算,我们可以求出满足这个方程组的解。
2. 向量的线性组合矩阵可以用来表示向量的线性组合。
例如,我们可以将两个向量表示为矩阵的列向量:其中a和b是标量。
通过改变a和b的值,我们可以得到向量的不同组合。
3. 线性变换矩阵还可以表示线性变换。
线性变换是指满足以下两个条件的变换:1)对于任意的向量x和y,有f(x + y) = f(x) + f(y)。
例如,我们可以将矩阵M表示为线性变换,将一个向量x变换为y。
那么这个变换可以用以下方程表示:$$y = Mx$$4. 特征值和特征向量矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念。
特征值是一个数,特征向量是一个向量。
如果一个向量在线性变换后仍然在同一条直线上,那么这个向量就是这个变换的特征向量,对应的特征值就是这个变换对这个向量的伸缩比例。
例如,下面这个矩阵:$$\left[\begin{matrix} 1 & 2 \\ 2 & 1 \end{matrix}\right]$$5. 矩阵的逆矩阵的逆是一个矩阵,它与原矩阵相乘会得到单位矩阵。
如果一个矩阵A的逆存在,那么它可以表示为以下形式:$$A^{-1} = \frac{1}{\text{det} A}\text{adj} A$$其中,det A是A的行列式,adj A是A的伴随矩阵。
8矩阵的简单应用
1
第四天: 32
3
1 4
2
9
1 5
2 9
23 54
A
31 54
B
13
例3、某运动服销售店经销A、B、C、D四种品牌的运 动服,其尺寸分别有S(小号)、M(中号)、L(大 号)、XL(特大号)四种,一天内,该店的销售情况如 下表所示(单位:件)
为解发7,送1的3,密3码9。,67,双方约定的可逆矩阵为42 53,试破
明码X 发送方加密 密码B 接收方解密 明码X
18
解:令B=
7 13
39 67
,则A=42
3 5
,由题意有
2 3 7 39 AX= 4 5 X = 13 67 =B
选修4-2 “矩阵与变换”
范水高级中学 王磊
1
矩阵的简单应用
2
3
4
5
6
7
例2、有关转移矩阵
假设某市的天气分为晴和阴两种状态,若今天晴,则
明天晴的概率为 ,阴3 的概率为 ,若今1 天阴则明天晴的
概率为 ,阴的1 概率为4 ,这些2概率可以4 通过观察某市以
3
3
往几年每天天气的变化趋势来确定,通常将用矩阵来表
示的这种概率叫做转移矩阵概率,对应的矩阵为转移矩
阵,而将这种以当前状态来预测下一时段不同状态的概
率模型叫做马尔可夫链,如果清晨天气预报报告今天阴
的概率为 ,那么明天的天气1 预报会是什么?后天呢?
2
8
今天
明天 晴 阴
M=
晴 阴
3
4
1
4
1
3
矩阵在生活中的应用
矩阵在生活中的应用矩阵是数学中的一种重要概念,它广泛应用于各个领域。
在生活中,我们可以发现,矩阵的应用十分广泛,它涉及到了商业、科技、医学等各个领域。
下面我们来详细介绍一下矩阵在生活中的应用。
1. 电视与电影电视与电影中所使用的图像、声音等信息都需要进行数字化处理和储存。
这种处理和储存过程就需要用到矩阵。
矩阵可以将数字信号储存为矩阵格式,然后再通过图像处理和数字信号处理等方法进行编码和解码,以达到更好的储存、传输和播放效果。
2. 医学医学中的计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)等影像技术往往需要将影像数据转化为数字信号,然后进行数学分析,以便提取出医学上有用的信息。
在这个过程中,矩阵的应用尤为重要,因为矩阵可以将影像数据储存在矩阵中,然后通过与病灶对比分析等方法帮助医生做出更准确的诊断和判断。
3. 经济经济学中的多元统计分析、数据挖掘、金融风险管理等领域都需要应用矩阵。
例如,在股市中,股票价格变动的预测需要将历史价格数据转化为矩阵,然后用线性代数和数值分析等方法进行预测。
其他类似的应用还有投资组合分析、风险评估、市场营销等。
4. 汽车工业汽车工业中,矩阵广泛应用于设计和生产过程中的数学建模、仿真分析、控制系统设计等领域。
例如,对于汽车的动力系统,需要将其各个部分建模为矩阵,以便进行仿真和控制;对于汽车的制造过程,需要使用矩阵进行数据处理和优化,以便提高制造效率和质量。
5. 网络应用在互联网应用中,矩阵的应用十分广泛。
比如,图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索引擎等领域都需要用到矩阵。
例如,在搜索引擎中,网页排名算法(如PageRank算法)就是通过矩阵计算机理实现的。
此外,还有社交网络分析、广告推荐、金融投资等领域的应用。
综上所述,矩阵在生活中的应用之广泛,是由于它具有很强的数据处理和分析能力。
因此,无论是在科技、商业、医学还是其他领域,我们都能看到矩阵的身影。
矩阵的作用原理及应用实例
矩阵的作用原理及应用实例1. 矩阵的作用原理矩阵是数学中的一个重要概念,它在各个领域都有着广泛的应用。
矩阵可以用来描述线性方程组、变换、图像处理等问题,具有很强的通用性和表达能力。
1.1 矩阵的定义矩阵是一个二维数组,由若干个数值组成,按照一定的规则排列的。
矩阵可以用方括号来表示,例如:A = [1 2 3][4 5 6]上面的矩阵A是一个2行3列的矩阵,其中第一行元素为1、2、3,第二行元素为4、5、6。
1.2 矩阵的运算矩阵可以进行加法、减法、乘法等基本运算。
矩阵的加法和减法需要满足相同维数的矩阵才能进行,其规则是对应位置元素相加(减)。
例如:A = [1 2]B = [3 4][5 6] [7 8]A +B = [1+3 2+4] = [4 6][5+7 6+8] [12 14]矩阵的乘法比较特殊,需要满足乘法规则:矩阵A的列数等于矩阵B的行数。
乘法结果的矩阵行数等于矩阵A的行数,列数等于矩阵B的列数。
例如:A = [1 2]B = [3 4][5 6] [7 8]A *B = [1*3+2*7 1*4+2*8] = [17 20][5*3+6*7 5*4+6*8] [39 48]1.3 矩阵的应用矩阵在各个领域都有着广泛的应用,下面列举几个常见的应用实例。
1.3.1 线性方程组的求解线性方程组可以用矩阵表示,通过对矩阵进行运算,可以求解出该方程组的解。
例如:A = [2 3] X = [x]B = [7][4 5] [y] [8]AX = B通过矩阵运算,可以求得x=1,y=2,得到线性方程组的解。
1.3.2 图像处理图像可以表示成一个矩阵,通过对矩阵进行变换,可以达到图像的旋转、缩放、平移等效果。
例如:A = [1 2] I = [p] O = [q][3 4] [r] [s]O = A * I通过矩阵运算,可以得到变换后的图像矩阵O,从而实现图像处理效果。
1.3.3 数据处理与分析矩阵在数据处理与分析中有着广泛的应用,可以用来处理大量数据,进行数据的转换、筛选、分析等操作。
矩阵的若尔当标准型及简单应用
矩阵的若尔当标准型及简单应用-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN矩阵的及若尔当标准型及简单应用摘要:矩阵的若尔当标准形是线性代数的一个重要的的组成部分,他通过数字矩阵的相似变换得到。
矩阵的若尔当标准型理论在数学、理论力学、计算方法、物理、化学及数学的其他领域都有极其广泛应用。
每个n级得复数矩阵A都与一个若尔当形矩阵相似,这个若尔当形矩阵除去其中若尔当块的排列顺序外是被矩阵A唯一决定的,它称为A的若尔当标准形。
对于n阶矩阵来说,如果他的特征根方程有重根且重根的个数等于其相应的特征向量个数时,此n阶矩阵就可通过相似变换化为对角形。
本文主要通过研究矩阵的极小多项式、可逆矩阵P的求法,以及若而当标准型的几种求解方法,对若而当标准型矩阵进行探讨。
关键词:若尔当线性变换矩阵标准定义1:设λ是一个复数,矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛λλλλ1000..................00 (1000)...0100 (00),其中主对角上的元素都是λ,紧邻主对角线下方的元素都是1,其余位置都是零,叫做属于的λ一个若尔当(或若尔当块). 当λ=0时,就是所谓的幂零若尔当矩阵. 定理1 :设σ是n 维向量空间V 的一个线性变换,k λλλ,...,,21都是σ的一切互不相同特征值,那么存在V 的一个基,σ关于这个基的矩阵有形式⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛k B B B 0021这里i B =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛i is i i J J J 0021,而i is i i J J J ,...,,21都是属于i λ的若尔当块,.,...,2,1k i =证: 设σ的最小多项式是rk k r x x x P )...()()(11λλ--=,而)(x P 在复数域上是不可约的因式分解,这里k λλλ,...,,21是互不相同的特征值,kr r r ,...,,21是正整数。
又iV =kerVi r i ∈=-ξλσ{)(|)(=-ξλσi r i },,,...,2,1k i =所以空间V 有直和分解V =....1k V V ⊕⊕对于每一i ,令i τ是σ—i λ在i V 上的限制,那么i τ是子空间i V 的一个幂零线性变换,而子空间i V 可以分解为i τ一循环子空间的直和:iis i i W W V ⊕⊕=...1.在每一循环子空间),...2,1(i ij s j W ==里,取一个循环基,凑成i V 的一个基,那么i τ关于这个基的矩阵有形状⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=i is i i i N N N N 0021这里),...,2,1(i ij s j N -是幂零若尔当块。
矩阵运算性质及其应用
第一讲 矩阵运算性质及其应用矩阵是数学中的一个重要容,它是继数值这个运算对象之后,人们研究的又一个新的运算对象,也是处理线性模型的重要工具.矩阵的运算,到目前为止,人们已经研究了几十上百种.在这一讲中,我们复习学习过的其中10种,包括加法、减法、数乘、乘法、乘方、转置、共轭、行列式、伴随和求逆.学习矩阵运算,重点有两方面:运算的条件和性质.而运算需要的条件和数值运算是大不一样的.一 矩阵的概念及其运算方法首先,我们复习矩阵的概念及其运算方法.定义1 由m n ⨯个数字ij a 〔1,2,,i m =,1,2,,j n =〕排成的m 行n 列的数表,称为一个m 行n 列矩阵,简称为m n ⨯型矩阵.通常用圆括号或方括号括起来表示矩阵数表是一个整体,并用大写字母表示,即111212122212n n m m mn a a a a a a A a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭位于矩阵A 的第i 行第j 列的数字ij a ,称为A 的(,)i j 元素,简称(,)i j 元.以ij a 为(,)i j 元的矩阵可简记作()ij a .m n ⨯型矩阵A 也记作m n A ⨯或m nA ⨯.m n =时,n n ⨯型矩阵A 也称为n 阶矩阵,记作n A .两个矩阵的行数相等,列数也一样时,称为同型矩阵.两个矩阵A 与B 是同型矩阵,且它们的对应位置上的数字元素都相等,就称这两个矩阵A 与B相等,记作A B =.有一些矩阵的元素分布比拟特殊,我们用专门规定的记号来表示,如 零矩阵O ,它的元素全为0.要注意,不同型的零矩阵是不同的. 单位矩阵E 〔也记作I 〕,它是对角线元素都为1,其余元素都为0的方阵.对角矩阵()1212diag ,,,=n n λλλλλλ⎛⎫⎪⎪Λ= ⎪ ⎪⎝⎭〔与行列式中一样,不写出的元素就是0〕.下面,我们来复习矩阵的10个运算方法.定义2 设两个矩阵()ij m n A a ⨯=和()ij s t B b ⨯=,①A 与B 能相加、减的条件是:A 与B 同型,即m s =且n t =. ②A 与B相加的和记作A B +,A 与B 相减的差记作A B -.运算方法规定为111112121121212222221122+++⎛⎫ ⎪+++ ⎪+= ⎪⎪+++⎝⎭n n n n m m m m mn mn a b a b a b a b a b a b A B a b a b a b111112121121212222221122---⎛⎫ ⎪--- ⎪-= ⎪⎪---⎝⎭n n n n m m m m mn mn a b a b a b a b a b a b A B a b a b a b根据定义,矩阵的加减就是对应位置上数字的加减.例如23342334575710517067++⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫+== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭1233132(3)2543244234212112211213-----⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-=--=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪-----⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭定义3数k 与矩阵()ij m n A a ⨯=相乘的积记作()=kA Ak .运算方法规定为()⨯=ij m nkA ka例如23452535410152053105(3)51501550-⨯-⨯-⨯---⎛⎫⎛⎫⎛⎫-== ⎪ ⎪ ⎪--⨯--⨯-⨯-⎝⎭⎝⎭⎝⎭定义4 设两个矩阵()ij m n A a ⨯=和()ij s t B b ⨯=,①A 与B 能相乘的条件是:n s =. ②A 与B相乘的积记作AB .运算方法规定为AB 的(,)i j 元1122=+++i j i j in nj a b a b a b即A 的第i 行各元素与B 的第j 列对应元素的乘积之和为AB 的(,)i j 元.例如312322314772⎛⎫-⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪-⎝⎭233(2)(2)72133(2)(2)134(2)7711437(2)⨯+⨯-+-⨯⨯+⨯+-⨯-⎛⎫= ⎪⨯+⨯-+⨯⨯+⨯+⨯-⎝⎭1415441-⎛⎫= ⎪-⎝⎭定义5 设矩阵A 为m n ⨯型,①A 能乘方的条件是:m n =即A 为方阵. ②k 为非负整数,A 的k 次幂记作k A .运算方法规定为1,0,1,2-=⎧⎪==⎨⎪≥⎩kk E k A A k A A k ,例如32232323313131⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭232323()313131⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭1332331031⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭ 3536361⎛⎫= ⎪-⎝⎭定义6 将矩阵A 的行与列互换,得到的矩阵,称为A 的转置.记作'A 或T A ,即111212122212⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪⎪⎝⎭n n m m mn a a a a a a A a a a 时,112111222212⎛⎫ ⎪ ⎪'= ⎪ ⎪⎝⎭m m nnmn a a a a a a A a a a例如345123⎛⎫= ⎪⎝⎭A 时,314253⎛⎫⎪'= ⎪ ⎪⎝⎭A定义7 设矩阵()ij m n A a ⨯=,①A 可取行列式的条件是:m n =即A 为方阵. ②A 的行列式即=ijA a .例如341200111⎛⎫⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭A 时,21341412002(1)611111+==⨯-=--A注:矩阵A 与行列式A 是完全不同的对象.矩阵A 是一数表,不是数,而行列式A 就是数.记号上,矩阵只能用圆括号或方括号,而行列式一定要用一对平行线.定义8 设矩阵()ij m n A a ⨯=,①A 能取伴随的条件是:A 为方阵且2m n =≥. ②A 的伴随记作*A ,并称为A 的伴随矩阵. 运算方法规定为1121112222*12⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭n n nnnn A A A A A A A A A A即在A 中将每个元素换成它的代数余子式后,再转置.例如*-⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭a b d b c d c a *123005111264200241-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-=-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭222312131213323332332223*111213212311131113212223313331332123313233212211121112313231322122⎛⎫- ⎪ ⎪⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=-- ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎪ ⎪- ⎪⎝⎭a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a 定义9 设矩阵()ij m n A a ⨯=,①A 可逆的条件是:A 为方阵且0A ≠. ②A 的逆记作1-A ,并称1-A为A 的逆矩阵运算方法规定为2=≥m n 时,1*1-=A A A;1==m n 时,即一阶方阵的逆111111()-=a a .当方阵A 可逆的条件不满足,即0A =时,常说A 不可逆或A 是奇异矩阵。
矩阵理论及其应用(重大版第5讲课件)
定理3.3.10 两个������ × ������的多项式矩阵������(������ሻ、 ������(������ሻ等价的
充分必要条件是存在可逆������阶������(������ሻ阵和n阶Q(������ሻ阵,使得
������ ������ ������ ������ Q ������ = ������ ������ 。
定理3.3.11 设A和B是两个数字方阵,则������~������的充分必要
条件是������������ − A ≅ ������������ − ������。
CQU
9
Jordan 标准型
定理3.3.12(*) 任意一个秩为r的������ × ������ 的多项式矩阵������(������ሻ
定义3.16和定理3.3.13。
定义3.16 A(������ሻ中非零的全部k阶子式的最(大)高公因式(首
一)称为A(������ሻ的k阶行列式因子,记为������������ ������ ,且则������������ ������ =
������������ ������ ������������−1 ������
������������ 1
⋱
称为Jordan块矩阵,������1, ������2, ⋯ , ������������是
1 ������������ A的特征值,可以是多重的。
CQU
4
Jordan 标准型
说明: ������������(������������ሻ中的特征值全为������������,但是对于不同的i,j,有可能������������ =
列命题等价。
(1) A ������ ≅ ������ ������
矩阵在数据分析中的应用
▪ 谱聚类
1.谱聚类是一种基于图论的方法,将数据点看作图中的节点, 通过计算图的拉普拉斯矩阵的特征向量来进行聚类。 2.谱聚类的核心思想是将数据点之间的相似度关系转化为图上 的边权重,通过对图的谱进行分析来发现数据点的聚类结构。 3.谱聚类可以应用于各种形状和大小的数据集,具有较好的鲁 棒性和可扩展性。
矩阵在数据分析中的应用
时间序列分析中的矩阵操作
时间序列分析中的矩阵操作
矩阵运算在时间序列分析中的基础
1.矩阵运算能够提供一种系统化的方式来描述和处理时间序列数据,通过这种方式,可以将时间序 列数据转化为矩阵形式,进而利用其强大的计算能力和数据处理技术。 2.在时间序列分析中,矩阵运算可以用来计算各种统计量,例如均值、方差、协方差和相关系数等 ,这些统计量是时间序列分析的基础。 3.矩阵运算可以用于时间序列数据的平滑和滤波,这种技术可以消除数据中的噪声和异常值,提高 数据分析的准确性。
层次聚类
1.层次聚类是一种基于数据间相似度矩阵进行聚类的算法,可 以根据相似度矩阵逐步合并数据点或分裂数据簇。 2.层次聚类可以分为凝聚型层次聚类和分裂型层次聚类两种类 型,分别对应自底向上和自顶向下的聚类策略。 3.层次聚类的结果可以通过树状图进行可视化展示,便于理解 和分析。
矩阵聚类方法及其实现
矩阵在数据分析中的应用
矩阵分解技术及其应用
矩阵分解技术及其应用
▪ 矩阵分解技术概述
1.矩阵分解是将一个复杂的矩阵分解为几个简单的、易于处理的矩阵的过程,有助于提取数据 中的隐藏信息和特征。 2.常见的矩阵分解技术包括奇异值分解(SVD)、非负矩阵分解(NMF)和QR分解等。
▪ 奇异值分解(SVD)
▪ 主成分的Biblioteka 解和解释1.主成分是通过将数据投影到协方差矩阵的特征向量上得到的 。 2.主成分的个数通常小于原始数据的维度数,可以达到数据降 维的目的。 3.通过分析主成分,我们可以更好地理解数据的结构和变异性 。
矩阵分解及应用
引言数学是人类历史中发展最早,也是发展最为庞大的基础学科。
许多人说数学是万理之源,因为许多学科的研究都是以数学做为基础,有了数学的夯实基础,人类才铸就起了众多学科的高楼大厦,所以数学的研究和发展一直在不断的发展壮大。
在数学中有一支耀眼的分支,那就是矩阵。
在古今矩阵的研究发展长河中产生了许多闪耀星河的大家。
英国数学大家詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特,一个数学狂人,正是他的孜孜不倦的研究使得矩阵理论正式被确立并开启了矩阵发展的快速发展通道。
凯莱和西尔维斯特是非常要好的朋友,他也是一位非常伟大的数学大师,正是他们伟大的友谊,加上两人的齐心协力最后他们共同发展了行列式和矩阵的理论。
后来高斯在矩阵方面的研究取得重要的成就,尤其是高斯消去法的确立,加速了矩阵理论的完善和发展。
而在我国,矩阵的概念古已有之。
从最早的数学大家刘徽开始我们古代数学大家都已或多或少的研究了矩阵。
尤其在数学大家刘徽写的《九章算术》中,它最早提出了矩阵的类似定义。
而且是将矩阵的类似定义用在了解决遍乘直除问题里了。
这已经开始孕育出了最早的矩阵形式。
随着时间转移,矩阵的理论不断的完善,在对于那些大型矩阵的计算中如果用基本方法显得过于繁重,于是发展出了矩阵的分解,随着对矩阵分解的不断研究完善,矩阵分解方法和理论也日趋成熟矩阵经常被当做是数学工具,因为在数学问题中要经常用上矩阵的知识。
矩阵是一个表格,要掌握其运算法则,作为表格的运算与数的运算既有联系又有差别,在所有矩阵的运算方法中,矩阵的分解是他们中一种最重要并且也是应用最广泛。
矩阵分解主要是对高斯消去法的延续和拓展。
在一些大型的矩阵计算中,其计算量大,化简繁杂,使得计算非常复杂。
如果运用矩阵的分解,将那些大型矩阵分解成简单的矩阵的乘积形式,则可大大降低计算的难度以及计算量。
这就是矩阵分解的主要目的。
而且对于矩阵的秩的问题,特征值的问题,行列式的问题等等,通过矩阵的分解后都可以清楚明晰的反应出来。
高中数学2.6矩阵的简单应用课件苏教版选修4-2
在经济学中的应用
某公司经销 A,B,C,D 4 种品牌的电脑,其型号有Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,
Ⅳ4 种,某天该公司的销售情况如下表所示(单位:台):
品牌
A
B
C
D
型号
Ⅰ
2
3
1
0
Ⅱ
1
2
5
3
Ⅲ
2
4
4
1
Ⅳ
3
0
1
1
在网络图中的应用 如图 2-6-2 所示的是 A,B,C 三个城市间的交通情况,某人想从其
2.网络图与路矩阵 (1)在数学中,通常把像如图 2-6-1 这样表示关系的图形称为网络图,其中的 交点 A,B,C 称为结点.
图 2-6-1
(2)网络图所对应的反映从一个结点直达另一个结点的交通情况的矩阵叫做 一级路矩阵,而从某个结点出发,先经过一个结点,再到达另外一个结点的交 通情况的矩阵称为 二级路矩阵.
பைடு நூலகம்
在生态学中的应用
当兔子和狐狸处于同一栖息地时,忽略其他因素,只考虑兔子数量 和狐狸数量的相互影响.为了简便起见,不妨假设;
(1)由于自然繁殖,兔子数每年增长 10%,狐狸数每年减少 15%; (2)由于狐狸吃兔子,兔子数每年减少狐狸数的 0.15 倍,狐狸数每年增加兔 子数的 0.1 倍; (3)第 n 年时,兔子数量用 Rn 表示,狐狸数量用 Fn 表示; (4)初始时刻(即第 0 年),兔子数量 R0=100 只,狐狸数量 F0=30 只.
阶 段 一
学 业 分 层 测 评
阶 段 二
1.掌握网络图、一级路矩阵、二级路矩阵的定义. 2.了解矩阵的简单应用.
可逆矩阵及其简单应用
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。
可逆矩阵作为矩阵乘法的逆运算,是矩阵的一种重要运算,在解决矩阵问题中起着重要的作用。
因而掌握可逆矩阵的求法,在解决实际问题时,往往可以起到事半功倍的效果。
本文将对一些常用的可逆矩阵的求法作系统的总结,并进一步介绍几种常见得可逆矩阵的在数学领域和通讯领域的简单应用。
【关键词】矩阵可逆矩阵通信【Abstract】In the discussion of linear equations, we can see that someimportant properties of the linear equations are reflected in its coefficient matrix and augmented matrix of nature, what`s more, the process of the solution performance of the process of transformation of these matrices. Invertible matrix multiplication as the inverse of the matrix is an important matrix operations,and plays an important role in solving the problem. master ring the method of Invertible matrix often can play a multiplier effect in solving practical problems.The following are the system summary of the commonly used reversible method for the evaluation of Invertible matrix, and further descripitions of several common application in the field of mathematics and simple communications.【Key Words】Matrix Invertible matrix Communications目录前言 (5)一、可逆矩阵 (5)二、可逆矩阵的性质及求法 (5)(一)性质 (5)(二)逆矩阵求法 (6)三、可逆矩阵的简单应用 (10)(一)可逆矩阵在数学方面的应用 (10)(二)可逆矩阵在通信方面的应用 (11)(1)加密保密通信模型 (12)(2)可逆矩阵的应用 (12)(3)加密密钥的生成 (13)(4)解密密钥的生成 (14)(5)明文矩阵的选择 (14)(6)加密矩阵的选择 (14)(7)算法优化 (14)结论 (15)参考文献 (15)致谢16前言矩阵作为高等代数,这一伟大数学图腾的重要分支的一大重要部分,在我们的生活,学习,工作,更是在人类的进步中发挥了卓越的工具作用。
矩阵的分解及简单应用
矩阵的分解及简单应用矩阵的分解是对矩阵的一种操作和处理,可以将矩阵拆分成不同形式的矩阵。
矩阵的分解可以被广泛地应用于各种领域中,包括机器学习、信号处理、图像处理等。
在本文中,我们将介绍矩阵的分解以及其简单应用。
1. 矩阵的分解矩阵的分解可以分为以下几种:1.1 LU分解LU分解是一种矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为下三角矩阵和上三角矩阵的乘积。
这种分解方法可以用于解线性方程组、求矩阵的逆和计算行列式等。
LU 分解的思路是通过高斯消元的方法将矩阵化为上三角矩阵,再将对角线以上的元素置0。
这样做是为了加速计算过程,比如在解线性方程组时,可以只用求解两个三角矩阵的乘积,而不需要进行高斯消元。
1.2 QR分解QR分解是一种将矩阵分解为正交矩阵乘上上三角矩阵的方法。
这种分解方法可以用于求解矩阵的特征值和特征向量、计算最小二乘问题、求解线性方程组等。
QR分解的基本思路是通过对一个矩阵进行正交变换,使得其变为上三角矩阵。
这个正交变换也可以表示为一个正交矩阵的乘积,这样就可以将原始矩阵分解为正交矩阵乘上上三角矩阵的乘积。
1.3 奇异值分解奇异值分解(singular value decomposition, SVD)是一种广泛应用于矩阵分解的方法。
SVD将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,分别是一个正交矩阵、一个含有奇异值的矩阵和另一个正交矩阵的转置。
SVD可以用于特征提取、图像压缩、推荐系统等方面。
2. 矩阵分解的应用矩阵的分解可以广泛应用于各种领域中,包括以下几个方面。
2.1 机器学习在机器学习中,矩阵的分解被广泛应用于推荐系统中。
推荐系统的目标是预测用户对商品的喜好或评分,并根据这些信息为用户推荐商品。
通过对用户与商品评分矩阵进行奇异值分解或因子分解,可以得到用户和商品的隐含特征,从而较准确地预测用户对商品的评分。
2.2 信号处理在信号处理领域中,矩阵的分解被广泛应用于降噪滤波、雷达信号处理、图像处理等方面。
正定矩阵的性质及应用
正定矩阵的性质及应用摘要: 正定矩阵是矩阵理论中的一类重要的矩阵,且在多个不同领域内均有重要的作用,本文回顾了正定矩阵的发展史、性质及应用。
矩阵理论的应用愈来愈广,它在众多学科和领域中发挥着不可替代的作用,如在数学分析中用黑塞矩阵来判断函数的极值等。
把矩阵理论应用到这些数学学科中时,使很多问题变得简单明了.关键字: 正定矩阵;主子式;顺序主子式;特征值.研究矩阵的正定性,在数学理论或应用中具有重要意义,是矩阵论中的热门课题之一.正定矩阵具有广泛的应用价值,是计算数学、数学物理、控制论等领域中具有广泛应用的重要矩阵类,其应用引起人们极大的研究兴趣.本文首先给出了正定矩阵的定义,然后研究了正定矩阵的一些等价条件和一些正定矩阵的若干性质,最后简单的列举了一些正定矩阵在数学其它方面的应用.一、正定矩阵的定义定义1.设),,,(21n x x x f 是一个实二次型,若对任意的一组不全为零的实数n c c c ,,,21 都有0),,,(21>n c c c f ,则称),,,(21n x x x f 是实正定二次型,它所对应的对称矩阵为正定对称矩阵,简称正定矩阵.定义2.n 阶是对称矩阵A 称为正定矩阵.如果对于任意的n 维实非零列向量),,,(21n x x x f X =都有0>'A X X ,正定的是对称矩阵A 简称为正定矩阵.注:二次型的正定(负定)、半正定(半负定)统称为二次型及其矩阵的有定型,不具备有定型的二次型及其矩阵为不定.二次型的有定型与其矩阵的有定型之间具有——对应关系.因此,二次型的正定性判别可转化为对称矩阵的正定性的判别.二.正定矩阵的一些性质1.正定矩阵的充分必要条(1)n 元实二次型),,,(21n x x x f 正定⇔它的惯性指数为n . 证:设二次型),,,(21n x x x f 经过非退化矩阵实线性替换成标准=),,,(21n x x x f 2222211n n y d y d y d +++ (1)由“非退化线性替换保持正定性不变”可知),,,(21n x x x f 正定当且仅当2222211n n y d y d y d +++ 是正定的??由二次型2222211n n y d y d y d +++ 正定当且仅当i d 0>.n i ,, 2,1=.因此二次型正惯性指数为n .(2)一个是对称矩阵A 正定⇔A 与E 合同.既∃可逆矩阵C ,使得C C A '=. 在证明此条件之前先给出一个定义及两个定理:定义:任意一个实数域上的二次型,经过一适当的非退化线性替换可变成221221r p p z z z z ---+++称为实二次型),,,(21n x x x f 的规范形.定理:任意一个实数域上的二次型,经过一适当的非退化线性替换可变成规范形,且规范形是唯一的.以下就是上述从要条件的证明:证:正定二次型),,,(21n x x x f 的规范形为22221n y y y +++ (2)因此(2)式的矩阵为单位矩阵E .所以一个是对称矩阵是正定的当且仅当它与单位矩阵合同. (3) 实二次型AX X x x ax x x f T j i n i nj ijn ==∑∑==1121),,,( 正定⇔A 的顺序主子式全大于零.证:必要性:设二次型j i n i nj ij n x x a x x x f ∑∑===1121),,,(是正定的.对于每个k ,n k ≤≤1,令j i k i kj ij k k x x a x x f ∑∑===111),,(我们来证k f 是一个k 元的正定二次型.对于任意一组不全为零的实数k c c ,,1 ,有0)0,0,,,(),,(1111>==∑∑== k j i k i kj ij k k c c f c c a c c f因此),,(1k k x x f 是正定的.由上面的推论,k f 的矩阵的行列式n k a a a a kkk k ,,101111=>,这就证明了矩阵A 的顺序主子式全大于零. 充分性:对n 作数学归纳法当1=n 时,21111)(x a x f =由条件011>a ,显然有)(1x f 是正定的.假设充分性的论断对于1-n 元二次型已经成立,现在来证n 元的情形.令⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=----1,11,11,1111n n n n a a a a A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-n n n a a ,1,1 α于是矩阵A 可以分块写成⎥⎦⎤⎢⎣⎡'=nn a A A αα1既然A 的顺序主子式全大于零,当然1A 的顺序主子式也全大于零.由归纳假定,1A 是正定矩阵,换句话说,有可逆的1-n 级矩阵G 使11-='n E G A G这里1-n E 代表1-n 级单位矩阵,令 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1001G C ,于是 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡''=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡'⎥⎦⎤⎢⎣⎡'='-nn n nn a G G E G a A G AC C αααα1111100100再令⎥⎦⎤⎢⎣⎡'=-10-12αG EC n 有⎥⎦⎤⎢⎣⎡'-⎥⎦⎤⎢⎣⎡''⎥⎦⎤⎢⎣⎡'-=''--1010111-n 2112ααααG E a G G E G E C AC C C n nn n ⎥⎦⎤⎢⎣⎡''-=-ααG G a E nn n 001 令21C C C = , 则a G G a nn =''-αα,于是⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡='a AC C 11 再取行列式 , a A C =2,由条件,0>A .因此0>a .显然有⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡a a a 111111111 这就是说,矩阵A 与单位矩阵合同,因之,A 是正定矩阵,或者说,二次型 ),,,(21n x x x f 是正定的.(4) 一个是对称矩阵A 正定⇔A 的主子式全大于零. 证:必要性:对A 的任一k 阶主子式为:⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=k k k k k k i i i i i i i i i i ii i i i i i i k a a a a a a a a a A 2122212k 12111存在某个排列矩阵P ,使AP P '的k 阶顺序主子式为k A ,因为0>A ,所以02>='='P A P A P AP P由矩阵充要条件(3)知0>k A .充分性:由A 的主子式全大于零知: A 的顺序主子式全大于零.再由充要条件(3)知“充分性”成立.(5) 一个是对称矩阵A 正定⇔A 的特征值全大于零.证:必要性:由于对称矩阵A 是正定矩阵.因为∃一个正交矩阵T ,使AT T '成对角型的对角线上的元素均为正值.又由对角线的元素又为A 的所有特征值. 因此A 的特征值均为正数.充分性:当对称矩阵A 的特征根都为正数时,对角型矩阵AT T '对角线上的元素均为正数.因为AT T '为正定矩阵,又由于T 为正交阵.所以A 是正定阵.(6)A 、B 是是对称矩阵,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡=B A C 00正定⇔A 、B 均正定.证:必要性:A 、B 因为是对称矩阵.所以C 是实对称矩阵.又因为C 是正定的由充分必要条件(4)知:A 、B 均为正定的充分性:因为A 、B 是正定. 所以∃正交矩阵P 、Q 使得AP P '、BQ Q '为对角阵.所以C 可经合同变换化为对角型,且对角线上的元素为A 、B 的特征值且都大于零.所以C 正定. 2.性质:设矩阵A 为n 阶实方阵,则下列命题等价. <1>A 是正定矩阵. <2>1-A 是正定矩阵.<3>A '是正定矩阵. <4>A A '+是正定矩阵.<5>对任意n 阶可逆矩阵P ,AP P '是正定矩阵.<6>A 的各阶主子矩阵是正定矩阵.证:<1>⇒<2> 若A 是正定的,则存在实可逆矩阵C ,使C C A '=,因为)()(1111'='=----C C C C A又因为C 可逆,于是1-C也是是可逆矩阵所以1-A 也是正定矩阵.⇒<3> 因为A 是正定矩阵,于是存在可逆C 使C C A '=,则C C C C C C A '='''=''='))(()(所以A '是正定矩阵.⇒<4> 因为A 是正定矩阵,于是A A '=,则A A A 2='+.又因为∀nC X ∈都有0>'A X X ,所以02>'A X X ,即0)2(>'X A X所以A 2正定矩阵,因此A A '+就是正定矩阵.⇒<5> 因为A 是正定矩阵,所以∀nC X ∈使得 0>'A X X .令PY X =, 则有nC X ∈为任意的,则Y 为任意的.因此0>''APY P Y因此AP P '为正定矩阵.⇒<6> 设n n ij a A ⨯=)(是正定的,A 的任意k 级主子式对应的矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=k k k k k k i i i i i i i i i i ii i i i i i i k a a a a a a a a a A 212221212111设A 与k A 的二次型分别为AY Y '和AX X ',对任意=0X 0),,(21≠'n i i i b b b 取),,,(210n c c c Y =≠0,其中=k c 12,(,,0k n b k i i i =⎧⎨⎩),其它 n k ,,21= 由A 正定知0>'A Y Y ,故0>'A X X 既AX X '是正定的.因此k A 正定,所以A 的各阶主子矩阵是正定矩阵. 还可以由上面的充分必要条件(4)知A 的各阶主子式都大于零可以推得A 的各阶主子矩阵是正定矩阵.以上给出了正定矩阵的一些充分必要条件及性质,以下我们就来探讨一以下正定矩阵在一些方面的应用.三.正定矩阵的应用(1)从二次型理论的起源,既从化二次型曲线和二次型曲面为标准形的问题入手, 我们发现二次型理论对二次型理论对二次型曲线和二次型曲线的方程的化简有着重要的意义. 例1.利用直角坐标变换化简如下二次曲面的方程,032682223222=++--+++z y x xy z y x 其中)1,3,4(),,,(--='='B z y x X⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=200021013A 解:作平移变换:),,(,321ααααα='-=Y X 则有03)(2)()(=+-'+-'-αααY B Y A Y即0322=+'-'+'+'-'-'αααααB Y B A AY A Y AY Y 令32+'-'=αααβB A又因为A A AY A Y =''=',αα,所以0)(2=+'--'βαY B A AY Y适当的选取,α使B A =α,由秩=A 秩A 3=,知:B A =α(线性方程组)有唯一解:211321===ααα,由B A ',,α可得29-=β,又由于A 是实可逆矩阵,所以存在正交矩阵T ,使得 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡='321λλλAT T 使得25-525523,21=+==λλλ,, 为A 的特征根作正交线性替换)(,321Z Z Z Z TZ Y '''='=,,,则 23222123322221125-52552Z Z Z Z Z Z AY Y '+'++'='+'+'='λλλ 即原方程可化简为02552552232221='-+'++'Z Z Z (2)用正定二次型的理论来判定多元函数极值存在的充分必要条件是很方便的.定义1.设n 元函数),,,()(21n x x x X f =在n n R x x x X ∈'=),,(,21 的某个领域内有一阶,二阶连续函数偏导数,记)(),()(21X f x fx f x f X f n∇∂∂∂∂∂∂=∇,,, 称为函数)(X f 在点)(21'=n x x x X ,,, 处的梯度,或记为)(x gradf .定义2. 设n 元函数)(x f 对各自变量具有二阶连续偏导数,则矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n n n x x x x x x x x x x xx x x x x x x f f f f f f f f f x H212221212111)( 称作是)(x f 在n P 点的黑塞矩阵.)(X H 是由)(x f 的2n 个二阶偏导数构成的n 阶方阵是对称矩阵.定理1.(极值的必要条件) 设n 元函数)(x f 其中)(21n x x x X ,,, =的对各自变量具有一阶连续偏导数,n n R x x x X ∈=),,,(002010 是)(x f 的一个驻点,则)(x f 在)002010n x x x x ,,,( =取得极值的必要条件是0)()(r n210x x x fx f x f x adf g ='∂∂∂∂∂∂=,,, 定理 2.(极值的充分条件) 设函数)(x f 在点的某个领域内有一阶、二阶连续偏导数,且0))()()(()(n02010=∂∂∂∂∂∂=∇x x f x x f x x f x f ,,, 则: (1)当)(0x H 为正定矩阵时,)(0x f 为)(x f 的极小值. (2) 当)(0x H 为负定矩阵时,)(0x f 为)(x f 的极大值. (3) 当)(0x H 为不定矩阵时,)(0x f 不是)(x f 的极值.例2.求函数321212221321212),,(x x x x x x x x x f ++++=的极值. 解:因为22,122,123331221211+=∂∂+=∂∂+=∂∂x x f x x x f x x x f又因为0,0,0321=∂∂=∂∂=∂∂x f x f x f 得驻点)1,144,24(,)1,0,0(10'--='=X X .)(x f 得各二阶偏导数为:2,0,2,2,12,623231222*********12=∂∂=∂∂∂=∂∂=∂∂∂=∂∂∂=∂∂x fx x f x f x x f x x f x x f 得矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=20202122126)(1x X H在0X 点处,又得矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=20202122120)(0X H , 而)(0X H 的顺序主子式 0152det ,0144212120det ,0det 321<-=<-===H H H故)(0X H 不定,0X 不是极值点,在点1X 处,有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2020212212144)(1X H而)(1X H 的顺序主子式02802020212212144det 014421212144det ,0144det 321>==>==>=H H H ,故)(1X H 为正定矩阵. )1,144,24(1'--=X 为极小值点.极小值6913)1,144,24()(1-=--=f x f例3.正定矩阵与柯西不等式 我们学过柯西不等式的表达式为∑∑∑===≤ni i ni ini i i y x y x 022.同时,也可将其用内积的形式来表示为βαβα≤⋅.设矩阵()ij a A =是一个n 阶正定矩阵,对任意向量()321,,,x x x =α,()321,,,y y y =β,我们定义∑∑===⋅n i nj jiij yx a 00βα,从中我们可以看出这是n 维向量的内积.相反,我们可以得出,对于n维向量的任意一种内积,一定存在一个n 阶正定矩阵()ij a A =使得对任意向量α和β可以∑∑===⋅n i nj j i ij y x a 00βα来定义.因此,给定了一个n 阶正定矩阵,在n 维向量间就可以由这个矩阵定义一个内积,从而可以得到如下相应柯西不等式:∑∑∑∑====≤ni j i ijn i n j jiij ni ji ij y y ax x a yx a 000证明:不等式32212322213221232221132332213322112)(2y y y y y y y x x x x x x x y x y x y x y x y x y x y x --++--++≤----++对所有的321,,x x x 和321,,y y y 均成立.证:有题意可得βα⋅是由矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=210121012A 所定义的,则可以得到矩阵A 的顺序主子式 04210121012,032112,02>=---->=--> 因此矩阵A 是正定矩阵,所以该不等式是由正定矩阵A 所确定的内积产生的柯西不等式,既不等式成立.从该例题中也可将不等式推广为:∑∑∑∑∑∑=-=+=-=+=-=++--≤+-ni n i i i in i n i i i i n i n i i i i iii y y yxx x y x yx y x 1111211112111112)(2其中*N n ∈,),,2,1(,n i y x i i =是任意实数.四.结束语本文针对正定矩阵有了深刻的理解.本文探讨了矩阵的各类性质及在不等式、多元函数极值问题中的应用.作为在矩阵中占有特殊地位的正定矩阵,其应用的范围也更加广泛,但由于本人目前能力有限,待做深入研究.参考文献:1.王萼芳、石生明,高等代数[M].北京:高等代数出版社.2003.205-236.2.董可荣、包芳勋,矩阵思想的形成与发展[J].自然辩证法通讯。
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1.掌握网络图、一级路矩阵、二级路矩阵的定义.
2.了解矩阵的简单应用.
[基础·初探]
1.矩阵的相关知识
(1)矩阵的概念及表示方法.
(2)矩阵的计算:二阶矩阵与平面列向量的乘法,两个二阶矩阵之间的乘法.
(3)常见的几何变换:恒等、伸压、反射、旋转、投影及切变变换,掌握它们的矩阵表示.
(4)二阶矩阵对应的几何变换均是线性变换.
(5)矩阵的乘法的几何意义在于对应变换的复合.
(6)矩阵的乘法满足结合律,但不满足交换律、消去律.
(7)逆矩阵的概念:掌握哪些(变换对应的)矩阵是可逆的,投影变换矩阵是重要的不可逆矩阵的例子.
(8)利用逆矩阵公式或者行列式法求逆矩阵;从几何变换上分析二元一次方程组的解.
(9)特征值与特征向量的概念、求法及其应用.
2.网络图与路矩阵
(1)在数学中,通常把像如图2-6-1这样表示关系的图形称为网络图,其中的交点A,B,C称为结点.
图2-6-1
(2)网络图所对应的反映从一个结点直达另一个结点的交通情况的矩阵叫做一级路矩阵,而从某个结点出发,先经过一个结点,再到达另外一个结点的交通情况的矩阵称为二级路矩阵.
(3)一级路矩阵与二级路矩阵的区别在于从一个结点到另一个结点是直达,还是间接到达.
右图对应的一级路矩阵M =,
二级路矩阵N =.
3.求解矩阵应用题的方法及技巧
对于应用题,我们要读懂题意,如果还没弄清题意就去做题,则很容易出错.应用题主要考查分析能力、转化能力及运算能力.因此,我们要加强这方面能力的培养与训练,在解与矩阵有关的应用题时,要学会寻找分析问题和解决问题的突破口,在解题中提高自己的综合能力.
4.种群问题的数学模型
教材P 78例6种群问题的数学模型. ⎣⎢⎡⎦
⎥⎤a n +1b n +1=M ⎣⎢⎡⎦⎥⎤a n b n =⎣⎢
⎡⎦⎥⎤a b c d ⎣⎢⎡⎦
⎥⎤
a n
b n ,其中{a n },{b n }表示两个相互影响的种群X ,Y 随时间段变化的数量.若起初的种群数量β=⎣⎢⎡⎦⎥⎤
a 1
b 1,则经过n 个时段后的种群数量
为⎣⎢⎡⎦⎥⎤a n +1b n +1,且⎣⎢⎡⎦⎥⎤a n +1b n +1=M n ⎣⎢⎡⎦⎥⎤
a 1
b 1
.若矩阵M 的特征值λ1,λ
2对应的特征向量分别为
α1,
α2,且β=m α1+k α2,m ∈R ,k ∈R ,则⎣⎢⎡⎦
⎥⎤a n +1b n +1=M
n ⎣⎢⎡⎦⎥⎤a 1b 1=M n β=M n (m α1+k α2)=
m M n α1+k M n α2=mλn 1α1+kλn 2α2(n ∈N *
).
[质疑·手记]
预习完成后,请将你的疑问记录,并与“小伙伴们”探讨交流:
疑问1: 解惑: 疑问2: 解惑: 疑问3: 解惑:
2件一等
品,1件二等品,B 中装有6件外观相同的产品,其中1件一等品,5件二等品.现任取A ,B 中的一个箱子,从中取出1件为一等品的概率是多少?
【精彩点拨】 找到基本量之间的关系,将其转化成矩阵问题.
【自主解答】 设取出一等品的可能性为X ,取出二等品的可能性为Y ,
则取出一个箱子的概率可表示为M =
⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤1212
A B
, 从两个箱子中取出1件一等品和1件二等品的概率可以表示为
N =,
故所求概率为
=⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤512712
X Y
,
即任取A,B中的一个箱子,从中取出1件一等品的概率为5
12.
4种,某天该公司的销售情况如下表所示(单位:台):
C为800元/台,D为800元/台,求Ⅱ型号电脑在这天获得的总利润是多少?
【导学号:30650057】【精彩点拨】理清表格中数据所反映的基本关系,合理转化为矩阵的相关问题,从而求解.
【自主解答】由题意得Ⅱ型号电脑的销量为,
不同品牌的平均利润为
A
B
C
D
⎣
⎢
⎢
⎡
⎦
⎥
⎥
⎤
1 000
1 200
800
800
,
∴[]
1253
⎣
⎢
⎢
⎡
⎦
⎥
⎥
⎤
1 000
1 200
800
800
=[]
1×1 000+2×1 200+5×800+3×800=[]
9 800.
∴Ⅱ型号电脑在这天获得的总利润为9 800元.
中某一个城市出发,直达另一个城市,那么他有几种选择?
图2-6-2
【精彩点拨】 根据网络图看清方向,找准位置关系,正确写出矩阵. 【自主解答】 用矩阵M 来刻画从某一城市直接到达另一城市的交通情况,则
M =,
其中第i 行第j 列元素表示的是从第i 个城市到第j 个城市的直达交通情况,i =1,2,3,j =1,2,3.例如,第1行第3列数字2表示从A 城市出发直达C 城市的走法只有2种.
2-6-3
所示:
明文X ――→加密密文Y ――→发送密文Y ――→解密明文X .
图2-6-3
已知加密方式为:把发送的数字信息写为a 11,a 21,a 12,a 22的形式,先左乘矩阵A =⎣⎢
⎡⎦⎥⎤ 1 4-2
2,再左乘矩阵B =⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤65 -25145 -85,得到密文Y ,现在已知接收方得到的密文为4,12,32,64,试破解该密码.
【精彩点拨】 解与密码等有关问题的关键是明确加密与解密过程的实质就是矩阵的乘法.
【自主解答】 由题意知 BA =
⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤65 -25145 -85⎣⎢
⎡⎦
⎥⎤ 1 4-2 2=⎣⎢⎡⎦⎥⎤
2 46 8, ∴(BA )-1=
⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤-1 1234 -14.
∵(BA )X =⎣⎢
⎡⎦⎥⎤
4 3212 64, ∴X =(BA )-1⎣⎢
⎡⎦
⎥⎤
4 3212 64
=
⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤-1 1234 -14⎣⎢
⎡⎦⎥⎤ 4 3212 64 =⎣⎢
⎡⎦
⎥⎤
2 00 8,即发送的数据信息是2,0,0,8.
和狐狸数量的相互影响.为了简便起见,不妨假设;
(1)由于自然繁殖,兔子数每年增长10%,狐狸数每年减少15%;
(2)由于狐狸吃兔子,兔子数每年减少狐狸数的0.15倍,狐狸数每年增加兔子数的0.1倍;
(3)第n 年时,兔子数量用R n 表示,狐狸数量用F n 表示;
(4)初始时刻(即第0年),兔子数量R 0=100只,狐狸数量F 0=30只. 请用所学知识解决以下问题:
(1)列出兔子与狐狸的生态模型(即R n ,F n 的关系式); (2)求R n ,F n 关于n 的关系式;
(3)讨论当n 越来越大时,兔子与狐狸的数量能否达到一个稳定的平衡状态,说明你的理由.
【导学号:30650058】
【精彩点拨】 理清题中的相关关系,准确列式将其转化为矩阵的特征值与特征向量以及A n α的应用问题.
【自主解答】 (1)R n =1.1R n -1-0.15F n -1, F n =0.1R n -1+0.85F n -1(n ≥1). (2)设αn =⎣⎢⎡⎦⎥⎤R n F n ,
M =⎣⎢
⎡⎦
⎥⎤
1.1 -0.150.1 0.85, ∴αn =Mαn -1=M (Mαn -2)=…=M n α0(n ≥1). 易求得矩阵M 的特征多项式为: f (λ)=⎪⎪⎪⎪⎪⎪
⎪⎪
λ-1.1 0.15-0.1 λ-0.85 =λ2-1.95λ+0.95.
令f (λ)=0,得λ1=1,λ2=0.95. λ1=1对应的一个特征向量α1=⎣⎢⎡⎦⎥⎤
32,
λ2=0.95对应的一个特征向量α2=⎣⎢⎡⎦⎥⎤
11.
又α0=⎣⎢⎡⎦⎥⎤100 30=70⎣⎢⎡⎦⎥⎤32-110⎣⎢⎡⎦
⎥⎤
11=70α1-110α2,
∴αn =M n α0=70λn 1α1-110λn
2α2
=70×1n
×⎣⎢⎡⎦⎥⎤32-110×0.95n ×⎣⎢⎡⎦
⎥⎤11
=⎣⎢⎢⎡⎦
⎥⎥⎤
210-110×0.95n 140-110×0.95n ,
∴R n=210-110×0.95n,F n=140-110×0.95n(n≥1).
(3)当n越来越大时,兔子与狐狸的数量能达到一个稳定的平衡状态.理由如下:当n越来越大时,0.95n→0,则R n,F n分别趋向于常数210,140,即随着时间的增加,兔子与狐狸的数量逐渐增加.当时间充分长后,二者的数量可以达到一个稳定的平衡状态.
[真题链接赏析]
(教材第81页习题2.6第3题)写出如图所示的网络表示的一级路矩阵(图2-6-4(2)的圆圈表示自己到自己有1条线路).
图2-6-4
如图2-6-5是由五个点A,B,C,D,E和连结它们的一些线组成的一个图,其相邻矩阵为__________.
图2-6-5
【命题意图】本例主要考查矩阵在解决网络方面的应用及转化与化归能力.
【解】
.
我还有这些不足:
(1)
(2)
我的课下提升方案:
(1)
(2)。