矩阵分析PPTPPT课件
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《矩阵分析》课件
方阵 行数和列数相等的矩阵称为方阵。
01
对角矩阵
除主对角线外的元素全为零的方阵称 为对角矩阵。
03
对称矩阵
设$A = (a_{ij})$为$n$阶方阵,若对任意$i, j$都有$a_{ij} = a_{ ji}$,则称$A$为对称矩
阵。
05
02
零矩阵
所有元素都是零的矩阵称为零矩阵,记作 $O$。
04
非零行的首非零元所在列在上一行的 首非零元所在列的右边。
同一行的所有非零元均在首非零元的 右边。
线性无关组与基础解系
线性无关组:一组向量线性无关当且仅当它们不能 由其中的部分向量线性表示出来。换句话说,只有 当这组向量中任何一个向量都不能由其余向量线性 表示时,这组向量才是线性无关的。
基础解系中的解向量线性无关。
当B=I时,广义特征值问题退化为普通的特征值问题。此外,广义特征值问题可以通 过相似变换转化为普通的特征值问题进行求解。
06
CATALOGUE
矩阵函数与微分学在矩阵分析中应用
矩阵函数定义及性质
矩阵函数的性质 矩阵函数的转置、逆和行列式等运算也遵循相应的矩
阵运算规则。
矩阵函数的定义:设$A(t)=(a_{ij}(t))$是一个 $ntimes n$矩阵,其元素$a_{ij}(t)$是变量$t$ 的函数,则称$A(t)$为矩阵函数。
Gauss消元法原理
LU分解求解线性方程组
通过行变换将矩阵化为上三角矩阵, 从而解线性方程组。
将Ax=b转化为LUx=b,通过前向替 换和后向替换求解。
LU分解定义
将矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个 上三角矩阵U的乘积。
QR分解原理及实现
QR分解定义
大学数学矩阵ppt课件
,达到降维的目的。
矩阵运算过程
02
构建协方差矩阵,计算特征值和特征向量,选择主成分进行投
影。
应用场景
03
高维数据处理、数据可视化、异常检测等。
图像处理和计算机视觉中矩阵运算实例
图像处理基础
图像可以表示为矩阵,矩阵运算可用于图像处理的各种操作,如 滤波、变换等。
计算机视觉应用
矩阵运算在计算机视觉领域有广泛应用,如目标检测、图像分割等 任务中的特征提取和降维处理。
拓展延伸:广义逆矩阵、张量等概念简介
广义逆矩阵
介绍广义逆矩阵的概念、性质及其在解决实际问题中的应用,如最小二乘法等。
张量简介
引入张量的概念、性质及其在数学、物理和工程领域的应用,为学生提供更广阔的视野。
THANKS
感谢观看
适用于求解中小规模线性方程组,具有计算简单、直观易懂等优点。
矩阵求逆方法及性质讨论
要点一
矩阵求逆方法
包括伴随矩阵法、初等行变换法等,用于求解方阵的逆矩 阵。
要点二
逆矩阵性质讨论
探讨逆矩阵的唯一性、性质及其在线性方程组求解中的应 用。
线性方程组解存在性判定
齐次线性方程组解存在性 判定
利用系数矩阵的秩与增广矩阵的秩之间的关 系,判断齐次线性方程组是否有非零解。
具体实例
卷积神经网络中的卷积运算、图像压缩中的离散余弦变换等。
机器学习算法中优化问题转化为矩阵形式求解
机器学习优化问题
许多机器学习算法可以转化为优 化问题进行求解,如线性回归、
支持向量机等。
矩阵形式表示
优化问题可以表示为矩阵形式,便 于使用矩阵运算进行高效求解。
求解方法
常用的求解方法包括梯度下降法、 牛顿法等,这些方法可以通过矩阵 运算实现并行计算,提高求解效率 。
矩阵分析课件-第六章
cos A B=cosA cos B sin A sin B
dt
dt
d cos At=A sin At=-sin At A
dt
6 det eA=etrA,其中trA是A 的迹
7 cos A= 1 eiA+e-iA ,sinA= 1 eiA-e-iA
2
2i
8 sin2 A+cos2 A=E,sin -A=-sin A,cos -A =cosA
9当AB=BA时,有sin A B=sin A cos B cos A sin B
D
i
其中
D
J
i
=
D/ i Di
1
di-1
!Ddi-1
i
D/ i
Di
dixdi
设D = E-A =-1 p1 -2 p2 -s ps
i
j, i
j
, pi是i的代数重复度;
pi
d
,
i
D i =D i = =Ddi-1 i =0, D Ji =0,
故:D A=0.
f (k) j =p(k) j ,j=1,2, ,s;k=0,1, ,dj-1
即f x与p 在A的影谱上有相同的值, 则矩阵函数f A定义为:
f A=pA 称p 为f A的定义多项式。
定理6.2.1:设A
Cnn,J为A的若当标准形,P
Cnn n
且A=PJP-1,函数 f x 在A的影谱上有定义,
ln E+A的幂级数展开式见p201
&6.4 矩阵指数函数与矩阵三角函数
由定理5.5.3知:对任意n阶方阵A
e
At=
k=0
Aktk, k!
sin At= k=0
矩阵分析课件(1-1,4)
其中k , l 表示数域F中的任意数, , 表示V中任意元素. 称这样的V 为数域F 上的线性空间.
显然, 例1.1.1 1.1.3都是实数域R上的线性空间.下面再举 几个例子 :
例1.1.4 设A为实m n矩阵, 易证 : 齐次线性方程组Ax 0的所有 解(包括零解)的集合构成实数域R上的线性空间.这个空间为方 程组 Ax 0的解空间, 也称为矩阵A的核或零空间, 常记为N ( A).
称n阶方阵
a11 a21 P= a n1
a12 a22 an 2
a1n a2 n ann
是由基1 , 2 ,
, n到基1 , 2 ,
, n的过渡矩阵。于是上 ,n ) P
式可写成(1 , 2 ,
, n)=(1 , 2 ,
n n
1=(0,0,
T ,1)是 Rn的一组基,称 1 , 2 , , n为Rn的
标准正交基。
例1.2.1 试证:线性空间 R[ x ]n a0 a1 x
是n维的,并求a0 a1 x ,( x a )n1 下的坐标。
an1 x n1 ai R
定义1.3.1 设W 为域F 上的n维线性空间V的子集合,若 W 中元素满足
(1) 若, W , 则+ W ; (2) W , F , 则 W .
则称W 是线性空间V的一个子空间。
a1i a 2i , n ) ani
( i 1, 2,
, n)
把这n个关系式用矩阵可表示为
( 1 , 2 , , n ) (1 , 2 , a11 a21 , n ) a n1 a12 a22 an 2 a1n a2 n ann
显然, 例1.1.1 1.1.3都是实数域R上的线性空间.下面再举 几个例子 :
例1.1.4 设A为实m n矩阵, 易证 : 齐次线性方程组Ax 0的所有 解(包括零解)的集合构成实数域R上的线性空间.这个空间为方 程组 Ax 0的解空间, 也称为矩阵A的核或零空间, 常记为N ( A).
称n阶方阵
a11 a21 P= a n1
a12 a22 an 2
a1n a2 n ann
是由基1 , 2 ,
, n到基1 , 2 ,
, n的过渡矩阵。于是上 ,n ) P
式可写成(1 , 2 ,
, n)=(1 , 2 ,
n n
1=(0,0,
T ,1)是 Rn的一组基,称 1 , 2 , , n为Rn的
标准正交基。
例1.2.1 试证:线性空间 R[ x ]n a0 a1 x
是n维的,并求a0 a1 x ,( x a )n1 下的坐标。
an1 x n1 ai R
定义1.3.1 设W 为域F 上的n维线性空间V的子集合,若 W 中元素满足
(1) 若, W , 则+ W ; (2) W , F , 则 W .
则称W 是线性空间V的一个子空间。
a1i a 2i , n ) ani
( i 1, 2,
, n)
把这n个关系式用矩阵可表示为
( 1 , 2 , , n ) (1 , 2 , a11 a21 , n ) a n1 a12 a22 an 2 a1n a2 n ann
《MATLAB矩阵分析》PPT课件
整理ppt
24
2.三角阵 三角阵又进一步分为上三角阵和下三角阵, 所谓上三角阵,即矩阵的对角线以下的元 素全为0的一种矩阵,而下三角阵则是对角 线以上的元素全为0的一种矩阵。
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25
(1) 上三角矩阵 求矩阵A的上三角阵的MATLAB函数是triu(A)。 triu(A)函数也有另一种形式triu(A,k),其功能是 求矩阵A的第k条对角线以上的元素。例如,提取 矩阵A的第2条对角线以上的元素,形成新的矩阵 B。 (2) 下三角矩阵 在MATLAB中,提取矩阵A的下三角矩阵的函数 是tril(A)和tril(A,k),其用法与提取上三角矩阵的 函数triu(A)和triu(A,k)完全相同。
(6) 帕斯卡矩阵 我们知道,二次项(x+y)n展开后的系数随n 的增大组成一个三角形表,称为杨辉三角 形。由杨辉三角形表组成的矩阵称为帕斯 卡(Pascal)矩阵。函数pascal(n)生成一个n阶 帕斯卡矩阵。
整理ppt
14
• 杨辉三角是一个由数字排列成的三角形数表,一般形式如下: 1 11 121 1331 14641 1 5 10 10 5 1 1 6 15 20 15 6 1 ...................................................... 杨辉三角最本质的特征是,它的两条斜边都是由数字1组成的,而其 余的数则是等于它肩上的两个数之和。
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35
2.矩阵的范数及其计算函数 MATLAB提供了求3种矩阵范数的函数,其 函数调用格式与求向量的范数的函数完全 相同。
整理ppt
36
在线性方程组Ax=b两边各左乘A-1,有 A-1Ax=A-1b 由于A-1A=I,故得 x=A-1b 例3.8 用求逆矩阵的方法解线性方程组。 命令如下: A=[1,2,3;1,4,9;1,8,27]; b=[5,-2,6]'; x=inv(A)*b
矩阵分析第4章课件
矩阵满秩分解不唯一;但同一矩阵的两个满
秩分解的因式矩阵之间存在密切的关系( 见P153,定理4.1.2).
ACrmn r=rank A min{m,n} A的秩等于它的行秩、列秩或行列式秩。A的行( 列)秩是它的最大线性无关组的行(列)数;A 的行列式秩是它的非0子式的最大阶数。 A=BC rank A rank B & rank A rank C
1
初等变换与初等矩阵性质
①3类初等矩阵都是可逆的(行列式不为0). ②将A依次作初等矩阵P1,…,Pr对应的行(列)初等变
换等价于左(右)乘A以可逆矩阵Pr,…,P1(P1,…,Pr).
③可适当选第一类初等矩阵的乘积P使PA(AP)的 行(列)是A的行(列)的任意排列.可适当选第三类 初等矩阵P(i,j(k))中的k使P(i,j(k))A的(i,j) 元变为0.可适当选第二类初等矩阵P(i(k))中的k 使P(i(k))A的非零(i,i)元变为1.综合起来推出: Er 0 存在初等矩阵的乘积P和Q,使 PAQ= 0 0 m n 其中r=rank A.一般地,ACr 都 Er 0 存在m,n阶可逆阵P和Q使 PAQ=
a11 a1n AB ann
b11 b1n a11b11 * bnn annbnn
a11 a1n 1/ a11 * 1 1 A , aii 0 det A 0 A det A a 1/ a nn nn
1 C11 1 2 C21 1 C22 2 n Cn1 1 Cn 2 2 ... Cnn n
矩阵分析课件精品PPT
典型例题解析
例1
求矩阵A的特征值和特征向量,其中A=[[3,1],[2,2]]。
例2
已知矩阵A的特征值为λ1=2, λ2=3,对应的特征向量为 α1=[1,1]T, α2=[1,-1]T,求矩阵A。
解析
首先求出矩阵A的特征多项式为f(λ)=(λ-1)(λ-4),解得特 征值为λ1=1, λ2=4。然后分别将特征值代入(A-λI)x=0求 解对应的特征向量。
应用举例
通过克拉默法则求解二元、三元线性方程组,并验证解的正确性 。
典型例题解析
01
例题1
求解三元线性方程组,通过高斯消元 法得到增广矩阵的上三角形式,然后 回代求解未知数列向量x。
02
03
例题2
例题3
判断四元线性方程组的解的情况,通 过计算系数矩阵的行列式|A|以及替换 列向量后的矩阵行列式|Ai|,根据克 拉默法则判断方程组的解是唯一解、 无解还是无穷多解。
特殊类型矩阵介绍
01
02
03
04
方阵
行数和列数相等的矩阵称为方 阵。
零矩阵
所有元素都是零的矩阵称为零 矩阵。
对角矩阵
除主对角线外的元素全为零的 方阵称为对角矩阵。
单位矩阵
主对角线上的元素全为1,其 余元素全为0的方阵称为单位 矩阵。
矩阵性质总结
Байду номын сангаас
01
结合律
02
交换律
03 分配律
04
数乘结合律
数乘分配律
• 对于每一个特征值m,求出齐次线性方程组(A-mI)x=0的一个基础解系,则A对应于特征值m的全部特征向量(其中I是与A 同阶的单位矩阵)。
特征值和特征向量求解方法
2024版第5章矩阵分析ppt课件
矩阵函数以及矩阵微分方程等问题时,都可以利用若尔当标准型来简化
计算。
05
二次型及其标准型
二次型定义及性质
二次型定义
对称性
线性变换下的不变性
二次型的值
二次型是n个变量的二次多项式, 其一般形式为$f(x_1, x_2, ..., x_n) = sum_{i=1}^{n}sum_{ j=1}^{n} a_{ij}x_ix_j$,其中$a_{ij}$为常 数,且$a_{ij} = a_{ ji}$。
若尔当标准型简介
01
若尔当标准型定义
对于任意一个n阶方阵A,都存在一个可逆矩阵P,使得$P^{-1}AP=J$
为若尔当标准型,其中J由若干个若尔当块组成。
02
若尔当块
一个若尔当块是一个上三角矩阵,它的对角线上的元素相等,且对角线
上方的元素或者是1,或者是0。
03
若尔当标准型的应用
若尔当标准型在矩阵分析中有着广泛的应用,例如在求解矩阵的高次幂、
矩阵性质总结
结合律 $(AB)C = A(BC)$。
数乘结合律 $(kA)(lB) = kl(AB)$。
分配律
$(A + B)C = AC + BC, C(A + B) = CA + CB$。
数乘分配律
$(k + l)A = kA + lA, k(A + B) = kA + kB$。
02
矩阵变换与等价类
求解过程
先求出矩阵A的特征值,然后将其代 入(A-λE)X=0,解出对应的特征向量。
特征值和特征向量在矩阵分析中的应用
判断矩阵是否可对角化
如果矩阵A有n个线性无关的特征向量,则A可对角化。
《BCG矩阵分析法》课件
市场份额的测算方式
销售收入、销售数量、用户数等多方面指标的综合测算。
市场增长率的测算方式
历史数据分析、市场趋势预测、竞争对手情况等多方面指标的综合考察。
BCG矩阵模型的调整
1 提高维度多样性
将市场份额和市场增长率两个维度进行扩展,以更全面地了解业务。
2 考虑其他因素的影响
加入其他因素,对企业的整体发展进行更加全面的分析。
2 品牌组合优化
BCG矩阵可以帮助企业评估品牌组合优劣,从而制定最优的品牌策略。
BCG矩阵在产品管理中的应用
产品创新
通过BCG矩阵的分析,发现新的市场需求或 产品缺口,及时调整和创新企业现有的产品 线。
产品组合优化
针对不同类型的产品,有效地优化产品组合, 提高企业生产效率和利润率。
BCG矩阵在战略规划中的应用
BCG矩阵的应用范围
产品组合优化
通过BCG矩阵的分类,针对不 同的产品制定不同营销策略, 从而优化产品组合。
市场整合战略
通过BCG矩阵的分析,指导不 同业务之间的协调和整合,避 免市场冲突和资源浪费。
团队管理
通过BCG矩阵的管理方法,更 好地管理团队,促进团队的协 作、发展和优化。
BCG矩阵的优缺点
现金奶牛业务
市场占有率高,但市场增长率 慢,可以通过控制成本实现稳 定利润。
洛克星与金牛星问题
1 洛克星业务
是指市场份额高,但其市场增长率低,并且这些业务通常占据企业流动资产的大部分。 洛克星业务应当对其盈利表现保持警惕,避免影响其他业务的繁荣发展。
2 金牛星业务
是指市场份额高,市场增长率低,且这些业务通常可以为企业提供现金流。企业应保持 对这类业务的关注,并确保其稳定经营。
战略制定
销售收入、销售数量、用户数等多方面指标的综合测算。
市场增长率的测算方式
历史数据分析、市场趋势预测、竞争对手情况等多方面指标的综合考察。
BCG矩阵模型的调整
1 提高维度多样性
将市场份额和市场增长率两个维度进行扩展,以更全面地了解业务。
2 考虑其他因素的影响
加入其他因素,对企业的整体发展进行更加全面的分析。
2 品牌组合优化
BCG矩阵可以帮助企业评估品牌组合优劣,从而制定最优的品牌策略。
BCG矩阵在产品管理中的应用
产品创新
通过BCG矩阵的分析,发现新的市场需求或 产品缺口,及时调整和创新企业现有的产品 线。
产品组合优化
针对不同类型的产品,有效地优化产品组合, 提高企业生产效率和利润率。
BCG矩阵在战略规划中的应用
BCG矩阵的应用范围
产品组合优化
通过BCG矩阵的分类,针对不 同的产品制定不同营销策略, 从而优化产品组合。
市场整合战略
通过BCG矩阵的分析,指导不 同业务之间的协调和整合,避 免市场冲突和资源浪费。
团队管理
通过BCG矩阵的管理方法,更 好地管理团队,促进团队的协 作、发展和优化。
BCG矩阵的优缺点
现金奶牛业务
市场占有率高,但市场增长率 慢,可以通过控制成本实现稳 定利润。
洛克星与金牛星问题
1 洛克星业务
是指市场份额高,但其市场增长率低,并且这些业务通常占据企业流动资产的大部分。 洛克星业务应当对其盈利表现保持警惕,避免影响其他业务的繁荣发展。
2 金牛星业务
是指市场份额高,市场增长率低,且这些业务通常可以为企业提供现金流。企业应保持 对这类业务的关注,并确保其稳定经营。
战略制定
矩阵分析考试重点.ppt
这说明 A B 为一个半正定H-阵。
类似地,可以证明另外一问。
习题3-23 设 A 是一个正定的H-阵, B 是一 个反H-阵, 证明: A B 是可逆矩阵.
证明: 由于 A是一个正定H-阵, 所以存在可
逆矩阵 Q 使得
A QHQ
这表明 A 是可逆的. 于是
A B A AA1B A I A1B
0 是 f 的特征值 0 是 A 的特征值
x1
(1,2,L
,
n
)
x2
Hale Waihona Puke M是f的属于0 的特征向量
x1
x2
M
是
xn
A的属于0
的特征向量
xn
18
第二章 矩阵与矩阵的Jordan标准形
主要掌握以下内容:
1、会求 矩阵的Smith标准形:
(1)初等变换法 (2)行列式因子法 (3)初等因子法
第一章 线性空间和线性变换
主要掌握以下内容: 1、能给出常见线性空间的基;
会求一个向量在给定基下的坐标; 会求两组基的过渡矩阵
1
例 1 实数域 R 上的线性空间R3 的一组基
(1, 0, 0), (0,1, 0), (0, 0,1)
例 2 实数域 R 上的线性空间R22 中的一组基
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 , 0 0 , 1 0 , 0 1
M
Ik
in
因才阵此 成 ,,立所只,以有这A当样与有J对i 为角in 一矩阶阵1 ,矩相这阵似表时。明上面J的为矩对阵角等矩式
2-6 设 A为数域 F上的 n 阶方阵且满足
A2 A ,证明: A 与对角矩阵
1
O
1
J
类似地,可以证明另外一问。
习题3-23 设 A 是一个正定的H-阵, B 是一 个反H-阵, 证明: A B 是可逆矩阵.
证明: 由于 A是一个正定H-阵, 所以存在可
逆矩阵 Q 使得
A QHQ
这表明 A 是可逆的. 于是
A B A AA1B A I A1B
0 是 f 的特征值 0 是 A 的特征值
x1
(1,2,L
,
n
)
x2
Hale Waihona Puke M是f的属于0 的特征向量
x1
x2
M
是
xn
A的属于0
的特征向量
xn
18
第二章 矩阵与矩阵的Jordan标准形
主要掌握以下内容:
1、会求 矩阵的Smith标准形:
(1)初等变换法 (2)行列式因子法 (3)初等因子法
第一章 线性空间和线性变换
主要掌握以下内容: 1、能给出常见线性空间的基;
会求一个向量在给定基下的坐标; 会求两组基的过渡矩阵
1
例 1 实数域 R 上的线性空间R3 的一组基
(1, 0, 0), (0,1, 0), (0, 0,1)
例 2 实数域 R 上的线性空间R22 中的一组基
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 , 0 0 , 1 0 , 0 1
M
Ik
in
因才阵此 成 ,,立所只,以有这A当样与有J对i 为角in 一矩阶阵1 ,矩相这阵似表时。明上面J的为矩对阵角等矩式
2-6 设 A为数域 F上的 n 阶方阵且满足
A2 A ,证明: A 与对角矩阵
1
O
1
J
2024年《波士顿矩阵分析》PPT课件
战略建议
对于瘦狗产品,企业应尽快退出该市场,以避免浪费资源 和时间。如果无法直接退出,则可以通过降低成本、提高 产品质量等手段来尽可能延长其生命周期。
11
03
波士顿矩阵应用步骤
2024/2/29
12
确定产品类型
现金牛产品
低市场增长率和高相对市场份额 的产品。
瘦狗产品
低市场增长率和低相对市场份额 的产品。
01
02
明星产品
高市场增长率和高相对市场份额 的产品。
03
04
问题产品
高市场增长率和低相对市场份额 的产品。
2024/2/29
13
分析市场增长率与相对市场份额
市场增长率
反映市场整体增长速度和潜力的指标 ,通常以年复合增长率或年均增长率 来衡量。
相对市场份额
企业在目标市场中的销售额占该市场 总销售额的比例,反映企业在市场中 的地位和竞争力。
2024/2/29
企业实力包括市场占有率,技术、设备、资金利用能力等,其中市场占有率是决定企业产品结构的内在 要素,它直接显示出企业竞争实力。
5
波士顿矩阵作用
帮助企业确定投资方向
通过波士顿矩阵分析,企业可以明确各个产 品的市场地位和盈利能力,从而确定投
波士顿矩阵可以帮助企业识别出哪些产品具 有发展潜力,哪些产品需要改进或淘汰,从 而优化产品组合,提高整体竞争力。
对于现金牛产品,企业应尽可能延 长其成熟期,通过提高产品质量、 降低成本、加强营销等手段来保持 其市场份额和盈利能力。
9
问题产品
1
定义
问题产品是指具有高市场增长率和低市 场份额的产品。
2
特点
这类产品通常需要大量投资以支持其高 速增长,但由于市场份额较小,因此可 能无法产生足够的现金流来支持这些投 资。
对于瘦狗产品,企业应尽快退出该市场,以避免浪费资源 和时间。如果无法直接退出,则可以通过降低成本、提高 产品质量等手段来尽可能延长其生命周期。
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03
波士顿矩阵应用步骤
2024/2/29
12
确定产品类型
现金牛产品
低市场增长率和高相对市场份额 的产品。
瘦狗产品
低市场增长率和低相对市场份额 的产品。
01
02
明星产品
高市场增长率和高相对市场份额 的产品。
03
04
问题产品
高市场增长率和低相对市场份额 的产品。
2024/2/29
13
分析市场增长率与相对市场份额
市场增长率
反映市场整体增长速度和潜力的指标 ,通常以年复合增长率或年均增长率 来衡量。
相对市场份额
企业在目标市场中的销售额占该市场 总销售额的比例,反映企业在市场中 的地位和竞争力。
2024/2/29
企业实力包括市场占有率,技术、设备、资金利用能力等,其中市场占有率是决定企业产品结构的内在 要素,它直接显示出企业竞争实力。
5
波士顿矩阵作用
帮助企业确定投资方向
通过波士顿矩阵分析,企业可以明确各个产 品的市场地位和盈利能力,从而确定投
波士顿矩阵可以帮助企业识别出哪些产品具 有发展潜力,哪些产品需要改进或淘汰,从 而优化产品组合,提高整体竞争力。
对于现金牛产品,企业应尽可能延 长其成熟期,通过提高产品质量、 降低成本、加强营销等手段来保持 其市场份额和盈利能力。
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问题产品
1
定义
问题产品是指具有高市场增长率和低市 场份额的产品。
2
特点
这类产品通常需要大量投资以支持其高 速增长,但由于市场份额较小,因此可 能无法产生足够的现金流来支持这些投 资。
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
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(3) ( , ) (, ) ( , )
(4) (, ) 0
这里 , , 是 V 中任意向量,k 为任意复数
,只有当 0 时 (,) 0 ,我们称带有
这样内积的 n 维线性空间 V 为酉空间。欧氏
空间与酉空间通称为内积空间。
例 1 设 C n 是 n 维复向量空间,任取
( a 1 ,a 2 , ,a n ) , ( b 1 ,b 2 , ,b n )
gij gij, (G)T G
定义:设 ACnn,用 A 表示以 A
的共轭复数为元素组成的矩阵,记
的元素
AH ( A)T
则称 A H 为 A 的复共轭转置矩阵。不难验证
复共轭转置矩阵Байду номын сангаас足下列性质:
(1) A H ( AT ) (2) (A B)H AH B H (3) (kA)H k AH (4) ( AB)H B H AH
4i 2 i 4 2i
(1)
2
i
i
1
4 2 i 1 2 i
6 1 2i 3i
( 2 ) 1 2 i
9
1
i
3 i 1 i 7
0 1 i 8i
(3)
1
i
0
4
i
8 i 4 i 0
3 1 3i 2i
(4)
1
3i
4
1
5
i
2 i 1 5 i 5
基底,对于V 中的任意两个向量
n
xii,
i1
那么 与 的内积
n
yjj
j1
n
n
n
(,)( xii, yii) xiyj(i,j)
i 1
j 1
i,j 1
令
g ij (i, j), i,j 1 ,2 , ,n
g11 g12
g1n
G
g
21
g 22
g
2
n
g
n
1
gn2
g
nn
称 G 为基底 i 的度量矩阵,而且
容易验证 ( , ) 是 C [ a , b ] 上的一个内
积,于是 C [ a , b ] 便成为一个酉空间。
例 3 在 n 2 维线性空间 C n n 中,规定
(A,B):Tr(ABH) 其中B H 表示 B 中所有元素取共轭复数后再 转置,容易验证 ( , ) 是 C n n 上的一 个内积,从而 C n n 连同这个内积一起成为
规定
(,) 1 x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n
容而易R 验n 成证为(一个,欧氏)空1 是间。R n如上果的规一定个内积,从
(,) 2 x 1 y 1 2 x 2 y 2 n x n y n
容易验证 ( , )2 也是R n 上的一个内积 ,这样 R n 又成为另外一个欧氏空间。
(5) 实对称矩阵 (6) 反实对称矩阵 (7) 欧氏空间的度量矩阵 (8) 酉空间的度量矩阵
内积空间的度量
定义:设 V 为酉(欧氏)空间,向量 V
的长度定义为非负实数
(,) 例 在 C 4 中求下列向量的长度
(1) (12i,i,3,2 2i) (2) (1,2,3,4)
解: 根据上面的公式可知
例 2 在 n m 维线性空间 R n m 中,规定 (A,B):Tr(ABT)
容易验证这是 R n m 上的一个内积,这样R n m
对于这个内积成为一个欧氏空间。
例 3 在线性空间 C [ a , b ] 中,规定
b
(f,g):a f(x)g(x)dx
容易验证( f , g ) 是 C [ a , b ] 上的一个内积,
酉空间。
内积空间的基本性质:
欧氏空间的性质:
(1) ( , k ) k ( , )
(2) ( , ) ( , ) ( , )
t
t
( 3) ( k i i , ) k i ( i , )
i1
i1
t
t
( 4 ) ( , k i i ) k i ( , i )
i1
i1
(3) ( , ) (, ) (, )
(4) (,) 0
这里 , , 是 V 中任意向量,k 为任意实数
,只有当 0 时 (,) 0 ,我们称带有
这样内积的 n 维线性空间 V 为欧氏空间。
例 1 在 R n 中,对于
( x 1 ,x 2 , ,x n ) , ( y 1 ,y 2 , ,y n )
矩阵分析
• 主讲教师:魏丰
第三章 内积空间,正规矩阵与H-阵
定义: 设V 是实数域 R 上的n 维线性空间,
对于 中V的任意两个向量 按, 照某一确
定法则对应着一个实数,这个实数称为 与
的内积,记为
(, ,并且) 要求内积满足
下列运算条件:
(1) (, ) (,)
(2) (k, ) k(, )
5196 21
14916 30
一般地,我们有: 对于 C n 中的任意向量
(a1,a2, ,an)
其长度为
n
ai 2
i 1
这里 a i 表示复数 a i 的模。
(5) ( A k )H ( A H )k (6) ( A H )H A (7) A A (8) ( A H )1 ( A 1)H
定义:设 ACnn ,如果 AH A ,那么称 A 为Hermite矩阵;如果 AH A,那么
称 A 为反Hermite矩阵。
例 判断下列矩阵是H-阵还是反H-阵。
规定
(,): () T a 1 b 1 a 2 b 2 a n b n
容易验证 ( , ) 是 C n 上的一个内积,从
而C n 成为一个酉空间。
例 2 设 C [ a , b ] 表示闭区间 [ a , b ] 上的所有
连续复值函数组成的线性空间,定义
b
(f,g):a f(x)g(x)dx
这样 C [ a , b ] 对于这个内积成为一个欧氏空间。
定义: 设 是复数域 上的 维线性空间,
对于 中的V 任意两个向C 量 n 按照某一确定 法 的则 内V积对,应记着为一个复数,,这并个 且复, 要数求称内为积满与足 下
列运算条件: ( , )
(1) (, ) ( , )
(2) (k, ) k(, )
酉空间的性质:
(1) ( , k ) k ( , )
(2 ) ( , ) ( , ) ( , )
t
t
( 3 ) ( k i i , ) k i ( i , )
i1
i1
t
t
( 4 ) ( , k i i ) k i ( , i )
i1
i1
定义:设 V 是 n 维酉空间, i 为其一组
(4) (, ) 0
这里 , , 是 V 中任意向量,k 为任意复数
,只有当 0 时 (,) 0 ,我们称带有
这样内积的 n 维线性空间 V 为酉空间。欧氏
空间与酉空间通称为内积空间。
例 1 设 C n 是 n 维复向量空间,任取
( a 1 ,a 2 , ,a n ) , ( b 1 ,b 2 , ,b n )
gij gij, (G)T G
定义:设 ACnn,用 A 表示以 A
的共轭复数为元素组成的矩阵,记
的元素
AH ( A)T
则称 A H 为 A 的复共轭转置矩阵。不难验证
复共轭转置矩阵Байду номын сангаас足下列性质:
(1) A H ( AT ) (2) (A B)H AH B H (3) (kA)H k AH (4) ( AB)H B H AH
4i 2 i 4 2i
(1)
2
i
i
1
4 2 i 1 2 i
6 1 2i 3i
( 2 ) 1 2 i
9
1
i
3 i 1 i 7
0 1 i 8i
(3)
1
i
0
4
i
8 i 4 i 0
3 1 3i 2i
(4)
1
3i
4
1
5
i
2 i 1 5 i 5
基底,对于V 中的任意两个向量
n
xii,
i1
那么 与 的内积
n
yjj
j1
n
n
n
(,)( xii, yii) xiyj(i,j)
i 1
j 1
i,j 1
令
g ij (i, j), i,j 1 ,2 , ,n
g11 g12
g1n
G
g
21
g 22
g
2
n
g
n
1
gn2
g
nn
称 G 为基底 i 的度量矩阵,而且
容易验证 ( , ) 是 C [ a , b ] 上的一个内
积,于是 C [ a , b ] 便成为一个酉空间。
例 3 在 n 2 维线性空间 C n n 中,规定
(A,B):Tr(ABH) 其中B H 表示 B 中所有元素取共轭复数后再 转置,容易验证 ( , ) 是 C n n 上的一 个内积,从而 C n n 连同这个内积一起成为
规定
(,) 1 x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n
容而易R 验n 成证为(一个,欧氏)空1 是间。R n如上果的规一定个内积,从
(,) 2 x 1 y 1 2 x 2 y 2 n x n y n
容易验证 ( , )2 也是R n 上的一个内积 ,这样 R n 又成为另外一个欧氏空间。
(5) 实对称矩阵 (6) 反实对称矩阵 (7) 欧氏空间的度量矩阵 (8) 酉空间的度量矩阵
内积空间的度量
定义:设 V 为酉(欧氏)空间,向量 V
的长度定义为非负实数
(,) 例 在 C 4 中求下列向量的长度
(1) (12i,i,3,2 2i) (2) (1,2,3,4)
解: 根据上面的公式可知
例 2 在 n m 维线性空间 R n m 中,规定 (A,B):Tr(ABT)
容易验证这是 R n m 上的一个内积,这样R n m
对于这个内积成为一个欧氏空间。
例 3 在线性空间 C [ a , b ] 中,规定
b
(f,g):a f(x)g(x)dx
容易验证( f , g ) 是 C [ a , b ] 上的一个内积,
酉空间。
内积空间的基本性质:
欧氏空间的性质:
(1) ( , k ) k ( , )
(2) ( , ) ( , ) ( , )
t
t
( 3) ( k i i , ) k i ( i , )
i1
i1
t
t
( 4 ) ( , k i i ) k i ( , i )
i1
i1
(3) ( , ) (, ) (, )
(4) (,) 0
这里 , , 是 V 中任意向量,k 为任意实数
,只有当 0 时 (,) 0 ,我们称带有
这样内积的 n 维线性空间 V 为欧氏空间。
例 1 在 R n 中,对于
( x 1 ,x 2 , ,x n ) , ( y 1 ,y 2 , ,y n )
矩阵分析
• 主讲教师:魏丰
第三章 内积空间,正规矩阵与H-阵
定义: 设V 是实数域 R 上的n 维线性空间,
对于 中V的任意两个向量 按, 照某一确
定法则对应着一个实数,这个实数称为 与
的内积,记为
(, ,并且) 要求内积满足
下列运算条件:
(1) (, ) (,)
(2) (k, ) k(, )
5196 21
14916 30
一般地,我们有: 对于 C n 中的任意向量
(a1,a2, ,an)
其长度为
n
ai 2
i 1
这里 a i 表示复数 a i 的模。
(5) ( A k )H ( A H )k (6) ( A H )H A (7) A A (8) ( A H )1 ( A 1)H
定义:设 ACnn ,如果 AH A ,那么称 A 为Hermite矩阵;如果 AH A,那么
称 A 为反Hermite矩阵。
例 判断下列矩阵是H-阵还是反H-阵。
规定
(,): () T a 1 b 1 a 2 b 2 a n b n
容易验证 ( , ) 是 C n 上的一个内积,从
而C n 成为一个酉空间。
例 2 设 C [ a , b ] 表示闭区间 [ a , b ] 上的所有
连续复值函数组成的线性空间,定义
b
(f,g):a f(x)g(x)dx
这样 C [ a , b ] 对于这个内积成为一个欧氏空间。
定义: 设 是复数域 上的 维线性空间,
对于 中的V 任意两个向C 量 n 按照某一确定 法 的则 内V积对,应记着为一个复数,,这并个 且复, 要数求称内为积满与足 下
列运算条件: ( , )
(1) (, ) ( , )
(2) (k, ) k(, )
酉空间的性质:
(1) ( , k ) k ( , )
(2 ) ( , ) ( , ) ( , )
t
t
( 3 ) ( k i i , ) k i ( i , )
i1
i1
t
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( 4 ) ( , k i i ) k i ( , i )
i1
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定义:设 V 是 n 维酉空间, i 为其一组