高等代数中a的转置,伴随矩阵,逆矩阵都怎么表示什么意思
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/27 04:53:25
下个word公式编辑器,在word里实现就好了
矩阵乘法就是线性映射的复合.有很多实际用途.
以三阶方阵为例,高阶的类似A=a11a12a13a21a22a23a31a32a33则A*=A11A21A31A12A22A32A13A23A33其中Aij是aij对应的代数余子式希望可以帮到你,如果
证:(1)δ(X+Y)=A(X+Y)=AX+AY=δX+δYδ(kX)=A(kX)=kAX=kδX所以δ是线性变换(2)δe1=Ae1=a11e1+a21e3δe2=Ae2=a11e2+a21e4δe
Cayley-Hamilton定理说明矩阵代入特征多项式总是0,所以特征多项式所携带的信息比较少,只反应了特征值及其代数重数.极小多项式则从一定程度上反应出特征值的亏损程度.比较重要的性质是:1.矩阵
经济数学团队帮你解答,有不清楚请追问.请及时评价.
高等代数中的矩阵有多项式矩阵,数字矩阵等,比如λ-矩阵就是多项式矩阵.而数字矩阵就是指矩阵中的元素都是数字而已.
因为A有n个不同的特征值,因此A可以对角化设A=P^(-1)CP,其中C为对角矩阵设PBP^(-1)=D,那么B=P^(-1)DP下面证明D是对角阵由等式AB=BA得到CD=DC由于C是对角阵,且对角
条件应该有A≠0吧.n=2时,设A=abcd则伴随矩阵A*=d-b-ca由转置A‘=A*得a=d,b=-c.当讨论限制为实矩阵,行列式|A|=a²+b²>0,A可逆.复矩阵时有反例
记A的行向量为ai,i=1,2,……,m则A*A^T的所有顺序阶子式均有G(a1,a2,……,ak)的形式其中,1≤k≤m,G(a1,a2,……,ak)为a1,a2,……,ak在标准内积意义下的Gra
顶楼主,高代学的不孬Inthematrixandmatrixstudy,ofteninvolvesadjointmatrices,theproblemsofhigheralgebraadjointma
1210A=2B=110AB都不对称,更何谈是正定矩阵3001
publicclassMatrix{double[,]A;//m行n列intm,n;stringname;publicMatrix(intam,intan){m=am;n=an;A=newdouble
对角阵的第k个对角元对应的特征向量是单位阵的第k列酉阵的奇异值是1
归纳法+行列式展开
简而言之,标准型当然要越简单越好(在存在性有保障的前提下还得有唯一性),但这都需要运气,你所学到的都是些非常简洁的结论,复杂的你根本没见过.相似变换运气不算最好,正好存在一批不可对角化的矩阵,所以需要
把第一行提出1第二行提出2一次提到第n行则外面的系数为1*2..*n=n!行列式变为1+a111...111+a2/21...1..111...1+an/n从第二行开始一次r2-r1r3-r1...r
ai1Aj1+……+ainAjn=|……………………|←(这是一个行列式)|ai1………………ain|←(第i行)|………………………||ai1………………ain|←(第j行)←(左边式子的含义就是把
(1)求矩阵A的秩r(A)A的列向量成比例,有a1≠0∴r(A)=1⑵设b′a=k﹙常数﹚有A²=kAA^10=k^9A⑶齐次线性方程组AX=0的通解为向量﹛b1,b2,……,bn﹜在R^n