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线代题 怎么判断两个矩阵是否合同?

发布网友 发布时间:2022-04-25 14:07

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5个回答

热心网友 时间:2023-10-08 10:49

矩阵合同的主要判别法:

设A,B均为复数域上的n阶对称矩阵,则A与B在复数域上合同等价于A与B的秩相同。

设A,B均为实数域上的n阶对称矩阵,则A与B在实数域上合同等价于A与B有相同的正、负惯性指数(即正、负的个数对应相等)。

合同关系是一个等价关系,也就是说满足:

1、反身性:任意矩阵都与其自身合同;

2、对称性:A合同于B,则可以推出B合同于A。

扩展资料:

线性(linear)指量与量之间按比例、成直线的关系,在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数。

非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系,一阶导数不为常数。

线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。在这里,一个向量是一个有方向的线段,由长度和方向同时表示。这样向量可以用来表示物理量,比如力,也可以和标量做加法和乘法。这就是实数向量空间的第一个例子。

现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为 n 的向量空间叫做n维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。尽管许多人不容易想象n 维空间中的向量,这样的向量(即n 元组)用来表示数据非常有效。

由于作为 n 元组,向量是n 个元素的“有序”列表,大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据。

比如,在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值(GNP)。当所有国家的顺序排定之后,比如(中国、美国、英国、法国、德国、西班牙、印度、澳大利亚),可以使用向量(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8)显示这些国家某一年各自的 GNP。这里,每个国家的 GNP 都在各自的位置上。

作为证明定理而使用的纯抽象概念,向量空间(线性空间)属于抽象代数的一部分,而且已经非常好地融入了这个领域。

一些显著的例子有:不可逆线性映射或矩阵的群,向量空间的线性映射的环。线性代数也在数学分析中扮演重要角色,特别在 向量分析中描述高阶导数,研究张量积和可交换映射等领域。

向量空间是在域上定义的,比如实数域或复数域。线性算子将线性空间的元素映射到另一个线性空间(也可以是同一个线性空间),保持向量空间上加法和标量乘法的一致性。所有这种变换组成的集合本身也是一个向量空间。

如果一个线性空间的基是确定的,所有线性变换都可以表示为一个数表,称为矩阵。对矩阵性质和矩阵算法的深入研究(包括行列式和特征向量)也被认为是线性代数的一部分。

参考资料来源:百度百科--线性代数

参考资料来源:百度百科--矩阵

热心网友 时间:2023-10-08 10:49

合同关系是一个等价关系,也就是说满足:
1、反身性:任意矩阵都与其自身合同;
2、对称性:A合同于B,则可以推出B合同于A;
3、传递性:A合同于B,B合同于C,则可以推出A合同于C;
4、合同矩阵的秩相同。
矩阵合同的主要判别法:
设A,B均为复数域上的n阶对称矩阵,则A与B在复数域上合同等价于A与B的秩相同.
设A,B均为实数域上的n阶对称矩阵,则A与B在实数域上合同等价于A与B有相同的正、负惯性指数(即正、负的个数对应相等)。
两个答案都对

热心网友 时间:2023-10-08 10:50

简单计算一下即可,答案如图所示

热心网友 时间:2023-10-08 10:51

看矩阵特征值,正负个数要相同追答合同矩阵特征值正负的个数相同

追问可是 B、D的特征值都是一正一负啊?

热心网友 时间:2023-10-08 10:51

实对称矩阵A,B合同的充分必要条件是两矩阵有相同的规范型。
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