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咱们以前一直在讨论方阵,但大量的实际问题应用到了长方矩阵,好比在最小二乘中用到了ATA。学习
若是A是一个m×n的长方矩阵,那么ATA是一个对称矩阵,固然也是方阵,咱们感兴趣的是ATA的正定性。对于ATA来讲,咱们对它的特征向量和行列式一无所知,须要根据xT(ATA)x > 0来判断其正定性:spa
当且仅当Ax=0时,上式等于0,所以只须要看看何时Ax=0。3d
咱们在矩阵零空间中讨论过,对于一个m×n的长方矩阵来讲,若是是矩阵是列满秩,m > n,那么该矩阵的零空间只有零向量。所以,当A是列满秩的矩阵时,仅当x=0时Ax=0,此时对于任意非零向量,必定有xT(ATA)x > 0,A是正定的。blog
A和B都是n×n的方阵,若存在可逆矩阵M,使得B=M-1AM,则称A和B互为类似矩阵,记做A~B。get
实际上咱们早就见过类似矩阵。若是A有n个线性无关的特征向量,则A能够对角化为A=SΛS-1,至关于S-1AS=Λ,A和其特征值矩阵Λ互为类似矩阵,这里的M=S,是特征向量矩阵。实际上A的类似矩阵有不少,咱们能够用任意可逆矩阵M代替S,从而求得其余的类似矩阵,Λ是众多类似矩阵中最简洁的一个。二维码
召唤一个矩阵:im
Λ和A互为类似矩阵。若是取另外一组可逆矩阵,能够获得A的另外一个类似矩阵:d3
观察B会发现,它的迹是4(特征向量之和),行列式是3(特征向量之积),这暗示咱们B的特征向量和A相同。实际上这正是类似矩阵的特性:类似矩阵具备一样的特征值。实际上全部特征是是3和1的二阶矩阵都是A的类似矩阵。qq
为何类似矩阵会出现相同的特征值呢?如今设A和B互为类似矩阵,B=M-1AM,根据特征方程:
如今出现了新的特征方程,B的特征向量是M-1x,特征值是λ,和A的特征值一致。固然,别期望特征向量也相同,若是特征向量也相同,就变成了彻底相等的同一个矩阵。
对于B=M-1AM
设A,B和C是任意同阶方阵,则有:
(1)反身性:A~A
(2)对称性:若A~B,则B~A
(3)传递性:若A~B,B~C,则A~C
(4)若A~B,则两者的特征值相同、行列式相同、秩相同、迹相同。
(5)若A~B,且A可逆,则B也可逆,A-1~B-1。
当A的全部特征值互不相同时,A必然存在n个线性无关的特征向量,此时A可以对角化;若是存在彻底相等的特征值,是否可以对角化就很差说了,须要另行判断,咱们对这类矩阵的类似矩阵一样感兴趣。
上面的对角矩阵有两个相同的特征值:λ1=λ2=4,若是A有类似矩阵,咱们看看这个类似矩阵是什么:
此时A的类似矩阵是A自己,相似A这种特征值重复的对角矩阵,它们只和本身类似。
另外一种特征值相同的矩阵则可能有不少类似矩阵,两个特征值都是4的这类矩阵中最简洁的是:
这个矩阵没法对角化,若是它能对角化,那么:
这显然是不成立的。相似A的矩阵虽然有彻底相同的特征向量,但没法对角化,好比把右上角的元素1改为其余值。其中A是这类矩阵中最简单的一个,称为诺尔当标准型。
诺尔当指出,对于特征值彻底相同的方阵A,就算不能对角化,也必定可以经过变换获得与对角矩阵很接近的诺尔当标准型。具体来讲,对于方阵A,必定有一样规模的可逆矩阵P,使得P-1AP=J,J是诺尔当标准型。
诺尔当标准型究竟是个啥?举个例子:
上面的矩阵就是诺尔当标准型,其中空白区域的元素全是0,每个红色方块是一个诺尔当块。每一个诺尔当块都要知足两个性质:主对角线元素彻底相同(特征值彻底相同),主对角线上方的次对角线元素全为1(若是有次对角线的话)。上面的矩阵是5个诺尔当块构成的,其中[4]比较特别,它只有主对角线,没有次对角线,是大小为1的诺尔当块。
若尔当标准型是由若干个若尔当块按对角排列组成的准对角矩阵。
有时候,诺尔当标准型不是那么容易辨别。来看几个诺尔当标准型:
J1和J2比较容易:
J3不是诺尔当标准型,它的次对角线是1,主对角线元素不全相等。
J4也是诺尔当标准型,包含了三个大小为1的诺尔当块。
诺尔当告诉咱们,若是一类矩阵能够化为相同的标准诺尔当型J,则这些矩阵所有是类似矩阵,均可以用P-1JP来表示。
A是诺尔当标准型,把右上角的元素1改为其余值,一样能够转换成A的形式,它们都是类似矩阵。
下面的一组也是类似矩阵:
B的第一个块能够很容易地经过矩阵变换转换成诺尔当块。
若是两个同阶矩阵有相同数量的诺尔当块,但尺寸不一样,则这两个矩阵不是类似矩阵:
C由一个大小为3和1的诺尔当块构成,D由两个大小为2的诺尔当块构成,虽然诺尔当块的数量相同,但尺寸不一样,它们并非类似矩阵。
出处:微信公众号 "我是8位的"
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