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相似矩阵:换个角度看矩阵

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云深无际
发布2024-10-14 16:08:58
发布2024-10-14 16:08:58
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相似矩阵可以理解为同一个线性变换在不同坐标系下的矩阵表示。

有一张地图,可以用不同的坐标系来表示上面的位置。比如,可以用经纬度来表示,也可以用直角坐标系来表示。虽然坐标系不同,但是地图上表示的地理位置是相同的。

一个房间,可以用不同的坐标系来描述房间里的物体。可以用地毯的左下角作为原点,地毯的边作为坐标轴;也可以用房间的中心作为原点,房间的墙作为坐标轴。虽然坐标系不同,但房间里的物体并没有改变。

相似矩阵就是线性代数中的这种“不同坐标系下的同一张地图”。

如果对于两个n阶方阵A和B,存在一个可逆矩阵P,使得:

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B = P^(-1)AP

那么我们称矩阵A和B相似。

直观理解:

  • P:可以看作是坐标系的变换矩阵。
  • P^(-1)AP:就是将矩阵A从原来的坐标系变换到新的坐标系中,得到矩阵B。
  • 相似矩阵:本质上是同一个线性变换在不同坐标系下的表示。

相似矩阵的性质

  1. 相似矩阵具有相同的特征值。 虽然特征向量可能不同,但特征值是固有的,不会因为坐标系的变换而改变。
  2. 相似矩阵具有相同的行列式。 行列式反映了线性变换对空间的缩放比例,这个比例不会因为坐标系的变换而改变。
  3. 相似矩阵具有相同的迹。 迹是矩阵主对角线元素的和,它也具有不变性。

这里出现了一个迹,矩阵的迹(trace)是指方阵主对角线上的所有元素之和。通常用tr(A)表示矩阵A的迹。

缩放因子之和: 矩阵的迹可以看作是矩阵对空间进行线性变换时,在各个主方向上的缩放因子之和。

对于一个n阶方阵A,其元素为a(i,j),则矩阵A的迹定义为:

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tr(A) = a(1,1) + a(2,2) + ... + a(n,n)
  • 线性性:
    • tr(A+B) = tr(A) + tr(B)
    • tr(cA) = c * tr(A),其中c为常数
  • 循环置换不变性:
    • tr(AB) = tr(BA)
    • 对于多个矩阵的乘积,只要乘积的顺序不变,循环改变乘积的顺序,迹的值不变。
  • 迹等于特征值之和: 矩阵的迹等于其所有特征值的和(按代数重数计算)。
  • 只有方阵才有迹

相似矩阵与对角化的关系,矩阵的对角化:化繁为简的艺术

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原始发表:2024-10-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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