判断矩阵A,B是否相似的步骤:
1、判断A,B的特征值及重数是否完全相同。不相同不相似,相同则第2步,判断A,B是否都可相似对角化,都可对角化,AB相似。一个可歼历咐以相似对角化一个不氏纯可以,那么AB不相似。如果两个都不可相似对角化,判断A的每一个特征值对应的线性无关特征向量个数是否分别与B相同特征值对应的特征向量个数全部相同,如果相同,那么相似。对于最后一个A,B都不相似,举一个例子:比如A,B的特征值是a,b,c,其中A矩阵特征值a对应的线性无关特征向量有两个,B矩阵特征值a对应的线性无关特征向量有一个,那么AB不相似,只有所有特征值a,b,c对应的所有线性无关的特征向量个数分别相同,那么相似。
下面介绍A,B均相似对角化的情况下烂虚,A,B相似,求可逆矩阵P,使得B=(P^-1)AP。(P1^-1)AP1 = (P2^-1)BP2 = diag(r1,r2,,r3),B=(P1P2^-1)^-1 A (P1p2^-1),所以P=P1p2^-1。

矩阵与对角矩阵相似的条件是:最小多项式无重根,并且盖尔圆不相交。在数学上,矩阵是指纵横排列的二维数据表格,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
数学(mathematics或maths,来自希腊语,“máthēma”;经常被缩写为“math”),是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科,从某种角度看属于形慎裂式科学的一宽芹闭种。
只有对角线上有非0元素的矩阵称为对角矩阵,或说若一个方阵除了主对角线上的元素外,其余元素都等于零。
矩阵的对角线有许多性质,如做转置运算时对角线元素不变、相似变换时对角线的和(称为矩阵的迹)不变等。在研究矩阵时,很多时候需要将矩阵的对角线上的元素提取出来形成一个列向量,而有时又需要用首昌一个向量构造一个对角阵。
怎么证明A=
1 -1
0 1
与B=
1 0
0 1不相似??
假如它们相似,则有二阶方阵P
A=PBP^﹙-1﹚=PP^﹙-1﹚=B [注意B是单链空坦位矩阵] ,矛盾! 所以它们不相似。
两个矩阵相似的充要条件是它们的特征矩阵等棚桐价﹙可以用初等换互变﹚。这是最主要的一个,
其他还有许多,例如它们有相同的“不变因亏游子”,或者相同的“初等因子”,等等。这里不一一列举。可以在教材中全部找到。
两个矩阵相似充要条件是:特征矩阵等价行列式因子相同不变,因子相同初等因子相同,且特征矩阵的秩相同转置带袭矩阵相似;
在线性代数中,相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。设A,B为n阶矩阵,如果有n阶可逆矩阵P存在,使得P^(-1)AP=B,则称矩阵A与B相似,记为A~B。
扩展资料
相似矩阵具有相同的可逆性,当它们可逆时,则它们的逆矩阵也相似。
n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件为矩阵A有n个线性无关的特征向量。
注: 定理的证明过程实际上已经给出了把方阵对角化的方法。
若矩阵可对角化,则可按下列步骤来实现:
(1) 求出全部的特征值;
(2)对每一个特征值,设其重数为k,则对应齐次方程组的基绝卖础解系由k个向量构成,即为对应的线性无关的特征向量;
(3)上面求出的特征向量恰好为矩阵的各个线性无关的特征向量。
矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。 在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的`组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵,蠢宏兄例如稀疏矩阵和准对角矩阵,有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用,请参考《矩阵理论》。在天体物理、量子力学等领域,也会出现无穷维的矩阵,是矩阵的一种推广。
1、相似的定义为:对n阶方阵A、B,若存在可逆矩阵P,使得P^(-1)AP=B,则称A、B相似。
2、从定义出发,最简单的充要条件即是:对于给定的A、B,能够找到这样的一个P,使得:
P^(-1)AP=B;或者:能够找到一个矩阵C,使得A和B均相似于C。
3、进一步地,如果A、B均可相似对角化,则孝举他们相似的充要条件为:谨迹A、B具有相同的特征值。
4、再进一步,如果A、B均为实对称矩阵,则它们必可相似对角化,可以直接计算特征值加以判断(与2情况不同的是:2情况必须首先判断A、B可否相似对角化)。
5、以上为线性代数涉及到的知识,而如果你也学过矩阵论,那么A、B相似的等价条件还有:
设:A、B均为n阶方阵,则以下命题等价:
(1)A~B;
(2)λE-A≌λE-B
(3)λE-A与λE-B有相同祥慎并的各阶行列式因子
(4)λE-A与λE-B有相同的各阶不变因子
(5)λE-A与λE-B有相同的初等因子组
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