两个矩阵相似

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/05 03:00:57
两个矩阵相似
线性代数中怎么证明两个矩阵相似

1.定义2.特征值相等(重数也相等)3.行列式因子相等4.不变因子相等5.有相同的初等因子

怎么判断两个矩阵是否相似

计算它们的特征多项式,如果是相同的,就相似.

判断两个矩阵相似与合同?

不对的,相似矩阵的性质1.相似矩阵有相同的特征值和特征多项式2.相似矩阵的行列式和迹都相同以上两条性质逆命题都不成立你的第二个问题我也从来没有听说过我只知道两个实对称矩阵在实数域上合同当且仅当他们的秩

判断两个矩阵相似的充要条件是什么?

判断2个矩阵相似的充要条件只有1个,Λ,Λ,B,2个矩阵相似的必要条件是“两个矩阵的秩相等,行列式也相等”,而非充要条件

什么情况下,特征值相同,两个矩阵相似

若两个矩阵都可对角化,且特征值相同则两个矩阵相似再问:不好意思,再请问一下,为什么两个矩阵可对角化,可以得出特征值相同,两个矩阵相似?怎么判断的呢?再答:不是的,你看看什么是已知,什么是结论再问:就是

刘老师,判断两个矩阵是否相似的题?

这几个表示方式都可以只是习惯上把正数放前,负数在后,0在最后需注意的是:构成的可逆矩阵P的列向量(特征向量)必须与特征值所处的列对应!

线性代数,两个矩阵有相同的特征值,一定相似吗?

相同特征值不一定相似比如10和110101如果A,B特征值相同,且都可以对角化,那此时A和B是相似的

线性代数,证明两个矩阵相似

左边那个矩阵叫A,右边那个矩阵叫B.只需证明|λE-A|=|λE-B|即可.显然|λE-B|= λ^(n-1)*(λ-n),下面我们求|λE-A|.如图(点击可放大):

两个矩阵相似,为什么它们的秩相等?

2楼是错的,如果A,B行列式等于0,就不能说明秩相等,只能说明它们都不是满秩设n阶矩阵A,B,由于A~B,存在可逆矩阵T(其逆矩阵为T',rank(T)=rank(T')=n),使T'AT=B,根据矩

两个矩阵相似必定合同?

显然不成立比如1203和1003相似但不合同

怎样判断两个矩阵是否相似?急,

相似的充要条件是它们的特征矩阵等价这个结论超出了线性代数的范围必要条件是行列式相等,特征值相同,迹相等当两个矩阵都可对角化时,相似的充要条件是特征值相同再问:再问:第七题怎么做啊再答:相似B有3个不同

怎么判断两个矩阵是否相似?

如题,如果根据相似矩阵必有相同的特征值,相同的迹,相同的行列式的话,只能把A排除掉,B、C、D都与矩阵A有相同的迹,相同的行列式和相同的特征值啊.而且这是一道选择题,需要花的时间应该不多,那么应该有一

这两个矩阵是否相似?是否合同?怎么判断

计算A的特征值为:4,0,0,0因为A是实对称矩阵,故存在正交矩阵Q(即Q^T=Q^-1),满足Q^-1AQ=diag(4,0,0,0)=B所以A与B相似,且合同.

相似矩阵有相同的秩,那么如果两个矩阵有相同的秩,这两个矩阵一定相似吗?

不一定~相似矩阵是说通过初等变换可以从一个矩阵变换成另外一个矩阵,举个很简单的例子,比如说一个2*2的单位矩阵,秩是2可是你把这个2*2的单位矩阵加一行加一列,所加元素都是0,那么就变成了3*3的矩阵

线性代数用定义证明两个矩阵相似

A和B的特征值都是1,1,1,且都只有两个无关的特征向量,只有一种Jordan型[100;011;001]满足条件,因而必定相似也可以分别对xI-A和xI-B进行相抵变换,其Smith型都是diag{

请问老师,如何证明两个矩阵相似

两个矩阵相似A与B的充要条件是其特征矩阵λE-A与λE-B等价.证明两个矩阵相似,需要用到多项式矩阵的理论,在现行的一般工科大学生的线性代数是不讲这一部分内容的.至于为什么还说两个矩阵特征值相同不一定

如何判断两个矩阵是否相似?是否合同?

如果给定两个具体的n阶方阵A和B,A和B相似的充要条件是λ-矩阵λI-A和λI-B相抵,这个只要对λ-矩阵做初等变换就可以判定如果给定两个具体的n阶实对称矩阵A和B,要判定是否合同只要把它们都化到合同

怎样判断两个矩阵不相似?

A,B,C都是相似的必要条件,但都不是充分条件线性代数范围并没有相似的充要条件(无Jordan标准形内容)但在可对角化条件下,相似的充要条件是特征值相同而可对角化的充要条件是有n个线性无关的特征向量或

两个矩阵相似的充要条件是什么?

相似的充要条件就是存在可逆矩阵p,使得p-1Ap=B,就说AB相似,与单位矩阵E矩阵只有E,因为p-1Ep=p-1p=E

两个矩阵相似需满足什么条件

特征值相同再问:���Dz��������̣�再答:����ֵ��������ѧ��ɣ�����԰�A������ֵ��������ԣ�������������A������ʽΪ0��������x��