矩阵等价的概念:若存有可逆矩阵P、Q,使PAQ=B,则A与B等价。所谓矩阵A与矩阵B等价,即A经过初等变换可获得B。
(资料图)
是同型矩阵且秩相同。类似必定等价,等价不一定类似。两矩阵等价,秩相同,列向量,行向量极大线性无关组数相同。
1.矩阵A和A等价(反身性);
2.矩阵A和B等价,那么B和A也等价(等价性);
3.矩阵A和B等价,矩阵B和C等价,那么A和C等价(传递性);
4.矩阵A和B等价,那么IAI=KIBI。(K为非零常量)
5.具有行等价联系的矩阵对应的线性方程组有相同的解
6.对于相同大小的2个矩形矩阵,它们等价性还可以通过下列条件来表征:(1)矩阵能通过基本行和列操控的而彼此转换。(2)当且仅当它们具有相同的秩时,2个矩阵是等价的。
若一个矩阵A与对角矩阵相似,就成矩阵A可对角化。n阶矩阵A与对角矩阵相似的充要条件是A有b个线性无关特征向量。如下:
类似地,二阶条件判定定理就是“二阶可微函数是凸函数的充要条件是函数定义域内每个点的Hessian矩阵均是半正定矩阵”
6.理解矩阵的初等变换与初等矩阵的概念,了解初等变换与初等矩阵的关系,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念;理解矩
矩阵的相似关系是等价关系,自然希望在每个相似等价类中找到一个形式简单的矩阵作为相似标准形。简便起见考虑矩阵的特征值全在域mathbb{F}中的情况。
从矩阵这个角度来讲,平面上的丨一个实数丨,丨一个虚数丨,丨一个复数丨构成的矩阵没有本质上的区别,它们都是一行一列的向量,即一行一列的矩阵,因此,任何维度中向量的乘积都等价于矩阵的乘积。
区分:矩阵满秩的充要条件是矩阵的特征值都不为零,从而保证行列式非0而可逆满秩。但满秩并不一定含有$N$个线性无关的特征向量
首先,我们需要定义哪种函数是可测的.既然我们已经知道了可测集的定义,自然就希望用可测集来定义可测函数.支持这样做的想法就是每个集合E都等价于一个函数1_E,这里1_E是E的示性函数.于是我们的想法就是可测函数的一般定义会使得一个集合E可测的充要条件是1_E可测.
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