今天在做题时巧遇了很多此类型的矩阵,出于更快解,对此进行学习。(感谢up主线帒杨

1、认识ab矩阵

形如:主对角线元素都是a,其余元素都是b,我们称之为ab矩阵(默认涉及即为n×n阶

2、求|A|

证明:

3、求高次幂

将矩阵A拆分成A=λE+B,矩阵B的高次幂 \(B^n\) 运用以下“二项式”公式易得:

一题:

4、秩

一题:【r(A)<n,|A|=0】

5、齐次方程组

一题:

6、特征值与特征向量

结合前面所学的求|A|更快计算|λE-A|,建议收藏本题并注意5:20处的小技巧。

tr(A)= $λ_{1}$ +...+ $λ_{n}$ = $a_{11}$ + $a_{22}$ +...+ $a_{nn}$

7、考研真题

(1)97真题

(2)16真题

定义:If P、Q可逆,PAQ=B ,则A和B等价。【快:r(A)=r(B),则等价】

$λ_{1}$ 、 $λ_{2}$ 、 $λ_{3}$ 符号 二次曲面f( $x_{1}$ , $x_{2}$ , $x_{3}$ )=2形状
3正(都相等) 椭球面(球面)
2正1负 单叶双曲面
2正1零(正的相等) 椭圆柱面(圆柱面)
1正2负 双叶双曲面
1正1负1零 双曲柱面

tr(A)= $λ_{1}$ +...+ $λ_{n}$ = $a_{11}$ + $a_{22}$ +...+ $a_{nn}$

(3)07真题

相似: \(P^{-1}AP=B\) , 合同: \(P^{T}AP=B\)(P可逆)

判定相似:若A与B有相同特征值且A与B都能相似对角化,则A与B相似

判定合同:(前提:A,B为实对称矩阵)A与B有相同的正、负惯性指数或A与B特征值的正负个数相同

(4)14真题

\(A^{T}=A\) 一定可以对角化

(5)03真题

若A与B相似,A与B有相同的特征值

A可逆,A, \(A^{-1}\) ,\(A^{*}\) 特征向量相同

ab矩阵(实对称矩阵)的更多相关文章

  1. $A,B$ 实对称 $\ra\tr((AB)^2)\leq \tr(A^2B^2)$

    设 $A,B$ 是 $n$ 阶实对称矩阵. 试证: $\tr((AB)^2)\leq \tr(A^2B^2)$. 又问: 等号何时成立? 证明:  由  $$\bex  \sum_i \sez{\su ...

  2. 【Math for ML】矩阵分解(Matrix Decompositions) (上)

    I. 行列式(Determinants)和迹(Trace) 1. 行列式(Determinants) 为避免和绝对值符号混淆,本文一般使用\(det(A)\)来表示矩阵\(A\)的行列式.另外这里的\ ...

  3. Hermite 矩阵及其特征刻画

    将学习到什么 矩阵 \(A\) 与 \(\dfrac{1}{2}(A+A^T)\) 两者生成相同的二次型,而后面那个矩阵是对称的,这样以来,为了研究实的或者复的二次型,就只需要研究由对称矩阵生成的二次 ...

  4. 采用梯度下降优化器(Gradient Descent optimizer)结合禁忌搜索(Tabu Search)求解矩阵的全部特征值和特征向量

    [前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征 ...

  5. 矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现

    矩阵的特征值和特征向量是线性代数以及矩阵论中很重要的一个概念.在遥感领域也是经经常使用到.比方多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量. 依据普通线性代 ...

  6. Hessian矩阵与多元函数极值

    Hessian矩阵与多元函数极值 海塞矩阵(Hessian Matrix),又译作海森矩阵,是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵.虽然它是一个具有悠久历史的数学成果.可是在机器学习和图像处理(比如SI ...

  7. 矩阵——特征向量(Eigenvector)

    原文链接 矩阵的基础内容以前已经提到,今天我们来看看矩阵的重要特性——特征向量. 矩阵是个非常抽象的数学概念,很多人到了这里往往望而生畏.比如矩阵的乘法为什么有这样奇怪的定义?实际上是由工程实际需要定 ...

  8. Moore-Penrose Matrix Inverse 摩尔-彭若斯广义逆 埃尔米特矩阵 Hermitian matrix

    http://mathworld.wolfram.com/Moore-PenroseMatrixInverse.html 显然,埃尔米特矩阵主对角线上的元素都是实数的,其特征值也是实数.对于只包含实数 ...

  9. eigen矩阵操作练习

    // // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quatern ...

随机推荐

  1. 在linux查询本机的公网IP

    linux服务器查看公网IP信息的方法 最近在解决网络问题时,需要查看本机的出口公网IP信息,所以在网络上搜索和请求运维达人,获得如下两个方法: curl ifconfig.me 在linux系统中输 ...

  2. [闻缺陷则喜]关于boost的想法

    公司有个大约2万行的项目,用到了boost,我想取消掉不用boost.理由:一,可理解性差,除了高手很难弄懂.二,类太多,光头文件就1万多.大点的团队四五个高手,每人用一个boost类.高手流失后,很 ...

  3. Django3.2边学边记—Adimn站点管理

    准备工作 创建管理员的用户名和密码: python manage.py createsuperuser 根据提示创建用户名 密码 在admin.py中注册模型类 from django.contrib ...

  4. django使用celery搭配redis配置定时任务

    已经安装环境: Python3.6 django==2.1.8(用2.2.2需要升级sqlite3) 项目名称:ceshiproject   APP名称:ceshi 第一步:centos7下首先安装r ...

  5. js原型和原型链理解 constructor 构造函数

    一.对象:普通对象   函数对象 二.构造函数特点:1.需要new实例化,内部使用this对象指向即将要生成的实例对象  2.首字母大写,用于区分普通函数 function Person(name){ ...

  6. Python生成桌面应用

    1.cd进入project所在根目录 2.pyinstaller -F demo.py --noconsole 3.自定义图标 选择ico格式图标发在project目录 4.pyinstaller - ...

  7. Python代码阅读(第8篇):列表元素逻辑判断

    Python 代码阅读合集介绍:为什么不推荐Python初学者直接看项目源码 本篇阅读的三份代码的功能分别是判断列表中的元素是否都符合给定的条件:判断列表中是否存在符合给定的条件的元素:以及判断列表中 ...

  8. Java(一)——基础知识

    引言 之前一直对 Java 怀有固执的偏见,以为 Java 是编写前端的语言,作为一个机械生,非常抗拒去学它. 但是最近接触一点以后,完全改观了先前的看法,于是开启了对 Java 的大学习. 一.数据 ...

  9. 解决 Asp.Net5 在视频文件下载预览时无法快进的问题

    前情提要 https://www.cnblogs.com/puzhiwei/p/15265005.html 在解决.Net5 如何修改Content-Disposition实现在线预览的功能后,我又遇 ...

  10. windows下编译caffe出现错误 C4996: 'std::_Copy_impl': Function call with parameters that may be unsafe?

    解决方案来自http://blog.csdn.net/u012556077/article/details/50353818