线性代数中符号diag是什么意思
对角矩阵。
对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。
对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。
扩展资料：
性质
设A为n阶矩阵，根据关系式Ax=λx，可写出(λE-A)x=0，继而写出特征多项式|λE-A|=0，可求出矩阵A有n个特征值（包括重特征值）。将求出的特征值λi代入原特征多项式，求解方程(λiE-A)x=0，所求解向量x就是对应的特征值λi的特征向量。
判断相似矩阵的必要条件
设有n阶矩阵A和B，若A和B相似（A∽B），则有：
1、A的特征值与B的特征值相同——λ(A)=λ(B)，特别地，λ(A)=λ(Λ)，Λ为A的对角矩阵；
2、A的特征多项式与B的特征多项式相同——|λE-A|=|λE-B|；
3、A的迹等于B的迹——trA=trB/
参考资料来源：百度百科-对角矩阵
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2025-01-06 广告
线性代数中符号diag表示一个对角矩阵（即指除了主对角线外的元素均为零的方阵）。对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。
diag函数在FreeMat、Matlab中该函数用于构造一个对角矩阵，不在对角线上元素全为0的方阵，或者以向量的形式返回一个矩阵上对角线元素。
语法格式：FreeMat中该函数语法：y = diag(x,n)；如果x是一个矩阵，y就是x中第n条对角线上的元素。如果n被忽略，n的默认值是0，即返回主对角线上元素。
扩展资料：
1、同阶对角阵的和、差仍是对角阵，有：
2、数与对角阵的乘积仍为对角阵，有：
3、n阶矩阵A相似于对角矩阵的充要条件是A有n个线性无关的特征向量。
参考资料来源：百度百科-diag
参考资料来源：百度百科-对角矩阵
线性代数中符号diag是对角矩阵。
对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2，...，an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵。
对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。
扩展资料：
若n阶矩阵A有n个不同的特征值，则A必能相似于对角矩阵。
说明：当A的特征方程有重根时．就不一定有n个线性无关的特征向量，从而未必能对角化。
设δ是数域P上n维线性空间V的一个线性变换，则有以下结论：
（1）δ在某组基下的矩阵为对角阵的充要条件是δ有n个线性无关的特征向量；
（2）δ属于不同特征值的特征向量线性无关。
由此可得，如果δ有n个互不相同的特征值，则δ在某组基下矩阵为对角阵。
特别地，复数域上的线性空间中，如果其线性变换δ的特征多项式没有重根，则δ在某组基下矩阵为对角阵。
参考资料来源：百度百科-对角矩阵
还有线性代数函数有关的：
det(求行列式值),inv(矩阵的求逆),qr(二次余数分解),svd(奇异值分解),bdiag(求广义本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求对角线元素总和)
参考资料： 百度知道
