线性代数 矩阵A~B什么意思
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。
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。
进一步地,如果A、B均可相似对角化,则他们相似的充要条件为:A、B具有相同的特征值。
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)。
扩展资料:
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。
判断两个矩阵是否相似的辅助方法:
(1)判断特征值是否相等;
(2)判断行列式是否相等;
(3)判断迹是否相等;
(4)判断秩是否相等。
以上条件可以作为判断矩阵是否相似的必要条件,而非充分条件。
(两个矩阵若相似于同一对角矩阵,这两个矩阵相似。)
设A,B为n阶矩阵,如果有n阶非奇异矩阵P存在,使得P^(-1)*A*P=B成立,则称矩阵A与B相似,记为A~B.
("P^(-1)"表示P的-1次幂,也就是P的逆矩阵, "*" 表示乘号, "~" 读作"相似于".)