以下为我个人理解记忆： 证明两个矩阵不相似： 注意必要条件是满足相似的前提哈！ 证明两个矩阵相似： 这是汤家凤讲义上的思路分析： 一、题目1 首先复习一下对角化问题： 我们仅需牢记判断对角化时，找多重特征值即可，若k(重数)=s(无关向量个数)=n(阶数)-r(【A-λE ...

可逆的含义 内在联系 综上，可以得出一条关系线，即：可逆矩阵-》初等矩阵-》单位矩阵 所以，可逆矩阵非零行的行数一定等于单位矩阵非零行个数，即r(A)=r(E) 可逆矩阵的行列式 单位矩阵每一行都有一个元素“1”，所以行列式不可能为0； ∵|E|≠0，∴可逆矩阵|A|≠0 相似的含义 ...

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 ...

概要 介绍相似矩阵、对角化以及一大堆性质. 相似矩阵的定义 从基变换一节中，我们了解到每一个可逆矩阵都是一个可变换基的矩阵，每一个可变换基的矩阵也都是可逆的. 设 \(\mathscr{B}\) 是向量空间 \(V\) 的一组基，\(T\) 是 \(V\) 上的一个线性变换 ...

对角矩阵的逆矩阵 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 ...

相似是研究线性变换矩阵之间的关系，首先需要确定一个线性空间，这是必要的，研究不同线性空间中变换矩阵的关系没啥意义，确 定了线性空间，那么向量的维数，基中向量的个数都被定下来了。 定义：若 $A$ 和 $B$ 都是 $n$ 阶矩阵，如果存在可逆矩阵 $P$，使得 $P^{-1}AP = B ...

对角矩阵和单位矩阵 一、总结 一句话总结： 对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。 单位矩阵是对角线上元素全为1的对角矩阵。 1、对角阵一定是方阵吗？ 如果不是方阵,怎么会有对角线?所以必然是方阵 ...

使用any函数 any(any(A)) 其中any（A）返回的是一个行向量， 每一列表示 A中的每一列的any值 ，如果这列非零 那么any值为1； any（any（A）） ...