矩阵运算是线性代数重要运算,本章学习求解矩阵的特征值与特征向量,对角化,反射与旋转变换
10.1. 特征值与特征向量
10.1.1. 标准特征值与特征向量问题
实例–矩阵特征值与特征向量
实例:矩阵特征值
10.1.2. 广义特征值与特征向量问题
广义特征值这个概念实际上我们并没有接触过,矩阵论中的概念
实例:广义特征值与广义特征向量
10.1.3. 部分特征值问题
在一些工程及物理问题上,通常我们只需要求出矩阵A的按模最大的特征值,也就是A的主特征值和相应的特征向量,这种求部分特征值可以使用eigs命令来实现
实例–按模最大与最小特征值
实例–最大与最小的两个广义特征值
10.2. 矩阵对角化
矩阵对角化是matlab中的较为重要的内容,在实际应用中可以大大简化矩阵的各种运算
10.2.1. 预备知识
根据我们上面所言,在矩阵对角化之前,我们要判断一个矩阵是否可以对角化,下面我们编写一个函数来判断矩阵是否可以对角化
实例–矩阵对角化
10.2.2. 具体操作
上一小节我们主要讲了对角化理论中的一些基本知识,并给出了如何判断一个矩阵是否可以对角化,本节主要讲对角化的具体操作
10.3. 若尔当(Jordan)标准形
若尔当标准形在工程计算尤其是控制理论有着重要的作用
10.3.1. 若尔当标准形介绍
10.3.2. jordan命令
实例–若尔当标准形及变换矩阵
实例–若尔当标准形
10.4. 矩阵的反射与旋转变换
无论是在矩阵分析,还是在各种工程实际中,矩阵变换都是重要的工具
10.4.1. 两种变换介绍
10.4.2. 豪斯霍尔德(Householder)变换
10.4.3. 吉文斯(Givens)旋转变换
givens变换作用巨大,在工程运算中,我们要有选择的消去矩阵或者向量中的一些元素,这个变换就是解决这个问题
利用这个变量可以很轻松的将一个向量的某个指定分量化为0
实例–吉文斯变换
实例–下海森伯格矩阵下三角矩阵变换
10.5. 综合实例–帕斯卡矩阵
|
请发表评论