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一、特征值与特征向量
1、特征值与特征向量
则称是矩阵的特征值,是与对应的特征向量。特征值可能为零,但特征向量一定非零。特征值与特征向量总是成对出现,称为矩阵的特征对。
2、MATLAB计算
%% 特征值与特征向量
A=[1 2 4;0 2 0;2 -1 3];
[V,D]=eig(A) %V的每一列是特征向量,D的对角元素是特征值
A*V(:,1)
-1*V(:,1)
二、广义特征值与广义特征向量
1、广义特征值与广义特征向量
则称是矩阵相对于矩阵的广义特征值,是与对应的广义特征向量。特别的,当矩阵为单位阵时,就成了普通的特征值问题。
2、MATLAB计算
%% 广义特征值与广义特征向量
A=[1 2 4;0 2 0;2 -1 3];
B=[2 -1 1;0 3 -1;2 1 3];
[V,D]=eig(A,B) %V的每一列是广义特征向量,D的对角元素是广义特征值
A*V(:,1)
-1.3011*B*V(:,1)
三、酋矩阵
1、酋矩阵
若,如果,其中’H‘表示共轭转置,表示单位矩阵,则称矩阵为酋矩阵。 对于酋矩阵,。
2、MATLAB计算
%% 酋矩阵验证
A=[(-1-1i)/2 (-1-1i)/2;(1+1i)/2 (-1-1i)/2]
inv_A=inv(A)
A*A'
四、矩阵的奇异值分解
1、奇异值
对于复矩阵,称的n个特征根的算术根为它的奇异值。记矩阵的奇异值矩阵为
其中,是矩阵的全部非零奇异值。
奇异值分解定理:对于维矩阵,分别存在一个维酋矩阵和一个维酋矩阵,使得
2、MATLAB计算
%% 矩阵奇异值分解验证
A=[2+i 1-i 2+i;2-i 3+i 2+i]
[U S V]=svd(A) %计算矩阵A的奇异值矩阵S和两个酋矩阵U和V
U*S*V' %验证分解是否正确
U*U' %验证U是否为酋矩阵
V*V' %验证V是否为酋矩阵
五、托普利兹矩阵(Toeplitz)
1、托普利兹矩阵
T矩阵也可简记为
其中,。T矩阵完全由第一行和第一列的2n-1个元素确定。可见,T矩阵中位于任意一条平行于主对角线的元素全都是相等的,且关于副对角线对称。
2、MATLAB计算
%% 创建一个托普利兹矩阵
n=[1 2 3 4];
A=toeplitz(n) %用向量n创建一个对称T矩阵
m=[1 5 6 7];
B=toeplitz(m,n) %用向量n和m创建一个对称T矩阵,注意n和m的第一个元素要相同
六、汉克尔矩阵(Hankel)
1、汉克尔矩阵
称为Hankel矩阵。可见,Hankel矩阵完全由其第1行和第n+1列的2n+1个元素确定。其中,所有垂直于主对角的直线上有相等的元素。
2、MATLAB计算
%% 创建一个汉克尔矩阵
n=[4 3 2 1];
A=hankel(n) %用向量n创建一个汉克尔矩阵,第1列元素为n,反三角以下元素为0
m=[5 6 7 4];
B=hankel(m,n) %用向量n和m创建一个汉克尔矩阵,注意m的第一个元素和n的最后一个元素要相同
七、范德蒙矩阵(Vandermonde)
1、范德蒙矩阵
2、MATLAB计算
%% 创建一个范德蒙矩阵
n=[1 2 3 4 5];
A=vander(n) %用向量n创建一个范德蒙方阵
B=rot90(A) %逆时针旋转90°,标准化范德蒙方阵
八、未完待续
总结
以上就是要讲的内容,本文介绍了矩阵代数的相关知识及其MATLAB的计算,希望对大家有所帮助。
原文地址:https://blog.csdn.net/m0_66360845/article/details/134695425
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