扩散板的三个特征值（扩散板的原理）

摘要： 1、如何将一个方阵转化成约当矩阵???...

本篇目录：

• 1、如何将一个方阵转化成约当矩阵???
• 2、如何求矩阵的全部特征值和特征向量?
• 3、如何用特征值计算该行列式
• 4、怎样判断两个矩阵是否相似?
• 5、矩阵有哪些性质?
• 6、为什么说惯性指数等于惯性张量的三个主对角线元素的和?

如何将一个方阵转化成约当矩阵???

1、使用初等变换，首先将第一行的第一个元素化为1。下面每行减去第一行乘以该行第一个元素的倍数，从而把第一列除第一行外的全部元素都化为0，进而把第二列除前两个元素之外，都化为0。

2、应该说，只有满秩方阵可以通过初等行变换变为单位矩阵，这是矩阵求逆法的一部分，如果方阵的秩不满的话，那么方阵的行列式值为0，矩阵不可逆，也就没法通过初等行变换转换为单位矩阵了。

3、将一n阶可逆矩阵A和n阶单位矩阵I写成一个nX2n的矩阵B=[A|I]对B施行初等行变换，即对A与I进行完全相同的若干初等行变换，目标是把A化为单位矩阵。当A化为单位矩阵I的同时，B的右一半矩阵同时化为了A的逆矩阵。

如何求矩阵的全部特征值和特征向量?

设A为n阶矩阵，若存在常数λ及n维非零向量x，使得Ax=λx，则称λ是矩阵A的特征值，x是A属于特征值λ的特征向量。一个矩阵A的特征值可以通过求解方程pA(λ) = 0来得到。

求特征值对应的特征向量的方法如下：给定一个方阵 A，找出其特征值 λ。对于每个特征值 λ，解方程组 (A - λI)X = 0，其中 A 是原矩阵，λ 是特征值，I 是单位矩阵，X 是待求的特征向量。

=（λ-2）*[（λ+2）*（λ-3）+4]=（λ-2）*[λ*λ-λ-2]=（λ-2）*（λ-2）*（λ+1）=（λ-2）^2*（λ+1）所以说得出(λ-2)(λ-1)=0进而求出特征值为-1，2（为二重特征根）。

对于一个n阶矩阵A，我们要求解其特征向量，首先需要找到其特征值。特征值是满足方程det(A-λiE)=0的λ值，其中E是单位矩阵。解特征值方程，得到所有特征值λ1， λ2， ...， λn。

求出f(λ)的根，即为矩阵A的所有特征值。计算λE-A的行列式有以下几个技巧： 利用行列式的性质，交换λ和A的位置，即|A-λE|。

如何用特征值计算该行列式

det(A) = λ1 * λ2 * ... * λn。特征值是矩阵A的一个重要性质，它是矩阵A与单位矩阵之间的关系。特征值描述了矩阵A在某个方向上的伸缩比例，也可以看作是矩阵A对于某个向量的线性变换的特殊性质。

｜ 由特征值与行列式的关系知：｜A｜＝λ1＊λ2＊λ3＝（－1）＊2＊－4．其中公式中λi是矩阵A的特征值。

第一种方法是最简单的，是注意到1，2为特征值故|a-e3|，|a+2e3|都等于零|a+3a-4e3|=|a-e3||a+4e3|=0 第二种方法 若f(x)是一个多项式，f(a)称为矩阵多项式。

求特征值的方法如下： 对于n阶矩阵A，求出其特征多项式f(λ)=|λE-A|，其中E为n阶单位矩阵。 求出f(λ)的根，即为矩阵A的所有特征值。

如将特征值的取值扩展到复数领域，则一个广义特征值有如下形式：Aν＝λBν，其中A和B为矩阵。

怎样判断两个矩阵是否相似?

（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。两个矩阵相似充要条件是：特征矩阵等价行列式因子相同不变，因子相同初等因子相同，且特征矩阵的秩相同转置矩阵相似。

判断两个矩阵相似的方法是：判断特征值是否相等、判断行列式是否相等、判断迹是否相等、判断秩是否相等。两个矩阵相似充要条件是：特征矩阵等价行列式因子相同不变，因子相同初等因子相同，且特征矩阵的秩相同转置矩阵相似。

判断两个矩阵相似的辅助方法：判断特征值是否相等；判断行列式是否相等；判断迹是否相等；判断秩是否相等。

矩阵有哪些性质?

尺寸和维度：矩阵由行和列组成，行数和列数确定了矩阵的尺寸。一个m×n的矩阵有m行和n列，被称为一个m×n矩阵。矩阵的维度是指行数和列数的组合。元素：矩阵是由一组数字或称为元素组成的。

矩阵的性质 运算性质满足结合律和分配律。转置矩阵的行列式不变。将矩阵的行列互换得到的新矩阵称为转置矩阵，转置矩阵的行列式不变。数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。

矩阵性质是：（A^T）＾T=A。（A+）B^T=A^T+B^T。（kA）＾T=kA^T。（AB）＾T=B^TA^T。转置矩阵的行列式不变。将矩阵的行列互换得到的新矩阵称为转置矩阵，转置矩阵的行列式不变。

矩阵性质是：（A^T）＾T=A；（A+）B^T=A^T+B^T；（kA）＾T=kA^T；（AB）＾T=B^TA^T；转置矩阵的行列式不变。将矩阵的行列互换得到的新矩阵称为转置矩阵，转置矩阵的行列式不变。

矩阵的行列式等于所有特征值的乘积，所以只要有一个特征值为0，行列式就等于0。特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。

元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。【特征值与特征向量】主条目：特征值，特征向量。

为什么说惯性指数等于惯性张量的三个主对角线元素的和?

1、f = X^TAX， A为对角矩阵时， 即主对角线上元素正负的个数；实对称矩阵合同的充要条件是正负惯性指数相同。

2、正定矩阵的任一主子矩阵也是正定矩阵。若A为n阶对称正定矩阵，则存在唯一的主对角线元素都是正数的下三角阵L，使得A=L*L′，此分解式称为 正定矩阵的楚列斯基（Cholesky）分解。

3、． n阶对称矩阵A是半正定矩阵的充分必要条件是A的正惯性指数等于它的秩。2． n阶对称矩阵A是半正定矩阵的充分必要条件是A的特征值全大于等于零，但至少有一个特征值等于零。

到此，以上就是小编对于扩散板的原理的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。