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埃尔米特矩阵和矩阵

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

埃尔米特矩阵和矩阵之间的区别

埃尔米特矩阵 vs. 矩阵

埃尔米特矩阵(Hermitian matrix,又译作厄米矩阵),也稱自伴隨矩陣,是共轭對稱的方陣。埃尔米特矩阵中每一个第i行第j列的元素都与第j行第i列的元素的复共轭。 对于 有: 记做: 例如: 3&2+i\\ 2-i&1 \end 就是一个埃尔米特矩阵。 显然,埃尔米特矩阵主对角线上的元素都是实数的,其特征值也是实数。对于只包含实数元素的矩阵(实矩阵),如果它是对称阵,即所有元素关于主对角线对称,那么它也是埃尔米特矩阵。也就是说,实对称矩阵是埃尔米特矩阵的特例。. 數學上,一個的矩陣是一个由--(row)--(column)元素排列成的矩形阵列。矩陣--的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由6个数字元素构成的2--3--的矩阵: 大小相同(行数列数都相同)的矩阵之间可以相互加减,具体是对每个位置上的元素做加减法。矩阵的乘法则较为复杂。两个矩阵可以相乘,当且仅当第一个矩阵的--数等于第二个矩阵的--数。矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不满足交换律。 矩阵的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵,加上常数项,则称为增广矩阵。另一个重要用途是表示线性变换,即是诸如.

之间埃尔米特矩阵和矩阵相似

埃尔米特矩阵和矩阵有(在联盟百科)8共同点: 可对角化矩阵实数共轭转置特征向量特征值和特征向量酉矩阵逆矩阵方块矩阵

可对角化矩阵

可对角化矩阵是线性代数和矩阵论中重要的一类矩阵。如果一个方块矩阵 A 相似于对角矩阵,也就是说,如果存在一个可逆矩阵 P 使得 P −1AP 是对角矩阵,则它就被称为可对角化的。如果 V 是有限维度的向量空间,则线性映射 T: V → V 被称为可对角化的,如果存在 V 的一个基,T 关于它可被表示为对角矩阵。对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角矩阵的过程。 可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值,因为对角矩阵特别容易处理: 它们的特征值和特征向量是已知的,且其次方可通过計算对角元素同样的次方来獲得。 若尔当-谢瓦莱分解表达一个算子为它的对角部分与它的幂零部分的和。.

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实数

实数,是有理數和無理數的总称,前者如0、-4、81/7;后者如\sqrt、\pi等。实数可以直观地看作小數(有限或無限的),它們能把数轴「填滿」。但僅僅以枚舉的方式不能描述實數的全體。实数和虚数共同构成复数。 根据日常经验,有理數集在數軸上似乎是「稠密」的,于是古人一直认为用有理數即能滿足測量上的實際需要。以邊長為1公分的正方形為例,其對角線有多長?在規定的精度下(比如誤差小於0.001公分),總可以用有理數來表示足夠精確的測量結果(比如1.414公分)。但是,古希臘畢達哥拉斯學派的數學家發現,只使用有理數無法完全精確地表示這條對角線的長度,這徹底地打擊了他們的數學理念;他們原以為:.

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共轭转置

矩阵A的共轭转置A^*(又称埃尔米特共轭、埃尔米特转置)定义为: 其中(\cdot)_表示矩阵i行j列上的元素,\overline表示标量的复共轭。 这一定义也可以写作: 其中A^\mathrm \,\!是矩阵A的转置,\overline\,\!表示对矩阵A中的元素取复共轭。 通常用以下记号表示矩阵A的共轭转置:.

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特征向量

#重定向 特征值和特征向量.

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特征值和特征向量

在数学上,特别是线性代数中,对于一个给定的矩阵A,它的特征向量(eigenvector,也譯固有向量或本征向量)v 经过这个线性变换之后,得到的新向量仍然与原来的v 保持在同一條直線上,但其长度或方向也许會改变。即 \lambda為純量,即特征向量的长度在该线性变换下缩放的比例,称\lambda 为其特征值(本征值)。如果特徵值為正,则表示v 在经过线性变换的作用后方向也不变;如果特徵值為負,说明方向会反转;如果特征值为0,则是表示缩回零点。但无论怎样,仍在同一条直线上。图1给出了一个以著名油画《蒙娜丽莎》为题材的例子。在一定条件下(如其矩阵形式为实对称矩阵的线性变换),一个变换可以由其特征值和特征向量完全表述,也就是說:所有的特徵向量組成了這向量空間的一組基底。一个特征空间(eigenspace)是具有相同特征值的特征向量与一个同维数的零向量的集合,可以证明该集合是一个线性子空间,比如\textstyle E_\lambda.

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酉矩阵

若一n行n列的複数矩阵U满足 其中I_n\,为n阶单位矩阵,U^\dagger \,为U的共轭转置,则U称为--(又译作--、--。英文:Unitary Matrix, Unitary是歸一或單位的意思)。即,矩阵U为酉矩阵,当且仅当其共轭转置U^\dagger \,为其逆矩阵: 若酉矩阵的元素都是实数,其即为正交矩阵。与正交矩阵G不会改变两个实向量的内积类似, 酉矩阵U不改变两个复向量的内积: 若U \,为n阶方阵,则下列条件等价:.

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逆矩阵

逆矩陣(inverse matrix):在线性代数中,給定一个n階方陣\mathbf,若存在一n階方陣\mathbf,使得\mathbf.

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方块矩阵

方塊矩陣,或简称方阵,是行數及列數皆相同的矩陣。由n \times n\,矩陣組成的集合,連同矩陣加法和矩陣乘法,构成環。除了n.

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上面的列表回答下列问题

埃尔米特矩阵和矩阵之间的比较

埃尔米特矩阵有21个关系,而矩阵有194个。由于它们的共同之处8,杰卡德指数为3.72% = 8 / (21 + 194)。

参考

本文介绍埃尔米特矩阵和矩阵之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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