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對角陣，純量陣和對角矩陣有什么區(qū)別

來源：整理時(shí)間：2024-11-23 15:28:47 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，純量陣和對角矩陣有什么區(qū)別

就是指除對角線外的元素都為0是對角陣。對角陣對角線的元素不要求相同我們可以說純量矩陣的主對角線上的元素都相同，其余元素都為0的矩陣，純量矩陣要求對角線上的元素相同

純量陣和對角矩陣有什么區(qū)別

2，解釋一下對角矩陣謝謝

對角矩陣是一個(gè)主對角線之外的元素皆為 0 的矩陣。對角線上的元素可以為 0 或其他值。

果一個(gè)矩陣a相似于對角矩陣，則a一定可對角化，對于一般矩陣，稱a可對角化。如果a是對稱矩陣，不一定可對角化

解釋一下對角矩陣謝謝

3，圖論中的度對角陣怎么定義

就是把每個(gè)點(diǎn)和其他點(diǎn)之間的關(guān)系寫出來。例如有4個(gè)點(diǎn)，有連接關(guān)系的有[1,2],[1,3],[2,4](對稱的，就是[2,1],[3,1],[4,2])那么矩陣寫出來就是|x,1,1,x||1,x,x,1||1,x,1,x||x,1,x,x|

任務(wù)占坑

圖論中的度對角陣怎么定義

4，在矩陣中什么是對角陣什么是方陣的特征值對角陣

對角陣，就是對角線上的元素不為0，其他元素都是0 方陣A,有Ax=(lamda)x,滿足這個(gè)式子，可以解出 |A-(lamda)|=0這個(gè)行列式為0，可以解出N個(gè)lamda，把lamda排列在對角線上就是特征值對角陣，然后可以求出特征向量不是所有矩陣都能對角化，而且對角化求的lamda不一定是實(shí)數(shù) 對角化后矩陣的TRACE（跡）不變，對角化極為由用，這里不一一舉例了

5，線性代數(shù)里的對角陣只指主對角線型的還是既包括主對角線還包括

對角陣(diagonal matrix)是線性代數(shù)中的專用詞匯。它是矩陣的一種特殊形式。其應(yīng)用非常廣泛。例如，一般在設(shè)計(jì)C語言初步的學(xué)習(xí)中，普通的編程也會涉及。定義：在矩陣的某一條對角線上的數(shù)字不全為0，而其余部分為0的矩陣，即為對角陣。分類：我們通常把對角陣分為正對角陣和反對角陣。

都包括

你好！只有主對角線型的我的回答你還滿意嗎~~

6，線性代數(shù)中符號diag是什么意思

線性代數(shù)中符號diag表示一個(gè)對角矩陣（即指除了主對角線外的元素均為零的方陣）。對角矩陣(diagonal matrix)是一個(gè)主對角線之外的元素皆為0的矩陣，常寫為diag（a1，a2,...,an) 。diag函數(shù)在FreeMat、Matlab中該函數(shù)用于構(gòu)造一個(gè)對角矩陣，不在對角線上元素全為0的方陣，或者以向量的形式返回一個(gè)矩陣上對角線元素。語法格式：FreeMat中該函數(shù)語法：y = diag(x,n)；如果x是一個(gè)矩陣，y就是x中第n條對角線上的元素。如果n被忽略，n的默認(rèn)值是0，即返回主對角線上元素。擴(kuò)展資料：1、同階對角陣的和、差仍是對角陣，有： 2、數(shù)與對角陣的乘積仍為對角陣，有： 3、n階矩陣A相似于對角矩陣的充要條件是A有n個(gè)線性無關(guān)的特征向量。參考資料來源：搜狗百科-diag參考資料來源：搜狗百科-對角矩陣

線性代數(shù)中符號diag是對角矩陣。對角矩陣是一個(gè)主對角線之外的元素皆為0的矩陣，常寫為diag（a1，a2，...，an) 。對角矩陣可以認(rèn)為是矩陣中最簡單的一種，值得一提的是：對角線上的元素可以為 0 或其他值，對角線上元素相等的對角矩陣稱為數(shù)量矩陣。對角線上元素全為1的對角矩陣稱為單位矩陣。對角矩陣的運(yùn)算包括和、差運(yùn)算、數(shù)乘運(yùn)算、同階對角陣的乘積運(yùn)算，且結(jié)果仍為對角陣。擴(kuò)展資料：若n階矩陣A有n個(gè)不同的特征值，則A必能相似于對角矩陣。說明：當(dāng)A的特征方程有重根時(shí)．就不一定有n個(gè)線性無關(guān)的特征向量，從而未必能對角化。設(shè)δ是數(shù)域P上n維線性空間V的一個(gè)線性變換，則有以下結(jié)論：（1）δ在某組基下的矩陣為對角陣的充要條件是δ有n個(gè)線性無關(guān)的特征向量；（2）δ屬于不同特征值的特征向量線性無關(guān)。由此可得，如果δ有n個(gè)互不相同的特征值，則δ在某組基下矩陣為對角陣。特別地，復(fù)數(shù)域上的線性空間中，如果其線性變換δ的特征多項(xiàng)式?jīng)]有重根，則δ在某組基下矩陣為對角陣。參考資料來源：搜狗百科-對角矩陣

對角陣，如diag（1，2，3）表示對角線元為1，2，3的對角陣。

diag是(提取對角元素)還有線性代數(shù)函數(shù)有關(guān)的：det(求行列式值),inv(矩陣的求逆),qr(二次余數(shù)分解),svd(奇異值分解),bdiag(求廣義本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求對角線元素總和)

對角矩陣。對角矩陣(diagonal matrix)是一個(gè)主對角線之外的元素皆為0的矩陣，常寫為diag（a1，a2,...,an) 。對角矩陣可以認(rèn)為是矩陣中最簡單的一種，值得一提的是：對角線上的元素可以為 0 或其他值，對角線上元素相等的對角矩陣稱為數(shù)量矩陣；對角線上元素全為1的對角矩陣稱為單位矩陣。對角矩陣的運(yùn)算包括和、差運(yùn)算、數(shù)乘運(yùn)算、同階對角陣的乘積運(yùn)算，且結(jié)果仍為對角陣。擴(kuò)展資料：性質(zhì)設(shè)A為n階矩陣，根據(jù)關(guān)系式Ax=λx，可寫出(λE-A)x=0，繼而寫出特征多項(xiàng)式|λE-A|=0，可求出矩陣A有n個(gè)特征值（包括重特征值）。將求出的特征值λi代入原特征多項(xiàng)式，求解方程(λiE-A)x=0，所求解向量x就是對應(yīng)的特征值λi的特征向量。判斷相似矩陣的必要條件設(shè)有n階矩陣A和B，若A和B相似（A∽B），則有：1、A的特征值與B的特征值相同——λ(A)=λ(B)，特別地，λ(A)=λ(Λ)，Λ為A的對角矩陣；2、A的特征多項(xiàng)式與B的特征多項(xiàng)式相同——|λE-A|=|λE-B|；3、A的跡等于B的跡——trA=trB/參考資料來源：搜狗百科-對角矩陣

你好！diag是(提取對角元素)還有線性代數(shù)函數(shù)有關(guān)的：det(求行列式值),inv(矩陣的求逆),qr(二次余數(shù)分解),svd(奇異值分解),bdiag(求廣義本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求對角線元素總和)僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，不喜勿噴，謝謝。