代數重數 可對角化
非可對角化的矩陣. 某些矩陣在任何域上都是不可對角化的，最著名的是冪零矩陣。如果特徵值的幾何重次和代數重次不一致，. 這會更一般的出現。例如考慮. ,2015年11月6日 — 可對角化的充要條件: 一nxn的矩陣A為可對角化，若且唯若它有n個線性獨立的特徵向量。 P(x)在F中可分解且各個eigenvalue的代數重數= 幾何重數. ,与特征值互异的假设矛盾，因此条件1满足时特征向量必定线性无关。 条件2中的代数重数指的是: -left| -beginmatrix} -lambda I - A -end. , ,可對角化矩陣和映射在線性代數中有重要價值，因為對角矩陣特別容易處理。它們的特徵值和特徵 ... 如果特徵值的幾何重次和代數重次不一致，這會更一般的出現。例如考慮. ,2010年5月13日 — 證明於下。假設 n 階方陣 A 是可對角化的，則 A 有 n 個線性獨立的特徵向量。設特徵值 -lambda 的代數重數為 k ，一定存在可逆矩陣 S 可將 A 對角化為. ,A為n×n階矩陣，若存在另一n×n階. 非奇異矩陣P 使P−1AP 為一對角矩. 陣，則稱A 為可對角化矩陣. 當此P 存在時，稱P 可對角化A. ,特徵值. 特徵向量. 特徵向量. 線性代數: 7.1節pp.527-528 ... (2) 特徵值的重數往往會大於或等於其特徵空間的維度 ... 一方陣A稱為可對角化矩陣，若存在一可逆矩陣P使.
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2. Diagonalization - 線性代數
非可對角化的矩陣. 某些矩陣在任何域上都是不可對角化的，最著名的是冪零矩陣。如果特徵值的幾何重次和代數重次不一致，. 這會更一般的出現。例如考慮. https://sites.google.com Linear Algebra - Ch5 矩陣對角化Diagonalization of Matrice
2015年11月6日 — 可對角化的充要條件: 一nxn的矩陣A為可對角化，若且唯若它有n個線性獨立的特徵向量。 P(x)在F中可分解且各個eigenvalue的代數重數= 幾何重數. https://mropengate.blogspot.co 什么样的矩阵可以对角化？ - 知乎
与特征值互异的假设矛盾，因此条件1满足时特征向量必定线性无关。 条件2中的代数重数指的是: -left| -beginmatrix} -lambda I - A -end. https://www.zhihu.com 可對角化矩陣- 維基百科，自由的百科全書
https://zh.wikipedia.org 可對角化矩陣- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia
可對角化矩陣和映射在線性代數中有重要價值，因為對角矩陣特別容易處理。它們的特徵值和特徵 ... 如果特徵值的幾何重次和代數重次不一致，這會更一般的出現。例如考慮. https://zh.wikipedia.org 可對角化矩陣與缺陷矩陣的判定 - 線代啟示錄
2010年5月13日 — 證明於下。假設 n 階方陣 A 是可對角化的，則 A 有 n 個線性獨立的特徵向量。設特徵值 -lambda 的代數重數為 k ，一定存在可逆矩陣 S 可將 A 對角化為. https://ccjou.wordpress.com 矩陣的對角化
A為n×n階矩陣，若存在另一n×n階. 非奇異矩陣P 使P−1AP 為一對角矩. 陣，則稱A 為可對角化矩陣. 當此P 存在時，稱P 可對角化A. http://ind.ntou.edu.tw 第七章特徵值與特徵向量
特徵值. 特徵向量. 特徵向量. 線性代數: 7.1節pp.527-528 ... (2) 特徵值的重數往往會大於或等於其特徵空間的維度 ... 一方陣A稱為可對角化矩陣，若存在一可逆矩陣P使. http://eportfolio.lib.ksu.edu. |