南航矩阵论等价关系

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矩阵等价条件

矩阵等价条件

矩阵等价条件1. 行等价:如果两个矩阵A和B从一个经过有限次的行变换可以相互转换,则它们是行等价的,记作A≌B。

$A=\left(\begin{array}{ccc}1 &2 &3 \\4 &5 &6 \\7 & 8 & 9\end{array}\right), B=\left(\begin{array}{ccc}1 &2 &3 \\0 & -3 & -6 \\-7 & -14 & -21\end{array}\right)$$\left(\begin{array}{l}\boldsymbol{R}_{2}=-4 \boldsymbol{R}_{1}+\boldsymbol{R}_{2} \\\boldsymbol{R}_{3}=-6 \boldsymbol{R}_{1}+\boldsymbol{R}_{3}\end{array}\right)$矩阵等价的充分必要条件是它们具有相同的秩和相同的行列式。

即,如果两个矩阵A和B满足A≌B,则它们具有相同的秩和相同的行列式。

反之亦然。

对于任意矩阵A,它可以使用一定的行变换或列变换,化为行最简形式或列最简形式。

行最简形式指的是一个矩阵在经过有限次行变换后,化为一个以0为分界线,上半部分全部为0的矩阵,下半部分为任意元素的矩阵。

列最简形式类似。

行最简形式和列最简形式都是唯一的,并且它们具有相同的秩和行列式。

由此可知,任意两个矩阵都可以通过一定的行变换和列变换得到它们的行最简形式或列最简形式。

在研究两个矩阵是否等价时,可以将它们化为最简形式进行比较。

矩阵等价是一种很重要的矩阵性质,它在矩阵运算和矩阵应用中有着广泛的应用。

矩阵等价在线性代数中有着重要的应用。

在解线性方程组时,通常会考虑对矩阵进行某种变换,使得它变为某种特殊的形式,从而更容易求解。

这种变换包括行变换、列变换和相似变换等。

解析矩阵间的等价、相似、合同变换关系及其应用

解析矩阵间的等价、相似、合同变换关系及其应用

解析矩阵间的等价、相似、合同变换关系及其应用摘要:等价、合同和相似是矩阵中的三种等价关系,在矩阵这一知识块中占有具足轻重的地位。

矩阵可逆性、矩阵的对角化问题、求矩阵特征根与特征向量、化二次型的标准形等诸多问题的解决都要依赖于这三种等价关系。

本文先阐述了三种关系相关的定义、定理,并进行比较得出三种关系间的区别,结合实例具体体现三种关系的差别与应用。

关键词:矩阵的等价、矩阵的相似、矩阵的合同引言随着技术的发展,矩阵在实际生产中发挥着越来越明显的作用,尤其是矩阵所具有的特点以及特有的变化方式,受到各行的重视。

在高等代数中,讨论了矩阵的三种不同关系,它们分别为矩阵的等价、矩阵的相似和矩阵的合同等关系。

本文首先介绍了这三种关系以及每种关系的定义,性质,相关定理及各自存在的条件,然后给出了这三种矩阵关系间的联系,即相似矩阵、合同矩阵必为等价矩阵,相似为正交相似,合同为正交合同时,相似与合同一致,还有矩阵的相似与合同之等价条件,并给出例子加以说明。

一、矩阵的三种关系1)矩阵的等价关系定义:两个S ×n 矩阵A ,B 等价的充要条件为:存在可逆的s 阶矩阵P 与可逆的n 阶矩阵Q ,使B =PAQ 。

由矩阵的等价关系,可以得到矩阵A 与B 等价必须具备两个条件:(1)矩阵A 与B 为同型矩阵,不要求是方阵;(2)存在存在可逆的s 阶矩阵P 与可逆的n 阶矩阵Q ,使B =PAQ 。

性质:(1)反身性:即A ≌A ;(2)对称性:若A ≌B ,则B ≌A ;(3)传递性:即若A ≌B ,B ≌C 则A ≌C ;2)矩阵的合同关系定义:设A ,B 均为数域p 上的n 阶方阵,若存在数域p 上的n 阶可逆方阵P ,使得B AP P ='则称矩阵A 与B 为合同矩阵(若若数域p 上n 阶可逆矩阵p 为正交矩阵),由矩阵的合同关系,不难得出矩阵A 与B 合同必须同时具备的两个条件:(1)矩阵A 与B 不仅为同型矩阵,而且是方阵。

矩阵的三个等价关系辨析

矩阵的三个等价关系辨析
2 0 1 4 年第 6 8 期考 试 周 刊











蔡 鸣 晶
( 南京信息职业技术学院 , 江苏 南京
摘 要 : 矩阵等价 , 矩阵相似 , 矩 阵 合 同是 矩 阵 的 三 个 重 要 的 等 价 关 系. 本 文 首 先 讨 论 了矩 阵 这 三 种 关 系各 自的 意 义 . 然后 分 析 了这 三 种 关 系之 间 的 区 别 和 联 系 ,并 对 这 些 结 论 作 了相 应 的 理 论 证 明.
2 1 0 0 2 3 )
3 - 3 矩 合 同 的 重 要 的 结 论
关键词 : 等价 关系 等价矩阵
相似 矩 阵
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
合 同矩 阵
与 相 似 关 系相 同的 是 : 两矩 阵合 同 , 它 们 必须 是 同 阶方 阵 . 合 同关 系 与 二 次 型 有 关 ,二 次 型 的 矩 阵 必 为 对 称矩 阵之 间, 即, 每 个 二 次 型 均 与 一 个 对 称 矩 阵 有 着 一 一 对 应 的关 系 . 所 以我 们 主 要 针 对 实对 称 矩 阵讨 论 矩 阵 的合 同关 系 . 定理6 :实 对 称 矩 阵A与B 合 同充 要 条 件 是 实 二 次 型x A X
3 . 2 矩 阵 相 似 的 重 要 的 结 论
和X ‘ B X 有 相 同的 规 范 型 . 由此 可 以看 出 : 秩相 等 是 矩 阵合 同 的必 要 条 件 , 两个 同 阶 对称 矩 阵 合 同的 本 质是 秩 相 等 且 正 惯 性指 数 也 相 等 .
3 - 3 矩 阵 的等 价 、 合 同和 相 似 之 间 的联 系 定 理7 : 相 似矩 阵 必 为等 价矩 阵 , 等 价矩 阵未必 为 相 似矩 阵. 证 明: 设n 阶 方 阵A, B 相似 , 由定 义 3 知存在n 阶 可 逆 矩 阵

矩阵的等价关系题目

矩阵的等价关系题目

矩阵的等价关系题目摘要:1.矩阵等价关系的定义与性质2.矩阵等价关系的判断方法3.矩阵等价关系的应用举例正文:一、矩阵等价关系的定义与性质矩阵等价关系是指两个矩阵之间存在一系列的基本行变换(或基本列变换),使得其中一个矩阵可以变为另一个矩阵。

矩阵等价关系具有以下性质:1.反身性:任何矩阵与自身都是等价的。

2.对称性:如果矩阵A 与矩阵B 等价,那么矩阵B 与矩阵A 也是等价的。

3.传递性:如果矩阵A 与矩阵B 等价,矩阵B 与矩阵C 等价,那么矩阵A 与矩阵C 也是等价的。

二、矩阵等价关系的判断方法判断两个矩阵是否等价,可以通过以下两种方法:1.基本行变换法:如果一个矩阵可以通过基本行变换变为另一个矩阵,那么这两个矩阵就是等价的。

2.矩阵秩相等法:设矩阵A 和矩阵B,如果它们的秩相等,则矩阵A 和矩阵B 是等价的。

三、矩阵等价关系的应用举例矩阵等价关系在线性代数中具有广泛的应用,以下举两个例子:例1:求解线性方程组已知矩阵A 和矩阵B:A = [[2, -1], [1, 0]]B = [[3, 2], [0, 1]]矩阵A 和矩阵B 是等价的,因为它们可以通过基本行变换相互转化。

通过高斯消元法求解线性方程组,可以得到矩阵A 的解为x = [3, -2]。

由于矩阵A 和矩阵B 等价,所以矩阵B 的解也是x = [3, -2]。

例2:简化矩阵计算矩阵A = [[a, b], [c, d]]矩阵B = [[a, d], [b, c]]矩阵A 和矩阵B 是等价的,因为它们可以通过基本列变换相互转化。

利用矩阵的等价关系,可以将矩阵A 的运算简化为矩阵B 的运算,从而降低计算复杂度。

矩阵的三种等价关系

矩阵的三种等价关系

矩阵的三种等价关系摘要本文主要介绍矩阵的三种等价关系的定义及性质、各关系之间的不变量即等价不变量、合同不变量、相似不变量以及它们之间的联系。

同时,也将λ-矩阵的等价关系与矩阵的相似关系加以联系,这样增加了矩阵相似方法的判断也加强了知识的衔接。

关键字矩阵;矩阵的等价关系;矩阵的合同关系;矩阵的相似关系A matrix of three equivalence relationsAbstractThis paper mainly introduces three kinds of equivalent relation matrix and the three equivalence relations with the nature of the property, the connection between them and the three kinds of relations that equivalent invariants, contract invariant, similar invariants. At the same time, will also be equivalent relation of matrix and matrix similarity relation to contact, which increases the matrix similarity method judgment also strengthened the convergence of knowledge.Key wordsmatrix; the equivalence relation of matrix ;the contract relation of matrix ;the similar relation of matrix.0 引言在线性方程组的讨论中我们知道,线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上,并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程.除线性方程组外,还有大量的各种各样的问题也都提出矩阵的概念,并且这些问题的研究常常反映为有关矩阵的某些方面的研究,甚至于有些性质完全不同的、表面上完全没有联系的问题,归结成矩阵问题以后却是相同的.这就使矩阵成为数学中一个极其重要的应用广泛的概念,因而也就使矩阵成为代数特别是线性代数的一个主要的研究对象.我们的目的是讨论矩阵的一些基本性质.另外,新课程标准把矩阵作为高中的一个选修内容,进入教学,是希望通过中学的选修课,使得一部分对于数学有兴趣的学生,能够尽早的了解高等数学中非常重要的一些知识.这也凸显出矩阵在中学数学中的重要性.为了满足中学生对矩阵知识的渴望和矩阵初学者对矩阵基本性质的需求,我们研究了矩阵的三种基本关系即等价关系、合同关系、相似关系.首先,我们给出矩阵三种等价关系的定义及相关知识;其次,我们探究了矩阵三种等价关系所具有的性质、它们之间的联系以及满足这些关系所保持的量的不变性.同时,我们也提出了矩阵相似的几种等价定义,这可以使初学者更好的判断矩阵的相似性.1 矩阵的三种等价关系的定义1.1 矩阵的三种等价关系定义1.1.1 设矩阵A 、B 是数域P 上的矩阵,矩阵A 与B 称为等价的,如果B 可以由A 经过一系列的初等变换得到。

浅谈矩阵的等价、合同与相似之间的关系

浅谈矩阵的等价、合同与相似之间的关系

1 、引 言矩阵的相似与合同及其等价三者在线性代数中是很重要的概念,在线性代数的学习中,矩阵的相似与合同作为研究工具,得到广泛的应用,起着非常重要的作用,能够把要处理的问题简单化,本文对矩阵的等价,合同,相似进行了简单的介绍 ,对矩阵的应用学习有一定的帮助.2、矩阵的等价,相似,合同2.1矩阵的等价2.1.1矩阵等价的定义:矩阵等价用矩阵乘法表示出来就是,如果有两个m ×n 阶矩阵A 和B ,而且这两个矩阵满足B=QAP ,其中P 是n ×n 阶可逆矩阵,Q 是m ×m 阶可逆矩阵,那么这两个矩阵是等价的。

即,矩阵A 经过有限次的初等变换得到矩阵B2.1.2初等变换(1)换法变换:对调矩阵的两行(列),得初等矩阵E(i,j).用m 阶初等矩阵),mj i E (左乘nm ij a A ⨯=)(,相等于对矩阵A 实行第一种矩阵初等行变换,把A 的第i 行与第j 行对调,记作(r r j i ↔)类似的,用n 阶初等矩阵()j i E n ,右乘矩阵n m ij a ⨯=)(A ,相当于都矩阵A 实行第一种矩阵初等列变换,把A 的第i 列与第j 列对调,记作)c c j i ↔( (2)倍法变换:以数K ≠0乘某一行(列)中的全部元素,得初等矩阵))((K i E 。

用))((K i m E 左乘矩阵A ,相当于以数K 乘A 的第i 行,记作(K r i ⨯)。

用))((K i nE 右乘矩阵A ,相当于以数K 乘A 的第i 列,记作(K ⨯c i )。

(3)消法变换: 以数K 乘某行(列)加到另一行(列)上去,得初等矩阵))((K E ij ,以))((K E ij m 左乘矩阵A ,相当于把A 的第j 行乘以K 加到第i 行上,记作(r r j i K +)。

以))((K E ij n右乘矩阵A ,相当于把A 的第i 列乘以K 加到第j 列上,记作(c c i j K +)。

矩阵的等价标准型

矩阵的等价标准型

矩阵的等价标准型矩阵的等价标准型是线性代数中一个重要的概念,它可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点。

在矩阵的等价标准型中,我们将会介绍矩阵的等价关系、相似矩阵、对角化矩阵等相关概念,以及如何求解矩阵的等价标准型。

首先,让我们来了解一下矩阵的等价关系。

对于两个矩阵A和B,如果存在可逆矩阵P和Q,使得A=PBQ,那么我们称矩阵A和B是等价的。

换句话说,两个矩阵经过一系列的相似变换之后得到的结果是相同的,那么这两个矩阵就是等价的。

等价关系是一种等价关系,它具有自反性、对称性和传递性。

接下来,我们来介绍相似矩阵的概念。

如果存在可逆矩阵P,使得B=PAP^(-1),那么我们称矩阵A和B是相似的。

相似矩阵具有一些重要的性质,例如它们有相同的特征值和特征向量。

因此,相似矩阵在矩阵的对角化和矩阵的相似性分析中具有重要的作用。

然后,让我们来看一下对角化矩阵。

对角化矩阵是一种特殊的相似矩阵,它可以化为对角矩阵的形式。

对角化矩阵具有简洁的形式,可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质。

对角化矩阵的存在性和求解方法是矩阵理论中的重要问题,它涉及到矩阵的特征值和特征向量的计算,以及矩阵的对角化条件和对角化矩阵的构造方法。

最后,让我们来讨论如何求解矩阵的等价标准型。

对于一个给定的矩阵,我们可以通过一系列的相似变换,将它化为等价标准型。

等价标准型可以帮助我们更好地理解矩阵的结构和性质,它是矩阵理论中的一个重要概念。

求解矩阵的等价标准型涉及到矩阵的相似对角化和矩阵的等价关系的分析,需要运用特征值分解、相似对角化和矩阵的等价关系等相关知识和方法。

总之,矩阵的等价标准型是矩阵理论中的一个重要概念,它涉及到矩阵的等价关系、相似矩阵、对角化矩阵等相关概念,以及如何求解矩阵的等价标准型。

通过对矩阵的等价标准型的学习和掌握,可以帮助我们更好地理解和分析矩阵的性质和特点,为进一步深入研究矩阵理论和应用奠定基础。

矩阵之间的三个关系总结

矩阵之间的三个关系总结

矩阵之间的三个关系总结
来源:文都教育
相信在学习《线性代数》的过程中,同学们和我一样都对矩阵之间的三个关系印象深刻,但又因为这三个关系之间类似的表现形式让人欢喜让人忧,等价矩阵、合同矩阵、相似矩阵每每出现都要经历一番头脑风暴。

为了在考试中不再因此带来困扰,本文将这三种关系列出,理清每种关系的特征,使同学们再也不用担心碰到三种关系时不知所措。

以上总结了等价矩阵、相似矩阵和合同矩阵的定义和一些性质,在具体的题目中往往会将其结合起来进行考查,因此掌握他们的本质特征至关重要。

通过比较记忆再结合一些有针对性的习题,相信与这部分内容有关的题目可以迎刃而解。

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Student’s Name: Student’s ID No.:College Name:The study of Equivalence RelationsAbstractAccording to some relative definitions and properties, to proof that if B can be obtained from A by performing elementary row operations on A, ~ is an equivalence relation, and to find the properties that are shared by all the elements in the same equivalence class. To proof that if B is can be obtained from A by performing elementary operations, Matrix S A ∈ is said to be equivalent to matrix S B ∈, and ~A B means that matrix S A ∈ is similar to S B ∈, if let S be the set of m m ⨯ real matrices.IntroductionThe equivalence relations are used in the matrix theory in a very wide field. An equivalence relation on a set S divides S into equivalence classes. Equivalence classes are pair-wise disjoint subsets of S . a ~ b if and only if a and b are in the same equivalence class.This paper will introduce some definitions and properties of equivalence relations and proof some discussions.Main ResultsAnswers of Q1(a) The process of the proof is as following,obviously IA=A,therefore ~ is reflexive;we know B can be obtained from A by performing elementary row operations on A,we assume P is a matrix which denote a series of elementary row operations on A.Then ,we have PA=B,(A~B),and P is inverse,obviously we have A=P -1B,(B~A).So ~ is symmetric.We have another matrix Q which denote a series of elementary row operations on B,and the result is C,so we have QB=C.And we can obtain QB=Q(PA)=QPA=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b) The properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are as followings: firstly,the rank is the same;secondly,the relation of column is not changed;thirdly,two random matrices are row equivalent;fourthly,all of the matricescan be raduced as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡00X E n. (c) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0000 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 0.⎥⎦⎤⎢⎣⎡00y x (x and y can not be zero at the same time)is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 1.⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 2.Answers of Q2(a)The process of the proof is as following,,obviously IAI=A,therefore ~ is reflexive;we know B can be obtained from A by performing elementary operations on A,we assume P and Q is a matrix which denote a series of elementary operations onA.Then ,we have PAQ=B,(A~B),and P is inverse,obviously we have A=P -1BQ -1,(B~A).So ~ is symmetric.We have other matrices M and N which denote a series of elementary operations on B,and the result is C,so we have MBN=C.And we can obtain MBN=M(PAQ)N=MPAQN=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)Obviously,the rank haven ’t changed.Secondly,all of the matrices can be raduced as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡000n E (c) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0000 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 0.⎥⎦⎤⎢⎣⎡0001 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 1.⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 2.Answers of Q3(a)The process of the proof is as following,obviously IAI -1=A,therefore ~ is reflexive;we assume P and Q are inverse matrices.Then,if we have PAP -1=B,(A~B),obviously we have A=P -1BP,(B~A).So~is symmetric.If We have QBQ -1=C.And we can obtain QBQ -1=Q(PAP -1)Q -1=(QP)A(P -1Q -1)=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)The properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are as followings: firstly,the rank is the same;secondly,they have the same determinant;thirdly,all the matrices have the same characteristic equation and the same eigenvalues;the last but not the least,if the matrices are inverse and similar,then,the inverse of both are similar,that ’s to say,if A~B,then,A -1~B -1.(c) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡0000 is a representative element for each equivalence class corresponding to rank 0.We assume the format of the 2⨯2 nonzero matrix is ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a .So,the characteristic equation is =-A I λbc ad d a bc d a d c b a -++-=---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----λλλλλλ)())((2 If 0=-bc ad ,then eigenvalues are ;,0d a +==λλIf a+d=0,we have a=-d,and 0=+=d a λ;Hence some matrices of rank 1 can be represent as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-a c b a ,otherwise,a+d ≠0,the matrix have eigenvalues ;,0d a +==λλSo,some matrices of rank 1 can be represent as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a (a+d ≠0,0=-bc ad ) Else if 0≠-bc ad ,then from the format of characteristic equation we obtain )(4)(2bc ad d a --+=∆;If 0)(4)(2<--+=∆bc ad d a ,then some matrices of rank 2 can be represented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a (0)(4)(2<--+bc ad d a ,0≠-bc ad ). If 0)(4)(2=--+=∆bc ad d a ,then some matrices of rank 2 can be represented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡d c b a ()(4)(2bc ad d a -=+,0≠-bc ad ). If 0)(4)(2>--+=∆bc ad d a ,the matrix have two different eigenvalues,the matrix can be diagonalized to a diagonalizable matrix,then some matrices of rank 2 can berepresented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡2100λλ()21λλ≠.Answers of Q4(a)The process of the proof is as following,obviously I -1AI=I T AI=A,therefore ~ is reflexive;we assume P and Q are inverse and orthogonal matrices .Then,if we have P -1AP=P T AP=B,(A~B),obviously we haveA=PBP -1=PBP T ,(B~A).So~is symmetric.If We have Q -1BQ=Q T BQ=C.And we canobtain Q -1BQ=Q T (PAP -1)Q=(Q T P)A(P -1Q)=C,so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)Firstly,the rank is the same;secondly,they have the same determinant;thirdly,all the matrices have the same characteristic equation and the same eigenvalues;fourthly,the matrices can be diagonalized; the last but not the least,if the matrices are inverse and similar,then,the inverse of both are similar,that ’s to say,if A~B,then,A -1~B -1.(c) We assume the format of the 2⨯2 real symmetric matrix is ⎥⎦⎤⎢⎣⎡c b b a .So,the characteristic equation is=-A I λ222)())((b ac c a b c a c b b a -++-=---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----λλλλλλ If 02=-b ac ,then eigenvalues are ;,0c a +==λλHence some matrices of rank 1can be represent as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+c a 000, Else if 02≠-b ac ,then from the format of characteristic equation we obtain 0)(4)(4)(2222≥-+=--+=∆c a b b ac c a ,the matrix have two nonzero eigenvalues 2)(4221c a b c a -+++=λand 2)(4222c a b c a -+-+=λ,the matrix can be diagonalized to a diagonalizable matrix,then some matrices of rank 2 can berepresented as ⎥⎦⎤⎢⎣⎡2100λλ()21λλ≠.Answers of Q5(a)The process of the proof is as following,obviously,A is isomorphic to A,owing to they have the same dimension,therefore ~ is reflexive;we assume A is isomorphic toB.From Theorem 3.5.2,we obtain A is isomorphic to B.So,A and B areisomorphic.So~is symmetric.If We have A is isomorphic to B, B is isomorphic toC.So,Dimension(A)=Dimension(B),Dimension(B)=Dimension(C),soDimension(A)=Dimension(C),then A is isomorphic to C.so A~C.Therefore,~ is transitive. Hence, ~ is an equivalence relation on S .(b)The properties that are shared by all the elements in the same equivalence class are listed as followings.Firstly,they have the same dimension;Secondly,they are all one-to-one linear mapping.(c)12~V V if there exists an isomorphism from 1V onto 2V ,W V =)(δ is a linearone-to-one mapping.So,we can obtain infinite vector space.For example,if we define a mapping δ:R R →+ by )()(x In x =δ.It is easy to verity that the mapping δ is a one-to-one mapping.And δis a linear mappingsince ).(ln )ln()(),()(ln ln )ln()ln()(x x x x y x y x xy y x y x αδααδδδδ===+=+==⊕=⊕∂Therefore,δis an isomorphism from ,R R →++R is isomorphic to R .Conclusion and AcknowledgementIn this project, we know that the matrices through elementary row operations or performed elementary operations, the similar or orthogonally matrices and the isomorphic matrices have the equivalence relation in their equivalence class. In our study, we must learn to summarize some common properties, look for the law, only in this way, we can learn more and better.References[1] 曹荣美. Lecture Notes On Matrix Theory.南京航空航天大学出版社,2012.[2] 戴华.矩阵论.北京:科学出版社,2001.。

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