Hi,大家好,我是编程小6,很荣幸遇见你,我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来,今天说一说矩阵分析L6矩阵函数[亲测有效],希望能够帮助你!!!。
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正定性:范数为0,则每个向量必为0
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注意,范数|Y|若是一个平面直角坐标系,横轴为实数,纵轴为虚数。值为平面坐标系中线段长度。
x的1-范数为:1+|2+i|+|i|+1= 根号(5) + 3
x的2-范数为:根号(1+5+1+1)= 根号(8)
x的无穷范数为:max{1,根号(5),1,1}=根号(5)
作用在于:对于赋范线性空间的量化
另外,我们可以通过范数求得向量序列的极限
例如:1-范数为菱形,2-范数构成了一个圆:
由于矩阵可以表示为mn维向量,于是将Aij元素看作一个向量。
方阵范数比向量范数多了一个相容性,因为方阵可以进行矩阵乘法
常用的矩阵范数
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注:利用该定理,可以对特征值的模进行估计
求矩阵的范数,第一范数是对列元素求模相加后取最大值;无穷范数是对行元素求模相加后取最大值。
感觉和普通极限求解差不多,就是每个元素对应位置都要求一个极限。
每个矩阵元素位置都求极限
注意等比数列计算公式:
复级数是由一个实数加虚数组成的,其中实部和虚部部分都是实函数。
??最小多项式不明白为什么变成了2
就是把每个位置上的元素分别进行了微分和积分
这个A是咋得出来的。。。
解答:A中每一行对应一个微分式子,第一个元素为0表示是对x1微分,所以为0;第二个元素为1是积分式中x2前的系数为1。
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