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MATHEMATICA 内置符号
高级矩阵运算
教程 »
|
Eigensystem
SingularValueDecomposition
QRDecomposition
SchurDecomposition
MatrixExp
Minors
参见 »
|
矩阵分解
更多关于 »
JordanDecomposition
JordanDecomposition
[
m
]
产生一个方阵
m
的 Jordan 分解. 结果是一个列表
,其中
s
是一个相似矩阵,
j
是
m
的 Jordan 范式.
更多信息
原矩阵
m
等于
s
.
j
.
Inverse
[
s
]
.
»
矩阵
m
是数值型或者是符号型.
范例
关闭所有单元
例
(1)
求出 3×3 矩阵的 Jordan 分解:
求出 3×3 矩阵的 Jordan 分解:
In[1]:=
Out[1]=
In[2]:=
Out[2]=
范围
(1)
m
是一个 4×4 矩阵:
用明确算法计算 Jordan 分解:
用机器算法来计算 Jordan 分解:
用 20 位精度算法来计算 Jordan 分解:
应用
(1)
这个函数测试一个方阵的对角性:
测试特定矩形是否对角化:
估计一个由 1 和 0 组成的 4×4 矩阵对角化的概率:
属性和关系
(3)
m
是一个 4×4 矩阵:
求 Jordan 分解:
m
等于
s
.
j
.
Inverse
[
s
]
:
m
特征值是
j
的对角元素:
m
是一个 3×3 矩阵:
求它的 Jordan 分解:
通过
j
的标准形式,给出
j
的
n
次矩阵幂:
形成关于
j
的矩阵指数的幂级数:
然后给出
m
的矩阵指数:
这等价于
MatrixExp
给出的值:
如果
m
是对角化的,Jordan 分解实际上和
Eigensystem
相同:
次序是不相同:
特征值是
j
的对角元素:
特征向量是
s
的列元素:
可能存在的问题
(1)
m
是有较小项的 4×4 矩阵:
用明确算法求 Jordan 分解:
这显示
m
是对角化的:
用机器数算法求 Jordan 分解:
用机器数算法的计算来指定矩阵不是对角化的:
对于机器精度,
m
是难区分非对角矩阵的形式:
参见
Eigensystem
SingularValueDecomposition
QRDecomposition
SchurDecomposition
MatrixExp
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