矩阵化为对角矩阵的方法
矩阵对角化的条件：有个线性无关的特征向量，可对角化矩阵是线性代数和矩阵论中重要的一类矩阵。如果一个方块矩阵A相似于对角矩阵，也就是说，如果存在一个可逆矩阵P使得P−1AP是对角矩阵，则它就被称为可对角化的。
如果V是有限维度的向量空间，则线性映射T：V→V被称为可对角化的，如果存在V的一个基，T关于它可被表示为对角矩阵。对角化是找到可对角化矩阵或映射的相应对角矩阵的过程。
可对角化矩阵和映射在线性代数中有重要价值，因为对角矩阵特别容易处理：它们的特征值和特征向量是已知的，并通过简单的提升对角元素到同样的幂来把一个矩阵提升为它的幂。
假设矩阵为A，则充要条件为： 1）A有n个线性无关的特征向量. 2)A的极小多项式没有重根. 充分非必要条件： 1)A没有重特征值 2)A*A^H=A^H*A 必要非充分条件： f(A)可对角化,其中f是收敛半径大于A的谱半径的任何解析函数 拓展资料 1、如果这个矩阵可以化为对角矩阵的话那求特征值吧,它的特征值就是对角矩阵的元素,前提是该矩阵是可化为对角矩阵的,如果是对称矩阵,那对称矩阵一定可以化为对角矩阵。
2、相似对角化是指将原矩阵化为对角矩阵，且对角矩阵对角线上的每个元素都是原矩阵的特征值。
1、阶矩阵可对角化的充分必要条件是有个线性无关的特征向量。
2、若阶矩阵有个互不相同的特征值，则可对角化。
3、阶矩阵可对角化的充分必要条件是：每个特征值对应的特征向量线性无关的最大个数等于该特征值的重数
