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* 벡터공간의 선형사상에 대한 공간기준을 바꾸어 그 작용이 항상 있는 방향(고유공간)의 스칼라배(고유값)로 표현하는 일
* 벡터공간의 선형사상에 대한 공간기준을 바꾸어 그 작용이 항상 있는 방향(고유공간)의 스칼라배(고유값)로 표현하는 일
* 계산량을 줄일 수 있음
* 계산량을 줄일 수 있음
* 모든 행렬이 대각화 가능한 것은 아님


==예시 1: 가능==
==예시 1: 가능==
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*[[정사각행렬]]
*[[정사각행렬]]
*[[대각행렬]]
*[[대각행렬]]
*[[삼각행렬]]
*[[고유공간]]
*[[고유공간]]
*[[고유값]]
*[[고유값]]


==참고 자료==
==참고==
*https://en.wikipedia.org/wiki/Diagonalizable_matrix
*https://en.wikipedia.org/wiki/Diagonalizable_matrix
*http://www.ktword.co.kr/abbr_view.php?m_temp1=4695&id=762


[[분류: 행렬]]
[[분류:행렬]]
[[분류:~화]]

2017년 7월 10일 (월) 13:12 기준 최신판

1 개요[ | ]

diagonalization
대각화
  • 대각행렬로 만드는 일
  • 행렬의 좌우에 어떤 행렬을 곱했을 때, 대각행렬이 되게 하는 것
  • 정사각행렬을 선형변환하여 유사한 대각행렬로 변형하는 것
  • 벡터공간의 선형사상에 대한 공간기준을 바꾸어 그 작용이 항상 있는 방향(고유공간)의 스칼라배(고유값)로 표현하는 일
  • 계산량을 줄일 수 있음
  • 모든 행렬이 대각화 가능한 것은 아님

2 예시 1: 가능[ | ]

[math]\displaystyle{ A = \begin{bmatrix} a & -b \\ b & a \end{bmatrix}, \quad P = \begin{bmatrix} i & 1 \\ -i & 1 \end{bmatrix}, \quad P^{-1}AP = \begin{bmatrix} a - bi & \\ & a + bi \end{bmatrix} }[/math]

3 예시 2[ | ]

[math]\displaystyle{ B = \begin{bmatrix} \lambda & 1 \\ & \lambda \end{bmatrix} }[/math]

4 같이 보기[ | ]

5 참고[ | ]

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