如何通俗地理解相似矩阵

同学们大家好,今天我们来学习相似矩阵。

1 简单印象
都是,若有,使得:

则称相似变换矩阵(Similarity transformation matrix),称相似矩阵(Similar matrix),记作:

既然相似,则一定有相同点,相同点是什么呢?它们是同一个线性映射,在不同基下的代数表达。

2 解释

我们知道,线性映射是将一个向量映射到另一个向量,比如这里将,映射成

2.1 自然基

在自然基下的坐标向量用表示,在自然基下的坐标向量用表示。矩阵就是将坐标向量,映射到坐标向量

这里坐标向量,坐标向量,矩阵就是把转换为

2.2 非自然基

还是将映射成,现在将这个映射表示在非自然基下。

在非自然基下的坐标向量用表示,在非自然基下的坐标向量用表示。矩阵就是将坐标向量,映射到坐标向量

这里坐标向量。矩阵就是把转换为

也就是说矩阵,矩阵,都是将映射到向量,而它们只是不同基下的不同代数表达

2.3 联系

假如我们可以通过某矩阵,将坐标向量变换为坐标向量,矩阵,将坐标向量变换为坐标向量

这个时候都是将映射为,因此它们是相等的,即

还有疑问?没关系,下面我们再来看个例子

3 例子

中的一组基,求这个基下的旋转矩阵

3.1 思路

先说思路,根据题意,首先画出平面,代表。然后标注出基

平面内任取一个点,通过矩阵就能对其进行旋转。

下面,我们把这个过程分为映射前,与映射后。映射前用紫色表示,映射后用金色表示。

假设旋转前的点在基下的坐标为,旋转后的点在基下的坐标为,我们要求解的矩阵,就是将坐标向量,映射为坐标向量

如何求呢?借助自然基,假设映射前的点在自然基下的坐标为,映射后的点在自然基下的坐标为,那么利用自然基下的旋转矩阵,就能将映射成

既然自然基可以完成旋转,那么下面只需要将非自然基转到自然基,旋转后,再转回非自然基就可以了,也就是下图中的橘色路径。

下面,我们就尝试把橘色路径表示出来。假设左边箭头的映射我们可以用矩阵完成,那么右边箭头代表的映射就可以用表示。

从图中我们可以看到,左边这个箭头是将非自然基下的点映射到自然基下。根据基变换的知识可知,变换所用到的矩阵,就是非自然基到自然基的过渡矩阵。而此过渡矩阵就是由非自然基构成的,即:

这样

在题目中已经给出了,这样,橘色路径上的所有元素我们就都知道了。思路讲完了,下面开始求解。

3.2 求解

根据题意,可列出等式

带入上式可得:

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