求矩陣的跡要化成上三角嗎？
來源：高三網 2021-11-29 23:24:16
不需要。對矩陣進行初等變換時，特征值也發生了變化，所以化出來的上三角矩陣的特征值一般不是原矩陣的特征值。在線性代數中，一個n×n矩陣A的主對角線（從左上方至右下方的對角線）上各個元素的總和被稱為矩陣A的跡（或跡數），一般記作tr(A)。
1求證上三角正規矩陣一定是對角陣
因為階梯型矩陣的每行的第一個非零元的列號應該是依次遞增的。
0 1 0
0 2 0
0 0 1
是上三角矩陣，但不是階梯型矩陣，因為前兩行的非零元的列號都為2
0 0 0
0 1 0
0 0 2
是對角矩陣，但零行在上面的確不一定是
2矩陣的跡性質
1.跡是所有主對角元素的和
2.跡是所有特征值的和
3.某些時候也利用tr(AB)=tr(BA)來求跡
4.tr（mA+nB）=m tr（A）+n tr（B）
(2)奇異值分解（Singular value decomposition ）
奇異值分解非常有用，對于矩陣A(p*q)，存在U(p*p)，V(q*q)，B(p*q)（由對角陣與增廣行或列組成），滿足A = U*B*V
U和V中分別是A的奇異向量，而B是A的奇異值。AA'的特征向量組成U，特征值組成B'B，A'A的特征向量組成V，特征值（與AA'相同）組成BB'。因此，奇異值分解和特征值問題緊密聯系。
如果A是復矩陣，B中的奇異值仍然是實數。
SVD提供了一些關于A的信息，例如非零奇異值的數目（B的階數）和A的階數相同，一旦階數確定，那么U的前k列構成了A的列向量空間的正交基。
(3)在數值分析中，由于數值計算誤差，測量誤差，噪聲以及病態矩陣，零奇異值通常顯示為很小的數目。
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