对角阵，纯量阵和对角矩阵有什么区别

1，纯量阵和对角矩阵有什么区别

就是指除对角线外的元素都为0是对角阵。对角阵对角线的元素不要求相同我们可以说纯量矩阵的主对角线上的元素都相同，其余元素都为0的矩阵，纯量矩阵要求对角线上的元素相同

纯量阵和对角矩阵有什么区别

2，解释一下对角矩阵谢谢

对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为 0 的矩阵。对角线上的元素可以为 0 或其他值。

果一个矩阵a相似于对角矩阵，则a一定可对角化，对于一般矩阵，称a可对角化。如果a是对称矩阵，不一定可对角化

解释一下对角矩阵谢谢

3，图论中的度对角阵怎么定义

就是把每个点和其他点之间的关系写出来。例如有4个点，有连接关系的有[1,2],[1,3],[2,4](对称的，就是[2,1],[3,1],[4,2])那么矩阵写出来就是|x,1,1,x||1,x,x,1||1,x,1,x||x,1,x,x|

任务占坑

图论中的度对角阵怎么定义

4，在矩阵中什么是对角阵什么是方阵的特征值对角阵

对角阵，就是对角线上的元素不为0，其他元素都是0 方阵A,有Ax=(lamda)x,满足这个式子，可以解出 |A-(lamda)|=0这个行列式为0，可以解出N个lamda，把lamda排列在对角线上就是特征值对角阵，然后可以求出特征向量不是所有矩阵都能对角化，而且对角化求的lamda不一定是实数对角化后矩阵的TRACE（迹）不变，对角化极为由用，这里不一一举例了

5，线性代数里的对角阵只指主对角线型的还是既包括主对角线还包括

对角阵(diagonal matrix)是线性代数中的专用词汇。它是矩阵的一种特殊形式。其应用非常广泛。例如，一般在设计C语言初步的学习中，普通的编程也会涉及。定义：在矩阵的某一条对角线上的数字不全为0，而其余部分为0的矩阵，即为对角阵。分类：我们通常把对角阵分为正对角阵和反对角阵。

都包括

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6，线性代数中符号diag是什么意思

线性代数中符号diag表示一个对角矩阵（即指除了主对角线外的元素均为零的方阵）。对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。diag函数在FreeMat、Matlab中该函数用于构造一个对角矩阵，不在对角线上元素全为0的方阵，或者以向量的形式返回一个矩阵上对角线元素。语法格式：FreeMat中该函数语法：y = diag(x,n)；如果x是一个矩阵，y就是x中第n条对角线上的元素。如果n被忽略，n的默认值是0，即返回主对角线上元素。扩展资料：1、同阶对角阵的和、差仍是对角阵，有： 2、数与对角阵的乘积仍为对角阵，有： 3、n阶矩阵A相似于对角矩阵的充要条件是A有n个线性无关的特征向量。参考资料来源：搜狗百科-diag参考资料来源：搜狗百科-对角矩阵

线性代数中符号diag是对角矩阵。对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2，...，an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵。对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。扩展资料：若n阶矩阵A有n个不同的特征值，则A必能相似于对角矩阵。说明：当A的特征方程有重根时．就不一定有n个线性无关的特征向量，从而未必能对角化。设δ是数域P上n维线性空间V的一个线性变换，则有以下结论：（1）δ在某组基下的矩阵为对角阵的充要条件是δ有n个线性无关的特征向量；（2）δ属于不同特征值的特征向量线性无关。由此可得，如果δ有n个互不相同的特征值，则δ在某组基下矩阵为对角阵。特别地，复数域上的线性空间中，如果其线性变换δ的特征多项式没有重根，则δ在某组基下矩阵为对角阵。参考资料来源：搜狗百科-对角矩阵

对角阵，如diag（1，2，3）表示对角线元为1，2，3的对角阵。

diag是(提取对角元素)还有线性代数函数有关的：det(求行列式值),inv(矩阵的求逆),qr(二次余数分解),svd(奇异值分解),bdiag(求广义本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求对角线元素总和)

对角矩阵。对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。扩展资料：性质设A为n阶矩阵，根据关系式Ax=λx，可写出(λE-A)x=0，继而写出特征多项式|λE-A|=0，可求出矩阵A有n个特征值（包括重特征值）。将求出的特征值λi代入原特征多项式，求解方程(λiE-A)x=0，所求解向量x就是对应的特征值λi的特征向量。判断相似矩阵的必要条件设有n阶矩阵A和B，若A和B相似（A∽B），则有：1、A的特征值与B的特征值相同——λ(A)=λ(B)，特别地，λ(A)=λ(Λ)，Λ为A的对角矩阵；2、A的特征多项式与B的特征多项式相同——|λE-A|=|λE-B|；3、A的迹等于B的迹——trA=trB/参考资料来源：搜狗百科-对角矩阵

你好！diag是(提取对角元素)还有线性代数函数有关的：det(求行列式值),inv(矩阵的求逆),qr(二次余数分解),svd(奇异值分解),bdiag(求广义本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求对角线元素总和)仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。