一. 特征值与特征向量的概念 二. 特征值与特征向量的性质 三. 特征值与特征向量的求法 四. 小结 思考题

•§1 退化的数学模型和对角化 •§2 无约束恢复 •§3 有约束恢复 •§4 几何失真校正 •§5 投影重建

1行列式 2矩阵 3线性方程组 4向量空间与线性变换 5特征值和特征向量矩阵的对角化 6二次型 7应用问题

第一章 矩阵的相似变换 §1．1特征值与特征向量 §1．2相似对角化 §1．3 Jordan标准形介绍 §1．4 Hamilton-Cayley定理 §1．5向量的内积 §1．6西相似下的标准形 习题一 第二章 范数理论 §2．1向量范数 §2．2矩阵范数 一、方阵的范数 二、与向量范数的相容性 三、从属范数 四、长方阵的范数 §2．3范数应用举例 一、矩阵的谱半径 二、矩阵的条件数 习题二 第三章 矩阵分析 §3．1矩阵序列 §3．2矩阵级数 §3．3矩阵函数 一、矩阵函数的定义 二、矩阵函数值的计算 三、常用矩阵函数的性质 §3．4矩阵的微分和积分 一、函数矩阵的微分和积分 二、数量函数对矩阵变量的导数 三、矩阵值函数对矩阵变量的导数 §3．5矩阵分析应用举例 一、求解一阶线性常系数微分方程组 二、求解矩阵方程 三、最小二乘问题 习题三 第四章 矩阵分解 §4．1矩阵的三角分解 一、三角分解及其存在惟一性问题 二、三角分解的紧凑计算格式 §4．2矩阵的QR分解 一、Householder矩阵与Givens矩阵 二、矩阵的QR分解 三、矩阵酉相似于Hessenberg矩阵 §4．3矩阵的满秩分解 一、Hermite标准形 二、矩阵的满秩分解 §4．4矩阵的奇异值分解 习题四 第五章 特征值的估计与表示 §5．1特征值界的估计 §5．2特征值的包含区域 一、Gerschgorin定理 二、特征值的隔离 三、Ostrowski定理 §5．3 Hermite矩阵特征值的表示 §5．4广义特征值问题 一、广义特征值问题 二、广义特征值的表示 习题五 第六章 广义逆矩阵 §6．1广义逆矩阵的概念 §6．2 {1}-逆及其应用 一、{1}-逆的计算及有关性质 二、{1}-逆的应用 三、由{1}-逆构造其他的广义逆矩阵 §6．3 Moore-Penrose逆A+ 一、A+的计算及有关性质 二、A+在解线性方程组中的应用 习题六 第七章 矩阵的直积 §7．1直积的定义和性质 §7．2直积的应用 一、矩阵的拉直及其与直积的关系 二、线性矩阵方程的可解性及其求解 习题七 习题答案与提示

一、对称矩阵的性质 二、利用正交矩阵将对称矩阵对角化的方法

一实对称矩阵的特征值与特征向量的性质 二实对称矩阵的对角化

一、实对称矩阵的特征值与特征向量的性质 二、实对称矩阵的对角化

实对称矩阵的相似对角化 一、实对称矩阵的特征值与特征向量的性质:

国内集团规模日趋庞大,其原因除了本业成长外,集团从事多角化以进入新的事业领域亦是另一个重要原因,根据天下 杂志(民87年)所估算,九五年百大集团中平均每集团有10.3家子公司,到了九六及九七年,增加为11.2家,由此可看见 国内集团积极的增加本业以外的活动。然而,我们可以看到的是,并非所有从事多角化的企业都有良好的绩效表现,因此, 在国内各集团积极扩张其事业领域之际,的确有必要对于其多角化策略进行一番深入的了解

一、普遍涉及到的和需要强调的概念 二、正交矩阵,对称矩阵对角化,特征值 三、二次型,正定矩阵