Matrix Similarity 矩阵相似

相似矩阵

矩阵的意义之一就是,它代表一种线性变换。一种线性变换在不同的基下的表示方式是不一样的。相似矩阵表达的是:同一个线性变换在不同基下的表达。

下面的推导将会证明矩阵A和B矩阵相似,也就是说在下图左边的基下,A矩阵能够将向量顺时针转动一个角度且拉伸到一定倍数,而在右边的基下,B矩阵也能将该向量顺时针转动同一个角度且拉伸到同一个倍数。

推导

见下图

首先我们脱离任何基,在“绝对”坐标系里面描述一个线性变换:线性变换将向量变换为

接下来我们分别在不同的基里描述这个线性变换:

在基下,上述变换描述为:线性变换A将变换为

同时由于我们知道向量的关系是:

所以该变换可以进一步表述为:线性变换A将变换为

同理在新基下该变换表述为:线性变换B将变换为

如果我们知道两组基的转换关系为,那么有:

同时,线性变换之后得到的向量也应该满足基之间的转换关系:

将①带入②得到:

==>