Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Nó chỉ đơn giản là một sự kết hợp tuyến tính của các quyền hạn của x. Hình thức thứ hai, g, là hình thức yếu tố. Nó hiển thị các nguồn gốc của đa thức và chính xác nhất để đánh giá số gần rễ. Tuy nhiên, nếu một đa thức không có nguồn gốc đơn giản như vậy, | 7 Symbolic Math Toolbox For this modified Rosser matrix F eig S returns F -1020.0532142558915165931894252600 -.17053529728768998575200874607757 .21803980548301606860857564424981 999.94691786044276755320289228602 1000.1206982933841335712817075454 1019.5243552632016358324933278291 1019.9935501291629257348091808173 1020.4201882015047278185457498840 Notice that these values are close to the eigenvalues of the original Rosser matrix. Further the numerical values of F are a result of Maple s floating-point arithmetic. Consequently different settings of digits do not alter the number of digits to the right of the decimal place. It is also possible to try to compute eigenvalues of symbolic matrices but closed form solutions are rare. The Givens transformation is generated as the matrix exponential of the elementary matrix A 0 1 -1 0 The Symbolic Math Toolbox commands syms t A sym 0 1 -1 0 G expm t A return cos t sin t -sin t cos t Next the command g eig G produces 7-72 Linear Algebra g cos t cos t A2-1 A 1 2 cos t - cos t A2-1 A 1 2 We can use simple to simplify this form of g. Indeed repeated application of simple for j 1 4 g how simple g end produces the best result g cos t -sin t A2 A 1 2 cos t - -sin t A2 A 1 2 how simplify g cos t i sin t cos t -i sin t how radsimp g exp i t 1 exp i t how convert exp g exp i t exp -i t how combine 7-73 7 Symbolic Math Toolbox Notice the first application of simple uses simplify to produce a sum of sines and cosines. Next simple invokes radsimp to produce cos t i sin t for the first eigenvector. The third application of simple uses convert exp to change the sines and cosines to complex exponentials. The last application of simple uses simplify to obtain the final form. Jordan Canonical Form The Jordan canonical form results from attempts to diagonalize a matrix by a similarity transformation. For a given matrix A find a nonsingular matrix V so that inv V A V or more succinctly J V A V is as close to diagonal as possible. For almost all
