矩阵相似对角化怎么求详细步骤
什么是合同对角化？
什么是合同对角化？
B与A相似,就是存在可逆矩阵P使得。对矩阵A的相似对角化，就是B是对角矩阵的情况。类似地，把上面的逆改为转置，B与A合同,就是存在可逆矩阵P使得。
对矩阵A的合同对角化，就是B是对角矩阵的情况。
合同对角化是二次型化简要求的，相似对角化是矩阵特征值保持不变要求的，所以这些都在二次型种应用了。
而且，由于正交矩阵的逆矩阵就是她的转置，所以用正交矩阵相似对角化，和合同对角化完美地统一了。
当然正交变换本身的保持长度的性质就决定了他是图形方程转换的最佳选择
实对称矩阵对角化步骤？
对称矩阵也可以用一般的由特征向量组成的非奇异阵做对角化，只不过它有特殊的性质（对称），因此我们就可以考虑特殊的对角化，也就是正交相似对角化。这么做有好处：正交矩阵的逆矩阵很容易求，就是它的转置，不像一般的可逆阵需要半天才能求出来，如果是一个1000*1000的矩阵求逆，那要很长时间才能做完，但正交矩阵就太容易了，只要转置一下就行了。
对称矩阵：对称矩阵（Symmetric Matrices）是指元素以主对角线为对称轴对应相等的矩阵。1855年，埃米特(C.Hermite,1822-1901年)证明了别的数学家发现的一些矩阵类的特征根的特殊性质，如现在称为埃米特矩阵的特征根性质等。后来，克莱伯施(,1831-1872年)、布克海姆(A.Buchheim)等证明了对称矩阵的特征根性质。泰伯()引入矩阵的迹的概念并给出了一些有关的结论。
矩阵正交对角化的方法？
1，求出一个矩阵的全部互异的特征值a1,a2……
2，对每个特征值，求特征矩阵a1I-A的秩，判断每个特征值的几何重数qn-r(a1I-A),是否等于它的代数重数p，只要有一个不相等，A就不可 以相似对角化，否则， 就可以相似对角化
3，当可以相似对角化时，对每个特征值，求方程组，（aiI-A）X0的一个基础解系
4，令P这些基础解系，则P-1APdiag(a1,a2,a3……)，其中有qi个特征值
判断方阵是否可相似对角化的条件：
(1)充要条件：An可相似对角化的充要条件是：An有n个线性无关的特征向量
(2)充要条件的另一种形式：An可相似对角化的充要条件是：An的k重特征值满足n-r（λE-A）k
(3)充分条件：如果An的n个特征值两两不同，那么An一定可以相似对角化
(4)充分条件：如果An是实对称矩阵，那么An一定可以相似对角化。
【注】分析方阵是否可以相似对角化，关键是看线性无关的特征向量的个数，而求特征向量之前，必须先求出特征值。
掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质
(1)不同特征值的特征向量一定正交
(2)k重特征值一定满足满足n-r（λE-A）k
【注】由性质(2)可知，实对称矩阵一定可以相似对角化且有(1)可知，实对称矩阵一定可以正交相似对角化。
会求把对称矩阵正交相似化的正交矩阵
【注】熟练掌握施密特正交化的公式特别注意的是：只需要对同一个特征值求出的基础解系进行正交化，不同特征值对应的特征向量一定正交(当然除非你计算出错了会发现不正交)。
3、实对称矩阵的特殊考点：
实对称矩阵一定可以相似对角化，利用这个性质可以得到很多结论，比如：
(1)实对称矩阵的秩等于非零特征值的个数
这个结论只对实对称矩阵成立，不要错误地使用。
(2)两个实对称矩阵，如果特征值相同，一定相似，同样地，对于一般矩阵，这个结论也是不成立的。
实对称矩阵在二次型中的应用
使用正交变换把二次型化为标准型使用的方法本质上就是实对称矩阵的正交相似对角化