大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于電子科技大學(xué)線性映射的問題，于是小編就整理了4個相關(guān)介紹電子科技大學(xué)線性映射的解答，讓我們一起看看吧。

兩個人矩陣相似的條件？

矩陣相似的條件

矩陣相似的條件有以下這些：特征式相同、矩陣秩相同、特征值相同、行列式相同、矩陣對應(yīng)的對角線元素之和相同。線性變換在不同基下所對應(yīng)的矩陣是相似的；如果兩個矩陣相似，那么它們可以看作同一個線性變換在兩組基下所對應(yīng)的矩陣。

矩陣相似的充要條件，設(shè)A，B是數(shù)域P上兩個矩陣。

A與B相似的充分必要條件是它們有相同的不變因子，兩個同級復(fù)數(shù)矩陣相似的充分必要條件是它們有相同的初等因子。n階矩陣A與對角矩陣相似的充分必要條件為矩陣A有n個線性無關(guān)的特征向量。注：定理的證明過程實際上已經(jīng)給出了把方陣對角化的方法。

高等代數(shù)的Im和Ker是什么意思。理論不用多，要舉詳細(xì)例子？

代數(shù)空間（線性代數(shù)是其中的一種）被映射到零元素的全體元素的集合叫做核，記為ker。

集合A上被映射后的全體元素集叫做映射的象集，記為imA，顯然集合A關(guān)于映射f的象集可以表示為imA=f(A)。

ker的記號是一個線性映射，設(shè)為A，它是由數(shù)域K上的線性空間V1到V2的線性映射，則V2中的零向量在A下的原象集就是kerA；A的象集記為imA。

什么是線性變換，求通俗易懂？

線性變換(linear transformation)是線性空間V到其自身的線性映射。 線性變換是線性代數(shù)研究的一個對象,即向量空間到自身的保運算的映射。例如,對任意線性空間V,位似是V上的線性變換,平移則不是V上的線性變換。對線性變換的討論可借助矩陣實現(xiàn)。

判斷線性映射的方法？

線性映射（linear map），是從一個向量空間V到另一個向量空間W的映射且保持加法運算和數(shù)量乘法運算。

線性映射總是把線性子空間變?yōu)榫€性子空間，但是維數(shù)可能會降低。而線性變換（linear transformation）是線性空間V到其自身的線性映射.

到此，以上就是小編對于電子科技大學(xué)線性映射的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于電子科技大學(xué)線性映射的4點解答對大家有用。