正交相似和相似的區別

　　正交相似和相似的區別：正交相似是相似的一種情況。方陣A與方陣B相似是指存在可逆矩陣P,使得(P^-1)AP=B；方陣A與方陣B正交相似是指存在正交矩陣Q,使得(Q^-1)AQ=B。正交陣Q的含義是(Q^T)Q=單位陣。

　　如果兩個圖形形狀相同，但大小不一定相等，那麼這兩個圖形相似。判定方法是平行於三角形一邊的直線和其他兩邊相交，所構成的三角形與原三角形相似。

　　規範正交基和標準正交基一樣。線上性代數中，一個內積空間的正交基是元素兩兩正交的基，稱基中的元素為基向量。假若，一個正交基的基向量的模長都是單位長度1，則稱這正交基為標準正交基或規範正交基。

　　無論在有限維還是無限維空間中，正交基的概念都是很重要的。在無限維希爾伯特空間中，正交基不再是哈默爾基，也即是說不是每個元素都可以寫成有限個基中元素的線性組合。因此在無限維空間中，正交基應該被更嚴格地定義為由線性無關而且兩兩正交的元素組成、張成的空間是原空間的一個稠密子空間（而不是整個空間）的集合。

　　正交變換前後兩個矩陣一定相似。正交變換指存在正交矩陣P，使得P*P-1AP=B，所以A，B相似。

　　在數學中，矩陣（Matrix）是一個按照長方陣列排列的複數或實數集合，最早來自於方程組的係數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。

　　矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。 矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和準對角矩陣，有特定的快速運算演算法。關於矩陣相關理論的發展和應用，請參考《矩陣理論》。在天體物理、量子力學等領域，也會出現無窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。

　　數值分析的主要分支致力於開發矩陣計算的有效演算法，這是一個已持續幾個世紀以來的課題，是一個不斷擴大的研究領域。 矩陣分解方法簡化了理論和實際的計算。 針對特定矩陣結構（如稀疏矩陣和近角矩陣）定製的演算法在有限元方法和其他計算中加快了計算。 無限矩陣發生在行星理論和原子理論中。 無限矩陣的一個簡單例子是代表一個函式的泰勒級數的導數運算元的矩陣。