1楼：看完就跑真刺激
分子分母分别是两个向量的内积分子 = (α2)^t (β1)重要定理：
每一个线性空间都有一个基。
对一个n行n列的非零矩阵a，如果存在一个矩阵b使ab=ba=e（e是单位矩阵），则a为非奇异矩阵（或称可逆矩阵），b为a的逆阵。
矩阵非奇异（可逆）当且仅当它的行列式不为零。
矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。
矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
解线性方程组的克拉默法则。
判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。
2楼：匿名用户
分子分母分别是两个向量的内积
分子 = (α2)^t (β1)
线性代数施密特正交化括号计算方法，如何得出数字的，如图
3楼：中姮娥勤中
施密特正交化中单位化中双括号里的东西是指的向量的模长吧,
如果是向量的模长的话,应该是把向量的各个分量先平方再相加,然后再开算数平方根,就是模长了.
而如果施密特正交化中单位化中双括号里的东西是指的向量的内积,那就是把两个向量对应分量相乘再相加,就是内积了.
4楼：匿名用户
这个(α,β)叫做向量的内积，公式是：
(α,β)=a1b1+a2b2+...+anbn
线性代数 施密特正交化中单位化中双括号里的怎么算
5楼：雪饮狂刀
施密特正交化中单位化中双括号里的东西是指的向量
的模长吧, 如果是向量的模长的话,应该是把向量的各个分量先平方再相加,然后再开算数平方根,就是模长了.
而如果施密特正交化中单位化中双括号里的东西是指的向量的内积,那就是把两个向量对应分量相乘再相加,就是内积了.
6楼：匿名用户
括号的意思是内积，和高中学的一样的。具体正交标准化过程很容易，狂算即可：先找见一个极大无关组，然后施密特正交化，然后每一列的元素除以对应列向量的模。
要是没有最后一步就是正交化，不叫正交标准化。
线性代数：哪位能把施密特正交化方法的β前三个的计算过程写一下，书上只有结果。见下图。
7楼：吕亚浩
求证明过程吗？ 说明一点
施密特正交化方法
是一个正交化的方法，不是一个证明。
这些公式的意义是这样的：正交化不标准化就只用先关注方向，暂时不关注长度。
取β1跟α1方向相同。
让β2等于α2中减去β1方向上的分量。（β2就和β1正交了）让β3等于α3减去β1和β2方向上的分量。（β3就和β1、β2两两正交了）
如果还有，让β4等于α4减去β1、β2和β3方向上的分量。
以此类推，
看不懂你给出的公式（α2-β1）是什么表示方法啊？建议你在对照一下书本。
线性代数，这个好像是施密特正交化，只不过这个公式是运用了什么道理？？？怎去理解？？ 10
8楼：匿名用户
原理就是投影。举个最简单的例子，三维空间，三个线性无关向量，a b c现在将其正交化，第一个就选a，第二个，用b作a方向的投影b剪掉这个投影就和a垂直了，而新做出的向量还在a.b张成的空间里。
在考虑c，对a.b张成的空间投影剪掉之后的新向量与a.b张成空间垂直。
就ok了
线性代数:应该是施密特正交化。谢谢解答。可以只看红框里的内容
9楼：匿名用户
假设你有不相关的 a1,a2,…
单位正交化的过程如下：
取出a1单位化得到b1=a1/|a1|
取出a2, 减去b1在a2上的正交投影，得到c2=a2-(a2,b1)b1 [直接验证b1，c2正交]单位化得b2=c2/|c2|
取出a3, 减去b1，b2的正交投影得
c3=a3-(a3,b1)b1-(a3,b2)b2单位化得b3
以此类推
你比较幸运的是你的a3和b1 b2正交了
线性代数中施密特正交化问题 40
10楼：匿名用户
原理就是投影。举个最简单的例子，三维空间，三个线性无关向量，a b c现在将其正交化，第一个就选a，第二个，用b作a方向的投影b剪掉这个投影就和a垂直了，而新做出的向量还在a.b张成的空间里。
在考虑c，对a.b张成的空间投影剪掉之后的新向量与a.b张成空间垂直。
就ok了
线性代数 例11答案的红线部分，我用施密特正交化解的方法对吗？
11楼：匿名用户
求对角化的可逆矩阵不需要正交化和单位化，你的解法是用于求解实对称矩阵的合同问题，这道题只要保证特征向量线性无关即可
12楼：匿名用户
求对了。不过你连题目都没有看懂，他给矩阵做
了一个类似于函数的运算的。
请你看我给你画了红方框的部分，你自己画红方框的部分不算。你把你的三个特征值带入倒数第二个等号那里的式子，跟你算出来的结果一致。不过，如果是考试，还是会扣分的。
毕竟没有给出最后的结果。过程对了。还有，字写得不错。
线性代数施密特正交化括号计算方法，如何得出数字的，如图
1楼 中姮娥勤中 施密特正交化中单位化中双括号里的东西是指的向量的模长吧 如果是向量的模长的话 应该是把向量的各个分量先平方再相加 然后再开算数平方根 就是模长了 而如果施密特正交化中单位化中双括号里的东西是指的向量的内积 那就是把两个向量对应分量相乘再相加 就是内积了 2楼 匿名用户 这个 叫做向...