两个矩阵相似不一定都可以对角化，但其中一个可对角化可以推出另一个也可对角化。两矩阵相似的充要条件是它们有相同的不变因子，或它们有相同的行列式因子，或它们有相同的初等因子，或它们有相同的标准形。矩阵的相关简介：在数学中，矩阵（Matrix）是

设四点为(x1,y1,z1),(x2,y2,z2)(x3,y3,z3)(x4,y4,z4)共面充要条件为行列式x1 y1 z1 1 =0x2 y2 z2 1x3 y3 z3 1

向量共线的充要条件是由实数与向量的积推出的,它是平面向量的基本定理的一种特殊情况,具体内容为:向量b与非零向量a共线的充要条件是有且只有一个实数λ,使得b=λa,由于零向量与任一向量共线,故上述定理又可叙述为向量b与向量a共线的充要条件是：

柯西收敛原理”是数学分析中的一个重要定理之一，这一原理的提出为研究数列极限和函数极限提供了新的思路和方法。 在有了极限的定义之后，为了判断具体某一数列或函数是否有极限，人们必须不断地对极限存在的充分条件和必要条件进行探讨。在经过了许多数学家

矩阵等价充要条件：在线性代数和矩阵论中，有两个m×n阶矩阵A和B，如果这两个矩阵满足B=QAP（P是n×n阶可逆矩阵，Q是m×m阶可逆矩阵），那么这两个矩阵之间是等价关系。也就是说，存在可逆矩阵，A经过有限次的初等变换得到B。向量组等价充

如果两个向量a.b不共线，则向量p与向量a.b共面的充要条件是存在有序实数对(x.y),使　p=xa+yb定义为：能平移到同一平面上的三个向量叫做共面向量。三个向量共面的充要条件：设三个向量是向量a,向量b,向量c,则向量a,向量b,向量c

共线向量也就是平行向量，方向相同或相反的非零向量叫平行向量，表示为a∥b ，任意一组平行向量都可移到同一直线上，所以称为共线向量。共线向量基本定理为如果 a≠0，那么向量b与a共线的充要条件是：存在唯一实数λ，使得 b=λa。性质：若a=

共线向量也就是平行向量，方向相同或相反的非零向量叫平行向量，表示为a∥b ，任意一组平行向量都可移到同一直线上，所以称为共线向量。共线向量基本定理为如果 a≠0，那么向量b与a共线的充要条件是：存在唯一实数λ，使得 b=λa。性质：若a=

零向量与任何向量共线。非零向量共线条件是b=λa，其中a≠0，λ是唯一实数。共线向量也就是平行向量，方向相同或相反的非零向量叫平行向量，任意一组平行向量都可移到同一直线上，所以称为共线向量。平面向量共线的条件

A是B的必要条件 B→A。A→B:A是B的充分条件，B是A的必要条件。B→A:B是A的充分条件，A是B的必要条件。A是B的必要条件，则B可以推出A。必要条件是数学中的一种关系形式。如果没有A，则必然没有B；如果有A而未必有B，则A就

对角矩阵中，如果对角线上的元素都不为0，那么这个对角阵是可逆的。其逆矩阵也是一个对角阵，对角线上的元素恰好是对应的原矩阵对角线上元素的倒数。可以利用逆矩阵的初等变换法证明，所以，逆矩阵如下：扩展资料：在数学中，矩阵（Matrix）是一个

矩阵相似的充要条件矩阵相似的充要条件简介:矩阵相似的充要条件考高分网为您解答，矩阵合同的充要条件需不需要两个矩阵都是实对称矩阵矩阵相似的充要条件1、两者的秩相等。2、两者的行列式值相等。3、两者

向量组线性相关的充要条件向量组线性相关的充要条件简介:向量组线性相关的充要条件考高分网为您解答，向量组线性相关的充要条件两个向量a、b共线的充要条件是a、b线性相关；三个向量a、b、c共面的充要条件

充要条件 充要条件充分必要条件也即充要条件，意思是说，如果能从命题p推出命题q，而且也能从命题q推出命题p，则称p是q的充分必要条件，且q也是p的充分必要条件。如果有事物情况A，则必然有事物情况B；

可导的充要条件 函数可导的充要条件 一点可导的充要条件可导的充要条件有三，三者皆成立：1、左右导数存在且相等是可导的充分必要条件。2、可导必定连续。3、连续不一定可导。所以，左右导数存在且相等就能保证