Similarity Matrix   닮음 행렬, 닮은 행렬

(2017-11-08)
1. `비교` 관련 용어들 

  ※ `비교`에 대한 종합적인 이해는, ☞ 비교(같음/닮음/다름) 참조
  
  ※ 유사함을 의미하는 기하학적 용어들 ☞ 합동(Congruence), 닮음(Similarity) 참조


2. 행렬에서의 닮음(Similarity) 이란?닮음 행렬
     - (n x n)인 두 정방행렬 A,B 가 있을 때, 
        . B = P-1 A P 또는 P B = A P 인 정칙행렬(가역행렬) P 가 존재하면, 
           .. 행렬 A,B 는 닮은 행렬 임

  ㅇ 닮음 변환/닮은 변환 (Similarity Transformation)
     - 행렬 A 를 행렬곱 P-1 A P 로 변환하는 것
        .  T(A) = P-1 A P


3. 닮은 행렬 성질행렬식이 같음 
     -  det(A) = det(B)

  ㅇ 랭크가 같음
     -  rank(A) = rank(B)

  ㅇ 해공간 차원이 같음
     -  동차 방정식  A x = 0, B x = 0 의 해공간 차원이 같음

  ㅇ 특성방정식고유값이 같음 
     -  (n x n) 행렬 A,B 가 닮음 행렬이면, 
        . 두 행렬특성다항식고유값이 같고, 
           .. 이 때의 중복도(Multiplicity)도 같음
     - 즉, 행렬닮음 변환해도 특성방정식고유값은 변하지 않음


4. 직교 닮음 행렬 (Orthogonal Similarity Matrix)

  ㅇ (n x n)인 두 정방행렬 A,B 가 있을 때, 
     - B = PT A P 인 직교행렬 P 가 존재하면, 
        . 행렬 A,B 는 직교 행렬 이며 동시에 닮은 행렬
5. 대각화 가능 행렬 (Diagonalizable Matrix)대각행렬과 닮은 행렬일 때를 말함
     -  D = P-1 A P 또는 A = P-1 D P 를 만족하는
        가역행렬 P 및 대각행렬 D 가 존재함
        . 이때, 대각행렬 D와 닮은 정방행렬 A는 대각화가능(Diagonalizable)이라고 함


[고유값문제] 1. 고유값 문제 2. 고유값,고유벡터 3. 고유 공간 4. 고유 함수 5. 닮음 행렬 6. 대각화 7. 특성 방정식 8. 거듭제곱법
  1.   기술공통
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                2. 고유값,고유벡터
                3. 고유 공간
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                5. 닮음 행렬
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