矩阵函数英文解释翻译、矩阵函数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 matrix function

分词翻译：

矩阵的英语翻译：

matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix

函数的英语翻译：

function
【计】 F; FUNC; function

专业解析

矩阵函数（Matrix Function）是线性代数与泛函分析中的重要概念，指将矩阵映射为另一个矩阵的函数运算。其核心定义为：对于复数域上的方阵$A$，若存在解析函数$f(z)$，则矩阵函数$f(A)$可通过幂级数展开、Jordan标准形或谱映射定理等方式定义。

1. 数学定义与英文对照

矩阵函数的中英文术语对照为“矩阵函数（Matrix Function）”，其严格数学定义可表述为：

$$f(A) = sum_{k=0}^{infty} c_k A^k$$

其中$A$为方阵，$c_k$为函数$f(z)$的泰勒级数系数。常见类型包括矩阵指数函数（Matrix Exponential）、矩阵对数（Matrix Logarithm）和矩阵三角函数（如$sin A$）。

2. 应用领域

矩阵函数在科学与工程中具有广泛应用：

控制系统理论：状态方程求解中矩阵指数用于描述线性时不变系统的演化；
量子力学：时间演化算子通过矩阵指数表达；
网络分析：图的连通性问题可通过矩阵函数量化。

3. 计算与性质

矩阵函数的计算依赖于以下性质：

可交换性：若$AB=BA$，则$e^{A+B}=e^A e^B$；
谱映射定理：若$A$的特征值为$lambda_i$，则$f(A)$的特征值为$f(lambda_i)$。
数值计算中常采用Schur分解结合泰勒展开或Padé逼近法。

引用来源

Horn, R. A., & Johnson, C. R. (1991). Matrix Analysis. Cambridge University Press.
Higham, N. J. (2008). Functions of Matrices: Theory and Computation. SIAM.
Wikipedia contributors. (2025). "Matrix function." Wikipedia.
Golub, G. H., & Van Loan, C. F. (2013). Matrix Computations. Johns Hopkins University Press.

（注：以上引用来源为真实出版物及公共知识资源，链接因平台限制未展示，读者可通过权威学术数据库查询详细内容。）

网络扩展解释

矩阵函数是将标量函数的概念推广到矩阵上的运算，用于对矩阵进行类似于普通函数的操作（如指数、对数、三角函数等）。以下是其核心要点：

1.定义与核心思想

矩阵函数 ( f(A) ) 通过以下方式定义：

泰勒级数展开：若标量函数 ( f(x) ) 可展开为幂级数 ( f(x) = sum_{k=0}^infty ak x^k )，则矩阵函数定义为 ( f(A) = sum{k=0}^infty a_k A^k )，需保证级数收敛。
谱分解法：若矩阵 ( A ) 可对角化为 ( A = PDP^{-1} )，则 ( f(A) = P cdot f(D) cdot P^{-1} )，其中 ( f(D) ) 是对角矩阵，每个元素为 ( f(lambda_i) )（( lambda_i ) 是 ( A ) 的特征值）。
Jordan标准形：对不可对角化矩阵，通过 Jordan 块分解计算 ( f(A) )。

2.常见矩阵函数示例

矩阵指数函数：( e^A = sum_{k=0}^infty frac{A^k}{k!} )，用于解微分方程 ( frac{dx}{dt} = Ax )。
矩阵对数：若 ( e^B = A )，则 ( B = ln(A) )，需 ( A ) 可逆且无负特征值。
矩阵平方根：若 ( B = A )，则 ( B = A^{1/2} )，要求 ( A ) 半正定。

3.关键性质

非交换性：矩阵乘法不满足交换律，因此 ( e^{A+B} eq e^A e^B )（除非 ( AB = BA )）。
谱映射定理：( f(A) ) 的特征值为 ( f(lambda_i) )，特征向量与原矩阵相同。
导数规则：( frac{d}{dt} e^{tA} = A e^{tA} )，在动力系统分析中广泛应用。

4.应用领域

微分方程：矩阵指数解线性方程组 ( frac{dmathbf{x}}{dt} = Amathbf{x} )。
量子力学：时间演化算子 ( e^{-iHt} )（( H ) 为哈密顿量矩阵）。
控制理论：系统状态转移矩阵的计算。
计算机图形学：三维旋转的矩阵表示（如罗德里格斯公式）。

5.计算方法

直接展开：适用于稀疏矩阵或低阶矩阵。
Schur分解：将矩阵转化为上三角形式，简化计算。
数值方法：如 Padé 近似、Krylov子空间法，用于大规模矩阵。

矩阵函数将经典函数论扩展到矩阵空间，是连接线性代数与复杂系统分析的重要工具。实际应用中需注意矩阵的特殊性质（如不可交换性），并选择合适的计算方法。