若尔当标准型
在线性代数中，若尔当标准型（英語：Jordan normal form）或称若尔当标准式、喬登正則式（英語：Jordan canonical form）是某個線性映射在有限維向量空間上的特別的矩陣表達形式，稱作若尔当矩陣(Jordan matrix)，這矩陣接近对角矩阵：除了主对角线和主对角线上方元素之外，其餘都是零，且主對角線上方的對角線的係數若不為零-{只}-能為formula_1，且這formula_1左方和下方的係數（都在主對角線上）有相同的值。谱定理和正规矩阵都是若尔当标准型的特殊情况，因為可以被對角化(diagonalizable)。若尔当矩阵理论说明了任何一个系数域为formula_3的方块矩阵formula_4如果特征值都在formula_3中，那么必然和某个若尔当标准型相似。或者说，如果一个有限維向量空間上的自同态線性映射的特征值都在系数域formula_3中，那么它可以在某个基底下表示成若尔当标准型。
若尔当标准型得名于十九世纪后期的法国数学家卡米尔·若尔当。
一个"n" × "n"的矩阵formula_4是可对角化的，当且仅当formula_4满足下列条件之一：
矩阵的对角化使得研究其性质变为研究相应的对角矩阵的性质，而后者显然简单得多。由于不是所有矩阵都满足上述三个条件之一，有的矩阵是不可对角化的，例如以下的：
计入重数的话，formula_4的特征值为1, 2, 4, 4。formula_17的核的维数是1，因此formula_4不可对角化。但经过基底变换，formula_4相似于下面的矩阵：
矩阵formula_21近乎对角矩阵，除了第三列第四行系数是1。如果将后两行和后两列的部分作为一块的话，矩阵formula_21就是一个分块对角矩阵。若尔当标准型的目标就是将更多的矩阵化简到一类只比对角矩阵稍微复杂的矩阵：若尔当标准型。实际上这是一种简单的分块对角矩阵。
这里的“简单”是指每小块矩阵都具备一种很简单的形状：
其中主对角线上都是同一个系数，而对角线上方一排全是1。形同以上formula_25的矩阵称为若尔当矩阵。而矩阵formula_21中每一个这样的小块被称为若尔当块。
线性代数中有如下的结果：
对任意系数域为formula_3的矩阵formula_4，只要其特征值都在formula_3中，就存在一个与之相似的若尔当标准型formula_21：formula_31，其中formula_32是一个可逆矩阵。并且满足：
考虑前面例子中的矩阵"M"。"M"的若尔当标准型可以写成"P""MP" = "J"，即
其中变换矩阵"P"的四个列向量为："p" , "i" = 1, ..., 4，于是
也就是：
对于"i" = 1、2、3，formula_43都是某个特征值所对应的特征向量：formula_44。然而，当"i"=4时,formula_45并不是特征值4所对应的特征向量。尽管如此：
于是formula_47。像formula_48这样的向量被称为"M"的广义特征向量。
给定一个特征值formula_49，它对应的若尔当块formula_50：
对应着一个由广义特征向量所张成的子空间，因为对应的基底formula_52满足：
因此，“所有特征值在formula_3中的矩阵都相似于某个若尔当标准型”这个命题等价于存在一个由这个矩阵的特征向量和广义特征向量构成的全空间的基底。
当矩阵"A"为幂零矩阵（即存在"m"使得formula_56）时，可以证明整个空间总是可以分解为若干个"A"-循环子空间的直和。所谓的"A"-循环子空间就是由某个向量"v"以及基底：formula_57线性张成的子空间。显然，这样的子空间是"A"-不变子空间。同时，注意到formula_58是由"A"的特征向量和广义特征向量构成的（formula_59）。因此在这个循环子空间里，"A"在基底formula_60下表示为若尔当块：
因此"A"在所有这样的基底下可以表示为由若尔当块组成的分块对角矩阵，即若尔当标准型：
下面用数学归纳法证明：所有特征值在formula_3中的"n" × "n"的矩阵都相似于某个若尔当标准型。
"n"= 1的情况显然。对于formula_64考虑"n" × "n"矩阵"A"。对于"A"的一个特征值λ，设"s"为λ的几何重数。设线性变换formula_65 的像空间为formula_66，这是关于"A"的一个不变子空间。因为λ是特征值，formula_66的空间维数"r"严格小于"n"。记formula_68为"A"在子空间限制formula_66上的部分。根据归纳假设存在一个基底：{"p", ..., "p"}使得formula_68在这个基底上为若尔当标准型。
接下来考虑子空间formula_71，只要能够证明整个空间可以分为：
由于formula_73是一个"A"-不变子空间，在上面formula_74是幂零矩阵，因此可以写成若尔当标准型：
而加上formula_76后还是若尔当标准型。因此，"A"在formula_73和formula_66上都能写成若尔当标准型，从而"A"相似于某个若尔当标准型。
利用归纳法可知所有的"n" × "n"的矩阵都相似于某个若尔当标准型。
下面证明：
设"A"的最小多项式为formula_80，并将其写成formula_81。于是formula_82和formula_83互素。于是根据裴蜀定理，存在多项式："a"和"b"使得formula_84。每个向量"u"都可以写成：
并且formula_86，同样地formula_87，因此formula_88，也就是说：
另一方面，任意formula_90，formula_91。也就是说：formula_92。综上所述，
然而formula_94，formula_95，从而formula_96。而根据秩-零化度定理，formula_97和formula_66维数相等，所以两者完全相等。于是
从而命题得证。 用若尔当标准型以及直接的计算可以得出：如果"n" × "n"矩阵"A"的特征值为：λ, ..., λ，那么对于多项式："p"，矩阵"p"("A")的特征值是："p"(λ), ..., "p"(λ)。
凯莱-哈密尔顿定理断言任意矩阵"A"都是特征方程的根：如果"p"是"A"的特征多项式，那么"p"("A") = 0。这个定理一样可以用若尔当标准型直接计算得出。
方块矩阵"A"的最小多项式是使得"m"("A") = 0的非常数首一多项式中次数最小者。另一种定义是：所有使得"m"("A") = 0的多项式构成主理想环"C"["x"]的一个理想"I"，而"m"则是这个理想的产生子。
对于有若尔当标准型的矩阵"A"，其最小多项式以其特征值为根，并且由若尔当标准型的形状可以看出，每个特征值的重数是若尔当标准型中属于这个特征值的最大的若尔当块的维数。
反之已知矩阵"A"的最小多项式并不能知道其若尔当标准型。要确定矩阵"A"的标准型需要用到所谓的初等因子。矩阵"A"的一个初等因子是它的某一个若尔当块的特征多项式（或最小多项式，对于若尔当块两者一样）。如果所有的初等因子都是一次多项式，那么"A"可对角化。
一个"n" × "n"的矩阵"A"的若尔当标准型是分块对角矩阵，因此给出了一个将"n"维欧几里得空间分解为矩阵"A"的不变子空间的具体方法。每个若尔当块"J"都对应着一个不变子空间："X"。可以简记为：
其中的每个"X"都是由若尔当块"J"对应的广义特征向量张成的子空间。
注意到这里的"k"并不是不同的特征值的个数，因为属于同一个特征值的若尔当块可以不止一个。如果要将formula_101分解为"l"个不变子空间，其中"l"是不同特征值的个数的话，可以将属于同一个特征值，比如说formula_102的若尔当块合并：只需使用"A"的最小多项式formula_80中关于formula_102的重根数（代数重数）formula_105，考虑空间：
这就是所有的属于同一个特征值formula_102的若尔当块所对应的"X"所合并后的空间，因为它包含了所有使得经过formula_105次formula_109操作后会清零的向量集合。如果某个"X"中向量没有被清零，那么由于这个向量也不会被其他的特征值formula_110清零，它将不会被formula_111清零，这与formula_112矛盾。
于是"n"维欧几里得空间也可以被分解为
其中"l"是矩阵"A"的不同的特征值的个数。
值得注意的是，这里的指标ν("λ")是使得特征零空间formula_114“稳定”下来的最小次数：
这也可以作为代数重数的另一个定义。