1. Создавайте сообщения в соответствующих разделах форума, т.к. Жорданова форма не относится к дифференциальным уравнениям.
2. Это вы ответ написали или исходную матрицу?
3. Алгоритм следующий:
1) Находим собственные значения матрицы.
2) Для каждого собственного значения l[i] (l-лямбда) кратности k[i] находим числа
r[1]=rang(A-l[i]E), r[2]=rang(A-l[i]E)^2,...
Последовательность чисел r[1], r[2], ... вычисляем до стабилизации, т.е. пока r[j] не будет равно r[j+1].
3) Для каждого l[i] определяем числа
s[1]=n-2r[1]+r[2], s[2]=r[1]-2r[2]+r[3],..., s[k]=r[k-1]-2r[k]+r[k+1].
Тогда s[1] - кол-во клеток Жордана первого порядка, которіе отвечают собственному значению l[i], ...
4) Записываем Жордановую форму матрицы.

Добрый день,уважаемый.Буду признателен если поможете.Вопрос:Почему я не могу привести любую числовую матрицу к диагональному виду,а зачем-то привожу к Жордановой форме (клеточной).Ведь туже самую клетку Жордана я могу эквив.преобразованиями привести к диаг.виду.Или я чего-то не понимаю? Можно в e-mail.

У вас наверное за давностью лет приведение матрицы к диагональному виду попуталось с элементарными преобразованиями при вычислении определителя.
Тут вопрос в том, какими средствами можно пользоваться, а это определяется смыслом решаемой задачи.
Если у вас есть матрица и нужно вычислить её определитель, это можно сделать в лоб по известным формулам, но это утомительно и для больших матриц становится просто неподъёмно даже для компьютера. Но можно схитрить, заметив, что существуют преобразования матрицы, не меняющие определителя. Т.е. вы заменяете матрицу на другую, но с тем же определителем. Этими преобразованиями ситуация приводится к матрице, для которой всё очевидно и считается в уме. Достаточно привести к верхней треугольной.

Когда говорят о приведении матрицы к диагональному виду, имеют в виду совсем другое.
Если выбрана конкретная система координат, то матрица задаёт некоторое линейное отображение, т.е. позволяет по координатам точки найти координаты её образа. Именно отображение (изучение его свойств) является целью в данном случае. Тут тоже можно схитрить, заметив, что в другой системе координат (например, повёрнутой) то же самое отображение будет задаваться другой матрицей, и можно попытаться выбором подходящей СК сделать матрицу попроще. Так и возникает задача о приведении матрицы к диагональному виду. Название, как видно, неудачное: приводится-то не матрица, а то отображение, которому она соответствует.
Для решения этой задачи надо понять, как меняется матрица при замене координат и чего можно добиться именно такими преобразованиями. Оказывается, что симметричная матрица приводится всегда, а несимметричная необязательно. Зато любую матрицу можно привести к жордановой нормальной форме.