Linear Algebra Archives - Page 3 of 6 - Shawn Zhong

第10讲矩阵的逆

$10.1 逆矩阵的概念 • 引例：线性方程组 ○ {█(a_11 x_1+a_12 x_2+…+a_1n x_n=b_1@a_21 x_1+a_22 x_2+…+a_2n x_n=b_2@⋮@a_n1 x_1+a_n2 x_2+…+a_nn x_n=b_n )┤ ○ A=(■8(a_11&a_12&…&a_1n@a_21&a_22&…&a_2n@⋮&⋮&⋮&⋮@a_n1&a_n2&…&a_nn )), x ⃗=(■8(x_1@⋮@x_n )), b ⃗=(■8(b_1@⋮@b_n )) ○ Ax ⃗=b ⃗ • 定义 ○ 对于方阵 A，若存在方阵 B，使得 AB=BA=I ○ 则称 A 可逆，B 称为 A 的逆矩阵，一般表示为 A^(−1) ○ 注：定义并没有说明 A 的逆矩阵是否一定存在 • 性质 ○ 如果逆矩阵存在，则唯一 § 假设 B 与 C 都是 A 的逆矩阵，即 AB=BA=I , AC=CA=I § B=BI=B(AC)=(BA)C=IC=C § 即 B=C∎ ○ A,B 互逆 § AB=BA=I ○ 单位矩阵的逆 § I_n^(−1)=I_n § I_n I_n=I_n ○ 对角矩阵的逆 § A=(■8(a_1&0&…&0@0&a_2&…&0@⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&…&a_n )), a_i≠0 (i=1,2…n) § A^(−1)=(■8(1/a_1 &0&…&0@0&1/a_2 &…&0@⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&…&1/a_n )) • 例子：求 (■8(1&2@0&1)) 的逆矩阵 ○ A=(■8(1&2@0&1)), 设 B=A^(−1)=(■8(a&b@c&d)) ○ AB=(■8(a+2c&b+2d@c&d))=I=(■8(1&0@0&1)) ○ ⇒{█(a+2c=1@b+2d=0@c=0@d=1)⇒{█(a=1@b=−2@c=0@d=1)┤⇒B=(■8(1&−2@0&1))┤ ○ 检验 BA=(■8(1&0@0&1))=I ○ ∴AB=BA=I ○ 即(■8(1&2@0&1))^(−1)=(■8(1&−2@0&1)) 10.2 用伴随矩阵求逆 • 定义：非奇异（非退化） ○ 一个方阵的行列式不为零 ○ |A_(n×n) |≠0 • 定义：代数余子式矩阵（Cofactor） ○ 原矩阵 ○ 代数余子式矩阵 ○ A=(■8(a_11&a_12&…&a_1n@a_21&a_22&…&a_2n@⋮&⋮&⋮&⋮@a_n1&a_n2&…&a_nn )) ⇒┴代数余子式矩阵 C=(■8(A_11&A_12&…&A_1n@A_21&A_22&…&A_2n@⋮&⋮&⋮&⋮@A_n1&A_n2&…&A_nn )) • 伴随矩阵 A^∗ ○ 定义 § A^∗=C^T=(■8(A_11&A_21&…&A_n1@A_12&A_22&…&A_n2@⋮&⋮&⋮&⋮@A_1n&A_2n&…&A_nn )) ○ 例子 § A=(■8(1&1&0@0&1&1@0&0&1)) ⇒┴伴随矩阵 A^∗=(■8(1&−1&1@0&1&−1@0&0&1)) ○ 性质 § 〖AA〗^∗=A^∗ A=(■8(|A|&0&…&0@0&|A|&…&0@⋮&⋮&⋮&⋮@0&0&…&|A| ))=|A|I • 定理1 ○ |A|≠0⇔A 可逆 ○ 证明充分性 § ∵|A|≠0 § ∴A1/|A| A^∗=I, 1/|A| A^∗ A=I § 即 A 可逆，逆矩阵为 1/|A| A^∗ ∎ ○ 证明必要性 § 存在 AB=BA=I § |AB|=|I| § |A||B|=1 § |A|≠0 ∎ • 例1：求 (■8(1&1&0@0&1&1@0&0&1)) 的逆矩阵 ○ A=(■8(1&1&0@0&1&1@0&0&1)) ⇒┴伴随矩阵 A^∗=(■8(1&−1&1@0&1&−1@0&0&1)) ○ |A|=1≠0⇒A可逆 ○ A^(−1)=1/|A| A^∗=(■8(1&−1&1@0&1&−1@0&0&1)) • 例2：求 (■8(a_1&0&…&0@0&a_2&…&0@⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&…&a_n )) a_i≠0 (i=1,2…n) 的逆矩阵 ○ |A|=a_1 a_2…a_n≠0 ○ A^∗=(■8(a_2 a_3…a_n&0&…&0@0&a_1 a_3…a_n&…&0@⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&…&〖a_1 a_2…a〗_(n−1) )) ○ A^(−1)=1/|A| A^∗=(■8(1/a_1 &0&…&0@0&1/a_2 &…&0@⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&…&1/a_n )) • 定理2 ○ AB=I⇔BA=I ○ 证明 § ∵AB=I § ∴|AB|=|I|=1 § ∴|A||B|=1 § ∴|A|≠0 § ∴B=IB=(A^(−1) A)B=A^(−1) (AB)=A^(−1) I=A^(−1) § 根据逆矩阵的性质，有 BA=I • 例3：已知〖aA〗^2+bA+cI=0 (c≠0)，问 A 是否可逆 ○ 法1：行列式不等于零 § 〖aA〗^2+bA=−cI § ⇒A(aA+bI)=−cI § ⇒|A(aA+bI)|=|−cI| § ⇒|A||aA+bI|=|−cI|=(−c)^n |I|=(−c)^n≠0 § ⇒|A|≠0 即A可逆∎ ○ 法2：求出逆矩阵 § 〖aA〗^2+bA=−cI § ⇒A(aA+bI)=−cI § ⇒A(−a/c A+b/c I)=I § ⇒A^(−1)=(−a/c A+b/c I) 即A可逆∎ 10.3 逆矩阵的性质 1. (A^(−1) )^(−1)=A ○ 证明：A^(−1) A=I 2. (kA)^(−1)=1/k A^(−1) (其中k≠0) ○ 证明： 3. (A^T )^(−1)=(A^(−1) )^T ○ 证明：A^T (A^(−1) )^T=(A^(−1) A)^T=I^T=I 4. (AB)^(−1)=B^(−1) A^(−1) ○ 证明：AB(B^(−1) A^(−1) )=A(〖BB〗^(−1) ) A^(−1)=AIA^(−1)=AA^(−1)=I ○ 推广：(ABC)^(−1)=C^(−1) B^(−1) A^(−1) 5. (A^k )^(−1)=(A^(−1) )^k =┴def A^(−k) ○ 证明 § A^k (A^(−1) )^k § =(AA…A)┬共k个 (A^(−1) A^(−1)…A^(−1))┬共k个 § =AA…(A A^(−1) ) A^(−1)…A^(−1) § =AA…IA^(−1)…A^(−1)=…=I 6. |A^(−1) |=|A|^(−1) ○ 证明 § 〖AA〗^(−1)=I § |A||A^(−1) |=1 § |A^(−1) |=1/|A| § 即|A^(−1) |=|A|^(−1)∎ ○ 推广 § |A^(−k) |=|(A^k )^(−1) |=|A^k |^(−1)=|A|^(−k) 7. AB=AC,且 A 可逆⇒则 B=C ○ 证明 § AB=AC § ⇒A^(−1) (AB)=A^(−1) (AC) § ⇒(A^(−1) A)B=(A^(−1) A)C § ⇒IB=IC § ⇒B=C ○ 推广 § AB=0, 且 A 可逆⇒B=0 10.4 伴随矩阵的性质 1. 〖AA〗^∗=A^∗ A=|A|I ○ 证明略 2. A^(−1)=1/|A| A^∗, A^∗=|A| A^(−1) (|A|≠0) ○ 证明略 3. (A^∗ )^(−1)=1/|A| A (|A|≠0) ○ 证明略 4. |A^∗ |=|A|^(n−1) ○ 证明：当 n=1 时 § 规定 |A^∗ |=A^∗=1 ○ 若 |A|≠0，要证 |A^∗ |=|A|^(n−1) § 〖|AA〗^∗ |=|(|A|I)| § |A||A^∗ |=|A|^n |I|=|A|^n § |A^∗ |=|A|^(n−1) ○ 若 |A|=0，要证 |A^∗ |=|A|^(n−1)=0 § 反证：假设 |A^∗ |≠0，即 A^∗ 可逆 § AA^∗=|A|I § AA^∗ (A^∗ )^(−1)=|A|I(A^∗ )^(−1) § A=0 § A^∗=0 与 |A|=0 矛盾，故 |A^∗ |=0 ○ 综上所述 |A^∗ |=|A|^(n−1) 5. (A^∗ )^∗=|A|^(n−2) A ○ 只证 |A|≠0 时 § (A^∗ )^∗=|A^∗ | (A^∗ )^(−1)=|A|^(n−1) 1/|A| A=|A|^(n−2) A 6. (kA)^∗=k^(n−1) A^∗ ○ 观察到 A^∗ 中每个 n−1 阶的代数余子式都乘以 k^(n−1) 7. (A^T )^∗=(A^∗ )^T ○ 证明略 8. (AB)^∗=B^∗ A^∗ ○ 只证 |A|≠0, |B|≠0 时 § (AB)^∗=|AB| (AB)^(−1)=|A||B| B^(−1) A^(−1)=(|B| B^(−1) )(|A| A^(−1) )=B^∗ A^∗ ○ 推广 § (ABC)^∗=C^∗ B^∗ A^∗ 9. (A^(−1) )^∗=(A^∗ )^(−1) ○ 证明 § 左=(A^(−1) )^∗=|A^(−1) | (A^(−1) )^(−1)=1/|A| A § 右=(A^∗ )^(−1)=(|A| A^(−1) )^(−1)=1/|A| A § 等式成立 ∎ ○ 推广 § (A^(−k) )^∗=(A^∗ )^(−k) 10. (A^k )^∗=(A^∗ )^k ○ 证明略$

第11讲分块矩阵

$11.1 矩阵的分块 • 引例 ○ A=(■8(1&0&0&1@0&1&0&2@0&0&1&3@0&0&0&4))_(4×4)=(■8(A_1&A_2@A_3&A_4 ))_(2×2),其中 ○ A=(■8(A_1&A_2@A_3&A_4 ))_(2×2),其中{█(A_1=I_2@A_2=(■8(0&1@0&2))@A_3=0@A_4=(■8(1&3@0&4)) )┤ ○ A=(■8(I^3&M@0&4)),其中 M=(■8(1@2@3)) • 常见的分块方法 ○ 按列分：A=(A_1,A_2,A_3,A_4 ) ○ 按行分：A=(■8(B_1@B_2@B_3@B_4 )) • 运算 ○ 假设 A=(■8(A_11&A_12&A_13@A_21&A_22&A_23 )), B=(■8(B_11&B_12&B_13@B_21&B_22&B_23 )) ○ 数乘 § kA=(■8(kA_11&kA_12&〖kA〗_13@kA_21&〖kA〗_22&kA_23 )) ○ 加法 § A+B=(■8(A_11+B_11&A_12+B_12&A_13+B_13@A_21+B_21&A_22+B_22&A_23+B_23 )) ○ 转置 § A^T=(■8(A_11^T&A_21^T@A_12^T&A_22^T@A_13^T&A_23^T )) 11.2 分块矩阵的乘法 • 前提条件 ○ A=(■8(A_11&A_12&…&A_1t@A_21&A_22&…&A_2t@⋮&⋮&⋮&⋮@A_s1&A_s2&…&A_st )), B=(■8(B_11&B_12&…&B_1r@B_21&B_22&…&B_2r@⋮&⋮&⋮&⋮@B_t1&B_t2&…&B_tr )) ○ A 的列分块方式与 B 的行分块方式一致时，才能做分块乘法 • 例子：已知 A=(■8(1&0&0&1@0&1&0&2@0&0&1&3))_(3×4), B=(■8(1&0@0&1@1&0@0&1))_(4×2)，求 AB ○ 分法1 § A=(■8(1&0&0&1@0&1&0&2@0&0&1&3))_(3×4) =┴分块 (■8(1&(■8(0&0))&1@(■8(0@0))&(■8(1&0@0&1))&(■8(2@3)) ))_(2×3) § B=(■8(1&0@0&1@1&0@0&1))_(4×2) =┴分块 (■8(1&0@(■8(0@1))&(■8(1@0))@0&1))_(3×2) § AB=(■8(1&(■8(0&0))&1@(■8(0@0))&(■8(1&0@0&1))&(■8(2@3)) ))_(2×3) (■8(1&0@(■8(0@1))&(■8(1@0))@0&1))_(3×2)=(■8(C_1&C_2@C_3&C_4 ))_(2×2) § 其中 {█(C_1=1+(■8(0&0))(■8(0@1))+0=1@C_2=0+(■8(0&0))(■8(1@0))+1=0@C_3=(■8(0@0))1+(■8(1&0@0&1))(■8(0@1))+(■8(2@3))0=(■8(0@1))@C_4=(■8(0@0))0+(■8(1&0@0&1))(■8(1@0))+(■8(2@3))1=(■8(3@3)) )┤⇒AB=(■8(1&1@0&3@1&3))_(3×2) ○ 分法2 § A=(■8(1&0&0&1@0&1&0&2@0&0&1&3))_(3×4)=(■8(I_3&(■8(1@2@3)) ))_(1×2) § B=(■8(1&0@0&1@1&0@0&1))_(4×2)=(■8((■8(1&0@0&1@1&0))@(■8(0&1)) ))_(2×1) § AB=I_3 (■8(1&0@0&1@1&0))+(■8(1@2@3))(■8(0&1))=(■8(1&0@0&1@1&0))+(■8(0&1@0&2@0&3))=(■8(1&1@0&3@1&3))_(3×2) ○ 分法3 § A=(■8(1&0&0&1@0&1&0&2@0&0&1&3))_(3×4)=(■8(I_2&(■8(0&1@0&2))@(■8(0&0))&(■8(1&3)) ))_(2×2) § B=(■8(1&0@0&1@1&0@0&1))_(4×2)=(■8(I_2@I_2 ))_(2×1) § AB=(■8(C_1@C_2 )),其中{█(C_1=I_2+(■8(0&1@0&2))=(■8(1&1@0&3))@C_2=(■8(0&0))+(■8(1&3))=(■8(1&3)) )┤⇒AB=(■8(1&1@0&3@1&3)) 11.3 分块矩阵的行列式 • 分块矩阵行列式成立有条件 ○ |■8(A&B@C&D)|≠|A||D|−|B||C| ○ |■8(A_(r×r)&0_(r×s)@C_(s×r)&D_(s×s) )|=(−1)^(2(1+2+…+r)) |A||D|=|A||D| ○ |■8(A_(r×r)&B_(r×s)@0_(s×r)&D_(s×s) )|=(−1)^(2(1+2+…+r)) |A||D|=|A||D| • 下三角分块矩阵 ○ |■8(A_11&0&0&…&0@A_21&A_22&0&…&0@A_31&A_32&A_33&…&0@⋮&⋮&⋮&⋱&⋮@A_s1&A_s2&A_s3&…&A_ss )|=|A_11 ||A_22 |…|A_ss | • 上三角分块矩阵 ○ |■8(A_11&A_12&A_13&…&A_1s@0&A_22&A_23&…&A_2s@0&0&A_33&…&A_3s@⋮&⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&0&…&A_ss )|=|A_11 ||A_22 |…|A_ss | • 对角形分块矩阵 ○ |■8(A_11&0&0&…&0@0&A_22&0&…&0@0&0&A_33&…&0@⋮&⋮&⋮&⋱&⋮@0&0&0&…&A_ss )|=|A_11 ||A_22 |…|A_ss | • 例题：已知分块矩阵 D=(■8(A_(r×r)&C_(r×s)@0_(s×r)&B_(s×s) )), 其中 A,B 可逆，求证 D 可逆 ○ |D|=|A||B|≠0⇒D 可逆 ○ 设 D^(−1)=(■8(X&Y@Z&W)) ○ 则〖DD〗^(−1)=(■8(A&C@0&B))(■8(X&Y@Z&W))=(■8(AX+CZ&AY+CW@BZ&BW))=I=(■8(I_r&0@0&I_s )) ○ ⇒{█(AX+CZ=I@AY+CW=0@BZ=0@BW=I)┤⇒{█(X=A^(−1)@Y=−A^(−1) CB^(−1)@Z=0@W=B^(−1) )┤⇒D^(−1)=(■8(A^(−1)&−A^(−1) CB^(−1)@0&B^(−1) ))$

第12讲矩阵的初等变换

$12.1 初等变换 1. 交换两行(列) ○ (■8(a_11&a_12&a_13@a_21&a_22&a_23 )) →┴(r_1↔r_2 ) (■8(a_21&a_22&a_23@a_11&a_12&a_13 )) 2. 用一非零的数 k 乘以某一行(列) ○ (■8(a_11&a_12&a_13@a_21&a_22&a_23 )) →┴(kr_1 ) (■8(ka_11&ka_12&ka_13@a_21&a_22&a_23 )) 3. 用一行(列)的 l 被加到另一行(列) ○ (■8(a_11&a_12&a_13@a_21&a_22&a_23 )) →┴(r_2+lr_1 ) (■8(a_11&a_12&a_13@a_21+la_11&a_22+la_12&a_23+la_13 )) • 初等行变换可以看作对线性方程组 {█(a_11 x_1+a_12 x_2+…+a_1n x_n=b_1@a_21 x_1+a_22 x_2+…+a_2n x_n=b_2@⋮@a_n1 x_1+a_n2 x_2+…+a_nn x_n=b_n )┤ 的操作 12.2 初等矩阵 • 定义 ○ 单位矩阵 I 经过一次初等变换得到的矩阵 • 三类初等矩阵 ○ I=(■(1&&@&⋱&@&&1)) →┴(交换两行(列)) I(ij)=(■(1&&&&&&@&⋱&&&&&@&&0&…&1&&@&&⋮&⋱&⋮&&@&&1&…&0&&@&&&&&⋱&@&&&&&&1)) ○ I=(■(1&&@&⋱&@&&1)) →┴(将一非零数 k 乘到第 i 行) I(i(k))=(■(1&&&&@&⋱&&&@&&k&&@&&&⋱&@&&&&1)) ○ I=(■(1&&@&⋱&@&&1)) →┴(将第 j 行的 l 倍加到第 i 行) I(ij(l))=(■(1&&&&&&@&⋱&&&&&@&&1&…&l&&@&&&⋱&⋮&&@&&&&1&&@&&&&&⋱&@&&&&&&1)) • 练习：判断初等矩阵 ○ (■8(1&0&0@0&2&0@0&0&1)) 是 ○ (■8(1&0&0@0&2&0@0&0&3)) 否 ○ (■8(0&0&1@0&1&0@1&0&0)) 是 ○ (■8(0&1&0@0&0&1@1&0&0)) 否 ○ (■8(1&2&0@0&1&0@0&0&1)) 是 • 定理 ○ 对 A_(m×n) 做初等行变换相当于左乘相应的初等矩阵 I(ij)_m, I(i(k))_m, I(ij(k))_m ○ 对 A_(m×n) 做初等列变换相当于右乘相应的初等矩阵 I(ij)_n, I(i(k))_n, I(ij(k))_n • 练习 ○ A=(■8(A_1@A_2@A_3 )) ○ 第一类变换 § I(ij)=I(1,2)=(■8(0&1&0@1&0&0@0&0&1)) § I(1,2)A=(■8(0&1&0@1&0&0@0&0&1))(■8(A_1@A_2@A_3 ))=(■8(A_2@A_1@A_3 )) ○ 第二类变换 § I(i(k))=I(1(k))=(■8(k&0&0@0&1&0@0&0&1)) § I(1(k))A=(■8(k&0&0@0&1&0@0&0&1))(■8(A_1@A_2@A_3 ))=(■8(〖kA〗_1@A_2@A_3 )) ○ 第三类变换 § I(ij(k))=I(2,1(l))=(■8(1&0&0@l&1&0@0&0&1)) § I(2,1(l))A=(■8(1&0&0@l&1&0@0&0&1))(■8(A_1@A_2@A_3 ))=(lA_1+■8(A_1@A_2@A_3 )) • 例题：已知 |A_(3×3) |=3，B 是 A 交换 1,2 行得到的，求 |BA^∗ | ○ B=I(12)A=(■8(0&1&0@1&0&0@0&0&1))A ○ |BA^∗ |=|I(12)AA^∗ |=|(I(12)|A|I)|=|A|^3 |I(12)||I|=3^3×(−1)×1 • 性质：初等矩阵都是可逆的 ○ I(ij)I(ij)=I ○ I(i(k^(−1)))I(i(k))=I ○ I(ij(−l))I(ij(l))=I 12.3 矩阵等价 • 定义 ○ 矩阵 A 与 B 等价 ⇔B 可由 A 经过一系列初等变换的得到 • 等价关系的三个性质 ○ 反身性：A 与 A 等价 § 矩阵等价显然满足反身性 ○ 对称性：A 与 B 等价⇔B 与 A 等价 § B=P_1…P_s 〖AQ〗_1…Q_t § ⇒A=P_s^(−1)…P_1^(−1) BQ_t^(−1)…Q_1^(−1) § 故矩阵等价满足对称性 ○ 传递性：若 A 与 B 等价，且 B 与 C 等价，则 A 与 C 等价 § {█(B=P_1…P_s 〖AQ〗_1…Q_t@C=R_1…R_l 〖BS〗_1…S_m )┤ § ⇒C=R_1…R_l 〖P_1…P_s 〖AQ〗_1…Q_t S〗_1…S_m § 故矩阵等价满足传递性 • 等价标准形 ○ 定义 § A_(m×n) 的等价标准形 D=(■8(I_r&0_(r×(n−r))@0_((m−r)×r)&0_((m−r)×(n−r)) )) ○ 例1：(■8(1&0&1@2&0&−1@3&1&2))_(3×3) 的等价标准形 § A=(■8(1&0&1@2&0&−1@3&1&2)) (→┴(r_2−2r_1 ))┬(r_3−3r_1 ) (■8(1&0&1@0&0&−3@0&1&−1)) →┴(r_2↔r_3 ) (■8(1&0&1@0&1&−1@0&0&−3)) →┴(r_3×(−1/3) ) (■8(1&0&1@0&1&−1@0&0&1)) (→┴(r_1−r_3 ))┬(r_2+r_3 ) (■8(1&0&0@0&1&0@0&0&1)) ○ 例2：2×3 矩阵所有可能的等价标准形 § (■8(0&0&0@0&0&0)) § (■8(1&0&0@0&0&0)) § (■8(1&0&0@0&1&0)) 12.4 关于初等变换的重要定理 • 定理1：可逆矩阵 A 的等价标准形 D=I ○ D=P_1…P_s 〖AQ〗_1…Q_t ○ {█(|A|≠0@|P_i |≠0@|Q_j |≠0)┤⇒|D|=|P_1 |…|P_s ||A||Q_1 |…|Q_t |≠0 ○ ∴D=I • 定理2：可逆矩阵 A 可以写成一系列初等矩阵的乘积 ○ A=P_1…P_s IQ_1…Q_t=P_1…P_s Q_1…Q_t • 推论1：A 与 B 等价⇔B=PAQ (其中 P,Q 可逆) ○ B=P_1…P_s 〖AQ〗_1…Q_t=PAQ, 其中 {█(P=P_1…P_s@Q=Q_1…Q_t )┤ • 推论2：可逆矩阵 A 只需初等行变换就可以化成 D=I ○ A=P_1…P_s=P_1…P_s I ○ ⇒P_s^(−1)…P_2^(−1) P_1^(−1) A=I 12.5 用初等变换求逆 • 思路 ○ 对于可逆矩阵 A , 根据推论2 ○ {█(P_1…P_s A=I@A^(−1)=P_1…P_s I)⇒{█(对 A 做一系列初等行变换可以得到 I@对 I 做同样变换可以得到 A^(−1) )┤┤ ○ 即分块矩阵 (■8(A&I))_(n×2n) 可以通过一系列初等行变换得到 (■8(I&A^(−1) ))_(n×2n) • 例：A=(■8(1&0&1@2&0&−1@3&1&2)), 求 A^(−1) ○ (■8(A&I))_(n×2n)=(■8(1&0&1&1&0&0@2&0&−1&0&1&0@3&1&2&0&0&1))_(3×6)→(■8(1&0&1&1&0&0@0&0&−3&−2&1&0@0&1&−1&−3&0&1))→(■8(1&0&1&1&0&0@0&1&−1&−3&0&1@0&0&−3&−2&1&0))→(■8(1&0&1&1&0&0@0&1&−1&−3&0&1@0&0&1&2/3&−1/3&0))→(■8(1&0&1&1&0&0@0&1&0&−7/3&−1/3&1@0&0&1&2/3&−1/3&0))→(■8(1&0&0&1/3&1/3&0@0&1&0&−7/3&−1/3&1@0&0&1&2/3&−1/3&0))=(■8(I&A^(−1) )) ○ ⇒A^(−1)=(■8(1/3&1/3&0@−7/3&−1/3&1@2/3&−1/3&0))$

第13讲矩阵的秩

$13.1 秩的概念 • 定义 ○ 非零子式的最高阶数，记作 r(A) ○ {█(存在 r 阶子式非零@所有 r+1 阶子式都为零)┤⇒{█(r(A)≥r@r(A)≤r)┤⇒矩阵 A 的秩为 r ○ 若 A=0, 则 r(A)=0 ○ 0≤r(A_(m×n) )≤min⁡(m,n) • 例子：A=(■8(1&2&3&4&5@0&6&7&8&9@0&0&0&0&0))⇒r(A)=2 • 满秩 ○ 方阵满秩 § r(A_(n×n) )=n ○ 行满秩 § r(A_(m×n) )=m (m<n) ○ 列满秩 § r(A_(m×n) )=n (n<m) ○ 性质：A 满秩⇔|A|≠0⇔A可逆⇔非奇异⇔非退化 § r(A)=n § ⇒存在 n 阶子式不为零 ,即其自身 § ⇒|A|≠0∎ 13.2 秩的性质 • 定理1 ○ 初等变换不改变秩 ○ 交换两行 § A=(■8(a_11&a_12&a_13@a_21&a_22&a_23 )) →┴(r_1↔r_2 ) B=(■8(a_21&a_22&a_23@a_11&a_12&a_13 )) § 对于交换到的子式，仅改变符号，不改变非零性 § 即 r(B)=r(A) ○ 用非零 k 乘一行 § A=(■8(a_11&a_12&a_13@a_21&a_22&a_23 )) →┴(kr_1 ) B=(■8(ka_11&ka_12&ka_13@a_21&a_22&a_23 )) § 包含这一行的子式乘以 k，不改变非零性 § 即 r(B)=r(A) ○ 一行的 l 倍加到另一行 § A=(■8(a_11&a_12&a_13@a_21&a_22&a_23@a_31&a_32&a_33 )) →┴(r_2+lr_1 ) B=(■8(a_11&a_12&a_13@a_21+la_11&a_22+la_12&a_23+la_13@a_31&a_32&a_33 )) § 对于不包含这两行的子式 □ 如 |■8(a_11&a_12@a_31&a_32 )|，无变化 § 对于两行都包含的子式 □ 如 |■8(a_11&a_12@a_21+la_11&a_22+la_12 )|=|■8(a_11&a_12@a_21&a_22 )|，与原子式相等 § 对于只包含被加行的子式 □ 如|■8(a_21+la_11&a_22+la_12@a_31&a_32 )|=|■8(a_21&a_22@a_31&a_32 )|+l|■8(a_11&a_12@a_31&a_32 )| □ 若r(A)=r，根据上式 B 的 r+1 阶全为零⇒r(B)≤r(A) □ 若将 B 初等变换回 A，同理可以得到 r(A)≤r(B) □ 即 r(B)=r(A) § 综上所述 r(B)=r(A) • 定理2 ○ 乘可逆矩阵不改变秩 ○ A 可逆⇒r(B)=r(AB)=r(BA) 13.3 化阶梯形求秩 • 等价标准形矩阵的秩 ○ D=(■8(I_r&0@0&0))⇒r(D)=r • 阶梯形矩阵 ○ 定义 {█(零行位于下方@每一行的非零首元下方都为零)┤⇔{█(零行位于下方@非零首元逐行靠后)┤ ○ 例子 § (■8(1&2&3@0&4&5@0&0&1)) § (■8(1&2&3&4@0&0&1&2@0&0&0&0)) ○ 练习：列举所有可能的 3×3 的阶梯形矩阵 § 用 ∗ 代表任意元素，用 ! 代表非零元素 § (■8(!&∗&∗@0&!&∗@0&0&!))(■8(!&∗&∗@0&!&∗@0&0&0))(■8(!&∗&∗@0&0&!@0&0&0))(■8(!&∗&∗@0&0&0@0&0&0)) § (■8(0&!&∗@0&0&!@0&0&0))(■8(0&!&∗@0&0&0@0&0&0)) § (■8(0&0&!@0&0&0@0&0&0)) § (■8(0&0&0@0&0&0@0&0&0)) • 定理：阶梯形矩阵的秩就是非零行的个数 • 例1：求 A=(■8(1&0&1&−1&2@2&1&3&−1&6@1&1&2&−2&5@−1&−1&1&0&−1)) 的秩 ○ (■8(1&0&1&−1&2@2&1&3&−1&6@1&1&2&−2&5@−1&−1&1&0&−1))→(■8(1&0&1&−1&2@0&1&1&1&2@0&1&1&−1&3@0&−1&2&−1&1)) ○ →(■8(1&0&1&−1&2@0&1&1&1&2@0&0&0&−2&1@0&0&3&0&3))→(■8(1&0&1&−1&2@0&1&1&1&2@0&0&0&−2&1@0&0&3&0&3))→(■8(1&0&1&−1&2@0&1&1&1&2@0&0&3&0&3@0&0&0&−2&1)) ○ ⇒r(A)=4 • 例2：A=(■8(λ+2&2λ+1&1@1&−1&0@5&4&1))，已知 r(A)=2，求 λ ○ 方法一：行列式 § r(A)=2⇒A不满秩⇒|A|=0 § |■8(λ+2&2λ+1&1@1&−1&0@5&4&1)|=|■8(λ+2&3λ+3&1@1&0&0@5&9&1)| § =−|■8(3λ+3&1@9&1)|=−(3λ+3)+9=0 § ⇒λ=2 § 经检验，此时 r(A)=2 ○ 方法二：初等行变换 § (■8(λ+2&2λ+1&1@1&−1&0@5&4&1))→(■8(1&−1&0@5&4&1@λ+2&2λ+1&1)) § →(■8(1&−1&0@0&9&1@0&3λ+3&1))→(■8(1&−1&0@0&9&1@0&0&1−1/3(λ+1))) § ∵r(A)=2 § ∴ 1−1/3 (λ+1)=0⇒λ=2$

第14讲线性方程组

$14.1 消元解法 • 增广矩阵 ○ 系数矩阵+常数列 • 简化阶梯形 ○ 阶梯形 ○ 非零首元都是1 ○ 首元上下都为零 • 例1：有一组解 ○ {█(2x_1+2x_2−x_3=6@x_1−2x_2+4x_3=3@5x_1+7x_2+x_3=28)┤⇒{█(2x_1+2x_2−x_3=6@−3x_2+9/2 x_3=0@2x_2+7/2 x_3=13)┤⇒{█(2x_1+2x_2−x_3=6@x_2−3/2 x_3=0@13/2 x_3=13)┤⇒{█(x_1=1@x_2=3@x_3=2)┤ ○ (■8(2&2&−1&6@1&−2&4&3@5&7&1&28))⇒(■8(2&2&−1&6@0&−3&9/2&0@0&2&7/2&13))⇒(■8(2&2&−1&6@0&1&−3/2&0@0&0&13/2&13))⇒(■8(1&0&0&1@0&1&0&3@0&0&1&2)) • 例2：无穷多解 ○ {█(2x_1−x_2+3x_3=1@4x_1−2x_2+5x_3=4@2x_1−x_2+4x_3=−1)┤⇒{█(2x_1−x_2+3x_3=1@−x_3=2@x_3=−2)┤⇒{█(2x_1−x_2+3x_3=1@x_3=−2@0=0)┤⇒{█(x_1=7/2+1/2 x_2@x_3=−2)┤ ○ (■8(2&−1&3&1@4&−2&5&4@2&−1&4&−1))⇒(■8(2&−1&3&1@0&0&−1&2@0&0&1&−2))⇒(■8(2&−1&3&1@0&0&1&−2@0&0&0&0)) • 例3：无解 ○ {█(x_1+x_2+x_3=3@x_1+2x_2+x_3=4@x_1+x_3=1)┤⇒{█(x_1+x_2+x_3=3@x_2=1@−x_2=−2)┤⇒{█(x_1+x_2+x_3=3@x_2=1@0=−1)┤ ○ (■8(1&1&1&3@1&2&1&4@1&0&1&1))⇒(■8(1&1&1&3@0&1&0&1@0&−1&0&−2))⇒(■8(1&1&1&3@0&1&0&1@0&0&0&−1)) 14.2 解的情况 • 方程组{█(c_11 x_1+c_12 x_2+…+c_1n x_n=d_1@ c_22 x_2+…+c_2n x_n=d_2@ ⋮@ c_rr x_r+…+c_rn x_n=d_r@ 0=d_(r+1)@ 0=0@ ⋮@ 0=0)┤⇒(■(c_11&c_12&…&…&c_1n@&c_22&…&…&c_2n@&&…&…&⋮@&&c_rr&…&c_rn@&&&&0@&&&&0) │■8(d_1@d_2@⋮@d_r@d_(r+1)@0)) 解的情况 1. 若 d_(n+1)≠0⇒无解 § 0=d_(r+1)≠0 矛盾 2. 若 d_(n+1)=0 且 r=n⇒唯一解 § {█(c_11 x_1+c_12 x_2+…+c_1n x_n=d_1@ c_22 x_2+…+c_2n x_n=d_2@⋮@ c_nn x_n=d_n )┤ § 从后往前解出后代入可以求得{█(x_n=d_n/c_nn @x_(n−1)=…@⋮@x_1=…)┤ 3. 若 d_(n+1)=0 且 r<n⇒无穷多组解 § {█(c_11 x_1+c_12 x_2+…+c_1n x_n=d_1@ c_22 x_2+…+c_2n x_n=d_2@ ⋮@ c_rr x_r+…+c_rn x_n=d_r@ 0=0)┤ § ⇒{█(c_11 x_1+c_12 x_2+…+c_1r x_r=d_1−c_1n x_n…@⋮@c_rr x_r=d_r−c_rn x_n…)┤，即等式右边均为自由变量 • 用矩阵的秩来表示解的情况 ○ 对于 Ax ⃗=b ⃗，构造增广矩阵 (A,b ⃗ ) ○ 无解 § r(A,b)≠r(A)⇔r(A,b)>r(A)⇔r(A,b)=r(A)+1 ○ 有解 § r(A,b)=r(A) ○ 唯一解 § r(A,b)=r(A)=n ○ 无穷多组解 § r(A,b)=r(A)<n • 齐次线性方程组 Ax ⃗=0 ⃗ ○ 齐次线性方程组一定有零解，故只讨论两种解的情况 ○ 定理1 § 有非零解⇔无穷多解⇔r(A)<n § 只有零解⇔有唯一解⇔r(A)=n ○ 定理2 § 如果方程个数少于未知数个数，则有非零解 § 证明：将方程个数记为 m，则有 r(A)<m<n$

Shawn Zhong

Shawn Zhong

Linear Algebra

第10讲矩阵的逆

第11讲分块矩阵

第12讲矩阵的初等变换

第13讲矩阵的秩

第14讲线性方程组

Search

WeChat Account

Linear Algebra

第10讲 矩阵的逆

第11讲 分块矩阵

第12讲 矩阵的初等变换

第13讲 矩阵的秩

第14讲 线性方程组

Search

WeChat Account

第10讲矩阵的逆

第11讲分块矩阵

第12讲矩阵的初等变换

第13讲矩阵的秩

第14讲线性方程组