第一节 矩阵及其运算
矩阵及其运算

矩
阵
§1 矩阵的概念及其基本运算 矩阵是线性代数中一个重要的数学概念,在线性代数 定义2.1 由m×n个数aij (i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)组成 中起着极其重要的作用,本章将引进矩阵的概念,并讨论
的m行n列的数表 矩阵和线性变换的关系,以及矩阵的运算。重点是逆矩阵
a11 a12 ... a1n 的计算和矩阵方程的求解。 a21 a22 ... a2 n ... ... ... ... am1 am 2 ... amn
A=B. 两个矩阵相等, 是指两个矩阵完全一样, 即阶数相同 而且对应的元素完全相等.
二、加法 设A=(aij)m×n, B=(bij)m×n, 则矩阵C=(cij)m×n (其中cij =aij+bij , i=1,2,…,m, j=1,2,…,n) 称为A与B的和记作A+B.
即
a11 b11 a 21 b21 AB ... a b m1 m1 a12 b12 a 22 b22 ... a m 2 bm 2 a1n b1n ... a 2 n b2 n ... ... ... a mn bmn ...
a11 a21 ... am1 a12 a22 ... am 2 ... a1n b11 b12 b ... a2 n 21 b22 ... ... ... ... ... amn bn1 bn 2 ... b1 p c11 c12 ... b2 p c21 c22 ... ... ... ... ... bnp cm1 cm 2
定义2.2 对n阶方阵A,如果存在n阶方阵B,使 AB=BA=E
则称方阵A是可逆的,且称B是A的逆矩阵,记为B=A-1。 可逆矩阵又称为非异阵或非奇异阵.
《矩阵及其运算 》课件

幂法
通过迭代计算矩阵A的幂 ,最终得到特征值和特征 向量。
反迭代法
利用已知的特征向量x, 通过反迭代计算得到对应 的特征值λ。
06
应用实例
在物理中的应用
线性变换
矩阵可以表示线性变换,如平移、旋转、缩放等,在物理中广泛应 用于描述物体运动和力的作用。
振动分析
矩阵可以用于分析多自由度系统的振动,通过矩阵表示系统的运动 方程,简化计算过程。
详细描述
矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,并 且结果矩阵的行数等于第一个矩阵的行数,列数等于第二个 矩阵的列数。在计算过程中,对应元素相乘并求和,得到新 矩阵的一个元素。
矩阵的转置
总结词
矩阵的转置是将原矩阵的行变为列,列变为行的一种运算。
详细描述
矩阵的转置可以通过交换原矩阵的行和列得到,也可以通过计算元素的代数余 子式得到。转置后的矩阵与原矩阵的行列式值相等,但元素的位置发生了变化 。
《矩阵及其运算》PPT课件
目 录
• 矩阵的定义与性质 • 矩阵的运算 • 矩阵的逆与行列式 • 矩阵的秩与线性方程组 • 特征值与特征向量 • 应用实例
01
矩阵的定义与性质
矩阵的基本概念
矩阵的定义
矩阵是一个由数字组成的矩 形阵列,通常表示为二维数 组。
矩阵的元素
矩阵中的每个元素都有行标 和列标,表示其在矩阵中的 位置。
回带法
在消元过程中,每一步都需要回带, 以确保解的正确性。
解的判定
当系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩时 ,线性方程组有唯一解;否则,无解 或有无数多解。
线性方程组的解的结构
解的表示
线性方程组的解可以表示为一个向量与自由变量 的线性组合。
线性代数 第一章 第一节

在生活中存在很多数表:例 1.1 1.1.1 矩阵的概念某城市有4个县城, 所示为公路网中各段公路的城E 1, E 2,E 3, E 4,线的数字表示两地公路的总里程.市政府决定修建公路网.图1.1里程数(单位: km); 其中五个圆分别表示城市O 与四个县图中两圆连E 1E 2E 3E 4O 615455.3图1.1图1.1可用下面的矩形数表表示:O E1E2E3E4O E1 E2 E3 E4061101635461063.5648410163.5055.3102636455.30575484102570E1E2E3E4O615455.3图1.1n m ⨯()n j m i a ij ,,2,1;,,2,1 ==111212122212n n m m mna a a a a a a a a L L M M M L 称为m 行n 列矩阵,简称m ⨯n 矩阵.排成的m 行n 列的数表个数由定义1.1111212122211,n n m m mn a a a a a a A a a a ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭L L L L L L L简记为n m A A ⨯=实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵.(),ij m n a ⨯=记作这m ×n 个数称为A 的元素,简称元素.例如⎪⎭⎫ ⎝⎛-34695301是一个2×4实矩阵.⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2222222613i 是一个3×3复矩阵.()4是一个1×1实矩阵.11112211211222221122,,.n n n n m m mn n m a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎨⎪+++=⎩L L L L L L L L L L L L ij a 111212122212n n m m mn a a a a a a A a a a ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭L L L L L L L 系数矩阵11121121222212n n m m mn m a a a b a a a b B a a a b ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭L L L L L L LL 增广矩阵例1.3线性方程组12nx x x其中为常数.下面介绍几种特殊矩阵1) 方阵行数与列数都等于n 的矩阵A ,称为n 阶方阵,.n A 记作例如⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=2222222613A 是一个3 阶方阵.2) 行矩阵、列矩阵只有一行的矩阵(),,,,21n a a a A =称为行矩阵(或行向量).,21⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n a a a B 只有一列的矩阵称为列矩阵(或列向量).3) ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛10001000100单位矩阵==n E E 全为110001⎛ ⎪⎝⎭=3E 0010⎝⎭不为单位阵0的方阵, 称为定义1.2称为对角矩阵(或对角阵).⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛n λλλ00000021形如4) 对角矩阵00如果12λλλ==L .记作数量矩阵.diagonal的方阵,()1diag ,,,.λλλL =L 000000λλλ⎛⎫ ⎪⎪⎪⎝⎭L L L L L L L 定义1.31112122200n n nn a a a a a a ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭L L M M L ML11212212000n n nn a a a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L M M L M L元素全为零的矩阵称为零矩阵,m n O ⨯5) 零矩阵()00013O ⨯=000000⎛⎫ ⎪⎝⎭23O ⨯=6) 三角形矩阵称为上三角形矩阵与下三角形矩阵.零矩阵记作或m n ⨯.O 定义1.4形如与两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为例如125637⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭1.1.2 矩阵的加法与数量乘法同型矩阵.1438439⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭与为同型矩阵.两个矩阵()()ij ij A a B b ==与(),,,2,1;,,2,1n j m i b a ij ij ===则称矩阵A 与B 相等, 记作A = B .任意两个零矩阵都相等吗?答: 不一定.0000⎛⎫ ⎪⎝⎭≠对应元素相等, 即为同型矩阵, 并且()00.定义1.5例如1110,02,233a A b B c --⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭已知A = B , 求a , b , c .解a = 1,b = 2,c = 2.引例某公司为两个单位供三种货物如下:甲货A货B货C数量(千)138金额(万)864乙货A货B货C数量(千)224金额(万)1642问:总数量总金额是多少?351224106定义1.6111112121121212222221122n n n n m m m m mn mn a b a b a b a b a b a b C A B a b a b a b +++⎛⎫ ⎪+++=+= ⎪ ⎪+++⎝⎭L L L L L LL 设有两个只有当两个矩阵是同型矩阵时, 才能进行加法运算.令矩阵m n ⨯()(),,ij ij A a B b ==则称矩阵C 为矩阵A 与B 的和,记作A+B .说明:例1.4 求1235189190654.368321-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= .98644741113⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=112+83+95+-61+59+-40+33+26+18+解原式矩阵加法的运算规律;A B B A +=+()().A B C A B C ++=++111212122212n nm m mn a a a aa a A a a a ---⎛⎫⎪--- ⎪-=⎪⎪---⎝⎭ ();A A O +-=(),ijm na ⨯=-称为矩阵A 的负矩阵.(1) 交换律(2) 结合律(3) 零矩阵的特性A O O A A+=+=().A B A B -=+-(4) 存在负矩阵-A ,满足(5) 矩阵减法定义 1.7数与矩阵相乘设矩阵(),ij m n A a ⨯=λ是一实数或复数,规定111212122212(),n n ij m n m m mn a a a a a a A a a a a λλλλλλλλλλλ⨯⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭L L M M ML 称此矩阵为数λ与矩阵A 的数量乘积, 简称为矩阵的数乘.()()()A A A (3);==λμλμμλ()A A A (1);+=+λμλμ()(2);A B A B λλλ+=+数乘矩阵运算满足下述规律:(设A ,B 为m ×n 矩阵,μλ,矩阵相加与数乘矩阵合起来,统称为矩阵的线性运算.(4)1,0.A A A O ⋅=⋅=为数)例1.5 设231,121A ⎛⎫= ⎪-⎝⎭111,201B -⎛⎫= ⎪-⎝⎭求矩阵X , 使得42.A X B +=解24X B A =-111201-⎛⎫=⎪-⎝⎭2314121⎛⎫- ⎪-⎝⎭111201-⎛⎫=- ⎪-⎝⎭8124484⎛⎫ ⎪-⎝⎭7133.685---⎛⎫= ⎪--⎝⎭从而713312685X ---⎛⎫= ⎪--⎝⎭7/213/23/2.345/2---⎛⎫= ⎪--⎝⎭称为一个从变量12,,,m y y y 12,,n x x x 变换.11111221221122221122,,.n n n n m m m mn n y a x a x a x y a x a x a x y a x a x a x =+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ ()ijm nA a ⨯=(a ij 为常数)称为线性变换的系数矩阵.1.1.3 矩阵与矩阵的乘法n 个变量12,,,n x x x L 与m 个变量12,,,m y y y L 的关系式之间到变量的线性引例设有两个线性变换11111221332211222233,(1),y a x a x a x y a x a x a x =++⎧⎨=++⎩111112222112223311322,, (2),x b t b t x b t b t x b t b t =+⎧⎪=+⎨⎪=+⎩求出从12,t t 到12,y y 的线性变换.221112221233112112222223322()().y a b a b a b t a b a b a b t =+++++111111221133111112122213322()(),y a b a b a b t a b a b a b t =+++++线性变换(3)称为线性变换(1)与(2)的乘积.(3)把(3)所对应的矩阵定义为(1)与(2)所对应的矩阵的乘积.记作11111221332211222233, (1),y a x a x a x y a x a x a x =++⎧⎨=++⎩111112222112223311322,, (2),x b t b t x b t b t x b t b t =+⎧⎪=+⎨⎪=+⎩221112221233112112222223322()().y a b a b a b t a b a b a b t =+++++111111221133111112122213322()(),y a b a b a b t a b a b a b t =+++++(3)111213212223a a a a a a ⎛⎫ ⎪⎝⎭111112211331111212221332211122212331211222222332a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b ++++⎛⎫=⎪++++⎝⎭111221223132b b b b b b ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1,pik kj k a b =∑=ij c (),,,2,1;,2,1n j m i ==(),p n ij p n B b ⨯⨯=+j i b a 11+j i b a 22+ ip pj a b =()ij m n C c ⨯=矩阵与矩阵相乘的定义()m p ij m p A a ⨯⨯=给定矩阵与矩阵定义1.9 111121212p i i ip m m mp a a a a a a A a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L M M M L M M L M L 111121221j n j n p pj pn b b b b b b B b b b ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎪⎝⎭L L L L M M L M L L 记则称C 为A 与B 的乘积.,AB =例1.6222263422142⨯⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎭⎫ ⎝⎛--=C 22⨯⎪⎭⎫⎝⎛=16-32-816设101221300514A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭034211432B ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭例1.7?第i 行第j 列c ij注意:AB =?无意义行数时, 两个矩阵才能相乘.只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的注意:.AB BA ≠()31,2,321⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭()132231⨯+⨯+⨯=().10=例1.8()321231⎛⎫⎪ ⎪⎪⎝⎭369246,123⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭m k ⨯的矩阵的矩阵相乘k n ⨯与m n⨯k n ⨯的矩阵与m k ⨯的矩阵相乘当n =m 时k k⨯当n ≠m 时不能相乘矩阵不满足交换律,即.AB BA ≠故矩阵乘法的运算规律()();AB C A BC =();C A B CA CB +=+();A B C AC BC +=+性质1 性质2 下证:();A B C AC BC +=+设(),ij m n A a ⨯=(),ij m n B b ⨯=(),ij n s C c ⨯=则证明A B +(),ij ij m n a b ⨯=+()A B C +1().n ik ik kj k m s a b c =⨯⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑AC 1,n ik kj k m s a c =⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭∑BC 1,nik kj k m sb c =⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭∑AC BC +1().n ik ik kj k m sa b c =⨯⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑故().A B C AC BC +=+而()()()AB A B A B λλλ==(其中λ为数);;m n n m m n m n A E E A A ⨯⨯⨯==.AB BA ≠;;m n n s m s p m m n p n A O O O A O ⨯⨯⨯⨯⨯⨯==性质3 性质412m b b b ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭例1.911112211211222221122,,.n n n n m m mn n m a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ 请把线性方程组写成矩阵相乘形式.线性方程组=111212122212n n m m mn a a a a a a a a a ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭12 n x x x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭b=Ax系数矩阵Ax b=线性变换11111221221122221122,,.n n n nm m m mn n y a x a x a x y a x a x a x y a x a x a x =+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ 12m y y y ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭111212122212n n m m mn a a a a a a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 12n x x x ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ Y AX=系数矩阵可记作(1) AB BA≠(无交换律).(2) 000.AB A B=⇒==/或?000.AB A B=⇒==或例如1000, .0001 A B⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=AB10000001⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫= ⎪⎝⎭,0=AB但,0≠A0.B≠矩阵乘法应注意的几点:(3) ,AB AC =(无消去律), 0.AB AC A B C =≠⇒=?例如1000,,0001A B ⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭00.00C ⎛⎫= ⎪⎝⎭=AB 00,00⎛⎫ ⎪⎝⎭00.00⎛⎫⎪⎝⎭=AC AC AB =且,0≠A 但.B C ≠0.A B C ≠⇒=/若若下面介绍矩阵的方幂.若A 是n 阶方阵,则A k 为A 的k 次幂,kA A A A =L ,)(km kmAA A +=1()(2) ,km mk AA =即方幂的运算规律(),m m mAB A B ≠,)(mm m B A AB =?=mAB )()(AB )(AB )(ABmm B A ≠m 个注意:m, k 为正整数.定义1.10k 个例如11,2A ⎛⎫ ⎪=- ⎪⎝⎭21,5B ⎛⎫⎪= ⎪-⎝⎭求AB .解AB 112⎛⎫ ⎪=- ⎪⎝⎭215⎛⎫ ⎪ ⎪-⎝⎭ ⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭200001-0010-一般地,若1212diag(,,,),diag(,,,),n n A B k k k λλλ== 则1122= diag(,,,).n n k k k λλλ AB2012(),nn f x a a x a x a x =++++A 是n 阶方阵, 记nn A a A a A a a A f ++++= 2210 )(E 矩阵多项式若12diag(,,,),n A λλλ= 12diag(,,,)nλλλ =mA m m m()12diag (),(),,()n f f f λλλ ()=A f 设则(3)222()2A B A AB B±=±+⨯22B A B A B A -=-+))((⨯E A E A E A -=-+2))((√???x 的1110()n n n n f x a x a x a x a --=++++ 1110(),nn n n f A a A a Aa A a E --=++++ 若A 是n 阶方阵,称为方阵A 的n 次多项式.方阵A 的n 次多项式:设注意:f (A )是一个方阵而不是一个数.定义 1.11 n 次多项式,例如1021A ⎛⎫= ⎪⎝⎭3223A A A E -+-2,A 方阵A 的2次多项式.方阵A 的3次多项式.例1.10求矩阵的方幂A n :0241)003.000A ⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭2024*******03000000A ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭解006000000⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭3006024000003000000A ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭= O .(3).nA O n ≥⇒=。
1.1矩阵及其运算

1 1 1 2 例6* 设A 0 1, B 0 1 . 求AB, BA.
AB BA( A与B可交换)
返回
IA=A=AI
( k I )A = kA = A(k I)
返回
1 1 2 2 例6 设A , B . 求AB, BA. 1 1 2 2
已知 A B, 求 x , y, z .
解
A B,
x 2, y 3, z 2.
返回
加法: A与B同型,定义 A B ( aij bij ). 注意: 对于同型矩阵才有意义.
2 1 1 例如,A 与B 不能相加. 1 1 1 1 0 1 1 1 0 2 1 1 1 1 2 0 1 0 1 2 2
⑥
⑦
k ( lA) ( kl ) A k ( A B) kA kB ( k l ) A kA lA
返回
⑧
kA lB
返回
三、矩阵的乘法
例2 某电子集团生产三种型号的彩电,第一季度 各40万台, 20万台, 30万台, 第二季度各30万台, 10万 台, 50万台, 每万台的利润分别是400万元, 300万元, 500万元, 第一,二季度各类产品的利润是多少 ?
1 B 0
1 0
返回
某航空公司在A,B,C,D四城 市之间开辟了若干航线 ,如 图所示表示了四城市间的航 班图,如果从A到B有航班,则 用带箭头的线连接 A 与B. 到站 B
B
A
C
D
A A
C
D
发站
B
C D
0 1 1 0
1-1 矩阵及其运算

系数矩阵 A, B, C,元素之间的关系:C的第i行第j列 对应元素等于 ai1b1 j ai 2b2 j (i = 1, 2, 3; j = 1, 2)
• C 中第 i 行第 j 列的元素为 A 的第 i 行与 B 的第 j 列 的乘积.
两矩阵的乘积 设 A = (aik )ml , B = (bkj )ln , 记
利用矩阵乘法, 上式记为矩阵形式 y = Ax, 其中
a11 a1n y1 x1 y = , A = , x = a y x amn m n m1
• 负矩阵 矩阵 A=(aij) 的负矩阵定义为 -A=(-aij). • 矩阵的减法
b11 - a11 b1n - a1n B - A = B ( - A) = b -a bmn - amn m1 m1
数与矩阵的乘积 数 k 与矩阵 A=(aij) 的乘积称为数乘运算, 记作 kA, 规定为
(8) k ( A B ) = kA kB;
例1 设
1 -2 0 2 0 -1 A= , B = 3 1 2 , 2 1 -3 求 2A-3B 1 -2 0 2 0 -1 解 2 A - 3B = 2 - 3 3 1 2 2 1 -3 2 -4 0 -6 0 3 = -9 -3 -6 4 2 -6 -4 -4 3 = -5 -1 -12
1 2 2 -4 例3 设 A = , B = -1 2 , 计算 AB, BA. 0 0 0 0 2 4 解 AB = , BA = -1 -2 0 0 • 矩阵的乘法不满足交换律. • 在 AB 中, 称用 A 左乘 B, 或称用 B 右乘 A. • 由 AB = O, 不能断言 A = O 或 B = O. 乘法运算律 假设以下有关运算可行, 则成立 (1) ( AB )C = A( BC );
矩阵及其运算、正交矩阵、协方差、SVD及其应用

a1n
a2n 由行列式的性质 n det A。
ann
矩阵加减法、与数乘的 运算性质
1. 矩阵的加法满足交换律、结合律 : Amn Bmn Bmn Amn , Amn Bmn Cmn ( Amn Bmn ) Cmn Amn (Bmn Cmn ) 。
a2
n
b21
b22
amn
bm1 bm2
b1n
b2n
bmn
a11 b11 a12 b12
a21
b21
a22 b22
am1 bm1 am2 bm2
a1n b1n
a2n
b2n
amn
am1
am2
a1n
a2n
,
amn
其中, R。
用数 遍乘矩阵 Amn 的每一个元素。
例
设
A23
1 3
1 2
0 5
,
2,
则
2
A23
2
1 3
1 2
0 5
21 2 3
a11
a21
,
am1
称之为列矩阵, 或简称为列(或列向量)。
3. 当m n 时, Amn 的行数与列数相同, 称之为方阵,
记为 An 或 A。通常称之为n 阶矩阵。
a11
An
线性代数矩阵及其运算

(1)
8
(3)2
5 2 0
sin 6 9 1
2 2 9
2.5 0.5
0 8
(2)
0
0
0 0
0 0
0
0
0 0
1 0 0
(3)
0
0
1 0
0
1
1
0
0
1
13
课堂练习
设
A
定义1.3(P4) 设有两个 m n矩阵A (aij ), B (bij ),
那么矩阵A与矩阵B的和矩阵记作A+B,规定为
a11 b11
A
B
a21 am1
b21 bm1
a12 b12 a22 b22
am2 bm2
a1n b1n
a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n
a2n
amn
第一行 第二行
第一列 第二列
称为m行n列矩阵 ,简称为m n 矩阵,通常用大写的英文
字母A,B,…表示,其中诸 aij叫做矩阵的元素,矩阵可以简记
A Amn (aij ) mn , 或A (aij )
3
只有矩阵 A 与矩阵B 同型
11
相等矩阵
定义1.2(P4) 如果A (aij )与B (bij )是同型矩阵,并且对应位置上的 元素相等,即
aij bij (i 1,2,, m; j 1,2,, n),
线性代数—1.1矩阵及其运算

a2n M
amn
矩阵是一个整体, 总是加一括号.
称为 mn 矩阵, 并称 mn 为矩阵的型.
• aij : 矩阵的第 i 行第 j 列的元素, 简称 (i, j) 元. • 用粗体大写字母表示矩阵, 以上矩阵记为 A (aij).
• 当标明矩阵 A 的行列数时, 表示为 Amn , 或 (aij)mn .
§1.1 矩阵及其运算
一、矩阵及其线性运算 二、矩阵的乘法运算 三、矩阵的转置运算
一、矩阵及其线性运算
❖ mn 矩阵 由 mn 个数 aij (i 1, 2, , m; j 1, 2, , n) 排成的
m 行 n 列的矩形数表
a11 a12 L
a21 M
am1
a22 M
am 2
L L
a1n
称矩阵 C (cij )mn 为矩阵 A 与 B 的乘积, 记为 C AB.
• AB 中的(i, j)元为 A 的第 i 行与 B 的第 j 列的乘积.
b1 j cij (ai1,L , ail ) M ai1b1 j L ailblj
blj
• 乘积 AB 存在时, 要求 A 的列数与 B 的行数相等.
其中 cij ai1b1 j ai2b2 j L ailblj (i 1,L , m; j 1,L , n)
• 线性变换(1)(3)的系数矩阵依次记为 A,B,C, 定义C AB.
❖ 两矩阵的乘积
设 A (aik )ml , B (bkj )ln , 记 cij ai1b1 j ai2b2 j L ailblj (i 1,L , m; j 1,L , n)
推导:
zi ai1(b11 x1 b12 x2 L b1n xn ) (ai1b11 ai2b21 L ailbl1 ) x1
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A = (a1 , a 2 ,L , a n ) ,
a1 a2 B = , M a n
称为行矩阵( 行向量) 称为行矩阵(或行向量). 行矩阵
只有一列的矩阵
称为列矩阵( 列向量). 称为列矩阵(或列向量). 列矩阵
12
二、 矩阵的运算
1、矩阵的加法
2 2 0 − 2 − 2 − 1 = 4 − 2 8 + 3 − 1 − 2
2 + ( −2) 2 + ( −2) 0 + ( −1) 0 0 − 1 = = . 4+ 3 − 2 + ( −1) 8 + ( −2) 7 − 3 6
设有两个 m × n 矩阵 A = (a ij )与B = (bij ) ,那末矩阵 A 与 B 的和记作 A + B,规定为
a11 + b11 a 21 + b21 A+ B = L a + b m1 m1
a12 + b12 a 22 + b22 L a m 2 + bm 2
× 矩阵。 是一个 3× 3 矩阵。
4
如果矩阵A=(aij)的行数与列数都等于 则称 为 的行数与列数都等于n, 如果矩阵 的行数与列数都等于 则称A为 n阶矩阵 或称 阶方阵 阶矩阵(或称 阶方阵). 阶矩阵 或称n阶方阵 主对角线 a11 a12 L a1n a11 a12 L a1n a 21 a 22 L a 2 n a 21 a 22 L a 2 n A= A= L L L L L L L L a a n1 L a nn a n1 a n1 L a nn n1 副对角线 对于n阶方阵 对应一个行列式, 记作|A|或 对于 阶方阵A, 对应一个行列式 记作 或det A. 阶方阵 矩阵与行列式有本质区别:行列式是一个算式, 注意 矩阵与行列式有本质区别:行列式是一个算式 一个数字行列式表示一个数值 而矩阵是一个数表 数值, 数表, 一个数字行列式表示一个数值 而矩阵是一个数表 它 的行数和列数可以不同. 对于方阵A, 虽有行列式|A|, 的行数和列数可以不同 对于方阵 虽有行列式 是不同的概念, 但A和|A|是不同的概念 不能混为一谈。 和 是不同的概念 不能混为一谈。 5
0 0 0 O0 a 22 L M M a n 2 L a nn
的方阵, 的方阵,称为 上三角形矩阵, 上三角形矩阵,
a11 a 21 类似地, 类似地, M a n1
下三角形矩阵, 下三角形矩阵,
9
(三) 对角矩阵
如果方阵中非主对角线上的所有元素都是零 ( 即当 i ≠ j 时, a ij = 0 ) ,
加法和数乘合称为矩阵的线性运算. 加法和数乘合称为矩阵的线性运算. 线性运算
17
1 1 0 2 2 1 例1 已知 A = 2 − 1 4 , B = − 3 1 2 , 求 2A−B . −
解
1 1 0 2 2 1 2 A − B = 2 2 − 1 4 − − 3 1 2
3
例如
1 0 3 5 − 9 6 4 3
矩阵, 是一个 2 × 4 矩阵
× 矩阵, (2 3 5 9) 是一个 1× 4 矩阵
1 2 4
矩阵。 是一个 3 × 1 矩阵。
3 −6 2 4 2 − 2 5 0 2
a12 a 22 L am1
L a1 n L a2n L L L a mn
一般情形下, 用大写黑体字母 A,B,C 等表示矩阵 表示矩阵. 一般情形下 为了标明矩阵的行数m和列数 可用A × 表示, 为了标明矩阵的行数 和列数n, 可用 m×n表示 和列数 或记作 A = (a ij ) m×n .
0 − 1 2 1 3 0 3 − 1 4 −1 7 −6 . 10
4 2 1 1 − 1 2 1 3
22
例5
1 4 − 2 1 0 0 1 4 − 2 2 0 8 0 1 0 = 2 0 8 . − 3 6 0 0 0 1 − 3 6 0
18
例2
已知
7 5 − 2 4 3 − 1 2 0 A = 1 5 7 9 , B = 5 1 9 7 , 3 2 − 1 6 2 4 6 8 4 6 − 4 4 1 1 解 X = ( B − A) = 4 − 4 2 − 2 2 2 1 − 2 − 7 − 2 2 3 −2 2 2 − 2 1 − 1 . = 1 7 −1 − − 1 2 2
a12 M ai 2 M am 2
L a1 s b11 L b1 j M b21 L b2 j L a is M M M bs1 L bsj L a ms
L b1n Lຫໍສະໝຸດ b2 n × s×n M L bsn
c11 L c1 j L c1n M M M c L c L c m×n × = i1 ij in M M M cm1 L cmj L cmn
L L L L 0 0 L λ
特别地, 特别地,当 λ = 1 时,称 n 阶数量矩阵
1 0 L 0 0 1 L 0 M M M 0 0 L 1
单位矩阵, 为 n 阶单位矩阵,记作 En 或 E。
11
(五) 行矩阵与列矩阵 只有一行的矩阵
21
例3
4 −16 − 32 − 2 4 2 1 − 2 − 3 − 6 = 8 16 2×2 2×2 2× 2
1 0 −1 1 0 5
=
−5 6
10
例4
2
− 2 17
8
(二) 上三角形矩阵和下三角形矩阵
方阵中, 如果在主对角线之下的所有元素都是零 方阵中, ( 即当 i > j 时 , a ij = 0 ) ,
即形如
a11 a12 L a1n 0 a 22 L a 2 n M M M O 0 0 L a nn
( 2) ( A + B ) + C = A + ( B + C ) .
− a11 − a 21 L − a m1
− a12 − a 22 L − am1
L − a1n L − a 2 n 称为矩阵 A的负矩阵 , L L 记为 − A . L − a mn
即形如
λ1 0 0 λ2 L L 0 0
0 L 0 L L L λn L
的方阵,称为对角矩阵 对角矩阵, 的方阵,称为对角矩阵,
可记作
A = diag(λ1 , λ2 ,L, λn ) .
diagonal matrix
10
数量矩阵, (四) 数量矩阵,单位矩阵 当对角矩阵的主对角上的元都相同时, 当对角矩阵的主对角上的元都相同时, λ 0 L 0 数量矩阵, 的方阵,称为数量矩阵 即形如 0 λ L 0 的方阵,称为数量矩阵,
同型矩阵与矩阵相等的概念 1.两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同型矩阵 同型矩阵. 1.两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同型矩阵 两个矩阵的行数相等
1 2 14 3 例如 5 6 与 8 4 为同型矩阵 同型矩阵. 3 7 3 9 2.两个矩阵 同型矩阵,并且对应 2.两个矩阵 A = (a ij )与B = (bij ) 为同型矩阵 并且对应 元素相等,即 元素相等 即
且A + 2X = B, 求X .
19
3、矩阵的乘法
设 A = (a ij ) 是一个m× s 矩阵, = (bij )是一个 s×n × 矩阵, B × 矩阵,那末规定矩阵A与矩阵B的乘积是一个 m×n 矩阵, × 矩阵 C = ( cij ) ,其中
cij = a i 1b1 j + a i 2 b2 j + L + a is bsj = ∑ a ik bkj
a1n + b1n L a 2 n + b2 n L L L a mn + bmn L
13
只有当两个矩阵是同型矩阵时, 同型矩阵时 说明 只有当两个矩阵是同型矩阵时,才能进行 加法运算. 加法运算
12 3 − 5 1 8 9 1 − 9 0 + 6 5 4 3 6 8 3 2 1
L
λa m 1
. L L L λa mn
16
数乘矩阵的运算规律: 数乘矩阵的运算规律:
、 矩阵, (设A、B 为 m × n 矩阵, , µ 为数) λ 为数)
(1) λ ( µA) = (λµ ) A ;
( 2) (λ + µ ) A = λ A + µA ;
( 3) λ ( A + B ) = λ A + λ B .
s
(i = 1,2,L m; j = 1,2,L, n ),
并把此乘积记作 C = AB .
k =1
20
cij = a i 1b1 j + a i 2 b2 j + L + a is bsj = ∑ a ik bkj
k =1
s
a11 M m× s ai 1 × M am1
显然有 A + ( − A ) = 0 . 定义矩阵的减法: 定义矩阵的减法: A − B = A + ( − B )