第一节 矩阵及其运算

合集下载

矩阵及其运算

矩阵及其运算
第二章


§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.

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

《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

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矩阵及其运算
返回
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 .

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


k ( lA) ( kl ) A k ( A B) kA kB ( k l ) A kA lA
返回

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

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

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。


A23

1 3
1 2
0 5
,
2,

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

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

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

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
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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 . −

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 )
相关文档
最新文档