矩阵论广义逆矩阵
第4章 矩阵的广义逆

定义 3 设 A 为一个 m n 复矩阵,若有一个 n m 复矩阵 G 存在, 使( 1 )成立,即 AGA A ,则称 G 为 A 的一个 {1}-广义逆,记为
G A{1} 或 G A{1} ,也称 G 为 A 的一个减号广义逆,记为 G A , 即有 AA A A . (5)
A为列满秩
7
推论 设 A C mn , 则
(1) A左可逆的充要条件是 N ( A) {0};
( 2) A右可逆的充要条件是 R( A) C m .
证 充分性:N ( A) {0}
rank ( A) n
必要性: A左可逆
Ax 0只有零解
A为列满秩
1 ALபைடு நூலகம்A En
x N ( A)
由于 M-P 的 4 个方程都各有一定的解释,并且应用起来各有方 便之处,所以出于不同的目的,常常考虑满足部分方程的 G ,总之, 按照定义 2 可推得,满足 1 个,2 个,3 个,4 个 M-P 方程的广义逆 矩阵共有 15 类,即
1 2 3 4 C4 C4 C4 C4 15 .
使得
AGb b ( b R( A))
m n
则称G为A的广义逆矩阵 , 记为G A .
定理1设 A C
, 则A 存在广义逆矩阵A 的
充要条件是存在 G C nm , 使其满足AGA A
14
定理1 设 A C
m n
, 则A 存在广义逆矩阵A 的
nm
充要条件是存在 G C
15
由AGA A可得: AGAx0 Ax0 b 即,AGb b, 说明x Gb是方程 Ax b 的解. G是A的减号逆 , G A . m n nm 设 A C , 且 A C 是A的一个广义 推论 1 逆矩阵A , 则
矩阵论广义逆

矩阵论广义逆矩阵是线性代数中的重要概念,广义逆是矩阵论中的一个关键概念。
在矩阵论中,广义逆用于解决矩阵方程的求解问题。
本文将介绍矩阵论中的广义逆以及其应用。
1. 广义逆的定义在矩阵论中,矩阵的广义逆是指对于任意矩阵A,存在一个矩阵X,满足以下条件:1) AXA=A2) XAX=X3) (AX)^T=AX4) (XA)^T=XA广义逆的存在性和唯一性是矩阵论中的一个重要问题,对于满足以上条件的矩阵X,我们称其为A的广义逆,记作A⁺。
2. 广义逆的性质广义逆具有以下性质:1) AA⁺A=A2) A⁺AA⁺=A⁺3) (A⁺)^T=A⁺4) (AA⁺)^T=AA⁺广义逆的性质使得它在矩阵方程的求解中具有重要作用。
3. 广义逆的应用广义逆在矩阵方程的求解中有广泛的应用,下面介绍其中几个常见的应用:3.1 线性方程组的求解对于线性方程组Ax=b,如果A的广义逆A⁺存在,那么方程的解可以表示为x=A⁺b。
广义逆的存在性保证了线性方程组的解的存在性,并且通过广义逆的计算,可以得到解的一个特解。
3.2 最小二乘问题的求解最小二乘问题是指在给定线性方程组Ax=b无解时,求解使得||Ax-b||^2最小的x。
如果A的广义逆A⁺存在,那么最小二乘问题的解可以表示为x=A⁺b。
广义逆的计算可以通过奇异值分解等方法来实现。
3.3 线性回归分析线性回归分析是统计学中的一种重要方法,用于建立自变量与因变量之间的线性关系。
在线性回归分析中,广义逆可以用于求解回归系数,得到最佳拟合直线,并用于预测和推断。
4. 广义逆的计算方法广义逆的计算方法有多种,常见的包括伪逆法、奇异值分解法等。
伪逆法是通过对矩阵A进行分解或变换,得到A的伪逆矩阵。
奇异值分解法则是通过对矩阵A进行奇异值分解,得到A的伪逆矩阵。
这些计算方法都是基于矩阵的特征和性质进行推导和求解的。
5. 广义逆的应用举例以线性方程组的求解为例,假设有如下线性方程组:2x+y=3x+3y=9将其转化为矩阵形式为:A=[2 1; 1 3]b=[3; 9]求解线性方程组的解可以通过计算广义逆来实现。
广义逆矩阵

广义逆矩阵
广义逆矩阵是指一个非奇异的复矩阵的逆矩阵,这种逆矩阵可以使得不同的矩阵进行运算。
广义逆矩阵可以分为两类:一类是经典矩阵,即特定的正交矩阵;另一类是非正交矩阵,即一般矩阵。
经典矩阵的广义逆矩阵可以用某种特殊的正交矩阵表示,这种正交矩阵是矩阵的逆,可以使任意矩阵进行运算。
此外,经典矩阵的广义逆矩阵也满足下列几个性质:(1)它是一个对称矩阵;(2)它是一个非奇异矩阵;(3)它的转置是它的逆;(4)它的乘法是广义乘法的结果;(5)它的乘积满足基本乘法定理。
非正交矩阵的广义逆矩阵也有一些和经典矩阵相似的特点:(1)它是一个对称矩阵;(2)它是一个非奇异矩阵;(3)它的转置是它的逆;(4)它的乘法是广义乘法的结果;(5)它的乘积满足基本乘法定理。
然而,经典矩阵和非正交矩阵的广义逆矩阵也有一些不同之处。
例如,非正交矩阵的广义逆矩阵可以使不可逆的矩阵变成可逆的矩阵,而经典矩阵的广义逆矩阵不能实现这一点。
此外,非正交矩阵的广义逆矩阵还具有长时间计算性质,而经典矩阵的广义逆矩阵则不具备这种性质。
上述介绍了广义逆矩阵的定义和特性。
可以看出,广义逆矩阵是一种可以使任意矩阵进行运算的矩阵,它具有很多性质,特别是可以使不可逆的矩阵变成可逆的矩阵,并具有长时间计算性质,所以广义逆矩阵在矩阵数学的应用中非常重要。
总的来说,广义逆矩阵是一种重要的矩阵,它可以使任何类型的矩阵进行计算,具有非常重要的应用价值。
如果我们能够更好地理解它的性质,也许我们就能更好地利用它来解决数学问题。
矩阵论-61_64广义逆矩阵

6.1 广义逆矩阵的概念与性质 6.4 广义逆矩阵与线性方程组的求解
逆矩阵的概念
➢ 矩阵不一定是方阵; ➢ 即便是方阵也不一定可逆;
推广:广义逆矩阵
1. 该矩阵对于不可逆矩阵甚至长方矩阵都存在; 2. 它具有通常逆矩阵的一些性质; 3. 当矩阵可逆时,它还原到通常的逆矩阵。
6.1 广义逆矩阵的概念与性质
证 方程 XA A(1,4) A的通解为 X A (1,4) AA (1,4) Y YAA(1,4) ,Y C nm
令 Y=A(1,4)+Z ,即得式
证毕
定义
1
0
0 0
定理6.5 设 ACmn, B Cnp, C, 则
(1) ( A(1) )H AH 1;
(2) A(1) A1;
(3) 若S 和T 非奇异,则
T 1A(1)S 1 (SAT )1 (4) rankA(1) rankA
(5)AA(1)和 A(1)A 均为幂等矩阵且与 A同秩. (6) R( AA(1) ) R( A), N ( A(1) A) N ( A),
其中 yCn 任意.
注: I A1 A y N A 是 Ax=O 的通解.
例6.28 设A C mn , b C m , X C nm ,若对于
使得方程 Ax=b 相容的所有 b ,x=Xb都是解, 则 XA{1}。
证 设 aj为 A 的第 j 列,则方程组相容.
由于 x=Xaj 是方程组的解,即 Ax = a j
于是
x0 2 y0 2 y1 2 y0 2
而
b Ax0 Ay0 Ay1 Ay0
这与 x0 是 Ax=b 的极小范数解矛盾.
唯一性. 若还有 y0R(AH) 且 Ay0=b, 则 A( x0 y0 ) Ax0 Ay0 0
第八章 矩阵的广义逆

第八章矩阵的广义逆前言初等变换和标准形初等变换和标准形举例
§8.1 广义逆矩阵减号逆的概念
减号逆存在定理及求法减号逆存在定理及求法续
关于减号逆公式的注一个减号逆确定所有减号逆1减号逆的主要性质续减号逆的主要性质续
减号逆的主要性质续左逆与右逆的概念矩阵左逆与右逆的求法自反广义逆的概念
自反广义逆的存在与唯一性自反广义逆的唯一性自反广义逆与左(右)逆的关系用满秩分解求自反广义逆
自反广义逆的求法自反广义逆的求法续§8.2 伪逆矩阵
伪逆的存在性求伪逆举例
伪逆的唯一性
伪逆的性质
⎞
⎛−101求伪逆举例
§8.3 广义逆与线性方程组
一般矩阵方程有解的条件一般矩阵方程的通解
用减号逆求解相容线性方程组举例相容线性方程组的最小模解0130
−
相容方程组最小模解的充要条件
相容方程组最小模解的充要条件续
求相容方程组最小模解举例
Ax,即‖Ax-b‖>0.
不相容方程组的最小二乘解
R(A)
Ax 0
不相容方程组的最小二乘解举例用广义逆求最小二乘解定义8.3.2:线性方程组Ax=b 的一个最佳最小二乘
矩阵方程的最小二乘解。
矩阵论-第五章-广义逆及最小二乘

第五章 广义逆及最小二乘解在应用上见得最频繁的、大约莫过于线性方程组了。
作一番调查或整理一批实验数据,常常归结为一个线性方程组:Ax b =然而是否是相容方程呢?倘若不是,又如何处理呢?最小二乘解是常见的一种处理方法。
其实它不过是最小二乘法的代数形式而已。
广义逆从1935年Moore 提出以后,未得响应。
据说: (S.L.Campbell & C.D.Meyer.Jr Generalized Inverses of Linear Transformations 1979 P9)原因之一,可能是他给出的定义,有点晦涩。
其后,1955年Penrose 给出了现在大都采用的定义以后,对广义逆的研究起了影响,三十年来,广义逆无论在理论还是应用上都有了巨大发展,一直成为了线性代数中不可缺少的内容之一。
为了讨论的顺利进行,我们在第一节中先给出点准备,作出矩阵的奇值分解。
§5.1 矩阵的酉交分解、满秩分解和奇值分解在线行空间中,知道一个线性变换在不同基偶下的矩阵表示是相抵的或等价的。
用矩阵的语言来说,就是:若 ,m n A B C ×∈,倘有非异矩阵()P m n ×,()Q n n ×存在,使B PAQ =则称A 与B 相抵的或等价的。
利用初等变换容易证明m n A C ×∈,秩为r ,则必有P ,Q ,使000r m nI PAQ C ×⎛⎞=∈⎜⎟⎝⎠(5.1-1) 其中r I 是r 阶单位阵。
在酉空间中,上面的说法,当然也成立,如果加上P ,Q 是酉交阵的要求,情形又如何呢?下面就来讨论这个问题。
定理 5.1.1 (酉交分解) m n A C ×∈,且秩为r ,则(),(),,H H m n U m n V n n U U I V V I ∃××==,使00r HU AV Δ⎛⎞=×⎜⎟⎝⎠(m n) (5.1-2) 其中r Δ为r 阶非异下三角阵。
矩阵理论课件 第五章 特征值的估计与广义逆矩阵

0 2
1
0
0 1
1 0 0
1 2y
y
x1 2z1 z1
x2
2z2 z2
0 2
1 0
0
1
A
1
2
y
y
2( x2 2z2
2z2 )
x1 2z1 z1
x2 2z2
z2
A
A
1 2
y
y
2(1 2 y)
2y
( A A)H
1 2y
2(1
2
y)
y
2
y
2
2(1 2 y) y y
设 A (aij )nn Rnn(n阶实矩阵),则
Im i
n(n 1)
2
max
1i , jn
cij
例1 估计下面矩阵的特征值的界:
0 0.2 0.1 1 0
A
0.2
0
0.2
2 0.3i
解:
0.1 0.2 0 3 0.3i
B 1 ( A AT ) 0,C 1 ( A AT ) A
4个盖尔圆中只有 G4 是孤立的, G1,G2 ,G3 是连通
的,故结论成立。
定义1 (严格对角占优矩阵)
设 A (aij ),若C满n足n
n
aii aij , i 1, 2, n j 1 ji
则称 A 为(行)对角占优矩阵,若不等式严格成立, 则称 为A(行)严格对角占优矩阵;若 为A行T (严格)对角占优矩阵,则称 A列(严格)对角占
5
A
1 5
2( x2
2z2 )
x1 2z1
x2
2
z2
2 5 2z2
z1
矩阵论第8章广义逆矩阵及其应用

由定义不难看出:
A A{1,2} A{1} ;A A{1,3} A{1} ;A A{1,4} A{1} .
1 例 8.1.1 设 A 1
1
0 0 0
,
B
1 0
0 1
0 0
,
C
1 0
0 0
0 1
,由于
ABA A, ACA A ,
所以, B 与 C 均为 A 的减号逆.
同理 G1 A G2 A .
所以 G1 G1 AG1 G1 AG2 G2 AG2 G2 ,
故加号逆是唯一的.
8.1.3 广义逆矩阵的计算: 1. 减号逆 AGA A
定 理 8.1.2 设 A 是 m n 矩 阵 , rank( A) r , 非 奇 异 矩 阵
P C mm , Q C nn
本章着重介绍几种常见的广义逆矩阵及其在解线性方程组中 的应用.
8.1 矩阵的几种广义逆
8. 1. 1 广义逆矩阵的基本概念
定 义 8.1.1 设 A C mn 为 任 意一个 复 数 矩阵 , 如果 存 在复 矩 阵
G C nm ,满足 AGA A , GAG G ,
(8.1.1) (8.1.2)
P
3 0 2
2 0 1
7 1 1 0 4 g31
0 1
1 g32
0
10
3 7g31 g31
2 4g31
2 7g32 g32 ,
1 4g32
其中, g31 , g32 是任意常数.
特别地,取 g31 0, g32 0 ,得 A 的一个减号逆:
A
3 0
2
2 0 . 1
1 2
3 1
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解(1)例4.9已求得
于是
(2)
由于 的惟一性,它所具有的一些性质与通常逆矩阵的性质相仿,归纳如下.
定理6.12设 ,则
(1) ;
(2) ,
(3) ,其中λ∈C,且 如式(6.3);
(4) ;
(5) ;
(6) ;
(7) , ;
(8)当U和V分别是m阶与n阶酉矩阵时,有
(9) 的充分必要条件是rankA=m;
则对任意 矩阵
是A的{1}-逆;当L=O时,X是A的{1,2}-逆.
证因为
容易验证,由式(6.1)给出的矩阵X满足AXA=A.所以X∈A{1}.
当L=O时,易知式(6.1)的矩阵X还满足XAX=A,故X∈A{1,2}.
证毕
需要指出的是,式(6.1)中矩阵L任意变化时,所得到的矩阵X并非是满足AXA=A的所有矩阵,即只是A{1}的一个子集.
则有
A=( )=AB( )=ABW
证毕
在式(6.1)中取L=O,即有X∈A{1,2},此时rankX=r=rankA.这个结论具有一般性.
定理6.8设 ,则 的充分必要条件是rankX=rankA.
证若X∈A{1,2},则有
rankA=rank(AXA)≤rankX=rank(XAX)≤rankA
即rankX=rankA.
第六章广义逆矩阵
当A是n阶方阵,且detA≠0时,A的逆矩阵 才存在,此时线性方程组Ax=b的解可以简洁地表示为x= .近几十年来,由于解决各种问题的需要,人们把逆矩阵的概念推广到不可逆方阵或长方矩阵上,从而产生了所谓的广义逆矩阵.这种广义逆矩阵具有通常逆矩阵的部分性质,并且在方阵可逆时,它与通常的逆矩阵相一致;而且这种广义逆矩阵可以给出线性方程组(包括相容的和矛盾的方程组)各种“解”的统一描述.
证由定义直接得到.
证毕
因为在Penrose方程(1)和(2)中,A与X的位置是对称的,所以X∈A{1,2}与A∈X{1,2}是等价的,即A和X总是互为{1,2}-逆,这与通常逆矩阵所具有的性质 =A类似,因此也经常称之为自反广义逆矩阵.
引理6.1设 , ,且rank(AB)=rankA.则存在矩阵 ,使得A=ABW.
定理6.6设 , , .若对于使得线性方程组Ax=b有解的所有b,x=Xb都是解,则 .
证记 为A的第j列,则线性方程组Ax= 都有解(因为 就是解).由于 是线性方程组的解,即
从而
故X∈A{1}
证毕
三、由{1}-逆构造其他的广义逆矩阵
利用{1}-逆可以构造出其他的广义逆矩阵.
定理6.7设 ,Y,Z∈A{1}.记X=YAZ,则X∈A{1,2}.
利用{1}-逆可以求解矩阵方程及线性方程组.
定理6.5设 , , .则矩阵方程AXB=D有解的充分必要条件是
(6.4)
其中 , ,当矩阵方程有解时,其通解为
( 任意) (6.5)
证如果式(6.4)成立,则 是AXB=D的解.反之,如果AXB=D有解,则
将式(6.5)代入矩阵方程AXB=D的左边并利用式(6.4)及{1}-逆的定义,可推出等于D,这说明式(6.5)是矩阵方程AXB=D的解.反之,设 是AXB=D的任一解,则有
(10) 的充分必要条件是rankA=n.
证只证(6),其余结论直接利用 的定义或仿定理6.4证明.
记 ,由定理6.9知X∈A{1,2,3}.余下只要验证X满足Penrose方程(4).因为
上式右边是Hermite矩阵,故 ,即X∈A{1,2,3,4},从而 .
同理可证 .
证毕
应当指出,有关逆矩阵的另外一些性质对于 一般不再成立:
由于{1}-逆是最基本的,而 惟一且同时包含在15类广义逆矩阵集合中,所以 与 在广义逆矩阵中占有十分重要的地位.以下主要对这两类广义逆矩阵进行讨论.
§6.2 {1}-逆及其应用
一、{1}-逆的计算及有关性质
利用定理4.14的结果可以方便地求出{1}-逆.
定理6.2设 (r>0),且有 和n阶置换矩阵P使得
定义6.2设 ,若 满足Penrose方程中的第(i),(j),…,(l)等方程,则称X为A的{i,j,…,l}-逆,记为 ,其全体记为A{i,j,…,l}.A的惟一的Meore-Penrose逆记为 ,也称之为A的加号逆.
在上述15类广义逆矩阵中,应用较多的是以下5类:
A{1},A{1,2},A{1,3},A{1,4},
反之,若X∈A{1},且rankX=rankA.由定理6.4知
rankX=rankA=rank(XA)
从而根据引理6.1,存在矩阵 ,使得X=XAW,故
XAX=XA(XAW)=XAW=X
即X∈A{1,2}.
证毕
为了构造{1,2,3}-逆和{1,2,4}-逆,要用到 与 的{1}-逆.
定理6.9设 , , ,则
定理6.15设 , ,矛盾方程组Ax=b的全部最小二乘解为
(6.10)
证由式(6.10)可求得 对任意 ,有
于是 这表明式(6.10)给出的z都是Ax=b的最小二乘解。
又设 是Ax=b的任一最小二乘解,则有
与前面推导过程类似,有
从而 =0,即 ,可见 是线性方程组 的解,由于 ,根据定理6.13知,上述方程组有解,且通解为
例6.1已知矩阵 ,求 .
解4.8已求得
,
使得
从而由式(6.1),得
利用等价标准形可以求出{1}-逆的全体.
定理6.3设 ,且 和 使得
则
,
(6.2)
证可知
令X=T S.直接验证知AXA=A,即X∈A{1}.反之,若X∈A{1},
可设
由AXA=A,得
当 ,而 , 和 为适当阶的任意矩阵时,上式成立.故式(6.2)右边给出了A的所有{1}-逆.
其中∑=diag ,而 是A的非零奇异值.记
则易验证X满足四个Penrose方程,故A的Moore-Penrose逆存在.
再证惟一性.设X,Y都满足四个Penrose方程,则(为了叙述简明,在等号上注明了推演时所依据的方程号)
从而A的Moore-Penrose逆是惟一的.
证毕
需要指出的是只要A不不可逆矩阵,则除Moore-Penrose逆以外的其他14类广义逆矩阵都不是惟一的.
它相当于在式(6.5)中取 .故式(6.5)给出了AXB=D的通解.
证毕
推论1设 , ,则有
证由定理6.5可知,AXA=A的通解为
( 任意)
令 ,代入上式得
证毕
上述推论用某一个给定的 ,便给出了集合A{1}的全部元素.
推论2设 , .则线性方程组Ax=b有解的充分必要条件是
(6.6)
其中A(1)∈A{1}.如果Ax=b有解,其通解为
故 可见式(6.10)给出了Ax=b的全部最小二乘解。
由定理6.15的推证过程可得如下结论。
推论1设 , ,则设 是矛盾方程组Ax=b的最小二乘解的充分必要条件是,z是方程组 的解。
推论2设 , ,则设 是矛盾方程组Ax=b的最小二乘解的充分必要条件是,z是方程组 的解。
证若z是Ax=b的最小二乘解,由推论1知,z是 的解,于是
定理6.11设 (r>0),且A的满秩分解为
A=FG( , )
则
证由定理1.26知,rank( )=rankG=r,rank( )=rankF=r,从而 与 都是r阶可逆矩阵.记
容易验证X满足四个Penrose方程,故X= .
证毕
推论设 .则当rankA=m时,有
而当rankA=n时,有
例6.3求下列矩阵的Moore-Penrose逆:
证将A按列分块为A=( ),考虑线性方程组
(j=1,2,…,n) (6.8)
因为
rank(AB)≤rank(AB, )=rank(AB, )
=rank[A(B, )]≤rankA=rank(AB)
所以rank(AB, )=rank(AB),即式(6.8)的诸线性方程组都有解,设
(AB) (j=1,2,…,n),W=( )
Y= {1,2,3},Z= {1,2,4}
证由定理1.26知
rank( )= ,rank( )=rankA
根据引理6.1,存在 ,使得
或
于是
AYA=
即Y∈A{1}.由{1}-逆的性质知rankY≥rankA,又有
rankY=rank
故由定理6.8得Y∈A{1,2}.又因为
AY=
=
可见 ,故Y∈A{1,2,3}.
按照这一定义,可以分为满足一个、二个、三个或四个Penrose方程的广义逆矩阵,一共有 类.
以下定理表明,Moore-Penrose逆是存在并且惟一的,从而上述的15类广义逆矩阵都是存在的.
定理6.1设 ,则A的Moore-Penrose逆存在且惟一.
证设rankA=r.若r=0,则A是m×n零矩阵,可以验证n×m零矩阵满足四个Penrose方程.若r>0,由定理4.19知,存在m阶酉矩阵U和n阶酉矩阵V使得
(7) 的充分必要条件是rankA=n.
证(1)~(3)由定义直接得到;
(4)rankA=rank ;
(5)与(4)的证明类似;
(6)如果 ,则由(5),得
反之,如果rankA=m.则由(5)知, =rankA=m.又 是m阶方阵,从而它是可逆矩阵.注意到 ,两边同乘 即得 ;
同理可证(7).
证毕
二、{1}-逆的应用
二、 在解线性方程组中的应用
利用{1}-逆已经解决了判断线性方程组是否有解及求通解的问题.由于 是特殊的{1}-逆,所以相应地有
定理6.13设 , .则线性方程组Ax=b有解的充分必
要条件是
且通解为
( 任意)(6.9)
由式(6.9)可知,如果线性方程组Ax=b有解,则当且仅当 ,即rankA=n时解惟一.在实际问题中,常需求出线性方程组的无穷多个解中2-范数最小的解,即