工程矩阵理论第章矩阵的广义逆

合集下载

矩阵论广义逆

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
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。

第八章 矩阵的广义逆

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。

工程硕士矩阵论第六章

工程硕士矩阵论第六章
第六章 矩阵的广义逆
广义逆矩阵是常义逆矩阵的推广,这种推广 是由于线性方程组的求解问题的需要。 上世纪二十年代,美国数学家Moore提出了 广义逆矩阵的概念,也许他引用的定义形式较复 杂,使此研究成果长期未被人们重视。直到1955 年,数学家Penrose以更明确的形式(4个矩阵方 程)给出了广义逆矩阵的定义之后,广义逆矩阵 的研究才进入一个新时期。广义逆矩阵在数理统 计、最优化方法、现代控制理论等许多领域都有 重要的应用。 本章介绍几种常用的广义逆矩阵及其在解线 性方程组中的应用。
二.相容方程组的求解问题 Th1. AX 0的通解为 Th2. AX b 相容
X I A A Y
AA b b
Th3. AX b 相容 ,则 1.其通解为 X A b I A A Y 2.其唯一的极小范数解为
X A b
三.矛盾方程组的求解问题 Th4. AX b 不相容 ,则 1.其最小二乘解的通解为 X A b I A A Y
•若A为行满秩矩阵,则 A
•若A为列满秩矩阵,则A
m n r

A
H
AA
H 1
1

A A AH
H
•若 A C ,且A的满秩分解为 A FG ,其中F 为列满秩矩阵,G为行满秩矩阵,则
A G F G
H
GG F F
H 1 H
1
FH
例 求下列矩阵的Moore-Penrose逆
研究矛盾方程组的意义: 1.未知量之间本应满足线性关系,但由 于已知数据(系数、常数项)常是测量值 和观察值,难免带有误差,这样就有可能 使原来相容的方程组变成不相容的方程组 ;
2.未知量之间本来是非线性关系,人们 把它们近似地作了线性处理,这样一来, 变量显然不可能精确地满足某个线性方程 组.

矩阵的广义逆及其应用.ppt

矩阵的广义逆及其应用.ppt
高等工程数学 理学院 杨文强
第五章 矩阵的广义逆
§1 广义逆矩阵
(6) 若F是列满秩矩阵,则 F (F H F )1 F H
(7) 若G是行满秩矩阵,则 G GH (GGH )1
(8) 若矩阵A的满秩分解为A FG,则有 A G F ;
高等工程数学 理学院 杨文强
第五章 矩阵的广义逆
第五章 矩阵的广义逆
§1 广义逆矩阵 一、矩阵的广义逆
设A Rnn,对于线性方程组 Ax b,当A可逆时, 方程组有唯一解:x A1b.
若矩阵 A不可逆时,如何求解方程组 Ax b?
更一般,当矩阵 A Rmn不是方阵时,如何讨论 方程组 Ax b的解, 其中x Rn,b Rm ? 为了分析和解决上述问题,引入广义逆的概念.
高等工程数学 理学院 杨文强
第五章 矩阵的广义逆
§1 广义逆矩阵
定理2:设A Rmn,b Rm,x Rn,若性方程组 Ax b 是相容的,即方程组Ax b 有解,则其
通解为: x Ab (In A A)t,t是任意n 1向量. 证明:首先证明t Rn,x Ab (In A A)t是 方程组的解,然后证明方程组的任一解x,均可 表示成x Ab (In A A)t的形式.
A


1
1
1
2

(3)(1)3

0
3 3 2 4
0
1 2 4
0
1
2

0 4 8
高等工程数学 理学院 杨文强
第五章 矩阵的广义逆
§1 广义逆矩阵
1
A

0
0
1 2 4 (1)(2)2 1 1 0 0

矩阵的广义逆 ppt课件

矩阵的广义逆 ppt课件

意。
A-b为AX=b的特解, (In-A-A)Z为AX=0的通解.
E.H. Moore and Roger Penrose
二、Moore-Penrose (M-P) 广义逆
由Moore 1920年提出,1955年由Penrose独 立研究和发展。
1、 定义4.3 (P.98) 设矩阵 A Cmn,如果
A
L
1
的存在性
直观分析

A
1 L
存在 矩阵A列满秩

A
1 L
=
(AHA)–1AH
定理4.1(P.93) 设 A Cmn ,下列条件等价
1. A左可逆;
BA = In
2. A的零空间 N(A) = {0}; Ax = 0 x = BAx = 0
3. m n,秩(A) = n,即A是列满秩的; n-r(A) = 0
1. 矩阵A右可逆;
AC = Im
2. A的列空间 R(A) = Cm ; x = ACx
x R(A)
3. n m, 秩(A) = m, 即A是行满秩的r;(A)=dimR(A)
4. 矩阵 AAH 可逆,且
A
R
1
= AH(AAH)–1
r(AAH) = r(A)
讨论:可逆矩阵Ann的左、右逆和逆的关系 ➢ 可逆矩阵A的左、右逆就是矩阵A的逆A
GCnm ,使得
4.
矩阵AHA可逆,且
A
L
1
= (AHA)–1AH 。r(AHA) = r(A)
1 0
如前例 矩阵 A =
0
1
左可逆,AT右可
逆。如何求左或右逆? 2 1 可用行或列初等变换!
m r(A) C r(A )m ,n

矩阵的广义逆行列式

矩阵的广义逆行列式

矩阵的广义逆行列式
矩阵的广义逆行列式是指一个矩阵在广义逆的定义下所对应的行列式。

在线性
代数中,给定一个矩阵A,如果存在一个矩阵B使得AB和BA都是广义单位矩阵(设为I),则B被称为矩阵A的广义逆,记作A⁺。

对于一个矩阵A的广义逆行列式,我们可以通过以下步骤计算得出。

首先,我们需要求出A的广义逆矩阵A⁺,这可以通过奇异值分解(SVD)来得出。

将矩阵A
作SVD,可以得到矩阵A的奇异值分解形式为A = UΣV^T,其中U和V是正交矩阵,Σ是对角阵。

我们可以将矩阵Σ的对角元素进行求逆,得到Σ的伪逆矩阵Σ⁺。

然后,将U
和V^T进行转置操作,得到U^T和V的转置矩阵(V^T)^T=V,分别表示U和V的伪逆矩阵。

通过上述步骤,我们可以得到矩阵A的广义逆矩阵A⁺=VΣ⁺U^T。

最后,我
们可以计算矩阵A的广义逆行列式。

由于矩阵A⁺并不一定是方阵,所以其行列式并不能简单地通过行列式的计算公式求得。

因此,矩阵的广义逆行列式并不是一个常见或常规的矩阵特征。

在求解过程中,我们更关注广义逆矩阵A⁺的性质,如A⁺A和AA⁺的性质,以及广义逆在线性方程组求解、最小二乘问题等方面的应用。

总结而言,矩阵的广义逆行列式是一个复杂且非常规的特征,不能通过简单的
行列式计算公式直接求得。

对于矩阵A的广义逆行列式的计算,我们首先需要求
出A的广义逆矩阵A⁺,然后可以通过该矩阵的性质进行进一步的研究和应用。

矩阵的广义逆及其应用

矩阵的广义逆及其应用

矩阵的广义逆及其应用矩阵的广义逆,也称为矩阵的Moore-Penrose逆,是矩阵理论中的一个重要概念。

广义逆是对于不可逆矩阵的一种推广,可以用来求解一些特殊类型的线性方程组或优化问题。

本文将介绍矩阵的广义逆的定义、性质以及在实际问题中的应用。

定义对于一个矩阵A,如果存在矩阵B,使得以下条件成立:1.ABA = A2.BAB = B3.(AB)^T = AB4.(BA)^T = BA则矩阵B被称为矩阵A的广义逆,记作A^+。

性质矩阵的广义逆具有以下性质:1.若A是可逆矩阵,则A的广义逆与A的逆相等,即A^+ = A^{-1}。

2.若A是一个方阵,但不可逆,则A的广义逆存在但不唯一。

3.若A是一个矩阵且A+存在,则A+也是一个矩阵。

4.若A是一个矩阵,B是A的广义逆,则B也是A^+的广义逆。

应用矩阵的广义逆在实际问题中有着广泛的应用,下面介绍几个典型的应用场景:线性最小二乘法在线性回归问题中,我们通常需要求解一个线性方程组AX = B。

如果A不是满秩矩阵,即A不可逆,我们可以使用A的广义逆来求解最小二乘解X,即X =A^+B。

控制系统在控制系统中,经常会遇到状态估计或者控制问题,通常涉及到求解一个线性方程组。

如果问题中的系数矩阵不可逆,可以使用矩阵的广义逆来求解。

信号处理在信号处理中,经常需要对信号进行平滑处理或者噪声去除。

矩阵的广义逆可以用来求解平滑信号的逼近或者滤波问题。

总之,矩阵的广义逆在各个领域都有着重要的应用,能够帮助我们解决一些复杂的线性问题,提高问题的求解效率。

结论矩阵的广义逆是矩阵理论中的一个重要概念,具有很多独特的性质和应用。

通过本文的介绍,希望读者能够对矩阵的广义逆有更深入的了解,并在实际问题中灵活运用。

  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)。

(3) R(A) = R(AA+) = R(AAH) = K(IAA+);
证明: X R(A) Y n s.t. X = AY X = AA+AY R(AA+),
AH(AAH)+ = AH(AH)+A+ = AH(A+)HA+ = …
(8) 利用定理4.2.6 (奇值分解), (9)() A+AB = A+AC
AB = AA+AB = AA+AC = AC.
第六章 矩阵的广义逆
定理6.1.3 设A
sn, 则
§6.1 广义逆及其性质
(1) AA+X =
X, 0,
(4) (GA)H = GA,
则称G为A的广义逆
(或Moore-Penrose逆, 简称MP-逆).
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
二. 存在性与唯一性
定理6.1.1 设A sn, 则A有唯一的广义逆. 证明: (存在性) 根据定理4.2.6 (奇值分解),
存在酉矩阵U与V使得
A=U
其中k
, k+ =
k1, k 0, 0, k = 0;
证明: 根据Penrose方程直接验证.
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
(5) AH = AHAA+ = A+AAH; (6) (AHA)+ = A+(AH)+,
(AAH)+ = (AH)+A+;
证明: (5) AHAA+ = AH(AA+)H = (AA+A)H = AH. A+AAH = (A+A)HAH = (AA+A)H = AH.
X R(A), X K(AH);
证明: X R(A) Y n s.t. X = AY
AA+X = AA+AY = AY = X.
X K(AH) AHX = 0 AA+X = (AA+)HX = (A+)HAHX
= 0.
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
(2) A+AX =
= A+(AA+)HAA+(AH)+ = A+AA+AA+(AH)+ = A+AA+(AH)+ = A+(AH)+;
[(AHA)A+(AH)+]H = [(AH)+]H(A+)HAH(AH)H
= A+(A+)HAHA = A+(AA+)HA = A+AA+A = A+A = (A+A)H = [A+(AA+)A]H = AH(AA+)H(A+)H
(6) 利用定理4.2.6(奇值分解),
或根据Penrose方程直接验证.
(AHA)A+(AH)+(AHA) = AHAA+(A+)HAHA
= AHAA+(AA+)HA = AHAA+AA+A = AHAA+A = AHA;
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
A+(AH)+(AHA)A+(AH)+ = A+(A+)HAHAA+(AH)+
= (YAXA)HY = (YA)HY = YAY = Y.
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
注: A的广义逆记为A+.
例1 (1) 若A为可逆阵, 则A+ = A1.
(2) O+ = OT.
例2
(1)
AO OB
+
=
A+ O
O B+
,
OA BO
+
=
O A+
B+ O
.
(2)
A O
+
= (A+, O),
X, 0,
X R(AH), X K(A);
证明: X R(AH) Y s s.t. X = AHY A+AX = A+AAHY = (A+A)HAHY = (AA+A)HY = AHY = X.
X K(A) AX = 0 A+AX = 0.
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
故B+ =
1/2 1/2
,
A+ =
B O
+ = (B+, O) =
1/2 1/2
0 0
.
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
三. A+的性质
定理6.1.2 设A sn, 则
(1) (A+)+ = A;
(2) (AH)+ = (A+)H;
(3) (AT)+ = (A+)T;
(4) (kA)+ = k+A+,
(A, O)+
=
A+ O
.
第六章 矩阵的广义逆
例3
设A =
1 0
1 0
, 求A+.
解: 令B = (1, 1), B+ =
x y
,
§6.1 广义逆及其性质
则 (x+y)(1, 1) = BB+B = B = (1, 1),
x x
y y
= (B+B)H = B+B =
x y
x y
,
由此可得x = y = 1/2.
第六章 矩阵的广义逆
第一节 广义逆及其性质
第二节 A+的求法
第三节 广义逆的一个 应用
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
§6.1 广义逆及其性质
一. Penrose方程与MP-逆
定义6.1.1 设A sn. 若存在G ns满足
(1) AGA = A;
(2) GAG = G; (3) (AG)H = AG; Penrose方程
(3) (AX)H = AX, (AY)H = AY;
(4) (XA)H = XA, (YA)H = YA,
则X = XAX = X(AX)H = XXHAH
= XXH(AYA)H = XXHAH(AY)H
= X(AX)H(AY)H = XAXAY = XAY
= XAYAY = (XA)H(YA)HY
D O
O O
VH,
其中D = diag(1, …, r),
1, …, r > 0为AHA的特征值.
令G = V
D1 O
O O
UH,
ns
则可直接验证G为A的广义逆.
ห้องสมุดไป่ตู้ 第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
(唯一性) 设X, Y满足
(1) AXA = A = AYA;
(2) XAX = X, YAY = Y;
第六章 矩阵的广义逆
§6.1 广义逆及其性质
(7) A+ = (AHA)+AH = AH(AAH)+; (8) (UAV)+ = VHA+UH,
其中U, V为酉矩阵; (9) A+AB = A+AC AB = AC.
证明: (7) (AHA)+AH = A+(AH)+AH = A+(A+)HAH = A+(AA+)H = A+AA+ = A+.
= AHAA+(A+)H = (AHA)A+(AH)+; [A+(AH)+(AHA)]H = AH(AH)H[(AH)+]H(A+)H
= AHAA+(A+)H = AH(AA+)H(A+)H = [A+(AA+)A]H = (A+A)H = A+A = A+(AA+)A = A+(AA+)HA = A+(A+)HAHA = A+(AH)+(AHA).
相关文档
最新文档