第三节 逆矩阵及其求法

有: AA=A+, (A)=A. ,为整数
6)其它的一些公式
AA A A A E
A A n1
A
A n2 A
AB B A
A A A1
A A
A
1
.
kA k n1 A A1 k n1 A
12
返回
1 0 1
例1
求方阵
A
2
1
0
的逆阵.
3 2 5
解:
101
| A | 2 1 0 =2 0 A可逆
A A E E 2
A A E 1 2
|A|0 A可逆, A1 1 ( A E)
2
A2A2E=0 A+2E=A2
A 2E A2 A 2 0
A+2E可逆
( A 2E)1 ( A2 )1 ( A1)2
1 2
(
A
E)
2
A2
AE 4
EA
E2
A 2E 2A E 3E A
An1
An2
Ann
[证] 设
a11 a12 a1n
A a21
a22
a2n
an1

an2
ann
A( 1 A* ) 1 AA* | A| | A|
a11 a12 1 a21 a22
| A| an1 an2
a1n A11
a2
n
A12
ann
A1n
A21 A22 A2n
An1
An2
Ann
行列式按行(列)展开法:
定理一 行列式等于它的任一行(列)的各元 素与它们对应的代数余子式乘积之和,即
D=ai1Ai1+ai2Ai2++ainAin (i=1,2,,n) 或 D=a1jA1j+a2jA2j++anjAnj (j=1,2,,n)
推论 行列式任一行(列)的元素与另一行(列) 的对应元素的代数余子式乘积之和等于零, 即 ai1Aj1+ai2Aj2++ainAjn=0 (ij)
x1 2 x2 3 x3 1 例4 解线性方程组 2 x1 2 x2 5 x3 2
3 x1 5 x2 x3 3
解: 把方程组写为: AX=B
1 2 3 x1 1
其中A 2
2
5,
X
x
2
,
B
2
3 5 1
x3 3
∵|A|=150
A可逆
求得 A1 112353
13
15 8
4
4
A2A2E=0 (A+2E)(A3E)+4E=0 ( A 2E)[ 1 ( A 3E)] E 4
A 2E 1 (A 3E) 1 4
|A+2E|0
A+2E可逆
( A 2E)1 1 ( A 3E) 3E A
4
4
利用逆阵可用于解线性方程组: AX=B 若A可逆,则X=A1B
(2)X 1 1 0 2 0
4
2 1 1 0 1 5
1 1 11
解: 方程两端右乘矩阵 1 1 0
2 1 1
1 2 31 1 11
得 X 2 0
4
1
1
0
0 1 5 2 1 1
例3 设方阵A满足A2A2E=0,证明:A, A+2E 都可逆,并求它们的逆阵.
[证] A2A2E=0 A(AE)=2E
2.若A可逆,则A1也可逆,且(A1)1=A [证]∵|A1|=|A|10 A1可逆
∵A1A=E 由推论得 (A1)1=A
3.若A可逆,数0,则A可逆,且(A)1= [证]∵|A|=n|A|0 A可逆
1
A1
(A)( 1 A1 ) 1 ( AA1 )=E
由推论得 (A)1 1 A1
4.若A、B为同阶方阵,且均可逆,则AB亦可逆, 且(AB)1=B1A1 [证]∵|AB|=|A||B|0 AB可逆
| A|
注: AA*=A*A=|A|E
推论 若AB=E(或BA=E),则B=A1.
[证]∵|A||B|=|E|=1 |A|0 A1存在 B=EB =(A1A)B =A1(AB) =A1E =A1
二、逆矩阵的性质
1.若A可逆,则有|A1|=|A|1 [证] ∵AA1=E
|A||A1|=1 |A1|=|A|1
定理一 若方阵A可逆,则|A|0.
[证] ∵A可逆 有A1,使AA1=E |A||A1|=|E| =1 |A|0
定理二 若|A|0,则方阵A可逆,且
A1 1 A* , | A|
其中A*称为方阵A的伴随方阵,它是|A|的各 个元素的代数余子式所构成的如下方阵:
A11
A*
A12
A1n
A21 A22 A2n
a1iA1j+a2iA2j++aniAnj=0 (ij)
6
返回
| A | 0 0
1 0 0
1
0
| A|
| A|
0
1
|
A
|
0
1
0
| A |
0
0 | A |
0
0
1
=E
同样 ( 1 A* )A 1 | A | E E
| A|
| A|
由逆阵的定义有: A1 1 A*
1 1 1
1 2 1 1
2
例2
求X:
1 (1) 1
5 3
4
X
1
2 4
解:
方程两端左乘矩阵
1 1
5
4
1
,得
1 51 1 5 1 51 3 2
1
4
1
4
X
1
4
1
4
1 51 3 2 4 53 2
X 1
4
1
4
1
11
4
17
4
28
6
1 1 1 1 2 3
4
15 1
,
15 15 15
4 15
1 15
2 15
X=A1B
X
x1
x2
x3
112353 15 4
15
13
15 8
15 1
15
4
15 1
15 2
15
1 2 3
1 0 0
x1 1
x2
0
x3
0
例5 设A为一个三阶方阵, | 伴随矩阵,求|(3A)12A*|
∵(AB)(B1A1) =A(BB1)A1 =AEA1 =AA1 =E
由推论得: (AB)1=B1A1
5.若A可逆,则A也可逆,且(A)1=(A1) [证]∵|A|=|A|0 A可逆
∵A(A1) =(A1A) =E =E 由推论得 (A)1=(A1)
另外,定义:当|A|0时, A0=E, Ak=(A1)k. k为正整数
§3.3 逆阵及其求法
1.逆矩阵的概念及其求法 2.逆矩阵的性质
一、逆矩阵的概念及其求法
定义10 对于n阶方阵A,若有一个n阶方阵B, 使AB=BA=E,则称方阵A可逆,并称方阵B为 A的逆阵,记作A1.
则B=A1.
注: 如果方阵A可逆,则逆阵是唯一的. ∵设B、C 均为A的逆阵,则
B=BE =B(AC) =(BA)C =EC =C 逆阵是唯一的.
A
|
1 2
, A*为A的
解: A1 1 A* A*=|A|A1 1 A1
| A|
2
|(3A)12A*|
1 A1 A1 2 A1 ( 2 )3 A1
3
3
3
|A1|=|A|1 =2 |(3A)12A*| 16
27
3 2 5
10
20
A11 2
5
5,
A12
3
10, 5
A13=7, A21=2, A22= 2, A23= 2, A31= 1, A32=2, A33=1
A1
|
1 A|
A11
A12
A21 A22
A31
A32
A13 A23 A33
5
1 2
10 7
2 2 2
1
2
1
7552 2
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逆矩阵的几种求法与解析

逆矩阵的几种求法与解析

逆矩阵的几种求法与解析矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.1.利用定义求逆矩阵定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 那么称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用.例1 求证: 如果方阵A 满足A K = 0, 那么E-A 是可逆矩阵, 且〔E-A 〕1-= E + A + A 2+…+A 1-K证明 因为E 与A 可以交换, 所以(E- A )(E+A + A 2+…+ A 1-K )= E-A K ,因A K = 0 ,于是得(E-A)〔E+A+A 2+…+A 1-K 〕=E , 同理可得〔E + A + A 2+…+A 1-K 〕(E-A)=E ,因此E-A 是可逆矩阵,且(E-A)1-= E + A + A 2+…+A 1-K .同理可以证明(E+ A)也可逆,且(E+ A)1-= E -A + A 2+…+〔-1〕1-K A 1-K .由此可知, 只要满足A K =0,就可以利用此题求出一类矩阵E ±A 的逆矩阵.例2 设 A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000300000200010,求 E-A 的逆矩阵. 分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A K 是否为零矩阵, 假设为零矩阵, 那么可以采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵.解 容易验证A 2=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000060000200, A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡000000000000600, A 4=0 而 (E-A)(E+A+ A 2+ A 3)=E,所以(E-A)1-= E+A+ A 2+ A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1000310062106211. 2.初等变换法求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵,常用初等变换法.如果A 可逆,那么A 可通过初等变换,化为单位矩阵I ,即存在初等矩阵S P P P ,,21 使〔1〕s p p p 21A=I ,用A 1-右乘上式两端,得:〔2〕 s p p p 21I= A 1-比拟〔1〕〔2〕两式,可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时,对单位矩阵I 作同样的初等变换,就化为A 的逆矩阵A 1-.用矩阵表示〔A I 〕−−−→−初等行变换为〔I A 1-〕,就是求逆矩阵的初等行变换法,它是实际应用中比拟简单的一种方法.需要注意的是,在作初等变换时只允许作行初等变换.同样,只用列初等变换也可以求逆矩阵.例1 求矩阵A 的逆矩阵.A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡521310132.解 [A I]→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100521010310001132→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001132010310100521→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--3/16/16/1100010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001故 A 1-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/112/32/13/46/136/1. 在事先不知道n 阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0,那么意味着A 不可逆,因为此时说明A =0,那么A 1-不存在.例2 求A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321.解 [A E]=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100987010654001321→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1071260014630001321→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----121000014630001321. 由于左端矩阵中有一行元素全为0,于是它不可逆,因此A 不可逆.3.伴随阵法定理 n 阶矩阵A=[a ij ]为可逆的充分必要条件是A 非奇异.且A 1-=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A (2122212)12111其中A ij 是A 中元素a ij 的代数余子式.矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A AA A A (2122212)12111称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A *,于是有A 1-=A 1 A *.证明 必要性:设A 可逆,由A A 1-=I ,有1-AA =I ,那么A 1-A =I ,所以A ≠0,即A 为非奇异.充分性: 设A 为非奇异,存在矩阵B=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A .....................212221212111, 其中AB=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n n n a a a a a a a a a (2)12222111211⨯A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡A A A A...00.........0...00...0=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1...00...1......0...100 01=I 同理可证BA=I.由此可知,假设A 可逆,那么A 1-=A1 A *. 用此方法求逆矩阵,对于小型矩阵,特别是二阶方阵求逆既方便、快阵,又有规律可循.因为二阶可逆矩阵的伴随矩阵,只需要将主对角线元素的位置互换,次对角线的元素变号即可.假设可逆矩阵是三阶或三阶以上矩阵,在求逆矩阵的过程中,需要求9个或9个以上代数余子式,还要计算一个三阶或三阶以上行列式,工作量大且中途难免 出现符号及计算的过失.对于求出的逆矩阵是否正确,一般要通过AA 1-=I 来检验.一旦发现错误,必须对每一计算逐一排查.4.分块矩阵求逆法4.1.准对角形矩阵的求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,且A 11为n 阶方阵,A 22为m 阶方阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 证明 因为A =221100A A =11A 22A ≠0, 所以A 可逆.设A 1-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡W ZY X,于是有⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y X⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡m nI I 00,其中 X A 11=I n , Y A 22=0,Z A 11=0,W A 22=I m .又因为A 11、A 22都可逆,用A 111-、A 122-分别右乘上面左右两组等式得:X= A 111-,Y=0,Z=0,W= A 122-故 A 21= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:121...-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡k A A A =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---11211...k A A A 4.2.准三角形矩阵求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,那么有12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A证明 因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡221211A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111=⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A 两边求逆得1121110--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-I A A I 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 所以 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A同理可证12221110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122211111110A A A A A 此方法适用于大型且能化成对角子块阵或三角块阵的矩阵. 是特殊方阵求逆的一种方法,并且在求逆矩阵之前,首先要将已给定矩阵进行合理分块前方能使用.5.恒等变形法恒等变形法求逆矩阵的理论依据为逆矩阵的定义,此方法也常用与矩阵的理论推导上.就是通过恒等变形把要求的值化简出来,题目中的逆矩阵可以不求,利用AA 1-=E ,把题目中的逆矩阵化简掉。

第三章 矩阵的逆

第三章 矩阵的逆

唯一性: 是可逆矩阵, 的逆矩阵唯一. 唯一性:若A是可逆矩阵,则A的逆矩阵唯一 是可逆矩阵 的逆矩阵唯一 证明: 证明: 设B、C都是 的逆矩阵,则 都是A的逆矩阵 、 都是 的逆矩阵,
AB = BA = E ,
AC = CA = E
⇒ B = EB = (CA) B = C ( AB) = CE = C.
逆矩阵的求法二: 逆矩阵的求法二:伴随矩阵法
A11 ∗ A12 A = M A1n A21 A22 M A2 n L L M L An1 An 2 , M Ann
(1)
A
−1
1 ∗ = A , A
其中 A * 为A的伴随矩阵。 的伴随矩阵。 的伴随矩阵
2a + c 2b + d 1 0 ⇒ = − b 0 1 −a
a = 0, 2a + c = 1, b = −1, 2b + d = 0, ⇒ ⇒ c = 1, − a = 0, d = 2. − b = 1,
又因为
BA AB 2 1 0 − 1 0 − 1 2 1 1 0 , = = − 1 0 1 2 1 2 − 1 0 0 1
所以
0 − 1 A = . 1 2
−1
0 A 例: 设n阶矩阵 及s阶矩阵 都可逆,求 阶矩阵A及 阶矩阵 都可逆, 阶矩阵B都可逆 阶矩阵 . B O X 11 X 12 解:设所求逆矩阵为 , X 21 X 22
∴ A 存在
−1
A
−1
A∗ = A
0 0 0 0 2⋅ 3⋅ 4⋅ 5 1⋅ 3⋅ 4⋅ 5 0 0 0 0 1 = 0 0 1⋅ 2⋅ 4⋅ 5 0 0 5! 0 0 1⋅ 2⋅ 3⋅ 5 0 0 0 0 0 0 1⋅ 2⋅ 3⋅ 4

2.3 逆矩阵

2.3 逆矩阵
故I是n阶单位矩阵En; 反之若n阶方阵A的标准形I En,则A可逆. 定理:n阶方阵A可逆的充要条件是A的标准形为En
即A ~ En
定理2 A为可逆矩阵的充要条件是存在有限个初等 矩阵 P1, P2 ,L , Pl , 使得A P1P2 L Pl . 证 必要性 A ~ E,
故 E 经有限次初等变换可变为 A,
A A A , A A .
5 若A可逆,则有 A1 1
A
证明
AA1 E
A A1 1
因此 A1
1 A
A1
6设 A
A2
, As
若 Ai 0i 1, 2,L , s ,则 A A1 A2 L As 0,并有
A1
0
L
0L A2 L LL
0 B1
0
0
L L
0L B2 L LL
A11
A
A12
A1n
A21 A22 A2n
An1 An2
称为矩阵 A
的伴随矩阵
Ann
其中Aij表示矩阵 A (aij )中元素aij的代数余子式 .
证明 若 A 可逆, 即有A1使AA1 E .
故 A A1 E 1, 所以 A 0.
当 A 0时,
a11 a12 a1n A11 A21 An1
2a c 2b d 1 0 a b 0 1
2a c 1, a 0,
2b
d a
0,
0,
b 1,
c
1,
b 1, d 2.
A1
0 1
1
2
.
例2
求方阵
1 A 2
2 2
3 1
的逆矩阵.
3 4 3

逆矩阵的计算方法

逆矩阵的计算方法

逆矩阵的计算方法逆矩阵在线性代数中扮演着非常重要的角色,它在解线性方程组、计算行列式、求解线性变换等问题中都有着广泛的应用。

本文将介绍逆矩阵的计算方法,希望能够帮助读者更好地理解和运用逆矩阵。

首先,我们来看逆矩阵的定义。

对于一个n阶方阵A,如果存在另一个n阶方阵B,使得AB=BA=I(其中I为单位矩阵),那么我们称B是A的逆矩阵,记作A^-1。

逆矩阵的存在与唯一性是一个非常重要的问题,只有可逆的方阵才有逆矩阵。

下面我们将介绍如何计算逆矩阵。

一、初等变换法。

对于一个n阶方阵A,我们可以通过初等行变换将其变为单位矩阵,此时A经过一系列的初等行变换得到单位矩阵的同时,对应的变换也可以得到B,即A的逆矩阵。

这种方法需要进行较多的计算,但是在实际应用中是非常有效的。

二、伴随矩阵法。

对于一个n阶方阵A,我们可以通过伴随矩阵来求其逆矩阵。

伴随矩阵是由A的代数余子式按一定规律排列而成的矩阵,通过伴随矩阵的计算可以得到A的逆矩阵。

这种方法在理论上是非常简洁和直观的,但是在计算过程中需要大量的代数运算。

三、求逆矩阵的性质。

除了通过初等变换和伴随矩阵来计算逆矩阵外,我们还可以利用逆矩阵的一些性质来简化计算过程。

例如,如果A和B都是可逆的方阵,那么(AB)^-1 = B^-1A^-1;如果A是可逆的方阵,那么A的转置矩阵也是可逆的,并且(A^-1)^T =(A^T)^-1。

这些性质在实际计算中可以帮助我们简化逆矩阵的求解过程。

四、逆矩阵的应用。

逆矩阵在线性代数中有着广泛的应用,例如在解线性方程组时,我们可以通过逆矩阵来求解未知数;在计算行列式时,我们可以利用逆矩阵的性质简化计算过程;在求解线性变换的逆变换时,逆矩阵也起到了非常重要的作用。

因此,对逆矩阵的计算方法有着深入的理解是非常重要的。

总结。

逆矩阵在线性代数中有着重要的地位,它的计算方法有多种多样,包括初等变换法、伴随矩阵法以及利用逆矩阵的性质来简化计算过程。

逆矩阵的应用也非常广泛,涉及到线性方程组的求解、行列式的计算以及线性变换的逆变换等问题。

(完整版)逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)

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逆矩阵的几种求法与解析矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.1.利用定义求逆矩阵定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 则称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用.例1 求证: 如果方阵A 满足A k= 0, 那么EA 是可逆矩阵, 且(E-A )= E + A + A +…+A 1-21-K 证明 因为E 与A 可以交换, 所以(E- A )(E+A + A +…+ A )= E-A ,21-K K 因A = 0 ,于是得 K (E-A)(E+A+A +…+A )=E ,21-K 同理可得(E + A + A +…+A )(E-A)=E ,21-K 因此E-A 是可逆矩阵,且(E-A)= E + A + A +…+A .1-21-K 同理可以证明(E+ A)也可逆,且(E+ A)= E -A + A +…+(-1)A .1-21-K 1-K 由此可知, 只要满足A =0,就可以利用此题求出一类矩阵E A 的逆矩阵.K ±例2 设 A =,求 E-A 的逆矩阵.⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000300000200010分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A 是否为零矩阵, 若为零矩阵, 则可以K 采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵.解 容易验证A =, A =, A =02⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡00000000600002003⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000000006004而 (E-A)(E+A+ A + A )=E,所以23(E-A)= E+A+ A + A =.1-23⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡10003100621062112.初等变换法求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵,常用初等变换法.如果A 可逆,则A 可通过初等变换,化为单位矩阵I ,即存在初等矩阵使S P P P ,,21 (1)A=I ,用A 右乘上式两端,得:s p p p 211- (2) I= A s p p p 211-比较(1)(2)两式,可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时,对单位矩阵I 作同样的初等变换,就化为A 的逆矩阵A .1-用矩阵表示(A I )为(I A ),就是求逆矩阵的初等行变换法,−−−→−初等行变换1-它是实际应用中比较简单的一种方法.需要注意的是,在作初等变换时只允许作行初等变换.同样,只用列初等变换也可以求逆矩阵.例1 求矩阵A 的逆矩阵.已知A=.⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡521310132解 [A I]→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100521010310001132→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001132010310100521 →⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--3/16/16/1100010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001故 A =.1-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/112/32/13/46/136/1在事先不知道n 阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0,则意味着A 不可逆,因为此时表明=0,则A 不存在.A 1-例2 求A=.⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321解 [A E]=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100987010654001321→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1071260014630001321 .→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----121000014630001321由于左端矩阵中有一行元素全为0,于是它不可逆,因此A 不可逆.3.伴随阵法定理 n 阶矩阵A=[a ]为可逆的充分必要条件是A 非奇异.且ij A =1-A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A (212221212111)其中A 是中元素a 的代数余子式.ij A ij 矩阵称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A ,于是有A = A .⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A AA A A (2122212)1211131-A 13证明 必要性:设A 可逆,由A A =I ,有=,则=,所以1-1-AA I A 1-A I A0,即A 为非奇异.≠充分性: 设A 为非奇异,存在矩阵B=,A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A .....................212221212111其中AB=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n n n a a a a a a a a a (2)12222111211⨯A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111===I A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡A A A A ............0...00...0⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1...00...1......0...100...01同理可证BA=I.由此可知,若A 可逆,则A =A .1-A13用此方法求逆矩阵,对于小型矩阵,特别是二阶方阵求逆既方便、快阵,又有规律可循.因为二阶可逆矩阵的伴随矩阵,只需要将主对角线元素的位置互换,次对角线的元素变号即可.若可逆矩阵是三阶或三阶以上矩阵,在求逆矩阵的过程中,需要求9个或9个以上代数余子式,还要计算一个三阶或三阶以上行列式,工作量大且中途难免出现符号及计算的差错.对于求出的逆矩阵是否正确,一般要通过AA =I 来检验.一1-旦发现错误,必须对每一计算逐一排查.4.分块矩阵求逆法4.1.准对角形矩阵的求逆命题 设A 、A 都是非奇异矩阵,且A 为n 阶方阵,A 为m 阶方阵11221122 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 证明 因为==0, 所以A 可逆.A 22110A A 11A 22A ≠设A =,于是有=,1-⎥⎦⎤⎢⎣⎡WZY X⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y X ⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡m nI I 00其中 X A =I , Y A =0,Z A =0,W A =I .又因为A 、A 都可逆,用11n 221122m 1122A 、A 分别右乘上面左右两组等式得:111-122-X= A ,Y=0,Z=0,W= A 111-122-故 A = 21⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:=121...-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡k A A A ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---11211...k A A A 4.2.准三角形矩阵求逆命题 设A 、A 都是非奇异矩阵,则有1122=12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A 证明 因为=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2212110A A A⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡22110A A 两边求逆得=1121110--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-I A A I 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 所以 =1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A 同理可证=12221110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122211111110A A A A A 此方法适用于大型且能化成对角子块阵或三角块阵的矩阵. 是特殊方阵求逆的一种方法,并且在求逆矩阵之前,首先要将已给定矩阵进行合理分块后方能使用.5.恒等变形法恒等变形法求逆矩阵的理论依据为逆矩阵的定义,此方法也常用与矩阵的理论推导上.就是通过恒等变形把要求的值化简出来,题目中的逆矩阵可以不求,利用AA =E ,把题目中的逆矩阵化简掉。

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逆矩阵的几种求法与解析矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.1.利用定义求逆矩阵定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 则称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用.例1 求证: 如果方阵A 满足A k= 0, 那么EA 是可逆矩阵, 且(E-A )1-= E + A + A 2+…+A 1-K证明 因为E 与A 可以交换, 所以(E- A )(E+A + A 2+…+ A 1-K )= E-A K ,因A K = 0 ,于是得(E-A)(E+A+A 2+…+A 1-K )=E , 同理可得(E + A + A 2+…+A 1-K )(E-A)=E ,因此E-A 是可逆矩阵,且(E-A)1-= E + A + A 2+…+A 1-K .同理可以证明(E+ A)也可逆,且(E+ A)1-= E -A + A 2+…+(-1)1-K A 1-K .由此可知, 只要满足A K =0,就可以利用此题求出一类矩阵E ±A 的逆矩阵.例2 设 A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000300000200010,求 E-A 的逆矩阵.分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A K 是否为零矩阵, 若为零矩阵, 则可以采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵.解 容易验证A 2=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000060000200, A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000000006000, A 4=0而 (E-A)(E+A+ A 2+ A 3)=E,所以(E-A)1-= E+A+ A 2+ A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1000310062106211.2.初等变换法求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵,常用初等变换法.如果A 可逆,则A 可通过初等变换,化为单位矩阵I ,即存在初等矩阵S P P P ,,21 使(1)s p p p 21A=I ,用A 1-右乘上式两端,得:(2) s p p p 21I= A 1-比较(1)(2)两式,可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时,对单位矩阵I 作同样的初等变换,就化为A 的逆矩阵A 1-.用矩阵表示(A I )−−−→−初等行变换为(I A 1-),就是求逆矩阵的初等行变换法,它是实际应用中比较简单的一种方法.需要注意的是,在作初等变换时只允许作行初等变换.同样,只用列初等变换也可以求逆矩阵.例1 求矩阵A 的逆矩阵.已知A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡521310132.解 [A I]→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100521010310001132→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001132010310100521→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--3/16/16/1100010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001故 A 1-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/112/32/13/46/136/1. 在事先不知道n 阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0,则意味着A 不可逆,因为此时表明A =0,则A 1-不存在.例2 求A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321.解 [A E]=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100987010654001321→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1071260014630001321→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----121000014630001321. 由于左端矩阵中有一行元素全为0,于是它不可逆,因此A 不可逆.3.伴随阵法定理 n 阶矩阵A=[a ij ]为可逆的充分必要条件是A 非奇异.且A 1-=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A (212221212111)其中A ij 是A 中元素a ij 的代数余子式.矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nn n n A A A A A AA A A (2122212)12111称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A 3,于是有A 1-=A 1A 3.证明 必要性:设A 可逆,由A A 1-=I ,有1-AA =I ,则A 1-A =I ,所以A ≠0,即A 为非奇异.充分性: 设A 为非奇异,存在矩阵B=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A .....................212221212111, 其中AB=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n n n a a a a a a a a a (2)12222111211⨯A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nn n n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡A A A A ............0...00...0=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1 (00)...1......0...100...01=I同理可证BA=I.由此可知,若A 可逆,则A 1-=A1A 3. 用此方法求逆矩阵,对于小型矩阵,特别是二阶方阵求逆既方便、快阵,又有规律可循.因为二阶可逆矩阵的伴随矩阵,只需要将主对角线元素的位置互换,次对角线的元素变号即可.若可逆矩阵是三阶或三阶以上矩阵,在求逆矩阵的过程中,需要求9个或9个以上代数余子式,还要计算一个三阶或三阶以上行列式,工作量大且中途难免 出现符号及计算的差错.对于求出的逆矩阵是否正确,一般要通过AA 1-=I 来检验.一旦发现错误,必须对每一计算逐一排查.4.分块矩阵求逆法4.1.准对角形矩阵的求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,且A 11为n 阶方阵,A 22为m 阶方阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 证明 因为A =221100A A =11A 22A ≠0, 所以A 可逆.设A 1-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡W ZY X,于是有⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y X⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡m nI I 00,其中 X A 11=I n , Y A 22=0,Z A 11=0,W A 22=I m .又因为A 11、A 22都可逆,用A 111-、A 122-分别右乘上面左右两组等式得:X= A 111-,Y=0,Z=0,W= A 122-故 A 21= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:121...-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡k A A A =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---11211...k A A A 4.2.准三角形矩阵求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,则有12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A证明 因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡2212110A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111=⎥⎦⎤⎢⎣⎡22110A A 两边求逆得1121110--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-I A A I 12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 所以 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A同理可证12221110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122211111110A A A A A 此方法适用于大型且能化成对角子块阵或三角块阵的矩阵. 是特殊方阵求逆的一种方法,并且在求逆矩阵之前,首先要将已给定矩阵进行合理分块后方能使用.5.恒等变形法恒等变形法求逆矩阵的理论依据为逆矩阵的定义,此方法也常用与矩阵的理论推导上.就是通过恒等变形把要求的值化简出来,题目中的逆矩阵可以不求,利用AA 1-=E ,把题目中的逆矩阵化简掉。

线性代数-逆矩阵


=
6
2 0 0
0 4 0
0 1 0 −0 7 0
0 1 0
0 0 1
−1
=
6
1 0 0
0 3 0
0 −1
0 6
1 0 0−1 1 0 = 6 0 3 0 = 6 0 1 3
0 6 0 0 0 = 0 2 0.
0 0 6 0 0 1 6 0 0 1
1 0 0 0 0
0 2 0 0 0
证明 由A2 − A − 2E = 0,
A−1
得A(A − E ) = 2E ⇒ A A − E = E
2 ⇒ A A − E = 1 ⇒ A ≠ 0, 故A可逆.
2
∴ A−1 = 1 (A − E ).
2
又由A2 − A − 2E = 0
⇒ (A + 2E )(A − 3E ) + 4E = 0
1 5 − 11
123 1 2 3
解
A = 2 1 2= 0 −3 −4
133 0 1 0
12 3 = 0 − 3 − 4 = − 3 − 4 = 4≠ 0, 所以A可逆.
01 0 1 0
A11
=
1 3
2 = −3, 3
A12
=
−
2 1
2 = −4, 3
A13
=
2 1
1 = 5, 3
同理可求得 A21 = 3, A22 = 0, A23 = −1, A31 = 1, A32 = 4, A33 = −3.
1 1
−1 1
1 1 0X1
−1 1
1 4 0 = 0
2 −1
3 5
2 1 1 3 2 1 2 1 1

逆矩阵的几种求法与解析 很全很经典

-1
-1
0 ù A22 ú û
两边求逆得
é I - A11-1 A12 ù é A11 ê ú ê I ë0 û ë0
A12 ù é A11-1 =ê A22 ú û ë 0 0 ù ú A22 -1 û 0 ù ú A22 -1 û
所以
é A11 ê0 ë
A12 ù é I - A11-1 A12 ù é A11-1 =ê úê A22 ú I û ë0 ûë 0 é A11 -1 =ê ë 0
其中A ij 是 A 中元素a ij 的代数余子式.
A21 A22 ... A2 n
... An1 ù ú ... An 2 ú ... ... ú ú ... Ann û
é A11 ê A 矩阵 ê 12 ê ... ê ë A1n
证明
A21 A22 ... A2 n
... An1 ù ú ... An 2 ú 1 称为矩阵A的伴随矩阵,记作A 3 ,于是有A -1 = A3. A ... ... ú ú ... Ann û
6.利用线性方程组求逆矩阵
若n阶矩阵A可逆,则A A -1 =E,于是A -1 的第i列是线性方程组AX=E的解, i=1,2,…,n,E是第i个分量是I的单位向量.因此,我们可以去解线性方程组AX=B, 其中B=(b 1 ,b 2 ,…,b n ) T , 然后把所求的解的公式中的b 1 ,b 2 ,…,b n 分别用 E 1 =(1,0,0,…,0), E 2 =(0,1,0,…,0), ……,
0 ù é 1 0 ... 0 ù ú 0 ú ê 0 1 ... 0 ú ú =I =ê ... ú ê... ... 1 ...ú ú ê ú A û ë 0 0 ... 1 û
同理可证BA=I. 由此可知,若A可逆,则A -1 =

逆矩阵的求法

逆矩阵的求法
设A是数域上的一个n阶矩阵,若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B,使得:AB=BA=E,则我们称B是A的逆矩阵,而A则被称为可逆矩阵。

注:E为单位矩阵。

逆矩阵怎么求
最简单的办法是用增广矩阵。

如果要求逆的矩阵是A,则对增广矩阵(AE)进行初等行变换,E是单位矩阵,将A化到E,此时此矩阵的逆就是原来E的位置上的那个矩阵,原理是A逆乘以(AE)=(EA逆)初等行变换就是在矩阵的左边乘以A的逆矩阵得到的。

性质定理
1、可逆矩阵一定是方阵。

2、如果矩阵A是可逆的,其逆矩阵是唯一的。

3、A的逆矩阵的逆矩阵还是A。

记作(A-1)-1=A。

4、可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆,并且(AT)-1=(A-1)T(转置的逆等于逆的转置)
5、若矩阵A可逆,则矩阵A满足消去律。

即AB=O(或BA=O),则B=O,AB=AC(或BA=CA),则B=C。

6、两个可逆矩阵的乘积依然可逆。

7、矩阵可逆当且仅当它是满秩矩阵。

逆矩阵的求法及逆矩阵的应用

逆矩阵的求法及逆矩阵的应用1. 前言在矩阵运算中,逆矩阵是一个重要的概念。

一个矩阵的逆矩阵是指,如果一个矩阵A乘上它的逆矩阵A^-1等于单位矩阵I,那么A就有逆矩阵。

逆矩阵经常用于解线性方程组、计算行列式和计算矩阵的特征值等方面。

本文将介绍逆矩阵的求法和逆矩阵的应用。

2. 求逆矩阵的方法要求一个矩阵的逆矩阵,需要满足两个条件:该矩阵是方阵且它的行列式不等于零。

下面介绍两种求逆矩阵的方法。

2.1. 初等变换法采用初等变换法求逆矩阵,需要构造一个n阶矩阵[AB],其中A 为待求矩阵,B为单位矩阵,即:[AB]=[A I_n]然后,对矩阵[AB]进行初等行变换,一直到[AB]变为[IBA']的形式,其中A'为A的逆矩阵。

由于[AB]=[A I_n],所以[IBA']=[I_n A^-1],即A的逆矩阵就构造出来了。

2.2. 公式法另一种求逆矩阵的方法是采用公式法。

设A为一个n阶矩阵,若它的行列式为D,那么它的伴随矩阵记为adj(A),则逆矩阵为A^-1=(1/D)adj(A)。

其中,adj(A)表示矩阵A的伴随矩阵,它的第i行第j列元素A_ij的代数余子式与(-1)^(i+j)的乘积。

3. 逆矩阵的应用逆矩阵在数学中有多种应用,这里只介绍几个典型的应用。

3.1. 解线性方程组逆矩阵可以用于求解线性方程组,解法如下:假设有n个未知数,n个方程,可将方程组表示为AX=B的形式,其中X为未知数向量,B为常数向量,A为系数矩阵。

如果系数矩阵A有逆矩阵,那么可以将方程组A^-1AX=A^-1B简化为X=A^-1B,即可求得未知数向量X。

3.2. 计算行列式和矩阵的特征值逆矩阵还可以用于计算行列式和矩阵的特征值。

设A为n阶方阵,它的逆矩阵为A^-1,则有:det(A)=det(A^-1)^-1λ是A的特征值,那么A的逆矩阵的特征值就是λ^-1。

3.3. 计算数据的逆矩阵逆矩阵也可以用于计算数据的逆矩阵。

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