关于伴随矩阵性质的探讨

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伴随矩阵的性质及应用汇总

伴随矩阵的性质及应用汇总

伴随矩阵的性质及应用汇总伴随矩阵,也被称为伴随矩阵、伴随方阵或伴随法方阵,是与一个给定的矩阵相关联的矩阵。

在线性代数中,伴随矩阵的性质及应用非常重要。

下面是对伴随矩阵的性质及应用的汇总。

一、伴随矩阵的基本性质:1.对于任意的n阶矩阵A,它的伴随矩阵存在且唯一2. 伴随矩阵的行列式等于原矩阵A的n次方,即,adj(A), = ,A,^(n-1)。

3. 如果原矩阵A是可逆的,则它的伴随矩阵也是可逆的,并且有逆矩阵的性质,即(adj(A))^(-1) = 1/,A, * adj(A)。

4. 伴随矩阵的转置等于原矩阵的伴随矩阵的转置,即(adj(A))^T = adj(A^T)。

二、伴随矩阵的应用:1. 伴随矩阵在求逆矩阵中的应用:利用伴随矩阵可以很方便地求解矩阵的逆。

对于可逆矩阵A,有A^(-1) = 1/,A, * adj(A)。

通过计算原矩阵的行列式和伴随矩阵,即可得到逆矩阵。

2. 伴随矩阵在线性方程组求解中的应用:对于线性方程组AX = B,如果矩阵A是可逆的,则可以通过左乘伴随矩阵满足(adj(A) * A)* X= adj(A) * B,进而求解出X的解。

3. 伴随矩阵在求解特征值和特征向量中的应用:矩阵A的伴随矩阵adj(A)与矩阵A一样具有相同的特征值,但是特征向量方向相反。

因此,可以通过求解伴随矩阵的特征值和特征向量来得到矩阵A的特征值和特征向量。

4. 伴随矩阵在向量夹角和投影中的应用:对于两个向量A和B,它们的夹角θ可以通过伴随矩阵求解得到,即cosθ = (A・B) / (,A,* ,B,) = (adj(A)・B) / (,A, * ,B,)。

此外,在向量的投影计算中也可以通过伴随矩阵来实现,即投影向量P = A * (adj(A)・B) / (adj(A)・A)。

综上所述,伴随矩阵具有独特的性质和广泛的应用。

它在求逆矩阵、线性方程组求解、特征值和特征向量求解、向量夹角和投影等方面发挥着重要的作用。

伴随矩阵的性质探讨

伴随矩阵的性质探讨

伴随矩阵的性质探讨伴随矩阵的性质探讨第二章伴随矩阵的性质探讨伴随矩阵是线性代数中的一个重要的基本概念,但教材中及大学学习中所给出的主要应用是在求方阵的逆矩阵上,而关于伴随矩阵本身的性质及其与原矩阵之间的关联,没有系统的讨论和研究.本文主要通过查找现有资料,整理归纳出伴随矩阵的一系列性质.主要研究内容:n阶矩阵A的伴随矩阵的行列式与秩;n阶矩阵A的伴随矩阵的可逆性,对称性,正定性,正交性,和同性,特征值,特征向量及其与原矩阵的关联;伴随矩阵之间的运算性质以及各性质在题目中的综合应用.一.伴随矩阵的定义a11a21设Aij是n阶矩阵A...an1a12a22...a22............a1n a2n中元素a的代数余子式,称矩阵...annA11A12 (1)A21A22 (2) (3)为A的伴随矩阵. ...Ann相关内容:《高等代数》(王萼芳石生明版)定义9在一个n阶行列式D中任意选定K行K列(K≤n),当K<n时,在D中划去这K行K列后余的元素按原来的次序组成的n-k级行列式M'称为K级子式M的余子式,其中K级子式M为选定的K行K列(K≤n)上的K2个元素按照原来的次序组成的一个K级行列式.(1)如果在M'前面加上符号......ik)(j1j2......jk)后称作M的代数余子式.二.伴随矩阵的性质a11a21A设...an1a12a22...a22............a1n A11a2nA* A12......ann A1nA21A22 (2) (3)...Ann2.1 伴随矩阵的基本性质定理2.1 n阶矩阵A可逆的充分必要条件是A非退化(即A0),当A可逆时,,其中A*为A的伴随矩阵.设A*为A的伴随矩阵,则AA*A*A AE 证明:由行列式按一行(列)展开的公式0A..................aA kikj A,k1AA AA 0AE...A注:A可逆时,A*AA 1 证毕.2.2 伴随矩阵的行列式A*(i)若A可逆,则A0,由性质1得,AA*AE,两边同时取行列式得即AA*A,又A0, 则A*A(ii)若A不可逆,则A*A0 综上所述,A* A 证毕.2.3伴随矩阵的秩的性质研究矩阵的秩是矩阵的重要特征定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那么D称为矩阵A的最高阶非零子式,数r称为矩阵A的秩,记做R(r).求矩阵A1解:由A14的秩.84=0,A的一个二阶子式8故R(A)2.定理2.3 n n矩阵A的行列式为零的充分必要条件是A的秩小于n.(《高等代数》王萼芳石生明版)若用R(A)表示矩阵A的秩,则有以下结论:设A是n阶矩阵,则R(A*)1,R(A)n;R(A)n1; R(A)n 1.证明:① R(A)n时,显然A0,由性质2知0,故R(A)n.② R(A)n1时,由定理知A0,性质1知AA*AE0, 即AA*0和A*的列向量全都为方程组AX0的解,又R(A)n1, 则其次方程组AX0的解向量组的和为n(n1) 1. 知A*的列秩为1,即R(A*) 1.i,j1,2,......n)③ R(A)n1,A*中任一元素A(都是0, ij因为A中不存在非零的n1阶子式,故R(A*)0. 证毕.2.4 伴随矩阵的伴随矩阵的性质为n阶矩阵,A*为A的伴随矩阵,则有特别情况有:当n2时,(A*)*证明:()i)当A可逆时,A0;又由性质1AA*A*A AE知(两边同时左乘(A*)1A*(AA1) 1 A*(当A不可逆时,A0,(A*)*0.2.5 n阶矩阵的伴随矩阵的可逆性可逆的定义:n阶矩阵称为可逆的,如果有AB BA E.(E为单位矩阵).伴随矩阵可逆性与原矩阵的可逆性有以下联系:性质5可逆的充分必要条件是A*可逆.证明:必要性.由性质1知,AA*A*A AE.若A可逆,则A非退化,即A0.(两边同时消去A,得由以上的可逆定义可知 A*是可逆的.充分性.即证A*可逆,则A可逆,此命题与其逆否命题"若A不可逆,则A*也不可逆"是等价的.由矩阵不可逆可知A0,则变为证明若A0,则A*0.这里我们用反正法.假设A*0,则A*可逆.由性质1知AA*AE0(两边同时右乘A*)有AA*(A*)10得A=0,所以A*=0,所以A*0与假设的A*0矛盾.故假设不成立,原命题成立.综上所述,A可逆的充分必要条件是A*可逆.证毕.2.6 n阶矩阵A的伴随矩阵的对称性对称定义:矩阵A...an1a12a22...a22............a1n a2n为对称矩阵,如果a a,...anni,j1,2,......n,且有A A性质6.若n阶矩阵A是对阵矩阵,则其伴随矩阵A*也为对称矩阵.证明如下:设为对称矩阵,可知A A,aij aji,且Aij Aji,可知A(A).即证得A*为对称矩阵.证毕.性质7.设A非退化,若A*为对称矩阵,则A也为对称矩阵.即证A A'.证明如下:A*对称可知A*(A*)'. A(A1)1(A [(A A'即A为对称矩阵.证毕.2.7 伴随矩阵 A*与原矩阵A的正定性之间的联系A)]((A))矩阵正定的定义:实对称矩阵A为正定的,如果二次型X'AX正定.又有,实二次型f x1,x2,......xn正定,如果对于任意一组不全为零的实数c2,都有f c1,c2,0性质8若n阶矩阵A是正定的,则A*也是正定的.证明:因为A是正定的,所以存在可逆矩阵B,使得 B'AB E, 则(B'AB)*E*E'***'****'又(BAB)BA(B)BA(B)E由正定的定义知A*也是正定矩阵.证毕.2.8 伴随矩阵A*的正交性与其原矩阵n阶矩阵A的正交性的关系矩阵正交的定义:n 阶实数矩阵A称为正交矩阵,如果A'A E.性质9 若A为正交矩阵,则A*也为正交矩阵.证明:A为正交矩阵,知A'A E, A*(A*)'A*(A')*(A'A)*E* E 由正交的定义知,A*也为正交矩阵.证毕.2.9 伴随矩阵A*的特征值的性质性质10 设为n阶矩阵A(A可逆)的特征值,则其伴随矩阵A*的特征值1与的关系为1证明:设是A的特征值,是A的属于特征值A的特征向量.则有A两边同时左乘A*有A*A A*A*由性质1AA*AE知上式变为A A*得A*由A的特征值的性质可知证毕.即为A*的特征值.推广:性质11 若1,2,......值,则其伴随矩阵的特征值为n为n阶矩阵A(A可逆)的特征,.......(i1,2,......n)是A的特征向量)证明:由题意知有A i i i(i1,2,......n两边左乘A*,知A*A i A*i i 即A i iA i ,得为A*的特征值.,......即A*的特征值是证毕..(i1,2,......n)2.10 伴随矩阵的运算性质性质12 (A')*(A*)'.a21证明:设n阶矩阵A...an1a12a22...a22............a1n a2n则 ...annA11A12 (1)A21A22 (2) (3)An1A11(A*)'21......Ann An1A12A22...An2...............Anna11a12'A (1)a21a22 (2)............an1A11(A')*21......ann An1A12A22...An2...............Ann其Aij(i,j1,2,......n)是A中元素aij的代数余子式,由结果分析知(A')*(A*)'.证毕.性质13 设A为n n1阶方阵,k为任意非零常数,则kA证明设A aij,,可知 kannA. kkn1A11n1性质14 (AB)*B*A* 证明:由性质1知,A*知(AB)*AB(AB)1ABB1A1AB*A1B*A* 证毕.......Am(m2),则推广性质15 n阶矩阵A1,A2,(A1,A2,......Am)(Am)(Am1)......A2A1,证明过程同性质13的过程.推广性质16 (Am)*(A*)m 证明:令A1A2......Am A,则AA1A2......Am(A1A2......Am)(Am)(Am1)......A2A1(A).性质17 上(下)三角矩阵的伴随矩阵仍为上(下)三角矩阵.a11a21a n1a12a22an2,当i j时,aij0.直接计算得,ann证明设A aij n nA0,iA21A220, Ann则A*亦为上三角矩阵.同理可证,若A为下三角矩阵,则A*也为下三角矩阵. 证毕.性质18 若矩阵A与B合同,且A与B可逆,则A*与B*也合同.证明因为A与B合同,所以存在可逆矩阵P使PTAP B.又A与B可逆,则有 ,即CA1CT B 1.其中C P 1.又PTAP PA B,则PC AA1PC BB1,即QTA*Q B*,其中Q PC是可逆矩阵.故A*与B*也合同.三.伴随矩阵的性质在题目中的综合应用41 例3.1 设A00 求(A3E) 1 5040005001300 21 解:A3E0200A3E111 2 又(A3E)0000E1例3.2 设三阶实数矩阵A(A非退化)的特征值为11,24,3 1. 求①2(A1)23A* ②2A*A2的值.此题目应用知识:A1,f(A),A*与A的特征值的关系.解:由题目条件先知为A的特征值,则性质10可知,A*的特征值为为A1特征值,f()为f(A)的特征值.①设x为A的特征向量,则知Ax x,得(2A)x2x,3Ax3则(2(A1)23A*)x(又有A12,31(4)(1) 4. 然后将4代入(),得到式子(将1,2,3分别代入(*)得2(A1)2-3A*的特征向量分别是110,2②设x为A特征向量,则(2A*)x2所以(2A*A2)x(,可知(2A*)的特征值分别为9,14,-7.故,2A*A2914(-7)-882.。

关于伴随矩阵性质的探讨

关于伴随矩阵性质的探讨

关于伴随矩阵性质的探讨伴随矩阵,也称作伴随矩阵、伴随阵或伴随矩阵,是在线性代数中一个重要的概念。

在矩阵理论和线性代数中,对于任意一个n阶矩阵A,我们可以定义它的伴随矩阵Adj(A),也表示为A*。

伴随矩阵的定义是:对于一个n阶矩阵A,它的伴随矩阵Adj(A)是一个n阶矩阵,它的每一个元素都等于A的代数余子式的代数余子式时,这个元素的行号与列号之和为偶数次时,其代数余子式乘以(-1)。

如果行号与列号之和为奇数次时,元素值不变。

伴随矩阵在许多应用中起着重要的作用,它有许多重要性质值得探讨。

1. 伴随矩阵的行列式等于原矩阵的行列式的n-1次方乘以n-1的阶乘。

即det(A*) = det(A)^(n-1) * (n-1)!2. 如果一个矩阵A可逆,那么它的伴随矩阵也是可逆的,且(Adj(A))^-1 = (A^-1)*,其中A^-1表示A的逆矩阵。

3.如果一个矩阵A的伴随矩阵是可逆的,那么A也是可逆的。

这可以通过用伴随矩阵左乘A的逆矩阵来证明。

4.如果一个矩阵A是一个方阵,且它的伴随矩阵与A可交换(即A*·A=A·A*),那么A是一个可逆矩阵。

5.如果两个矩阵A和B的乘积等于一个单位矩阵I,那么它们的伴随矩阵也满足(A·B)*=B*·A*。

这个性质对于求解线性方程组等问题非常有用。

6.伴随矩阵的积与转置的关系:(A·B)*=B*·A*。

这个性质说明了两个矩阵相乘后的伴随矩阵等于倒序相乘后的伴随矩阵,即A和B的伴随矩阵相乘的结果等于B的伴随矩阵和A的伴随矩阵相乘的结果。

7. 伴随矩阵的伴随矩阵等于原矩阵的(n-2)次方乘以(n-2)的阶乘。

即(Adj(A)) = (Adj(Adj(A))) = A^(n-2) * (n-2)!通过以上性质的探讨,我们可以看到伴随矩阵在矩阵的求逆、线性方程组的求解等问题中起着重要的作用。

它可以帮助我们简化计算过程,快速得到结果。

伴随变换与伴随矩阵的性质与应用

伴随变换与伴随矩阵的性质与应用

伴随变换与伴随矩阵的性质与应用伴随变换与伴随矩阵是线性代数中重要的概念,它们在矩阵论和线性变换的理论中有着广泛的应用。

本文将探讨伴随变换与伴随矩阵的性质以及它们在实际问题中的应用。

一、伴随变换的定义与性质伴随变换是指在线性空间中,给定一个线性变换T,其伴随变换T*是一个线性变换,满足对于任意的向量u和v,有内积的性质:(T(u), v)= (u, T*(v))其中(,)表示内积。

伴随变换的性质包括:1. 线性性质:对于任意的向量u和v,以及任意的标量a和b,有T*(au+bv) = aT*(u) + bT*(v)。

2. 对偶性质:如果存在一个向量w,使得对于任意的向量u,有(T(u), v)= (u, w),则称w为T的伴随向量,记作w=T*(v)。

伴随变换的作用是根据给定的线性变换T,求解其对应的伴随向量。

二、伴随矩阵的定义与性质对于一个线性变换T,如果存在一个矩阵A,使得对于任意的向量u和v,有 T(u) = Av,则称矩阵A为线性变换T的矩阵表示。

伴随矩阵B是指对于给定的矩阵A,存在一个矩阵B,使得(AB)^T =BA^T,其中()^T表示矩阵的转置。

伴随矩阵的性质包括:1. 转置性质:伴随矩阵的转置等于原矩阵的伴随矩阵的转置,即(A^T)^T = A*。

2. 乘法性质:对于两个线性变换T和S,其伴随矩阵分别为A和B,则对应的复合变换的伴随矩阵为BA,即(TS)* = B*A。

三、伴随变换与伴随矩阵的应用伴随变换与伴随矩阵在实际问题中有各种各样的应用。

下面以几个例子来说明其应用。

1. 线性变换的正交性判断:对于给定的线性变换T,可以通过求解其伴随变换T*,再判断T和T*的关系来确定T是否是正交变换。

如果T和T*相等,则T是正交变换;如果T和T*互为逆变换,则T是酉变换。

2. 矩阵的相似性判断:对于给定的两个矩阵A和B,可以通过求解其伴随矩阵A*和B*,再判断A*和B*的关系来确定A和B是否相似。

伴随矩阵与伴随变换的定义与性质

伴随矩阵与伴随变换的定义与性质

伴随矩阵与伴随变换的定义与性质伴随矩阵是线性代数中一个重要的概念,它与伴随变换有着密切的关系。

本文将介绍伴随矩阵和伴随变换的定义与性质,并探讨它们在矩阵理论与线性变换中的应用。

一、伴随矩阵的定义给定一个n阶矩阵A=(a_ij)。

我们定义A的伴随矩阵Adj(A)为A的代数余子式矩阵的转置矩阵,即Adj(A) = (C_ij)T,其中C_ij是A的代数余子式。

二、伴随变换的定义根据伴随矩阵的定义,我们可以引入伴随变换的概念。

给定一个n 维向量空间V上的线性变换T,我们定义其伴随变换为V上的另一个线性变换T*,其中对于任意向量v∈V,有(T*v, u) = (v, T*u),这里(u, v)表示内积。

三、伴随矩阵的性质1. 伴随矩阵的秩与原矩阵的秩相等。

证明:设A为一个n阶矩阵,rank(A)=r。

对于任意的n阶矩阵B,有rank(B)≥ rank(A)。

因此,我们只需证明rank(Adj(A)) ≤ rank(A)。

首先,矩阵A的伴随矩阵的任意一列都可以由A的列向量线性表示,因此rank(Adj(A)) ≤ rank(A)。

其次,由于A的伴随矩阵的每一行都由A的行向量线性表示,因此rank(Adj(A)) ≤ rank(A)。

综上所述,rank(Adj(A)) ≤ rank(A),即rank(Adj(A)) = rank(A)。

2. 伴随矩阵的秩与伴随变换的秩相等。

证明:对于伴随矩阵Adj(A),我们可以定义一个新的线性变换T_1,其矩阵表示为Adj(A)。

根据伴随矩阵的定义,我们可以得到T_1为T的伴随变换。

根据伴随变换的定义,我们知道rank(T_1) = rank(T)。

同时,根据伴随矩阵的性质1,我们知道rank(Adj(A)) = rank(A)。

因此,我们有rank(T_1) = rank(Adj(A)) = rank(A)。

3. 伴随变换的伴随变换是原变换自身。

证明:设T为V上的一个线性变换,其伴随变换为T*。

谈谈伴随矩阵的性质及其应用

谈谈伴随矩阵的性质及其应用

谈谈伴随矩阵的性质及其应用摘要:线性代数是高等院校理工科学生必学的一门课程,其中矩阵理论在线性代数中占有十分重要的地位,而矩阵的运算也是数值分析领域中具有极其广泛的应用。

然而,在现行的教材中都出现过方阵的伴随矩阵的概念,但是大多编者和教材并没有对伴随矩阵进行过全面的探究。

我们知道矩阵的伴随矩阵是一个十分重要的概念.它有很多重要的性质,并且有及其广泛的应用。

所以系统的去分析伴随矩阵的性质和运算,具有十分重要的意义。

本文对于伴随矩阵常用的性质做了归纳与总结,然后介绍了矩阵的伴随矩阵一些常见的应用。

关键词:伴随矩阵;逆矩阵;矩阵的秩;线性代数在线性代数讨论矩阵的逆时,为了求可逆矩阵的逆矩阵,我们引入了矩阵的伴随矩阵的概念,用伴随矩阵的性质推得了矩阵可逆的充要条件,并由此推出了求逆矩阵的公式。

但由于用定义计算逆矩阵比较繁琐,所以,在实际计算中,通常我们一般利用矩阵的初等变换求它的逆矩阵。

然而,伴随矩阵及其性质的重要性不仅仅在讨论矩阵的逆时用到,它在讨论矩阵的行列式,矩阵的秩以及矩阵的特征值等等,都有其广泛的应用。

下面,我们首先给出矩阵的伴随矩阵的概念,然后讨论一下伴随矩阵的性质,最后,探讨伴随矩阵性质的一些应用。

1.伴随矩阵的概念定义:设是一个n阶方阵,为中元素的代数余子式,称n 阶矩阵为n阶矩阵的伴随矩阵。

1.伴随矩阵的性质性质1. ;注:这是n阶矩阵的伴随矩阵的一个非常重要的性质,一般情况下,只要涉及到有关伴随矩阵的命题,都是从这个性质作为切入点展开讨论。

至于这个性质的证明,只要利用矩阵的乘法即行列式的性质直接验证即可。

由性质1,易推得如下性质2至性质7.性质2. 如果,则;性质3. (1);(2);(3)性质4. 如果为对称矩阵,则也是对称矩阵;性质5. ;性质6. ,(其中为阶方阵)性质7. 如果可逆,则也可逆,且;性质8. 设为n阶方阵,则;证明:如果,则,由性质1可知,在等式两边取行列式可得,由此推得,从而;如果,则,由性质1可知,由此可知得列向量都是齐次线性方程组的解,又由于,可知,齐次线性方程组的基础解系含有个解向量,因此,;如果,则的每一个元素,也即为零矩阵,故。

浅谈伴随矩阵的若干计算

浅谈伴随矩阵的若干计算

浅谈伴随矩阵的若干计算伴随矩阵,也称为伴随矩阵、伴随方阵或伴随矩阵,是矩阵理论中的重要概念之一、在线性代数中,伴随矩阵是一个与给定矩阵相关联的矩阵。

伴随矩阵的定义对于一个n阶矩阵A(A是一个方阵),如果能找到另一个n阶矩阵C,使得AC = CA = ,A,·In(,A,表示矩阵A的行列式,In表示n阶单位矩阵),那么矩阵C就是矩阵A的伴随矩阵,记作adjA。

1.伴随矩阵的性质(1)伴随矩阵的秩等于原矩阵的秩。

(2)伴随矩阵的行列式等于原矩阵的行列式的n-1次方。

(3)如果矩阵A是可逆矩阵,那么伴随矩阵也是可逆矩阵,并且(adj A)-1 = 1/,A,·adj A。

(4)如果矩阵A的所有元素都是整数,那么它的伴随矩阵的所有元素都是整数。

(5)如果矩阵A与矩阵B相似,那么它们的伴随矩阵也相似。

2.伴随矩阵与逆矩阵的关系在线性代数中,一个矩阵是可逆的,当且仅当它的行列式不等于0。

如果一个矩阵A的行列式不等于0,那么它有一个逆矩阵A-1,且(A-1)·A=A·(A-1)=In。

利用伴随矩阵可以依据行列式计算矩阵的逆矩阵。

如果一个矩阵A是可逆的,那么它的伴随矩阵adj A满足(adj A)·A = A·(adj A) = ,A,·In。

因此,A-1 = 1/,A,·adj A。

3.利用伴随矩阵计算矩阵的行列式由伴随矩阵的定义可知,对于一个n阶矩阵A,其伴随矩阵adj A满足(adj A)·A = A·(adj A) = ,A,·In。

因此,若已知矩阵A的伴随矩阵adj A,可以利用(adj A)·A = ,A,·In来求解,A。

A,= (adj A)·A4.利用伴随矩阵求解线性方程组给定一个线性方程组Ax=b,其中A是一个n阶方阵,x和b为n维列向量。

假设A是可逆的,那么方程组的解为x=A-1·b。

伴随矩阵与原矩阵关系

伴随矩阵与原矩阵关系

伴随矩阵与原矩阵关系介绍在线性代数中,矩阵是一种重要的数学工具,常用于表示线性方程组、线性映射和线性变换等。

矩阵的伴随矩阵是一种特殊的矩阵,与原矩阵有着一定的关系。

本文将详细探讨伴随矩阵与原矩阵的关系,介绍伴随矩阵的定义、性质和应用。

伴随矩阵的定义伴随矩阵,也称为伴随矩阵、复共轭转置矩阵或Hermitian转置矩阵,是指对于一个复矩阵A,将其每个元素取复共轭并转置得到的矩阵,通常用符号A*表示。

对于一个m×n的复矩阵A=(a_{ij}),其伴随矩阵A*=()T。

其中,表示a_{ij}的复共轭,T表示转置。

伴随矩阵与原矩阵的关系伴随矩阵与原矩阵之间有着一些重要的关系。

下面将介绍几个常见的关系。

1. 基本关系对于一个复矩阵A和B,有以下基本关系成立:•(A^)^ = A•(A+B)^* = A^* + B^*•(kA)^* = A^其中,A^表示矩阵A的伴随矩阵,k是一个复数。

2. 伴随矩阵的性质伴随矩阵具有以下重要性质:•(AB)^* = B^A^•(A^)^n = (A n)(n为正整数)•A是Hermitian矩阵(即A=A^*)当且仅当A的所有特征值为实数•A是正规矩阵(即AA^=A^A)当且仅当A可对角化为实对角阵3. 伴随矩阵的应用伴随矩阵在线性代数和数学物理等领域具有广泛的应用,下面介绍几个典型的应用。

3.1. 线性方程组的解法通过求解伴随矩阵的线性方程组,可以求解原矩阵的线性方程组。

设A为一个m×n的复矩阵,X为一个n×1的向量,B为一个m×1的向量,可表示为AX=B的线性方程组。

则该线性方程组的解为X=(A^){-1}B,其中,A为A的伴随矩阵。

3.2. 矩阵的共轭转置伴随矩阵也可以表示矩阵的共轭转置。

对于一个复矩阵A,其共轭转置矩阵为A^*。

通过求解伴随矩阵,可以得到原矩阵的共轭转置。

3.3. 矩阵的特征值和特征向量伴随矩阵与原矩阵具有相同的特征值,但不一定有相同的特征向量。

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关于伴随矩阵性质的探讨1引言矩阵是高等代数的重要组成部分,是许多数学分支研究的重要工具.伴随矩阵作为矩阵中较特殊的一类,其理论和应用有自身的特点.设n 阶矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n n n a a a a A 1111,()n j i 2,1,= 是A中元素ij a 的代数余子式,称矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn n n A A A A A 1111*为A 的伴随矩阵[]1(176)P .在大学本科的学习中,伴随矩阵只是作为求解逆矩阵的工具出现的,并没有进行深入的研究.本文分类研究了伴随矩阵的性质,并给出了证明过程,得到一系列有意义的结果.从而使高等代数中的重要概念——伴随矩阵比较完整地呈现在我们面前.2伴随矩阵的性质2.1伴随矩阵的基本性质 性质1[]2(5253)P P - E A AA A A ==**性质2 若0=A ,则0*=AA . 性质3 1*-=n AA .证明 由性质E A AA =*得E A AA =*, 从而 nA A A =*,两边同时左乘1-A得1*-=n AA ,即为所证.2.2可逆性质性质4 若A 可逆,则1*-=A A A (或*11A A A--=).证明 由性质1,E A AA =*两边同时左乘1-A 得E A A AA A 1*1--=,即 *111*A A AA A A ---==.性质5 若A 可逆,则*A 可逆且()A A A11*--=.证明 若A 可逆,即0,01*≠=≠-n AA A ,从而*A 可逆又有性质4得()()A A A A A1111*----==.性质6[3](124)P 若A 可逆,则()A A An 2**-=.证明 由性质1得()E A AA ****=,A 可逆,*A 也可逆,两边同时左乘()1*-A 得()()A AAA AA A A n n 2111****----===.性质7[4](181183)P P - 若A 可逆,则()()*11*--=A A .证明 由性质5得()A A A 11*--=, 由性质1得()E A A A 1*11---=. 两边同时左乘A 得()()1*1*1---==A A A A .2.3运算性质性质8 若A 可逆,k 为非零常数,则()*1*A k kA n -=.证明 由性质1得()()E kA kA kA =*,两边同时左乘()1-kA 得()()()*111111*A k A A k A k A k kA kA kA n n n ------====.性质9 若,A B 均为n 阶可逆方阵,则()***A B AB =.证明 由已知条件可得0≠A ,0≠B .从而可得0≠AB 也就是AB 可逆得()()()*11*11AB BAAB ABAB ----==,又因为()*1*1111A A B B A B AB -----==,由以上可得()***.AB B A =推论 若1321,,,,-t t A A A A A 均为同阶可逆矩阵,则()*1*2*3*1**1321A A A A A A A A A A t t t t --=.2.4特殊矩阵的伴随矩阵的性质性质10 若A 对称,则*A 亦对称.证明 因为A 是对称的,即,TA A =从而可得()()()()()**111*A A A A A A A A A TTTTT=====---,所以*A 是对称的.性质11 A 可逆,若*A 为对称矩阵,则A 为对称矩阵. 证明由题中所给条件可得()()()()T TT A A A A AA AA =⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡===--------11*11*1111.性质12 单位矩阵E 和零矩阵O 的伴随矩阵均为本身,即00,**==E E . 性质13 若A 可逆,则()()TT A A **=.证明 由性质1得()E A A A T T T=*,又由A 可逆,故T A 也可逆,两边同时左乘()1-T A 得()()()()()TTTT T T A A A A A A A A *111*====---.性质14 A 为n 阶反对称矩阵,则当n 为奇数时,*A 是对称矩阵;当n 为偶数时,*A 为反对称矩阵.证明 因()()*1*1A A n --=-,A A T -=由上一性质可知,()()()()*1***1A A A A n T T--=-==,所以,当n 为奇数时,()**A A T=,此时*A 是对称矩阵;当n 为偶数时,()**A A T-=,此时*A 是反对称矩阵.2.5伴随矩阵秩的性质性质14 设A 为n ()2≥n 阶方阵,证明 ⎪⎩⎪⎨⎧-<-===1)(,01)(,1)(,)(*n A r n A r nA r n A r .证明 当秩n A =时,即A 为非奇异时,由于01*≠=-n AA ,故*A 也是非奇异的,即秩 n A =*;当秩1A n =-时,有0A =,于是*0AA A E ==,从而,秩1*≤A .又秩1A n =-,所以至少有一个代数余子式0,ij A ≠ 从而又有秩* 1.A ≥于是,秩*1.A =当秩1A n <-时, 0*=A ,即此时秩*0A =.性质15 设n 阶方阵A 是可逆的,那么*A 可表示为A 的多项式.证明 A 的多项式为()0111a a a f n n n ++++=--λλλλ .因A 可逆,所以()010≠-=A a n由哈密顿-凯莱定理知()0=A f ,即00111=++++--E a A a A a A n n n ,故()E A E a A a A a n n n =+++----12111 , 右乘*A ,得()*1211A E a A a A a A n n n =+++---- , 故()()E a A a AA n n n n 12111*1+++-=---- .2.6伴随矩阵特征值的性质性质16 若λ为n n A ⨯的一个特征值,则1A λ-为*A 的特征值.证明 由条件知,有非零向量X 满足X AX λ=.则111,X A X A X X λλ---==. 从而11A A X A X λ--=,*1A X A X λ-=,也就是1A λ-为*A 的一个特征值. 2.7自伴随矩阵定义 若*A A =,则称A 为自伴随矩阵.性质17[]5()15P 关于自伴随矩阵的性质:(1) 零矩阵,单位矩阵均为自伴随矩阵;(2) 两自伴随矩阵之积为自伴随矩阵的充分条件为两矩阵可换; (3) 若A 为自伴随矩阵,则()21≥=-n A An ;(4) 若A 为自伴随矩阵,则(1,2,)kA k =也为自伴随矩阵;(5) 若A 为非奇异自伴随矩阵,则1A -也为自伴随矩阵;(6) 若A 为自伴随矩阵,则TA 也为自伴随矩阵. 2.8 伴随矩阵的继承性性质18 设,A B 为n 阶矩阵,则有 (1)若A 与B 等价,则*A 与*B 也等价;(2)若A 与B 合同,且A 与B 可逆,则*A 与*B 也合同;证明 因为矩阵A 与B 合同,则存在可逆矩阵P ,使B AP P T =,又A 与B 可逆,则()1111----=B P A P T,即11--=B C A C T ,其中()TP C 1-=,又B A P =2,则()()11**--=B B C P A A CP T,即**B Q A Q T =,其中C P Q =是可逆矩阵,故*A 与*B 也合同.(3)若A 与B 相似,则*A 与*B 也相似;证明 当A 可逆时,因为A 与B 相似,则B A =,且存在可逆矩阵P ,使得B AP P =-1.又A 与B 可逆,上式两边取逆,得111---=B P A P ,则有()111---=BB P A A P,即**1B P A P =-,说明*A 与*B 相似.当A 不可逆时,由B AP P =-1知,B 也不可逆,所以必存在0>δ,当()δ,0∈t 时,使0,0≠+≠+B tE A tE ,令.,11B tE B A tE A +=+=那么0,011≠≠B A ,且()()PA PP A tE PAP P P tE P AP P tE B tE B 1111111-----=+=+=+=+=则又由,*11*1P A P B -=即()()P A tE P B tE *1*+=+-,上式两端矩阵的元素都是关于t 的多项式,由于当()δ,0∈t 时,对应的元素相等,所以对于任意t 上式都成立.取0=t 时,**1B P A P =-,即*A 与*B 相似.(4)若A 能相似对角化,则*A 也能相似对角化; (5)若A 是正交矩阵,则*A 也是正交的.证明 因为A 为正交矩阵,则E A A A T==,12,于是()()()()()()EE AA AA A AA A A A A A A A T T TTT======--------1111211211**故*A 也是正交矩阵.3 相关例题例1设A 为三阶矩阵,A 的特征值为1,3,5.试求行列式*2A E -. 解 因为135,A =⨯⨯由性质16知道,*A 的特征值分别为1553.,, 于是*2A E -的特征值分别为15213523,32 1.-=-=-=, 故*2133139A E -=⨯⨯=.例2 求矩阵A 的伴随矩阵*A ,其中110430103A -=-. 解 矩阵A 的特征多项式为:()25423-+-=-=λλλλλA E f因 020a =-≠,所以A 可逆.由性质知()()11302826541213*---=+--=-E A AA .例3 已知三阶矩阵A 的逆矩阵为1111121113A -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,试求伴随矩阵*A 的逆矩阵.解 由性质5得()A A A11*--=,由()11A A --=用伴随矩阵法或初等行变换易求得⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=2102101121125A ,又因为23111211111=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-A,从而可得()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----===---101022125111*A A A A A .例4 若A ,B 均为偶数阶同阶可逆矩阵,且有相同的伴随矩阵,试证A B =.证明 由性质4得,1*-=A A A , 1*-=B B B ,可知11A A B B --=, 也就是11--=B B A A ,11n n A A B B --=, 由11n n AB --=(n 为偶数可得1n -为奇数)从而B A =.例5 已知三阶矩阵()33⨯=ij a A 满足条件:(1)()3,2,1,==j i A a ij ij ,其中ij A 是ij a 的代数余子式;(2)011≠a ,求A .解 由条件(1)和性质3知,T A A =*,则2*A A AA T===,所以0=A 或1=A .又0212132122111112121111≠++++=+++=n n n a a a a A a A a A a A ,故1=A .参考文献:[1] 北京大学数学系几何与代数教研室代数小组.高等代数[M].北京:高等教育出版,1988 [2] 同济大学数学教研室.线性代数3版[M].北京:高等教育出版,1999 [3] 钱吉林,高等代数题解精粹[M].北京:中央民族大学出版社,2002[4] 蔡剑芳,钱吉林,李桃生.高等代数综合题解[M].武汉:湖北科技出版社,1986 [5] 王航平,伴随矩阵的若干性质.中国计量学院学报[J].2004,03 [6] 张禾瑞,高等代数[M].北京:人民教育出版社,1979 [7] 陈景良,陈向晖.特殊矩阵[M].北京:清华大学出版社,2001 [8] 卢刚,线性代数2版[M].北京:高等教育出版社,2004 [9] 王品超,高等代数新方法[M].济南:山东教育出版社,2001 [10] 扬子胥,高等代数习题解[M].济南:山东科学技术出版社,2003 [11] Farkas L,Farkas M.线性代数及其应用[M].北京:人民教育出版社,1981。

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