矩阵可逆性总结

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二阶矩阵的可逆矩阵

二阶矩阵的可逆矩阵

二阶矩阵的可逆矩阵
摘要:
一、可逆矩阵的定义
二、二阶矩阵的可逆矩阵判定方法
三、二阶矩阵可逆性的几何解释
四、可逆矩阵的性质与应用
正文:
二阶矩阵的可逆矩阵
矩阵是一种特殊的数学工具,广泛应用于各种领域。

在矩阵的研究中,可逆矩阵是一个重要的概念。

本文将重点介绍二阶矩阵的可逆矩阵及其相关性质。

一、可逆矩阵的定义
一个n阶方阵A,如果存在一个非奇异矩阵P,使得A和P的乘积AP是一个n阶单位矩阵,那么我们就称矩阵A是可逆的,P是A的可逆矩阵。

二、二阶矩阵的可逆矩阵判定方法
对于二阶矩阵,我们可以通过行列式来判断其是否可逆。

具体来说,如果二阶矩阵A的行列式|A|不等于0,那么矩阵A就是可逆的。

三、二阶矩阵可逆性的几何解释
从几何角度看,一个二阶矩阵可逆,意味着它能够将一个平面上的二维向量变换为另一个平面上的二维向量,且变换前后两个平面上的向量场是平行的。

四、可逆矩阵的性质与应用
可逆矩阵有许多重要的性质,如能逆矩阵一定能进行行列变换,能进行逆变换的矩阵一定是可逆矩阵等。

在实际应用中,可逆矩阵被广泛应用于线性方程组的求解,矩阵的对角化等问题中。

以上就是关于二阶矩阵的可逆矩阵的介绍。

可逆矩阵的性质与应用

可逆矩阵的性质与应用

可逆矩阵的性质与应用矩阵是数学中的一个基础概念,可逆矩阵是其中一个重要的概念,它在矩阵运算和计算机图形处理等领域中有着广泛的应用。

本文旨在介绍可逆矩阵的性质与应用,为读者理解和掌握相关知识提供一些帮助。

一、可逆矩阵的定义和性质可逆矩阵的定义很简单,一个n阶矩阵A,如果存在另一个n 阶矩阵B,使得AB=BA=E(其中E为单位矩阵),则称A为可逆矩阵,B为A的逆矩阵。

这也可以写成A×B=E或者B×A=E的形式。

可逆矩阵有一些重要的性质:1. 可逆矩阵是方阵:因为可逆矩阵的定义涉及到乘法,所以一个矩阵只有在行数等于列数(方阵)时才能有逆矩阵。

2. 可逆矩阵的逆是唯一的:因为只有一个矩阵能与原矩阵乘积结果为单位矩阵,所以A的逆矩阵B也是唯一的。

3. 可逆矩阵的转置仍是可逆矩阵:若A为可逆矩阵,则A的转置矩阵也是可逆矩阵。

4. 可逆矩阵的乘积仍是可逆矩阵:若A和B都是可逆矩阵,则它们的乘积AB也是可逆矩阵,并且(AB)的逆等于B的逆乘A的逆,即(AB)的逆=B的逆×A的逆。

5. 非零行列式的矩阵都是可逆矩阵:如果一个n×n的矩阵A行列式不为零,则A一定是可逆矩阵。

6. 可逆矩阵的行列式也为非零值:如果一个n×n的矩阵A可逆,则它的行列式也不为零。

二、可逆矩阵的应用可逆矩阵在线性代数、微积分、计算机图形学等领域中有着广泛的应用,下面简单介绍几个常见的应用。

1. 线性方程组的解法解线性方程组的基本方法就是利用矩阵的逆,假设有线性方程组Ax=b,其中A是一个可逆的矩阵,b是一个n维列向量,x是一个n维未知向量。

则可以用逆矩阵求解,即x=A⁻¹b。

2. 矩阵的求逆求一个矩阵的逆矩阵是很有用的,因为它可以用来解线性方程组、求解矩阵特征值、计算行列式等。

可以使用高斯-约旦消元法来计算逆矩阵,但是这个方法很慢而且需要做很多运算。

如果使用矩阵的初等变换的话,可以快速求解。

矩阵可逆的条件

矩阵可逆的条件

谢谢观看
Docs
矩阵秩的计算方法
• 矩阵秩的计算可以通过高斯消元法、初等变换等方法进 行 • 计算矩阵秩时,可以先将矩阵A化简为行阶梯形式或行最 简形式
矩阵秩的应用
• 矩阵秩在解线性方程组、计算矩阵的逆矩阵等方面具有 重要作用 • 矩阵秩还可以用于判断矩阵的性质,如线性无关性、秩 相等性等
05
线性方程组的解与矩阵可逆性
矩阵可逆条件的探讨
CREATE TOGETHER
DOCS
01
矩阵的基本概念及性质
矩阵的定义与类型
矩阵的定义
• 矩阵是一个线性方程组的系数和常数项组成的数组 • 矩阵中的每个元素都是一个数
矩阵的类型
• 数值矩阵:矩阵中的元素都是数值 • 符号矩阵:矩阵中的元素都是符号 • 对角矩阵:矩阵中对角线上的元素相等,其余元素都为零 • 单位矩阵:主对角线元素为1,其余元素为0的方阵 • 零矩阵:所有元素都为0的方阵
矩阵的基本性质
矩阵的加法
• 交换律:A+B=B+A • 结合律: (A+B)+C=A+(B+C) • 数乘律: k(A+B)=kA+kB
矩阵的减法
• 交换律:A-B=B-A • 结合律:(A-B)-C=A(B+C) • 数乘律:k(A-B)=kA-kB
矩阵的乘法
• 不满足交换律:AB≠BA • 结合律:(AB)C=A(BC) • 数乘律:k(AB)=kA(B)
线性方程组的解与矩阵可逆性的关系
线性方程组的解与矩阵可逆性的关系
• 矩阵A可逆时,线性方程组有唯一解 • 矩阵A不可逆时,线性方程组无解或无穷多解
线性方程组解的计算与矩阵可逆性的判断

可 逆 矩 阵

可 逆 矩 阵
解 由A2-A+E=O可得A-A2=E,利用矩阵乘法运算法则可得 A-A2=A(E-A)=(E-A)A=E 由定义2-11可知A可逆,且A-1=E-A.
可逆矩阵
二、 矩阵可逆的充要条件
在数的运算中,并不是所有的数都有倒数, 只有非零的数才有倒数.类似地,不是所有的n阶 方阵A都存在逆矩阵,如零矩阵就不可逆(因为 任何矩阵与零矩阵的乘积都是零矩阵).我们接 下来要解决的问题就是:n阶方阵A在什么条件下 可逆?如果可逆,又如何求它的逆矩阵?为此先 介绍一个转置伴随矩阵的概念.
可逆矩阵
因为如果A有两个逆阵B1和B2,根据定义211,有
AB1=B1A=E,AB2=B2A=E 于是 B1=B1E=B1(AB2)=(B1A)B2=EB2=B2 这说明A的逆矩阵是唯一的,我们规定A的逆 矩阵记作A-1,则有 AA-1=A-1A=E
可逆矩阵
【例2-13】
若方阵A满足等式A2-A+E=O,问A是否可逆,若可逆,求出 其逆阵.
可逆矩阵
性质2-5
可逆矩阵
可逆矩阵
【例2-17】
可逆矩阵
故Λ-1=B.
谢谢聆听
可逆矩阵
【例2-16】
证明:若A,B是同阶方阵,且满足AB=E或BA=E,则 A,B都可逆,且
A-1=B,B-1=A 证明 由A,B是同阶方阵且AB=E可得|AB|=|||B|=|E|=1. 所以|A|≠0,|B|≠0.由定理2-1知A,B都可逆.
可逆矩阵
在等式AB=E的两边同时左乘A-1,可得A1(AB)=A-1E,即A-1=B.
(A1A2…Ak)-1=A-1k…A-12A-11
性质2-3
可逆矩阵
若A可逆,则AT也可逆,且有(AT)-1=(A-1)T. 因为A可逆,所以存在A-1,使AA-1=E,于是根据 矩阵的转置运算规律,有 AT(A-1)T=(A-1A) T=ET=E 则AT可逆,且(AT)-1 =(A-1)T.

可逆矩阵264191

可逆矩阵264191
高等代数
1 1 1

设A 2 1
0
求 A1
1 1 0
1 1 1 1 0 0
解 A I 2 1 0 0 1 0
1 1 0 0 0 1
r2 2r1
r3 r1
1 0
1 1
1 2
1 2
0 1
0 0
0 2 1 1 0 1
r1 r2 r3 2r2
(1)r2
1 0
0 1
1 2
1 2
1 1
由初等矩阵的定义可以看出,初等矩阵
都是可逆的,且:
E 1 i, j
Ei, j
Ei
(k ) 1
Ei
(1) k
Ei, j (k)1 Ei, j (k)
高等代数
定理2.4.4 n阶方阵A是可逆矩阵的充要条件是A可以 经过初等变换化为单位矩阵 定理2.4.5 n阶方阵A是可逆矩阵的充要条件是A可 写成初等矩阵的乘积
4
0
4 .
A13 A23 A33 5 1 3
3
A1
|
1 A
|
A*
1 4
4
5
3 0 1
1 4
3 4
1
3
5
3 4 0 1
1
4
1 .
3
4 4 4
高等代数
逆矩阵的性质
定理2.4.2 若矩阵可逆,则A的逆矩阵是唯一的. 证明 若B、C都是A的逆矩阵,则
AB BA I, AC CA I.
高等代数
例如
1 0 1 0 A 1 1 , B 1 1 ,
1 0 1 0 1 0 AB 1 1 1 1 0 1 I,
BA
1 1

可逆矩阵知识点总结

可逆矩阵知识点总结

可逆矩阵知识点总结一、可逆矩阵的定义1. 定义阐述- 设A为n阶方阵,如果存在n阶方阵B,使得AB = BA=E(E为n阶单位矩阵),则称矩阵A是可逆的,并称B是A的逆矩阵,记作B = A^-1。

例如,对于二阶矩阵A=begin{pmatrix}a&bc&dend{pmatrix},若ad - bc≠0,则A可逆,其逆矩阵A^-1=(1)/(ad - bc)begin{pmatrix}d& - b-c&aend{pmatrix}。

2. 可逆矩阵的唯一性- 若矩阵A可逆,则A的逆矩阵是唯一的。

假设B和C都是A的逆矩阵,那么AB = BA = E且AC=CA = E。

由B = BE=B(AC)=(BA)C = EC = C,可证得逆矩阵的唯一性。

二、可逆矩阵的性质1. 基本性质- 若A可逆,则A^-1也可逆,且(A^-1)^-1=A。

因为A与A^-1满足AA^-1=A^-1A = E,所以A^-1的逆矩阵就是A。

- 若A、B为同阶可逆矩阵,则AB也可逆,且(AB)^-1=B^-1A^-1。

证明如下:(AB)(B^-1A^-1) = A(BB^-1)A^-1=AEA^-1=AA^-1=E,同理(B^-1A^-1)(AB)=E。

- 若A可逆,k≠0为常数,则kA可逆,且(kA)^-1=(1)/(k)A^-1。

因为(kA)((1)/(k)A^-1)=k×(1)/(k)(AA^-1) = E,同理((1)/(k)A^-1)(kA)=E。

2. 与行列式的关系- 矩阵A可逆的充要条件是| A|≠0。

当| A| = 0时,称A为奇异矩阵;当| A|≠0时,称A为非奇异矩阵。

例如,对于三阶矩阵A=begin{pmatrix}1&2&34&5&67&8&9end{pmatrix},计算其行列式| A|=0,所以A不可逆;而对于矩阵B=begin{pmatrix}1&0&00&2&00&0&3end{pmatrix},| B| = 6≠0,则B可逆。

可逆矩阵知识点总结

可逆矩阵知识点总结

可逆矩阵知识点总结一、可逆矩阵的定义可逆矩阵是指一个方阵A,如果存在另一个方阵B,使得AB=BA=I,其中I为单位矩阵,那么我们称A是可逆的,B就是A的逆矩阵,记作A^-1。

换句话说,如果一个n阶方阵A的行列式det(A)不等于零,则该矩阵A是可逆的,即存在一个n阶矩阵B,使得AB=BA=I。

我们知道,单位矩阵I是一个对角线上元素均为1,其余元素均为0的n阶方阵。

二、可逆矩阵的性质1. 可逆矩阵的逆矩阵是唯一的在可逆矩阵中,如果存在逆矩阵B,那么逆矩阵是唯一的。

这是因为假设还有一个逆矩阵B'也满足AB'=B'A=I,那么可以证明B=B'。

这个性质在证明逆矩阵的存在时非常重要。

2. 可逆矩阵的转置矩阵也是可逆的如果一个矩阵A是可逆的,那么它的转置矩阵A^T也是可逆的,并且(A^T)^-1 = (A^-1)^T。

3. 可逆矩阵的逆矩阵也是可逆的如果一个矩阵A是可逆的,那么它的逆矩阵A^-1也是可逆的,而且(A^-1)^-1=A。

4. 可逆矩阵的乘积是可逆的如果两个矩阵A和B都是可逆的,那么它们的乘积AB也是可逆的,且(AB)^-1=B^-1A^-1。

5. 可逆矩阵的逆矩阵的逆矩阵还是它本身如果一个矩阵A是可逆的,那么它的逆矩阵A^-1的逆矩阵还是它本身,即(A^-1)^-1=A。

6. 可逆矩阵的乘法满足结合律如果三个矩阵A、B、C都是可逆的,那么它们的乘法满足结合律,即(AB)C=A(BC)。

三、可逆矩阵的判定定理在求解一个矩阵是否可逆时,我们需要有一个判定的定理,这就是可逆矩阵的判定定理。

1. 矩阵可逆的判定公式对于一个n阶方阵A,它的行列式不等于0,即det(A)≠0,则矩阵A可逆。

这是最基本的判定定理,也是我们最常用的方法。

2. 矩阵可逆的充分必要条件对于一个n阶方阵A,它的行列式不等于0,则矩阵A可逆。

反之,如果一个n阶方阵A可逆,则其行列式也不等于0。

3. 矩阵可逆的另一种判定法对于一个n阶方阵A,如果它的秩等于n,则矩阵A可逆。

可逆矩阵的概念

可逆矩阵的概念

The Advanced Algebra
Dr. Zhi hui Li
2) Q A = a1a2 L an ,
可逆. ∴ 当 ai ≠ 0 ( i = 1,2,L , n) 时,A可逆. 可逆 且由于
− a1 1 1 a1 −1 1 a2 a2 =E = O O O −1 an 1 an − a1 1 − −1 a2 1 ∴ A = . O − an 1
The Advanced Algebra
Dr. Zhi hui Li
四、矩阵方程
1. 线性方程组 .
a11 x1 + L + a1n xn = b1 LLLLLLLLL an1 x1 + L + ann xn = bn
(1)
x1 b1 x2 b2 令 A = (aij )n×n , X = M , B= M x b n n
A −1
( ) 1 d −b = ad − bc ( − c a )
.
The Advanced Algebra
Dr. Zhi hui Li
0 3 3 练习 已知 A = 1 1 0 , AB = A + 2 B, 求矩阵B. 求矩阵 . −1 2 3
解:由 AB = A + 2 B ,得 ( A − 2 E ) B = A ,又
1 −1 3 3 −1 ∴ A − 2 E 可逆,且 ( A − 2 E ) = −1 1 3 可逆, 2 1 1 −1 0 3 3 −1 ∴ B = ( A − 2 E ) A = −1 2 3 1 1 0
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矩阵的可逆性摘要:本文通过由矩阵的除法引出可逆矩阵,介绍了可逆矩阵的定义,性质,算法及其判定方法等等,之后对可逆矩阵进行了推广,还有关于广义逆的介绍。

关键词:可逆矩阵;伴随矩阵;三角矩阵;广义逆矩阵 正文:一、逆矩阵的定义:因为数的除法a ÷b 是:已知两数的乘积b 及其中一个因数a 求另外一个因数x ,也就是解方程ax =b 。

只要能求出除数a 的倒数a −1使aa −1=1,则除法b ÷a 可以转化为乘法b ×a −1。

而我们联想到矩阵的运算上,对矩阵A , B ,用B “除以”A 也就是要求一矩阵X 使AX =B 。

在之前的学习过程中已经了解了矩阵的乘法不满足交换律,还应考虑求另一矩阵Y 满足YA =B 。

如果能找到一个A −1满足条件A −1A =I ,在矩阵方程AX =B 两边左乘A −1就得到A −1AX =A −1B 从而X =A −1B 。

如果这个A −1还满足条件AA −1=I ,则A(A −1B)=B ,X =A −1B 就是AX =B 的唯一解。

类似地,如果上述A −1存在,可知YA =B 有唯一解Y =BA −1。

所以给逆矩阵下一个定义:对于矩阵A,如果存在矩阵B满足条件AB=且BA=I (表示单位矩阵),就称A可逆,并且称B是A的逆。

表示成B=A 1-二、矩阵可逆的等价条件:1、A 可逆⇔F ∈∃B ,使得I AB =;(定义法)2、若A 可逆,则A 是方阵且0≠A ;3、若0≠A ,则方阵A 可逆;4、n 级矩阵A 可逆⇔矩阵A 的秩为n,即r(A )=n ;5、n 级矩阵A 可逆⇔A 的行向量组线性无关;6、n 级矩阵A 可逆⇔A 的列向量组线性无关;7、n 级矩阵A 可逆⇔A 可以表示成一系列初等矩阵的乘积; 8、n 级矩阵A 可逆⇔A 可以经过一系列初等行变换化为I ; 9、n 级矩阵A 可逆⇔A 可以经过一系列初等列变换化为I ; 10、n 级矩阵A 可逆⇔齐次线性方程组A x=0只有唯一零解.三、逆矩阵的性质:1、 逆的唯一性: 假如A 可逆,那么A 的逆B 是唯一的。

证明: 设B ,B 1都是A 的逆,则AB =I (n)AB 1.因而B (AB )=B(AB 1)⇒ (BA )B =(BA )B 1⇒IB =IB 1⇒B =B 1. 这就证明了A 的逆的唯一性。

由A 所满足的条件AA −1=I ,A −1A =I 知道: 引理 A 可逆→A −1可逆。

且(A −1)−1=A 。

2、 n 阶方阵A,B 可逆→它们的乘积可逆,且(AB )−1=B −1A −1. 一般地,如果A 1,A 2,⋯,A k 可逆→则它们的乘积A 1A 2⋯A K 可逆,且(A 1A 2⋯A k )−1=A k −1⋯A 2−1A 1−1.交换律对矩阵乘法不成立,因此AB ∙A −1B −1不一定等于单位矩阵,A −1B −1不一定是AB 的逆。

而AB ∙B −1A −1=AIA −1=I ,B −1A −1∙AB =B −1IB −1=I 当AB ≠BA 时也能成立,因此(AB)−1=B −1A −1. 3、 设0≠k ∈F ,A 可逆,则(kA )−1=k −1A −1. 4、 设A 可逆,则它的转置A T 可逆,且(A T )−1=(A −1)T .5、 设m 阶方阵A 与n 阶方阵B 可逆,则准对角阵(A B)可逆,且(AB )−1=(A −1B −1).6、 设A 可逆,则有|A −1|=|A |−1.7、 在这里我们要引入一个新的定义:设A ij 是矩阵A =(a 11a 12a 21a 22⋯a 1na 2n ⋮⋮⋱⋮a n1a n2⋯a nn )中元素a ij 的代数余子式,矩阵A ∗=(A 11A 21A 12A 22⋯A n1A n2⋮⋮⋱⋮A 1nA 2n⋯A nn)称为A 的伴随矩阵。

由行列式按一行(列)展开的公式立即得出:AA ∗=A ∗A =(d 00d⋯00⋮⋮⋱⋮00⋯d)=dE , (1)其中d =|A |.如果d =|A |≠0,那么由(1)得A (1d A ∗)=(1d A ∗)A =I .则,A 与(1d A ∗)互为可逆矩阵。

8、 A 是一个s ×n 矩阵,如果P 是s ×s 可逆矩阵,Q 是n ×n 可逆矩阵,那么秩(A )=秩(PA )=秩(AQ ).9、A 可逆⇒A 的逆A 1-也可逆,且(A 1-)1-=A . 10、()()k1kA A --=1,记为k A -.四、逆矩阵的求法:1、初等变换法1)初等行变换设A 可逆,故存在初等矩阵E 1,E 2,⋯,E k 使得E k E k−1⋯E 1A =I ,即A −1=E k E k−1⋯E 1=E k E k−1⋯E 1I .因此,如果用一系列初等行变换将A 化为I ,则用同样的初等行变换就将I 化为A −1,这就给我们提供了一个计算A −1的有效方法:若对(A,I )施以行初等变换将A 变为I ,则I 变为A −1,即(A,I )→(I,A −1) (初等行变换)例如:求A =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-012411210的逆矩阵。

解:⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----→⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---→⎝⎛--→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---→⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-21123100124010112001123200124010112001123200124010236011123200124010010411123200001210010411120830001210010411000012001210010411100012010411001210所以⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=-211231241121A2)列初等变换同上,对矩阵(AI),可对其进行初等列变换,化为(I C ),即可求出A −1=C .例如:求A =⎪⎪⎭⎫⎝⎛2111的逆矩阵。

解:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--→⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-→⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛111210011011110110012111所以⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-11121A3)行、列初等变换对矩阵(A I I0)进行行列初等变换,化为(I CB),即可求出A −1=BC (B 、C 并不唯一)2、伴随矩阵法根据上述伴随矩阵的定义,我们可知,当|A |≠0时,A −1=1|A |A ∗,其中A ∗的第(i,j )元为A 的第(j,i )元的代数余子式A ji 。

3、恒等变形法有些计算问题表面上与求逆矩阵无关,但实质上只有通过求出有关矩阵的逆矩阵才能算出来。

而这个逆矩阵的求出常须对所给矩阵等式恒等变形,且变形为两矩阵乘积等于单位矩阵的形式。

例:已知A 6=I ,试求A 11,其中A =(12⁄−√32⁄√32⁄12⁄). 解:对矩阵等式恒等变形得到A 6=IA 6=A 6A 6=AA 11=I ,故,A 11=A −1,而A 又为正交矩阵,A −1=A T , 从而A 11=A −1=A T =(12⁄√32⁄−√32⁄12⁄).4、分块法求逆矩阵1)用分块对角矩阵求逆矩阵若A 1,A 2,⋯,A s 均为可逆方阵(级数不一定相同),则分块对角阵A =(A 1⋯0⋮⋱⋮0⋯A s )和B =(0⋯A 1⋮⋰⋮A s ⋯0),均可逆,且A −1=(A 1−1⋯0⋮⋱⋮0⋯A s −1),B −1=(0⋯A 1−1⋮⋰⋮A s −1⋯0).2)用分块三角矩阵求逆矩阵例:设A 1,A 4分别为m ,n 级可逆矩阵,证明A =(A 1A 3A 4)可逆,并求A −1。

证:因为A 1,A 4可逆,所以|A 1|≠0,|A 4|≠0,故根据拉普拉斯定理|A |=|A 1||A 4|≠0,即A 可逆。

因A 为分块下三角阵,则其逆仍为下三角阵,且其主对角线上得分块矩阵为A 的主对角线上相应分块矩阵的逆阵,故可设A −1=(A 1−10X A 4−1),于是有(A 10A 3A 4)(A 1−10X A 4−1)=(E m 00E n ),将上式两端乘开,比较对应元素,得A 3A −1+A 4X =0,X =−A 4−1A 3A 1−1,所以 A −1=(A 1−1−A 4−1A 3A 1−1A 4−1)。

5、利用哈密顿——凯莱定理求逆矩阵哈密顿——凯莱(Hamilton--Caylay )定理:对于n 级方阵A 特征多项式f (λ)=|A −λI |=C 0+C 1λ+⋯⋯+C n λn 而言,A 的多项式f (A )=C 0I +C 1A +⋯⋯+C n A n 是一个n 级零矩阵,即f (A )=0。

例:若A =(1121−10−110),利用哈密顿——凯莱定理求A −1。

解:由f (λ)=|A −λI |=|1−λ121−λ−101 1−λ|=−3+2λ+2λ2−λ3又由哈密顿——凯莱定理有−3I +2A +2A 2−A 3=0,即13A (2I +2A −A 2)=I ,则A−1=13(2I +2A −A2)=23I +23A +13A 2=23(100100001)+23(1121−101−10)−13(1121−101−10)=13(0101−12−321). 利用哈密顿——凯莱定理还可以这样求:设n 级方阵A 的特征为f (λ)=|A −λI |=C 0+C 1λ+⋯⋯+C n λn ,令λ=0,得|A |=0,可见A 可逆的充要条件是C 0≠0,当A 可逆时,由f (A )=C 0I +C 1A +⋯⋯+C n A n =0,得A [−1C 0(C 1I +C 2A +⋯+C n A n−1)]=I .可见,A −1=−1C 0(C 1I +C 2A +⋯+C n A n−1).五、逆矩阵的应用1、用在密码破解方面 例:信息编码与解码先在26个英文字母与数字间建立一一对应的关系,例如可以是: A B … Y Z1 2 … 25 26若要发出信息“SEND MONEY ”,使用上述代码,则此信息的编码是19,5,14,4,13,15,14,5,25,其中5表示字母E ,不幸的是,这种编码很容易被别人破译。

矩阵密码法是信息编码与解码的技巧,其中的一种是基于利用可逆矩阵的方法,我们利用矩阵乘法来对“明文”SEND MONEY 进行加密,让其变成“密文”后再行传送,以增加非法用户破译的难度,而让合法用户轻松解密。

如果一个矩阵A 的元素均为整数,而且其行列式A ,那么由AA A1*=- 即知,1A - 的元素均为整数,我们可以利用这样的A 来对明文加密,使加密之后的密文很难破译。

现在取⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=232352121A 明文SEND MONEY 对应的9个数值按3列排成以下矩阵:⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=251514513514419B =AB ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛232352121⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛251514513514419=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛937781128118105494543对应着将发出去的密文编码:43、105、81、45、118、77、49、128、93 现在用1A -去左乘上述矩阵即可解密得到明文:1A -⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛937781128118105494543=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---114102111=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛251514513514419 为了构造“密钥矩阵”A ,我们可以从单位阵I 开始,有限次的使用第三类初等行变换,而且只用某行的整数倍加到另一行,当然,第一类初等行变换也能用,这样得到的矩阵A ,其元素均为整数,而且由A =1±可知,1A -的元素必然均为整数.2、乘车路线问题每两个城市之间若有一条不经过其他大城市的路,则在这两个城市代表的点之间连一条线,设中国的大城市有n 个,分别记为:n v v v ,,,21 ,其中i v 代表第i 个大城市。

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