线性方程组及矩阵的初等变换.
三、预备知识 1. 线性方程组的矩阵形式，上三角矩阵，初等
变换、向量组的线性相关性等知识。
2.本实验所用Matlab命令提示：
(1)ai=A(i,:); %选择A第i行做一个行向量
(2)aj=A(:,j); %选择A第j列做一个列向量
(3)a1*a2’;
%两个行向量a1与a2的内积
(4)A([i,j],:)=A([j,i],:); %让A第i行与第j行
（2）假设下一个生产周期计划总产量甲为 260吨，乙为110(m3)，那么可提供给市场的商品 量各是多少？
考虑在下一个生产周期内，设备和技术条件 不变，这决定了生产甲、乙单位产品时对原材 料的消耗量不变。
我们用甲、乙两种产品的总产品量分别去除 表的第一、二列所得的比值。表示甲、乙两种 产品各生产单位产品量时对甲、乙产品的消耗 量。而对原材料的消耗量不变说明在下一个生 产周期内这样的比值仍然适用。
由M1得: a2 2a1 0a3,
a4 1.5a1 0.5a3,
a5 32.5a1 0.5a3
六、上机练习 1、做出实验内容(3)中A的行向量组：a1、a2; 2、做出实验内容(3)中A的列向量组：b1、b2; 3、求a1与a2的内积A1; 4、完成以下初等变换：将A的一、二行互换，
再将其第一行乘以1/0.14，再将其第一行 的0.8倍加至第二行；
5、求下列非齐次方程组的通解：(矩阵及增广 矩阵的秩，矩阵阶梯形的行最简形式)
互换
(5)A(i,:)=K*A(i,:);
%让K乘以A的第i行
(6)A(i,:)=A(i,:)+K*A(j,:);%让A第i行加上第j
行K倍
(7)Poly(A);
%求矩阵A的特征多
项式
四、 实验内容与要求
1
、若当
y1 y2
85 50
时，计
x1 x2
0.8 0.14
1.25 1 85 0.75 50
A=[5 -1 -1 -1;-1 10 -1 -1;-1 -1 5 -1;-1 1 -1 10];
D=det(A) b=[-4;12;8;34]; x=A\b
（3）运行结果如下： D = 2112 x= 1 2 3 4
（4）计算过程:
将向量按列写成矩阵，可以求出行的最简形式
并回答所有问题
M=[1 -2 3 0 -1;-2 4 -4 1 3;-5 10 -17 -1 4]
生产状况 甲 乙
消耗状况 甲 乙 商品量 总产量
50(吨)125(吨) 75(吨) 250(吨) 35(m3) 25(m3) 40(m3) 100(m3)
（1）假设在下一个生产周期内，设备和技术 条件不变，商品需求量增加。其中甲增到85吨， 乙增到50(m3) 。应如何计划甲、乙两种产品的 总产量才能满足市场需求？
五、 操作提示 （1）计算过程：
A=[0.8 -1.25;-0.14 0.75]; B=[85;50]; X1=inv(A)*B
（1）计算结果: x1 = 297.0588 122.1176
(即甲增到85吨，乙增到50(m3)时,计划总产量 甲、乙两种产品分别为297.0588与122.1176,才 能满足市场需求。)
（2）计算过程： A=[0.8 -1.25;-0.14 0.75]; C=[260;110]; X2=A*C
（2）计算结果: X2 = 70.5000 46.1000
(结果表明，虽然计划总产量都增加了,由于增产 比例不当,在下一个生产周期内甲产品可提供的商 品量反而比原来75吨少了4.5吨。）
.8x1 1.25x2 0.14x1 0.75x2
y1 y
2
写成矩阵形式 或
y1 y2
0.8 0.14
x1 x2
0.8 0.14
01.7.255
x1 x2
1.25 0.75
1
y1 y2
二、实验目的 学会用Matlab软件实施初等变换将矩阵化为
上三角矩阵；能根据由软件求得的非齐次线性方 程组增广矩阵的阶梯形的行最简形式写出线性方 程组的通解。
3.求线性方程组
5x1 x2 x3 x4 4
x1x110xx2 25xx33
x4 x4
12 8
x1 x2 x3 10x4 34
4.已知向量组M:
a1 (1 2 5),a2 (2 4 10),a3 (3 4 17),
a4 (0 1 1),a5 (1 3 4)
求：（1）向量组M的秩； （2）判断M的相关性； （3）写出M的一个极大无关组； （4）将其余向量用极大无关组线性表示
若设下一个生产周期内甲、乙产品的总产品 量和可提供的商品量分别为x1，x2和y1 ,y2，则可 得下表。
消耗比值
生产状况 甲 乙
由于
因此有
甲 乙 商品量 总产量
0.2 1.25 y1
x1
0.14 0.25 y2
x2
消耗量+商品量=总产量
00.1.24xx11
1.25x2 0.25x2
y1 y2
，可得下一个生产周期内甲产品的计划总产量和 乙产品的计划总产量，且扣除消耗掉的产品量后 的商品量才能满足市场的需求；
2.若当
x1 x2
260 110
时，比原来
x1 x2
120500
的计划总产量增加了，由于增产比例不当，
通过计算
y1 y2
0.8 0.14
01.7.255 121600
，可知下一个生产周期内甲产品可提供的商品 量反而比原来减少了4.5吨。
M1=rref(M)
（4）计算结果: M=
化为阶梯形 的最简形式
1 -2 3 0 -1
-2 4 -4 1 3
-5 10 -17 -1 4
M1 =
1.0000 -2.0000 0
-1.5000 -2.5000
0
0
1.0000 0.5000 0.5000
0
0
0
0
0
因M1非零行行数为2，向量组M的秩2；因为秩2 小于个数5，故M为线性相关向量组；又行最简形 式中单位向量对应的a1,a3为一个极大无关组；
实验2
线性方程组及矩阵的初等变换 (Matlab)
一 、问题
考虑投入产出问题
假设某企业生产甲、乙两种产品，在生产过 程中，甲、乙两种产品的产品量，可提供的商品 量及互相提供消耗的数量关系统计如下表(表中 第一列的两个数分别表示生产250吨甲产品时甲 产品和乙产品的消耗量，第二列的两个数分别表 示生产100m3乙产品时甲产品和乙产品的消耗量)
线性代数课件 矩阵的初等变换与线性方程组.
定理 2 方阵 A 可逆的充分必要条件是存在有限个初等矩阵 P1 P2 Pl 使AP1P2 Pl
推论1 方阵A可逆的充分必要条件是A ~ E
推论2 mn矩阵A与B等价的充分必要条件是存在 m阶可逆矩阵 P及n阶可逆矩阵Q 使PAQB 若矩阵A可逆 则矩阵(A E)经初等行变换可化为(E A1)
8
基本题型
求矩阵的秩和极大无关组
基本方法 : 用初等列（行）变换将矩阵变 为列（行）阶梯阵。讨论矩阵的秩.
与求向量组的秩和极大无关x=0 有非零解 R(A)<n.
Ax 0
线 性 方 程 组
求 解
1.化系数矩阵为最简形. 2.找等价的方程组.
3.写通解. Ax=b 有解 R(A)=R(B).
Ax b
求 解
1.把增广矩阵B化为最简形. 2. 找等价的方程组. 3.写通解.
10
定理4 n元线性方程组Axb (1)无解的充分必要条件是R(A)R(A b) (2)有唯一解的充分必要条件是R(A)R(A b)n (3)有无限多解的充分必要条件是R(A)R(A b)n 定理5 线性方程组Axb有解的充分必要条件是R(A)R(A b) 定理6 n元齐次线性方程组Ax0有非零解的充分必要条件是 R(A)n
3
初等矩阵
由单位矩阵E经过一次初等变换得到的矩阵称为初等矩阵 初等矩阵都是可逆的 并且 E(i j)1E(i j) E (i ( k )) 1 E (i ( 1 )) E(ij(k))1E(ij(k)) k
• 初等阵与初等变换的关系 • 左乘------行变换 • 右乘------列变换
r
5
解矩阵方程：基本方法是初等变换.
E, X ， （2）AX=B 用（A，B）
矩阵的初等变换与线性方程组
.
1 a
1 1
,
r − 2r1 r3 + (a − 2)r2 2 3 a+2 3 2 0 −1 0 −1 a 1 r3 − 3r1 3 a −2 0 0 a − 2 −3 −1 0 0
1 −2
1 −2
x2 = k1 −3 + k2 −1 + 0 1 x 3 0 x4 1
1 . 0 0
其中 k1 , k2 为任意常数.
(II) 当 λ =
第三章
矩阵的初等变换与线性方程组
秩是矩阵的一种内在属性. 矩阵的这种内在属性是与生俱来的, 一个矩阵一旦诞生, 它 的这种内在属性就确定了. 虽然初等变换可以把它们变得面目全非, 但是它们的这个内在 属性是不变的. 等价的矩阵, 看上去各各不同, 但是有一个内在属性是一样的, 那就是它们 的秩.
§3.1
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
min R(A), R(B ) . 其中 A, B 分别为 s × n 和 n × m 矩阵.
(三) 线性方程组有解判别 (1) 一般的方程 Ax = b 的情形.
对 n 元线性方程组 Ax = b, 记 B = (A, b). 注意到 R(B ) 比 R(A) 只多 0 或 1.
是否出现矛盾方程是方程组有解与否的关键; 是否出现自由未知量又是区分有无限多解和有唯 一解的关键. 换成秩的角度去说问题, 就呈现为下面的表达:
n 元线性方程组 Ax = b 有解 ⇐⇒ R(A) = R(B ). 且 n 元线性方程组 Ax = b 无解 ⇐⇒ R(A) = R(B ). (2) 齐次方程组 Ax = 0 的情形. R(A) = R(B ) = n, 有唯一解; R(A) = R(B ) < n, 有无限多解.
矩阵的初等变换与线性方程组
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组说明与要求:上一章已经介绍了求解线性方程组的克莱姆法则．虽然克莱姆法则在理论上具有重要的意义，但是利用它求解线性方程组，要受到一定的限制．首先，它要求线性方程组中方程的个数与未知量的个数相等，其次还要求方程组的系数行列式不等于零．即使方程组具备上述条件，在求解时，也需计算n +1个n 阶行列式．由此可见，应用克莱姆法则只能求解一些较为特殊的线性方程组且计算量较大．本章讨论一般的n 元线性方程组的求解问题．一般的线性方程组的形式为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++mn mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111 (I)方程的个数m 与未知量的个数n 不一定相等，当m =n 时，系数行列式也有可能等于零．因此不能用克莱姆法则求解．对于线性方程组(I )，需要研究以下三个问题：(1)怎样判断线性方程组是否有解？即它有解的充分必要条件是什么？ (2)方程组有解时，它究竟有多少个解及如何去求解？ (3)当方程组的解不唯一时，解与解之间的关系如何？ 目的与要求：掌握矩阵的初等变换，能用初等变换化矩阵为行阶梯形、行最简形和标准型。
理解矩阵的秩概念、掌握用初等变换求矩阵的秩。
了解初等矩阵的概念，掌握用初等变换求逆矩阵的方法。
掌握用初等变换求解线性方程组。
本章重点：矩阵的初等变换；解线性方程组；秩；线性方程组解的判定. 。
本章难点：秩；线性方程组解的判定.§3.1 矩阵的初等变换在本章的§2.3节中给出了矩阵可逆的充分必要条件，并同时给出了求逆矩阵的一种方法——伴随矩阵法．但是利用伴随矩阵法求逆矩阵，当矩阵的阶数较高时计算量是很大的．这一节将介绍求逆矩阵的另一种方法——初等变换法．为此我们先介绍初等矩阵的概念，并建立矩阵的初等变换与矩阵乘法的联系．一. 初等变换定义下面三种变换称为矩阵的初等行变换：1．互换两行（记）；2．以数乘以某一行（记）；3．把某一行的倍加到另一行上（记）。
矩阵的初等变换与线性方程组
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组本章的重点是研究矩阵更深层的性质——秩，它是矩阵理论的核心概念，是由德国数学家佛洛本纽斯在1879年首先提出的。
为了研究矩阵秩的概念，首先要介绍一个重要的工具———矩阵的初等变换概念，它不仅解决了求矩阵秩的问题，还是帮助求解线性方程组、求逆阵、判定向量组相关性等的有力工具，然后我们将应用秩理论解决方程组的求解问题，最后还要将初等变换概念在理论层次上加以提炼，即介绍初等方阵的概念。
§1 矩阵的初等变换矩阵的初等变换是矩阵之间的一种十分重要的变换，是从实际问题的解决中抽象得到的。
一、引例求解线性方程组 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-+=-+-=+-+=+--979634226442224321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x(1)(1) )(1B )(2B)(3B ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-==+-=+-+00304244324321x x x x x x x x )(4B 问题10共采取了几种变换将(1)变为)(4B 的？（三种：(ⅰ) 交换方程的次序；(ⅱ) 用数)0(≠k 乘某方程； (ⅲ) 将某方程的k 倍加到另一方程上。
且这三种变换都可以看成是只对方程组的系数和常数项进行的）20在这三种变换下，(1)与)(4B 是否同解？即这三种变换是否都可逆？ （都可逆，即同解变换） 30采取这三种变换的目的是为了将(1)变为什么形状以便得到解？ （阶梯形。
其寓意：方程④表明方程组有一个多余的方程； 将③代入②得32x x =，表明3x (或2x )可任意取值，称之为自由未知量，其余的未知量称为非自由未知量，当某层的阶宽多于一个未知量时，就必有自由未知量，一般我们取每层阶梯的第一个未知量为非自由未知量，由于一旦确定下自由未知量，任给自由未知量一组数值，就可得到方程组的一个解，所以我们特别重视自由未知量）40 由于(1)与其增广矩阵)(b A B =构成一一对应，那这三种变换在矩阵中对应的效果是什么？⎝⎛=B ⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------97963211322111241211 ⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-------34330635500222041211⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----310620000111041211 5000310000111041211B =⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---. 对于矩阵的行只作了三种变换，也就是说，为解线性方程组对方程组作变换，就相当于对其增广矩阵的行作同类变换，下面给出这三种对矩阵的行作的变换在矩阵中的正式定义：②-③ ③-2① ④-3① ①②③④①↔ ② ③ ÷③↔④ ④-2③ ③↔④ ④-2③ ①②③④②-③ ③-2①④-3① ②÷ 2③+5② ④-3②二、初等变换1、定义1 以下三种变换称为矩阵的初等行变换：(ⅰ) 对调两行（对调i 、j 两行记作：j i r r ↔）；(ⅱ) 以数k ≠0乘某行中的所有元素（第i 行乘k 记作：k r i ⨯）；(ⅲ) 将某行所有元素的倍加到另一行对应元素上去（将第j 行的k 倍加到第i 行记作：j i r k r +）。
矩阵初等变换与线性方程组
特别地,当B=b为列向量时,有
R A R A ,bR A 1
2 .R A B R A R B
3 .R A B m in R A ,R B
4 .若 A m n B n l 0若 R A R B n
C
k m
C
k n
个
(二)最高阶非零子式，矩阵的秩
如果矩,而所有 r 1 阶子式(如果存在的
话)的值全等于0，则称 D r 为矩阵A的一
个最高阶非零子式,其阶数 r 称为矩阵A
的秩,记作 R A .
例1、求矩阵A 和B的秩
其中
1
A
2
4
2 3 7
3
5
等行变换把它变成行阶梯形矩阵和行最 简形矩阵)
(三)矩阵A的等价标准形矩阵
特点:矩阵A的等价标准形矩阵的左上
角是一个单位矩阵,其余元素全为零,
对于mn矩阵A,总可经过初等变
换(行变换和列变换)把它化为等价标准
形
C
Er 0
0
0
mn
其中 r 是行阶梯形矩阵中非零行的
行数。
0 2 1
例1、设
阵E,即 A E
(三)推论: 可逆矩阵A可表示为有 限个初 等矩阵的乘积。
六、初等变换的应用
（一）求可逆矩阵A的逆矩阵 A 1
r
1 .若 A E E ,X , 则 A 可 逆 , 且 X A 1 行 变 换
2.若 E A 列 变 C 换 E X ,则 A 可 逆 ,且 XA 1
矩阵初等变换与线性方程组
§3-1矩阵的初等变换
一、矩阵的初等变换的定义
(一)初等行(列)变换
第2章_矩阵的初等变换与线性方程组
解
3 − 7 r2 + r1 1 4 r3 − 3r1 r1 ↔ r3 A → − 1 − 3 − 17 4 → 3 2 6 9
3 − 7 3 − 7 1 4 1 4 r3 +10r2 0 1 − 14 − 3 → 0 1 − 14 − 3 0 0 − 143 0 0 − 10 − 3 30
= = = =
B
3 − 7 1 4 即为行阶梯形矩阵。 B = 0 1 − 14 − 3 即为行阶梯形矩阵。 0 0 − 143 0
特点： 特点： (1) 可划出一条阶梯线，线的下方全为零； 可划出一条阶梯线，线的下方全为零； (2) 每个台阶只有一行，阶梯数即是非零行 每个台阶只有一行， 的行数， 的行数，阶梯线的竖线后面的第一个元 素为非零元，即非零行的非零首元。 素为非零元，即非零行的非零首元。
1 0 0 5 称为行最简形矩阵 行最简形矩阵。 → 0 1 0 − 3 = C 称为行最简形矩阵。 0 0 1 0
r2 + 14 r3 r1 − 59 r3
在具备行阶梯形矩阵特点的同时， 在具备行阶梯形矩阵特点的同时，非零行的 特点： 特点： 非零首元为1，且其所在列的其他元素全为 。 非零首元为 ，且其所在列的其他元素全为0。
将方程组的消元过程与增广矩阵的变换过程 消元过程与增广矩阵的 解 将方程组的消元过程与增广矩阵的变换过程 进行对比。 进行对比。
x1 + 2 x 2 + 3 x 3 2 x1 − x2 + 2 x3 x + 3x 2 1 = −7 = −8 =7
1 2 3 − 7 2 − 1 2 − 8 1 3 0 7
矩阵的初等变换与线性方程组12页
矩阵的初等变换与线性方程组12页1. 初等变换的定义初等变换是指对一个矩阵进行以下三种操作：交换矩阵的两行；将某一行乘以一个非零数；将某一行加上另一行的若干倍。
2. 线性方程组与矩阵对于一个线性方程组，可以将其表示为矩阵乘向量的形式，即A*x=b，其中A为系数矩阵，x为未知向量，b为常数向量。
3. 初等变换与线性方程组通过初等变换可以将一个线性方程组转化为与之等价的线性方程组，这一性质可以通过矩阵的等价变换得到。
4. 高斯消元法高斯消元法是一种使用初等变换求解线性方程组的经典方法。
通过对系数矩阵进行初等变换，将其转化为一个上三角矩阵，即可逐步求解未知向量。
5. 求解线性方程组的基本思路求解线性方程组的基本思路是，对系数矩阵进行初等变换，将其转化为一个上三角矩阵，然后通过回带求解未知向量。
如果系数矩阵不可逆，那么方程组可能无解或者有无穷多解。
6. 矩阵求逆的基本方法矩阵求逆也可以通过对系数矩阵进行初等变换得到。
具体方法是利用矩阵的增广形式构造一个方阵，然后对该方阵进行初等变换，将其转化为一个单位矩阵。
最终得到的矩阵就是原矩阵的逆矩阵。
7. 线性方程组的解的存在唯一性定理线性方程组的解的存在唯一性定理指出，对于一个线性方程组，只有当系数矩阵满秩时，才存在唯一解。
如果系数矩阵不满秩，那么方程组可能无解或者有无穷多解。
8. 向量空间与子空间向量空间是指满足一定运算法则的向量集合。
子空间是指一个向量空间的子集，且满足加法和数乘运算的封闭性。
9. 基和维数基是指一个向量空间中的一组线性无关的向量集合。
维数是指一个向量空间中的基向量个数。
10. 极大线性无关组和极大线性无关组成基极大线性无关组是指在一个向量集合中，能够选出一组线性无关的向量，并且在该向量集合中没有其他向量能够加入这组向量。
这组向量就是该向量集合的极大线性无关组。
极大线性无关组可以通过初等变换得到线性无关的基向量。
矩阵的初等变换与线性方程组
42 94
B1
1 2 4 3
1 1 6 6
2 1 2 9
1 1 2 7
24 94
显然 交换B的第1行与第2行即得B1
2021/4/9
3
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❖方程组的同解变换与增广矩阵的关系 在解线性方程组的过程中 我们可以把一个方程变为另一
个同解的方程 这种变换过程称为同解变换 同解变换有 交换两个方程的位置 把某个方程乘以一个
112
1 0 2
0 1 0
100
552
0 1 1
112
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18
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❖定理1(初等矩阵在矩阵乘法中的作用 ) 设A是一个mn矩阵 对A施行一次初等行变换 相当于在
A的左边乘以相应的m阶初等矩阵 对A施行一次初等列变换 相当于在A的右边乘以相应的n 阶初等矩阵
❖定理2(矩阵可逆的充要条件) 方阵A可逆的充分必要条件是存在有限个初等矩阵P1 P2
94
r
01
1 1
2 1
1 1
04
00
0 0
0 0
1 0
03
r
0001
0 1 0 0
1 1 0 0
0 0 1 0
0433
❖行最简形矩阵与线性方程组的解
因为有上述等价关系 所以有同解线性方程组
2x1 x2 x3 x4 2 x1
43xxx111
x2 6x2 6x2
2x3 2x3 9x3
x4 2x4 7 x4
2021/4/9
2
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第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
43xxx111
x2 6x2 6x2
2x3 2x3 9x3
x4 2x4 7 x4
4 4 9
①②
①②
x1 x2 2x3 x4 4
423xxx111
x2 6x2 6x2
x3 2x3 9x3
x4 2x4 7 x4
一个同解的方程 这种变换过程称为同解变换. 同解变换有 交换两个方程的位置 把某个方程乘以一个
非零数 某个方程的非零倍加到另一个方程上.
例如
2x1 x2 x3 x4 2
43xxx111
x2 6x2 6x2
2x3 2x3 9x3
x4 2x4 7 x4
的线性方程组都是同解的 其中行最简形矩阵所对应的线性
方程组是最简单的 而且是最容易求解的.
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§3.2 初等矩阵
矩阵的初等变换是矩阵的一种最基本的运算 这有着广泛的应用.
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初等矩阵
例如
由单位矩阵E经过一次初等变 换得到的矩阵称为初等矩阵.
E(i j)表示对调单位矩阵E的第 i j两行(列)得到的初等矩阵.
第3章 矩阵的初等变换与线性方程组
天
津
师 范
§3.1 矩阵的初等变换
大
学 计 算
§3.2 初等矩阵
机
与 信
§3.3 矩阵的秩
息
工 程 学
§3.4 线性方程组的解
院
郑 陶 然
§3.1 矩阵的初等变换
矩阵的初等变换是矩阵的一种十分重要的运 算 它在解线性方程组、求逆阵及矩阵理论的探讨 中都可起重要的作用.
第三章矩阵的初等变换与线性方程组
r2r3
12 00
3 45 002
0.5×r2
12 00
3 40 001
0 0 0 0 0 r1+(-5)r2 0 0 0 0 0
例：继续将A的行简化阶梯形化为标准形。
1 2 3 4 0 1 0 0 0 0
A 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
结论：任意矩阵Am×n总是与一个行阶梯形矩阵或行 简化阶梯形矩阵等价，也与一个标准形矩阵等价。
转例
注：矩阵A的行阶梯形矩阵中非零行的数目， 称为A的秩R(A)。
➢矩阵在作初等变换后其秩不改变，即 若A→B，则R(A)=R(B)。
➢矩阵秩的性质： （1）0 R( Amn ) min{ m, n}
（2）R( A) R( AT )
转例
3.1 线性方程组的增广矩阵
线性方程组的一般形式为
a11x1a12x2 a1nxn b1 a21x1a22x2 a2nxn b2
———
2 10 -2 -2 1 -9 3 7 3 8 -1 1
r1+r4×(-2)
———
0 14 -4 -8 1 -9 3 7 3 8 -1 1
1 -2 1 3
1 -2 1 3
1.2 初等矩阵 初等矩阵一定是方阵
定义：对单位矩阵E作一次初等变换后，得 到的矩阵称为初等矩阵。
初等矩阵有如下三种类型（对应于三种变 换），分别记作P ( i,j )，P (i[k])，P (i,j[k]) 。
对上式现右乘A-1，得 Ps Ps-1 P2 P1 AA-1 EA-1
则有 Ps Ps-1 P2 P1 E A-1 表明，通过有限次的初等行变换，将可逆矩 阵A化为E的同时，单位矩阵E则化为A-1 。