矩阵的基本运算
数学矩阵的基本运算
数学矩阵的基本运算引言：在数学中，矩阵是一种非常重要的工具，它在多个学科和领域都有广泛的应用。
矩阵不仅可以表示线性方程组，还可以描述向量空间的变换。
矩阵的基本运算是我们学习矩阵的第一步，掌握了这些基本运算，我们才能在后续的学习中更好地应用矩阵解决问题。
本次教案将系统地介绍数学矩阵的基本运算，包括加法、减法、数乘和乘法，并结合具体的例子进行解释和演示。
第一节加法运算1.1 矩阵加法的定义矩阵加法是指将两个具有相同行数和列数的矩阵对应位置上的元素相加，得到一个新的矩阵。
例如，对于两个3行2列的矩阵A和B，它们的加法运算可以表示为：C=A+B。
C矩阵中的每个元素c(i,j)等于矩阵A中元素a(i,j)和矩阵B中元素b(i,j)的和。
1.2 矩阵加法的性质矩阵加法具有以下性质：- 结合律：(A+B)+C=A+(B+C)，即矩阵加法满足结合律。
- 交换律：A+B=B+A，即矩阵加法满足交换律。
- 零矩阵：对于任意的矩阵A，都有A+O=A，其中O是全零矩阵。
1.3 矩阵加法的例子考虑以下两个矩阵：A = [1 2 34 5 6]B = [7 8 910 11 12]它们的加法运算为：C = A + B = [8 10 1214 16 18]解释：C矩阵中的第一个元素c(1,1)等于矩阵A中元素a(1,1)和矩阵B中元素b(1,1)的和，即1+7=8，以此类推。
第二节减法运算2.1 矩阵减法的定义矩阵减法是指将两个具有相同行数和列数的矩阵对应位置上的元素相减，得到一个新的矩阵。
例如，对于两个3行2列的矩阵A和B，它们的减法运算可以表示为：C=A-B。
C矩阵中的每个元素c(i,j)等于矩阵A中元素a(i,j)和矩阵B中元素b(i,j)的差。
2.2 矩阵减法的性质矩阵减法具有以下性质：- 结合律：(A-B)-C=A-(B-C)，即矩阵减法满足结合律。
- 零矩阵：对于任意的矩阵A，都有A-O=A，其中O是全零矩阵。
矩阵的基本运算
如果 AT A 则矩阵A称为反对称矩阵.
由此可知，反对称矩阵旳对角元必为零，即 aii = 0
0 5 4
例如
B
5
0 1 是3阶反对称矩阵.
4 1 0
例 设列矩阵 X x1, x2 , , xn T 满足 X T X 1,
E为n阶单位矩阵, H E 2XX T , 证明 H是对称矩阵, 且HH T E.
(i 1, 2, m; j 1, 2, , n)
把此乘积记作 C AB
例如
C 2 1
4 2
222 3
4
16
?
32
622 8 16 22
1 0
例
若
A
1
1
0 5
求AB.
1 3 1
2
0
4
0
B
1
3
1
3 2 1 2
4
1
1
1
解
因
A
aij
,B
34
bij
证 因为 H T (E 2 XX T )T ET 2( XX T )T E 2XX T H
所以H 是对称矩阵. HH T H 2 (E 2 XX T )2
E 4XX T 4( XX T )( XX T ) E 4XX T 4X ( X T X )X T E 4XX T 4XX T E
(3) (AB)( A)B A(B) (其中为常数)
(4) AE EA A
注 矩阵乘法不满足互换律,即 AB BA
例如
设
A
1
1
,
B
1
1
1 1
1 1
两个非零矩阵旳 乘积可能是零矩阵
则
第二章矩阵的运算及与矩阵的秩
第1页，共80页。
一、矩阵的线性运算
§2.1 矩阵的基本运算
A=(aij ) m×n ，B=(bij ) m×n ，l为给定的数． （1）加法：C=(aij+bij)为矩阵A与B相加的和，记作A+B
（2）数乘：C=l(aij)为数 l与矩阵A相乘的积，记作lA
l 0 0
§2.1 矩阵的基本运算 ➢ 推论：若m×n矩阵A与B等价，则存在若干个m×m初等矩阵Pi(i=1,2-----,s)和若干个n×n初等矩阵Qj(j=1,2-----,t)使得
P 1 P 2 P sA Q 1 Q 2 Q tB
第26页，共80页。
三、矩阵的转置 定义2.3：把m×n矩阵A的行和列依次互换得到的一个n×m 矩阵，称为A的转置，记作AT或A’.
001 a 31a 32a 33a 3 4 a 31 a 32 a 33 a 34
100 a 11 a 12 a 13 a 1 4a 11 a 12 a 13 a 14 E ( 2 ,3 ( k )A ) 01k a 21 a 22 a 23 a 2 4 a 2 1 k3a 1 a 2 2 k3a 2 a 2 3 k3a 3 a 2 4 k3 a 4
上述过程也可以等同于：
a11 a12 a13 a14
a11 a12 a13 a14
a21 a22 a23 a24 r 2 r3 a31 a32 a33 a34
a31 a32 a33 a34
a21 a22 a23 a24
第20页，共80页。
§2.1 矩阵的基本运算
100 a 11a 12a 13a 1 4 a 11 a 12 a 13 a 14 E (2 (k)A ) 0k0 a 21a 22a 23a 2 4 k2a 1k2a 2k2a 3k2a 4
矩阵的运算及其运算规则
矩阵的运算及其运算规则矩阵是线性代数中的基本概念，也是数学、计算机科学、物理、经济学等领域中广泛运用的工具之一。
矩阵的运算是矩阵代数的重要组成部分，并且矩阵的运算规则是进行代数运算、求解线性方程组、计算特征值和特征向量等的关键。
1.基本矩阵运算矩阵的四则运算：加法、减法、乘法和除法是矩阵运算的基础。
加减法均是对应元素相加减，必须两个矩阵形状相同才可加减。
例如A、B是两个3\*3矩阵，那么它们相加后我们可以表示为C=A+B，C的每个元素都等于A和B对应位置的元素之和。
矩阵的乘法是相乘并对乘积元素求和，而不是元素相乘。
A\*B中A的列数应该等于B的行数，乘积C则应该是A的行数和B的列数构成的矩阵。
例如A是一个3\*2 的矩阵，B是一个2\*4 的矩阵，则将A的每一行和B的每一列依次相乘求和，得到一个3\*4的结果矩阵C。
除法在矩阵中一般不存在，但是可以通过矩阵的逆来实现除法运算。
如果乘积A\*B=C，且B是可逆的，那么我们可以利用B的逆矩阵来得出矩阵A，即A=B^{-1}C。
2.转置和逆矩阵矩阵的转置是将矩阵的行和列交换位置得到的新矩阵。
如果矩阵A的形状是m\*n，则转置后的矩阵形状是n\*m。
例如A=\begin{bmatrix}1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6\end{bmatrix}，则A的转置为A^T=\begin{bmatrix}1 & 3 & 5 \\ 2 & 4 & 6\end{bmatrix}。
矩阵的逆矩阵是一个矩阵，使得矩阵和它的逆矩阵的乘积为单位矩阵。
只有方阵才有逆矩阵，而且并不是所有的方阵都有逆矩阵。
如果一个矩阵A不能求逆，那么我们称它是奇异矩阵或不可逆矩阵。
如果一个矩阵A可以求逆，那么我们称它是非奇异矩阵或可逆矩阵。
逆矩阵的求解方法有伴随矩阵法、高斯-约旦消元法、矩阵分块法等。
3.矩阵的性质及运算规则矩阵的性质包括转置、对称、正交、幂等、奇异等性质。
矩阵的计算方法总结
矩阵的计算方法总结矩阵是线性代数中的重要概念，广泛应用于各个科学领域。
矩阵的计算方法主要包括矩阵的基本运算、矩阵的乘法、矩阵的逆以及特殊矩阵的计算等。
本文将对这些计算方法进行详细的总结。
首先，矩阵的基本运算包括矩阵的加法和减法。
矩阵的加法和减法都是对应位置上的元素进行相加或相减的操作。
具体而言，对于两个相同大小的矩阵A和B，矩阵的加法计算公式为C = A + B，其中C的第i行第j列的元素等于A的第i行第j列的元素加上B的第i行第j列的元素。
矩阵的减法同样遵循相同的规则。
接下来，矩阵的乘法是比较复杂的计算方法。
矩阵的乘法不遵循交换律，即AB不一定等于BA。
矩阵的乘法计算公式为C= AB，其中A是m×n矩阵，B是n×p矩阵，C是m×p矩阵。
具体来说，在矩阵乘法中，C的第i行第j列的元素等于A的第i行的元素与B的第j列的元素进行内积运算得到的结果。
在进行矩阵乘法计算时，需要注意两个矩阵的维度是否满足相乘的条件。
若A的列数不等于B的行数，则无法进行矩阵乘法运算。
矩阵的逆是指对于一个n阶方阵A，通过运算求解另一个方阵B，使得AB = BA = I，其中I为单位矩阵。
矩阵的逆是在求解线性方程组和矩阵方程时经常使用的工具。
具体来说，对于一个n阶非奇异矩阵A，如果存在一个矩阵B，使得AB = BA = I，那么矩阵B就是矩阵A的逆矩阵，记作A^-1。
逆矩阵的计算可以使用高斯-约旦消元法、伴随矩阵法等多种方法，其中伴随矩阵法是逆矩阵计算的一种常用方法。
此外，还有一些特殊矩阵的计算方法。
例如，对称矩阵是指矩阵的转置等于它本身的矩阵。
对称矩阵的特殊性质使得其在计算中有着很多便利，例如，对称矩阵一定可以对角化，即可以通过相似变换变为对角矩阵。
对角矩阵是指非对角线上的元素都为0的矩阵，对角线上的元素可以相同也可以不同。
对角矩阵的计算相对简单，只需要对角线上的元素进行相应的运算即可。
综上所述，矩阵的计算方法包括矩阵的基本运算、矩阵的乘法、矩阵的逆以及特殊矩阵的计算等。
矩阵的定义与基本运算
矩阵的定义与基本运算矩阵是线性代数中的重要概念，广泛应用于各个领域，如数学、物理、计算机科学等。
它是由一组数按照规定的排列方式组成的矩形阵列。
在本文中，我们将探讨矩阵的定义、基本运算以及其在实际应用中的重要性。
一、矩阵的定义矩阵可以用一个大写字母表示，如A、B等。
一个m行n列的矩阵可以表示为A=[a_ij]，其中1 ≤ i ≤ m，1 ≤ j ≤ n。
矩阵中的每个元素a_ij都是一个实数或复数。
矩阵的行数m和列数n分别称为矩阵的维数，记作m×n。
二、矩阵的基本运算1. 矩阵的加法矩阵的加法是指对应位置上的元素相加。
如果两个矩阵A和B的维数相同，即都是m×n，则它们的和记作C=A+B，其中C的维数也是m×n。
具体而言，C的第i行第j列的元素等于A的第i行第j列的元素与B的第i行第j列的元素之和。
2. 矩阵的数乘矩阵的数乘是指将矩阵的每个元素都乘以一个常数。
如果矩阵A的维数是m×n，常数k是一个实数或复数，则kA表示将A的每个元素都乘以k得到的新矩阵。
具体而言，kA的第i行第j列的元素等于k乘以A的第i行第j列的元素。
3. 矩阵的乘法矩阵的乘法是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。
如果矩阵A的维数是m×n，矩阵B的维数是n×p，则它们的乘积记作C=AB，其中C的维数是m×p。
具体而言，C的第i行第j列的元素等于A的第i行的元素与B的第j列的元素分别相乘后再相加得到的结果。
4. 矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。
如果矩阵A的维数是m×n，则它的转置记作A^T，维数是n×m。
具体而言，A^T的第i行第j列的元素等于A的第j行第i列的元素。
三、矩阵在实际应用中的重要性矩阵在实际应用中具有广泛的重要性。
以下是矩阵在几个领域中的应用示例：1. 线性代数矩阵在线性代数中起着重要的作用。
线性方程组的求解可以通过矩阵的运算来实现。
矩阵的基本运算法则
矩阵的基本运算法则1、矩阵的加法矩阵加法满足下列运算规律（设A 、B 、C 都是m n ⨯矩阵，其中m 和n 均为已知的正整数）：（1）交换律：+=+A B B A（2）结合律：()()++++A B C =A B C注意：只有当两个矩阵为同型矩阵（两个矩阵的行数和列数分别相等）时，这两个矩阵才能进行加法运算。
2、数与矩阵相乘数乘矩阵满足下列运算规律（设A 、B 是m n ⨯矩阵，λ和μ为数）：（1）结合律：()λμλμ=A A（2）分配律：()λμλμ+=+A A A（3）分配律：()λλλ+=+A B A B注意：矩阵相加与数乘矩阵合起来，统称为矩阵的线性运算。
3、矩阵与矩阵相乘矩阵与矩阵的乘法不满足交换律、但是满足结合律和分配率（假设运算都是可行的）：（1）交换律：≠AB BA （不满足）（2）结合律：()()=AB C A BC（3）结合律：()()()λλλλ==其中为数AB A B A B（4）分配律：()(),+=++=+A B C AB AC B C A BA CA4、矩阵的转置矩阵的转置满足下述运算规律（假设运算都是可行的，符号()T g 表示转置）：（1）()T T =A A（2）()T T T +=+A B A B（3）()TT λλ=A A（4）()T T T =AB B A 5、方阵的行列式由A 确定A 这个运算满足下述运算法则（设A 、B 是n 阶方阵，λ为数）：（1）T =A A（2）n λλ=A A（3）=AB A B6、共轭矩阵共轭矩阵满足下述运算法则（设A 、B 是复矩阵，λ为复数，且运算都是可行的）：（1）+=+A B A B（2）λλ=A A（3）=AB AB7、逆矩阵方阵的逆矩阵满足下述运算规律：（1）若A 可逆，则1-A 亦可逆，且()11--=A A（2）若A 可逆，数0λ≠，则λA 可逆，且()111λλ--=A A（3）若A 、B 为同阶矩阵且均可逆，则AB 亦可逆，且()111---=AB B A参考文献：【1】线性代数（第五版），同济大学。
矩阵运算求解总结
矩阵运算求解总结概述矩阵运算是线性代数中的重要内容，广泛应用于数学、物理、计算机科学等领域。
通过矩阵运算，我们可以求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量、进行矩阵分解等。
本文将对常见的矩阵运算及其求解方法进行总结和介绍。
矩阵的基本运算矩阵的基本运算包括加法、减法和乘法。
在矩阵加法和减法中，只需要对应位置的元素进行相加或相减。
矩阵乘法是一种较为复杂的运算，需要满足两个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数。
矩阵乘法的结果是一个新的矩阵，其行数等于第一个矩阵的行数，列数等于第二个矩阵的列数。
线性方程组的求解线性方程组是矩阵运算的一个重要应用领域。
对于一个具有n个未知数和m 个方程的线性方程组，可以使用矩阵运算求解。
我们可以将线性方程组的系数矩阵和常数矩阵进行相乘，得到一个增广矩阵。
通过对增广矩阵进行行变换，可以将其转化为一个行简化阶梯形矩阵，从而求解出线性方程组的解。
矩阵的特征值和特征向量矩阵的特征值和特征向量是矩阵运算中的重要内容。
给定一个n阶方阵A，如果存在一个非零向量v，使得Av=λv，其中λ 是一个标量，那么λ 称为矩阵 A 的特征值，v 称为 A 的对应于特征值λ 的特征向量。
求解矩阵的特征值和特征向量可以通过求解矩阵的特征方程，即 det(A-λI)=0，其中 I 是单位矩阵。
特征值可以通过求解特征方程得到，特征向量可以通过将特征值代入矩阵进行求解。
矩阵分解矩阵分解是将一个矩阵表示为多个矩阵相乘的形式。
常见的矩阵分解包括LU 分解、QR分解和SVD分解等。
LU分解是将一个矩阵表示为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵相乘的形式。
QR分解是将一个矩阵表示为一个正交矩阵和一个上三角矩阵相乘的形式。
SVD分解是将一个矩阵表示为一个正交矩阵、一个对角矩阵和另一个正交矩阵相乘的形式。
矩阵分解可以用于简化矩阵运算、求解线性方程组和计算矩阵的特征值等问题。
矩阵运算的应用矩阵运算在现实世界中有广泛的应用。
在计算机科学中，矩阵运算被用于机器学习、图像处理和数据分析等领域。
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(4) AE EA A
注 矩阵乘法不满足交换律,即 AB BA
例如
设
A
1
1
,
B
1
1
1 1
1 1
两个非零矩阵的 乘积可能是零矩阵
则
AB
0
0
BA
2
2
Байду номын сангаасB BA
0 0
2 2
问题 矩阵不满足交换律，可能有哪几种情形？ (1)AB有意义，但BA没意义； (2)AB与BA都有意义，但可能不是同阶方阵； (3)两者都有意义，且为同阶方阵，但仍有可能不相等.
结论 在矩阵的乘法中必须注意矩阵相乘的顺序 “左乘” & “右乘”
但也有例外，比如设 A 2 0, B 1 1,
0 2
1 1
则有 AB
2 2
2,
2
BA
22 22
AB
BA.
定义 满足AB=BA的矩阵称为可交换的.
结论 两个同阶对角矩阵是可交换的.
结论 n阶单位矩阵与任意n阶矩阵是可交换的.即
的元素相等,即
aij bij i 1,2,,m; j 1,2,,n,
则称矩阵A与矩阵B相等，记作 A B
❖矩阵的加法
设有两个mn矩阵A(aij)和B(bij) 矩阵A与B的和记 为AB 规定为AB(aijbij ) 即
a11 b11
A
B
a21 b21
am1 bm1
a12 b12 a22 b22
3 2 1 2 2 2 3 2 1 2 2 2 1 0 1
4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 3 3
3
❖矩阵的数乘
数与矩阵A的乘积记作A或A , 规定为
a11
A
A
a21
a12
a22
a1n
a2n
.
am1 am1 amn
❖矩阵数乘的运算规律
(1) 1A A;
2
0
4
0
B
1
3
1
3 2 1 2
4
1
1
1
解
因
A
aij
,B
34
bij
,故 C
43
cij
.
33
1 C AB 1
0
0 1 5
1 3 1
2 0 4
0 1 3 1
3 2 1 2
4 1 1 1
5 6 7
10 2 6.
2 17 10
注 只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行 数时，两个矩阵才能相乘.
am2 bm2
a1n b1n a2n b2n
amn bmn
注 只有当两个矩阵是同型矩阵时, 才能进行加法运算.
10 3 5 1 8 9 10 1 3 8 5 9 11 11 4
1
3
9 3
0
6
8 3
5 2
4
1
1 3
6 3
9 5 3 2
0
4
a2
b1
b2
an nn
bn nn
a1b1
a2b2
anbn nn
结论 两个n 阶对角阵之积仍为n 阶对角阵.
结论 两个n阶上（下）三角阵之积仍为n阶上（下）三角阵.
❖矩阵乘法的运算规律 (1) 结合律: ( AB)C A(BC)
(2) 分配律: A(B＋C) AB AC (左乘分配律) (B＋C)A BA CA(右乘分配律)
nan1
1a12 2a22
nan2
1a1s
2a2s
nans
ns
a1s
a2s
ans ns
a11 a12
a21
a22
an1 an2
a1n
a2
n
1
2
ann nn
1a11
1a21
1an1
2a12 2a22
2an2
na1n
na2n
nann
nn
n
nn
a1
(2) ()A ( A);
(3) ( )A A A;
(4) ( A B) A B.
矩阵相加与数乘矩阵合起来,统称为矩阵的线性运算.
❖矩阵乘法
设 A (aij )是一个m×s矩阵,
B (bij ), 是一个s×n矩阵, 那么规定矩阵A与矩阵B的
乘积是一个m×n 矩阵 C (cij ), 其中
——A可左乘B的可相乘条件.
例如
1 3 5
2 2 8
3 1 9
1 6
6 0
8 不存在. 1
乘积AB 维的关系
A
mn
B
n s
=
C ms
注 两个矩阵相乘, 乘积有可能是一个数.
1
2
3
3 2
1 3
22
3 1
10.
1
练习 计算下列矩阵的乘积，并观察结果.
1
1 2 1 4 1 2 1 4
§2.2 矩阵的基本运算
1、运算定义&运算规则 2、矩阵应用举例
1、运算定义&运算规则
同型矩阵与矩阵相等的概念 1.两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同型矩阵.
例如
1 5
62 与 184
3 4
为同型矩阵.
3 7 3 9
2.两个矩阵 A aij 与B bij 为同型矩阵,并且对应
Em Amn Amn En
注 矩阵乘法不满足消去律，即
AB AC, A 0 不能推出 B C
例如
设A
1
1
1
,
B
7
8 1 6
4 4 1 9
❖矩阵加法的运算规律 设A B C都是mn矩阵 则 (1) ABBA (2) (AB)CA(BC)
设矩阵A(aij) 记A(aij) A称为矩阵A的负矩阵； 另，把元全为零的矩阵称为零矩阵，记作O；
(3) A= A+O = O+A
由此，规定矩阵的减法为ABA(B)，例如
EA=AE=A
证明
设 A
aij
为任意n阶矩阵,则有
nn
1
EA
1
a11 a12
a21
a22
1
an1
an2
a1n
a2n
aij
A
nn
ann
a11 a12
AE
a21
a22
an1 an2
a1n 1
a2n
1
ann
aij
A
nn
1
注 此例表明单位矩阵在矩阵乘法中的地位与数1在 数的乘法中的地位相当. 即
s
cij ai1b1 j ai 2b2 j aisbsj aikbkj k 1
(i 1, 2, m; j 1, 2, , n)
把此乘积记作 C AB
例如
C 2 1
4 2
222 3
4
16
?
32
622 8 16 22
1 0
例
若
A
1
1
0 5
求AB.
1 3 1
1
5
8
0
2
5
8
0
2
1 33 10 1 3 7 34 10 1 3 7 34
1
1 2 1 4
5
10
8 1
0 3
2 7
34
1
1
1
1 44
5
10
2 8
1
1 0 3
4
2
7 34
1
2
a11 a12
a21
a22
n
nn
an1
an2
1a11
2a21