Vandermonde矩阵及其变形矩阵的快速求逆格式_叶贻才

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逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)

逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)

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。

带重点的多项式Vandermonde型矩阵位移结构与快速求逆公式

带重点的多项式Vandermonde型矩阵位移结构与快速求逆公式

国家自然科学基金资助项目(19971009)收稿日期:2001-07-05带重点的多项式Vandermonde 型矩阵位移结构与快速求逆公式。

杨正宏1,2)陈公宁1)(1)北京师范大学数学系,100875,北京;2)中国农业大学(东校区)基础科学系,100083,北京//第一作者37岁,男,副教授)摘要讨论带重点的多项式Vandermonde 型矩阵的位移结构、快速求逆公式及相关问题,推广了单点情形的主要结果.关键词多项式Vandermonde 型矩阵;位移结构;求逆公式分类号0241.31引言与预备知识设x 1,x 2,…,x I 是I 个互不相同的复数,0I (x )是I 次的复多项式(I =0,1,…,I ),其中0(x )={0I (x )}I -1I =0构成C I [x ](次数小于I 的复系数多项式全体)的基,称为一般基.按定义[1],单点情形时的多项式Vandermonde 矩阵为V 0(x )=[0 (x i )]I ,I -1i =1, =0,它是可逆的.当0I (x )分别取x I 及切比雪夫多项式(两类)时,V 0(x )分别退化为古典和切比雪夫Vandermonde 矩阵.多项式Vandermonde 矩阵与广义多项式插值问题有关,即给定一组数据(x i ,c i )(i =1,…,I ),要求一个次数小于I 的广义多项式f (x )=Z I -1=0! 0 (x ),使得f (x i )=c i .此问题等价于求解线性方程组V 0(x )!=c ,其中!=(!0,…,!I -1)T ,c =(c 1,…,c I )T .作为一种位移结构(dispIacement structure )矩阵,文献[1]详细讨论了多项式Vandermonde 型矩阵的位移结构、快速求逆公式和算法及与Cauchy 型矩阵的联系.关于位移结构矩阵,简单地讲就是,给定2个I XI 的复矩阵F ,A (通常具有较简单的形式,如对角或三角形矩阵),定义SyIvester 型位移算子及方程v {F ,A }(R )。

一类特殊行列式的计算公式

一类特殊行列式的计算公式

一类特殊行列式的计算公式特殊行列式是数学中常见的一种特殊类型的矩阵,其计算方式和普通行列式有很大区别。

特殊行列式一般用于解决某些特殊问题,如线性方程组、行列式积等。

在本文中,我们将介绍特殊行列式的计算公式,并进行简单的推导,同时介绍其应用以及注意事项。

特殊行列式的计算公式中,最常见的是Vandermonde行列式的计算公式,其表达式为:$V_{n}(x_{1},x_{2},\dots,x_{n})=\prod_{1\leq i<j\leqn}(x_{j}-x_{i})$其中$n$代表矩阵的阶数,$x_{1}$、$x_{2}$、$\dots$、$x_{n}$则代表矩阵的元素。

该公式的推导主要是利用行列式中的性质,如行列式的行列互换等,将矩阵化为上三角或下三角矩阵,然后进行逐次消元得到以上表达式。

Vandermonde行列式常被用于求解线性方程组以及多项式插值问题。

例如,当我们需要求解一组线性方程组$\begin{cases}a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+a_{13}x_{3}=b_{1}\\a_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+a_{23}x_{3}=b_{2}\\a_{31}x_{1}+a_{32}x_{2}+a_{33}x_{3}=b_{3}\end{cases}$时,我们可以将系数矩阵$A$与常数矩阵$b$组成增广矩阵$\begin{bmatrix}A&b\end{bmatrix}$,并求其行列式。

若该行列式值为$0$,则说明线性方程组无解或有无数解,否则通过Cramer法则可以求得唯一解$x$。

除了Vandermonde行列式,还有其他的特殊行列式如行列式积等。

行列式积是一类带参数的行列式,其表达式为:$\prod_{i<j}\frac{x_{j}-x_{i}}{y_{j}-y_{i}}$其中$x_{i}$、$y_{i}$分别为两组不同的数,$i$、$j$为矩阵元素的索引。

matlab范德蒙矩阵的逆

matlab范德蒙矩阵的逆

matlab范德蒙矩阵的逆
摘要:
一、范德蒙矩阵及其性质
- 范德蒙矩阵的定义
- 范德蒙矩阵的最大秩
二、范德蒙矩阵的逆矩阵
- 逆矩阵的定义
- 求解范德蒙矩阵逆矩阵的方法
三、范德蒙矩阵逆矩阵的应用
- 利用逆矩阵进行矩阵运算
- 范德蒙矩阵逆矩阵在实际问题中的应用
正文:
范德蒙矩阵是一个特定类型的矩阵,其行数为m,列数为n,具有最大的秩min(m, n)。

范德蒙矩阵的每一行和每一列都由不同的元素组成,这些元素通常表示实数。

在MATLAB 中,我们可以通过定义一个函数来创建范德蒙矩阵。

在求解范德蒙矩阵的逆矩阵时,我们需要先确定矩阵的行列式。

根据范德蒙矩阵的性质,其行列式可以表示为(aj-ai)(1<i<j<n)。

通过计算行列式,我们可以得到范德蒙矩阵的逆矩阵。

在MATLAB 中,我们可以使用`inv()`函数来计算逆矩阵。

范德蒙矩阵的逆矩阵在许多实际问题中都有广泛的应用。

例如,在图像处
理中,范德蒙矩阵可以用于实现图像的滤波和变换。

通过使用范德蒙矩阵的逆矩阵,我们可以对图像进行旋转、缩放等操作,从而实现图像的变换。

总之,范德蒙矩阵是一种具有特定性质的矩阵,其逆矩阵在实际问题中有很多应用。

vandermonde恒等式

vandermonde恒等式

vandermonde恒等式Vandermonde恒等式是17世纪末法国数学家Alexandre-ThéophileVandermonde在探究多项式的一般形式时发现的数学定律,它有助于计算一个指定的numdataterm之和。

它也被称为Vandermonde 矩阵,它以定义二维表格的形式出现,其中行表示某个整数或某系数,列表示一个系数或一个实数。

Vandermonde恒等式的基本形式如下:(a1+a2+...+an)^m = a1^m + a2^m + ... + an^m其中m是次数,a1,a2,…,an是非负整数。

Vandermonde恒等式的重要意义在于,它可以使我们计算一系列的多项式的最终和。

它的最常见的应用是,可以用来计算一个多项式的各项之和。

比如,如果你有以下多项式:3x^3+4x^2+5x你可以使用Vandermonde恒等式来求解:(3+4+5)^3 = 3^3+4^3+5^3这里3,4和5分别代表多项式中每一项的系数,而3^3+4^3+5^3就是多项式的最终和。

Vandermonde恒等式也可以用来计算组合的和。

如果你想要求出从1到n的组合,你可以使用Vandermonde恒等式。

比如,如果n=4,你可以用Vandermonde恒等式来计算:(1+2+3+4)^3 = 1^3+2^3+3^3+4^3此外,Vandermonde恒等式也可以用来计算三角形的面积,甚至计算N阶锥形的体积,只要把系数替换成高级数学中的多项式就可以了。

Vandermonde恒等式在现代数学中仍然得到广泛应用,它是许多重要定理的基础,如拉格朗日插值法,拉格朗日改正法和素数取模定理等。

它也在数学统计中得到了应用,如用来计算伽玛函数的积分,以及用来计算变量间的相关性等。

总之,Vandermonde恒等式是一个十分重要而又有用的数学定理,它可以帮助我们通过提供一个快速而灵活的方法来计算某些数学问题,而且这个方法可以用在多种方面,如统计学、拉格朗日插值法和数学分析等领域。

Vandermonde方程组的解法及应用

Vandermonde方程组的解法及应用

Vandermonde方程组的解法及应用
作者:王大力付玉华
来源:《现代交际》2011年第02期
[摘要]本文根据Vandermonde矩阵的特殊结构和矩阵分解的基本原理给出Vandermonde 方程组的矩阵分解算法和算例。

算法能有效节约计算量,减少占用的内存空间,具有较好的数值稳定性。

[关键词]Vandermonde矩阵矩阵分解插值多项式
[中图分类号]G424[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(2011)02-0110-01
本文考虑Vandermonde方程组Vz=b,其中z=(z1,z2,…zn)T
∈Rn+1是未知向量,b=(β1,β2…βn)∈Rn+1是已知向量,
(1)
这里α1,α2,…αn是给定的n个互不相同的实数。

显然V是非奇异矩阵,则有z=V-1b。

Vandermonde方程组是一类具有特殊结构的方程组,它和多项式插值问题密切相关, 被广泛应用于预测预报等领域,因此具有重要的研究意义。

一、主要结果
因为Vandermonde矩阵非奇异,且其前n-1个顺序主子式Dk≠0(k=1,2,…,n-1),所以可分解为一系列稀疏上三角矩阵和下三角矩阵的乘积,具体可分为以下两步;
第一步:先对V进行一系列初等行变换,记n阶矩阵
的左上角是一个k阶单位矩阵,依次左乘以V可得
从而
再记
则所以这里
于是
(3)
进而
(4)
从而V-1便得知.。

欧式变换的逆矩阵-概述说明以及解释

欧式变换的逆矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述欧式变换是一种常见且重要的几何变换方法,可以描述对象在平面或者空间中的平移、旋转、缩放和反射等变换操作。

在计算机图形学、机器人学、计算机视觉等领域,欧式变换被广泛应用于模型变换、图像处理、运动估计等任务中。

欧式变换的理论基础是线性代数中的矩阵运算,通过矩阵相乘的方式,可以将欧式变换表示为一个矩阵的乘法操作。

具体而言,欧式变换的矩阵表示可以包括平移矩阵、旋转矩阵、缩放矩阵和反射矩阵等不同类型的矩阵。

然而,在实际应用中,我们常常遇到需要对对象进行逆向变换的需求,即给定一个欧式变换,我们需要求解其逆变换。

逆矩阵在欧式变换中的存在性和计算方法成为了一个重要的研究问题。

本文将重点讨论欧式变换的逆矩阵的存在性和计算方法,并介绍其在实际应用中的一些典型应用。

通过深入理解和掌握对称变换的逆矩阵,我们可以更好地应用欧式变换技术解决实际问题。

本文将按照以下结构进行介绍:首先,在正文部分会详细介绍欧式变换的定义以及其矩阵表示,为后续的逆矩阵讨论打下基础。

然后,我们将讨论关于欧式变换逆矩阵存在性的问题,并提供相应的证明。

接着,本文将介绍欧式变换逆矩阵的计算方法,包括求解逆矩阵的具体步骤和常见的数值计算技巧。

最后,我们将介绍一些欧式变换逆矩阵的典型应用,包括三维模型变换、图像处理和运动估计等领域。

最后在结论部分对本文进行总结和展望。

通过本文的阅读,读者将能够全面了解欧式变换的逆矩阵的概念、存在性、计算方法和应用。

同时,本文也将为读者提供在实际问题中应用欧式变换逆矩阵的一些思路和方法。

希望本文的内容能够对读者有所启发和帮助,更好地应用和理解欧式变换逆矩阵的相关知识。

1.2文章结构1.2 文章结构本文将由以下几个部分组成。

首先,引言部分将概述欧式变换及其重要性,并介绍文章的目的。

然后,正文部分将分为三个小节。

第一个小节(2.1)将定义欧式变换,阐述其基本概念和性质,为后续内容打下基础。

逆矩阵计算方法

逆矩阵计算方法
逆矩阵是线性代数中一个非常重要的概念。

当矩阵A是可逆矩阵时,我们可以得到一个与之对应的逆矩阵A的逆,使得A乘以A的逆等于单位矩阵。

逆矩阵的计算方法有多种,其中最常见的是高斯-约旦法和伴随矩阵法。

高斯-约旦法是通过对矩阵A进行行变换,将其转化为阶梯形矩阵,然后再进行反向的行变换,得到A的逆。

这种方法的优点在于可以直观地看出矩阵A是否可逆,并且可以同时求出A的行列式值。

伴随矩阵法则是通过求解矩阵A的伴随矩阵来得到A的逆。

伴随矩阵的每一个元素是由A的余子式和代数余子式计算得到的。

这种方法的优点在于可以很容易地推广到求解高阶矩阵的逆,但是计算量较大。

无论采用哪种方法,计算逆矩阵都需要进行大量的计算。

因此,在实际应用中,我们需要根据具体的问题来选择最适合的计算方法,以提高计算效率。

总之,逆矩阵在线性代数中具有重要的地位。

熟练掌握逆矩阵的计算方法,能够帮助我们更好地理解和应用线性代数的知识。

- 1 -。

矩阵的逆及其求法PPT课件


(A
E )
4
0
2
.
8 1 3
6 1 1
所以
(A
E )1
1 2
(A
E )
1 2
4 8
0 1
2
,
3
6 1 1 2 1 1 8 1
B
1 2
4 8
0 1
2
2
3 2
6 1
4
3
1 2
4 8
2 1

6
1 2
1
2
A B 4 7 3 .
2
3
11
2 2
1
2
.
充分发挥其作用,有必要对它进一步探讨。
定理3 A可逆 A 行 E Pm P2P1A E
Pm P2P1E A1 E 行 A1
求 A1方法 :( A E) 行(E A1)
21
第21页/共36页
例7 求下列矩阵的逆
矩阵 1 0 1
1. A 2 1 0 3 2 5
解:
1 0 1 1 0 0
A A1 E 1 0 , 因此 A 0.
充分性.设 A 0, 由定理 2.1 知
AA A A A E.
故有 A( 1 A* ) ( 1 A* )A E .
A
A
9
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由逆矩阵定义知,A 可逆,且其逆为
A1 1 A* . A
定理 2.2 不仅给出了判断矩阵可逆的方法, 还给出了求解逆矩阵的一种方法 .
2
第2页/共36页
一、逆矩阵的概念
定义1 设 A 为 n 阶方阵,如有 n 阶方阵 B ,使 AB = BA = E .
则称 A 为可逆阵,B 为 A 的逆阵,记作 B A1 .

E-Vandermonde方程组的快速算法

关 键 词 :线 性 代 数 方 程 组 ; — a dr n e 阵 ;差 商 ;N wo EV n e mod 矩 e tn插 值 方 法
中 图 分 类 号 :D 4 . 2 16 文 献 标 志 码 :A
Fa tAl o ihm n S l i g t s g r t o o v n he Nu e i a o u i n o m rc lS l to f
Ab ta t s r c :Co c p in o h dfe e c q oi n o e trv l e un to i e ie fo n e to f t e i r n e u t t f v co —a u d f cin s f e d rv d r m t a f ra h to e l v l d f n to aue —u cin,a d o mu a o wtn n e p lto a o t v c o - au d u c in s b an d. A fs n fr l f Ne o it r o ain b u e trv le f n t i o t ie o at a g rt m n s l i g t e n me i a o ui n o y t m fE— nd r o e e u t n s s g se lo ih o ov n h u rc ls l t fs se o Va em nd q a i si ug e td. Th e o o e n w a g rt m a e s c mp tto n ih p e ii n, wh c s v rfe y nu rc le p rme t. lo ih h s ls o u ai n a d h g r c so ih i e iid b me ia x e i n s K e o ds y t m fln a l e r i q a in y w r :s se o e rag b ac e u t s;E— nd r nd arx;d fe e c u te ;meh d o i o Va e mo em ti ifr n e q oint to f Ne o ne p lto wtn i tr o ain
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福建师范大学学报(自然科学版)JOURNAL OF FUJIAN TEACHERS UNIVERSITY13(2):15~20(NATURAL SCIENCE )1997Vandermonde 矩阵及其变形矩阵的快速求逆格式叶贻才(计算机科学系)摘 要 导出在实算中颇具实用的关于V -阵及其变形矩阵的一种快速求逆格式.算术运算量为O (n 2),算法格式紧凑、简便,并给出具体算例.关键词 V -阵,变形矩阵,逆阵,反递推关系Vandermo nde 矩阵(简称V-阵)以及它的变形矩阵是实际计算中一类结构特殊的著名的常见矩阵.关于V-阵求逆问题的探讨,早为人们所关注.50年代以来,有关这方面的研究文章相继出现(如文[1~3]等).某些算法,其运算量可从O (n 3)降至O (n 2),甚至更小.诚然,运算量小,对于节省机时,减少舍入误差的影响,改善算法的有效性等无疑是重要的.但是运算量小,程序不一定相应地化简,而程序复杂(即使运算量小)的算法在某些场合下是不可取的.因此,从实算的角度,考虑一种运算量尽量小,程序不复杂的手算格式有一定的意义.本文借助于V -阵与多项式之间的密切联系,直观地导出V-阵及其变形矩阵的一种简易快速求逆算式.其运算量为12n (n -1)(7M +5A )(这里记号M 和A 分别代表一次乘(除)法和一次加(减)法[2]),较通常求逆算法所需运算量O (n 3)[4]低了一个数量级.此外,该算法有效地使用递推过程,无论用于人工手算或编程机算都很简便.1 算法的构成任取一组互异实数{x 1,x 2,…,x n },可构造一个实系数首1多项式:f n (x )=∑nj =0aj +1x j=∏ni =1(x-x i ), (a n +1=1).(1)将a j +1(j =0,1,…,n )视为实变量x 1,x 2,…,x n 的函数,并记其偏导数为a js =a jx s, (j ,s =1,2,…,n ),有∑nj =0aj +1,sx j=-∏ni =1i ≠s(x -x i ), (s =1,2,…,n ).(2)注意到a n +1=1,有收稿日期:1996-04-08.∑nj =1ajsxj -1l= 0, l ≠s ,-∏ni =1i ≠l(xl-x i ), l =s .(3)其中s ,l =1,2,…,n .引入记号J n =a 11a 21…a n 1a12a22…an 2…………a 1n a 2n …a nn, V =11…1x 1x 2…x n x 21x 22…x 2n …………x n -11x n -12…x n -1n,(4)及D n =diag (-k ′(x 1),-k ′(x 2),…,-k ′(x n )).(4)′这里k ′(x i )=∏nj =1j ≠i(xi-x j ), (i =1,2,…,n )是k (x )=∏nj =1(x-x j )在x i 处的导数.可将(3)式写成J n V =D n .按已知算式det(V )=∏0≤j <i ≤n(x i -x j ),当x i ≠x j (i ≠j )时,D n ,V 阵皆可逆,且V-1=D -1n J n .(5) 下面给出如何计算矩阵J n (它是一个转置的Jacobi 矩阵)的各元素的途径.对任取的一组互异实数{x 1,x 2,…,x n },再构造一组相关多项式如下:f i (x )=∑ij =0a(i )j +1x j=∏ik =1(x-x k ), (a (i )i +1=1,i =1,2,…,n )(1)′当i =n 时即多项式(1).比较(1)′两边系数,可得以下递推关系式:a (i -1)i =1, a (i -1)0=0, a (1)1=-x 1,a (i )k =a (i -1)k -1-a (i -1)kx i (i =2,3,…,n ;k =i ,i -1,…,1).(6) 注:(6)是Viete 定理的递推形式.引理1 a (i )j +1(i =2,3,…,n ;j =i ,i -1,…,0)关于每个x S (S =1,2,…,n )是对称的(即交换任意两个x _和x g ,a (i )j +1值不变).证 因交换任意两个x _和x g (_≠g ),其结果只是改变(1)′中右边两乘积因子的顺序,积不变,a (i )j +1值也不变.得证.记S a (n -1)k 为由{x 1,x 2,...,x S -1,x S +1,...,x n }(S =n ,n -1,...,1)递推算得的结果.于是,按引理1,递推式(6)可改写成为: S =n ,n -1, (1)S a (i -1)i=1, S a (i -1)=1, S a (1)1=-x 1,S a(i )k=S a (i -1)k -1-S a (i -1)k x i , (x i ≠x S ),(i =2,3,...,n -1;k =i ,i -1, (1)(7)16 福建师范大学学报(自然科学版) 1997年6月 S a(n -1)n=1, S a (n -1)0=0,a k =S a (n )k =S a (n -1)k -1-S a (n -1)k x S , (k =n ,n -1,…,1).(7)′ 引理2 设S a (n -1)k (k =n ,n -1,…,1)为由数组{x 1,x 2,…,x S -1,x S +1,…,x n },(S =n ,n -1,…,1)按递推式(7)算得的值,则J n 阵可以写成:J n =-1a (n -1)1-1a (n -1)2…-1a (n -1)n -1-1-2a (n -1)1-2a (n -1)2…-2a (n -1)n -1-1……………-na (n -1)1-na (n -1)2…-na (n -1)n -1-1=(记)-J .(8) 证 由递推关系(7)′,求a k 关于x S 的偏导数,有a k S =-S a (n -1)k , (S ,k =n ,n -1,…,1),代入(4)的J n 阵,立得(8).证毕.定理1 对任取的一组互异实数{x 1,x 2,…,x n },V andermonde 矩阵的逆矩阵可以表示为V -1=-D -1n (-J n )=D J 的形式.即11…1x 1x 2…x n …………x n -11x n -12…x n -1n-1=diag (1k ′(x 1),1k ′(x 2),…,1k ′(x n )) 1a (n -1)1-1a (n -1)2… 1a (n -1)n -11 2a (n -1)1 2a (n -1)2… 2a (n -1)n -11…………… n a (n -1)1 n a (n -1)2… n a (n -1)n -11.(9)其中k ′(x i )=∏nj =1,j ≠i(x i -x j )(i =1,2,…,n ),而Sa (n -1)k(S =n ,n -1,…,1;k =n -1,n -2,…,1)为先对整组{x 1,x 2,…,x n },从递推式(6),即a (i -1)i=1, a (i -1)=0, a (1)1=-x 1,a (i )k =a (i -1)k -1-a (i -1)k x i , (i =2,3,…,n ;k =i ,i -1,…,1).(6)求得a (n )k ,即a k (k =n ,n -1,…,1).然后对数组{x 1,…,x S -1,x S +1,…,x n }(S =n ,n -1,…,1)从以下反递推关系求出数据:S a (n -1)n=1,S a(n -1)k -1=a k +Sa (n -1)kx s , (S =n ,n -1,…,1;k =n ,n -1,…,2).(10) 证 综合(4)′、(8)及(5)三式,就有(9)式成立.证毕.注:使用与定理1相同的条件和递推关系,可得求算V 阵的变形矩阵的类似算式,即下述3个推论.推论1 (V T )-1=J T D ,即17 第2期 叶贻才:V andermo nde 矩阵及其变形矩阵的快速求逆格式1x1x21…x n-111x2x22…x n-12……………1x n x2n…x n-1n -1= 1a(n-1)1 2a(n-1)1… n a(n-1)1 1a(n-1)2 2a(n-1)2… n a(n-1)2………… 1a(n-1)n-1 2a(n-1)n-1… n a(n-1)n-111 (1) diag(1k′(x1),1k′(x2),…,1k′(x n)). 推论2 V-1=D J,即x n-11x n-12…x n-1nx n-21xn-22 (x)n-2n…………x1x2…x n11 (1)-1=diag(1k′(x1),1k′(x2),…,1k′(x n)). 1 1a(n-1)n-1… 1a(n-1)2 1a(n-1)11 2a(n-1)n-1… 2a(n-1)2 2a(n-1)n-1……………1 n a(n-1)n-1… n a(n-1)2 n a(n-1)1 推论3 (V T)-1=J T D,即x n-11x n-21 (x11)x n-12x n-22 (x21)……………x n-1n x n-2n…x n1-1=11 (1) 1a(n-1)n-1 2a(n-1)n-1… n a(n-1)n-1………… 1a(n-1)1 2a(n-1)1… 1a(n-1)1 diag(1k′(x1),1k′(x2),…,1k′(x n)).2 求逆算法的运算量和算例将递推关系(6)的计算过程列表如下:表1 多项式(1)各系数推算表 下面统计该求逆算法的全部算术运算次数.18 福建师范大学学报(自然科学版) 1997年6月 为了计算J 中各元,并节省运算量,作者采用下述步骤.①先对整组{x 1,x 1,…,x n }按(6)或表1算出a (n )j ,即a j (j =n ,n -1,…,1),这时用去 乘(除)法次数: _1=∑n -1j =1j =n (n -1)/2, 加(减)法次数: T 1=_1=n (n -1)/2.②对每缺x S 的数组{x 1,…,x S -1,x S +1,…,x n }(S =n ,…,1)计算S a (n -1)k (k =n -1,n -2,…,1),则利用已算出的a j (j =n ,n -1,…,2)及(7)′的反递推关系:a (n -1)n=1,S a (n -1)n -1=a n +x S ,S a (n -1)n -2=a n -1+Sa (n -1)n -1x S ,S a (n -1)n -3=a n -2+S a (n -1)n -2x S ,S a (n -1)2=a 3+S a (n -1)3x S ,S a(n -1)1=a 2+S a (n -1)2x S . (S =n ,n -1, (1)(10)只需再用乘(除)法次数:_2=n (n -2); 加(减)法次数:T 2=n (n -1),就能算出J 中所有元素.③形成对角阵D ,并将它与矩阵J 相乘,需乘(除)法次数:_3=n (n -1)+n 2; 加(减)法次数:T3=n (n -1).累计上述各步,共需运算量乘(除)法次数:_总= 3.5n (n -1);加(减)法次数:T 总= 2.5n (n -1). 例 给定数组{2,3,-5,7,-10},求由它构成的V 阵的逆阵V -1.解 形成D 中各对角元:算出1k ′(x i )(i =1,2,…,5).其中 k ′(2)=420,k ′(3)=-416,k ′(-5)=-3360,k ′(7)=4080,k ′(-10)=13260.形成J 中各元:先算(按(6)或表1)a (5)5=3,a (5)4=-89,a (5)3=-27,a (5)2=1420,a (5)1=-2100;然后按(10)式算出J 中各元(参见下式在J 阵旁标出的箭头、数据,它们示意按(10)逐行推算各元的顺序、规则).最后得到逆阵V -1的表示式:V -1=1111123-57-102232(-5)272(-10)22333(-5)373(-10)32434(-5)474(-10)4-119 第2期 叶贻才:V andermo nde 矩阵及其变形矩阵的快速求逆格式 =ding (1420,-1416,-13360,14080,113260)参 考 文 献1 M acon N ,Spit zbar t A .Inv er ses of V ande rmo nde ma trices .Amer .M ath .M onthly ,1958(65):95~1002 Bj o ¨rck A ,Perey ra V.So lution of V ande rmo nde sy stems o f equations.Ma th.Co mp.,1970(24):893~9033 Pan V .On computatio ns w ith dense structured matrices .M ath .Comp .,1990(55):179~1904 游兆永.线性代数与多项式的快速算法.上海:上海科技出版社,1980.A Fast Scheme for Finding the Inverses of VandermondeMatrix and Its Deformed MatricesYe Yicai(Departm ent of Computer Science )Abstract Intro duces a fast scheme w hich is co nsiderably functio nal for finding the inv erses of Vandermo nde matrix and its deformed ma trices .The algo rithm operand re-quired is O (n 2).The schem e is quite compact and ha ndy.M o reov er ,a co ncrete ex ample illustra ting the present alg orithm procedure is giv en.Keywords V -m atrix ,defo rmed matrix ,inv erse ma trix ,inv erse recursiv e relation20 福建师范大学学报(自然科学版) 1997年6月 。

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