矩阵论第8章广义逆矩阵及其应用

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矩阵论广义逆

矩阵论广义逆

矩阵论广义逆矩阵是线性代数中的重要概念,广义逆是矩阵论中的一个关键概念。

在矩阵论中,广义逆用于解决矩阵方程的求解问题。

本文将介绍矩阵论中的广义逆以及其应用。

1. 广义逆的定义在矩阵论中,矩阵的广义逆是指对于任意矩阵A,存在一个矩阵X,满足以下条件:1) AXA=A2) XAX=X3) (AX)^T=AX4) (XA)^T=XA广义逆的存在性和唯一性是矩阵论中的一个重要问题,对于满足以上条件的矩阵X,我们称其为A的广义逆,记作A⁺。

2. 广义逆的性质广义逆具有以下性质:1) AA⁺A=A2) A⁺AA⁺=A⁺3) (A⁺)^T=A⁺4) (AA⁺)^T=AA⁺广义逆的性质使得它在矩阵方程的求解中具有重要作用。

3. 广义逆的应用广义逆在矩阵方程的求解中有广泛的应用,下面介绍其中几个常见的应用:3.1 线性方程组的求解对于线性方程组Ax=b,如果A的广义逆A⁺存在,那么方程的解可以表示为x=A⁺b。

广义逆的存在性保证了线性方程组的解的存在性,并且通过广义逆的计算,可以得到解的一个特解。

3.2 最小二乘问题的求解最小二乘问题是指在给定线性方程组Ax=b无解时,求解使得||Ax-b||^2最小的x。

如果A的广义逆A⁺存在,那么最小二乘问题的解可以表示为x=A⁺b。

广义逆的计算可以通过奇异值分解等方法来实现。

3.3 线性回归分析线性回归分析是统计学中的一种重要方法,用于建立自变量与因变量之间的线性关系。

在线性回归分析中,广义逆可以用于求解回归系数,得到最佳拟合直线,并用于预测和推断。

4. 广义逆的计算方法广义逆的计算方法有多种,常见的包括伪逆法、奇异值分解法等。

伪逆法是通过对矩阵A进行分解或变换,得到A的伪逆矩阵。

奇异值分解法则是通过对矩阵A进行奇异值分解,得到A的伪逆矩阵。

这些计算方法都是基于矩阵的特征和性质进行推导和求解的。

5. 广义逆的应用举例以线性方程组的求解为例,假设有如下线性方程组:2x+y=3x+3y=9将其转化为矩阵形式为:A=[2 1; 1 3]b=[3; 9]求解线性方程组的解可以通过计算广义逆来实现。

第八章 矩阵的广义逆

第八章 矩阵的广义逆

第八章矩阵的广义逆前言初等变换和标准形初等变换和标准形举例
§8.1 广义逆矩阵减号逆的概念
减号逆存在定理及求法减号逆存在定理及求法续
关于减号逆公式的注一个减号逆确定所有减号逆1减号逆的主要性质续减号逆的主要性质续
减号逆的主要性质续左逆与右逆的概念矩阵左逆与右逆的求法自反广义逆的概念
自反广义逆的存在与唯一性自反广义逆的唯一性自反广义逆与左(右)逆的关系用满秩分解求自反广义逆
自反广义逆的求法自反广义逆的求法续§8.2 伪逆矩阵
伪逆的存在性求伪逆举例
伪逆的唯一性
伪逆的性质

⎛−101求伪逆举例
§8.3 广义逆与线性方程组
一般矩阵方程有解的条件一般矩阵方程的通解
用减号逆求解相容线性方程组举例相容线性方程组的最小模解0130

相容方程组最小模解的充要条件
相容方程组最小模解的充要条件续
求相容方程组最小模解举例
Ax,即‖Ax-b‖>0.
不相容方程组的最小二乘解
R(A)
Ax 0
不相容方程组的最小二乘解举例用广义逆求最小二乘解定义8.3.2:线性方程组Ax=b 的一个最佳最小二乘
矩阵方程的最小二乘解。

广义逆矩阵作用

广义逆矩阵作用

广义逆矩阵作用广义逆矩阵是矩阵理论中的一个重要概念,它在多个领域中都有广泛的应用。

本文将介绍广义逆矩阵的定义、性质以及应用,并探讨其在实际问题中的作用。

一、广义逆矩阵的定义在矩阵理论中,矩阵A的广义逆矩阵,记作A⁺,是满足以下条件的矩阵:1. AA⁺A = A,即A乘以广义逆矩阵再乘以A等于A本身。

2. A⁺AA⁺= A⁺,即广义逆矩阵乘以A再乘以广义逆矩阵等于广义逆矩阵本身。

二、广义逆矩阵的性质1. 广义逆矩阵的广义逆矩阵是它本身,即(A⁺)⁺ = A⁺。

2. (AB)⁺= B⁺A⁺,即两个矩阵的乘积的广义逆矩阵等于右边矩阵的广义逆矩阵乘以左边矩阵的广义逆矩阵。

3. (A⁺)ᵀ= (Aᵀ)⁺,即广义逆矩阵的转置等于原矩阵的转置的广义逆矩阵。

4. (AᵀA)⁺Aᵀ= A⁺,即矩阵A的转置与A的乘积的广义逆矩阵等于A的广义逆矩阵乘以A的转置的广义逆矩阵。

三、广义逆矩阵的应用1. 线性方程组的求解:对于一个线性方程组Ax = b,如果A是列满秩矩阵(即A的列向量线性无关),则方程组有唯一解x = A⁺b。

如果A不是列满秩矩阵,方程组可能有无穷多解,此时可以通过最小二乘法求解,即x = A⁺b是方程组的最小二乘解。

2. 伪逆最小二乘法:当矩阵A不是一个方阵时,无法求出其逆矩阵。

此时可以使用广义逆矩阵来进行最小二乘拟合,例如曲线拟合和数据降维等问题。

3. 线性回归分析:广义逆矩阵可以用于线性回归模型的参数估计,通过最小化残差平方和来求解回归方程的参数。

4. 信号处理:广义逆矩阵可以用于信号处理中的滤波、降噪和频谱估计等问题,提高信号处理的精度和效果。

5. 图像处理:广义逆矩阵可以应用于图像处理中的去噪、图像复原和图像压缩等问题,提高图像处理的质量和效率。

6. 线性规划:广义逆矩阵可以用于线性规划问题的求解,例如最优化问题和约束优化问题等。

7. 控制系统:广义逆矩阵在控制系统中有广泛的应用,如系统辨识、状态估计、控制器设计和自适应控制等方面。

矩阵分析第八章

矩阵分析第八章

((AAH)(AAH)+)H=((AAH)+)H(AAH)H=(AAH)+(AAH) = (A+)HA+(AAH)=(A+)H(A+A)AH=(A+)H(A+A)HAH = (A+)HAH(A+)HAH=(AA+)H(AA+)H=AA+AA+ = A(A+A)HA+=(AAH)(A+)HA+=(AAH)(AAH)+ ((AAH)+(AAH))H=(AAH)H((AAH)+)H=(AAH)(AAH)+ = (AAH)(A+)HA+=A(A+A)HA+=AA+AA+ = (AA+)H(AA+)H=(A+)HAH(A+)HAH=(A+)H(A+A)HAH = (A+)H(A+A)HAH=(A+)HA+(AAH)=(AAH)+(AAH) (3)的证明与(2)类似, 略.
0 −1 Q 0
例 2:设A−是A∈Cm×n的一个广义逆, 则对任意的V∈Cn×m, W∈Cn×m,
X = A − + V ( Em − AA − ) + ( E n − A − A)W
也是A的一个广义逆矩阵. 证明: AXA = AA − A + AV ( E m − AA − ) A + A( E n − A − A)WA
“⇐” 设A−满足AA−A = A 且 rankA = rankA−, 则: rankAA− = rankA = rankA− ⇒ dim N(AA−) = dim N(A−) 又因为N(AA−) ⊃ N(A−), 从而 N(AA−) = N(A−). 由 AA−A = A ⇒ AA− − AA−AA− = 0 ⇒ ⇒ AA−(E− AA−) = 0 ⇒ A−(E− AA−) = 0 A− = A−AA−

矩阵的广义逆及其应用

矩阵的广义逆及其应用

矩阵的广义逆及其应用矩阵的广义逆,也称为矩阵的Moore-Penrose逆,是矩阵理论中的一个重要概念。

广义逆是对于不可逆矩阵的一种推广,可以用来求解一些特殊类型的线性方程组或优化问题。

本文将介绍矩阵的广义逆的定义、性质以及在实际问题中的应用。

定义对于一个矩阵A,如果存在矩阵B,使得以下条件成立:1.ABA = A2.BAB = B3.(AB)^T = AB4.(BA)^T = BA则矩阵B被称为矩阵A的广义逆,记作A^+。

性质矩阵的广义逆具有以下性质:1.若A是可逆矩阵,则A的广义逆与A的逆相等,即A^+ = A^{-1}。

2.若A是一个方阵,但不可逆,则A的广义逆存在但不唯一。

3.若A是一个矩阵且A+存在,则A+也是一个矩阵。

4.若A是一个矩阵,B是A的广义逆,则B也是A^+的广义逆。

应用矩阵的广义逆在实际问题中有着广泛的应用,下面介绍几个典型的应用场景:线性最小二乘法在线性回归问题中,我们通常需要求解一个线性方程组AX = B。

如果A不是满秩矩阵,即A不可逆,我们可以使用A的广义逆来求解最小二乘解X,即X =A^+B。

控制系统在控制系统中,经常会遇到状态估计或者控制问题,通常涉及到求解一个线性方程组。

如果问题中的系数矩阵不可逆,可以使用矩阵的广义逆来求解。

信号处理在信号处理中,经常需要对信号进行平滑处理或者噪声去除。

矩阵的广义逆可以用来求解平滑信号的逼近或者滤波问题。

总之,矩阵的广义逆在各个领域都有着重要的应用,能够帮助我们解决一些复杂的线性问题,提高问题的求解效率。

结论矩阵的广义逆是矩阵理论中的一个重要概念,具有很多独特的性质和应用。

通过本文的介绍,希望读者能够对矩阵的广义逆有更深入的了解,并在实际问题中灵活运用。

广义逆的性质与应用

广义逆的性质与应用

广义逆的性质与应用广义逆是矩阵理论中的重要概念,广义逆的性质与应用涵盖了多个领域,包括线性代数、最小二乘法、控制论、信号处理等。

本文将介绍广义逆的定义、性质及其在不同领域中的应用。

一、定义与性质1.1 定义广义逆也被称为伪逆或摩尔-彭若斯广义逆,是对于非方阵的矩阵而言的一种逆。

对于任意的m x n矩阵A,它的广义逆记作A^+ ,满足以下条件:1) AA^+A = A2) A^+AA^+ = A^+3) (AA^+)^T = AA^+4) (A^+A)^T = A^+A1.2 性质广义逆具有以下一些重要性质:1) 如果A是可逆矩阵,则A的广义逆等于A的逆。

2) A的广义逆是唯一的。

3) 两个矩阵的广义逆的乘积等于它们各自广义逆的乘积。

4) 广义逆具有非负性:如果A的元素都是非负的,则A的广义逆的元素也都是非负的。

5) 当A是满秩矩阵时,AA^+ = I,即A乘以它的广义逆等于单位矩阵。

二、应用领域2.1 最小二乘法最小二乘法是一种常用于解决拟合问题的数学方法,广义逆在最小二乘法中起着重要作用。

对于线性方程组Ax=b,其中A是一个非方阵,x和b是两个向量,如果该方程组无解,我们可以通过广义逆来寻找一个最优解,即使得Ax尽量接近b的解x^* = A^+b。

2.2 控制论广义逆在控制论中的应用主要是在系统建模和控制器设计中。

在一些复杂的系统中,往往无法直接求解系统的解析解。

通过广义逆,我们可以得到一种近似解,在控制器设计中,可以利用广义逆来求解动态系统的逆动力学问题。

2.3 信号处理广义逆在信号处理中也起着重要作用,特别是在图像恢复、压缩感知以及信号降噪等方面的应用。

通过广义逆,可以对噪声干扰下的信号进行恢复和重构,提高信号的质量和准确性。

2.4 数据挖掘在数据挖掘中,广义逆被广泛应用于矩阵分解、推荐系统和聚类分析等领域。

通过广义逆,可以对大量的数据进行降维处理,提取有效的特征,并用于分类和预测任务。

三、总结广义逆作为矩阵理论的重要内容,具有广泛的应用价值。

广义逆矩阵及其应用

广义逆矩阵及其应用
21年 1 01 2月 第 4期
伊 犁师 范学 院学报 ( 自然科 学版 )
J u n l f lNo ma Unv ri ( t rl ce c dt n) o ra i r l ie s y Nau a in eE io o Yi t S i
De . c201 1
分析.由于广义逆矩阵在数理统计、系统理论 、最优化理论、现代控制理论等许多领域中的重要应用已为
人们所认识 ,因而大大推动 了广义逆矩阵的研究,本文对广义逆矩阵做简单介绍,并进一步讨论它在线性 方程 组求 解 中 的应用 .
1 广 义逆 矩 阵的引入
12 9 0年 EH. oe 先引进 了广 义逆 矩 阵这 一概 念 ,其后 3 未能 引起 人们 的重视 ,直 到 1 5 . Mo r 首 0年 9 5年 , RP noe给 出 了 Mo r .e rs oe的广‘ 义逆矩 阵 的定义 之后 , 义逆 矩阵 的研 究才 进入 了一 个新 的时期.后 来人们 证 』‘
则称 G为 A的一个广义逆矩阵,简称广义逆,把上面 4 个方程叫做 —P 方程,其 中() J 为转置共轭
矩阵.
下面将看到满足部分条件的广义逆矩阵一般并不唯~,因此我们把满足条件 ( )的广义逆矩阵的集 1 合 记 为 A{) 1;满 足条 件 ( ) 4 1、( )的广义 逆矩 阵 的集合记 为 A{,) 等.本文将 讨论 A{) 1 等 4 1 , {,2 , 1 ) { ,4 , { ,3 , {,2 ,4 以及它们在线性方程组中的应用. 1 ) 1 ) 1 ,3 )
2 1 广义逆 矩阵 一 . 的定义 及存在性 定义 1 设有矩阵 A∈ … ,如果存在矩阵G∈ ,满足条件 A A=A,则称 G为矩阵 的_ 义 [ 1 C C G r ‘

第8章广义逆矩阵及其应用

第8章广义逆矩阵及其应用
AR1 AH ( AA H ) 1 .
同理可证(2).
这里要特别指出的是,对于行或列满秩的矩阵 A , AR1 与 AL1 是不可能同时存在的,当且仅当 A 为满秩矩阵时 AR1 与 AL1 才同时存在,并且都等于逆矩阵 A1 ,另外,由右逆与左逆的定
义不难看出右逆与左逆满足 M-P 方程(8.1.1),(8.1.2),从而有 下面结论.
( AG) H AG ,
(8.1.4)
4 个方程的全部或一部分,则称 G 为 A 的一个广义逆矩阵,并把上
面 4 个方程叫做穆尔-彭诺斯(M-P)方程.进一步,如果 G 满足
M-P 的 4 个方程式,则称 G 为 A 的穆尔-彭诺斯广义逆,记为
G A{1,2,3,4} ,一般地,如果 G 满足 4 个 M-P 方程式中的第
在,使(8.1.1)与(8.1.2)都成立,即
AGA A GAG G
则称 G 为 A 的一个{1,2}-广义逆,记为 G A{1, 2} 或 G A{1,2} ,也称 G
为 A 的一个自反减号广义逆,记为 G Ar ,即有
AAr A A , Ar AAr Ar .
(8.1.10)
显 然 , 自 反 减 号 逆 Ar 是 一 种 特 殊 的 减 号 逆 A , 它 满 足 自 反 性
P C mm , Q C nn 使得
PA
Q
Er 0
00 ,
则 A 的减号逆矩阵存在,且可表示为
(8.1.7)
A
Q
Er G21
G12 G22
P

(8.1.8)
其中 G12,G21,G22 分别是 r (m r) ,(n r) r ,(n r) (m r) 的任意
矩阵.
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或穆尔-彭诺斯广义逆,记为 A .
由定义不难看出:
A A{1,2} A{1} ;A A{1,3} A{1} ;A A{1,4} A{1} .
1 例 8.1.1 设 A 1
1
0 0 0

B
1 0
0 1
0 0

C
1 0
0 0
0 1
,由于
ABA A, ACA A ,
所以, B 与 C 均为 A 的减号逆.
同理 G1 A G2 A .
所以 G1 G1 AG1 G1 AG2 G2 AG2 G2 ,
故加号逆是唯一的.
8.1.3 广义逆矩阵的计算: 1. 减号逆 AGA A
定 理 8.1.2 设 A 是 m n 矩 阵 , rank( A) r , 非 奇 异 矩 阵
P C mm , Q C nn
本章着重介绍几种常见的广义逆矩阵及其在解线性方程组中 的应用.
8.1 矩阵的几种广义逆
8. 1. 1 广义逆矩阵的基本概念
定 义 8.1.1 设 A C mn 为 任 意一个 复 数 矩阵 , 如果 存 在复 矩 阵
G C nm ,满足 AGA A , GAG G ,
(8.1.1) (8.1.2)
P
3 0 2
2 0 1
7 1 1 0 4 g31
0 1
1 g32
0
10
3 7g31 g31
2 4g31
2 7g32 g32 ,
1 4g32
其中, g31 , g32 是任意常数.
特别地,取 g31 0, g32 0 ,得 A 的一个减号逆:
A
3 0
2
2 0 . 1
1 2
3 1
0 1
3 1
0 1
0 0
1
~ 0
1
0 1 0 2
0 0 0 1
1 2
3 1
0 1
3 1
0
0
1

0 1 0
* 0 0 1
*
0 0 1
0 1 0
所以,
Q
1 0
0
2 0 1
1 1 0

P
1 2
3 1
0 1
3 1
0 0 ,并且 1
A
Q
Er G21
1
G12 G22
P
性质 8.1.5 设 A Cmn , 则 A 右(或左)可逆的充要条件是 A 行(或列)满秩.
证明 如果 A 行满秩, 则 AAH 是 m 阶可逆矩阵, 令
G AH ( AAH )1 , 由于 AG AAH ( AAH )1 Em , 故 G 是 A 的一个右逆矩阵.
如果 A 右可逆, 即存在 AR1 使得 AAR1 Em , 于是
满足 4 个 M-P 方程式中的第 i1, i2 ,, ik (1 k 4) 个,则称 G 为 A 的一 种弱逆,记为 A{i1,i2 ,,ik } ,或 G A{i1 , i2 ,, ik }.
由于 M-P 的 4 个方程都各有一定的解释,并且应用起来各有方
便之处,所以出于不同的目的,常常考虑满足部分方程的 G ,总之,
按照定义8.1.1 可推得,满足 1 个,2 个,3 个,4 个 M-P 方程的广
义逆矩阵共有 15 类,即
C41
C42
C
3 4
C
4 4
15 .
但应用较多的是以下 5 类:
A{1}, A{1, 2}, A{1, 3}, A{1, 4}, A{1, 2, 3, 4}.
下面将会看到,只有 A{1, 2, 3, 4}是唯一确定的,其他各类广义
0
~
1
1
2
0 * 0 1 0
0
0
1
0
0
1
1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
0 0 1 0 1 0 1 0 0 1
~
3
7
2
~
3
2
7

0 1 0
0 0 1
2
4
1
2
1
4
因此,
Q
3 0
2
2 0 1
7 1 4

P
1 0
10 ,并且
A
Q
Er G21
G12 G22
.
其中 G12 是 n (m n) 的任意矩阵.
(2) 如 果 rank(A) m , 并 且 存 在 非 奇 异 矩 阵 Q C nn , 使 得
AQ Em 0, 则
AR1
A
Ar
Al
Q
Em G21

其中 G21 是 (n m) m 的任意矩阵.
2. A 的自反广义逆矩阵 Ar 的计算( AGA A , GAG G )
性质 8.1.2 设 ACmn , B,C A{1} , 则 BAC A{1,2} .
性质 8.1.3 设 ACmn , A A{1} , 则 (1) rank( A) rank(A ) ; (2) A A{1,2} 的充要条件是 rank( A) rank( A ) .
性质 8.1.4 设 ACmn , 并且右(或左)可逆, 则 AR1 A Ar Al (或 AL1 A Ar Am ).
从而当用初等变换将 A Er 时,相同的初等行变换就将 Em P
而相同的初等列变换就将 En Q
对矩阵
A E
分别是 P 及 Q .
E *
进行初等变换,当
A
的位置化为
Er
时,
E
的位置就
1 1 2 例 8.1.3 求 A 2 2 1 的减号逆 A .
解 因为
31 0 1 0
所以
G
Q
Er G21
G12 G22
P
.
定理 8.1.2 不仅给出了{1}-广义逆的存在性,而且给出了{1}-广义逆的 表示与计算办法:
(1)求非奇异矩阵 P,Q ,
使得
PAQ
Er 0
0 0

(2)写出
A
的减号逆
A
Q
Er G21
G12 G22
P
.
P 及 Q 的求法:
因为
PAQ
Er 0
00 ,所以 PEm P , EnQ Q ,
(8.1.5)
不 难 证 明 : AR1 与 AL1 同 时 存 在 当 且 仅 当 A1 存 在 , 此 时 有 A1 AR1 AL1 .
8.1.2 广义逆矩阵的基本性质 性质 8.1.1 设 A 为任意一个 m n 复矩阵,则
(1) ( AH ) ( A )H ;
(2) AA 、A A 均为幂等矩阵, 且 rank( A) rank( AA ) rank( A A) ;
由定理8.1.2与性质8.1.4、性质8.1.5可推得下面结果:
推论 8.1.2 设 A 是 m n 矩阵,那么下列命题成立: (1) 如 果 rank( A) n , 并 且 存 在 非 奇 异 矩 阵 P Cmm , 使 得
PA
En 0
,

AL1 A Ar Am En G12 P ,
0 0
Q
1


AGA
A

P1
Er 0
0 0
Q1GP1
Er 0
0 0
Q1
P1
Er 0
0 0
Q
1


Er 0
0 0
Q1GP1
Er 0
0 0
Er 0
0 0


G
Q
G11 G21
G12 G22
P
,那么
Er 0
0 0
G11 G21
G12 G22
Er 0
0 0
Er 0
00 ,
解得 G11 Er ,其它任意,
(GA)H GA ,
(8.1.3)
( AG) H AG
(8.1.4)
中的部分或全部方程,则称 G 为 A 的一个广义逆矩阵,并把上面 4 个方程 叫做穆尔-彭诺斯(M-P)方程.进一步,如果 G 满足 M-P 的 4 个方程式, 则称 G 为 A 的穆尔-彭诺斯广义逆,记为 G A{1,2,3,4} .一般地,如果 G
0 0
2 0 1
1 1 1 0 0 g31
0 1 g32
g13 g23 g33
1 2
3 1
0 1
3 1
0
0 1
1 3
g 31
g 32
g 31
2 3
g 32
g 33
2
3 g23
2 3
1 3
g 32
g13
2g 23
g 33
1 3
g 32
g 33
1 3 g23
其中, g31, g32, g13, g23, g33 是任意常数.
g13 2g 23 g33
g 33

g 23
1 2 0
特别地,
A
3 0
3 0
0
就是
A
的一个减号逆.
2 3
1 3
0
例 8.1.4

A
1 2
1 2
2 3
的减号逆
A

解 因为
1 1 2 1 0 1 0 0 1 0
A E3
E2 *
2 1 0
2 0 1
3 0 1 2 4 1 0 1
第8章 广义逆矩阵及其应用
广义逆矩阵是通常逆矩阵的推广. 1920 年穆尔(Moore)首先 提出了广义逆矩阵的概念,但其后的 30 年未引起人们的重视.直 到 1955 年彭诺斯(Penrose)利用四个矩阵方程给出了广义逆矩 阵的新的更简便实用的定义之后,广义逆矩阵的研究才进入了一 个新的时期,其理论和应用得到了迅速发展,已成为矩阵论的一 个重要分支,广义逆矩阵在数理统计、最优化理论、控制理论、 系统识别、数字图象处理等许多领域都具有重要应用.
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