关于矩阵的可逆性探讨(1)(可编辑修改word版)

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矩阵可逆性总结

矩阵可逆性总结

矩阵可逆性总结矩阵的可逆性摘要: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。

矩阵可逆的条件

矩阵可逆的条件

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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
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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

矩阵可逆和不可逆的条件

矩阵可逆和不可逆的条件

矩阵可逆和不可逆的条件《矩阵可逆和不可逆的条件》话说我有个朋友叫小李,他在大学学线性代数的时候,被矩阵可逆和不可逆这事儿搞得晕头转向的。

有一天,他拿着书本跑到我跟前,一脸愁苦地跟我说:“哥们儿,这矩阵的可逆不可逆到底咋判断啊?感觉就像和一个神秘对手下棋,完全不知道对方的底细。

”这就引出了咱们今天的主题——矩阵可逆和不可逆的条件。

首先呢,从最基本的概念说起。

对于一个方阵(行数和列数相等的矩阵)来说,如果存在一个同阶的方阵,使得这两个矩阵相乘,不管是按哪种顺序乘起来结果都得到单位矩阵,那这个矩阵就是可逆的。

能找到这样的一个“搭档”的矩阵可不容易。

比如说一个二阶矩阵,如果它的行列式的值不为零,那它就是可逆的。

这里行列式可就像一个矩阵的“身份证”,行列式的值等于矩阵主对角线元素之积减去副对角线元素之积。

以矩阵\(A=\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\)为例,如果\(ad -bc\neq0\),那\(A\)就是可逆矩阵。

那要是行列式等于零呢?这矩阵就不可逆了。

为什么会这样呢?咱们可以想象每个矩阵都是一个特定的线性变换。

可逆矩阵对应的线性变换是可以“还原”的,就好像把东西打乱了又能按照规则重新整理好一样。

而不可逆矩阵对应的线性变换就像是把东西弄丢了一部分,再也还原不回去了。

再深入一点,如果一个矩阵是奇异矩阵(也就是不可逆矩阵),那它的列向量或者行向量是线性相关的。

啥是线性相关呢?就好比一个足球队里有好几个队员,结果其中一个队员总是和其他队员有某种固定的组合关系,他自己单独的作用不大,有点像“多余”的人一样。

比如矩阵\(B=\begin{bmatrix}1&2&3\\2&4&6\\3&6&9\end{bmatrix}\),第二行就是第一行的两倍,第三行是第一行的三倍,这列向量或者行向量就线性相关了,这个矩阵就是不可逆的。

《一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》范文

《一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》范文

《一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》篇一一、引言在矩阵理论中,Toeplitz矩阵是一种特殊的方阵,其每一主对角线上的元素都是常数或者满足某种特定规律。

在各种科学和工程领域中,带状无穷Toeplitz矩阵作为一种重要的数学模型,经常被用来描述某些物理现象或过程。

本文主要研究一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性,这对于许多需要运用此类矩阵的领域具有实际意义。

二、带状无穷Toeplitz矩阵的描述带状无穷Toeplitz矩阵是指一种特殊的矩阵,其主对角线上的元素按照某种规律排列,且该规律具有带状特性。

这类矩阵在数学建模和数值计算中有着广泛的应用。

我们主要研究的是一类具有特定结构的带状无穷Toeplitz矩阵,其主对角线上的元素不仅具有带状特性,还满足一定的数值条件。

三、可逆性的基本概念及性质在矩阵理论中,如果方阵A的逆矩阵存在,则称A是可逆的。

可逆矩阵在数学和工程领域中具有广泛的应用,如线性方程组的求解、控制系统设计等。

对于带状无穷Toeplitz矩阵而言,其可逆性是研究其性质和应用的重要基础。

四、一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性分析(一)一般情况下的可逆性分析对于一类带状无穷Toeplitz矩阵,其可逆性受到许多因素的影响,如矩阵的元素分布、元素值的大小等。

在一般情况下,如果这类矩阵的元素满足一定的条件,如所有元素均不为零或具有特定的数值关系,则其可逆性可以通过一定的数学方法进行验证和分析。

(二)特殊情况下的可逆性分析在特殊情况下,一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性可能受到更严格的限制。

例如,当矩阵的某些元素为零或元素间的数值关系不满足一定条件时,其可逆性可能受到影响。

此时,需要采用更复杂的数学方法进行深入的分析和研究。

五、可逆性的应用及实例分析(一)应用领域一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性在许多领域都有广泛的应用,如信号处理、控制系统设计、图像处理等。

在这些领域中,带状无穷Toeplitz矩阵被用来描述某些物理现象或过程,其可逆性对于解决实际问题具有重要意义。

《2024年一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》范文

《2024年一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》范文

《一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》篇一一、引言Toeplitz矩阵作为一种特殊的矩阵形式,在数学、物理、工程等领域有着广泛的应用。

其中,带状无穷Toeplitz矩阵作为Toeplitz矩阵的一种特殊形式,其可逆性研究具有重要的理论意义和应用价值。

本文将重点探讨一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性,并对其进行深入研究。

二、带状无穷Toeplitz矩阵的定义及性质带状无穷Toeplitz矩阵是一种特殊的矩阵,其元素在某条带状区域内呈周期性分布。

具体地,对于一类带状无穷Toeplitz矩阵,其上三角(或下三角)部分的元素呈现出特定的周期性变化规律。

这种矩阵具有独特的数学性质,如循环性、周期性等。

三、可逆性的基本理论在讨论带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性之前,我们需要了解一些基本理论。

可逆矩阵是指存在逆矩阵的方阵。

一个矩阵可逆的充分必要条件是其行列式不为零。

对于带状无穷Toeplitz矩阵,由于其特殊的结构,其行列式的计算相对复杂。

然而,我们可以通过分析其元素的变化规律,结合相关数学理论,推导出其可逆性的条件。

四、一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性分析针对一类带状无穷Toeplitz矩阵,我们首先分析其元素的变化规律。

根据其特殊的带状结构,我们可以将矩阵划分为若干个小的块状区域。

然后,通过分析这些块状区域内元素的周期性变化规律,我们可以推导出矩阵可逆的条件。

具体地,我们需要考虑矩阵的行列式是否为零,以及矩阵是否满足其他可逆性的条件。

在分析过程中,我们可以利用一些已知的数学结论和定理,如行列式的计算方法、矩阵的秩等。

同时,我们还需要结合具体的矩阵形式和元素变化规律进行推导和分析。

五、结论与展望通过对一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性进行分析,我们可以得出以下结论:在一定条件下,这类带状无穷Toeplitz矩阵是可逆的。

这些条件包括元素的周期性变化规律、行列式不为零等。

同时,我们还发现这类矩阵的可逆性与元素的分布和取值密切相关。

矩阵可逆性总结

矩阵可逆性总结

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。

《2024年一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》范文

《2024年一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》范文

《一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性》篇一一、引言在矩阵理论中,Toeplitz矩阵是一类特殊的方阵,其元素具有特定的模式,即每条对角线上的元素具有相同的索引。

而在众多的Toeplitz矩阵中,带状无穷Toeplitz矩阵因其独特的结构和性质,在数学、物理、工程等领域有着广泛的应用。

本文将重点探讨一类带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性,分析其可逆的条件和性质。

二、带状无穷Toeplitz矩阵的定义带状无穷Toeplitz矩阵是一种特殊的Toeplitz矩阵,其元素按照一定的规律排列,且在无穷多个维度上延伸。

这类矩阵通常在信号处理、概率论、微分方程等领域中有所应用。

三、可逆性的基本概念在矩阵理论中,一个方阵A可逆,当且仅当存在另一个方阵B,使得AB=BA=I,其中I是单位矩阵。

此时,我们称B为A的逆矩阵。

一个可逆的矩阵通常具有良好的数学性质和实际意义,例如它能够描述线性方程组的解的存在性和唯一性。

四、带状无穷Toeplitz矩阵的可逆性对于一类带状无穷Toeplitz矩阵,其可逆性取决于多种因素。

首先,这类矩阵的元素应满足一定的规律性,以确保其具有良好的数学性质。

其次,这类矩阵的阶数或大小(即维数)对于其可逆性也具有重要影响。

另外,还需考虑其他相关因素,如矩阵的系数等。

四、一、可逆性的基本条件针对一类带状无穷Toeplitz矩阵,其可逆性的基本条件主要包括以下几点:1. 元素规律性:矩阵的元素应按照一定的规律排列,以确保其具有稳定的数学性质。

这种规律性通常与矩阵的生成方式、系数等因素有关。

2. 阶数和大小:对于方阵而言,其阶数或大小对于可逆性具有重要影响。

然而,对于带状无穷Toeplitz矩阵,由于其是无穷维的,因此阶数和大小的概念需重新定义和考虑。

一般来说,当矩阵在足够大的维度上满足一定条件时,可保证其可逆性。

3. 系数条件:除了元素规律性和阶数大小外,矩阵的系数也是影响其可逆性的重要因素。

线性代数之求可逆矩阵的讨论

线性代数之求可逆矩阵的讨论

有关求可逆矩阵的讨论逆矩阵的定义:对于数域P 上的矩阵A ,如果有数域P 上的矩阵B ,使得AB =AB =E ,则称A 为可逆的(或非奇异的),而B 是A 的逆矩阵。

求逆矩阵的方法: 方法一用伴随矩阵法求逆矩阵,即若A ≠0,则A 可逆,且A AA*11=-例:设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=d c b a A 。

问当a,b,c,d 满足什么条件时A 可逆?当A 可逆时,求A 1-, 解 A 可逆,当且仅当A =ad-bc ≠0.设ad-bc ≠0,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡=-AA A A AA 2212211111 = ⎥⎦⎤⎢⎣⎡---a c b d bc ad 1。

这个方法在理论上很有用,在实际计算中常用于2阶方阵。

方法二设A ,B P n n ⨯∈,若AB =En,则A 与B 都可逆,并且A 1- = B ,B1- = A ,(设A,B 是数域P 上的n 阶方阵,则AB 为退化的充分必要条件是A ,B 至少有一个是退化的。

)例 已知A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---7600054000320001,且B = ()()A E A E -+-414,求()B E +-41。

解E 4+B = E4+()()A E A E -+-414= ()()A E A E ++-441+()()A E A E -+-414=()E A E 4124+- = 2()A E +-41,故()B E +-41=21()A E +4 =21⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡76000540003200011000010********1= ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---4300032000210001. 方法三 初等变换法。

这是最常用的求矩阵的方法,与这个方法有关的定理为:可逆矩阵经过初等变换所得到的行简化阶梯矩阵一定是单位矩阵。

例 设A = ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡112213324,求A 1-解 不必先求A 的行列式A ,直接对 []E A 3作初等行变换。

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上海大学2011~2012 学年冬季学期课程论文课程名称:线性代数与几何课程编号:01014108 论文题目:关于矩阵的可逆性探讨作者姓名: 学号: 成绩:论文评语:评阅人:评阅日期:关于矩阵的可逆性探讨姓名:学号:摘要:本文首先给出矩阵可逆的定义、性质,其次探讨矩阵可逆的判定方法、逆矩阵的求法以及矩阵可逆的应用,特别是在编码、解码方面的应用。

最后,本文对可逆矩阵进行了相应的推广。

关键词:矩阵矩阵的逆秩广义逆正文:引言在这篇文章中涉及到一些线性代数中的专有符号,在此做些说明。

r(A)是矩阵 A 的秩、A是矩阵 A 的行列式。

写这篇文章主要是对矩阵的可逆性由来及定义、性质、应用等等进行探讨。

这篇文章的其余部分是这么编排的,章节一是矩阵的定义,章节二主要是逆阵的性质,章节三是逆矩阵的判定方法,接下来的章节四是逆矩阵的求法,章节五就是逆矩阵的应用,最后一个章节是对矩阵逆的推广。

章节一:矩阵逆的定义首先,迎面而来的问题是逆矩阵是什么呢,我们为何要映入逆矩阵的概念。

从以前学到的知识中我们知道,矩阵和复数相仿,有加、减、乘三种运算,为了要完善矩阵的运算,我们因此引入了矩阵的逆这个概念。

对于 n 阶矩阵 A,如果有一个 n 阶矩阵 B,使得 AB=BA=I,则说矩阵 A 是可逆的,并把矩阵 B 称为A 的逆矩阵,A 的逆矩阵记为A-1 。

章节二:可逆矩阵的性质1、若矩阵 A、B 均可逆,则矩阵 AB 可逆,其逆阵为 B -1 A -1 ,当然这一性质可以推广到多个矩阵相乘的逆。

2、若 A 可逆,则A-1也可逆,且(A-1)-1=A;3、若A 可逆,数≠ 0 ,则A可逆,且(A)-1=1A-1;4、若 A 可逆,则A T 也可逆,且(A T )-15、( A ')-1= ( A-1 )'.=(A -1)T 。

6、逆矩阵还有一个性质,就是矩阵的逆是唯一的,下面给出相应证明:这里运用反证法,如果 A 是可逆矩阵,假设 B,C 都是A 的逆,则有AB=BA=E=AC=CA B=BE=B(AC)=(BA)C=EC=C(与B ≠C 矛盾)所以是唯一的。

章节三:矩阵可逆的判定方法矩阵可逆有如下若干充要条件:(A 为n 阶方阵)1、存在 B 为n 阶方阵,使得 AB=I;2、对于 PAQ=3、A ≠ 0 ;Ir,其中 r(A)=n;4、A 的行向量组线性无关;5、A 的列向量组线性无关;6、A 可表示成一系列初等矩阵的乘积;7、A 可经过一系列初等行变换化成单位矩阵 I;8、A 可经过一系列初等列变换化成单位矩阵 I;9、对于齐次线性方程组 AX=0 只有零解;10、 A 是非奇异矩阵。

章节四:矩阵的逆的求法1、从初等变换角度( A I) −行−初−等变−换→(I A-1)具体方法是:欲求 A 的逆矩阵时,首先由 A 作出一个n ⨯ 2n 矩阵,即( A E) ,其次对这个矩阵施以行初等变换( 且只能用行初等变换) ,将它的左半部的矩阵 A 化为单位矩阵,那么原来右半部的单位矩阵就同时化为AAA ⎪⎨ ⎛ A ⎫ ⎛ E ⎫ 行初等变换-1⎪ ⎪A -1 :( A I) −−−−→(I A ) 或者 ⎪ −列−初−等变−换→ ⎪ E ⎪ A -1 ⎪ ⎝ ⎭ ⎝ ⎭注:在事先不知道 n 阶矩阵是可逆的情况下,也可直接用此方法。

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。

2、从矩阵 A 的伴随阵(伴随矩阵)定义:设 A = (a ij ) 是 n 级方阵,用 A ij 表示 A 的(i , j ) 元的⎛ A 11 代数余子式(i , j = 1 n ) ,矩阵 A 12⎝ 1n A 21 A 22A 2n A n 1 ⎫ A n 2 ⎪ 称为 A 的伴随矩阵,记作 A*。

⎪ nn ⎭定理矩阵 A 可逆的充分必要条件是 A ≠ 0 ,并且当 A 可逆时,有A -1 =1A *。

则根据本定理,也可计算出 A 的逆阵。

这个定理不仅可以求一个矩阵的逆,并且还可以判断矩阵是否可逆,但是这种方法主要用在理论上以及 2 级或 3 级矩阵的情形,如果阶数较大,那么使用此方法计算量太大。

对伴随矩阵的小拓展:伴随矩阵的定义,强调伴随矩阵中元素的构成规律;伴随矩阵常用的性质对于任意的方阵 A 均有此伴随矩阵 A *使得AA * = A * A = A E 。

当 A ≠ 0时,A -1 = 1A *,当 A = 0时:AA * = A * A = 0对于一般地方阵 A ,其伴随矩阵 A * 的秩为:⎧ n r ( A *) = ⎪1 ⎪ ⎩ 若 r ( A ) = n 若r ( A ) = n -1若r ( A ) ≤ n - 2A 0当A≠0时,A*= A n-1,当A = 0时A*= 0 。

由定理逆矩阵判定的方法还有:推论1 n 级矩阵A 可逆的充要条件是矩阵A 的秩为n。

推论2 矩阵A 可逆的充要条件是它的特征值都不为0。

推论3 n 级矩阵A 可逆的充分必要条件是它的行( 或列) 向量组线性无关。

3、初等变换法(初等行变换初等列变换初等行列变换)定义对矩阵施行以下三种变换称为矩阵的初等变换:(1)交换矩阵的两行( 列) ;(2)以一个非零的数k 乘矩阵的某一行( 列) ;(3)把矩阵的某一行(列) 的k 倍加到另一行( 列) 。

定理方阵A 可逆的充分必要条件是A 可表示为若干个同阶初等矩阵的乘积。

4、待定系数法具体说来,待定系数法也就是定义法的具体应用,假设出矩阵 A 的逆阵 B,根据 AB=I,展开相乘再根据矩阵的相等就可解出逆阵 B 的各元。

章节五:矩阵逆的应用(主要在编码、解码方面)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短阵的方法.先在26 个英文字母与数字间建立起一一对应,例如可以是A B ……Y Z………………1 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,l 5,14,5,25,其中5 表示字母E.不幸的是,这种编码很容易被别人破译.在一个较长的信息编码中,人们会根据那个出现频率最高的数值而猜出它代表的是哪个字母,比如上述编码中出现次数最多的数值是5,人们自然会想到它代表的是字母E,因为统计规律告诉我们,字母E 是英文单词中出现频率最高的.我们可以利用矩阵乘法来对“明文”SEND MONEY 进行加密,让其变成“密A⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 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= ± 1,那么由 A -1 = 1 A *即知,A -1的元素均为整数.我们可以利用这样的矩阵A 来对明文加密,使加密之后的密文很难破译.现在取⎡1 2 1⎤ ⎢2 5 3⎥ A=⎢⎣2 3 2⎥⎦ 明文“SEND MONEY”对应的9 个数值按3 列被排成以下的矩阵⎡19 4 14⎤ ⎢ 5 13 5 ⎥ B=⎢⎣14 15 25⎥⎦矩阵乘积⎡1 2 1⎤ ⎡19 4 14⎤ ⎡ 43 45 49 ⎤ ⎢2 5 3⎥ ⎢ 5 13 5 ⎥ = ⎢105 118 128⎥ AB=⎢⎣2 3 2⎥⎦ ⎢⎣14 15 25⎥⎦ ⎢⎣ 81 77 93 ⎥⎦ 对应着将发出去的密文编码:43,105,81,45,118,77,49,128,93 合法用户用A 1去左乘上述矩阵即可解密得到明文.为了构造“密钥”矩阵A ,我们可以从单位阵I 开始,有限次地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使用.这样得到的矩阵A ,其元素均为整数,而且由于 A = ± 1可知, A -1的元素必然均为整数.章节六:可逆矩阵的推广———广义逆众所周知,目前我们所学习、所了解的矩阵的可逆都是建立在 n 阶方阵的基础上,那如果是长方阵呢,对于长方阵,是否也有逆的性质,长方阵的逆又是怎样的呢?现在经过查阅资料,我对矩阵的逆来做些推广,这也就是标题中所说的长方阵的广义逆。

逆是逆元的简称,跟 n 阶方阵一样,长方阵与其广义逆之间也有着相应的关系——AXA=A。

这边的 X 就成为长方阵 A 的广义逆,记为 A 或者 A-。

若A 为非奇异矩阵,则线性方程组A=b 的解为A-=A(A-b,其中A 的逆矩阵A(A-满足 AA(A-=A(A=I(I 为单位矩阵)。

若 A 是奇异阵或长方阵。

A=b 可能无解或有很多解。

若有解,则解为 Xb+(I-XA),其中是维数与 A 的列数相同的任意向量,X 是满足 AXA=A 的任何一个矩阵,通常称 X 为 A 的广义逆矩阵,用 A-等符号表示,有时简称广义逆。

当 A 非异时 ,A(A-也满足 AA(A-A=A,且。

故非异阵的广义逆矩阵就是它的逆矩阵,说明广义逆矩阵确是通常逆矩阵概念的推广。

结束语:本次矩阵可逆性的探讨这个 project 看似很复杂,但其中的大部分只是都是我们已经掌握了的,我想这个 project 帮助我们回忆巩固了许多知识,并且对于逆的推广,是对我们创造力、思维能力的有效培养。

参考文献:[1]王萼芳、石生明.高等代数.高等教育出版社..2003 年第三版;[2]李尚志.线性代数.高等教育出版社.2006 年第一版.。

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