数学初中二年级下册第二章矩阵的认识与运算
第二章 矩阵及其运算

或 Ax = 0
否则, 称方程组为非齐次线性方程组. 非齐次线性方程组 否则, 称方程组为非齐次线性方程组. non-homogeneous
转置运算的性质: 转置运算的性质: (1) (AT )T = A;
(3) (λ A)T = λ AT ;
6 May 2012
(2) (A + B T = AT + B T ; )
(4) (AB T = B T AT . )
河北科大理学院
第二章 矩阵及其运算
17
定义7 则称A为对称阵. 定义 若 AT = A, 则称 为对称阵. symmetric matrix 则称A为反对称矩阵. 若 AT = − A, 则称 为反对称矩阵. skew symmetric matrix
第二章 矩阵及其运算 本章内容
矩阵的概念 矩阵的线性运算、乘法、 矩阵的线性运算、乘法、转置及幂运算 逆矩阵, 逆矩阵,矩阵可逆的条件及逆矩阵的求法 矩阵分块法
第二章 矩阵及其运算
2
第4讲 矩阵的概念 讲
一 概念的引入 线性方程组与矩阵
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 , a21 x1 + a22 x2 + L + a2 n xn = b2 , LLLLLLLLLLLL a x + a x + L +a x = b mn n m m1 1 m 2 2
第二章 矩阵和矩阵的初等变换

第二章 矩阵和矩阵的初等变换矩阵是线性代数的主要研究对象之一,它在数学和其他自然科学、工程技术和经济领域中都有着广泛的应用. 本章的中心议题为矩阵,围绕这个议题,先给出矩阵的定义、矩阵的运算和求方阵的逆、初等变换以及求矩阵的秩,最后介绍矩阵的分块运算.§2.1 矩阵的定义一、 矩阵的基本概念定义1 由n m ⨯个数ij a (1,2,,;1,2,,)i m j n ==排成的m 行n 列的数表(常用括弧将数表括起)111212122212n n m m mn a a a a a a A a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦称为m 行n 列矩阵,简称m n ⨯阶矩阵,其中ij a 叫做矩阵A 的元素,i 为行标,j 为列标,表明ij a 位于矩阵A 的第i 行第j 列. 为简单起见,记m n ⨯阶矩阵A 为()ij m n a ⨯或m n A ⨯.特别地,当m n =时,则称矩阵A 为n 阶矩阵或n 阶方阵,记为n A . 对于m n ⨯矩阵A ,当1m =时,有12()n A a a a =.称矩阵A 为行矩阵,或行向量. 为避免元素间的混淆,行矩阵也可写为12(,,,)n A a a a =.当1n =时,有12m a a A a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦.称矩阵A 为列矩阵,或列向量.当1m n ==时,有11()A a a ==.这里把矩阵A 看成是数.两个矩阵的行数相等、列数也相等时,就称它们是同型矩阵.所有元素均为零的矩阵,称为零矩阵,记作O . 注意不同型的零矩阵是不同的.定义2 如果()ij A a =与()ij B b =是同型矩阵,且它们的对应元素均相等,即(1,2,,;1,2,,)ij ij a b i m j n ===,则称矩阵A 与矩阵B 相等,记作A B =.下面举几个关于矩阵应用的例子.例1 3个产地与4个销地之间的里程(单位:千米)可列为矩阵A :120180758575125354513019085100A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦. 其中ij a 为第i 产地到第j 销地的里程数.例2 4个城市间的单向航线如图1所示. 若令01ij a ⎧=⎨⎩,, 则图1可用矩阵表示为00011001()01001110ij A a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦一般地,若干个点之间的单向通道都可用这样的矩阵表示. 例3 n 个变量12,,,n x x x 与m 个变量12,,,m y y y 之间的关系式11111221221122221122,,n n n n m m m mn ny a x a x a x y a x a x a x y a x a x a x =+++=+++⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩=+++ (1)表示一个从变量12,,,n x x x 到变量12,,,m y y y 的线性变换,其中ij a 为常数.线性变换(1)的系数ij a 构成矩阵()ij m n A a ⨯=.给定了线性变换(1),它的系数所构成的矩阵(称为系数矩阵)也就确定.反之,如果给出一个矩阵作为线性变换的系数矩阵,则线性变换也就确定.在这个意义上,线性变换和矩阵之间存在着一一对应的关系.二、几类特殊的矩阵1)对角矩阵n 阶方阵A 的元素1122,,,nn a a a 称为A 的主对角元素.例如,矩阵3491A ⎛⎫= ⎪⎝⎭的主对角元素为3和1.定义3 若n 阶方阵()ij A a =中的元素满足条件 0,(,1,2,,ij a i j i j n =≠= 则称A 为n 阶对角矩阵或对角阵,即1122nn a a A a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦(此记法表示对角线以外未标明的元素均为0).简记为1122(,,,)nn A diag a a a =.例如, 100030005A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦为对角阵.特别地,当(1,2,,)ii a a i n ==,则称对角阵A 为n 阶数量矩阵.即a aA a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦例如, 300030003A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦为数量矩阵. 又当1a =时,称A 为n 阶单位矩阵或单位阵,记作n E ,有时简记为E ,即111n E ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦. 例如线性变换1122,,n ny x y x y x =⎧⎪=⎪⎨⎪⎪=⎩叫做恒等变换,它对应的系数矩阵就是一个n 阶单位矩阵.2)三角形矩阵定义4 若n 阶方阵()ij A a =中的元素满足条件 0,()(,1,2,ij a i j i j n =>=则称A 为n 阶上三角形矩阵或上三角矩阵,即11121222n n nn a a a a a A a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦. 若n 阶方阵()ij B b =中的元素满足条件0,()(,1,2,ij b i j i j n =<=则称B 为n 阶下三角形矩阵或下三角矩阵,即11212212n n nn b b b B b b b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦. 例如,123045006A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦为上三角矩阵,100230456B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦为下三角矩阵. 3)对称矩阵定义5 若n 阶方阵()ij A a =中的元素满足,(,1,2,,i j j i a a i j n == 则称A 为对称矩阵.例如,110250311125A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦为对称矩阵.4)阶梯形矩阵定义6 若矩阵()ij A a =满足:(i)若A 有零行(元素全为零的行),全部在矩阵的下方;(ii)各非零行的第一个不为零的元素(称为首非零元)的列标随行标的增大而严格增大.则称矩阵A 为行阶梯形矩阵.例如,矩阵11214021100003300000A -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦为行阶梯形矩阵,而矩阵112101110213B -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭不是行阶梯形矩阵.进一步,若行阶梯形矩阵满足: (i)行首非零元等于1;(ii)所有首非零元所在列的其余元素全为零.则称A 为行最简形矩阵.上例行阶梯形矩阵A 对应的行最简形为110104011030001300000A -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦,而矩阵211104011030001300000A -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦不是行最简形矩阵.§2.1 矩阵的运算一、 矩阵的加法与数乘矩阵定义1 两个m n ⨯阶矩阵()ij A a =和()ij B b =对应位置元素相加得到的矩阵,称为矩阵A 与B 的和,记作A B +,即 ()()()i j m n i j m ni j i jm nA B a b a b ⨯⨯⨯+=+=+. 注意,只有当两个矩阵是同型矩阵时,才能进行加法运算.例1 两种物资(单位:吨)同时从3个产地运往4个销地,其调运方案分别为矩阵A 和矩阵B :203453272103A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,312040861257B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦. 则从各产地运往各销地的物资总调运量(单位:吨)为20343120532740862103125723013240515454302876931013.2112053733510A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥+=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦++++⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=++++=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥++++⎣⎦⎣⎦定义2 以数λ乘m n ⨯阶矩阵()ij A a =的每一个元素得到的矩阵,称为数λ与矩阵A 的积,记作A λ,即()().i j m n i j mn A a a λλλ⨯⨯== 若取1λ=-,则有()ij m n A a ⨯-=-.称A -为矩阵A 的负矩阵.显然有 ()A A O +-=, 由此规定矩阵的减法为().A B A B -=+- 即若()ij m n A a ⨯=,()ij m n B b ⨯=,则 ()()()()i j mni j m ni ji jm nA B A B a b ab ⨯⨯⨯-=+-=+-=- 例2 设3个产地与4个销地之间的里程(单位:千米)为例1中的矩阵0.已知货物每吨公里的运费为1.50元,则各产地与各销地之间每吨货物的运费(单位:元/吨)可以记为矩阵形式:12018075851.5 1.5751253545130190851001.5120 1.5180 1.575 1.585180270112.5127.51.575 1.5125 1.535 1.545112.5187.552.567.5.1.5130 1.5190 1.585 1.5100195285127.5150A ⎡⎤⎢⎥=⨯⎢⎥⎢⎥⎣⎦⨯⨯⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⨯⨯⨯⨯=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⨯⨯⨯⨯⎣⎦⎣⎦矩阵相加与数乘矩阵的运算,统称为矩阵的线性运算.矩阵的线性运算满足下面的运算律:设A 、B 、C 、O 都是m n ⨯阶矩阵,,λμ是数,则 (i) ;A B B A +=+(ii) ()();A B C A B C ++=++ (iii) ();A B A B λλλ+=+ (iv) ();A A A λμλμ+=+ (v) ()().A A λμλμ=例3 已知123103214032A -⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦,312015792316B -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦且2A X B +=,求X .解:由矩阵的加法和数乘运算律有431111()129822234431122221914.2231222X B A ---⎡⎤⎢⎥=-=⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎡⎤---⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎣⎦二、 矩阵的乘法设有两个线性变换11111221332211222233,,x a y a y a y x a y a y a y =++⎧⎨=++⎩111112222112223311322,,,y b z b z y b z b z y b z b z =+⎧⎪=+⎨⎪=+⎩ 则变量12,z z 与变量12,x x 的关系为111111221133111112122213322221112221233112112222223322()()()()x a b a b a b z a b a b a b z x a b a b a b z a b a b a b z =+++++⎧⎨=+++++⎩ (1)定义3 设矩阵()ij m s A a ⨯=,()ij s n B b ⨯=.令11221,(1,2,,;1,2,,)sij i j i j is sj ik kj k c a b a b a b a b i m j n ==+++===∑则称矩阵()ij m n C c ⨯=是矩阵A 与矩阵B 的乘积,记作C AB =. 对于矩阵的乘法由定义注意到以下三点:(1)只有矩阵A 的列数等于B 的行数时,AB 才有意义. (2) 乘积矩阵AB 的第i 行第j 列元素ij c 就是A 的第i 行上各元素与B 的第j列上的各对应元素的乘积之和.即12123j j i i i ijjsjjb b i a a ac i b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⋅= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭(3) 乘积矩阵C 的行数等于矩阵A 的行数,列数等于矩阵B 的列数. 线性变换(1)用矩阵乘法表示即为1112111213112122212223223132b b a a a x z b b aa a x zb b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ⎪⎝⎭.这种矩阵的表示显然比(1)式表示要简单得多.例4 设矩阵1312140012,1134131402A B -⎛⎫ ⎪-⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪--⎝⎭⎪-⎝⎭,求AB .解 因为A 是24⨯矩阵,B 是43⨯矩阵,即A 的列数等于B 的行数,故A 和B 可相乘,其乘积AB 应是个23⨯矩阵.131********13413142AB ⎛⎫ ⎪-⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪--⎝⎭ ⎪-⎝⎭()()()()()()()()211041042311430021124102111031441311334011123142⎛⨯+⨯+⨯+⨯⨯+⨯-+⨯-+⨯⨯+⨯⨯⨯⎫= ⎪⨯+-⨯+⨯+⨯⨯+-⨯-+⨯-+⨯⨯+-⨯+⨯+⨯-⎝⎭++(-) 6782056-⎛⎫= ⎪--⎝⎭. 例5 设2412A -⎛⎫= ⎪-⎝⎭,2436B ⎛⎫= ⎪--⎝⎭,求AB 及BA 。
第二矩阵的运算

一、矩阵的加法 二、数与矩阵相乘 三、矩阵与矩阵相乘
一、矩阵的加法
1、定义
设有两个m n矩阵 A aij , B bij , 那末矩阵
A 与 B 的和记作A B,规定为
a11 b11
Aห้องสมุดไป่ตู้
B
a21
b21
am1 bm1
a12 b12 a22 b22
并把此乘积记作 C AB .
例1
C 2 1
4 2
222 3
4
622
16 8
?
32 16 22
例2 设
1 A 1
0
0 1 5
1 3 1
2 0 4
B
0 1 3 1
3 2 1 2
4 1 1
1
解
A
aij
,
34
B bij 43,
C
cij
.
33
b3
a11b12 a22b22 a33b32 2a12b1b2 2a13b1b3 2a23b2b3 .
五、小结
加法
矩
阵 运 算
数与矩阵相乘
矩阵与矩阵相乘
注意
(1)只有当两个矩阵是同型矩阵时,才能 进行加法运算.
(2)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,且矩阵相乘 不满足交换律.
为A的
k Am
k k,
次幂,即 Am k Amk
.
k个
m ,k为正整数
注意 矩阵不满足交换律,即:
AB BA, ABk Ak Bk .
例 设 A 1 1 B 1 1 1 1 1 1
则 AB 0 0, BA 2 2 ,
矩阵的性质与运算

矩阵的性质与运算矩阵是线性代数中的重要概念,它在各个领域都有广泛的应用。
本文将从矩阵的基本性质入手,探讨矩阵的运算规则及其应用。
一、矩阵的基本性质矩阵是由数个数按照一定规则排列成的二维数组。
我们一般用大写字母表示矩阵,比如A、B等,矩阵的元素用小写字母表示,如a11、a12等。
1. 矩阵的阶:一个矩阵A有m行n列,我们称其为m×n阶矩阵,记作A(m,n)。
2. 矩阵的相等:两个矩阵A和B相等,当且仅当它们的对应元素相等,即A(i,j) = B(i,j)。
3. 矩阵的转置:将矩阵A的行与列对调得到的新矩阵称为A的转置矩阵,记作A^T。
其中转置矩阵的元素满足(A^T)(i,j) = A(j,i)。
二、矩阵的运算规则矩阵的运算包括矩阵的加法、减法和数乘运算。
下面我们将详细介绍这些运算。
1. 矩阵的加法:若矩阵A和B的阶数相同,即A(m,n)和B(m,n),则定义矩阵的加法为A+B = (a(i,j) + b(i,j))。
其中加法满足交换律和结合律。
2. 矩阵的减法:与矩阵的加法相对应,矩阵的减法定义为A-B = (a(i,j) - b(i,j))。
同样地,减法也满足交换律和结合律。
3. 矩阵的数乘:若矩阵A有m行n列,k是一个实数,我们可以定义矩阵A的数乘kA为kA = (k * a(i,j))。
数乘也满足结合律和分配律。
4. 矩阵的乘法:若矩阵A是一个m×n阶矩阵,矩阵B是一个n×p 阶矩阵,则定义矩阵的乘法为C = AB,其中C是一个m×p阶矩阵,C 的元素满足C(i,j) = Σa(i,k)b(k,j)。
三、矩阵运算的应用矩阵的运算在实际问题中有着广泛的应用。
下面我们通过几个具体的例子来说明矩阵运算的应用。
1. 线性方程组的求解:对于一个m个方程、n个未知数的线性方程组,可以用矩阵的表示形式AX = B来求解,其中A是一个m×n阶系数矩阵,X是一个n×1阶未知数矩阵,B是一个m×1阶列向量。
矩阵与矩阵运算

矩阵与矩阵运算矩阵是数学中的一种重要工具,广泛应用于各个领域,包括线性代数、计算机科学、物理学等。
矩阵的运算则是在矩阵之间进行各种数学操作的过程,包括加法、减法、乘法等。
本文将对矩阵及其运算进行详细介绍。
一、矩阵的定义矩阵是由m行n列的数按矩形排列而成的一种数学对象。
一个m行n列的矩阵可以表示为一个m×n的矩阵。
矩阵中的每个数称为元素,例如,一个2×3的矩阵可以表示为:A = [a11 a12 a13a21 a22 a23]其中a11, a12, a13, a21, a22, a23为矩阵A的元素。
矩阵也可以用字母大写加粗表示,例如A。
二、矩阵的加法与减法矩阵的加法与减法是在相同维度的两个矩阵上进行的。
对于两个m×n的矩阵A和B,它们的加法定义如下:C = A + B = [a11 + b11 a12 + b12 a13 + b13a21 + b21 a22 + b22 a23 + b23]C为结果矩阵,它的每个元素等于A和B对应元素的和。
同样地,减法也是在对应元素上进行操作。
三、矩阵的乘法矩阵的乘法是矩阵运算中的关键操作。
对于两个矩阵A和B进行乘法运算,必须满足矩阵A的列数等于矩阵B的行数。
乘法的结果矩阵C的行数等于矩阵A的行数,列数等于矩阵B的列数。
C = A × B = [c11 c12c21 c22]其中c11, c12, c21, c22为结果矩阵C的元素。
矩阵乘法的计算方式如下:c11 = a11 × b11 + a12 × b21c12 = a11 × b12 + a12 × b22c21 = a21 × b11 + a22 × b21c22 = a21 × b12 + a22 × b22四、矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行与列互换得到的新矩阵。
对于一个m×n 的矩阵A,它的转置矩阵表示为AT,其中转置后的矩阵的行数等于原矩阵的列数,列数等于原矩阵的行数。
第二章-2.1、2.2矩阵定义和运算(唐忠明版)-PPT课件

甲 乙 丙
200 180 190 100 120 100 150 160 140
20 50 30 25
丁 180 150 150
16 20 16 16
200 180 190
100 120 100
2行4列的表格
150 160 140
180 150 150
2021/5/21
4行3列的表格 3
第二章 矩阵
a11 a12 … a1n a21 a22 … a2n …………
an1 an2 … ann
3. 向量
行向量 [a1, a2, …, an] a1
列向量 a2 n维 …
an
2021/5/21
§2.1 矩阵的概念
一个11的矩阵 就是一个数
n
(m=n)
6
第二章 矩阵
§2.1 矩阵的概念
例 1. 某两人有一只8升的酒壶装满了酒,还有两
(1) A + B = B + A,
(2) (A + B) + C = A + (B + C),
(3) A + O = A,
(4) A + (A) = O,
(5) 1A = A,
(6) k(lA) = (kl)A,
(7) (k + l)A = kA + lA,
(8) k(A + B) = kA + kB,
你能给出几种给出渡河方法? 哪种方法的渡河次数最少?
2021/5/21
狼wolf,羊sheep,菜vegetable
8
第二章 矩阵
4. 同型: 行数相等, 列数也相等
20 50 30 与 a b c 同型
初中矩阵知识点总结
初中矩阵知识点总结一、矩阵的定义和基本概念1. 矩阵的定义矩阵是一个由数(或其他数学对象)按照行和列排列成的矩形阵列。
一般来说,我们用大写字母表示矩阵,例如A、B、C等。
矩阵的元素可以是实数、复数、函数等。
2. 矩阵的行数和列数矩阵的行数和列数分别指矩阵中包含的行数和列数。
例如一个m×n的矩阵,其中m表示行数,n表示列数。
3. 矩阵的元素矩阵中的每个数称为矩阵的元素,一般用a_ij表示矩阵的元素,其中i表示行数,j表示列数。
4. 矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行与列互换得到的新矩阵,一般用A^T来表示矩阵A的转置。
5. 方阵方阵是指行数和列数相等的矩阵,即n×n的矩阵。
6. 对角阵对角阵是指除了主对角线以外的元素都为零的矩阵。
7. 单位矩阵单位矩阵是指主对角线上的元素都为1,其余元素都为0的对角阵。
8. 零矩阵零矩阵是所有元素都为零的矩阵。
二、矩阵的基本运算1. 矩阵的加法矩阵的加法是指两个相同大小的矩阵相加,即对应位置的元素相加得到一个新的矩阵。
例如:A = [a_ij],B = [b_ij],则A + B = [a_ij + b_ij]。
2. 矩阵的数乘矩阵的数乘是指一个数和一个矩阵相乘,即矩阵中的每个元素都乘以这个数得到一个新的矩阵。
例如:kA = [ka_ij]。
3. 矩阵的乘法矩阵的乘法是指两个矩阵相乘得到一个新的矩阵,其中第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相等。
例如:A = [a_ij]是一个m×n的矩阵,B = [b_ij]是一个n×p的矩阵,则矩阵的乘积C = A×B是一个m×p的矩阵,其中c_ij = a_i1b1j + a_i2b2j + ... + a_inbnj。
4. 矩阵的逆如果一个方阵A存在一个方阵B,使得A×B = B×A = I,其中I是单位矩阵,那么B就是A的逆矩阵,记作A^-1。
第二章 矩阵及其运算
a2n xn
0,
(2)
am1x1 am2x2 amnxn 0,
称为n 元齐次线性方程组(system of homogeneous
linear equations). .
n 元线性方程组通常简称为线性方程组或方程组.
对于齐次线性方程组(2), x1=x2= … =xn=0 一 定是它的解,称为方程组(2)的零解(null solution);
其中bi 1 表示第 i 种货物的单价, bi 2 表示第 i 种货物的单件重量.
五、矩阵与线性变换
n 个变量 x1 , x2 , , x与n m 个变量 y1 , y2 , , y之m 间的
关系式
y1 a11 x1 a12 x2
y2 a21 x1 a22 x2
ym am1 x1 am2 x2
a11a12 a1n
0 a22
a2n
0 0
ann
a11 a1n1 a1n
a21
a2n1
0
ann 0
0
5. 形如 下面两个矩阵 的方阵称为下三角矩阵(lower triangular matrix).
a11 0 a21 a22
an1
an2
0 0
如果存在不全为零的数是(2)的解,则称为其非零
解(non-zerou solution).
非齐次方程组可能有解可能无解.
例如 x y 0,
(1)x y 2;
x (2)x
y y
0, 1,
x1 x2 0, (3)2x1 2x2
0,
x y 2; 3x1 3x2 0;
(1)有唯一解,(2)无解,(3)有无穷多解.
am1 am2
矩阵及其运算 ppt课件
aj1,aj2,…,ajs 正好是 AT的第 j 列,因此 cji 是 BTAT 的第 i 行第 j 列的元素。故
( AB )T = AT BT
6.方阵的行列式 由 n 阶方阵 A 的元素所构成的行列式(各元
素的位置不变),称为方阵 A 的行列式,记为 | A| 或 det A。 注意:行列式与方阵是两个不同的概念,且它 们的记号也是不同的。
∴ (AB)-1=B-1 A-1
第三节 矩阵的分块
本节来介绍一个在处理高阶矩阵时常用的
方法,即矩阵的分块。将矩阵A用若干条横线 与若干条纵线分成许多个小矩阵,每一个小矩
阵称为矩阵A的子块。以子块为元素的形式上 的矩阵称为分块矩阵。特别在运算中,把这些
小矩阵当做一个数来处理。
a11 a12 a13 a14
A11 A21 ... An1
A*
A12 ...
A22 ...
... ...
An 2 ...
A1n A2n ... Ann
称矩阵A的伴随矩阵,记为A* 伴 随 矩 阵 有 如 下 重 要 性 质 :
AA*A*A(detA)E
例 1设 A123T, B11 21 3, CAB ,
求 Cn
如果n 阶方阵如果满足主对角线上的元素全 为1,其余元素全为零,这样的 n 阶矩阵称为 n 阶单位矩阵。记作En 或 E。
如果n 阶方阵主对角线上的元素全为k,其 余元素全为零,这样的 n 阶矩阵称为 n 阶数量 矩阵。
二、矩阵的运算
1.矩阵的加法: 设有两个同型的 m×n 阶矩阵
A= (aij) 、B= (bij),则矩阵 A 与 B 的和记为 A+B,并规定
初中数学知识归纳矩阵的基本运算
初中数学知识归纳矩阵的基本运算矩阵的基本运算是初中数学中的重要知识点之一。
通过矩阵的加法、减法、数乘、矩阵乘法以及转置运算等基本运算,我们可以对矩阵进行各种操作和变换。
本文将对矩阵的基本运算进行详细的归纳和解析。
一、矩阵的定义矩阵是由m行n列的数排成的一个m×n的矩形阵列,通常用大写字母表示。
矩阵中的数称为元素,每个元素用小写字母加上矩阵的行号和列号来表示。
例如,矩阵A中的第i行j列的元素表示为a_ij。
二、矩阵的加法矩阵的加法是指将两个具有相同行数和列数的矩阵按元素进行相加。
设有矩阵A=[a_ij]和矩阵B=[b_ij],则矩阵A与矩阵B的和记作A+B。
对应元素相加的法则如下:A+B = [a_ij + b_ij]三、矩阵的减法矩阵的减法是指将两个具有相同行数和列数的矩阵按元素进行相减。
设有矩阵A=[a_ij]和矩阵B=[b_ij],则矩阵A与矩阵B的差记作A-B。
对应元素相减的法则如下:A-B = [a_ij - b_ij]四、矩阵的数乘矩阵的数乘是指用一个实数或复数乘以矩阵的每一个元素。
设有矩阵A=[a_ij]和实数(复数)k,则矩阵A与k的乘积记作kA。
数乘的法则如下:kA = [ka_ij]五、矩阵的乘法矩阵的乘法是指将一个m行n列的矩阵A与一个n行p列的矩阵B相乘,得到一个m行p列的矩阵C。
设有矩阵A=[a_ij],矩阵B=[b_ij],则矩阵C=[c_ij]的元素c_ij的计算法则如下:c_ij = a_i1 * b_1j + a_i2 * b_2j + ... + a_in * b_nj六、矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行与列进行互换得到的新矩阵。
设有矩阵A=[a_ij],其转置矩阵记作A^T。
转置的法则如下:如果A的第i行第j列元素为a_ij,则A^T的第j行第i列元素为a_ji。
综上所述,矩阵的基本运算包括加法、减法、数乘、矩阵乘法以及转置运算。
这些基本运算在数学中有着广泛的应用,尤其在线性代数、几何学以及物理学等领域具有重要意义。
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数学初中二年级下册第二章矩阵的认识与运
算
矩阵是数学中一个重要的概念,它在各个领域起着重要的作用。
本
章主要介绍矩阵的基本概念以及矩阵的运算。
1. 矩阵的基本概念
矩阵由元素排列成的矩形阵列,其中每个元素都有自己的位置和值。
矩阵通常用大写的字母表示,如A、B等,元素用小写的字母表示,如a、b等。
矩阵的大小由行和列决定,如果一个矩阵有m行n列,则称其为
m×n矩阵。
如下所示为一个3×4矩阵:
$$
A = \begin{bmatrix}
a_{11} & a_{12} & a_{13} & a_{14} \\
a_{21} & a_{22} & a_{23} & a_{24} \\
a_{31} & a_{32} & a_{33} & a_{34} \\
\end{bmatrix}
$$
2. 矩阵的运算
2.1 矩阵的加法
两个矩阵的加法要求其大小相同,即行数和列数都相等。
对应位置的元素相加得到新矩阵的对应元素。
例如,对于两个矩阵A和B的加法运算,结果矩阵C的对应元素为:
$$
c_{ij} = a_{ij} + b_{ij}
$$
2.2 矩阵的数乘
矩阵的数乘即一个矩阵中的每个元素都乘以同一个数。
例如,对于矩阵A的数乘运算,结果矩阵B的对应元素为:
$$
b_{ij} = k \cdot a_{ij}
$$
其中k为一个实数。
2.3 矩阵的乘法
矩阵的乘法是一种比较复杂的运算,要求被乘矩阵的列数等于乘矩阵的行数。
乘积矩阵的行数等于被乘矩阵的行数,列数等于乘矩阵的列数。
设矩阵A为m×n矩阵,矩阵B为n×p矩阵,则乘积矩阵C为m×p 矩阵。
乘积矩阵C的第i行第j列元素为:
$$
c_{ij} = a_{i1} \cdot b_{1j} + a_{i2} \cdot b_{2j} + \cdots + a_{in}
\cdot b_{nj}
$$
3. 矩阵的性质
3.1 矩阵的转置
矩阵的转置是将矩阵的行和列交换得到的新矩阵。
记矩阵A的转置为A^T,则对于A的任意元素a_{ij},在A^T中其位置变为a_{ji}。
3.2 矩阵的相等
两个矩阵A和B相等,当且仅当它们的对应元素全部相等。
即A = B当且仅当a_{ij} = b_{ij}对任意i和j成立。
4. 矩阵的应用
矩阵在各个领域有着广泛的应用。
在工程学中,矩阵可以用于描述电路中的节点与支路的关系;在计算机图形学中,矩阵可以用于描述三维空间中的变换;在经济学中,矩阵可以用于描述不同商品的供应与需求关系等等。
总结:
本章介绍了矩阵的基本概念和运算,包括矩阵的加法、数乘、乘法等运算。
矩阵在数学中具有重要的地位,也广泛应用于各个领域。
深入理解矩阵的概念和运算,对于后续数学学习和实际问题的解决都有着重要的作用。