第二章 矩阵及其运算总结

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第二章矩阵的运算及与矩阵的秩

第二章矩阵的运算及与矩阵的秩
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

《线性代数》第二章矩阵及其运算精选习题及解答

《线性代数》第二章矩阵及其运算精选习题及解答

An
=
⎜⎜⎝⎛
0 C
⎜⎛ 1
B 0
⎟⎟⎠⎞
,
其中
C = (n) ,
B
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 M 0
0 L 0 ⎟⎞
2 M 0
L L
n
0
M −
⎟ ⎟ 1⎟⎟⎠

故 C −1 = ( 1 ) , n
⎜⎛1 0 L
0 ⎟⎞
B −1
=
⎜0
⎜ ⎜⎜⎝
M 0
12 M 0
L L
1
0⎟ (nM− 1) ⎟⎟⎟⎠

根据分块矩阵的逆矩阵公式
⎜⎛ 2 ⎜0
0 4
2⎟⎞ 0⎟
⎜⎝ 4 3 2⎟⎠
例 2.12 设 X(E − B −1 A)T BT = E , 求 X . 其中
⎜⎛1 −1 0 0 ⎟⎞
⎜⎛ 2 1 3 4⎟⎞
A
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 0 0
1 0 0
−1 1 0
0⎟ −11⎟⎟⎟⎠ ,
B
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 0 0
2 0 0
1 2 0
0⎟
0 8
⎟ ⎟⎟⎠
,
求B,
使 ABA −1
=
BA −1
+ 3E

解 根据 ABA −1 = BA−1 + 3E , 得到 (A − E )BA−1 = 3E
故 A − E, A 皆是可逆的, 并且
( ) [ ] B = 3(A − E )−1 A = 3(A − E )−1 A−1 −1 = 3 (A−1 )(A − E) −1 = 3(E − A−1 )−1
第二章 矩阵及其运算

[理学]第二章 矩阵理论小结_OK

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§1.矩阵及其运算
一、矩阵的概念
由 m n 个数 aij ( i =1, 2, …, m ; j =1, 2, …, n ) 有序地 排列成 m 行(横排) n 列( 竖排 ) 的数表
a11 a12 a1n
a2
1
a22
a2n
am1
am2
amn
称为一个 m 行 n 列的矩阵,简记为 ( aij )m n , 通常用大 写字母 A、B、C、…表示. m 行 n 列的矩阵 A 也写成
矩阵类似地有逆矩阵
A1
1 A11
A2
A21
.
Am
Am1
33
第二章 矩阵理论
二、矩阵可逆的条件及求逆公式
a11 a12 a1n
设 n 阶方阵
A
a21
a22
a2n
,
an1
an2
ann
Aij 为元素 aij 的代数余子式 ( i, j = 1, 2, …, n ) ,
11
第二章 矩阵理论
三、方阵
1 ) 单位矩阵
1
En
1
.
1
2 ) 对角矩阵
a11
a22
.
ann
12
第二章 矩阵理论
3) 三角矩阵:分为上三角矩阵和下三角矩阵两种
上三角矩阵:
a11 a12 a1n
a22
a2n
,
ann
下三角矩阵:
a11
a21 a22
.
由行列式的性质及矩阵的乘法可以证明:
1) | A | = n | A | ; 2) | A B | = | A | | B | ; 3) | A m| = | A | m .

线性代数课件_第二章_矩阵及其运算——4

线性代数课件_第二章_矩阵及其运算——4

求AB, AB . A
2019/7/23
课件
20
解 将A, B分块
a
A


0 0
0
1 a 0 0
0 0 b 1
0
0 1 b
A1 0
0 , A2
其中
A1


a 0
A2


b 1
1, a 1; b
a
B


1 0
A
.
As1 Asr
2019/7/23
课件
9

2,
1 A3
2 2
3 1
4 5 6
1 2 2 2 3 2 2A3 2 2 2 1 2
4 2 5 2 6 2 4 4 6 6 4 2 . 8 10 12
2019/7/23
课件
33
A1B1A1 0 0 A2B2A2
a3 a 2a2 1 0
0

a2 0 0
a3 a 0 0
0 b3 2b
3b2
b23b2021b.
2019/7/23
课件
25
5 0 0


例3 设 A 0 3 1 , 求A1.
0 2 1
课件
5
a 1 0 0
A


0 1
0
a 0 1
0 b 1
0 1 b
C1 C3
C2 , C4
a 1 0 0

A


0 1 0
a 0 1
0 b
0 1

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

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 。

线性代数第二章矩阵及其运算2-3PPT课件

线性代数第二章矩阵及其运算2-3PPT课件
例如,设实数k=2,矩阵A=[1 2; 3 4],则kA=[2 4; 6 8]。
CHAPTER 02
矩阵的乘法
矩阵乘法的定义
01
矩阵乘法是将两个矩阵对应位置的元素相乘,得到一个新的矩 阵。
02
矩阵乘法的结果是一个矩阵,其行数等于左矩阵的行数,列数
等于右矩阵的列数。
矩阵乘法的操作顺序是先进行行操作,再进行列操作。
CHAPTER 05
矩阵的秩
秩的定义
秩的定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量 组的一个极大线性无关组中向量 的个数。
秩的Байду номын сангаас质
矩阵的秩是唯一的,且其值满足 特定的性质,如对于任何矩阵A, r(A)≤min(m,n),其中m和n分别 为矩阵A的行数和列数。
秩的计算方法
可以通过多种方法计算矩阵的秩, 如高斯消元法、行变换法、初等 行变换法等。
线性代数第二章矩阵及 其运算2-3ppt课件
CONTENTS 目录
• 矩阵的加法与数乘 • 矩阵的乘法 • 逆矩阵与伴随矩阵 • 矩阵的行列式 • 矩阵的秩 • 矩阵的应用
CHAPTER 01
矩阵的加法与数乘
矩阵的加法
矩阵加法定义
两个矩阵A和B的和记作A+B,定义 为满足以下条件的矩阵C,即C的元 素Cij=Aij+Bij(i,j=1,2,…,n)。
03
矩阵乘法的性质
1 2
结合律
$(AB)C=A(BC)$,即矩阵乘法满足结合律。
分配律
$A(B+C)=AB+AC$,即矩阵乘法满足分配律。
3
单位元
存在一个单位矩阵,使得任意矩阵与单位矩阵相 乘都等于原矩阵。

矩阵(第二章)

矩阵(第二章)

a1n a2 n ain amn
例2 解线性方程组
x1 x2 x3 1 x2 x3 2 x1 x2 2 x3 1
代替:
1 1 1 1 0 1 1 2 1 1 2 1
二、矩阵的运算
1. 矩阵的加法
(1) 定义
设 A = ( aij )m×n , B = ( bij )m×n
则矩阵 C = ( cij ) m×n= ( aij + bij ) m×n
a11 b11 a12 b12 a21 b21 a22 b22 a b m1 m1 am 2 bm 2 a1n b1n a2 n b2 n amn bmn
结论:
(1)
a11 b11 b22 a22 bnn ann
0
0
0
0

a11 b11 a22 b22 ann bnn
0
0

(2) k为正整数时
解法二:
( A B ) T = B TA T
2 1 4 1 2 1 1 2 1 0 0 3 1 2 1 9 8 2 0 1 1
三、方阵 1.定义

行数与列数相同的 n × n 矩阵 A 称为方
4. 矩阵的乘法
(1) 定义 设 A = ( aij ) m×s , B = ( bij ) s×n , 则A与B的
乘积 C=AB是m×n矩阵,C = ( cij ) m×n
其中Cij等于A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和

线性代数第二章矩阵及其运算第二节矩阵的运算

线性代数第二章矩阵及其运算第二节矩阵的运算
k 1
p
则称矩阵 C 为矩阵 A 与矩阵 B 的乘积, 记作
C = AB.
注意:
只有当第一个矩阵(左矩阵)的列数等于第
二个矩阵(右矩阵)的行数时,两个矩阵才能相乘.
例 利用下列模型计算两个矩阵的乘积.
矩阵乘法模型之:A2 2 B2 2
23 2 1 -9 15 -197
矩阵乘积模型之: A2 3 B3 3
例设 例 设
A A0 0
1 1

0
0 1 , 1 ,
这一步很关键 也很巧妙!
计算 A2, A3, An (n>3). 计算 A2, A3, An (n>3).
解 设
A = E + B,
0 1 0 其中 E 为三阶单位矩阵, B 0 0 1 , 0 0 0
设 设 2 5 3 2 2 5 3 2 9 5 1 0 , B 4 5 , C 9 5 . A A 1 0 , B 4 5 , C 4 3. 4 3 3 7 3 9 3 7 3 9 (1) 问三个矩阵中哪些能进行加法运算, 并求 (1) 问三个矩阵中哪些能进行加法运算, 并求
的乘积 AB 及 BA.
解 由定义有
法模型之:A2 2 24 2 2 B2 AB
2 4
4 16 1 2 3 6 8 1 -9 15 -197 0 4 2 4 2 -4 BA 5 -13 -7 0 3 6 1 2
清 空
32 , 16 0 . 0
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§1 矩阵及其运算一、矩阵的基本概念(必考)矩阵,是由m*n个数组成的一个m行n列的矩形表格,通常用大写字母表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其元素表示,其中下标都是正整数,他们表示该元素在矩阵中的位置.比如,或表示一个m*n 矩阵,下标ij 表示元素位于该矩阵的第行、第列.元素全为零的矩阵称为零矩阵. 特别地,一个m*1矩阵,也称为一个 m维列向量;而一个 1*n矩阵B=(b1,b2,…,bn),也称为一个 n维行向量.当一个矩阵的行数m与烈数n 相等时,该矩阵称为一个 n阶方阵.若一个n阶方阵的主对角线上的元素都是,而其余元素都是零,则称为单位矩阵,记为,即: .单位矩阵与实数中的‘1’的运算相近.如一个阶方阵的主对角线上(下)方的元素都是零,则称为下(上)三角矩阵是一个阶下三角矩阵.例题:1.A既是上三角矩阵,又是下三角矩阵,则A必是对角矩阵2.两矩阵既可相加又可相乘的充要条件是两矩阵为同阶方阵.3.A=(l≠n),则A的主对角线上个元素的和为 (设矩阵为2行3列的矩阵,找规律)二、矩阵的运算1、矩阵的加法:如果是两个同型矩阵(即它们具有相同的行数和列数,比如说),则定义它们的和仍为与它们同型的矩阵(即),的元素为和对应元素的和,即:.给定矩阵,我们定义其负矩阵为: .这样我们可以定义同型矩阵的减法为: .由于矩阵的加法运算归结为其元素的加法运算,容易验证,矩阵的加法满足下列运算律:(1)交换律:; (2)结合律:;(3)存在零元:;(4)存在负元:.2 、数与矩阵的乘法的运算律:(1);(2);(3);(4) .3 、矩阵的乘法(必考)设为距阵,为距阵,则矩阵可以左乘矩阵(注意:距阵的列数等与矩阵的行数),所得的积为一个距阵,即,其中,并且(即左行乘右列)矩阵的乘法满足下列运算律(假定下面的运算均有意义):(1)结合律:; (2)左分配律:;(3)右分配律:;(4)数与矩阵乘法的结合律:;(5)单位矩阵的存在性:.若为阶方阵,则对任意正整数,我们定义:,并规定:由于矩阵乘法满足结合律,我们有:, .注意:矩阵的乘法与通常数的乘法有很大区别,特别应该注意的是:(必考重要)(1)矩阵乘法不满足交换律:一般来讲即便有意义,也未必有意义;倘使都有意义,二者也未必相等.正是由于这个原因,一般来讲,在实数中的某些运算不再适应,如,,反过来,这些公式成立的条件又恰是A、B 可逆.例:A,B,C 是同阶矩阵,A ≠0,若AB=BC,必有B=C,则A满足可逆(2)两个非零矩阵的乘积可能是零矩阵,即未必能推出或者. 同理,A ≠0,B ≠0,而AB却肯能等于0.例题:(选择题5、6)(3)矩阵的乘法不满足消去律:如果并且,未必有 .4 、矩阵的转置:定义:设为矩阵,我们定义的转置为一个矩阵,并用表示的转置,即:.矩阵的转置运算满足下列运算律:(1);(2);(3);(4) (重要).5、对称矩阵:n 阶方阵若满足条件:,则称为对称矩阵;若满足条件:,则称为反对称矩阵.若设,则为对称矩阵,当且仅当对任意的成立;为反对称矩阵,当且仅当对任意的成立.从而反对称矩阵对角线上的元素必为零.对称矩阵具有如下性质:(1)对于任意矩阵,为阶对称矩阵;而为阶对称矩阵;(2)两个同阶(反)对称矩阵的和,仍为(反)对称矩阵;(3)如果两个同阶(反)对称矩阵可交换,即,则它们的乘积必为对称矩阵,即.运算性质:1) (2) (3)(4) (5)三、逆矩阵1.定义 对于n 阶矩阵A ,如果存在n 阶矩阵B ,使得E BA AB ==.则A 称为可逆矩阵或非奇异矩阵.B 称为A 的逆矩阵,.由定义可得,A 与B 一定是同阶的,而且A 如果可逆,则A 的逆矩阵是唯一的.这是因为(反证法),如果1B 、2B 都是A 的逆矩阵,则有E A B AB ==11,E A B AB ==22,那么22212111)()(B EB B A B AB B E B B =====所以逆矩阵是唯一的.我们把矩阵A 的逆矩阵记作1-A .逆矩阵有下列性质: (1)如果A 可逆,则1-A 也可逆,且A A =--11)(.由可逆的定义,显然有A 与1-A 是互逆的. (2)如果A 、B 是两个同阶可逆矩阵,则)(AB 也可逆,且111)(---=A B AB .(必考重点) 这是因为 E A A AEA ABB A A B AB =⋅===------111111)())((E B B EB B B A A B AB A B ====------111111)())((,所以111)(---=A B AB .(必考重点)这个结论也可以推广到有限个可逆矩阵想乘的情形. (3)可逆矩阵A 的转置矩阵T A 也是可逆矩阵,且T T A A )()(11--=.这是因为E E A A A A T T TT===--)()(11,E E AA A A T T T T ===--)()(11所以 T TA A )()(11--=.(4)如果A 是可逆矩阵,则有11--=A A .这是因为E AA=-1,两边取行列式有 11=⋅-A A ,所以111--==A AA . 矩阵可逆的条件(1)n 阶方阵A 可逆的充分必要条件是| A | ≠ 0(也即r (A )= n );(2)n 阶方阵A 可逆的充分必要条件是A 可以通过初等变换(特别是只通过初等行(列)变换)化为n 阶单位矩阵;(3)n 阶方阵A 可逆的充分必要条件是A 可以写成一些初等矩阵的乘积;(4)n 阶方阵A 可逆的充分必要条件是A 的n 个特征值不为零;(5)对于n 阶方阵A ,若存在n 阶方阵B 使得AB = E (或BA = E ),则A 可逆,且A -1= B. 逆矩阵的有关结论及运算必考 ——求法方法1 定义法:设A 是数域P 上的一个n 阶方阵,如果存在P 上的n 阶方阵B ,使得AB = BA= E ,则称A 是可逆的,又称B 为A 的逆矩阵.当矩阵A 可逆时,逆矩阵由A 惟一确定,记为A -1.例1:设A 为n 阶矩阵,且满足22A - 3A + 5E = 0,求A -1.【解】22 2 -12A - 3A + 5E = 02A - 3A = - 5E23-A - A =E 552323A (- A - E) = - A - E = E555523A A = - A - E55∴∴∴∴可逆且方法 2 伴随矩阵法:A -1= 1|A|A*.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11211122221121n n nnnn A A A A A A A A A A A -⎛⎫ ⎪ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭其中A ij 是|A|中元素a ij 的代数余子式.矩阵112111222212n n nnnn A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A*,于是有A -1=1|A|A*. 注 ①对于阶数较低(一般不超过3阶)或元素的代数余子式易于计算的矩阵可用此法求其逆矩阵.注意A* = (A ji )n ×n 元素的位置及符号.特别对于2阶方阵11122122a a A a a ⎛⎫= ⎪⎝⎭,其伴随矩阵22122111*a a A a a -⎛⎫=⎪-⎝⎭,即伴随矩阵具有“主对角元素互换,次对角元素变号”的规律.②对于分块矩阵A B C D ⎛⎫⎪⎝⎭不能按上述规律求伴随矩阵.例2:已知101A=210325⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭,求A -1.【解】 ∵| A | = 2 ≠ 0 ∴A 可逆.由已知得111213212223313233A = - 5, A = 10, A = 7A = 2, A = - 2, A = - 2A = - 1, A = 2, A = 1 , A -1= 1|A| A* = 5115212211022511272171122⎛⎫-- ⎪--⎛⎫ ⎪⎪-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭- ⎪⎝⎭方法3 初等变换法:注 ①对于阶数较高(n ≥3)的矩阵,采用初等行变换法求逆矩阵一般比用伴随矩阵法简便.在用上述方法求逆矩阵时,只允许施行初等行变换.②也可以利用1E A E A -⎛⎫⎛⎫−−−−→⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭初等列变换求得A 的逆矩阵. ③当矩阵A 可逆时,可利用求解求得A -1B 和CA -1.这一方法的优点是不需求出A 的逆矩阵和进行矩阵乘法,仅通过初等变换即求出了A -1B 或CA -1.例3::用初等行变换求矩阵231A 013125⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭的逆矩阵.【解】()231100125001125001A E 01301001301001301012500123110000611212500112500101301001301001910211100166311341006631310122111001663⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=→→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫ ⎪⎛⎫⎪ ⎪→→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭-- ⎪⎝⎭⎛--→---⎝⎫⎪⎪⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎭1113410066313A 010********1663-⎛⎫--⎪ ⎪ ⎪=- ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪⎝⎭故 方法4 用分块矩阵求逆矩阵:设A 、B 分别为P 、Q 阶可逆矩阵,则:1111111111111111A A 000B 0C O A A A CB A O A O BD B O B B DA B B O A O B B O AO ----------------⎛⎫⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎛⎫⎛⎫=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭例4:已知0052002112001100A ⎛⎫⎪ ⎪=⎪-⎪⎝⎭,求A -1.【解】 将A 分块如下:12005200211200110O A A A O ⎛⎫ ⎪ ⎪⎛⎫⎪== ⎪⎪⎝⎭- ⎪ ⎪⎝⎭其中 125212,2111A A -⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭可求得 1*1*1122121212111,2511||||3A A A A A A ---⎛⎫⎛⎫==== ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭ 从而11211120033110331200250O A A A O ---⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-⎛⎫ ⎪== ⎪⎪⎝⎭ ⎪ ⎪- ⎪-⎝⎭方法5 恒等变形法求逆矩阵:有些计算命题表面上与求逆矩阵无关,但实质上只有求出矩 阵的逆矩阵才能算出来,而求逆矩阵须对所给的矩阵等式恒等变 形,且常变形为两矩阵的乘积等于单位矩阵的等式.例8 已知,且,试求.解 由题设条件得3.伴随矩阵 如果n 阶矩阵A 的行列式0≠A ,则称A 是非奇异的(或非退化的).否则,称A 是奇异的(或退化的).(n 阶矩阵A 可逆的充要条件是:|A|≠0)设n n ij a A ⨯=)(,ij A 是A 中元素)21(n j i a ij ,,,, =的代数余子式.矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n A A A A A A A A A A 212221212111*(顺序变化,重点)称为A 的伴随矩阵. 矩阵n n ij a A ⨯=)(为可逆矩阵的充分必要条件是A 为非奇异矩阵,并且当A 可逆时,有*11A AA =-,伴随矩阵 例1. 已知矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=313132121A 判断A 是否可逆,如果可逆,求1-A .解: 因为01313132121≠=---=A ,所以A 可逆.又.13221)1(11211)1(;11312)1(71321)1(;63311)1(53112)1(;11332)1(93312)1(;83113)1(333323321331322322221221311321121111=---==-==---=-=--=-=--=-=---==--==--==---=+++++++++A A A A A A A A A所以 ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---==-1711691581*1A A A 四、分块矩阵一、分块矩阵的概念对于行数和列数较高的矩阵, 为了简化运算,经常采用分块法,使大矩阵的运算化成若干小矩阵间的运算,同时也使原矩阵的结构显得简单而清晰. 具体做法是:将大矩阵用若干条纵线和横线分成多个小矩阵. 每个小矩阵称为A 的子块, 以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵.矩阵的分块有多种方式,可根据具体需要而定注:一个矩阵也可看作以n m ⨯个元素为1阶子块的分块矩阵. 二、分块矩阵的运算分块矩阵的运算与普通矩阵的运算规则相似. 分块时要注意,运算的两矩阵按块能运算,并且参与运算的子块也能运算,即,内外都能运算.1. 设矩阵A 与B 的行数相同、列数相同,采用相同的分块法, 若,,11111111⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=st s t st s t B B B B B A A A A A其中ij A 与ij B 的行数相同、列数相同, 则.11111111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++++=+st st s s t t B A B A B A B A B A2.设,1111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=st s t A A A A Ak 为数, 则.1111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=st s t kA kA kA kA kA 3.设A 为l m ⨯矩阵, B 为n l ⨯矩阵, 分块成,,11111111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=tr t r st s t B B B B B A A A A A其中pt p p A A A ,,,21 的列数分别等于tq q q B B B ,,,21 的行数, 则,1111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=sr s r C C C C AB 其中).,,2,1;,,2,1(1r q s p B A C t k kqpk pq ===∑=4. 分块矩阵的转置设,1111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=st s t A A A A A则.1111⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=T st T tT s T TA A A A A 5. 设A 为n 阶矩阵, 若A 的分块矩阵只有在对角线上有非零子块, 其余子块都为零矩阵, 且在对角线上的子块都是方阵, 即⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=s A O A O A A21, 其中),,2,1(s i A i =都是方阵, 则称A 为分块对角矩阵.分块对角矩阵具有以下性质:(1) 若 ),,2,1(0||s i A i =≠,则0||≠A ,且|;|||||||21s A A A A =(2) .112111⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=----s A O A O A A(3) 同结构的对角分块矩阵的和、差、积、商仍是对角分块矩阵. 且运算表现为对应子块的运算。

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