第一章 第二讲 矩阵及矩阵初等变换2
矩阵的初等变换与初等矩阵52页PPT
第二章 矩阵的运算
14
例如,
1 0 1 0 4
A
0 0
1 0
1 0
0 1
3 3
0 0 0 0 0
c3 c4 c4c1c2
1 0
0 c 5 4 c 1 3 c 2 3 c 3 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 1 0 4 4
0 0 0
1 0 0
x1 1
B4
对应方程组为
x2
0
x 3 0
第二章 矩阵的运算
12
矩阵B3 和B4 都称为行阶梯形 . 矩阵 特点:
(1)、可划出 一条阶梯线,线 的下方全为零;
(2)、每个台 阶 只有一行,
1 0 1 0 4
0 0
1 0
1 0
0 1
3 3
A
0 0 0 0 0
台阶数即是非零行的行数,阶梯线的竖线后面 的第一个元素为非零元,即非零行的第一个非 零元.
A
r42r10
r2 r1
0 0
1 1 0
3 3 0
2 2 0
4 6 2
4 10 6
第二章 矩阵的运算
17
r3 r2
3 0
r4 r3
0 0
2 1 0 0
3 3 0 0
4 2 0 0
5 4 2 0
9
4 6 0
(行阶梯形矩 阵)
2 2×1
x1
2x2 x3 x2 2x3 0
1
3 1 x2 3x3 0
1
2 (B2 )
3
第二章 矩阵的运算
2
3 2
x1
复旦大学精品课程《线性代数》,矩阵初等变换复习资料
矩阵形式:
0 5 −2 x1 2 4 −3 2 x2 = 6 1 −2 1 x3 1
增广矩阵:
0 5 −2 4 −3 2 1 −2 1
倪卫明
2 6 1
第二讲 矩阵的初等变换
利用矩阵变换求解线性方程组
消元法: (1) 交换等式(1)与(3).
(6) 矩阵第三行数乘常数0.1. (7) 第三行数乘−4加到第一行. (8) 第三行数乘2加到第二行.
x1 − 3 x2 x2 x3
= −6 = 2 = 2
(10) (11) (9)
1 −3 0 0 1 0 0 0 1
−6 2 2
(9) 式(11)两端同乘3加到(10)得(12).
(9) 第二行数乘3加到第一行.
增广阵
2 −6 8 4 A = −1 −1 6 2 −6
倪卫明
4 6 −8
第二讲 矩阵的初等变换
利用矩阵变换求解线性方程组
消元法 (1) 式(1)两端同乘常数0.5得式(4). (2) 将式(4)加到等式(2)得式(5). (3) 等式(4)乘−6加到(3), 得式(6). 对矩阵的变换: (1) 矩阵第一行数乘常数0.5. (2) 第一行加到第二行. (3) 第一行数乘−6加到第三行.
(2) 第一行数乘−4加到第二行.
1 −2 1 0 5 −2 0 5 −2
1 2 2
倪卫明
第二讲 矩阵的初等变换
利用矩阵变换求解线性方程组
(3) 等式(6)减去等式(5). (4) 等式(5)两端乘2/5加到式(4). (5) 等式(5)两端乘1/5.
x1 x2 9 1 + x3 = 5 5 2 2 − x3 = 5 5 0 = 0 (7) (8) (9) 9 1 − t 5 5 2 2 x2 = + t 5 5 x3 = t x1 =
矩阵的初等变换和初等矩阵
23xxx111
x2 3x2 6x2
2x3 x3 9x3
x4 x4 7 x4
4 2 9
增广矩阵的比较
B
2 1 4 3
1 1
6 6
1 2
2 9
1 1 2 7
42 94
B2
1 2 2 3
1 1 3 6
2 1
1 9
1 1 1 7
24 92
显然 把B的第3行乘以(1/2)即得B2
即 方程③两端乘以(1/2) B的第3行乘以(1/2)
E1ij(k)Eij(-k)
Henan Agricultural University
四、初等矩阵与初等变换的关系
设A是一个mn矩阵 对A施行一次初等行变换 相当于在 A的左边乘以相应的m阶初等矩阵 对A施行一次初等列变换 相当于在A的右边乘以相应的n 阶初等矩阵
3 0 1
例如
设
A 10
1 1
4 4 9
①②
①②
x1 x2 2x3 x4 4
423xxx111
x2 6x2 6x2
x3 2x3 9x3
x4 2x4 7 x4
2 4 9
增广矩阵的比较
B
21 43
1 1
6 6
1 2
2 9
1 1 2 7
42 94
1 1 2 1 4
B1
2 4 3
1 6
6
1 2 9
1 2
7
2 94
[i,j]
以数k乘第i行加到第j行上 记作 [i(k)j]
Henan Agricultural University
三、初等矩阵
例如,对于3阶单位矩阵E
第一章 矩阵
阳光普照
定义3 规定数 与矩阵 A [ai j ]mn 的乘积 A 为
A A [ai j ]m n .
显然
0 A O, 1 A A. A (1) A [ai j ]m n 称为矩阵A的负矩阵。
数乘满足运算律:
1 A A; 2 A A A;
二、矩阵的乘法运算
显然可考虑定义矩阵的乘法和除法为:
A B [ai j bi j ]mn
和
A B [ai j bi j ]mn ,
这是个著名的病态矩阵,称为Hilbert矩阵。
例 4 (图的邻接矩阵) 某航空公司在A,B,C,D四城市之间开辟了若干 航线 ,如图所示表示了四城市间的航班图,如果 从A到B有航班,则用箭头从 A指向 B.
到达城市
A
出 发 城 市
B
C
D
A
B
C
A B C D
D
我们先用表格来表示航班图(见前页) 。表格中
太繁琐了,得换个思路!!
注意到二元一次方程组的解完全由未知数系数
a11、a12、a21、a22
及常数项 b1、b2 所确定。
三元一次方程组的解完全由未知数系数
a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32、a33
及常数项 b1、b2、b3 所确定。
一般地,归纳可知,n元的线性方程组
将上式回代入
(1)
中,并整理,可得
b1a22 b2a12 x1 a11a22 a12a21
对于三元一次线性方程组
a11 x1 a12 x2 a13 x3 b1 a21 x1 a22 x2 a23 x3 b2 a x a x a x b 32 2 33 3 3 31 1
线性代数课件 矩阵的初等变换
第i列
第 j列
11
(2) 以数 k 0 乘某行或某列,得初等倍乘矩阵。
以数k 0乘单位矩阵的第i行( ri k ),得初等 矩阵E ( i ( k )).
1 1 E ( i ( k )) k 1 1
标准形矩阵
特点:左上角为一个单 位矩阵,其他位置上的元素全 都为 0 .
9
二、初等矩阵
矩阵的初等变换是矩阵的一种基本运算,应 用广泛. 定义 由单位矩阵 E 经过一次初等变换得到的方 阵称为初等矩阵. 1 0 0 r 4r 1 0 4 1 3 例如 E 0 1 0 ~ 0 1 0 0 0 1 0 0 1 三种初等变换对应着三种初等方阵. 1. 对调两行或两列; 2. 以数 k 0 乘某行或某列; 3. 以数 k 乘某行(列)加到另一行(列)上去.
3
定义3 如果矩阵 A 经有限次初等变换变成 矩阵 B, 就称矩阵 A 与 B 等价,记作A ~ B.
等价关系的性质:
(1)自反性 A A;
(2)对称性 若 A B , 则 B A; (3)传递性 若 A B, B C, 则 A C.
4
行阶梯形矩阵:
特点: (1)可划出一 条阶梯线,线的 下方全为零; (2)每个台阶 只有一行,
对应的元素上去(第 j 行的 k 倍加到第 i 定义矩阵的初等列变换(所用记号是 把“r”换成“c”).
定义2 矩阵的初等列变换与初等行变换统称为 初等变换.
初等变换的逆变换仍为初等变换, 且变换类型 相同.
ri rj 逆变换 ri rj ; 1 ri k 逆变换 ri ( ) 或 ri k; k ri krj 逆变换 ri ( k )rj 或 ri krj .
线性代数-矩阵的初等变换
求解未知量
根据行最简形式的矩阵,直接求解出未知量 的值。
案例分析:具体求解过程展示
案例一
01
简单线性方程组求解过程展示,包括构造增广矩阵、进行初等
变换和求解未知量等步骤。
案例二
02
复杂线性方程组求解过程展示,涉及更多未知量和更复杂的增
广矩阵,展示如何利用初等变换求解该类问题。
案例三
03
含参数线性方程组求解过程展示,通过引入参数,展示如何对
含参数的线性方程组进行求解和分析。
04 初等变换在矩阵秩计算中 应用
矩阵秩定义及性质
矩阵秩定义:矩阵A中不等 于0的子式的最大阶数称为
矩阵A的秩,记作r(A)。
矩阵秩的性质
矩阵的秩是非负的,且等于 其行秩或列秩。
若矩阵A可逆,则r(A)=n, 其中n为A的阶数。
若矩阵A为0矩阵,则 r(A)=0。
初等变换与矩阵的等价关系
通过初等变换,我们可以得到与原矩阵等价的矩阵。这种等价关系在线性代数中具有重要意义,它揭示了矩 阵之间的一种本质联系。
初等变换在求解线性方程组中的应用
通过对方程组的增广矩阵进行初等变换,我们可以将方程组化为简化阶梯形式,从而方便地求出方程组的解。
对未来研究方向和趋势展望
深入研究初等变换的 性质和应用
条件
01
非零行的首非零元为1;
02
首非零元所在列的其他元素全 为零。
03
性质
最简形矩阵是唯一的;
对于任意行阶梯形矩阵,总可
04
05
以通过初等行变换化为最简形
矩阵。
06
行阶梯形与最简形矩阵,二者都可以通过初等行变换得到。
区别
行阶梯形矩阵只要求非零行的首非零元所在列的上三角元素全为零,而最简形矩阵还要求非零行的首非零元为1, 且所在列的其他元素全为零。因此,最简形矩阵比行阶梯形矩阵具有更简洁的形式。
矩阵及其初等变换
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 (3) 1 0 1 1 1 0 2 0 1 1 1 0 .
16
理学院数学科学系
20 17 12 A 30 20 10 4 80 68 48 B 4 A 120 80 40
17
理学院数学科学系
数与矩阵的乘法运算规则
( ) A ( A) ( ) A A A
4
理学院数学科学系
a11 a21 A a m1
a12 aLeabharlann 2 am 2 a1n a2n amn
这 mn 个数称为矩阵A的元素,简称为元,数 a ij 位于矩 阵的第i行第j列,称为矩阵的(i,j)元.以数 a ij 为(i,j)元的矩 阵可简记作 ( a ij ) 或 ( a ij ) m n . m n 矩阵A也记作 Am n . 元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为 复矩阵. 矩阵的记号是在数表外加上括弧,与行列式的记号(在 数表外加上双竖线)是不同的,这是两个不同的概念. 矩阵的行数和列数不一定相等.
22
理学院数学科学系
特别注意-乘积不可交换
AB乘积一般不可以交换, (1) A21 , B13 , AB为 2 3矩阵,但BA无意义; (2) A23 , B3 2 , AB和BA均有意义,但AB为2阶矩阵, BA为3阶矩阵.
若 AB BA, 则称矩阵 A、B 乘积可交换. 由于矩阵不可交换,所以矩阵乘法分为左乘和右乘.
10
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例1.3 n个变量 x1 , x2 ,, xn 与m个变量之间的 y1 , y2 ,, ym 关系式
线性代数:矩阵的初等变换和初等矩阵
a12 3a22
a13 3a23
a11 a21
a12 a22
a13 a23
2 0 0
0 1 0
0 0 1
2a11 2a12
a12 a22
a13 a23
10
a11 a21
a12 a22
a13 a23
c1 2
2a11 2a12
a13 a23
a12 a22
3、以数k 0乘某行(列)加到另一行(列)上去
矩阵的初等变换和 初等矩阵
1
一、矩阵的初等变换初等矩阵
定义 下面三种变换称为矩阵的初等行变换:
1 对调两行(对调i, j两行,记作ri rj); 2 以数 k 0 乘以某一行的所有元素;
(第 i 行乘 k,记作 ri k)
3 把某一行所有元素的k 倍加到另一行
对应的元素上去(第 j 行的 k 倍加到第 i 行上
相当于对矩阵 A 施行第一种初等列变换: 把 A 的第 i 列与第 j 列对调(ci c j ).
7
2、以数 k 0 乘某行或某列
以数k 0乘单位矩阵的第i行(ri k),得初等 矩阵E (i (k )).
1
1
E(i(k))
k
第
i
行
1
1
8
以 Em (i(k)) 左乘矩阵A,
25
三、初等变换法求逆矩阵
当A可逆时,由推论4,A P1P2 Pl,有 Pl1Pl11P11 A E, 及 Pl1Pl11P11E A1,
Pl1Pl11P11 A E
Pl1Pl11P11 A Pl1Pl11P11E E A1
即对 n 2n 矩阵 ( A E) 施行初等行变换, 当把 A 变成 E 时,原来的 E 就变成 A1.
2.5矩阵的初等变换和初等矩阵
§2。
5 矩阵的初等变换和初等矩阵矩阵的初等变换源于线性方程组消元过程中的同解变换,它在将矩阵变换为简单形式、解线性方程组、求矩阵的逆阵、解矩阵方程以及研究矩阵的秩等方面起着重要的作用。
一 矩阵的初等变换和矩阵等价定义2。
10 设A 是矩阵,下面三种变换称为矩阵的初等行变换: n m ×(1) 交换A 的第行和第行的位置,记为i j j i r r ↔; A 的第i 行各元素,记为;i kr (2) 用非零常数乘以k 的第i 行各元素的倍加到第行对应元素,记为A j k i j kr r +。
(3) 将 若把定义2。
10中的行改为列,便得到三种对应的初等列变换,记号分别为;;。
j i c c ↔i kc i j kc c + 矩阵的初等行(列)变换统称为矩阵的初等变换。
例如⎯⎯→⎯⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−↔31132100101792r r ⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−179200101321⎯⎯→⎯+242c c ⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−177********21值得注意的是,初等变换将一个矩阵变成了另一个矩阵,在一般情况下 ,变换前后的两个矩阵并不相等,因此进行初等变换只能用来表示,而不能用等号。
另外,矩阵的初等变换可以逆向操作,即若矩阵→i r k1A B B 经过、i kr i j kc c +变换成了矩阵,那么对施以及,就可以将矩阵B A i j kc c −。
复原为矩阵A B A B 定义2。
11 如果矩阵经过有限次初等变换后化为矩阵,则称等价于矩阵,简记为B A ~。
由定义可以得到以下关于矩阵等价的一些简单性质:A A ~(1) 反身性:;(2) 对称性:则,~B A A B ~;B A ~且,则。
C B ~C A ~(3) 传递性: 定理2。
3 任意矩阵()nm ija A ×=都与形如的矩阵等价。
矩阵称为矩阵⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛000rE ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛000r E ),min(1n m r ≤≤A 的标准形。
初等变换与初等矩阵课件
0 0 0
3 0 0
2 0 0
1
0
0
1 0 0 0
c2
1 3
c3 2c2
c4 c2
0 0
1 0
0 0
0 0
I2 O
O O
,
0 0 0 0
最后一个分块矩阵称为矩阵C1的等价标准形矩阵, 简称标准形,分块矩阵的左上角的单位阵的阶数恰9
好等于行阶梯形(或行最简形)矩阵中非零行的行
1 0 2 0 0 1
0 2 3 1 0 1
1 0 2 0 0 1
1 0 2 0 0 1
r2 3r3
r1 r3
0
1
6
0
1
3
r3 2r2
0
1
6
0
1
3
0 2 3 1 0 1
0 0 9 1 2 5
1
r3
1 9
r2 6r3
0
r1 2r3
0
0 1 0
0 0 1
2
9 2 3 1 9
如果A是可逆矩阵,我们可以用初等行变换的方法
求A1B:
A1 A, B I, A1B ,
32
或用初等列变换的方法求BA1:
A
B
A1
I BA1
.
例2.27 求矩阵X,使AX B,其中
1 2 3 2 5
A
2
3
2 4
1 3
,
B
3 4
1 3
.
解 对分块矩阵 A, B施行初等行变换:
B
1 4 3
1 6
6
2 2
9
1 2
7
4 94
1 1 2
《矩阵的初等变换》课件
《矩阵的初等变换》PPT 课件
矩阵的初等变换,简要介绍了初等行变换、初等列变换、矩阵的行等价与列 等价、初等矩阵的定义与性质、矩阵的初等变换与线性方程组、应用举例: 高斯消元法,最后总结结论与要点。
初等行变换
1
加倍某行
将某行的所有元素乘以非零数k.
2
行交换
交换两行的位置.
3
行加减
将一行的倍数加到另一行或将一行的倍数加到另一行的倍数上.
2 性质
初等矩阵的逆矩阵仍是初等矩阵,初等矩阵 的乘积仍是初等矩阵.
矩阵的初等变换与线性方程组系数矩阵可以通过矩
增广矩阵
2
阵的初等变换进行简化.
线性方程组对应的增广矩阵可以通过矩
阵的初等变换进行简化.
3
解的表示
矩阵的初等变换可以标记线性方程组的 解的个数和性质.
应用举例:高斯消元法
步骤
通过一系列初等变换将线性方程组化为阶梯形或简 化阶梯形,进而求解方程组的解.
示例
通过高斯消元法解决实际问题,如计算机图形学中 的求交问题.
结论及要点
结论
矩阵的初等变换能够简化矩阵的形式,标记线性方程组的性质和解的个数.
要点
掌握初等行变换和初等列变换的定义、性质和应用,理解矩阵的初等变换与线性方程组的关 系.
初等列变换
加倍某列
将某列的所有元素乘以非零数k.
列交换
交换两列的位置.
列加减
将一列的倍数加到另一列或将一列的倍数加到另一列的倍数上.
矩阵的行等价与列等价
行等价
两个矩阵之间可以通过一系列初等行变换互相转化.
列等价
两个矩阵之间可以通过一系列初等列变换互相转化.
初等矩阵的定义与性质
矩阵的初等行变换课件
二、矩阵的初等行变换
三、行列式的计算
四、矩阵的初等列变换
*
一、矩阵
定义
由sn个数排成 s 行 n 列的表
称为一个 s×n 矩阵,
j为列指标.
简记为
数 称为矩阵A的 i 行 j 列的元素,其中i为行指标,
若矩阵
则说A为数域 P 上的矩阵.
当 s=n 时, 称为n级方阵.
二、矩阵的初等行变换
定义
数域P上的矩阵的初等行变换是指:
矩阵A经初等行变换变成矩阵B,一般地A≠B.
如果矩阵A的任一行从第一个元素起至该行的
阶梯形矩阵
第一个非零元素所在的下方全为零;若该行全
为0,则它的下面各行也全为0,则称矩阵A为
阶梯形矩阵.
任意一个矩阵总可以经过一系列初等行变换
化成阶梯形矩
三、行列式的计算
任一方阵 A 可经过一系列的初等变换化成
阶梯阵 J ,且
方法:
阶梯阵,从而算得行列式的值.
对行列式 中的A作初等行变换,把它化为
1) 以P中一个非零数k乘矩阵的一列;
2) 把矩阵的某一列的k倍加到另一列, ;
3) 互换矩阵中两列的位置.
由 n 级方阵 定义的 n 级行列式
称为矩阵A的行列式,记作 或detA.
特别地,
矩阵的相等
则称矩阵A与B相等,记作 A=B.
设矩阵
如果
1) 以P中一个非零数k乘矩阵的一行;
2) 把矩阵的某一行的k倍加到另一行, ;
3) 互换矩阵中两行的位置.
注意:
四、矩阵的初等列变换
定义
数域P上的矩阵的初等列变换是指:
矩阵的初等行变换与初等列变换统称为初等变换.
第一章 第二讲 矩阵及矩阵初等变换2
第二讲 矩阵及初等变换(4节)在上一讲中,我们简单介绍了n 元线性方程组的求解过程是如何用数表的形式来表达的思想,这种既能简化求解方程组的过程又使得求解形式简单明了的数表,我们称之为矩阵。
矩阵是线性代数中重要的概念之一,它的理论与方法在数学、经济、工程技术等方面都有较广泛的应用。
著名的列昂节夫投入—产出模型就是利用矩阵这一数学工具建立起来的。
因此掌握矩阵这一数学工具是非常必要的。
本讲的主要内容就是给出矩阵的概念及运算性质,为下一步更好地利用矩阵理论与方法讨论线性方程组提供有力的理论支撑。
1.2.1矩阵的概念定义2.1 由m n ⨯个数i j a (=1,2,,i m ;=1,2,j n )排成了m 行n 列的矩形数表111212122212n n m m m na a a a a a a a a称其为m 行n 列矩阵,记作111212122212n nm m m n m na a a a a a a a a ⨯⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭。
其中称ij a 是矩阵的第i 行第j 列元素。
矩阵常用大写字母m n A ⨯,m n B ⨯… ...表示,或简记m n A ⨯=()ij m n a ⨯,m n B ⨯=()ij m n b ⨯… … 等.注意:矩阵的行数m 与列数n 可以不相等,行列相同的矩阵称为方阵. 例如 2行3列矩阵 232310-2=25-3A ⨯⨯⎛⎫⎪⎝⎭ , 2行2列矩阵 222221=16B ⨯⨯⎛⎫⎪-⎝⎭。
例2.1例:给个具体的矩阵表示实例1.2.2矩阵的运算矩阵也有加、减、数乘、乘法等基本运算法则,以及转置运算等.由于矩阵是个数表,所以它的运算法则与数之间的运算法则有本质上的区别。
下面我们先给出矩阵的基本的运算.定义2.2 若两个行列相同的矩阵()(),ij ij m nm nA aB b ⨯⨯==其对应元素相等,即()ijm na ⨯=()ij m nb ⨯则称矩阵A 与B 相等,记作A B =。
2.1,2.2矩阵的初等变换与标准形
化成标准形。
从定理2可以看出,若A B, 则A与B有相同的标 准形.设A是n阶方阵,经初等变换后化成B,据行 列式的性质及初等变换的定义可知,当 | A | 0时
必有 | B | 0,当 | A | 0时必有 | B | 0,即初等变换 不改变矩阵的可逆性因此,对于 . n阶可逆方阵A, 它的标准形I 也可逆,故I 是n阶单位矩阵En;反之 若n阶方阵A的标准形I En,则A可逆,故我们又 有如下定理
T
思考题解答
答 相等.
因为对于任一实向量 x 0, 当Ax 0时,
必有AT Ax 0, 反之当AT Ax 0时, 有x T AT Ax 0
即
Ax Ax 0 Ax 0;
T
由此可知
T
Ax 0与AT Ax 0同解,
故 RA A R A.
1 2
9 r4 r3 4 3 r3 ( ) 4
1 0 0 0
1 2
1
1 1 1 3 0 0 1 0 0 0
4 2 B 3 0
一般地,对任何矩阵均可类似上例进行, 从而有以下定理 定理1 任何非零矩阵A (aij )mn可以只用
2.1初等变换与矩阵等价
一. 初等(行/列)变换
定义1 下面三种变换称为矩阵的初等行变换:
ri rj 1 对调两行(对调i , j 两行, 记作ri rj); ; kri 2 以数 k 0 乘以某一行的所有元素 r kr (第 i 行乘 k , 记作 ri k) i j 3 把某一行所有元素的k 倍加到另一行
1 4 1 1 2 r 5r 1 2 0 1 1 2 3 3 r 3r 2 0 5 5 3 6 4 0 3 3 4 3
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第二讲 矩阵及初等变换(4节)在上一讲中,我们简单介绍了n 元线性方程组的求解过程是如何用数表的形式来表达的思想,这种既能简化求解方程组的过程又使得求解形式简单明了的数表,我们称之为矩阵。
矩阵是线性代数中重要的概念之一,它的理论与方法在数学、经济、工程技术等方面都有较广泛的应用。
著名的列昂节夫投入—产出模型就是利用矩阵这一数学工具建立起来的。
因此掌握矩阵这一数学工具是非常必要的。
本讲的主要内容就是给出矩阵的概念及运算性质,为下一步更好地利用矩阵理论与方法讨论线性方程组提供有力的理论支撑。
1.2.1矩阵的概念定义2.1 由m n ⨯个数i j a (=1,2,,i m ;=1,2,j n )排成了m 行n 列的矩形数表111212122212n n m m m na a a a a a a a a称其为m 行n 列矩阵,记作111212122212n nm m m n m na a a a a a a a a ⨯⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭。
其中称ij a 是矩阵的第i 行第j 列元素。
矩阵常用大写字母m n A ⨯,m n B ⨯… ...表示,或简记m n A ⨯=()ij m n a ⨯,m n B ⨯=()ij m n b ⨯… … 等.注意:矩阵的行数m 与列数n 可以不相等,行列相同的矩阵称为方阵. 例如 2行3列矩阵 232310-2=25-3A ⨯⨯⎛⎫⎪⎝⎭ , 2行2列矩阵 222221=16B ⨯⨯⎛⎫⎪-⎝⎭。
例2.1例:给个具体的矩阵表示实例1.2.2矩阵的运算矩阵也有加、减、数乘、乘法等基本运算法则,以及转置运算等.由于矩阵是个数表,所以它的运算法则与数之间的运算法则有本质上的区别。
下面我们先给出矩阵的基本的运算.定义2.2 若两个行列相同的矩阵()(),ij ij m nm nA aB b ⨯⨯==其对应元素相等,即()ijm na ⨯=()ij m nb ⨯则称矩阵A 与B 相等,记作A B =。
每个元素都是0的矩阵叫做零矩阵,用m n O ⨯表示,要注意的是行列不同的零矩阵不相等。
如 ()1322000000⨯⨯⎛⎫≠⎪⎝⎭定义2.3 设()(),ij ij m nm nA aB b ⨯⨯==,令()ij m nC c ⨯==()ij ij m n a b ⨯+,称C 为矩阵A 与矩阵B 的和. 记作C A B =+. 记()ij m nA a ⨯-=-,称(-A )是矩阵A 的负矩阵. 则有A B -=A B +-()=()ij ij m n a b ⨯-注:定义2.2和定义2.3的条件是要求两矩阵的行和列要相同。
我们把2个同行同列的矩阵叫作同型矩阵。
例2.2 设12103501X -⎛⎫⎛⎫+=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,求X . 解 由题意X 是2行2列矩阵,可令X =ab cd ⎛⎫⎪⎝⎭,则 a b c d ⎛⎫⎪⎝⎭=10120135-⎛⎫⎛⎫- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=0234⎛⎫ ⎪--⎝⎭. 称1001⎛⎫⎪⎝⎭为二阶单位矩阵,记2E .相应有三阶单位阵310001001E ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭以及n 阶单位矩阵10001001n E ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭等。
定义2.4 非零数k 与矩阵()ij m nA a ⨯=的乘积记作kA ,规定kA =()ij m nka ⨯.即,非零常数k 与矩阵A 乘积等于用k 乘以A 的每一个元素。
换句话说,当A 中每一个元素都有相同公因子k 时,才能把k 提出A 外。
例如2412602308241--⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭定义2.5 设()(),i j i j m ss nA aB b ⨯⨯==,那么A 与B 的乘积为记()i j m nC c ⨯=,即C AB ==()i j m n c ⨯其中11221...sij i j i j is sj ikkj k c a b a b a b ab ==+++=∑(1,2...;1,2...)i m j n ==即,用左边矩阵A 的第i 行元素与右边矩阵B 的第j 列元素对应相乘再相加后,得C 中元素i j c .例2.3 设某家电公司两分厂2012年第四季度空调、电视机、冰箱的产量矩阵已表示为111213212223a a a a a a ⎛⎫⎪⎝⎭,现设空调、电视机、冰箱每台的销售价分别为112131,,d d d ;每台的利润分别为122232,,d d d .若记单位售价和单位利润的矩阵为B ,则111221223132d d B d d d d ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭.如设两厂的该季度的总销售价分别为1121,m m ;总利润分别为1222,m m .若记总销售价和总利润的矩阵为M ,则11122122m m M m m ⎛⎫=⎪⎝⎭,其中 11111112211331m a d a d a d =++; 21211122212331m a d a d a d =++; 12111212221332m a d a d a d =++; 22211222222332m a d a d a d =++.按产量、单价、总价间的关系,称M 为A 、B 的乘积也是自然的.例2.4 设333211001211,1210110A B ⨯⨯-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭.求A B . 解: 由定义2.5 ,110012111210110AB -⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭= = 1011011112201111211210100211110210⨯+-⨯-+⨯⨯+-⨯⎛⎫ ⎪⨯+⨯-+-⨯⨯+⨯+-⨯ ⎪ ⎪-⨯+⨯+⨯-⨯+⨯+⨯⎝⎭()()()()()()()()=112411-⎛⎫⎪-⎪ ⎪-⎝⎭显然不是任意2个矩阵都能相乘。
只有m s A ⨯的列数等于s n B ⨯的行数AB 才有意义.本例中B 有2列,A 有3行,所以B A 无意义.由此可知当A B 存在时,B A 未必存在,即使B A 存在,也不一定有=A B B A ,即矩阵乘法一般不满足交换律.如果AB BA =,称A B 与可交换。
例2.5 设1301A ⎛⎫=⎪⎝⎭,求所有与A 可交换的矩阵B . 解:因为A B =B A ,所有B 应为22⨯矩阵.可设11122122x x B x x ⎛⎫=⎪⎝⎭,则 A B =111221221301x x x x ⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭=11211222212233x x x x x x ++⎛⎫⎪⎝⎭B A =111221221301x x x x ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=11111221212233x x x x x x +⎛⎫⎪+⎝⎭再由定义2.2有1121111222111221212221223333x x x x x x x x x x x x +=⎧⎪+=+⎪⎨=⎪⎪=+⎩ 解方程组,得 2111220,x x x ==,取112212,x x a x b ===(,a b 为任意常数).于是,所有与A 可交换的矩阵为0a b B a ⎛⎫=⎪⎝⎭(,a b 为任意常数). 矩阵的基本运算具有下列性质(1)结合律:()()A BC AB C =,()()()k AB kA B A kB ==;(2)分配律:左乘 ()A B C AB AC +=+,右乘 ()B C A BA CA +=+; (3)m m n m n E A A ⨯⨯=,m n n m n A E A ⨯⨯=.例2.6 用矩阵的运算形式表示线性方程组11112211211222221122...............n n n n m m m n n m a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b+++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ ... ... (2.1) 解 令111212122212.....................n n m m m n m n a a a a a a A a a a ⨯⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪⎪⎝⎭,12n x x X x ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ ,12n b b b b ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,则有A X =111212122212.....................n n m m m n a a aa aa a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭12n x x x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ =12n b b b b ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭成立. 即方程组(2.1)可表示为A X b =.称A X b =是方程组的矩阵方程(或矩阵表达形式),称A 是方程组的系数矩阵,(),A b =11121121222212.....................n n m m m nm a a a b a a a b a a a b ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭是方程组的增广矩阵。
例如,方程组62x y x y +=⎧⎨-=-⎩的系数矩阵A =1111⎛-⎫⎪⎝⎭,增广矩阵(),A b =161121-⎛⎫ ⎪⎝⎭,方程组的矩阵方程A X b =.其中x X y ⎛⎫= ⎪⎝⎭.定义2.6 设A 是n 阶方阵,定义0A E =,1A A =,211A A A =,...11k k A A A +=,其中k 为正整数.即...k k A AA A =个,称为A 的k 次幂。
不难看出A 的k 次幂具有如下的性质: (1)方阵才有幂(2)k l k l A A A +=,()k l kl A A =.思考:一般()kkkAB A B ≠,为什么?请举例. 例2.7 设1111111111111111A ---⎛⎫ ⎪---⎪= ⎪--- ⎪---⎝⎭,求100A . 解: 24A E =, ∴ 1002505050()(4)4AA E E ===.设有n 次多项式2012()nn f x a a x a x a x =++++ 及n 阶方阵A ,令2012()nn f A a E a A a A a A =++++ ... ... (2.2) 称(2.2)为矩阵多项式。
例2.8 设210()23,43f x x x A -⎛⎫=--=⎪⎝⎭,求()f A .解: 2101010434389A --⎛⎫⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 且2()23f A A A E =--,故 ()f A =10101023894301-⎛⎫⎛⎫⎛⎫--⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭=0000⎛⎫ ⎪⎝⎭. 定义2.7 (1) 把矩阵A 的行与列对调后得到的矩阵,叫做A 的转置矩阵,记作T A . (2) 如果T A =A ,称A 为对称矩阵。