2-2广义逆矩阵
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。
矩阵的广义逆
矩阵的广义逆矩阵的广义逆,也称为矩阵的伪逆或摩尔-彭若斯广义逆,是指对于任意一个矩阵A,存在一个矩阵A+,使得满足AA+A = A和A+AA+ = A+。
有时也会写作A†来表示矩阵A的广义逆。
对于一个非方阵矩阵,它的伪逆可以分为两种情况:1. 如果矩阵 A 的行数小于列数,那么 A 的伪逆定义为满足 A A+ A = A 的矩阵 A+。
而对于方阵矩阵,它的伪逆和逆矩阵可以等价。
即 A A-1 A = A。
矩阵的广义逆具有以下的性质:1. A+ 也是广义逆矩阵。
即 A++ = A+。
2. A+ 的列空间就是 A 的列空间的伪逆。
即Col(A+) = Col(A)⊥。
其中⊥ 表示正交补。
6. 若 A 是满秩的,则其广义逆 A+ 就是其逆 A-1。
广义逆的应用相当广泛,其中一个典型的例子就是矩阵最小二乘问题。
在最小二乘问题中,我们需要求解一个线性方程组 Ax = b,其中矩阵 A 不一定满秩。
在这种情况下,我们可以使用广义逆来求解这个问题。
具体方法是通过求解矩阵 (ATA)+ ATb 来得到线性方程组的近似解。
由于经过广义逆变换后的矩阵 A+ 可以在秩不足的情况下仍然存在,因此我们可以使用广义逆来获得一个较好的近似解。
同时,广义逆还可以用于求解线性回归、广义线性回归和主成分分析等问题。
总之,矩阵的广义逆是线性代数中一个非常常用的概念,具有广泛应用和重要的数学意义。
通过理解和掌握广义逆的性质和应用,可以帮助我们更好地处理线性方程组等问题,从而有效提高数据分析和科学计算的效率和准确性。
广义逆矩阵(Pseudoinverse)神经网络
广义逆矩阵(Pseudoinverse)在神经网络学习算法中的应用早在20世纪20年代初期,E.H.Moor 就提出了广义逆矩阵的概念,但长期以来广义逆矩阵的研究却没有受到人们的注意。
直到1955年,随着科学技术的迅猛发展,特别是电子计算机的出现,推动了计算科学的进步。
R.Penrose又独立提出广义逆矩阵的概念后,情况才开始发生了变化。
由于广义逆矩阵在测量学,统计学等多领域中得到了广泛应用,产生了巨大的推动力量,使其在之后的近四十年的时间得到了迅猛发展,形成了完整的理论体系。
一.广义逆矩阵若A为非奇异矩阵,则线性方程组Ax=b的解为x=A1-b,其中A的逆矩阵A1-满足A1-A=A A1-=I(I为单位矩阵)。
若A是奇异阵或长方阵,Ax=b可能无解或有很多解。
若有解,则解为x=Xb+(I-XA)у,其中у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 g-、A-或A1-等符号表示,有时简称广义逆或伪逆。
当A 非奇异时,A1-也满足A A1-A=A,且x= A1-b+(I- A1-A)у= A1-b。
故非异阵的伪逆矩阵就是它的逆矩阵,说明伪逆矩阵确是通常逆矩阵概念的推广。
1955年R.彭罗斯证明了对每个m×n阶矩阵A,都存在唯一的n×m阶矩阵X,满足:①AXA=A;②XAX=X;③(AX)H=AX;④(XA)H=XA。
通常称X为A的穆尔-彭罗斯广义逆矩阵,简称M-P逆,记作A1-。
当A非奇异时,A1-也满足①~④,因此M-P逆也是通常逆矩阵的推广。
在矛盾线性方程组Ax=b的最小二乘解中,x=A1-b是范数最小的一个解。
若A是n阶方阵,k为满足(图1)的最小正整数(rank为矩阵秩的符号),记作k=Ind(A),则存在唯一的n阶方阵X,满足:(1) AkXA=Ak;(2) XAX=X;(3) AX=XA。
通常称X为A的德雷津广义逆矩阵,简称D逆,记作Ad,A(d)或AD等。
广义逆矩阵的计算方法及意义
广义逆矩阵的计算方法及意义广义逆矩阵是矩阵理论中的一个非常重要的概念,它不仅在数值计算中具有重要意义,而且在优化理论、信号处理以及系统控制等领域也广泛应用。
本文将从广义逆矩阵的定义、计算方法及其意义等方面阐述这一重要概念。
一、广义逆矩阵的定义广义逆矩阵的定义是指,对于任意的一个矩阵A ∈ Rm×n,若存在一个矩阵A+ ∈ Rn×m,使得下列两个条件成立,即:A × A+ × A = AA+ × A × A+ = A+则称A+为A的广义逆矩阵。
其中,A+也满足下列两个条件:(A × A+)T = A × A+(A+ × A)T = A+ × A需要注意的是,如果A的列线性无关,则A+实际上就是A的逆矩阵。
二、广义逆矩阵的计算方法广义逆矩阵的计算方法有以下几种:(1)矩阵求导法矩阵求导法是一种比较简单的计算广义逆矩阵的方法。
它的基本思想是,将A与A的转置相乘,得到一个对称矩阵B,然后对B进行求导,最终就可以得到广义逆矩阵A+。
但是,这种方法的计算复杂度较高,适用范围也比较狭窄。
(2)奇异值分解法奇异值分解法是一种较广泛使用的计算广义逆矩阵的方法。
该方法的基本思想是,将A进行奇异值分解,得到A = UΣVT,然后对Σ进行逆运算,得到Σ+,最后通过A+ = VΣ+UT,就可以得到广义逆矩阵A+。
(3)正交交替投影法正交交替投影法是一种可以解决较大规模矩阵计算问题的方法。
该方法的基本思想是,通过Von Neumann展开,将广义逆矩阵的计算转化为一个正交投影问题,然后利用正交的性质以及平衡收敛的原理,不断迭代求解,最终得到广义逆矩阵A+。
三、广义逆矩阵的意义广义逆矩阵作为一种重要的矩阵理论工具,具有许多重要的应用意义,下面我们对其进行简单的介绍:(1)最小二乘法在数据处理的过程中,经常会出现数据不完备或者存在噪声的情况。
2-2 广义逆矩阵
§2 矩阵的广义逆一、广义逆矩阵的概念定义1 设任意一个矩阵n m R A ⨯∈,若存在矩阵m n R X ⨯∈,满足 AXA =A (1) XAX =X (2) (AX )T =AX (3) (XA )T =XA (4) 这四个方程中的一个、两个、三个或全部,则称X 为A 的广义逆矩阵。
由上面的定义可知,广义逆矩阵有15C C C C 44342414=+++中之多。
本节介绍应用广泛的减号广义逆和加号广义逆。
定义2 对矩阵n m R A ⨯∈,一切满足方程组A AXA =的矩阵X ,称为矩阵A 的减号逆或g-逆。
记为-A 。
例如,⎪⎭⎫ ⎝⎛=010001B ,⎪⎭⎫ ⎝⎛=100001C 都是⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010101A 的减号逆。
下面的定理解决了-A 的存在性和构造性问题。
定理1(秩分解) 设A 为n m ⨯矩阵,()rank A r =,若Q O O O I P A r ⎪⎭⎫ ⎝⎛=, 或⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=--O O O I AQ P r 11 这里P ,Q 分别为n n m m ⨯⨯,的可逆阵,则12221121---⎪⎭⎫ ⎝⎛=P G G G I Q A r (5) 其中222112,,G G G 是相应阶数的任意矩阵。
证明 设X 为A 的广义逆,则有Q O O O I P Q O O O I QXP O O O I P A AXA r r r ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇔= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇔O O O I O O O I QXP O O O I r r r 若记⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=22211211G G G G QXP 则上式,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇔00000011r I G r I G =⇔11 于是, 12221121--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⇔=P G G G I Q X A AXA r 其中222112,,G G G 任意. 证毕.定理1不但表明矩阵的减号逆总是存在的,通常也是不唯一的,而且还给出了计算减号逆的方法。
浅介几种广义逆矩阵及其应用
浅介几种广义逆矩阵及其应用矩阵理论既是学习经典数学的基础,又是一门最有实用价值的数学理论。
其中所涉及到的一个重要分支——广义逆矩阵,有许多好的性质和用途,已成为许多领域研究并解决问题的强有力工具,是矩阵理论在最近几十年中的新成就之一。
本文主要介绍[]几种常用广义逆矩阵的基本知识及广义逆矩阵在生产生活中的应用。
标签:广义逆矩阵;基本介绍;应用1 背景介绍广义逆产生于线性方程组求解的实际需要,其思想可追溯到1903年E.I.弗雷德霍姆所研究的关于积分算子的一种广义逆,随后由E.H.Moore在1920年提出任意矩阵的广义逆定义,然而在其后的30年却未能引起人们关注,直到1955年,R.Penrose定义了Moore的广义逆矩阵之后,广义逆矩阵的发展才开拓了一片新的天地。
后来人们证明Moore和R.Penrose的两种广义逆矩阵是等价的,因而被称为M一P广义逆矩阵。
至此,广义逆矩阵正式诞生,此后的逐步发展也使其具有了广泛的应用。
2 几种常见广义逆矩阵的简单介绍我们引用方便的M—P方法来定义广义逆矩阵:设任意复数矩阵Amn,如果存在复数矩阵Bnm,满足M-P方程,即(1)ABA=A(2)BAB=B(3)(AB)H=AB(4)(BA)H=BA的全部或一部分,则称B为A的广义逆矩阵。
由此易推算广义逆矩阵有15种。
在这里,重点研究和介绍五种,即:A-、自反广义逆Ar-,极小范数广义逆Am-,最小二乘广义逆Al-及伪逆矩阵A+。
2.1 A-满足方程(1)的记为A-,其重要性质有:(1)A广义逆的转置等于A转置的广义逆,即(AT)-=(A-)T;(2)若复方阵A满秩,那么A的逆等于A的广义逆,且A-唯一;(3)秩(A)≤秩(A-);(4)秩(A)=秩(AA-)=秩(A-A);(5)线性方程组Ax=b有解(相容)当且仅当AA-b=b。
2.2 自反广义逆Ar-满足方程(1)和(2)的是自反广义逆。
若X、Y都是A的广义逆矩阵,则Z=XAY是A的自反广义逆。
广义逆矩阵
广义逆矩阵许多书籍和期刊文章都提到了广义逆矩阵,或者称之为广义反矩阵。
它是一种强大而又具有广泛应用的数学工具,用于解决复杂的方程组。
广义逆矩阵概念最初源自20世纪30年代,最初是由美国数学家和物理学家约翰芬奇发明的。
他称其为“广义反矩阵”,它和传统的逆矩阵有很多共同点,但也有很多不同之处。
广义逆矩阵是指一个任意维数的方阵,该方阵乘以之前的方阵可以得到一个对角矩阵,称作对角矩阵的逆矩阵。
它也可以描述为一个方阵,该方阵乘以另一个方阵给出一个单位矩阵,称作单位矩阵的逆矩阵。
表达式一般可以写作A^-1=B,其中A是一个任意维数的方阵,B是A的广义逆矩阵。
广义逆矩阵有许多应用,它可以用于求解方程组,而无需解析解的方法。
也可以用于信号处理和图像处理,以及几何建模。
此外,它还可以用于机器学习,深度学习和神经网络。
许多学术期刊上的文章都着重讨论了广义逆矩阵的特性、表示形式和应用。
其中包括《The Journal of Mathematical Analysis and Applications》中的《An Efficient Algorithm for Computing Generalized Inverse Matrices》,该文章探讨了一种计算广义逆矩阵的有效算法;《 Linear Algebra and Its Applications》中的《On Computing the Generalized Inverse Matrix》,则讨论了计算广义逆矩阵的一些经典算法;《Journal of Computational and Applied Mathematics》中的《A Generalized Inverse Matrix Algorithm andIts Application in Image Processing》则探讨了广义逆矩阵在图像处理中的应用。
总之,广义逆矩阵是一种强大的数学工具,它可以用于求解复杂的方程组,可以应用于信号处理、图像处理、机器学习和神经网络等领域。
矩阵论第8章广义逆矩阵及其应用
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
广义逆矩阵作用
广义逆矩阵作用广义逆矩阵,也叫伪逆矩阵,是矩阵理论中的一个重要概念。
在线性代数和应用数学中,矩阵的逆矩阵是一个很常见的概念,但是有些矩阵并不存在逆矩阵。
为了解决这个问题,广义逆矩阵应运而生。
广义逆矩阵是对非方阵进行求逆运算的一种方法。
一般来说,如果一个矩阵存在逆矩阵,那么它的逆矩阵一定是唯一的。
但是对于非方阵,它们并没有逆矩阵,只能求得广义逆矩阵。
那么广义逆矩阵有什么作用呢?首先,广义逆矩阵可以用来求解线性方程组的最小二乘解。
在实际问题中,经常会遇到超定线性方程组,即方程的个数大于未知数的个数。
这时候,线性方程组一般是无解的,但是可以使用广义逆矩阵来求解最小二乘解,使得方程组的残差最小化。
广义逆矩阵还可以用于解决矩阵方程。
矩阵方程是指形如AX=B的方程,其中A是一个矩阵,X和B是向量或矩阵。
如果A存在逆矩阵,那么方程可以直接求解,即X=A^(-1)B。
但是如果A不存在逆矩阵,就需要使用广义逆矩阵来求解。
广义逆矩阵的求解方法有很多种,其中最常用的方法是Moore-Penrose广义逆矩阵。
Moore-Penrose广义逆矩阵是广义逆矩阵的一种特殊形式,它具有很多良好的性质。
对于任意一个矩阵A,它的Moore-Penrose广义逆矩阵可以通过以下方法求得:首先计算A的转置矩阵A^T,然后计算A^TA的逆矩阵(A^TA)^(-1),最后再将结果与A^T相乘,即可得到A的Moore-Penrose广义逆矩阵。
广义逆矩阵在实际应用中有着广泛的应用。
例如,在信号处理领域中,广义逆矩阵可以用于解决信号重构问题,通过最小二乘法使得信号的重构误差最小。
在机器学习和数据挖掘中,广义逆矩阵可以用于降维和特征选择,帮助提取数据中的关键特征。
广义逆矩阵还在控制理论和系统工程中扮演重要角色。
在控制系统设计中,经常需要求解线性方程组,而广义逆矩阵可以用于求解最优控制器的增益矩阵。
在系统工程中,广义逆矩阵可以用于求解线性约束问题,例如最小二乘估计以及线性规划等。
广义逆矩阵
第六章 广义逆广义逆矩阵的概念是方阵逆矩阵概念的推广,广义逆矩阵的基本知识是矩阵理论的重要组成部分,其在数理统计、数值分析、博弈论、控制论、计量经济、电网理论等中有重要的应用。
本章首先给出各种广义逆矩阵的概念,重点介绍矩阵{}1-逆及矩阵Moore-Penrose 逆的性质、计算方法及这两种广义逆矩阵在线性方程组求解中的应用,最后给出方阵的群逆与Drazin 逆的基本性质。
§ 广义逆矩阵的概述广义逆矩阵的概念渊源于线性方程组的求解问题。
设n C 为复n 维向量空间,m n C ⨯为复m n ⨯矩阵全体。
设矩阵m n A C ⨯∈,考虑线性方程组Ax b = (6-1) 其中,m b C ∈为给定的m 维向量,n x C ∈为待定的n 维向量。
定义1 若存在向量n x C ∈满足线性方程组(6-1),则称线性方程组(6-1)是相容的;否则称线性方程组(6-1)是不相容的。
众所周知,当A 为可逆矩阵时,线性方程组(6-1)有唯一解1x A b -=,其中1A -是A 的逆矩阵。
当A 为不可逆矩阵或长方矩阵时,相容线性方程组(6-1)有无数解;不相容线性方程组(6-1)无解,但它有最小二乘解,即求n x C ∈,使得()min y R A Ax b y b ∈-=- (6-2)成立,其中代表任意一种向量范数,{}(),m n R A y C y Ax x C =∈=∀∈。
上述两种情况的解是否也能表示成一种紧凑的形式x Gb =,其中,G 是某个n m ⨯矩阵? 这个矩阵G 是通常逆矩阵的推广。
1920年,. Moore 首先提出广义逆矩阵的概念,由于Moore 的方程过于抽象,并未引起人们的重视。
1955年,R. Penrose 给出如下比较直观和实用的广义逆矩阵的概念。
定义2 设矩阵m n A C ⨯∈,若存在矩阵n m X C ⨯∈满足下列Penrose 方程(1)AXA A =; (2)XAX X =; (3)()H AX AX =; (4)()H XA XA =则称X 为A 的Moore-Penrose 逆,记为A +。
第8章广义逆矩阵及其应用
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.
广义逆矩阵
广义逆矩阵广义逆矩阵是研究线性代数和数值分析的非常重要的概念,它可以用来求解线性方程组和计算数值解。
本文介绍了广义逆矩阵的基本概念,具体的求解方法和一些相关的典型应用。
1.什么是广义逆矩阵广义逆矩阵(generalized inverse matrix)是一个矩阵的另一种特殊的逆矩阵,它被广泛应用于线性代数和数值分析中。
它是一种概念比较抽象的概念,定义如下:设A是一个n阶矩阵,它具有n个线性无关的列向量,若能够找到一个n阶矩阵G,使其能够满足: GA = AG = A则G称作A的广义逆矩阵。
2.广义逆矩阵的求解广义逆矩阵的求解方法有很多种,其中最常用的方法是Moore-Penrose伪逆矩阵法。
该法是采用矩阵分解的方法,将A分解为三个矩阵:A=L+D+U,其中L为下三角矩阵,D为对角矩阵,U为上三角矩阵,令P=L+D,Q=U+D,则G近似地可求得为:G = P-1Q-1;借助矩阵分解法,可将广义逆矩阵求解问题转化为求普通逆矩阵的问题,可大大简化求解步骤,成为一种非常有效的求解方法。
3.广义逆矩阵的应用广义逆矩阵的应用非常广泛,可以用来求解线性方程组,计算最小二乘法的数值解,解决数据压缩问题等。
(1)求解线性方程组广义逆矩阵可以用来求解线性方程组,若Ax=b,求x,则x=Gb,其中G是A的广义逆矩阵,这就是线性方程组的求解方法。
(2)计算最小二乘法的数值解对于最小二乘问题,若想求解精确的数值最优解,可以采用广义逆矩阵。
先将矩阵A进行矩阵分解,得G,然后将G代入,可以求出相应的数值最优解。
(3)数据压缩广义逆矩阵还可以应用在数据压缩中,可以采用广义逆矩阵加不完全正定矩阵取近似值来压缩数据,这样可以有效减少存储空间,提高计算效率。
综上所述,广义逆矩阵是研究线性代数和数值分析的一个重要概念,求解过程可以采用矩阵分解和不完全正定矩阵等方法,可以用来求解线性方程组,计算最小二乘法的数值解和进行数据压缩等。
广义逆矩阵及其应用
题目广义逆矩阵及其应用学院专业通信与信息系统学生学号目录第一章前言 (1)第二章广义逆矩阵 (2)§2.1广义逆矩阵的定义 (2)§2.2 广义逆矩阵的性质 (3)第三章广义逆矩阵的计算 (12)§3.1 一般广义逆求解 (12)§3.2 Moore-Penrose 广义逆 (16)结论 (19)第一章前言线性方程组的逆矩阵求解方法只适用于系数矩阵为可逆方阵,但是对于一般线性方程组,其系数矩阵可能不是方阵或是不可逆的方阵,这种利用逆矩阵求解线性方程组的方法将不适用。
为解决这种系数矩阵不是可逆矩阵或不是方阵的线性方程组,我们对逆矩阵进行推广,研究广义逆矩阵,利用广义逆矩阵求解线性方程组。
广义逆矩阵在数据分析、多元分析、信号处理、系统理论、现代控制理论、网络理论等许多领域中有着重要的应用,本文针对广义逆矩阵的定义、性质、计算及其在线性方程组中的应用进行研究,利用广义逆矩阵求解线性方程组的通解及极小范数解。
逆矩阵的概念只对非奇异矩阵才有意义,但在实际问题中,遇到的矩阵不一定是方阵,即使是方阵也不一定非奇异,这就需要将逆矩阵的概念进行推广。
为此,人们提出了下述关于逆矩阵的推广:(1)该矩阵对于奇异矩阵甚至长方矩阵都存在;(2)它具有通常逆矩阵的一些性质;(3)当矩阵非奇异时,它即为原来的逆矩阵。
满足上面三点的矩阵称之为广义逆矩阵。
1903年,瑞典数学家弗雷德霍姆开始了对广义逆矩阵的研究,他讨论了关于积分算子的一种广义逆。
1904年,德国数学家希尔伯特在广义格林函数的讨论中,含蓄地提出了微分算子的广义逆。
美国芝加哥的穆尔(Moore)教授在1920年提出了任意矩阵广义逆的定义,他以抽象的形式发表在美国数学会会刊上。
我国数学家曾远荣和美籍匈牙利数学家冯·诺伊曼及其弟子默里分别在1933年和1936年对希尔伯特空间中线性算子的广义逆也作过讨论和研究。
1951年瑞典人布耶尔哈梅尔重新给出了穆尔(Moore)广义逆矩阵的定义,并注意到广义逆矩阵与线性方程组的关系。
广义逆矩阵
广义逆矩阵逆矩阵是数学中一类重要的矩阵,它以及其应用被用作许多数学计算的基础。
逆矩阵是指一个矩阵乘以它自己的逆矩阵,可以得到一个单位矩阵。
它可以帮助研究者快速解决许多数学模型,如线性方程组、解调数学模型和特征值问题等。
逆矩阵最初出现在二十世纪初期数学家弗里德曼的数学论文中,他发现了一种数学工具,可以用它来解决多项式方程组的解,这一理论被称为弗里德曼的逆矩阵理论。
此后,科学家们发现,逆矩阵可以解决许多数学问题,所以它成为研究者工具箱中不可或缺的重要部分,然而,只有一定是方阵才能有逆矩阵。
随着研究者们对数学模型的深入研究,人们发现了另外一种技术,命名为“广义逆矩阵”,它被认为是一种替代逆矩阵的技术,可以帮助研究者快速解决许多数学模型,而无需要求解矩阵的逆。
广义逆矩阵把多项式方程组转换成反方程。
它构造出一个矩阵A,使得Ax=b,其中b是给定的系数向量,x是要求的变量向量,而A则是一个称为“反矩阵”的矩阵。
假设A是n x n矩阵,可以得到n个方程,而x可以用A的反矩阵来求得。
这里的反矩阵A^-1,可以通过矩阵A的特征值来计算,特征值是一个特殊的多项式,用来解决特征值问题,从而得到A的反矩阵。
广义逆矩阵在计算机领域也有着广泛的应用,比如可以用来求解系统方程,就是将在一定的时间内的特定的输入变量带入特定的算法中,从而确定相应时间段内的系统输出变量。
它也可以用于求解最优化问题,如最小二乘法和最大熵模型等。
另外,它还可以用来图像处理,比如图像分类、噪声滤波等等。
综上所述,广义逆矩阵是一种极为重要的矩阵,它可以帮助研究者快速求解多种数学模型,而且还可以广泛地应用于计算机领域,极大地提高了解决数学问题的效率。
广义逆矩阵及其应用
第七章广义逆矩阵及其应用广义逆矩阵是通常逆矩阵的推广,这种推广的必要性,首先是从线性方程组的求解问题出发的,设有线性方程组Ax=b (0 — 1)当A是n阶方阵,且detA≠0时,则方程组(0-1)的解存在、唯一,并可写成x=Ab (0 — 2)但是,在许多实际问题中所遇到的矩阵A往往是奇异方阵或是任意的m×n矩阵(一般m≠n),显然不存在通常的逆矩阵A,这就促使人们去想象能否推广逆的概念,引进某种具有普通逆矩阵类似性质的矩阵G,使得其解仍可以表示为类似于式(0—2)的紧凑形式?即x=Gb (0 — 3)1920年摩尔(E. H. Moore)首先引进了广义逆矩阵这一概念,其后三十年未能引起人们重视,直到1955年,彭诺斯(R. Penrose)以更明确的形式给出了Moore 的广义逆矩阵的定义之后,广义逆矩阵的研究才进入了一个新的时期,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为人们所认识,因而大大推动了对广义逆矩阵的研究,使得这一学科得到迅速的发展,已成为矩阵的一个重要分支。
本章着重介绍几种常用的广义逆矩阵及其在解线性方程组中的应用。
§1 矩阵的几种广义逆1.11955年,彭诺斯(Penrose)指出,对任意复数矩阵Amxn,如果存在复矩阵Anxm,满足广义逆矩阵的基本概念−1−1AXA=A (1—1)XAX=X (1—2)(AX)H=AX (1—3)(XA)H=XA (1—4)则称X为A的一个Moore—Penrose广义逆,并把上面四个方程叫做Moore—Penrose方程,简称M—P方程。
由于M—P的四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X,叫做弱逆。
为引用的方便,我们给出如下的广义逆矩阵的定义。
定义1—1 设A∈Cmxn,若有某个X∈Cmxn,满足M—P方程(1—1)~(1—4)中的全部或其中的一部分,则称X为A的广义逆矩阵。
第五章-广义逆矩阵
第五章 广义逆矩阵广义逆矩阵是E. H. More 于1920年首次提出的,1995年R. Penrose 利用矩阵方程组给出它更为明确简便的定义。
其后,广义逆矩阵在理论和应用方面都得到了迅速发展。
它在微分积分方程、数理统计、最优化、测量学等应用科学中发挥了重要作用,更是研究最小二乘等问题不可缺少的工具。
广义逆矩阵是矩阵论的一个重要分支。
第一节 广义逆矩阵的概念对于线性方程组Ax =b ,当方阵A 可逆时,其有唯一解x =A -1b 。
但是,在许多实际应用中更多涉及到的是系数矩阵A 是奇异方阵或长方阵的情形。
这就从客观上要求人们去探索把通常逆矩阵进行推广的问题。
若A 是可逆的,即有逆矩阵A -1,则A -1必满足下面四个等式AA -1A =AA -1AA -1=A -1(AA -1)H =AA -1(A -1A )H =A -1A若A 是一个一般的矩阵,是否有矩阵X 存在,满足AXA =A (1) XAX =X (2) (AX )H =AX (3) (XA )H =XA (4) 这四个方程中的一个、二个、三个或全部呢?这就引出了广义逆矩阵的定义。
定义1 设A ∈C m ×n ,如果X ∈C n ×m 满足(1)—(4)式中的一个、二个、三个或全部,则称X 为A 的广义逆阵。
由上定义可知,广义逆阵有1544342414=+++C C C C 种之多。
为了方便,引进一些记号:A (i )为满足第i 个方程的广义逆矩阵,即第i 个方程的解矩阵,A {i }为第i 个方程的解集,即A (i )的全体。
同样有记号A (i ,j ),A (i ,j ,k ),A (1,2,3),A {i ,j },A {i ,j ,k },A {1,2,3,4}。
如,A (1,3)为满足第1、第3个方程的广义逆矩阵,A {1,3}为所有A (1,3)的全体构成的集合。
在这15种广义逆矩阵中,常用的有A {1},A {1,3},A {1,4},A {1,2,3,4}。
广义逆矩阵
广义逆矩阵广义逆矩阵,又称广义反矩阵,是一种在线性代数理论中研究基于多维向量空间的矩阵反置、求解方法。
它也可以把多维空间中多个向量组成的矩阵反置成一个单独的向量,并对多维空间中的变量进行分析及处理。
本文将介绍广义逆矩阵的定义、原理、应用以及实际计算方法。
首先,什么是广义逆矩阵?一般情况下,矩阵反置是指给定一个n×n矩阵A,求出另一个n×n矩阵B,使得 AB=I,其中I是单位矩阵,称矩阵B为矩阵A的逆矩阵。
而广义逆矩阵则是把上面的定义进行拓展,把n×n矩阵A拓展为m×n矩阵C,其中m>n,求出另一个n×m矩阵D,使得CD=I,而矩阵D则就是广义逆矩阵。
其次,广义逆矩阵的原理是什么?首先要知道,无论是矩阵反置还是广义逆矩阵,它们都需要满足输入与输出之间的一致性。
这也是矩阵反置和广义逆矩阵最主要的原理,即:根据输入的信息,找到一组输出的信息,使得它们组合在一起,能够恢复到原来的输入信息。
第三,广义逆矩阵的应用。
广义逆矩阵在多项式模型参数估计、统计模型中均有应用。
在多项式模型参数估计中,首先要得到输入数据的特征矩阵,然后用广义逆矩阵求取未知参数的传播矩阵。
在统计模型中,广义逆矩阵通常用于拟合样本点,解决参数估计问题。
另外,广义逆矩阵还能够用于求解线性方程组,尤其是非方阵的情况;可以用于分析多维数据,以及解决信息处理中的大型线性系统等问题。
第四,实际计算方法。
在实际中计算广义逆矩阵主要有两种方法,一种是线性规划方法,另一种是最小二乘法。
线性规划方法是通过线性规划模型,把问题转化为线性规划问题进行求解;使用最小二乘法则是通过求解几何分布最小二乘法,可以用广义逆矩阵求解出最优解。
总之,广义逆矩阵的定义、原理、应用及实际计算方法有着十分重要的作用。
它不仅能够用于多项式模型参数估计及统计模型,而且可以用于求解线性方程组,以及分析多维数据及信息处理中的大型线性系统等问题。
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§2 矩阵的广义逆一、广义逆矩阵的概念定义1 设任意一个矩阵n m R A ⨯∈,若存在矩阵m n R X ⨯∈,满足 AXA =A (1) XAX =X (2)(AX )T =AX (3)(XA )T =XA (4) 这四个方程中的一个、两个、三个或全部,则称X 为A 的广义逆矩阵。
由上面的定义可知,广义逆矩阵有15C C C C 44342414=+++中之多。
本节介绍应用广泛的减号广义逆和加号广义逆。
定义2 对矩阵n m R A ⨯∈,一切满足方程组A AXA =的矩阵X ,称为矩阵A 的减号逆或g-逆。
记为-A 。
例如,⎪⎭⎫ ⎝⎛=010001B ,⎪⎭⎫ ⎝⎛=100001C 都是⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010101A 的减号逆。
下面的定理解决了-A 的存在性和构造性问题。
定理1(秩分解) 设A 为n m ⨯矩阵,()rank A r =,若Q O O O I P A r ⎪⎭⎫ ⎝⎛=, 或⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=--O O O I AQ P r 11这里P ,Q 分别为n n m m ⨯⨯,的可逆阵,则12221121---⎪⎭⎫ ⎝⎛=P G G G I Q A r (5) 其中222112,,G G G 是相应阶数的任意矩阵。
证明 设X 为A 的广义逆,则有Q O O O I P Q O O O I QXP O O O I P A AXA r r r ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇔= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇔O O O I O O O I QXP O O O I r r r 若记⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=22211211G G G G QXP 则上式,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇔00000011r I G r I G =⇔11 于是, 12221121--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⇔=P G G G I Q X A AXA r 其中222112,,G G G 任意. 证毕.定理1不但表明矩阵的减号逆总是存在的,通常也是不唯一的,而且还给出了计算减号逆的方法。
推论:若A 右逆,则1211---⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=P G I Q A m ; 若A 左逆,则()1112n A Q I G P ---=。
例 1 设⎪⎭⎫ ⎝⎛-=210121A , 求-A 。
解 经过初等变换可得 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--→⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00100002100050110010210010010000010000011021001121032I I A 于是⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-10211P,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-1002105011Q 故 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+--+--=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎭⎫ ⎝⎛=---21121121121121212241251025110211001100210501t t t t t t t t t t t P G I Q A 其中21,t t 是任意数。
再如:,0011⎪⎭⎫ ⎝⎛=A 则任意a a A ,001⎪⎭⎫ ⎝⎛=-. 推论(1)对任意矩阵n m A ⨯,-A 总是存在且不唯一,全体记为{}1A . 一般情况:设Q P A n m ,,⨯是奇异方阵,且PAQ B =,-A 是A 的减号逆,则{}111B P A Q ∈---,1)(---=P A PA ,---=A Q AQ 1)(。
(2)-A 唯一⇔A 为可逆矩阵。
此时1--=A A (正则逆);(3)r AA rank A A rank A rank A rank ===≥---)()()()(,且()()()T R A R AA R AA -==;()()N A A N A -=。
Q C I Q A A P G I P AA r r ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=----00,00 11 (4)------AA I A A I AA A A m n ,, ,都是幂等矩阵,且r A rank AA rank A A rank AA tr A A tr =====----)()()()()(。
(5)若()(),()()T R B R A R C R A ⊂⊂,则B A C T -与-A 的选择无关;(6)--=)()(T T A A ;(7)T T A A A A -)(与广义逆-)(A A T 的选择无关(选择合适的逆);(8),)(A A A A A A T T =- ,)(T T T T A A A A A A =-若P 正定,则,)()(A PA A PA A A T T =-()()T T T T A PA A PA A A -=;(9)A A AGA A A AGA T T =⇔=;(10)⎩⎨⎧≠===-+-+-0,0,0,)(1λλλλλλA A ; (11));()())((A rank AB rank A A AB AB =⇔=-);()()(B rank AB rank B AB AB B =⇔=-(12)A A ≠--)(,如⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1001,0101B A ,则A B B A ≠=--但,。
证明)4(~)1(,(10)可以从定理1和广义逆的定义得到证明。
(5)的证明如下, 由)()()(T T T T T T A A A A A A A AA A ----=⇒=⇒=.(6)由()()T T R A R A A =,知存在矩阵B ,使得AB A A T T =。
于是,T T A A A A -)(=()T T T T T T B A A A A A AB B A AB -=,与-)(A A T 的选择无关。
(7)记A A A A A A F T T -=-)(,利用广义逆的定义,可以验证:,0=F F T 于是0=F .第一式得证。
同理可证其它两式。
(8)必要性是显然的,下面证充分性。
设0=-⇒=A A AGA A A A AGA A T T T T ,因为O A A AGA A E G A A AGA A A G A A AGA A AGA T T T T T T T T T =--=--=--))(())(()()(所以, 0=-A AGA , 也就是A AGA =.定理2 设有一固定的-A ,则A 的减号逆的通式为(1)W V W A A I AA I V A G n m ,,)()(----+-+=是相应的任意矩阵;(2)V AVAA A V A G ,----+=是相应的任意矩阵。
证明(1)由W A A A I A A AA I AV A AA AGA n m )()(----+-+=AW A AA AW A A AV AA AV A A ---+-+=A AWA AWA AVA AVA A =-+-+=知G 是A 的减号逆。
反之,设G 是A 的某个减号逆,令--=-=VAA W A G V ,,并注意到O A A A AA AGA A A G A AVA =-=-=-=--)(有WA A I AA I V A VAA A A I AA I V A A AVA A A G A G n m n m )()()()()()(------------+-+=-+-+=--+=(2)由A AUA AUA A A AUAA AA AUA A AA AGA =-+=-+=--- 即证G 是A 的减号逆;反之,设G 是A 的某个减号逆,令--=A G V ,并注意到 -----------=-=AA AA A AGAA A AA A G A A AVAA A )(O AA A AA A =-=----,有---------+=---+=AVAA A V A AA A G A A A G A G )()( 证毕.定理1和定理2以后都称为矩阵A 的减号逆的一般表达式。
推论:,()()AA B B A R B R A --=∀⇔⊂。
证明:由,()()AA B B A R B R A --=∀⇒⊂;反之由()()R B R A ⊂⇒ A At At AA B AA t At B ∀===⇒∃=--,,B ,即证结论.下面的两个定理圆满地解决了用广义逆矩阵表示相容线性方程组解集的问题。
定理3 设b Ax =为一相容方程组,则(1)对任一广义逆-A ,b A x -=必为解;(2)齐次方程组0=Ax 的通解为z A A I x )(--=,这里z 为任意的向量,-A 为任意固定的一个广义逆;(3)b Ax =的通解为 z A A I b A x )(---+=其中-A 为任一固定的广义逆,z 为任意向量.证明(1)由相容性假设知,存在0x ,使b Ax =0。
故对任一-A ,b Ax Ax AA b A A ===--00)(,即b A x -=为解。
(2)设0x 是0=Ax 的任一解,即00=Ax ,那么0000)()(x A A I Ax A x A A I x ----=+-=即任一解都取z A A I )(--的形式。
反过来,对任意的z ,因0)()(=-=---z A AA A z A A I A 。
故z A A I )(--必为解.(3)任取定一个广义逆-A ,有(1)知b A x -=1为方程组b Ax =的一个特解。
由(2)知z A A I x )(2--=为齐次方程组00=Ax 的通解。
依非齐次线性方程组的解结构定理知,21x x +为b Ax =的通解。
证毕。
定理4 设b Ax =为相容线性方程组,且0≠b ,那么,当-A 取遍A 的所有广义逆时,b A x -=构成了该方程组的全部解。
证明证明由两部分组成。
其一,要证对每一个-A ,b A x -=为b Ax =的解,这已在前一定理中证明过了。
其二,要证b Ax =的任意解0x ,必存在一个-A ,使b A x -=0,由定理3知,存在A 的一个广义逆G 及0z ,使得00)(z GA I Gb x -+=因0≠b ,故总存在矩阵U ,使Ub z =0。
例,可取T T b b b z U 10)(-=。
于是Hb b U GA I G Ub GA I Gb x ∆=-+=-+=))(()(0 其中,U GA I G H )(-+=。
易验证H 为一个-A 。
定理得证。
注:(1)两个定理给出了相容线性方程组解(用广义逆表示)的两种形式,一种-A 固定,另一种-A 不固定。
(2)相容线性方程组b Ax =有唯一解的充分必要条件是A 列满秩。
定理 5 (Penrose 定理) 设q m q p n m C B A ⨯⨯⨯,,,则矩阵方程C AXB = (6)有解的充要条件是C B CB AA =-- (7) 且在有解的情况下,其通解为-----+=AYBB A Y CB A X (8)其中p n R Y ⨯∈是任意矩阵。