第三章第四节+矩阵的分块运算

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矩阵分块法

矩阵分块法

第四节 矩阵分块法内容分布图示★ 矩阵的分块 ★ 例1 ★ 例2 ★ 分块矩阵的运算规则★ 例3 ★ 例4 ★ 例5 ★ 例6 ★ 例7★ 分块矩阵的其它运算规则★ 例8 ★ 例9 ★ 例10 ★ 例11 ★ 克莱姆法则的证明 ★ 内容小结 ★ 课堂练习 ★ 习题2-4★ 返回内容要点: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 tk 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 t T s T TA A A A A5. 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。

§4 矩阵的分块运算

§4 矩阵的分块运算

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3. 乘法 设A为m × l矩阵 , B为l × n矩阵 , 分块成 A11 L A1t B11 L B1r A= M M , B = M M , A L A B L B st s1 tr t1 其中 Ai1 , Ai 2 , L , Ait 的列数分别等于 B1 j , B2 j , L , Btj的行数 , 那么
o
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1 3 例1 设 A = 0 0 0
2 5 0 0 0
0 0 0 0 1 2 0 −1 0 0
解 把A进行分块得 1 2 , 其中A1 = 3 5 1 2 3 A2 = 0 − 1 4 . 0 0 1
且A1−1
0 0 3 , 求A−1 . 4 1 1 3 A = 0 0 0
B −1 − B −1 DC −1 . 因此 A −1 = O C −1
O A = O B−1 另外 A−1 O B O
−1
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1 0 例3 设 A = 0 0
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

4 3 ; 求 A −1 2 1 1 2 3 利用分块法 A = 0 1 2 0 0 1 0 0 0 2 1 0 0 3 2 1 0
B3 = [0 1 1 b].
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一、分块矩阵
总体思想:对于行数和列数较高的矩阵 中 总体思想:对于行数和列数较高的矩阵A中,为了简化 运算,在矩阵A中 用横、竖虚线, 运算,在矩阵 中,用横、竖虚线,将A分成若干 分成若干 小块,视每一块为一元素进行相应的运算, 小块,视每一块为一元素进行相应的运算,然后再 对每一小块进行相应的运算,降阶运算, 对每一小块进行相应的运算,降阶运算,此法称为 矩阵分块法。 矩阵分块法。 具体做法是:将矩阵 用若干条纵 用若干条纵、 具体做法是:将矩阵A用若干条纵、横虚线分成许多个 小矩阵,每一个小矩阵称为矩阵A的子块, 小矩阵,每一个小矩阵称为矩阵 的子块,以子块 为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵 分块矩阵. 为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵 其中C1 = [a 1], 又如 C 2 = [0 0], a 1 0 0 0 a 0 0 C 1 C 2 A= 0 a 0 0 = C C 1 0 b 1 3 4 C 3 = 1 0 , C 4 = b 1 . 0 1 0 1 1 b 1 b

分块矩阵的概念和运算

分块矩阵的概念和运算

-1 3
例4
-2 3 0 0
求A=
1 0 0
-2 0 0
0 1 2
5 02的逆矩 A-阵 1
- 2 3 0 0

A
=
1 0 0
-2 0 0
0 1 2
502=
A11 o
o A22
A1-11 =--12 --23
A-1 22
=-52
-12
A-1
=
A1-11 o
Ao2-12=
-2 -1 0 0
10 1 3 01 2 4 0 0 -1 0 0 0 0 -1
, B=1 20 02 600 31
0 0

0 -2 0 1
用分块矩阵计算kA,A+B及AB。
解:将矩阵A,B进行分块:A= I C ,B= D O ,
O -I
FI
7 -1 1 3

AB=
IC O -I
D O = D +CF C = 14 4 2 4 。
0 8 5
032=A O O1
O A2 O
O A O3=B O1
O B2
分块对角矩阵的性质
A11
设A
=
A22
是为分块对角矩阵
Arr

(1)
A1k1
Ak =
A2k2
其中 k是自然数
Arkr
( 2 ) |A |= |A 1 |• 1 |A 2 |• 2 |A r|r
(3) A可逆的充分必对 要任 条i(意 1件 i是 r),Aii可逆,
,
B=l2B21
B22
Ast
lt Bt1 Bt2
B1r

第四节 矩阵的分块法

第四节 矩阵的分块法

其中 Ai 1 , Ai 2 , L , Ait的列数分别等于 B1 j , B2 j , L , Bij 的行数 , 那末
C 11 AB = M C s1 t 其中 C ij = ∑ A ik B kj
k =1
C 1r M L C sr (i = 1 , L , s ; j = 1 , L , r ). L
A1 0 ( 7) L 0
0 L 0 B1 A2 L 0 0 ⋅ L L L L 0 L As 0
0 L 0 A1B1 0 B2 L 0 0 A2B2 = L L L L L 0 0 L Bs 0
A1 A+ B = 0
0 B1 + A2 0
0 A1 + B1 = B2 0
, A2 + B2 0
a 1 a 0 2a 1 A1 + B1 = + = , 0 a 1 a 1 2a b 1 b 0 A2 + B2 = + 1 b 1 b A1 0 B1 + ∴ A+ B = 0 A2 0
T T A11 L A r A11 L As1 1 T (4 ) 设 A = M M ,则 A = M M . As1 L A AT L AT sr sr 1r
(5 ) 设 A为 n阶矩阵 , 若 A的分块矩阵只有在主对 角线
−1
0 A X11 X12 = X X B 0 21 22
X 阶矩阵, 阶矩阵, 11 是
s
阶矩阵, 阶矩阵,

矩阵分块法

矩阵分块法
As1
A1r Asr
A11 A
As1
A1r
Asr
其运算律与数乘矩阵相同.
λ为数,那末
3.分块矩阵的乘法.
设A为 m×l 矩阵,B为l×n矩阵,分块成
A11 A12
A
Ai1
Ai2
As1
As 2
A1t
B11 B1 j B1r
Ait
§4. 矩阵分块法
一、分块矩阵的定义
把一个阶数较高的矩阵,用若干条横线和竖 线分成若干小块 , 每一小块都叫做矩阵的子块 , 以子块为元素的矩阵称为分块矩阵.
例如:将3×4矩阵
A
a11 a21
a12 a22
a13 a23
a14 a24
a31 a32 a33 a34
分块形式如下:
A22 A12
a11 a12
1
a21
a22
a31 a32
A21 A11
a13 a23
a14 a24
2
a11 a21
a12 a13 a22 a23
a14 a24
a33 a34
a31
a32 a33
a34
A11 A21
A12 A22
A13 A23
3
a11 a21
a12 a22
a13 a23
0 0 1 1
6.分块矩阵的应用
设A为m×n矩阵,将A按行分块,得
1
A
2
m
其中 i (i 1,2, , m) 是A的第 i 行.
将A按列分块,得
A =( β1, β2,…, βn ).
其中 βj ( j = 1, 2, … ,n ). 是 A 的第 j 列. 对于线性方程组

线性代数—矩阵的分块、子矩阵

线性代数—矩阵的分块、子矩阵

数,


As1 Asr
A
A11
A1r
.
As1 Asr
3 设A为m l矩阵, B为l n矩阵,分块成
A
A11
A1t
,
B
B11
B1r
,
As1 Ast
Bt1 Btr
其中Ai1 , Ai2 ,, Ait的列数分别等于B1 j , B2 j ,, Bij


数,
上有非零子块,其余子块都为零矩阵,且非零子块都
是方阵.即
A1
A
A2
O
O
,
As
A1
A
A2
O
O
,
As
其中 Ai i 1,2,s 都是方阵,那末称 A为分块
对角矩阵.
若每一块 Ai 均可逆, 则A可逆,并有
A11
o
A1
A21
o
. As 1
A1 0
0 A2
0 B1 0 0
那么
AB
C11
C1r
t
Cs1 Csr
其中Cij Aik Bkj i 1,, s; j 1,, r .
k 1
4

A
A11
A1r
, 则则
AATT
AA1T1T11
AAsTsT11 ..
As1 Asr
AA1Tr1Tr
AAsTsTrr
5 设A为n阶矩阵,若A的分块矩阵只有在主对角线
0
0 1 0 0 0 1 3 1
0
0
2
1
0
21
4
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

§4 矩阵分块法

§4 矩阵分块法

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

A
a 0 1 0
1 a 0 1
0 0 b 1
0 0 C1 C 2 1 C 3 C4 b
19 June 2018

1 a 1 1
0 0 1 1
0 B1 0 B2 b B 3 b
© 2009, Henan Polytechnic University §4 矩阵分块法
19 June 2018
3 3
第二章 矩阵及其运算
a 0 又如 A 1 0
19 June 2018
9 9
第二章 矩阵及其运算
分块对角矩阵的行列式具有下述性质:
A A1 A2 As .
A1 6设 A A2 , As
o
o
A21
若 Ai 0 i 1, 2,
A11 A 1
1 0 0 a 0 0 A1 A2 0 b 1 1 1 b
A3
1 0 a a 0 A4 ,其中 A2 4 1 3 0 1 b 1 b 0
5 5
© 2009, Henan Polytechnic University §4 矩阵分块法
第四节 矩阵分块法
一、矩阵的分块 二、矩阵分块的运算法则
1
第二章 矩阵及其运算
一、矩阵的分块 对于行数和列数较高的矩阵A,为了简化运算, 经常采用分块法,使大矩阵的运算化成小矩阵的
运算. 具体做法是: 将矩阵A用若干条纵线和横线
分成许多个小矩阵,每一个小矩阵称为A的子块, 以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵.

分块矩阵

分块矩阵
§2.4
1
一、矩阵的分块
对于规模较大, 零较多或局部比较特殊的矩
阵, 为了简化运算,经常采用分块法,把大矩阵
分割成小矩阵.在运算时, 把这些小矩阵当作元 素一样来处理.
具体做法是:将矩阵用若干条纵线和横线分
成许多个小矩阵,每一个小矩阵称为A的子块,
以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵.
2

a
Z Y
,
AX CW BW
AZ CY BY
E O
O E
,
AX CW E , X A1
AZ
CY BW
O, O,
Z W
A1CB 1 O
BY E .
Y B 1
因此
P 1
A O
C B
1
A1 O
A1CB 1 B 1
.
22
A O
C B
1
A1 O
A1CB 1 B 1
.
特别地, OA
| A5 | | A |5 243 ,
19
3 0 0 0 0 0 3 5 0 0
例3

A
0
1
2
0
0 , 求 A2 , | A | , | A5 | , AT .
0 0 0 3 1
0
0
0
2
1

3 0 0 0 0
A1T
0
31
0
0
AT
A2T
A3T
0
0
5 0
2 0
0 3
0
.
2
0
0
0
1
1
20
例4 设
P
A 0
C B

分块矩阵

分块矩阵

第一章 矩阵的分块和分块矩阵的定义设A 是数域K 上的m n ⨯矩阵,B 是K 上n k ⨯矩阵,将A 的行分割r 段,每段分别包含12r m m m 个行,又将A 的列分割为s 段,每段包含12s n n n 个列。

A=111212122212s s r r rs A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭于是A 可用小块矩阵表示如下:, 其中ij A 是i j m n ⨯矩阵。

对B 做类似的分割,只是要求它的行的分割法和A 的列的分割法一样。

于是B 可以表示为B=111212122212s s r r rs B B B B B B B B B ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭其中ij B 是i j n k ⨯的矩阵。

这种分割法称为矩阵的分块。

二.分块矩阵加法和乘法运算 设()ij m n A a ⨯=()ij m n B b ⨯=为同型矩阵(行和列数分别相等)。

若采用相同的分块法。

A=111212122212s s r r rs A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭ B= 111212122212s s r r rs B B B B B B B B B ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭则可以直接相加 乘法:设,则C 有如下分块形式:C=111212122212s s r r rs C C C C C C C C C ⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭, 其中ij C 是i j m k ⨯矩阵,且1nij ij iji C A B ==∑定义 称数域K 上的分块形式的n 阶方阵A=12S A A A ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭为准对角矩阵,其中为阶方阵(),其余位置全是小块零矩阵。

2、分块矩阵的一些简单基本性质命题 阶准对角矩阵有如下性质:(1)、对于两个同类型的n阶准对角矩阵(其中同为阶方阵), A=12S A A A ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ B=12S B B B ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,有; AB=1122S S A B A B A B ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(2)、;(3)、A 可逆等价于(1,2,)i A i n =可逆,且111121r A A A A ----⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭。

矩阵的分块运算技巧

矩阵的分块运算技巧

矩阵的分块运算技巧
矩阵分块是一种运算技巧,通过将大的矩阵划分成小的块,可以简化矩阵的运算。

这种技巧在矩阵乘法、矩阵求逆、矩阵的行列式计算等方面都有广泛的应用。

矩阵分块可以分为横向分块和纵向分块两种方法。

横向分块是将矩阵按照行进行划分,即将一个$mtimes n$的矩阵划分为$r$行$c$列的小矩阵块,每个小矩阵块的大小为$m_itimes n_j$,其中$sum_{i=1}^{r}m_i=m$,$sum_{j=1}^{c}n_j=n$。

纵向分块则是按照列进行划分。

通过矩阵分块,我们可以将一个矩阵乘法的计算转化为若干个小矩阵块的乘法,从而简化计算量。

同时,在矩阵求逆和行列式计算中,矩阵分块也可以帮助我们简化计算过程。

需要注意的是,在进行矩阵分块时,应该根据具体的问题来确定分块的大小和方式,以达到最优的计算效果。

此外,在进行矩阵分块时,还需要注意不同小矩阵块之间的边界问题,以避免计算误差。

- 1 -。

大学线性代数课件矩阵第三章 矩 阵4

大学线性代数课件矩阵第三章 矩 阵4
设A为m×k矩阵,B为k×n矩阵,对A,B作分块,使得A的列 分法与B的行分法一致,即
k1
k2
A
A11 A21
A12 A22
Ar1 Ar 2
ks
A1s A2 s
m1 m2 ,
Ars
mr
n1
n2
B11
B12
B B21 B22
Br1 Br 2
np
B1s
B2s
k1 k2
A
A21
A22
Ar 1
Ar 2

AT
A1T1 A1T2
A2T1 A2T2
ArT1 ArT2
.
A1Ts
A2Ts
ArTs
A1s
A2 s
,
Ars
如矩阵
1 0 2 1 1
A
0 1
1 4
4 3
5 5
2 6
A11 A21
A12 A22
A13
A23
其中 则
1 0
2 1
1
A11
A11
1 5
;
A2
3 2
1 1
,
A21
1 2
31;
0 1 1
A1
O A11
A21 O
0
1
2
3
5 0 0
§5 矩阵的秩
一、矩阵的秩
定义定12义一:一、矩、矩阵矩阵A阵的的的秩k阶秩子式
设 A 是 mn 的矩阵,任取 A 的 k 个行和 k 个列 (1≤k≤min{m, n}),位于这些行列交叉点处的 kk 个元 素,按照原来的顺序组成一个 k 阶方阵,该方阵对应 的行列式称为矩阵 A 的 k阶子式.

线性代数 §4 矩阵分块法

线性代数 §4   矩阵分块法
§4 矩 阵 分 块 法
一、矩阵的分块 二、分块矩阵的运算
一、矩阵的分块
对于行数和列数较高的矩阵A,为了 简化运算,经常采用分块法,使大矩阵的 运算化成小矩阵的运算. 具体做法是:将 矩阵A用若干条纵线和横线分成许多个小 矩阵,每一个小矩阵称为A的子块,以子 块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵.
(Block matrix)
0 1 1 b
1b0
二、分块矩阵的运算
(1)(加)法 设矩 A 与 B 阵 的行数 ,列相 数,同 相 采用相同 ,有 的分块法
A 11 A 1r
B11 B1r
A
, B

As1 Asr
Bs1 Bsr
其A i中 与 j B i的 j 行,列 数数 相 ,那 相 同 末 同
a 0 1
0 b 1
0 1 b
B E
CO,其中OBEA ab10001
011 0ba1
a 1 0 0
a10
A


0 1
a 0
0 b
0 1

A 1A 2A 3A 4 ,其中 AA 2413 a01b0
A11B11 A1r B1r
AB
.
As1Bs1 AsrBsr
(2)
(数乘)
设A
A11

A1r
,为数,那末
As1 Asr
A11 A1r
A
.
As1 Asr
1 1
2 0
0 4
1 1
,
1 1 2 0
解 把A,B分块成 11 00 00 00

分块矩阵

 分块矩阵

a 1 0 0

A
0 1 0
a 0 1
0 b 1
0
1 b
C1 C3
C2 C4
4 上一页 下一页 返 回
a 1 0 0
A
0 1 0
a 0 1
0 b 1
0
1 b
A E
O B
,
其中OBEA
ab01 10
01 0ba1
a 1 0 0
a10
A
0 1 0
a 0 1
0 b 1
0
的行数 , 则
AB
C 11
C1r
其中 C ij
t
C s1 C sr
Aik B kj i 1, , s; j 1, , r .
k 1
9
上一页 下一页 返 回
4 设
A
A11
As1
A1r
,
Asr

AT
A1T1
A1Tr
AsT1
.
AsTr
(5) 设方阵A可分块为以下形式
AB
B11 A1B11
B21
A1
E B22
.

A1B11
B21
1 1
2 1 1 1
0 1 2 1
0 1
3 0
4 1 2 1
0 1
2 1
4 , 1
A1
B22
1 1
2 4 1 2
1 3 0 3
3 , 1
于是
1 0 1 0
AB B11 A1B11 B21
0 3 2
0 1 1
A1 O
O , A2
A1 5,

分块矩阵运算法则

分块矩阵运算法则

分块矩阵运算法则
分块矩阵运算法则是一种将大的矩阵划分成更小块矩阵进行计算的方法。

这种方法可以简化复杂矩阵的运算,并且使得计算更加高效和易于理解。

下面是分块矩阵运算法则的一些基本规则:
1. 矩阵的加法:将大矩阵划分为多个小块矩阵,然后对应位置上的小块矩阵进行加法运算。

2. 矩阵的乘法:将大矩阵划分为多个小块矩阵,然后按照乘法的定义对小块矩阵进行乘法运算。

具体地,对于两个分块矩阵A和B,它们的乘积C的每个小块矩阵C_ij可以通过以下公式计算得到:
C_ij = A_ik * B_kj
3. 矩阵的转置:对于分块矩阵的转置,只需将每个小块矩阵进行转置即可。

4. 矩阵的逆:对于分块矩阵的逆,可以使用分块矩阵求逆的公式进行计算。

具体方法会因矩阵的分块方式而有所不同。

5. 其他运算:其他矩阵的运算,如矩阵的行列式、特征值等,也可以使用分块矩阵的方式进行计算,将大矩阵划分为多个小块矩阵,然后对小块矩阵进行相应的运算。

需要注意的是,分块矩阵运算法则在划分大矩阵为小块矩阵时需要选择合适的划分方式,使得计算过程更加简单和高效。


同的划分方式可能会产生不同的结果。

因此,在应用分块矩阵运算法则时,需要根据具体问题和矩阵的特性选择合适的划分方式。

矩阵分块计算公式

矩阵分块计算公式

矩阵分块计算公式——优化大矩阵运算的利

矩阵分块计算是一种有效优化大矩阵运算的方法,它通过将大矩
阵划分成若干小块,逐一计算,最终将结果合并得到整个大矩阵的运
算结果。

这种方法在高性能计算、科学计算等领域得到广泛应用。

其计算
公式如下:
首先,将大矩阵按照行列分成 M*N 个小块,每个小块的大小为
m*n,其中 M = ceil(M'/m),N = ceil(N'/n),M'表示大矩阵的行数,N'表示大矩阵的列数。

则每个小块的编号为 B(i,j),其中 i 属于
[1,M],j 属于 [1,N]。

其次,我们要定义一个块乘运算,表示两个小块相乘的结果。


设有两个小块 A(p,q) 和 B(q,r),其中 p 属于 [1,M],r 属于
[1,N],则它们的块乘结果为 C(p,r) = A(p,q) * B(q,r)。

最后,我们要定义整个大矩阵的乘法运算,即 C = A * B。

它的
计算公式为:
C(i,j) = sum(C(k,l)), k belongs [1,M], l belongs [1,N], k =< i <= (k + 1)m, l =< j <= (l + 1)n, B(k,l) A((i-1)m+1:i*m, (j-1)n+1:j*n)
这个公式的意思是,对于每个大矩阵的元素 C(i,j),我们将其分配给 M*N 个小块,分别与小块内的元素计算块乘运算,然后将结果按照指定的方式合并,得到 C(i,j) 的值。

通过矩阵分块计算,我们可以充分利用计算机的并行计算能力,提高大矩阵运算的效率和速度,达到更好的计算效果。

矩阵的分块计算

矩阵的分块计算

矩阵的分块计算
矩阵的分块计算是一种将大型矩阵划分成多个较小的矩阵块,以便更高效地进行计算的方法。

在分块计算中,矩阵被分成大小相等的矩阵块,并且相邻的矩阵块之间存在重叠。

分块计算可以提高计算效率,因为它允许计算机并行处理矩阵块。

此外,分块计算还可以减少内存使用,因为计算机可以仅在需要时加载矩阵块。

要实现矩阵的分块计算,需要确定合适的矩阵块大小。

通常情况下,矩阵块大小应该适合计算机的缓存大小,以确保最大限度地利用系统资源。

在实际应用中,分块计算可以用于矩阵乘法、矩阵求逆、矩阵特征值和特征向量计算等任务。

因此,矩阵的分块计算在数值计算、图像处理、信号处理等领域中有着广泛的应用。

- 1 -。

3_4分块矩阵

3_4分块矩阵
f A D A C 与 是否相等 C B D B
T
AT A D = T C B D
T
C T B
T
5. 分块对角矩阵
设 A为 n阶矩阵 , 若 A的分块矩阵只有在主对角线上有非零 子块 , 其余子块都为零矩阵 , 且主对角线上子块都是方阵 .即
a 0 A= 0 0
a 0 A1 = 0 0 A1 0 = 0 A , 其中 1 2 b A2 = b 1
1 , a 1 ; b 0 , a 0 ; b
a 1 B= 0 0
0 a 0 0
分块矩阵的结构显得简单且清晰。 分块矩阵的结构显得简单且清晰。
1 0 例1 对于矩阵 A = −1 1
0 0 0 1 0 0 2 1 0 1 0 1
1 0 E2 = 0 1 0 0 0 = 0 0 −1 2 A1 = 1 1
0 0 0 0 1 0 0 1
解:
分块如下: 把A,B分块如下 分块如下
1 0 A= 0 0
E2 0
3 1 2 4 E2 = 0 −1 0 0 0 0 −1 0 1
A12 B11 +B − E2 21 0 E2
2 2 2 1 = 6 3 0 −2
E2 − B11 A− B = 0 − B21
A12 − 0 −2 E 2
3 0 −2 1 −2 1 2 4 = − 6 −3 −2 0 2 0 −2 0
2.数乘分块矩阵 2.数乘分块矩阵
A11 A= M A r1
L L
A1 s B1 1 M , B = M B Ars r1

4 矩阵的分块运算

4   矩阵的分块运算
在运算中可以把小矩阵当作数一样来处理从而使运算简化为子块之间的运算而子块的阶数一般都比大矩阵的阶数要低
§4 矩阵的分块运算
一、分块的矩阵概念 二、分块矩阵的运算规则
1
返回
一、分块的矩阵概念
在处理阶数较高的矩阵运算时,常采用分 块法.即用若干条纵线和横线把大矩阵分成许 多块小矩阵.此时把大矩阵看成由这些小块矩 阵所构成的矩阵.每一个小矩阵称为它的子块, 以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵. 在运算中,可以把小矩阵当作数一样来处 理,从而使运算简化为子块之间的运算,而子块 的阶数一般都比大矩阵的阶数要低.
A2 B2 0
它们还是准对角阵.
10
返回
准对角阵的行列式具有如下性质:
A A1 A2 As . 由此可知,若 Ai 0 ( i 1,2, , s), 则 A 0, 从而A可逆, 且有
A11 1 0 A 0 0 A2
1
0
11
0 0 0 . 1 0 As 0
其中子块Aij与Bij的行数相同, 列数也相同, 则有
4
返回
A11 B11 A B 21 21 A B Ar 1 Br 1
A12 B12 A22 B22 Ar 2 Br 2
A1 s B1 s A2 s B2 s . Ars Brs 2来自返回例如,把A分成若干子块
a11 a A 21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33 a14 A11 a24 A 21 a34 A12 A22 A13 . A14
当然,还有其它分块法. 比如:
a11 a A 21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33

第四节 矩阵分块法

第四节  矩阵分块法

1 A1 (5) , A1 ; 5 3 1 1 1 1 A2 2 1 , A2 2 3 ;
三、两种常用的分块法
1. 按行分块
对于 m n 矩阵 A 可以进行如下分块:
a11 a12 a1n 1T T a a a 21 22 2n 2 A . a T a a mn m m1 m1
利用矩阵的乘法,此方程组可记作 Ax = b . (1) 的解向量. (2) 方程(2)以向量 x 为未知元,它的解称为方程组
如果把系数矩阵 A 按行分成 m 块,则线性方
程组 Ax = b 可记作
1T 1T x b1 , b1 T T b 2 2 x b2 , 2 x 或 T b T m m m x bm ,
(3)
这就相当于把每个方程
ai1x1 + ai2x2 + · · ·+ ainxn = bi
记作
x bi (i 1, 2, , m) .
T i
如果把系数矩阵 A 按列分成 n 块,则与 A 相
乘的 x 应对应地按行分成 n 块,从而记作
x1 x2 (a1 , a2 , , an ) b, x n
T s1

. T Asr
5. 分块对角矩阵
设 A 为 n 阶方阵, 若 A 的分块矩阵只有在主对
角线上有非零子块, 其余子块都为零矩阵, 且非零 子块都是方阵, 即
A1 A
对角矩阵.
A2
, As

矩阵的运算和分块

矩阵的运算和分块

矩阵的运算和分块矩阵:数域 F 上 m ∗n 个数构成的数表。

虽然它只是⼀个数表,但这组数可以赋予多个不同的含义,如向量,⽅程系数,线性变换等,理解的⾓度不同,矩阵的运算便代表不同的含义。

单纯来看矩阵,其实就是⼀种书写⼿法,正是赋予了相应地运算,才能够使其具有⼀定地表现⼒。

1. 下⾯介绍下矩阵定义了哪些基本运算。

1)加减运算:两个 m ×n 的矩阵 A =(a ij ),B =(b ij ),两个必须为同型矩阵,它们的加法规定为(A +B )ij =a ij +b ij2)数乘运算:数 k 与矩阵 A 的乘积,记为 Ak 或者 kA ,规则为(kA )ij =(Ak )ij =ka ij3)矩阵转置:把矩阵 A 的⾏换成同序数的列得到的新矩阵,称为 A 的转置矩阵,其规则为A T =(a ji )4)矩阵相乘:设矩阵 A =(a ij )ms ,B =(b ij )sn ,两个矩阵不必为同型矩阵,其乘法运算规定为AB =s∑k =1aik b kjm ×n以 k 来遍历,对于 A 矩阵,k 遍历第 i ⾏的每⼀个元素,对于 B 矩阵,k 遍历第 j 列的每⼀个元素,由于使⽤⼀个计数变量 k , 故相乘的两个矩阵必须满⾜前⼀个矩阵的列数等于后⼀个矩阵的⾏数。

第 i ⾏第 j 列的内积和作为结果矩阵第 i ⾏第 j 列的值。

这样规定矩阵的乘法后,发现它具有很多合理性: 1)满⾜结合律:ABC = A (BC ) 2)满⾜分配律:A (B +C ) = AB +AC 但是不满⾜交换律,即 AB ≠BA 。

是不是很神奇,下⾯我们对结合律做⼀个证明: 设矩阵 A =(a ij )mn ,B =(b ij )np ,C =(c ij )pq ,则(ABC )ij =p∑k =1(AB )ik C kj =p∑k =1n∑l =1A il B lk C kj =p∑k =1n∑l =1A il B lk C kj=n ∑l =1p∑k =1A il B lk C kj=n∑l =1A il p∑k =1B lk C kj=n∑l =1A il (BC )lj =(A (BC ))ij注:理解连续求和,需要从外向内解读,相当于嵌套的 for 循环。

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准对角矩阵 定义.设A为n 阶方阵, 经分块后, 可表示为 定义. 为 阶方阵 经分块后
A1 0 0 ⋯ 0 0 A 0 ⋯ 0 2 , A= ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0 0 ⋯ A s 其中Ai 为ni阶方阵( i = 1, 2,⋯ , s ), 则A称为准对角阵 称为准对角阵. 称为准对角阵
§4 矩阵的分块运算
一、分块的矩阵概念 二、分块矩阵的运算规则
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一、分块的矩阵概念
在处理阶数较高的矩阵运算时,常采用分 在处理阶数较高的矩阵运算时 常采用分 常采用 块法.即 块法 即用若干条纵线和横线把大矩阵分成许 多块小矩阵. 多块小矩阵.此时把大矩阵看成由这些小块矩 阵所构成的矩阵.每一个小矩阵称为它的子块 子块, 阵所构成的矩阵.每一个小矩阵称为它的子块, 以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵 分块矩阵. 以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵. 在运算中,可以把小矩阵当作数一样来处 在运算中 可以把小矩阵当作数一样来处 从而使运算简化为子块之间的运算,而子块 理,从而使运算简化为子块之间的运算 而子块 从而使运算简化为子块之间的运算 的阶数一般都比大矩阵的阶数要低. 的阶数一般都比大矩阵的阶数要低
0 0 ⋯ A2 + B2 0 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0
它们还是准对角阵. 它们还是准对角阵
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准对角阵的行列式具有如下性质: 准对角阵的行列式具有如下性质:
A = A1 ⋅ A2 ⋯ As . 由此可知,若 Ai ≠ 0 ( i = 1,2,⋯ , s ), 则 A ≠ 0, 若 从而A可逆 可逆, 从而 可逆 且有
如果Ai 与Bi 是同阶的( i = 1, 2,⋯ , s ), 则
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A1 B1 0 AB = ⋯ 0 A1 + B1 0 A+ B = ⋯ 0
0 0 ⋯ A2 B2 0 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0
, ⋯ As Bs 0 0 ⋯ , ⋯ As + Bs 0 0 ⋯
a11 a A = 21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33
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a14 = B11 a24 B21 a34
B12 . B22
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二、分块矩阵的运算规则
1. 设矩阵 与B有相同的行数与列数 采用 设矩阵A与 有相同的行数与列数 有相同的行数与列数,采用 相同的分块法得
A12 + B12 ⋯ A1 s + B1 s A22 + B22 ⋯ A2 s + B2 s . ⋯ ⋯ ⋯ Ar 2 + Br 2 ⋯ Ars + Brs
2.
A11 ⋯ ⋯ ⋯ 设 A= Ar 1 ⋯ λ A11 ⋯ λA= λ Ar 1
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例如, 例如,把A分成若干子块 分成若干子块
a11 A = a21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33 a14 = A11 a24 A21 a34 A12 A22 A13 . A14
当然,还有其它分块法 比如: 当然,还有其它分块法. 比如:
( i = 1,2,⋯ , r ; j = 1,2,⋯ , t ).
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注意: 在分块矩阵的乘积中,左矩阵列的分 注意 在分块矩阵的乘积中 左矩阵列的分 法必须与右矩阵行的分法一样. 法必须与右矩阵行的分法一样
4. 设 A11 ⋯ A1 s A = ⋯ ⋯ ⋯ , 则 Ar 1 ⋯ Ars A '11 ⋯ A 'r 1 ⋯ ⋯ ⋯ . A' = A '1 s ⋯ A 'rs
A1 −1 0 −1 A = ⋯ 0 0 A2 −1 ⋯ 0
11
0 0 ⋯ 0 . ⋯ ⋯ ⋯ −1 0 ⋯ As 0 ⋯
返回
A1s , λ 为数, 则 ⋯ Ars ⋯ λ A1 s . ⋯ ⋯ ⋯ λ Ars
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返回
3. 设A = (aij )m×n , B = (bij )n× p , 把A和B分成 若干小矩阵 :
A11 ⋯ A1 s B11 ⋯ B1t ⋯ ⋯ ⋯ , B = ⋯ ⋯ ⋯ . A= Ar 1 ⋯ Ars Bs 1 ⋯ Bst C11 ⋯ C1 t 于是有 AB = ⋯ ⋯ ⋯ , C r 1 ⋯ C rt 其中 C ij = Ai 1 B1 j + Ai 2 B2 j + ⋯ + Ais Bsj
A11 ⋯ A1 s B11 ⋯ B1 s ⋯ ⋯ ⋯ , B = ⋯ ⋯ ⋯ . A= Ar 1 ⋯ Ars Br 1 ⋯ Brs
其中子块Aij 与Bij的行数相同, 列数也相同, 则有
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A11 + B11 A + B 21 21 A+ B = ⋯ A r 1 + Br 1准对角矩阵ຫໍສະໝຸດ 运算规律 对于两个有相同分块的准对角阵
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A1 0 0 ⋯ 0 0 A 0 ⋯ 0 2 , A= ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0 0 ⋯ A s B1 0 0 ⋯ 0 0 B 0 ⋯ 0 2 , B= ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0 0 ⋯ B s
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