线性代数讲义2
线性代数(同济大学第五版)二次型讲义、例题
第六章 二次型本章主要包括二次型的矩阵及其矩阵,化二次型为标准型和规范形,二次型及实对称矩阵的正定性问题,学习本章内容需要结合矩阵的特征值与特征向量的相关知识.§1 二次型及其矩阵一、二次型及其矩阵定义1 关于n 个变量n x x x ,,,21 的二次齐次函数+++= 2222211121),,,(x a x a x x x f n n n n n n nn x x a x x a x x a x a 1,1313121122222--++++ (1)若取ji ij a a =,则i j ji j i ij j i ij x x a x x a x x a +=2于是(1)式可写成j i nj i ij n x x a x x x f ∑==1,21),,,( (2)称为n 元二次型,所有系数均为实数的二次型称为实二次型.记,212222111211⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n a a a a a a a a a A ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n x x x x21 则二次型),,,(21n x x x f 又表示为Ax x x x x f T n =),,,(21 ,其中A 为对称矩阵,叫做二次型 ),,,(21n x x x f 的矩阵,也把),,,(21n x x x f 叫做对称矩阵A 的二次型.对称矩阵A 的秩,叫做二次型Ax x x x x f T n =),,,(21 的秩. 例1 写出二次型32312123222132184422),,(x x x x x x x x x x x x f ++---=的矩阵,并求出二次型的秩.解 写出二次型所对应的对称矩阵为A ,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=242422221A因为二次型的秩就是对称矩阵A 的秩.⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---+⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----+⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=14002202214~6808602212~224242222123321312r r r r r r r r A ∴二次型的秩为3.§2 化二次型为标准型一、二次型合同矩阵二次型),,,(21n x x x f 经过可逆的线性变换⎪⎩⎪⎨⎧+++=+++=+++=nnn n n n nn n n y c y c y c x y c y c y c x y c y c y c x 22112222121212121111 (3) 即用(3)代入(1),还是变成二次型. 那么新二次型的矩阵与原二次型的矩阵A 的关系是什么?可逆线性变换 (3),记作Cy x =,其中矩阵)(ij c C =,把可逆的线性变换Cy x =代入二次型Ax x x x x f T n =),,,(21 ,得二次型ACy C y Cy A Cy Ax x x x x f T T T T n ===)()(),,,(21定义 1 两个同阶方阵A B 、,若存在可逆矩阵C ,使B AC C T=,则称矩阵A B 、合同.若A 为对称矩阵,C 为可逆矩阵,且B AC C T=.则B 亦为对称矩阵,且).()(A r B r =证 因为A 是对称矩阵, 即A A T=,所以B AC C C A C AC C B T T T T T T T T ====)()(即B 为对称矩阵. 因为AC C B T =,所以)()()(A r AC r B r ≤≤.因为11)(--=BC C A T ,所以)()()(1B r BC r A r ≤≤-, 故得).()(B r A r = 主要问题:求可逆的线性变换⎪⎩⎪⎨⎧+++=+++=+++=nnn n n n nn n n y c y c y c x y c y c y c x y c y c y c x 22112222121212121111 (3) 将二次型(1)化为只含平方项,即用(3)代入(1),能使222221121),,,(nn n y k y k y k x x x f +++= (4) 称(4)为二次型的标准形.也就是说,已知对称矩阵A ,求一个可逆矩阵C 使Λ=AC C T为对角矩阵.定理2 任意二次型j inj i ij x x af ∑==1,)(ji ij a a =,总有正交变换Py x =,使f 化为标准形2222211nn y y y f λλλ+++= ,其中n λλλ,,,21 是f 的矩阵)(ij a A =的特征值.推论 任给n 元二次型Ax x x f T=)(,总有可逆变换Cz x =使)(Cz f 为规范形.二、二次型的合同标准形1、拉格朗日配方法化二次型成标准型(1) 对有完全平方的二次型,每一次配方都应将某个变量的平方项以及涉及这一变量的所有混合项配成完全平方,而使得这个完全平方式的外面不再出现这个变量.然后对剩下的不是完全平方的部分再按照此处理,直到全部配成完全平方为止,这样做,是为了保证所得的线性变换是非异的.如果不这样做,最后就需要检验所得的线性变换是否非异.例2 用配方法化二此型32312123222132182292),,(x x x x x x x x x x x x f +++++=为标准形.解 由于f 中含变量型1x 的平方项,故把含1x 的项归并起来,配方可得32312123222182292x x x x x x x x x f +++++=322322232168)(x x x x x x x +++++=上式右端除第一项外已不再含1x .继续配方,可得232322321)3()(x x x x x x f -++++= 令⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=3332232113x y x x y x x x y 即⎪⎩⎪⎨⎧=-=+-=33322321132y x y y x y y y x 就把f 化成标准形(规范形),232221y y y f -+=所用的变换矩阵为).0(100310211≠⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=C C(2) 如果所给的二次型全由混合项组成,而没有平方项,例如133221321),,(x x x x x x x x x f ++=,则需要先做类似于⎪⎩⎪⎨⎧=-=+=33212211y x y y x y y x 之类的非异线性变换,使变换后的二次型由平方项,再按(1)处理.二次型经非异线性变换化为标准型后,还可以再作非异线性变换,化为标准形.例3化二次型3231212x x x x x x f -+=成标准型,并求所用的变换矩阵.解 由于所给二次型中无平方项,所以令 ⎪⎩⎪⎨⎧=+=-=33212211yx y y x y y x 即⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321321100011011y y y x x x 代入3231212x x x x x x f -+=得323122213y y y y y y f ++-=在配方,得.2)23()21(23232231y y y y y f +--+= 令⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=+=-=⇒⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=+=333223113332231123212321z y z z y z z y y z y y z y y z即.10023102101321321⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛z z z y y y得2322212z z z f +-= 所用变换矩阵为.10011121110023102101100011011⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=C )02(≠=C2、正交变换化二次型成标准型寻求正交变换,化二次型为标准型,其步骤如下: (1) 写出二次型的矩阵A ,求0-=A E λ的所有相异的根n λλλ,,,21 (n s ≤,n 为A 的阶数);(2) 对每个i λ(s ,,2,1 =i )求齐次线性方程组0)(=-x A E i λ的基础解系.如果i λ,基础解系只含1个解向量,则单位化.如果i λ,基础解系含有多于1个的解向量,则规范化,这样,总共得到n 个两两正交的单位向量.(3) 以所得的n 个两两正交的列向量得到矩阵P ,则P 为正交矩阵,正交变换Py x =化二次型Ax x T为标准形y y TΛ为对角阵,主对角线上第i ),,2,1(n i =个元素是P 的第i 个列向量所对应的特征值(k 重特征值出现k 次).经正交变换得到的标准形后,还可以再作非异的线性变换将标准后,还可以再作非异的线性变换将标准形化为规范形.但这一变换已不再是正交变换了.换言之,经正交变换,二次型一定可以化为标准型,但未必能化规范形.例4求一个正交变换Py x =,化二次型32312123222132184422),,(x x x x x x x x x x x x f ++---=为标准形.解 (1)写出二次型f 矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=242422221A (2) 求矩阵A 的特征值,写出特征多项式λλλλλλλλλλ------=-------=-------204622412204222212424222212)2)(7(6241)2(λλλλλ-+-=------=故特征值为2,7321==-=λλλ(3) 求矩阵A 的特征值所对应的特征向量 ①当71-=λ时, 解方程0)7(=+x E A ,由⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=+0001102101~5424522287r E A 得基础解系⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2211ξ.②当232==λλ时, 解方程0)2(=-x E A ,由⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----=-000000221~4424422212r E A得基础解系⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=102,01232ξξ.(4) 将32,ξξ正交化:取22ξη=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-=5425101254102],[],[2223233ηηηξηξη(5) 将321,,ηηξ单位化,得,22131111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==ξξp ,01251222⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==ηηp .542531333⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==ηηp(5) 可得正交矩阵P.53503253451325325231),,(321⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--==p p p P 若令Py x =则Ax x x x x x x x x x x x x x f T =++---=32312123222132184422),,(233222211y y y APy P y T T λλλ++== 2322212271y y y ++-= 注 用正交变换法化二次型成标准型后,其平方项的系数就是矩阵A的特征值.而变换矩阵的各列,分别是这些特征值对应的规范正交的特征向量.例 5 已知,1001110101⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=a a A 二次型x A A x x x x f T T )(),,(321=的秩为2.(1) 求实数a 的值.(2) 求正交变换Qy x =将f 化为标准型. 解(1),3111101021001110101111010010122⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+---+-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=a a a a a a a a a a A A T x A A x T T )( 秩为22)()(==∴A r A A r T可得 1-=a .(2) 令⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==422220202B A A T由0)6)(2(422220202=--=-------=-λλλλλλλE B解之得.6,2,0321===λλλ① 当01=λ时,由0)0(=⋅-x E B ,可解得特征值为⎪⎪⎭⎫⎝⎛=11-1-1ξ.②当22=λ时,由0)2(=⋅-x E B ,可解得特征值为⎪⎪⎭⎫⎝⎛=011-2ξ.③当63=λ时,由0)6(=⋅-x E B ,可解得特征值为⎪⎪⎭⎫⎝⎛=2113ξ.将321,,ξξξ单位化,得⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==211613,011-212,11-1-313322111ξξξξξξr r r令⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--==6203161210612131),,(321r r r Q . 则Qy x =时,可得标准型232262y y Bx x f T +==. 例6 设二次型2221231231323(,,)(1)22f x x x ax ax a x x x x x =++-+-,若二次型f 的规范形为2212y y +,求a 的值. 解 若二次型f 的规范形为2212y y +,说明f 两个特征值为正,一个为0.当2=a 时,三个特征值为 0,2,3,这时,二次型的规范形为2212y y +.§3 二次型及实对称矩阵的正定性二次型的标准形不是唯一的.标准形中所含项数是确定的(即是二次型的秩).限定变换为实变换时,标准形中正系数的个数是不变的.一、惯性定理定理3(惯性定理) 设有实二次型Ax x f T =它的秩是r ,有两个实的可逆变换Cy x =与Pz x =.使)0(,2222211≠+++i r r k y k y k y k 及,2222211r r y z z z +++ λλ)0(≠i λ则r k k k ,,,21 中正数的个数与r λλλ,,,21 中正数的个数相等. 正数的个数称为正惯性指数,负数的个数称为负惯性指数.例7 二次型,2223),,(323121232221321x x x x x x x x x x x x f +++++=求f 的正惯性指数.解:方法一:3231212322213212223),,(x x x x x x x x x x x x f +++++= 2223212)(x x x x +++= 令⎪⎩⎪⎨⎧==++=33223211xy x y x x x y , 则22212y y f +=.故f 的正惯性指数为2.方法二:f 的正惯性指数为所对应矩阵特征值正数的个数,由于二次型f 对应矩阵.111131111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=A所以λλλλλλλλλλλ---=---=---=-211231001111310111131111E A λλλ---=2112310)4)(1(2123---=---=λλλλλλ=0 故4,1,0321===λλλ.故f 的正惯性指数为2. 二、正定性的判别定义10 设有实二次型Ax x f T=如果对于任何0≠x ,都有0)(>x f ,(显然0)0(=f ),则称f 为正定二次型,并称对称阵A 是正定的.记作0>A ;如果对任何0≠x ,都有0)(<x f ,则称f 为负定二次型,并称对称阵A 是负定的,记作0<A .定理4 实二次型Ax x f T=为正定的充分必要条件是:它的标准形的n 个系数全为正,即f 的正惯性指数为n .证 设可逆变换Cy x =使21)()(ini i yk Cy f x f ∑===.先证充分性:设0>i k ),,2,1(n i =,任给0≠x ,故.0)(21>=∑=i ni i y k x f再证必要性: 用反证法,假设有0≤s k ,则当s e y =(单位坐标向量)时,0)(≤=s s k Ce f ,显然0≠s Ce 这与假设f 正定矛盾,故.0>i k推论 对称阵A 为正定的充分必要条件是: A 的特征值全为正.定理5 对称阵A 为正定的充分必要条件是:A 的各阶主子式都为正.即011>a ,022211211>a a a a,01111>nnn na a a a ; 对称阵A 为负定的充分必要条件是:奇数阶主子式为负,而偶数阶主子式为正.即,0)1(1111>-nrn rra a a a ),,2,1(n r =.这个定理称为霍尔维兹定理.注:对于二次型,除了有正定和负定以外,还有半正定和半负定及不定二次型等概念.例8设实二次型312322212x cx ax bx ax f +++=,当该二次型为正定二次型,c b a ,,应满足的条件?解 写出f 的矩阵 ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=a c b c a A 0000因为该二次型为正定二次型,所以0)(,0,022>-=>>∴b c a A ab ac b a ,,∴应满足0,>>b c a .定理6实二次型Ax x f T =为正定的充分必要条件是:存在可逆矩阵C ,使C C A T =,即矩阵A 与单位矩阵合同.证明 先证充分性:若存在可逆矩阵C ,使C C A T=,任取非零向量x ,则0≠Cx (如果0=Cx ,由C 可逆,则0=x 矛盾),对任取的0≠x ,有0)()()(T >====Cx Cx Cx Cx C x Ax x x f T T T,从而矩阵A 正定.再证必要性:设对称矩阵A 为正定矩阵,因为A 为对称矩阵,则存在正交矩阵Q ,使A 对角化,即),,,(21n T diag AQ Q λλλ =Λ=,其中n λλλ,,,21 为A 的特征值,而A 是正定矩阵,所以0>i λ,记),,,(211n diag λλλ =Λ.则Λ=Λ21,从而T T T Q Q Q Q Q Q A ))((1111ΛΛ=ΛΛ=Λ=令T Q C )(1Λ=,则C 可逆,而且得到C C A T=. 所以可得EC C A T=,故矩阵A 与单位矩阵合同.定理7实二次型Ax x f T =为正定的充分必要条件是:存在正定矩阵B ,使2B A =.证明 因为A 是正定矩阵,所以矩阵A 可以正交相似对角化。
线性代数讲义正式版
目录 第一章 行列式........................................................................................................................................ 1
第一节:基本概念.......................................................................................................................... 1 第二节:行列式的基本性质与计算.............................................................................................. 1 第三节:典型例题精讲.................................................................................................................. 2 第二章 矩阵.......................................................................................................................................... 5 第一节:基本概念.......................................................................................................................... 5 第二节:几种特殊矩阵.................................................................................................................. 5 第三节:矩阵基本运算与公式性质.............................................................................................. 6 第四节:初等变换与初等矩阵...................................................................................................... 8 第五节:求逆矩阵........................................................................................................................ 10 第六节:矩阵的秩........................................................................................................................ 12 第七节:矩阵的性质.................................................................................................................... 13 第三章 向量........................................................................................................................................ 18 第一节:基本概念........................................................................................................................ 18 第二节:向量组的性质................................................................................................................ 19 第三节:向量组的秩与向量组等价............................................................................................ 23 第四章 线性方程组............................................................................................................................ 26 第一节:基本概念........................................................................................................................ 26 第二节:基本结论........................................................................................................................ 26 第三节:线性方程组解的结构.................................................................................................... 27 第四节:具体线性方程组的通解的求法.................................................................................... 28
《线性代数》考点强化班 配套讲义 第二章 矩阵
( A2 )2
0
1
0
0
1
0
E
0
0
1
0
0
1
所以 B2 P1APP1AP P1A(PP1) AP P1A2P,,
B2020 P1A2020 P P1 A4 505 P P1EP P1P E
1 0 0 3 0 0
所以Leabharlann B2020 2 A2 E 2 0
1
0
,
AB A AE 1,33 A E 1,33 2E 1,33
1 0 3
AB
1
2E
1, 3 3
1
1 2
0 0
1 0
0
1
1 0 0
【例
12】设
A
为
3
阶矩阵,
P
为
3
阶可逆矩阵,且
P 1
AP
0
1
0
.若
0
0
2
P 1,2 ,3 , Q (1 2 ,2 ,3 ) ,则 Q1AQ ( )
行(3)-3行(1)
3 4 6 0 0 1
0 -2 -3 -3 0 1
1 0 0 -2 0 1
1 0 0 -2 0 1
行(1)行(3)
行(3)-2行(2)
0 -1 -1 -1 1 -1 0 1 1 1 -1 1
行(2)-行(3)
(-1)行(2)
0 -2 -3 -3 0 1
0 0 -1 -1 -2 3
0
0 a2
0
【例 2】设 A 其中 ai 0 ;求 Ak1 Ak 2 Akn .
0 0 0 an1
an 0 0 0
1
0 A 0
线代讲义(2)
第二章 矩阵本章首先介绍了矩阵及其运算,矩阵的初等变换,然后建立矩阵的秩的概念,并给出了求秩的方法.矩阵及其初等变换是研究《线性代数》最基本和最有力的工具,矩阵的秩是核心概念.根据矩阵的秩可以研究齐次线性方程组是否有非零解和非齐次线性方程组有何种解,利用初等变换可以求解线性方程组.这正是《线性代数》的根本任务.利用矩阵的初等变换还可以求逆矩阵,研究向量间的关系.§2.1 矩阵及其运算1 矩阵的定义定义2.1 由n m ⨯个数ij a 排成m 行n 列的矩形数表,称为n m ⨯矩阵.记作⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A212222111211 简记作:()()ij nm ij n m a a A A ===⨯⨯,A n m 个数称为这⨯的元素,简称为元,ij a 是第i 行第j 列的元素,也可以称为),(j i 元.根据矩阵的元素和形式分为(1) 实矩阵与虚矩阵:元素是实(虚)数的矩阵称为实(虚)矩阵.(2) 方阵:矩阵的行数和列数相同,即n m =,称为n 阶方阵.对角线上有n 个元素:),,2,1(n i a ii =.(3) 行矩阵与列矩阵:只有1行元素的称为行矩阵,只有1列元素的称为列矩阵.例如,()9532是一个行矩阵,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-411是一个列矩阵.(4) 零矩阵:全部元素都是零的矩阵,写作O.有不同阶数的零矩阵.(5) 负矩阵:将矩阵A 的每一个元素都变成相反数所得到的矩阵叫A 的负矩阵,记为A -. (6) 三角形矩阵:对角线右上方(左下方)的元素都是零的方阵叫做下(上)三角形矩阵.例如,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=342020001A 是一个下三角形的矩阵. (7) 对角矩阵:对角线以外的元素都是零的方阵,可记作),,,(21n diag λλλ =Λ,其中n λλλ,,,21 是对角线上的元素.(8) 数量矩阵:对角线上的元素相同的对角矩阵.(9) 单位矩阵:对角矩阵中对角线上的元素都是1.有不同阶数的单位矩阵.(10)同型矩阵:矩阵A 与矩阵B 有相同的行数也有相同的列数,称A 与B 是同型矩阵.用数表来定义,表明矩阵的元素是“有序的”,并且给定一个矩阵是不能改变它的任何一个元素的,如果改变了任何一个元素就变成了另外一个矩阵.定义2.2 当且仅当矩阵A 与B 是同型的且对应位置上的元素相同时,称矩阵A 与B 相等. 2 矩阵实例(1)某商场经营4种商品来自3个不同的厂家,ij a 表示第i 厂供应的第j 种商品的数量,则进货数量组成矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛343332312423222114131211a a a a a a a a a a a a 如果1i b 和2i b 分别表示第i 种商品的单价和单位商品的运价,也可以组成矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛4241323122211211b b b b b b b b (2)线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++m n mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111 全部的系数组成的矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A212222111211,X 表示全部的未知量组成的列矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛nx x x 21,b 表示全部的常数项组成的矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛n b b b 21。
线性代数第二讲共59页
线ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ代数第二讲
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一, 也是成 功的利 器之一 。没有 它,天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ,徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿.丘吉 尔。 30、我奋斗,所以我快乐。--格林斯 潘。
46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
线性代数讲义2
第二章 矩阵矩阵是线性代数的重要组成部分,也是以后各章中计算的重要工具.在矩阵的理论中,矩阵的运算起着重要的作用.我们在这一章里,将要介绍矩阵的基本概念及其运算.§2.1 矩阵的定义一、矩阵的定义首先看几个例子.例1 设有线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++-=+-+=++--=--+7739183332154321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x这个方程组未知量系数及常数项按方程组中的顺序组成一个矩形阵列如下:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------77391111833312111151这个阵列决定着给定方程组是否有解?以及如果有解,解是什么等问题.因此对这个阵列的研究很有必要.例2 某企业生产5种产品,各种产品的季度产值(单位:万元)如表2-1.表2-1这个排成4行5列的产值阵列⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡7680827088809090759076848570986478755880具体描述了这家企业各种产品各季度的产值,同时也揭示了产值随季节变化规律的季增长率及年产量等情况.例3 生产m 种产品需用n 种材料,如果以ij a 表示生产第i 种产品(m i ,,Λ2,1=)耗用第j 种材料(n j ,,Λ2,1=)的定额,则消耗定额可以用一个矩形表表示,如表2-2.表2-2这个由m 行n 列构成的消耗定额阵列⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211描述了生产过程中产出的产品与投入材料的数量关系.类似这样的数表,我们在自然科学、工程技术和经济管理等不同领域中经常遇到.这种数表在数学上就叫做矩阵.下面我们给出矩阵的定义.定义 由n m ⨯个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij ΛΛ==排成m 行n 列的数表⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 (2-1-1) 叫做m 行n 列矩阵,简称n m ⨯矩阵.这n m ⨯个数叫做矩阵A 的元素,ij a 叫做矩阵A 的第i 行第j 列元素.一般情形下,用大写字母A ,B ,C ,…表示矩阵.为了标明矩阵的行数m 和列数n ,可用n m A ⨯表示,或记作()nm ija ⨯.二、几种特殊的矩阵1.n 阶方阵当n m =时,即A =()nn ija ⨯时,A 称为n 阶方阵.2.对角矩阵主对角线以外的元素都为零的方阵称为对角矩阵,即⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n OO A λλλO21 3.单位矩阵主对角线上的元素都是1的n 阶对角矩阵称为单位矩阵,记为E ,如⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=111O O OE 4.三角矩阵主对角线一侧所有元素都为零的方阵称为三角矩阵,如⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n a a aa a a ΛM O M M ΛΛ00022211211 或 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n a a a a aa ΛM O M M ΛΛ21222111000 5.零矩阵所有元素都为零的矩阵称为零矩阵.记作n m O ⨯,简记O . 6.行矩阵、列矩阵m =1时的矩阵,即()n a a a A Λ21=称为行矩阵;n =1时的矩阵,即⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n a a a A M 21称为列矩阵.7.对称矩阵在矩阵n n ij a A ⨯=)(中,若),,2,1,(n j i a a jiij Λ==则矩阵A 称为对称矩阵,如⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡410781086076258051§2.2 矩阵的运算矩阵的意义不仅在于将一些数据排成数表形式,而且在于对它定义了一些有理论意义和实际意义的运算,从而使它成为进行理论研究或解决实际问题的有力工具.一、矩阵的加法、减法首先给出矩阵相等的概念. 定义1 在矩阵()nm ija A ⨯=和()nm ijb B ⨯=中,若它们的对应元素相等,即),,2,1;,,2,1(n j m i b a ijij ΛΛ===则称矩阵A 与B 相等,记为A=B .定义2 设()nm ija A ⨯=,()nm ijb B ⨯=,矩阵()nm ijij b a ⨯±称为矩阵A 与矩阵B 的和或差,记作A +B 或A -B ,即n m ij ij b a B A ⨯±=±)(注意,只有当两个矩阵的行数相同且列数也相同时,这两个矩阵才能进行加法、减法运算.例1 有两种物资(单位:吨)从3个产地运往4个销地,两次调运方案分别为矩阵A 与矩阵B ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=846075120231321034022753B A则从各产地运往各销地两次的物资调运量(单位:吨)为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++++++++++++=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=+11670109142984834261007354102202273513 846075120231321034022753B A矩阵加法满足以下运算规律:(1)A B B A +=+(2))()(C B A C B A ++=++(3)A O A =+ 矩阵()nm ija ⨯-称为矩阵()nm ija A ⨯=的负矩阵,记为()nm ija A ⨯-=-.显然,有(4)O A A =-+)(二、数与矩阵的乘法定义3 以数k 乘矩阵A 的每一个元素所得到的矩阵,称为数k 与矩阵A 的积,记作kA .如果()nm ija A ⨯=,那么()()n m ij n m ij ka a k kA ⨯⨯==不难证明,数与矩阵乘法满足以下运算规律: (1) kB kA B A k +=+)( (2) lA kA A l k +=+)( (3) )()(lA k A kl =(4) A A A A -=-=⋅)1(1, (5) O O k =⋅ (O 为零矩阵) 例2 已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=052110351234230412301321B A求3A -2B .解⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+-----+-+----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=-61941016151055011061094021223066910023496683052110351234223412301321323B A 例3 已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=612379154257864297510213B A且B X A =+2,求X ..解⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=-=1271211122223227212244446421)(21A B X 三、矩阵与矩阵的乘法先看一个例子.例4 某工厂有321,,A A A 三个车间,某月各种原材料的消耗量如表2-3.又各种原材料每吨价格和加工费如表2-4.求各车间某月支出原料费及加工费各为多少元?解我们可以直接计算出各车间支出的原料费用和加工费用为A车间的原料费=21×12+15×14+16×8+10×20=790(元)1A车间的原料费=53×12+0×14+13×8+4×20=820(元)2A车间的原料费=24×12+32×14+10×8+0×20=816(元)3A车间的加工费=21×5+15×4+16×2.5+10×3=235(元)1A车间的加工费=53×5+0×4+13×2.5+4×3=309.5(元)2A车间的加工费=24×5+32×4+10×2.5+0×3=273(元)3上述结果列成表2-5如果用矩阵来表示,则表2-3、表2-4、表2-5分别为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2738165.309820235790,3205.28414512,010322441305310161521C B A 从上述分析可以看出,矩阵A 、B 与C 之间的关系是:C 中第i 行第j 列)2,1;3,2,1(==j i 元素恰好等于A 的第i 行各元素分别和矩阵B 第j 列对应元素的乘积之和.因此,我们将矩阵C 定义为矩阵A 与矩阵B 的乘积,记为C =AB , 即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==2738165.3098202357903205.28414512010322441305310161521AB C 我们将上面例题中矩阵之间的这种关系定义为矩阵的乘法. 定义4 设矩阵()l m ik a A ⨯=的列数与矩阵()nl kjb B ⨯=的行数相同,则由元素),,2,1;,,2,1(12211n j m i b a b a b a b a c lk kjik lj il j i j i ij ΛΛΛ===+++=∑=构成的m 行n 列矩阵n m lk kj ik n m ij b a c C ⨯=⨯∑==)()(1称为矩阵A 与矩阵B 的积,记为C =A ·B 或AB .这个定义说明,如果矩阵A 的列数等于矩阵B 的行数,则A 与B 的乘积C 中第i 行第j 列的元素,等于矩阵A 的第i 行元素与矩阵B 的第j 列对应元素乘积的和.并且矩阵C 的行数等于矩阵A 的行数,矩阵C 的列数等于矩阵B 的列数.例5 若,012321,132132⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=B A 求AB . 解⎥⎦⎤⎢⎣⎡---⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=012321132132AB⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⨯+-⨯-⨯+-⨯⨯+⨯⨯-+-⨯-⨯-+-⨯⨯-+⨯⨯+-⨯-⨯+-⨯⨯+⨯=97530367801)3(3)1(1)2(321130)2()3(1)1()2()2(12)2(1103)3(2)1(3)2(22312我们还可以求一下BA .⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⨯+-⨯-+⨯⨯+⨯-+⨯⨯-+-⨯-+⨯⨯-+⨯-+⨯=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=834910)2()1(32301)1(221)3()2()2(313)3(1)2(21132132012321BA显然,BA AB ≠.例6 若()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==530412,013B A ,求AB . 解()()()32500113)3(0)4(123530412013=⨯+⨯+⨯-⨯+-⨯+⨯=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=ABBA 没有意义,因为B 的列数不等于A 的行数,BA 不可进行运算.例7 若⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=6342,2142B A ,求AB 及BA .解⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=168321663422142AB .000021426342BA AB BA ≠⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=由例5,例6,例7可以看到矩阵的乘法一般不满足交换律.由例6可以看到AB 有意义,BA 不一定有意义.由例5、例7可以看到,即使AB 、BA 都有意义,AB 与BA 也不一定相等.但并不是任何两矩阵相乘都不可以交换,如下面的例8,两矩阵相乘可以交换,但作为统一的运算法则,矩阵乘法交换律是不成立的.由例7还可得出:两个非零矩阵相乘,可能是零矩阵,从而不能从AB =O 必然推出A =O 或B =O .例8 若⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1021,1011B A ,求AB 与BA . 解⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=103110211011AB⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=103110111021BA 显见,AB=BA .如果两矩阵A 与B 相乘,有AB=BA ,则称矩阵A 与矩阵B 可交换. 矩阵相乘时必须注意顺序,AX 称为用X 右乘A ,XA 称为用X 左乘A . 矩阵乘法具有下列性质:(1)(AB )C=A (BC )(2)k (AB )=(kA )B=A (kB ) (其中k 为数值)(3)A (B+C )=AB+AC (4)(B+C )A=BA+CA 设A 是n 阶方阵,规定:,,,,,1210A A A AA A A A E A k k ⋅====+Λ其中k 为正整数,k A 称为A 的k 次幂.例9 设⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=4321A ,求E A A 5322+-. 解E A A 5322+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1001543213432122=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--6127181650051296344181214四、矩阵的转置定义5 把矩阵A 的所有行换成相应的列所得到的矩阵,称为矩阵A 的转置矩阵,记为TA ,即若()nm ija A ⨯=,则()mn jiT a A ⨯=.例10 若⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=52134071A ,则 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=54201731T A 可见,若A 是对称矩阵,则有TA A =. 矩阵的转置具有下列性质: (1)A A TT=)((2)TTTB A B A +=+)( (3)T TA A λλ=)((4)TT T A B AB =)(五、方阵的行列式定义6 由n 阶方阵A 的元素所构成的行列式(各元素的位置不变),叫做方阵A 的行列式,记作A .应该注意,方阵与行列式是两个不同的概念,n 阶方阵是2n 个数按一定方式排列成的数表,而n 阶行列式是这些数(也就是数表A )按一定运算法则所确定的一个数.由A 确定的A 的这个运算满足下述运算规律(设A ,B 为n 阶方阵,k 为数值): (1)A A T = (2)A k kA n= (3)B A AB =由(3)可知,对于n 阶方阵A 、B ,一般说来BA AB ≠,但总有BA AB =例11 设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=43522231B A ,,求AB . 解法1⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=22171143522231AB所以 56221711=-=AB解法256)7(843522231=-⨯-=⋅-==B A AB习题2.21. 设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=150421321,111111111B A ,求 (1)3AB-2A (2)B A T2.已知011311232021132=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----⎥⎦⎤⎢⎣⎡--X ,求X .3.计算下列乘积.(1)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-127075321134 (2)()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡123321 (3)()132211-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-- (4)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--131201********* (5)()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11212221211211y x c b b b a a b a a y x 4.设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=321431422,531531531,431541532C B A证明:(1)AB=BA=0 (2)AC=A ,CA=C (3)ACB=CBA5.证明矩阵下列运算性质.(1))()(C B A C B A ++=++ (2)TTTB A B A +=+)( (3)A A nλλ= (4)AE =EA =A 6.求下列矩阵的幂. (1)设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=101λA ,求kA A A ,,,Λ32 (2)求nO O⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡λλλOO7.若矩阵AB =BA ,则称B 与A 可交换,设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1011A ,求所有与A 可交换的矩阵.§2.3 逆矩阵一、逆矩阵的定义矩阵与数相类似,有加、减、乘三种运算.于是,自然会提出矩阵的乘法是否也和数一样存在逆运算呢?解一元线性方程ax=b ,当0≠a 时,存在一个数1-a ,使b a x 1-=为方程组的解.那么在解矩阵方程AX =B 时,是否也存在一个矩阵,使这个矩阵乘以B 等于X .这就是我们要讨论的逆矩阵的问题.逆矩阵在矩阵理论和应用中都起着重要的作用.定义1 对于n 阶矩阵A ,如果存在n 阶矩阵B ,使得AB =BA=E那么矩阵A 称为可逆矩阵,而B 称为A 的逆矩阵. 如果A 可逆,A 的逆矩阵是唯一的.因为如果B 和1B 都是A 的逆矩阵,则有E A B AB E BA AB ====11,那么 1111)()(B EB B BA AB B BE B ===== 即 1B B =所以逆矩阵是唯一的.我们把矩阵A 唯一的逆矩阵记作1-A .定义2 若n 阶矩阵A 的行列式0≠A ,则称A 为非奇异的. 为了讨论逆矩阵存在的条件和逆矩阵的求法,先引进伴随矩阵的概念. 定义3 设ij A 是矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 的行列式A 中的元素ij a 代数余子式,那么矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n nn n A A A A A A A A A A ΛΛΛΛΛΛΛ212221212111*称为矩阵A 的伴随矩阵.定理1 矩阵A 存在逆矩阵的充分必要条件是0≠A ,即A 为非奇异矩阵时才有逆矩阵存在.证 必要性:因为A 可逆,则有1-A使E A A AA==--11.因此,01111≠====---E A A A A AA ,即0≠A .充分性:若0≠A ,作矩阵*1A AB =由§1.2定理1和定理2,可得E A A AA AA =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=00*O , 即得AB=E .同理,可证,BA=E .故*11A AA B ==- 二、逆矩阵的性质逆矩阵具有下列性质: (1)A A =--11)( (2)111)(---=A B AB(3)11)()(--=TTA A (4)AA11=- (5)111)(--=A kkA 下面仅证明性质2,其它性质请读者自己证明. 证(2) 因为E AA AEA A BB A A B AB ====------111111)())((, E B B EB B B A A B AB A B ====------111111)())((,所以 111)(---=A B AB证毕 由定理1,可得由矩阵A 的伴随矩阵*A 求逆矩阵1-A 的计算方法,求出矩阵A 的所有元素的代数余子式;写出伴随矩阵*A ;由*11A AA=-便得1-A .这种方法常用于三阶以下的方阵求逆矩阵的问题. 例1 求矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=4312A 的逆矩阵. 解 因为011≠=A ,所以1-A 存在.由于213422211211=-===A A A A因此 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=2314*A ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--==-11211311111423141111*1A A A 例2 求矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=631321222A 的逆矩阵. 解 因为,02≠=A 所以1-A 存在,由于 131213613136332131211==-=-===A A A ,4312210612266322232221-=-===-=-=A A A221224312223222333231=-=-=-===A A A因此⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==-122125231323241410326321211332313322212312111*1A A A A A A A A A A A A 例3 试用逆矩阵求解线性方程组.⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=--353042231321321x x x x x x x x 解 令,302,,503411112321⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=B x x x X A 于是原方程组可写成AX=B (2-3-1)因为 ,0653411112≠=--=A 故1-A 存在,且⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----==-3339137355611*1A A A对(2-3-1)式两侧左乘1-A ,得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----==-63613613131613023339137355611B A X即线性方程组的解为21,613,61321=-==x x x .习题2.31. 验证矩阵B 是矩阵A 的逆矩阵.(1)⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2123124321B A (2)⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1012015120110141101510075504321B A 2.写出下列初等方阵的逆矩阵。
线性代数基础讲义
2015考研数学线性代数基础讲义第一章 行列式一.基本内容1.排列与逆序定义 :由 n 个自然数1, 2,3,..., n 组成的无重复有序实数组 称为一个 n 级排列。
定义 :在一个 n 级排列中,如果一个较大数排在一个较小数前面,我们就称这两个数构成一个逆序。
对于逆序,我们感兴趣的是一个 n 级排列中逆序的总数,称为 n 级排列的逆序数,记作。
2. 行列式的定义个数 ( )排成的行列的方形表称为一个n 阶行列式。
它表示所有取自不同行不同列的个元素乘积的代数和。
3.行列式的性质(1)转置不改变行列式的值(2)行列式某行(列)元素的公因子可以提到行列式之外(3)行列式的分行(列)可加性(4)行列式两行(列)元素成比例,则行列式值为0(5)互换行列式的某两行(列)行列式的值改变符号(6)行列式某行(列)的倍加到另外一行(列),行列式值不变4.行列式的余子式、代数余子式划去元素 所在的行、列,剩下的元素按照原来的顺序排成的n-1阶行列式称为 的余子式,记为 ,称 为 的代数余子式。
5.行列式的展开(1)展开定理(2)行列式某一行(列)每个元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积的和等于0 。
二.基本结论(1)(2)12,,n i i i 12,,n i i i ()12,,n i i i τ2n ij a ,1,2,,i j n =⋅⋅⋅1212121112121222(,,,)12,,,12(1)n n n n n j j j j j nj j j j n n nn a a a a a a D a a a a a a τ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅==-⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅∑ij a ij a ij M (1)i j ij ij A M +=-ij a 1122i i i i in in D a A a A a A =++1,2,,i n =1122j j j j nj nj a A a A a A =++1,2,,j n =11220k i k i kn in a A a A a A ++=k i≠11220k i k i nk ni a A a A a A ++=k i ≠1122nn a a a =11112222******nn nn a a a a a a ==1112(1)2(1)2(1)111******n n n n n n n n n a a a a a a a a a ---===三. 基本题型与基本方法题型1:行列式的计算:行列式基本方法:利用性质及展开具体方法:方法一 :三角法(利用性质将行列式化为三角型行列式)例方法二:降阶法(利用展开降阶)例第二章 矩阵第一节 矩阵及其运算一. 基本内容1.矩阵概念1)定义2)特殊矩阵:(1)零矩阵:(2)阶方阵:(3)行矩阵(向量)、列矩阵(向量):(4)对角矩阵、单位矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵:(5)对称矩阵、反对称矩阵:2.矩阵的运算1)线性运算:加法与数乘2)乘法:(1)乘法法则:(2)运算律:3)方阵的运算(1)方阵的幂及其运算律:(2)方阵的行列式4)转置:性质5)伴随矩阵性质:二、基本结论1.伴随矩阵的相关结论2.分块矩阵的逆 4124120233200112D =0111111n n a a D a +=12344000000a x a a a x x D x x x x +-=--()111212122212n n ij m n m m mn a a a a a a A a a a a ⨯⋅⋅⋅⎛⎫ ⎪⋅⋅⋅ ⎪== ⎪⋅⋅⋅⋅⋅⋅ ⎪⎝⎭第二节 可逆矩阵一、基本内容1.可逆的定义:2.阶矩阵可逆的充要条件:3.性质:二、基本题型与基本方法题型1:逆矩阵的计算与证明(具体矩阵、抽象矩阵)方法一:公式法求逆方法二:初等变换求逆:方法:例方法四:利用定义,求(证明)逆矩(抽象矩阵的情形中常见)例:n 阶矩阵满足 求第三节 矩阵的初等变换与秩一、基本内容1.初等变换的定义:2.初等矩阵(1)定义:由单位矩阵经过一次初等变换得到的矩阵(2)三种初等矩阵:(3)性质:初等矩阵都是可逆的,其逆仍是初等矩阵3.初等变换的本质(初等变换与初等矩阵的关系)4.矩阵等价1)定义:2)性质:5.矩阵的秩(1)定义:(2)性质:初等变换不改变矩阵的秩二、基本题型与基本方法题型:求矩阵的秩基本方法:初等变换法对矩阵作初等行变换,化为阶梯形,阶梯形中非零行的个数即为矩阵的秩。
辅导讲义(线性代数第二讲)
178第二章 矩阵矩阵本质上就是一个数表,它是线性代数中一个非常重要而且应用十分广泛的概念,贯穿了线性代数的始终,复习时要高度重视,概念要清晰,符号要习惯,运算要准确、迅速、简捷。
1. 理解矩阵的概念,熟练几种特殊的矩阵;2. 了解单位矩阵, 对角矩阵, 三角矩阵, 对称矩阵以及它们的基本性质;3. 掌握矩阵的线性运算, 乘法, 转置及其运算规则;4. 理解逆矩阵的概念; 掌握可逆矩阵的性质; 会用伴随矩阵求矩阵的逆;5. 了解分块矩阵的概念, 了解分块矩阵的运算法则。
一、 考试内容 2.1 矩阵的定义由n m ⨯个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij ==排成如下m 行n 列的形式⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n mna a a a a a a a a A (2)12222111211称为一个n m ⨯矩阵,当n m =时,矩阵A 称为n 阶矩阵或者叫n 阶方阵。
只有一行的矩阵)(21n a a a A =称为行矩阵,又称为行向量;反之,只有一列的矩阵称为列矩阵,又称为列向量。
两个矩阵的行数和列数都相等时,就称它们为同型矩阵。
如果是同型矩阵,而且对应元素都相等,则称两矩阵为相等矩阵。
元素都是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。
2.2 矩阵的加法设有两个n m ⨯阶矩阵)(ij a A =和)(ij b B =,那么矩阵A 与B 的和记作B A +,规定为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++++++=+mn mn m m m m n n n n b a b a b a b a b a ba b a b a b a B A (2)21122222221211112121111 运算法则:(1)A B B A +=+ (2))()(C B A C B A ++=++ (3)A O A =+ (4))(B A B A -+=- 注意:只有两个矩阵是同型矩阵时,才能进行矩阵的加法运算。
线性代数讲义(二版)4章
方程组(4.1)用向量表示:
x11 x2 2 xn n =
称为线性方程组(4.1)的向量形式。
(4.2)
结论: 线性方程组 (4.2) 与向量组 1 , 2 ,, n , 一一对应。
1 2 A= m
结论:矩阵与向量组一一对应。由向量组可构成矩阵,由 矩阵可构造向量组。
7/77
《线性代数》
第四章
向量空间
4.2 向 量 组 的 线 性 相 关 性
4. 2. 1 (一 ) 向量组的线性组合 背景
x1 2 x 2 3 x 3 2 线性方程组 2 x1 x 2 2 x 3 3 的 3 个方程可表为 3 个 x 7x 7x 3 1 2 3 行向量
从而可用向量研究线性方程组,也可用方程组研究向 量。 (六 ) 与矩阵的关系
m×n 矩阵
a11 a 21 A a m1
a12 a 22 am1
a1 n a2n a mn
每一列构成一个 m 维列向量 j = a1 j,a2 j, ,amj
(二 )
定义
【定义 4.1】由 n 个数 a1 , a2 ,, an 组成的有序数组称为向 量(或 n 维向量) , a i 称为该向量的第 i 个分量(或坐标) (i =1,2,…,n) 。 实向量:分量全为实数。 复向量:分量全为复数。
约定:一般只讨论实向量。
a1 a2 列向量: = = (a1 , a2 , , an )T ,即 n×1 矩阵。 a n
《线性代数》部分讲义(Word版)
《线性代数》部分讲义(Word版)GCT 线性代数辅导第一讲行列式一. 行列式的定义● 一阶行列式定义为1111a a =● 二阶行列式定义为2112221122211211a a a a a a a a -=● 在n 阶行列式中,划去元素ij a 所在的第i 行第j 列,剩余元素构成1-n 阶行列式,称为元素ij a 的余子式,记作ij M .● 令ij j i ij M A +-=)1(,称ij A 为ij a 的代数余子式.●n 阶行列式定义为n n nnn n nn A a A a A a a a a a a a a a a 1112121111212222111211+++=.二. 行列式的性质1.行列式中行列互换,其值不变.=333231232221131211a a a a a a a a a 332313322212312111a a a a a a a a a 2.行列式中两行对换,其值变号.=333231232221131211a a a a a a a a a –333231131211232221a a a a a a a a a 3.行列式中如果某行元素有公因子,可以将公因子提到行列式外.=333231232221131211a a a ka ka ka a a a 333231232221131211a a a a a a a a a k4.行列式中如果有一行每个元素都由两个数之和组成,行列式可以拆成两个行列式的和.=+++333231232322222121131211a a a b a b a b a a a a +333231232221131211a a a a a a a a a 333231232221131211a a a b b b a a a 由以上四条性质,还能推出下面几条性质5.行列式中如果有两行元素对应相等,则行列式的值为0.6.行列式中如果有两行元素对应成比例,则行列式的值为0.7.行列式中如果有一行元素全为0,则行列式的值为0.8.行列式中某行元素的k 倍加到另一行,其值不变.=333231232221131211a a a a a a a a a 133312321131232221131211ka a ka a ka a a a a a a a +++三.n 阶行列式展开性质nnn n nn a a a a a a a a a D212222111211= 等于它的任意一行的各元素与其对应代数余子式的乘积的和,即in in i i i i A a A a A a D +++= 2211 n i ,,2,1 = ● 按列展开定理nj nj j j j j A a A a A a D +++= 2211 n j ,,2,1 =●n 阶行列式D 的某一行的各元素与另一行对应元素的代数余子式的乘积的和等于零.即02211=+++jn in j i j i A a A a A a j i ≠ ● 按列展开的性质02211=+++nj ni j i j i A a A a A a j i ≠四.特殊行列式●nn nna a a a a a22112211=;()11212)1(11211n n n n n n n na a a a a a ----=● 上(下)三角行列式和上面的对角行列式的结果相同.五.计算行列式● 消零降阶法.● 消为特殊行列式(上(下)三角行列式或和对角行列式)..典型习题1. =3D xx x 121332=()。
线性代数二次型讲义
证 设实对称方阵 A 的特征值为
1 2 n
(重根计算在内),则由定理3 知,
对 于A的 某 个k重 特 征 值 i1 i2
i
,
k
恰 有k个 线 性 无 关 的 实 特 征 向 量 , 将 它 们 正 交 化 ,
所 得 的k个 正 交 向 量 仍 是 对 应 于 的 特 征 向 量.
则
f = X TAX = (CY )TA(CY) = Y T(C TAC ) Y .
而
(C TAC )T = C TAT(C T )T = C TAC ,
所以 f = Y T(C TAC ) Y 仍是关于新变量 Y 的二次型, 且二次型的矩阵为 对称矩阵 B=C TAC .
f = X TAX
满秩变换 X = CY F = Y TBY B = C TAC
AX1 1X1, AX 2 2 X 2.
因为 A 的对称性,得
2
X
T 1
AX
2
( AX 1)T X 2
从而, 因此,
(1 X1)T X 2
1
X
T 1
X
2,
(1
2
)
X
T 1
X2
0,
X
T 1
X2
0,即X1,
X
正
2
交.
定理 3
若 是 n 阶实对称方阵 A 的 k 重特征值,则 A 对应于 的线性
ax2+2bxy+cy2=f
(1)
方程的左端就是x,y的一个二次齐次多项式. 为了便于研究这个二次曲线的 几何性质, 通过基变换(坐标变换), 把方程(1)化为不含x,y混合项的标准方程
a'x'2+c'y'2=f
自考04184线性代数(经管类)讲义第二章 矩 阵
第二章矩阵2.1矩阵的概念定义2.1.1由m×n个数a ij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)排成一个m行n列的数表用大小括号表示称为一个m行n列矩阵。
矩阵的含义是:这m×n个数排成一个矩形阵列。
其中a ij称为矩阵的第i行第j列元素(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),而i称为行标,j称为列标。
第i行与第j列的变叉位置记为(i,j)。
通常用大写字母A,B,C等表示矩阵。
有时为了标明矩阵的行数m和列数n,也可记为A=(a ij)m×n或(a ij)m×n或A m×n当m=n时,称A=(a ij)n×n为n阶矩阵,或者称为n阶方阵。
n阶方阵是由n2个数排成一个正方形表,它不是一个数(行列式是一个数),它与n阶行列式是两个完全不同的概念。
只有一阶方阵才是一个数。
一个n阶方阵A中从左上角到右下角的这条对角线称为A的主对角线。
n阶方阵的主对角线上的元素a11,a22,…,a nn,称为此方阵的对角元。
在本课程中,对于不是方阵的矩阵,我们不定义对角元。
元素全为零的矩阵称为零矩阵。
用O m×n或者O(大写字)表示。
特别,当m=1时,称α=(a1,a2,…,a n)为n维行向量。
它是1×n矩阵。
当n=1时,称为m维列向量。
它是m×1矩阵。
向量是特殊的矩阵,而且它们是非常重要的特殊矩阵。
例如,(a,b,c)是3维行向量,是3维列向量。
几种常用的特殊矩阵:1.n阶对角矩阵形如或简写为(那不是A,念“尖”)的矩阵,称为对角矩阵,例如,是一个三阶对角矩阵,也可简写为。
2.数量矩阵当对角矩阵的主对角线上的元n阶数量矩阵素都相同时,称它为数量矩阵。
有如下形式:或。
(标了角标的就是N阶矩阵,没标就不知是多少的)特别,当a=1时,称它为n阶单位矩阵。
n阶单位矩阵记为E n或I n,即或在不会引起混淆时,也可以用E或I表示单位矩阵。
线性代数考研辅导讲义(2)
线性代数考研辅导讲义第一部分线性代数基本内容第一章 行列式一、基本概念1、行列式的定义1212121112121222()1212(1)n n nn n j j j j j nj j j j n n nn a a a a a a a a a a a a τ=-∑1、 余子式代数余子式设111212122212n n n n n nna a a a a a D a a a =,n D 去掉ij a 所在的行与列剩下的1n -阶行列式,称为ij a 的余子式,记为ij M ,(1)i jij ij A M +=-称为ij a 代数余子式.二、主要结论1、行列式的基本性质ⅰ)行列互换,行列式的值不变.ⅱ) 11121311112131123123123123n n i i iin i i iin n n n nn n nn nn a aa a a aa a ka ka ka ka k a a a a a a a a a a a a =. ⅲ)行列式的某两行(列)对换,则行列式的值改变符号.ⅳ) 1112131112233123n i i i i i i in in n n n nna a a abc b c b c b c a a a a ++++=1112131123123n i i i in n n n nn a a a a b b b b a a a a 1112131123123n i i i in n n n nna a a a c c c c a a a a +.ⅴ) 11121311112131112233123123123n n i j i j i j in jn i i i in n n n nnn n n nna a a a a a a a a ka a ka a ka a ka a a a a a a a a a a a a ++++=注记 行列式中有两行(列)对应元素完全相等(或成比例),则行列式的值为零. 2、行列式展开定理设111212122212n n n n n nna a a a a a D a a a =,则10nn ik jkk D i ja A i j==⎧=⎨≠⎩∑ (1) 3、(Laplace) 设行列式D 中任意取定(11)k k n ≤≤-个行,由这k 行元素组成的一切k 级子 式与它们的代数余子式的乘积和等于D .4、克莱姆(Cramer )法则设线性方程组11112211211222221122n n n n n n nn n na x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ (2)如果1112121222120n n n n nna a a a a a D a a a =≠,则方程组(2)有唯一解j j D x D=其中11111121212211j n j n j n nj n nna ab a a a b a D a a b a ---=,1,2,,j n = .5、行列式计算的若干方法⑴ 定义法;⑵化三角法;⑶降级法;⑷全行列式法(即所有的行或列的和相等);⑸拆(合)项法;⑹加框法;⑺乘积法(利用AB A B =);⑻递归与数学归纳法.第二章 矩阵一、基本概念1、矩阵的定义、矩阵的加法、数乘、乘法、转置等概念及其算律(略).2、矩阵的逆:设A 是n 阶方阵,如果存在n 阶方阵B ,使得AB BA E ==.则称A 可逆,B 叫做A 的逆阵,记为1A -.3、设111212122212,n n n n nn a a a a a a A a a a ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ A 的伴随矩阵1121112222*12n n nnnn A A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭(1) 4、对矩阵A 可实施以下三种行(列)初等变换:ⅰ)交换矩阵的某两行(列);ⅱ)用一个不为零的数乘以矩阵的某行(列); ⅲ)矩阵某行(列)的倍数加到另一行(列)上去.5、单位矩阵进行一次初等变换所得到的矩阵称为初等阵.因此初等阵为:1101111(,)P i j ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,1111(())c P i c ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ,1111(,())k P i j k ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭ (2)6、矩阵A 与B 称为等价,如果B 可由A 经过一系列初等变换得到.记为A B ≅.7、分块矩阵的定义、分块矩阵的加法、数乘、乘法、转置等概念及其算律(略). 8、单位矩阵进行分块,对它进行三种初等变换所得到的矩阵称为分块初等阵.即0;0s t E E ⎛⎫ ⎪⎝⎭00,00ts P E E P ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭;0,0tt s s E E P P E E ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭(3) 9、矩阵A 中不为零的子式的最高阶数,称为矩阵A 的秩.二、主要结论1、可逆矩阵的基本性质ⅰ)方阵A 可逆,则A 的逆矩阵唯一. ⅱ)方阵A 可逆,则11()A A --=,11()()t t A A --=.ⅲ)方阵A 可逆,0k P ≠∈,则111()kA A k--=.ⅳ) 设矩阵A 与B 可逆,则111()AB B A ---=.一般地,设,1,2,,i A i m = 为同阶可逆矩阵,则 11111221()m m A A A A A A ----= (4)ⅴ)设()ijnnA a =,A *为A 的伴随矩阵,则n AA A A A E **==.当0A ≠时,1A A A*-= (5)2、初等矩阵与初等变换的基本性质ⅰ)初等矩阵都是可逆矩阵,其逆矩阵也是初等矩阵.ⅱ)(,)1,(()),(,())1P i j P i c c P i j k =-== (6) ⅲ)对矩阵A 进行一次行(列)的初等变换相当于矩阵左(右)乘一个初等矩阵. ⅳ) 可逆矩阵可以表为若干个初等矩阵的乘积.ⅴ)设A 是m n ⨯矩阵,且()rank A r =则存在m 阶可逆矩阵P ,n 阶可逆矩阵Q ,使得000rE PAQ ⎛⎫= ⎪⎝⎭(7)3、矩阵秩的基本性质ⅰ)矩阵的初等变换不改变矩阵的秩.ⅱ) ()()t rank A rank A = (8) ⅲ) 设A 是m n ⨯矩阵,P 是m 阶可逆矩阵,Q 是n 阶可逆矩阵,则()()()()rank A rank PA rank AQ rank PAQ === (9) ⅳ) 设A ,B 都是m n ⨯矩阵,则 ()()()rank A B rank A rank B +≤+ (10) ⅴ)设A 是m n ⨯矩阵,B 是n s ⨯矩阵,则{}()()()min (),()rank A rank B n rank AB rank A rank B +-≤≤ (11) ⅵ) 设1200A A A ⎛⎫=⎪⎝⎭,则 12()()()rank A rank A rank A =+ (12)ⅶ)设120A B A A ⎛⎫=⎪⎝⎭,则 12()()()rank A rank A rank A ≥+ (13)ⅷ)设n 阶矩阵A 是幂等的(2A A =),则()()rank E A rank E A n ++-= (14) 四、分块矩阵的基本性质ⅰ)设准对角矩阵12s A A A A ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭可逆的充要条件是方阵,1,2,,iA i s = 都可逆.如果A 可逆,则111121s A A A A -=--⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭. ⅱ) 设0B C A D ⎛⎫=⎪⎝⎭,其中,B D 为方阵,A 可逆的充要条件是方阵,B D 都可逆.且 111110B B C DA D -----⎛⎫-= ⎪⎝⎭(15) ⅲ) 设A ,B 都是n 阶方阵,则A BA B A B B A=+-. (16)ⅳ)设A ,B ,,C D 都是n 阶方阵,且AC CA =,则A BAD CB C D=- (17)第三章 线性方程组一、基本概念1、n 维向量的线性组合与线性表示设12,,,s ααα 是n 维向量,若,1,2,,i k P i s ∈= .则称1122s s k k k ααα+++ 为12,,,s ααα 的一个线性组合.β是n 维向量,如果1si i i k βα==∑,则称β可由12,,,s ααα 线性表示(出).2、线性相关与线性无关设12,,,s ααα 是n 维向量,若存在不全为零的数12,,,s k k k ,使得11220s s k k k ααα+++= (1) 则称12,,,s ααα 线性相关.否则称12,,,s ααα 线性无关. 3、向量组的等价设12,,,s ααα ;12,,,t βββ 是两个n 维向量组,如果12,,,s ααα 中每一个向量都可由12,,,t βββ 线性表示,则称向量组12,,,s ααα 可由12,,,t βββ 线性表示.如果两个向量互为线性表示,则称这两个向量组等价. 4、极大线性无关组与向量组的秩设12,,,s ααα 是一个向量组,12,,,i ti i ααα 是12,,,s ααα 中的部分向量,且满足ⅰ)12,,,i t i i ααα 线性无关;ⅱ)12,,,s ααα 中的每个向量可由12,,,i ti i ααα 线性表示.则称12,,,i ti i ααα 是12,,,s ααα 的极大线性无关组.简称为极大无关组. 极大线性无关组所含向量的个数称为向量组的秩.记为秩{}12,,,s ααα ,或rank {}12,,,s ααα . 5、矩阵的秩设()1212t s A ααβββα⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭,秩{}12,,,s ααα 定义为矩阵A 的秩.6、齐次线性方程组的基础解系齐次线性方程组 111122121122221122000n n n n m m mn n a x a x a x a x a x a x a x a xa x +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ (2)的解向量12,,,t ηηη 称为(2)的基础解系,需满足下面两个条件: ⅰ)12,,,t ηηη 线性无关;ⅱ)(2)的任意一个解可由12,,,t ηηη 线性表示.二、主要结论1、向量组12,,,s ααα 线性相关的充要条件是存在一个向量可由其余向量线性表示; 向量组12,,,s ααα 线性无关的充要条件是任意一个向量都不能由其余向量线性表示.2、向量组12,,,s ααα 线性无关,而12,,,,s αααβ 线性相关,则β可由12,,,s ααα 线性表示.如果β可由12,,,s ααα 线性表示且表法唯一,则12,,,s ααα 线性无关.3、向量组12,,,s ααα 可由向量组12,,,t βββ 线性表示,且s t >,则12,,,s ααα 线性相关.线性无关向量组12,,,s ααα 可由向量组12,,,t βββ 线性表示,则s t ≤. 4、一个向量组与它的极大线性无关组等价;两个向量组等价当且仅当它们的秩相等.5、任意1n +个n 维向量组一定线性相关.6、设121112221212,,,ss s tt st a a a a a a a a a ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ;1121112222121211211,,,s s st t st t t st a a a a a a a a a a a a βββ+++⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪==== ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭; 如果12,,,s ααα 线性无关,则12,,,s βββ 也线性无关;如果12,,,s βββ 线性相关,则12,,,s ααα 线性相关. 7、线性方程组1111221211222221122n n n n m m mn n m a x a x a x b a x a x a x b a x a xa xb +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ (3)的导出组为(2),则 ⅰ)(3)式任意两个解的差是(2)的一个解; ⅱ)(2)式任意两个解的线性组合还是(2)的一个解.8、线性方程组(3)有解的充要条件(3)的增广矩阵的秩与系数矩阵的秩相等. 9、设()()rank A rank A r ==当r n =时,线性方程组(3)有唯一解;当r n <时,线性方程组(3)有无穷多个解.其解的结构为:设12,,,n r ηηη- 是(3)的导出组(2)的基础解系,0η是线性方程组(3)的一个特解,则(3)的通解为01122n r n r c c c ηηηηη--=++++ ,其中12,,,n r c c c - 为数域P 中的任意常数.第四章 矩阵的对角化一、基本概念1、设A 为n 阶矩阵,如果存在是一个数域F 中的数λ,0nC α≠∈,使得A αλα=,则称λ是矩阵A 的特征值,α是属于矩阵A 的特征值λ的特征向量。
线性代数第2讲
线性变换
y1 y2
a11x1 a21x1
a12 x2 a22 x2
a13 x3 , a23 x3 ,
也可写成矩阵形式
Ax=y
(1.7)
(1.7')
14
设另有由变量y1,y2到变量z1,z2,z3旳 线性变换
z1 z2
b11 y1 b21 y1
b12 y2 , b22 y2 ,
z3 b31 y1 b31 y2 ,
160
,
即一年后, 农村人口240万, 城市人口160万.
30
x1 y1
0.7 0.3
0.2 0.8
320 80
240 160
,
记矩阵
A
0.7 0.3
0.2 0.8
,
则
x1 y1
A
320
80
于是
x2 y2
A
x1 y1
A2
320
y1 y2
a11x1 a21x1
a12 x2 a22 x2
a13 x3 , a23 x3 ,
(1.7)
其中aij为常数(i=1,2;j=1,2,3), 它们构成矩阵
A
a11 a21
a12 a22
a13 a23
,
称为线性变换(1.7)旳矩阵.
(1.8)
13
线性变换与此线性变换旳矩阵相互 唯一拟定.
b
a
d
c
图1.1
44
解 继续考虑图1.1旳邻接矩阵A.
0 1 1 0
A
1
0
1
0
.
1 0 0 1
0
1
1
0
45
线性代数讲义(二版)6章
第 6 章 二次型(一) 引言● 起源:解析几何中对二次曲线和二次曲面的研究● 例:平面解析几何:以原点为中心的有心二次曲线d cy bxy ax =++222经适当旋转变换⎩⎨⎧'+'='-'=θθθθcos sin sin cos y x y y x x (即⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛x x =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛''⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-y x θθθθcos sin sin cos 或⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛''y x =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-y x θθθθcos sin sin cos )消去交叉项,化为标准方程22y B x A '+'=D● 判别曲线的几何形状和性质● 其它应用:物理学、工程技术、经济管理(二) 内容● 二次型及其标准形;● 化二次型为标准形;● 正定二次型及其性质。
(三) 基本要求● 熟悉二次型及矩阵表示,掌握用正交变换法化二次型为标准形。
● 了解惯性定理、二次型的秩和二次型的正定性及其判别法。
(四)重点和难点●重点:利用正交变换把二次型化为标准形。
●难点:利用正交变换把二次型化为标准形。
6.1 二次型及其矩阵表示(一) 二次型【定义6.1】n 个变量n x x x ,,,21 的二次齐次多项式()n n n x x a x x a x a x x x f 11211221112122,,,+++=+2222x a +…+n n x x a 222+……+2n nn x a (6.1)称为n 元二次型,简称二次型。
ij a 称为二次型()n x x x f ,,,21 的系数。
ij a 为实数时,f 称为实二次型;为复数时,称为复二次型。
仅含有平方项的二次型称为标准形式的二次型,简称标准形。
约定:本章讨论实二次型。
(二) 二次型的矩阵表示令ji ij a a =,便有i j ji j i ij j i ij x x a x x a x x a +=2,则()++++=n n n x x a x x a x a x x x f 112112211121,,,+++++ n n x x a x a x x a 222222122122211n nn n n n n x a x x a x x a +++=()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++++++++n nn n n n n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a x x x 22112222121121211121,,,=()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n nn n n n n n x x x a a a a a a a a a x x x 2121222211121121,,, 令 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n nn n n n n x x x x a a a a a a a a a A 21212222111211, 则 ()n x x x f ,,,21 =Ax x T ,T A =A (6.2) 称为二次型()n x x x f ,,,21 的矩阵形式,称对称矩阵A 为f 的矩阵,称f 为A 的二次型,称A 的秩为f 的秩。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第二章 矩阵矩阵是线性代数的重要组成部分,也是以后各章中计算的重要工具.在矩阵的理论中,矩阵的运算起着重要的作用.我们在这一章里,将要介绍矩阵的基本概念及其运算.§2.1 矩阵的定义一、矩阵的定义首先看几个例子.例1 设有线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++-=+-+=++--=--+7739183332154321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x这个方程组未知量系数及常数项按方程组中的顺序组成一个矩形阵列如下:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------77391111833312111151 这个阵列决定着给定方程组是否有解?以及如果有解,解是什么等问题.因此对这个阵列的研究很有必要.例2 某企业生产5种产品,各种产品的季度产值(单位:万元)如表2-1.这个排成4行5列的产值阵列⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡7680827088809090759076848570986478755880具体描述了这家企业各种产品各季度的产值,同时也揭示了产值随季节变化规律的季增长率及年产量等情况.例3 生产m 种产品需用n 种材料,如果以ij a 表示生产第i 种产品(m i ,, 2,1=)耗用第j 种材料(n j ,, 2,1=)的定额,则消耗定额可以用一个矩形表表示,如表2-2.表2-2这个由行列构成的消耗定额阵列⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211 描述了生产过程中产出的产品与投入材料的数量关系.类似这样的数表,我们在自然科学、工程技术和经济管理等不同领域中经常遇到.这种数表在数学上就叫做矩阵.下面我们给出矩阵的定义.定义 由n m ⨯个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij ==排成m 行n 列的数表⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211 (2-1-1) 叫做m 行n 列矩阵,简称n m ⨯矩阵.这n m ⨯个数叫做矩阵A 的元素,ij a 叫做矩阵A 的第i 行第j 列元素.一般情形下,用大写字母A ,B ,C ,…表示矩阵.为了标明矩阵的行数m 和列数n ,可用n m A ⨯表示,或记作()nm ija ⨯.二、几种特殊的矩阵1.n 阶方阵当n m =时,即A =()nn ija ⨯时,A 称为n 阶方阵.2.对角矩阵主对角线以外的元素都为零的方阵称为对角矩阵,即⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n OOA λλλ 21 3.单位矩阵主对角线上的元素都是1的n 阶对角矩阵称为单位矩阵,记为E ,如⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=111 O OE 4.三角矩阵主对角线一侧所有元素都为零的方阵称为三角矩阵,如⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n a a a a a a 0022211211 或 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n a a a a a a21222111000 5.零矩阵所有元素都为零的矩阵称为零矩阵.记作n m O ⨯,简记O . 6.行矩阵、列矩阵m =1时的矩阵,即()n a a a A 21=称为行矩阵;n =1时的矩阵,即⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n a a a A 21称为列矩阵.7.对称矩阵在矩阵n n ij a A ⨯=)(中,若),,2,1,(n j i a a jiij ==则矩阵A 称为对称矩阵,如⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡410781086076258051 §2.2 矩阵的运算矩阵的意义不仅在于将一些数据排成数表形式,而且在于对它定义了一些有理论意义和实际意义的运算,从而使它成为进行理论研究或解决实际问题的有力工具.一、矩阵的加法、减法首先给出矩阵相等的概念. 定义1 在矩阵()nm ija A ⨯=和()nm ijb B ⨯=中,若它们的对应元素相等,即),,2,1;,,2,1(n j m i b a ijij ===则称矩阵A 与B 相等,记为A=B .定义2 设()nm ija A ⨯=,()nm ijb B ⨯=,矩阵()nm ijij b a ⨯±称为矩阵A 与矩阵B 的和或差,记作A +B 或A -B ,即n m ij ij b a B A ⨯±=±)(注意,只有当两个矩阵的行数相同且列数也相同时,这两个矩阵才能进行加法、减法运算.例1 有两种物资(单位:吨)从3个产地运往4个销地,两次调运方案分别为矩阵A 与矩阵B ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=846075120231321034022753B A则从各产地运往各销地两次的物资调运量(单位:吨)为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++++++++++++=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=+11670109142984834261007354102202273513 846075120231321034022753B A矩阵加法满足以下运算规律:(1)A B B A +=+(2))()(C B A C B A ++=++ (3)A O A =+ 矩阵()nm ija ⨯-称为矩阵()nm ija A ⨯=的负矩阵,记为()nm ija A ⨯-=-.显然,有(4)O A A =-+)(二、数与矩阵的乘法定义3 以数k 乘矩阵A 的每一个元素所得到的矩阵,称为数k 与矩阵A 的积,记作kA .如果()nm ija A ⨯=,那么()()n m ij n m ij ka a k kA ⨯⨯==不难证明,数与矩阵乘法满足以下运算规律: (1) kB kA B A k +=+)( (2) lA kA A l k +=+)( (3) )()(lA k A kl =(4) A A A A -=-=⋅)1(1,(5) O O k =⋅ (O 为零矩阵) 例2 已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=052110351234230412301321B A求3A -2B .解⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+-----+-+----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=-619410161510550110610940212230669100234966830521103512342230412301321323B A 例3 已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=612379154257864297510213B A且B X A =+2,求X ..解⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=-=1271211122223227212244446421)(21A B X 三、矩阵与矩阵的乘法先看一个例子.例4 某工厂有321,,A A A 三个车间,某月各种原材料的消耗量如表2-3.表2-3单位:吨又各种原材料每吨价格和加工费如表2-4.求各车间某月支出原料费及加工费各为多少元?解我们可以直接计算出各车间支出的原料费用和加工费用为A车间的原料费=21×12+15×14+16×8+10×20=790(元)1A车间的原料费=53×12+0×14+13×8+4×20=820(元)2A车间的原料费=24×12+32×14+10×8+0×20=816(元)3A车间的加工费=21×5+15×4+16×2.5+10×3=235(元)1A车间的加工费=53×5+0×4+13×2.5+4×3=309.5(元)2A车间的加工费=24×5+32×4+10×2.5+0×3=273(元)3上述结果列成表2-5表2-5 单位:元如果用矩阵来表示,则表2-3、表2-4、表2-5分别为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2738165.309820235790,3205.28414512,010322441305310161521C B A 从上述分析可以看出,矩阵A 、B 与C 之间的关系是:C 中第i 行第j 列)2,1;3,2,1(==j i 元素恰好等于A 的第i 行各元素分别和矩阵B 第j 列对应元素的乘积之和.因此,我们将矩阵C 定义为矩阵A 与矩阵B 的乘积,记为C =AB , 即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==2738165.3098202357903205.28414512010322441305310161521AB C我们将上面例题中矩阵之间的这种关系定义为矩阵的乘法. 定义4 设矩阵()l m ik a A ⨯=的列数与矩阵()nl kjb B ⨯=的行数相同,则由元素),,2,1;,,2,1(12211n j m i b a b a b a b a c lk kjik lj il j i j i ij ===+++=∑=构成的m 行n 列矩阵n m lk kj ik n m ij b a c C ⨯=⨯∑==)()(1称为矩阵A 与矩阵B 的积,记为C =A ·B 或AB .这个定义说明,如果矩阵A 的列数等于矩阵B 的行数,则A 与B 的乘积C 中第i 行第j 列的元素,等于矩阵A 的第i 行元素与矩阵B 的第j 列对应元素乘积的和.并且矩阵C的行数等于矩阵A 的行数,矩阵C 的列数等于矩阵B 的列数.例5 若,012321,132132⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=B A 求AB . 解⎥⎦⎤⎢⎣⎡---⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=012321132132AB ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⨯+-⨯-⨯+-⨯⨯+⨯⨯-+-⨯-⨯-+-⨯⨯-+⨯⨯+-⨯-⨯+-⨯⨯+⨯=97530367801)3(3)1(1)2(321130)2()3(1)1()2()2(12)2(1103)3(2)1(3)2(22312我们还可以求一下BA .⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⨯+-⨯-+⨯⨯+⨯-+⨯⨯-+-⨯-+⨯⨯-+⨯-+⨯=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=834910)2()1(32301)1(221)3()2()2(313)3(1)2(21132132012321BA显然,BA AB ≠.例6 若()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==530412,013B A ,求AB . 解()()()32500113)3(0)4(123530412013=⨯+⨯+⨯-⨯+-⨯+⨯=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=ABBA 没有意义,因为B 的列数不等于A 的行数,BA 不可进行运算.例7 若⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=6342,2142B A ,求AB 及BA . 解⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=168321663422142AB.000021426342BA AB BA ≠⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=由例5,例6,例7可以看到矩阵的乘法一般不满足交换律.由例6可以看到AB 有意义,BA 不一定有意义.由例5、例7可以看到,即使AB 、BA 都有意义,AB 与BA 也不一定相等.但并不是任何两矩阵相乘都不可以交换,如下面的例8,两矩阵相乘可以交换,但作为统一的运算法则,矩阵乘法交换律是不成立的.由例7还可得出:两个非零矩阵相乘,可能是零矩阵,从而不能从AB =O 必然推出A =O 或B =O .例8 若⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1021,1011B A ,求AB 与BA . 解⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=103110211011AB ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=103110111021BA显见,AB=BA .如果两矩阵A 与B 相乘,有AB=BA ,则称矩阵A 与矩阵B 可交换. 矩阵相乘时必须注意顺序,AX 称为用X 右乘A ,XA 称为用X 左乘A . 矩阵乘法具有下列性质:(1)(AB )C=A (BC )(2)k (AB )=(kA )B=A (kB ) (其中k 为数值) (3)A (B+C )=AB+AC (4)(B+C )A=BA+CA 设A 是n 阶方阵,规定:,,,,,1210A A A AA A A A E A k k ⋅====+ 其中k 为正整数,k A 称为A 的k 次幂.例9 设⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=4321A ,求E A A 5322+-. 解E A A 5322+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1001543213432122=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--6127181650051296344181214 四、矩阵的转置定义5 把矩阵A 的所有行换成相应的列所得到的矩阵,称为矩阵A 的转置矩阵,记为TA ,即若()nm ija A ⨯=,则()mn ji T a A ⨯=.例10 若⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=52134071A ,则 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=54201731T A 可见,若A 是对称矩阵,则有TA A =. 矩阵的转置具有下列性质: (1)A A TT=)((2)TTTB A B A +=+)( (3)T TA A λλ=)( (4)TTTA B AB =)(五、方阵的行列式定义6 由n 阶方阵A 的元素所构成的行列式(各元素的位置不变),叫做方阵A 的行列式,记作A .应该注意,方阵与行列式是两个不同的概念,n 阶方阵是2n 个数按一定方式排列成的数表,而n 阶行列式是这些数(也就是数表A )按一定运算法则所确定的一个数.由A 确定的A 的这个运算满足下述运算规律(设A ,B 为n 阶方阵,k 为数值): (1)A A T = (2)A k kA n = (3)B A AB =由(3)可知,对于n 阶方阵A 、B ,一般说来BA AB ≠,但总有BA AB =例11 设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=43522231B A ,,求AB . 解法1⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=22171143522231AB所以 56221711=-=AB解法256)7(843522231=-⨯-=⋅-==B A AB习题2.21. 设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=150421321,111111111B A ,求 (1)3AB-2A (2)B A T2.已知011311232021132=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----⎥⎦⎤⎢⎣⎡--X ,求X .3.计算下列乘积.(1)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-127075321134 (2)()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡123321 (3)()132211-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-- (4)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--131201********* (5)()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11212221211211y x c b b b a a b a a y x 4.设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=321431422,531531531,431541532C B A证明:(1)AB=BA=0 (2)AC=A ,CA=C (3)ACB=CBA5.证明矩阵下列运算性质.(1))()(C B A C B A ++=++ (2)TTTB A B A +=+)( (3)A A nλλ= (4)AE =EA =A 6.求下列矩阵的幂. (1)设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=101λA ,求kA A A ,,, 32 (2)求nO O ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡λλλ 7.若矩阵AB =BA ,则称B 与A 可交换,设⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1011A ,求所有与A 可交换的矩阵. §2.3 逆矩阵一、逆矩阵的定义矩阵与数相类似,有加、减、乘三种运算.于是,自然会提出矩阵的乘法是否也和数一样存在逆运算呢?解一元线性方程ax=b ,当0≠a 时,存在一个数1-a ,使b a x 1-=为方程组的解.那么在解矩阵方程AX =B 时,是否也存在一个矩阵,使这个矩阵乘以B 等于X .这就是我们要讨论的逆矩阵的问题.逆矩阵在矩阵理论和应用中都起着重要的作用.定义1 对于n 阶矩阵A ,如果存在n 阶矩阵B ,使得AB =BA=E那么矩阵A 称为可逆矩阵,而B 称为A 的逆矩阵. 如果A 可逆,A 的逆矩阵是唯一的.因为如果B 和1B 都是A 的逆矩阵,则有E A B AB E BA AB ====11,那么 1111)()(B EB B BA AB B BE B ===== 即 1B B =所以逆矩阵是唯一的.我们把矩阵A 唯一的逆矩阵记作1-A .定义2 若n 阶矩阵A 的行列式0≠A ,则称A 为非奇异的. 为了讨论逆矩阵存在的条件和逆矩阵的求法,先引进伴随矩阵的概念. 定义3 设ij A 是矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211 的行列式A 中的元素ij a 代数余子式,那么矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n nn n A A A A A A A A A A 212221212111* 称为矩阵A 的伴随矩阵.定理1 矩阵A 存在逆矩阵的充分必要条件是0≠A ,即A 为非奇异矩阵时才有逆矩阵存在.证 必要性:因为A 可逆,则有1-A 使E A A AA ==--11.因此,01111≠====---E A A A A AA ,即0≠A .充分性:若0≠A ,作矩阵*1A AB =由§1.2定理1和定理2,可得E A A AA AA =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=00* , 即得AB=E .同理,可证,BA=E .故*11A AA B ==- 二、逆矩阵的性质逆矩阵具有下列性质: (1)A A =--11)( (2)111)(---=A B AB(3)11)()(--=TTA A (4)AA11=- (5)111)(--=A kkA 下面仅证明性质2,其它性质请读者自己证明. 证(2)因为E AA AEA A BB A A B AB ====------111111)())((, E B B EB B B A A B AB A B ====------111111)())((,所以 111)(---=A B AB证毕 由定理1,可得由矩阵A 的伴随矩阵*A 求逆矩阵1-A 的计算方法,求出矩阵A 的所有元素的代数余子式;写出伴随矩阵*A ;由*11A AA=-便得1-A . 这种方法常用于三阶以下的方阵求逆矩阵的问题.例1 求矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=4312A 的逆矩阵.解 因为011≠=A ,所以1-A 存在.由于213422211211=-===A A A A因此 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=2314*A⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--==-11211311111423141111*1A A A 例2 求矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=631321222A 的逆矩阵. 解 因为,02≠=A 所以1-A 存在,由于131213613136332131211==-=-===A A A ,4312210612266322232221-=-===-=-=A A A221224312223222333231=-=-=-===A A A因此⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==-122125231323241410326321211332313322212312111*1A A A A A A A A A A A A 例3 试用逆矩阵求解线性方程组.⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=--353042231321321x x x x x x x x 解 令,302,,503411112321⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=B x x x X A 于是原方程组可写成AX=B (2-3-1)因为 ,0653411112≠=--=A 故1-A 存在,且⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----==-3339137355611*1A A A 对(2-3-1)式两侧左乘1-A ,得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----==-63613613131613023339137355611B A X即线性方程组的解为21,613,61321=-==x x x . 习题2.31. 验证矩阵B 是矩阵A 的逆矩阵.(1)⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2123124321B A (2)⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1012015120110141101510075504321B A 2.写出下列初等方阵的逆矩阵。