矩阵的初等变换.

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矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

o 等价。 o
13
第一章
例2.3 问矩阵

1 1 4 0 1 2 1 0 A 0 1 2 0 , B 1 3 0 2 2 2 0 1 0 1 1 2
A
与矩阵
B
是否等价?
解 先求矩阵 A 与矩阵
1 4 1 2 0 2 4 0 0 11 3 2r3r1 2 2 r1 0 0 0 r 0 00 0 0 0
B 的标准形
11 11 4 4
4 4 2 2 8 8 11 1 14 0 r3r3 44r4 4r 0 0 0 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0
1 1 A 0 A 0 1 2 2 2
3 2
0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
第一章
0 1 2 1 0 1 2 1 0 1 1 0 2 0 1 0 r r2 r1 rr32 0 1 1 2 r3 2 B 1 3 0 2 0 1 1 2 0 1 1 2 0 1 1 2 0 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0

r1 4 r2 1 r3 143
5 1 0 59 0 1 14 3 0 0 1 0
1 0 0 5 0 1 0 3 0 0 1 0
r2 14 r3 r1 59 r3
1 0 0 5 D 0 1 0 3 0 0 1 0
1 0 3 D. 0 1 0 0 0 1
例2:写出上题中初等矩阵的逆

线性代数-矩阵的初等变换

线性代数-矩阵的初等变换

线性代数-矩阵的初等变换
矩阵的初等变换是线性代数中的基本运算,初等变换包括三种初等⾏变换与三种初等列变换。

分别为:
对换变换,即i ⾏与j ⾏进⾏交换,记作r i <->r j ;数乘变换,⾮零常数k 乘以矩阵的第i ⾏,记作kr i ;倍加交换,矩阵第i ⾏的k 倍加到第j ⾏上,记作r j + kr i
对应关系换成列,即为三种初等列变换。

矩阵变换可以化简矩阵、解线性⽅程组、求矩阵的逆矩阵。

⾏阶梯形的定义:
1、对于⾏⽽⾔,若有零⾏,则零⾏均在⾮零⾏的下⽅;
2、从第⼀⾏开始,每⾏第⼀个⾮零元素前⾯的零逐⾏增加。

对于矩阵A,很显然符合⾏阶梯形的定义:
1234502456000070
对第⼀⾏作 r1 - r2 变换得到矩阵:
10−1−1−10245600007
继续作 0.5 r2 变换
10−1−1−10125/23000070
r2 - 3/7 r3; r1 + 1/7r3 变换10−1−100125/200000700000
1/7 r3 变换
10−1−100125/20000010
对于矩阵A mxn ,通过有限次初等变换可以转换成⾏阶梯形的形式。

A的最简形:⾮零⾏的第⼀个⾮零元素是1,且1所在的列,⾮零元素均为零。

显然最后⼀个⾏阶梯形矩阵符合A的⾏最简形定义。

A的标准型:左上⾓是⼀个r阶的单位矩阵,其余元素为零。

[
]
[
][
]
[][
]
Processing math: 100%。

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

二、消元法解线性方程组
同解方程组
分析:用消元法解下列方程组的过程.
引例 求解线性方程组
2 x1 x2 x3 x4 2, 1
4
x1 x2 2 x3 x1 6 x2 2 x3
x4 2 x4
4, 4,
2
32
(1)
3 x1 6 x2 9 x3 7 x4 9, 4
一、矩阵的初等变换
1、定义1 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 记作ri krj).
由于三种变换都是可逆的,所以变换前的 方程组与变换后的方程组是同解的.故这三种 变换是同解变换.
因为在上述变换过程中,仅仅只对方程组
的系数和常数进行运算,未知量并未参与运
算.
若记
2 1 1 1 2
B

(
A
b)


1 4
1 6
2 2
1 2
4 4
3 6 9 7 9
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
r
A~B ,
c
A~B ,
等价关系的性质: (1) 反身性 A A; (2)对称性 若 A B ,则 B A; (3)传递性 若 A B, B C,则 A C. 具有上述三条性质的关系称为等价.
(1)交换方程次序; ( i 与 j 相互替换)

6.6矩阵的初等变换

6.6矩阵的初等变换
1 1 1 A 1 3 / 2 3 5 / 2 3 2 1
矩阵的秩
定义9· 18 在 m n 矩阵中,任取 k 行 k 列 (k min{m, n}) ,位 于这些行列交叉处的 k 2个元素,不改变他们在 A 中所处的位置次序而得到的 k 阶行列式,称为矩 阵 A 的 k 阶子行列式(简称 k 阶子式).
0 1 6 4 1 3 2 3 6 1 r1 r4 2 0 1 5 3 4 3 2 0 5
6.6.2 矩阵的秩
解: 1 6 r 3r r3 2 r1 0 20 r4 3r1 0 12 0 16 1 6 r3 3r2 0 4 r4 5r2 0 0 0 0
矩阵的初等变换
解:
1 0 1 0 2 1 r r 1 1 1 r1 33r 1 0 0 3 3 1 2 2 3 3 5 r1 2 r2 0 1 0 0 1 0 3 2 2 2 2 2 0 0 1 1 3 2 0 0 1 1 3 2
4 5
22 34
5
矩阵的初等变换
2.用初等变换求逆矩阵 定理 设 A 为 n 阶可逆矩阵, E 为 n 阶单位矩阵,若 对 n 2n 阶矩阵 ( A E) 作一系列初等行变换,使它 变为 (E B),则 B A1 .
矩阵的初等变换
例23
3 2 1 用初等行变换求矩阵 A 1 2 2 的逆矩阵 . 3 4 3
1 2 2 0 1 0 1 2 2 0 1 0 1 r2 3 3 1 r3 4 r2 3 3 1 2 0 1 0 0 1 0 2 2 2 2 2 2 0 4 5 1 3 0 0 0 1 1 3 2

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换矩阵的初等变换是指矩阵的元素可以通过运用一系列简单的操作进行变换,而不改变矩阵的表达式形式。

它主要有三种:行变换、列变换和对角变换。

1、行变换行变换就是对矩阵进行以下操作:(1)把矩阵的一行或者多行乘以一定的非零常数;(2)把矩阵的一行或者多行加上矩阵的另一行乘以一定的非零常数;(3)交换矩阵的两行。

2、列变换列变换就是对矩阵进行以下操作:(1)把矩阵的一列或者多列乘以一定的非零常数;(2)把矩阵的一列或者多列加上矩阵的另一列乘以一定的非零常数;(3)交换矩阵的两列。

3、对角变换对角变换就是把矩阵的一行或者一列乘以一定的非零常数,改变的只有矩阵的对角线上的元素。

二、矩阵的初等变换的作用矩阵的初等变换在数学中被用来解方程组,对矩阵进行相应的变换,可以使矩阵变得简单易懂,方便求解。

1、消元消元是指用初等变换将不完全行列式变为下三角形式,也就是将原有的矩阵通过初等变换转化为更简单易懂的形式。

消元可以解决线性方程组,求解使方程组成立的一组解。

2、求逆矩阵求逆矩阵是指找到可以使一个矩阵的乘积等于单位矩阵的矩阵,如果形式方程有唯一解,则可以通过求逆矩阵来求解。

三、矩阵的初等变换的实践1、求解线性方程组例1:求解下列线性方程组x1+x2+x3=22x1+x2+2x3=5x1+2x2+2x3=4通过消元法可以将方程转化为x2+2x3=32x2+4x3=7又因为,x3=3-2x2,于是有x2=1/2x3=7/4因此,原方程的解为:x1=2-x2-x3=2-1/2-7/4=9/4x2=1/2x3=7/42、求逆矩阵例2:求解矩阵A的逆矩阵A=[2 34 5]首先,计算矩阵A的行列式,即|A|=2*5-3*4=-2,所以|A|不等于0,A是可逆矩阵。

计算A的逆矩阵A^(-1),A^(-1)=[5/2 -3/2-2 1]最终A^(-1)=[5/2 -3/2-2 1]四、结论矩阵的初等变换是一种重要的数学工具,它可以利用简单的操作改变矩阵的形式,从而解决一些数学方程,例如求解线性方程组和求逆矩阵。

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换
定义:如果矩阵A经过有限次初等行变换变成矩阵B,就 定义 称矩阵 与B行等价 矩阵A与 行等价 行等价,记作A~B ; 矩阵
定义:如果矩阵A经过有限次初等列变换变成矩阵B,就 定义 称矩阵 与B列等价 矩阵A与 列等价 列等价,记作A~B ; 矩阵
定义:如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B,就称 定义 矩阵A与 等价 等价,记作A~B . 矩阵 与B等价
§1 矩阵的初等变换

1 2 A= 1 2
2 3 4 5 1 4 6 8 10 r2 −2r1 0 1 3 3 4 5 4 5 8 10 2
2 3 4 0 0 0
5 0 = A3 3 3 4 5 4 5 8 10
§1 矩阵的初等变换
§1
矩阵的初等变换
主要内容: 主要内容: 一、矩阵的初等行变换 二、矩阵的初等变换 三、矩阵之间等价 四、行阶梯形矩阵 五、行最简形矩阵
§1
矩阵的初等变换
定义:下面三种变换称为矩阵的初等行变换 初等行变换: 定义 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乘某一行中的所有元素 (第i行乘k,记作ri×k) ; (3)把某一行中的所有元素的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,记作ri+krj) .
r 2 − 2 r1 r3 − r1 r 4 − 2 r1
§1 矩阵的初等变换
r 2 ↔ r3
A1
− 1 × r4

1 0 0 0 2 1 0 0
2 1 0 0 3 0 1 0
3 0 0 1 4 0 0 0
4 0 0 0
5 0 = A2 0 0 5 0 = A3 0 0

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

经济数学 9.6.1 矩阵的初等变换
解:
且rr34这2rr行些43最非简零100形元矩所110 阵在特的021点列:的111 其非它零043元行 素的(B都第4为一) 个0.非零1素B,元3消;为去为B1B4,是4行下a把阶34方梯a的变3形4 元为
0 0
0
0
0
矩阵.
只为有一一 行行行)阶,后梯rr台面12形rr阶的2矩3 数第阵即一特100是个点非元100:零 素可行 为0画11的 非出100行 零一数 元条, ,34阶3阶 也梯梯 就线(B线 是,5 )的 非线竖 零的线 行下( 的方与 元B每第4全素a3段一4为,;BB竖个0消55是为;线非去行保每的零其最留个长元上简台度.a方2形阶2
3 4 3 0 0 1
9.6 矩阵的初等变换
经济数学
9.6.1 矩阵的初等变换
解:
rr32 33rr11
1 0
2 4
20 5 1
1 3
0
1
0
r2 r3
0
2 2
20 3 0
1 3
0 1
0 2 3 0 3 1
0 4 5 1 3 0
1 2 2 0 1 0
1 2 2 0 1 0
12r2
0
1
30
解: 3 A 1
2 2
1
1
2
r1r2
3
2 2
2 1
rr32 33rr11
1 0
2 4
2 5
3 4 3
3 4 3
0 2 3
1
r2 r3
0
2 2
2 3
12r2
1 0
2 1
2 3/ 2

线性代数-矩阵的初等变换

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。

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换
r
m n 矩阵A,B
1)A ~ B 可逆阵Pmm , 使PA B 2)A ~ B 可逆阵Pnn , 使AP B 3) A ~ B 的充要条件是 : 存在 m 阶可逆方阵 P 及 n 阶可逆方阵 Q, 使 PAQ B.
推论 : A可逆 A ~ E,
r
c
-5 3 1 例1 设A= , 求可逆阵P,使 2 -1 1 PA为行最简形.
初等方阵的逆及行列式
E(i, j)1 E(i(k))
1
E(i, j)
1 E(i( )) k
. ; .

E(i, j) | | E(i(k)) |
-1
; ; .
k
| E(i, j(k)) | 1
a11 a 21 例4 设A= a 31 a 41 0 0 0 0 1 0 P1 0 0 1 1 0 0
1 如上例中,A可化为 0 F 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
特点:F的左上角是一个单位矩阵,其余元素全
为零. m n 矩阵 A 总可经过初等变换化为标准形
Er O F O O m n 此标准形由 m , n, r 三个数唯一确定,其中r 就是
a13 a 23 a 33 a 43
a12 a 22 a 32 a 42
a11 a 21 a 31 a 41
其中A可逆, 则B 1 __ A)A 1P1P2 ; B)P1A 1P2 ; C)P1P2 A 1; D)P2A 1P1
3.初等变换求逆 converse matrix by elementary operation 性质1 设 A 是一个 m n 矩阵,对 A 施行一

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换
矩阵的初等变换指的是对方阵中的元素施行的线性变换,这种线性变换仅涉及行之间和列之间的移位,加倍或取负,而不涉及现存元素之间的运算,这种变换具有很多特点,它不改变矩阵的性质,具有非常广泛的应用,因此它在数学中被广泛使用。

首先,矩阵的初等变换仅涉及行之间和列之间的移位,加倍或取负,而不涉及现存元素之间的运算。

这类变换包括交换行和列、乘以一行或列的一个非零常数、加一行或列的数倍的另一行或列等等。

这类变换对原矩阵没有实质性影响,经过这种变换,原矩阵的逆矩阵仍然存在,但是变换后的矩阵中元素的值发生了变化。

其次,矩阵的初等变换具有非常广泛的应用,包括多元线性回归中的系数矩阵降秩、求解线性方程组的特解的方法和非完备性矩阵的展开、求取矩阵的最佳逼近等等。

由此可见,矩阵的初等变换是解决线性代数问题的有效工具,在解决数值计算的问题中也有着重要的应用。

第三,矩阵的初等变换具有易于推导的优点。

经过初等变换,矩阵中的元素没有发生实质性的变化,因此变换只涉及矩阵中元素在行或列上的移位、加倍或取负,这种变换可以很容易地推导出,因此它不但可以节省时间,而且是可逆的,即可以以变换前的方程恢复出变换后的矩阵。

最后,矩阵的初等变换具有解决数值计算问题的优势,它可以帮助计算解出精确的数值解,使可能的误差降至最低。

由于初等变
换具有节省时间和可逆的优点,因此它可以有效地帮助计算机解出更为精确的结果。

总的来说,矩阵的初等变换是一种非常有用的变换,该变换仅涉及行列之间的关系,具有节省时间和可逆性的特点,可以有效地帮助计算出更为精确的结果,因此它在数学中得到了广泛的应用。

线性代数—矩阵的初等变换

线性代数—矩阵的初等变换

1 0 B= 0 0
2 1 0 0
0 4 r − 2r 2 0 1 1 1 − 1 0 0
1 0 0 0
2 1 0 1 =C 0 1 −1 0 0 0 0 0
这种特殊的行阶梯形矩阵C称为行最简形矩阵. 一般地,满足下列条件的行阶梯形矩阵称为 行最简形矩阵: (1)各非零行的首非零元素是1; (2) 每个首非零元素所在列的其它元素都是零.
这表明:用初等矩阵E[i,j(k)]左乘A恰好等于把A 的第j行的k倍加到第i行上. 对于其它两种初等行变换以及定理的(2),可以 类似地进行证明.
例2.20 设
3 1 0 A = − 1 1 2 1 0 1
,而
0 1 0 E 3 (1,2) = 1 0 0 0 0 1
3 3 7 2
1 1 2 0 0 1 r3 − 5r2 0 5 − 2 r4 + 2r2 0 − 2 − 4
1 r2 × 3
3 1 7 2
1 0 → 0 0
2 1 0 0
1 0 −2 −4
3 r 2r 1 4 − 3 0 1 r ×− 1 0 2 3 2 0 4
于是
ε1 ε1 A A1 M M M ε + kε (ε + kε )A A + kA j j j i i i E[i, j(k)]A = M A = M = M = B ε j ε j A Aj M M M εm εm A Am
ε i = (0, L ,0,1,0, L ,0) ( i = 1,2, L , m )

矩阵的初等变换与初等矩阵

矩阵的初等变换与初等矩阵





Er O
O O

0
00
0
的矩阵等价,称之为 A 的标准形.其中r是行阶梯形矩
阵非零行的行数.
§3 矩阵的初等变换与初等矩阵
二、初等矩阵
定义 由单位矩阵 E 经过一次初等变换得到的
矩阵,称为初等矩阵.
三种初等变换对应着三种初等矩阵:
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.
行阶梯形矩
阵的特点: 阶梯 线下方的元素全 为零; 每个台阶 只有一行, 台阶 数即是非零行的 行数, 阶梯线的 竖线(每段竖线 的长度为一行) 后面的第一个元 素为非零元,也 就是非零行的第 一个非零元.
例如
1 2 0 0

0
0
1
0

0 0 0 1
1 2 1 0

E(i, j)A: 对换 A的 i, j 两行; AE(i, j): 对换 A的 i, j 两列. E(i(k))A :用非零数 k乘 A 的第 i 行; AE(i(k)) :用非零数 k 乘 A 的第 i 列.
E(i, j(k))A :A 的第 j 行乘以 k加到第 i 行 ;
第二章 矩阵
§1 矩阵的概念与运算 §2 可逆矩阵与逆矩阵 §3 矩阵的初等变换与初等矩阵 §4 矩阵的秩与矩阵的分块
习题课
§3 矩阵的初等变换与初等矩阵
一、矩阵的初等变换 二、初等矩阵 三、用初等变换求矩阵的逆
§3 矩阵的初等变换与初等矩阵
一、矩阵的初等变换
定义1 下面三种变换称为矩阵的初等行(列)变换:
1) 用非零数k乘矩阵的某一行(列); k ri,k ci 2) 把矩阵的某行(列)的k倍加到另一行() 互换矩阵中两行(列)的位置. ri rj,ci c j 矩阵A经初等行(列)变换变成矩阵B,一般地A≠B.

矩阵 初等变换

矩阵 初等变换

矩阵初等变换矩阵初等变换:线性代数中的重要工具一、引言矩阵初等变换是线性代数中的重要工具,它通过对矩阵进行一系列特定的操作,可以改变矩阵的性质和形态。

矩阵初等变换在解线性方程组、求逆矩阵、求特征值等问题中具有广泛的应用。

二、矩阵初等变换的定义矩阵初等变换是指对矩阵进行一系列的行变换或列变换,使得矩阵的性质发生改变。

矩阵初等变换包括三种类型:交换两行(列)、某一行(列)乘以非零常数、某一行(列)乘以非零常数加到另一行(列)上。

三、矩阵初等变换的作用1. 解线性方程组利用矩阵初等变换可以将线性方程组转化为简化的行阶梯形矩阵,从而可以方便地求解方程组的解。

通过对矩阵进行初等变换,可以使得方程组的系数矩阵变为单位矩阵或对角矩阵,从而可以直接得到方程组的解。

2. 求逆矩阵矩阵初等变换也可以用来求解矩阵的逆。

通过对矩阵进行一系列的初等变换,可以将原矩阵转化为单位矩阵,同时对应的初等变换作用于单位矩阵上,从而得到原矩阵的逆矩阵。

3. 求特征值和特征向量对于给定的矩阵,通过对其进行一系列的初等变换,可以将矩阵转化为对角矩阵,对角线上的元素即为矩阵的特征值。

同时,通过初等变换得到的矩阵与原矩阵具有相同的特征向量。

四、矩阵初等变换的性质1. 可逆性矩阵初等变换是可逆的,即对矩阵进行初等变换后再进行逆变换,可以得到原矩阵。

2. 保持行(列)线性关系矩阵初等变换保持行(列)之间的线性关系不变,即对矩阵进行初等变换后,矩阵的行(列)之间的线性组合关系保持不变。

3. 保持秩不变矩阵初等变换不改变矩阵的秩,即对矩阵进行初等变换后,矩阵的秩保持不变。

5. 矩阵初等变换的运算规律矩阵初等变换具有一些运算规律,包括交换律、结合律和分配律。

六、矩阵初等变换的应用举例1. 解线性方程组的应用通过对系数矩阵进行初等变换,可以将线性方程组转化为简化的行阶梯形矩阵,从而可以方便地求解方程组的解。

例如,对于如下线性方程组:2x + 3y = 74x + 5y = 9可以通过矩阵初等变换将其转化为如下形式:1 0 | a0 1 | b从而可以直接得到解x=a、y=b。

线性代数:矩阵的初等变换和初等矩阵

线性代数:矩阵的初等变换和初等矩阵
记作ri krj). 同理可定义矩阵的初等列变换(所用记号
是把“r”换成“c”).
定义 矩阵的初等列变换与初等行变换统称为 2 初等变换.
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.
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.
a13 a23
a12 a22
5
a11 a21
a12 a22
a13 a23
c2
c3
a11 a12
a13 a23
a12 a22
用 m 阶初等矩阵 Em (i, j) 左乘 A (aij )mn,得
a11
a12
a1n
Em
(i
,
j)
A
a j1
aj2
a jn

i

ai1
ai 2
1
0
c1
2c3
0
1
0 E(3,1(2))
0 0 1
2 0 1
1 2
10
a11 a21
a12 a22
a13 a23
a21
a11 2a11
a12 a22 2a12
a23
a13 2a13
a11 a21
a12 a22
a13 a23
r2 2r1
a21
a11 2a11
a12 a22 2a12
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

第六节 矩阵的初等变换

第六节 矩阵的初等变换
20
(3)、以数k ≠ 0乘某行(列)加到另一行(列)上去 将矩阵E的第 的第j行 倍加到第 倍加到第i行上 将矩阵 的第 行k倍加到第 行上( ri + krj ), 得到初等矩阵
1 O ←第i 行 1 L k P ( i , j ( k )) = O M ←第 j 行 1 O 1 P ( i , j ( k )) 也是矩阵 的第 列k倍加到第 列上 也是矩阵E的第 的第i列 倍加到第 倍加到第j列上
22
三. 矩阵的初等变换与初等矩阵的关系 观察
6
特征: 特征: )、可划出一 (1)、可划出一 )、 条阶梯线, 条阶梯线,线的 下方全为零; 下方全为零; (2)、每个台阶 )、每个台阶 )、 上只有一行, 上只有一行,

1 0 0 0 4 2 −1 −6 3 0 0 1 −3 0 0 0 0 0 5 −1
(第 i 行乘 k , 记 作 ri × k 或 kri)
(3 ) 把某一行所有元素的 k 倍加到另一行
对应的元素上去( 对应的元素上去(第 j 行的 k 倍加到第 i 行上 . 记作 ri + kr j)
同样的,也可对矩阵的列实行如上三种变换. 同样的 也可对矩阵的列实行如上三种变换 也可对矩阵的列实行如上三种变换
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
14
5. 矩阵的标准型 定义: 定义: 形如
Or×( n− r ) Er D= O O( m − r )×( n− r ) ( m − r )×r m× n 的矩阵,称为矩阵的标准型 矩阵的标准型, 的矩阵,称为矩阵的标准型,简记为
kr
rj + kri

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

将定义1中的“行”换成“列”,即可得到 初等列变换的定义。 初等行变换、初等列变换统称为初等变换。
※ 初等变换都是可逆的。
如果矩阵A经有限次初等变换变成了矩阵B, 就称矩阵A与矩阵B等价。记为:A ~ B
矩阵之间等价关系的性质: (1)反身性: A ~ A
(2)对称性:若A ~ B ,则 B ~ A
例5、求解齐次线性方程组
x1 2 x2 2 x3 x4 0 2 x1 x2 2 x3 2 x4 0 x x 4 x 3x 0 3 4 1 2
例6、求解非齐次线性方程组
x1 x2 3 x3 x4 1 3 x1 x2 3 x3 4 x4 4 x 5x 9 x 8x 0 2 3 4 1
k k m×n 矩阵A的 k 阶子式共有 Cm Cn 个。
定义3(秩):设在矩阵A中有一个不为零的 r 阶子式 D,且所有 r 阶以上的子式全为零, 则称数 r 为矩阵A的秩。记为:R(A)
※ 显然有: R(A)= R(AT)
例1、求矩阵A、B的秩,其中
1 2 3 A 2 3 5 4 7 1
例3、求矩阵A及B=(A:b)的秩,其中
1 2 2 1 1 0 2 4 8 2 A , b 3 2 4 2 3 3 6 0 6 4
1 2 例4、已知矩阵 A 1 2
例7、设有线性方程组
x1 2 x2 2 x3 x4 0 2 x1 x2 2 x3 2 x4 0 x x 4 x 3x 0 3 4 1 2
问 λ 取何值时,此方程组(1)有唯一解
(2)无解

叙述矩阵的初等变换的概念

叙述矩阵的初等变换的概念

叙述矩阵的初等变换的概念
矩阵的初等变换是指对矩阵进行某些操作,可以通过这些操作改变矩阵的行或列,从而得到一个新的矩阵。

初等变换主要包括以下三种类型的操作:
1. 行交换:将矩阵中的两行互换位置。

比如,对于一个3×3
矩阵,可以交换第一行和第二行的位置。

2. 行倍乘:将矩阵中的某一行的元素都乘以一个非零常数。

比如,对于一个3×3矩阵,可以将第一行的所有元素都乘以2。

3. 行倍加:将矩阵中的某一行的元素都乘以一个非零常数后,加到另一行上。

比如,对于一个3×3矩阵,可以将第一行的
元素都乘以2后加到第二行上。

同样的,我们也可以对矩阵的列进行类似的操作,包括列交换、列倍乘和列倍加。

利用初等变换可以对矩阵进行行简化或列简化操作,从而得到矩阵的简化形式或者特殊的矩阵形式,如行阶梯形、行最简形等。

初等变换也可以用于解线性方程组、计算矩阵的逆等问题。

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

论 A m 结 :设 是 ×n矩 , 阵
A 过 干 初 行 变 变 B A 若 经 若 次 等 列 换 成 ,即 → B, 在 阶 等 逆 阵1 2L l n 初 ⇔存 m 初 (可 )矩 P ,P , ,P和 阶 等 逆 阵 1 (可 )矩 Q ,Q2, ,Qt使 L 得 B = PP LPAQQ2LQt 1 2 l 1
所以,对AX = B ⇒ X = A−1B,
行 可构造[ AB] [ EX] , X = A−1B →
−1 −1 −1 k 2 1 : k 行 P−1LP−1P−1 −1 2 1
特别Ax = β ⇒ x = A−1β ,
可构造[ Aβ ] [ Ex] , x = A β →
行 −1
1 1 1 3 (2) 例 已知A = , B = 2 5且AX = B.求解X. 3 −2
应 初 行 换 相 的 等 变 .
a1 a2 a3 1 0 k a1 a2 a3 + ka1 b b b 0 1 0 b b b kb 再 1 2 3 看 = 1 2 3 + 1 c1 c2 c3 0 0 1 c1 c2 c3 + kc1
0 0 0 1 0 0 −2 1 0 0 0 1 0 1 −2 1 0 0 0 1 0 1 −2 1 0 0 0 1
1 0 −2 1 ∴[(C − B)T ]−1 = 1 −2 0 1 1 0 0 1 ∴A = D[(C − B)T ]−1 = 0 0 0 0
1 性 : P(i(k)) = k ≠ 0, P(i(k)) = P(i( )) 质 k
−1
1 1 O O 1 1 k ri + krj (3)E = O O (c + kc ) = P(i, j(k)) j i uuuuuuuuu r 1 1 O O 1 1
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