分块矩阵的应用研究文献综述
分块矩阵的应用 毕业论文
本科毕业论文题目分块矩阵的应用院别数学与信息科学学院专业数学与应用数学指导教师评阅教师班级姓名学号2011 年 5 月16 日分块矩阵的应用目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅰ)1引言 (1)2分块矩阵及其性质 (1)2.1分块矩阵 (1)2.2分块矩阵的性质及其推论 (1)2.3分块矩阵常见的分块方法 (3)3分块矩阵在证明方面的应用 (4)3.1分块矩阵在矩阵的秩的相关证明中的应用 (4)3.2分块矩阵在线性相关性及矩阵的分解中的应用 (5)3.3分块矩阵在相似问题中的应用 (6)4分块矩阵在计算方面的应用 (7)4.1分块矩阵在行列式计算方面的应用 (7)4.2分块矩阵在求逆矩阵方面的应用 (9)4.3分块矩阵在求解矩阵方程方面的应用 (11)4.4分块矩阵在求解非齐次线性方程组中的应用 (12)结束语 (13)参考文献 (14)致谢 (15)内江师范学院本科毕业论文摘要:分块矩阵是线性代数中的一个重要工具,在理论研究和实践计算方面都有广泛的应用.特别是在处理阶数较高的矩阵时,分块之后,可以使矩阵的结构更加清晰明朗,从而使一些矩阵的相关表达和计算简单化,进一步用来解决很多与矩阵相关的问题.在分析和总结分块矩阵的概念和性质的基础上,提出了分块矩阵在计算和证明方面的应用,主要包括矩阵的秩、矩阵的相关性理论、相似问题、以及行列式的计算、逆矩阵的求解、以及矩阵方程等方面.关键词:分块矩阵;矩阵分块;证明;计算Abstract:The partitioned matrix is an important tool of linear algebra, in theoretical study and practical calculation are widely used in processing order number. Especially when high matrix, block after, can make the matrix structure more wide-awake, which makes some matrix expression and calculation related to solve many further simplification, with matrix related problems. In analyzing and summarizing the partitioned matrix of the concepts and properties was put forward on the basis of partitioned matrix in computing and proof applications, including matrix rank, matrix correlation theory, similar problems, and determinants of calculation, inverse matrix of solving, and matrix equation.Keyword:The partitioned matrix; Matrix block, Proof; calculation1 引言在数学名词中,矩阵是用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据.矩阵作为数学工具之一有着重要的实用价值,它常见于许多学科中,如线性代数、线性规划、组合数学、统计分析等.在实际生活中,很多问题都是借用矩阵抽象出来进行表述并加以解决的,比如一些电脑的应用如VLSI 芯片设计上都有分块矩阵的思想.矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,但对于矩阵的运算和应用,则有很多问题值得我们去研究,尤其是当矩阵的阶数比较大时矩阵的运算和证明将是一个很繁琐的过程,因此这时我们需要一个新的矩阵处理工具,在这种情况下,分块矩阵的思想就产生了.在高等代数中,对高阶矩阵的处理是矩阵相关内容中重要的一部分,分块矩阵揭示了一个复杂或是特殊的矩阵的内部本质结构,本文即是通过查阅相关的文献资料和学习相关的知识后总结并探讨分块矩阵在各方面的应用,通过具体的实例的应用来突出分块矩阵在处理相关问题上的简便性和灵活性.2 分块矩阵及其性质2.1分块矩阵定义[1] 用纵线与横线将矩阵A 划分成若干较小的矩阵:111212122212t t s s st A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭, 其中每个小矩阵()1,2,,;1,2,,ij A i s j t ==叫做矩阵A 的一个子矩阵;分成子块的矩阵叫做分块矩阵.运算规则[2]()()()()()()()()()1(1);(2);(3),1,2,;1,2,,.ij ij ij ij stststT Tij ij ststtij ij ij ij ik kj sttpspk A B A B A A A B C C A B i s j p =±=+====,=∑在用规则(1)时,A 与B 的分块方法须完全相同;用规则(3)时A 的列的分法与B 的行的分法须相同.2.2分块矩阵的性质及其推论在行列式的计算中我们经常用到下列三条性质[3](1)若行列式中某行(列)有公因子,则可提到行列式号外面; (2)把行列式的某两行(列)互换位置,其值变号,(3)把行列式的某行(列)乘上某一个非零数,加到另一行(列)去,其值不变 利用矩阵的分块,我们可以把行列式的三条性质在分块矩阵中进行推广.性质1 设H 是由如下的分块矩阵组成123123123A A A H B B B C CC ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 其中123123123,,,,,,,,A A A B B B C C C 都是s t ⨯矩阵,又M 是任一s 阶方阵.对于矩阵123123123A A A H MB MB MB C C C ⎛⎫ ⎪'= ⎪ ⎪⎝⎭, 则H M H '=⋅.性质2 设H 和H '写成如下形式123123123123123123,A A A B B B H B B B H A A A C CC C C C ⎛⎫⎛⎫⎪⎪'== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 其中123123123,,,,,,,,A A A B B B C C C 都是s t ⨯矩阵,则,,H s H H s ⎧⎪'=⎨-⎪⎩当为偶数时当为奇数时.性质3 设H 是由如下的分块矩阵组成123123123A A A H B B B C CC ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 其中123123123,,,,,,,,A A A B B B C C C 都是s t ⨯矩阵,又M 是任一s 阶方阵.对于矩阵123112233123A A A H MC B MC B MC B CC C ⎛⎫⎪'=+++ ⎪ ⎪⎝⎭,则H H '=.推论1 设,A B 都是n 阶方阵,则有A B A B A B BA=+⋅-.证明 根据性质3并应用于列的情况,有A B A B B A BABA++=,根据性质1有A B B A E E A B A B A B BABA++=+⋅=+⋅-,则A B A B A B BA=+⋅-.推论2 设,A B 都是n 阶方阵,则有AB A B =⋅. 证明 作2n 阶行列式0AB AC E=, 由拉普拉斯展开定理得:C AB E AB =⋅=. 又根据性质3并应用于列的情况,有:000AB A AB AB A AA B EEBEB E-===⋅--,则AB A B =⋅.推论3 设,,,A B C D 都是n 阶方阵,其中0A ≠,并且AC CA =,则有A B AD BC C D=-.证明 根据性质3,由A ≠0知1A -存在,并由AC CA =,用()1CA --乘矩阵A B C D ⎛⎫⎪⎝⎭的第一行后加到第二行去得:10A B D CA B -⎛⎫⎪-⎝⎭, 从而1110A B A B A D CA B AD ACA B AD CB CD D CA B ---⎛⎫==⋅-=-=- ⎪-⎝⎭. 2.3分块矩阵常见的分块方法[2]矩阵的分块技巧较强,因此要根据不同的问题进行不同的分块,常见的分块方法有四种:(1)列向量分法 ()12,,,n A ααα=,()1,2,,i i n α=为A 的列向量.(2)行向量分法12n A βββ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,()1,2,,i i n β=为A 的行向量.(3)分成两块()12,A A A =其中12,A A 分别为A 的若干列,或12B A B ⎛⎫= ⎪⎝⎭其中12,B B 分别为A 若干行.(4)分成四块1234C C A C C ⎛⎫= ⎪⎝⎭.对分块矩阵还可以进行广义的初等变换,广义的初等变换分为三种: (1)交换分块矩阵的两行(列);(2)用一可逆阵乘以分块矩阵的某一行(列); (3)用某一矩阵乘某一行(列)加到另一行(列). 根据广义初等变换的类型对应三种广义初等阵[4]:(1)00mn E E ⎛⎫ ⎪⎝⎭; (2)00,,,00A E A B E B ⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎝⎭⎝⎭均为可逆矩阵; (3)0,0E E B A E E ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭.3分块矩阵在证明方面的应用3.1分块矩阵在矩阵的相关的秩的相关证明中的应用定理1[2] ()(),R A R B 分别为矩阵,A B 的秩,则()()()R A B R A R B +≤+. 例1 设,A B 分别为,s n n m ⨯⨯阶矩阵,则()()()R A R B R AB n +≤+.证明 构造分块矩阵0nEB A ⎛⎫ ⎪⎝⎭,对0nE B A⎛⎫⎪⎝⎭进行广义初等变换,则000n n nE B E B E AA AB AB ⎛⎫⎛⎫⎛⎫→→ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭, 根据矩阵初等变换的性质有()()()000n n n E B E R R R E R AB n R AB AAB ⎛⎫⎛⎫==+-=+ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭, 而()()0nE B R R A R B A⎛⎫≥+ ⎪⎝⎭,所以()()()R A R B R AB n +≤+. 利用分块矩阵证明矩阵秩的问题,一般采用两种方法,一种是利用已知矩阵作为元素来拼成高阶数的矩阵来证明,另一种方法就是将已知矩阵拆成阶数较低的矩阵来证明.这两种方法在证明问题时都是很有效的,很大一部分相关矩阵秩的问题,都可以用分块矩阵来证明[5].3.2分块矩阵在线性相关性及矩阵的分解中的应用分块矩阵在线性性及矩阵的分解中有着广泛的应用,但要达到运用自如却非易事,其基础知识抽象,解题方法技巧性强,稍有不慎就会陷入困境.作为线性代数的一个重要内容和工具的矩阵,我们往往容易忽略它重要的一点---矩阵分块的作用.下面就通过一些例子介绍一下它在线性相关性及矩阵的分解证明中的应用.定理2[2] 矩阵A 列线性无关的充要重要条件是0AX =只有零解. 推论4 设0st A ≠,则(1)st A 的列线性相关(即()R A t <)的充要条件是存在0ts B ≠使0AB =; (2)st A 的行线性相关(即()R A s <)的充要条件是存在0ts C ≠使0CA =.证明(1)充分性 设A 的列线性相关,由定理2,存在0b ≠使0Ab =,作(),0,,0B b =,则0B ≠,故0AB =.必要性 设有0ts B ≠,()12,,,s B b b b =,i b 为B 的列向量,1,2,,i m =且0i b ≠,使0AB =,即()12,,,0s Ab Ab Ab ≠,因0i b ≠,由定理2可知,A 的列线性无关.类似可证(2).例2 矩阵A 列线性无关,AB C =,求证:C 列线性无关的充要条件是B 列线性无关.证明 充分性 要使0CX =,即()0A BX =,记BX Y =,则0AY =.因A 列无关,须0Y =,即0BX =,又B 列无关,须0X =,从而C 列无关.必要性 要使0BY =,两边左乘A ,则0ABY =,即0CY =,又C 列无关,即0Y =,则B 列无关.矩阵的列(行)向量相关与无关性的问题很多都会涉及到利用分块矩阵,因为矩阵的行(列)都可以看作是矩阵的子块,在处理矩阵的分解问题时也是一样,在线性代数中还有很多问题也可以分块矩阵来解决.例3 设()mk R A γ=,则(1)()(),,mj jk M N R M R N γ∃==,使得A MN =; (2)()(),,mk kk H S R H R S γ∃==,使得A HS =. 证明 ,,0,0mm kk P Q P Q ≠≠,使000mkI PAQ γ⎛⎫=⎪⎝⎭, 11000mkIA P Q γ--⎛⎫∴= ⎪⎝⎭. (1)将1P -与1Q -作如下的分块:()11,,jk mj N P M L Q G --⎛⎫== ⎪⎝⎭,则()0,00jk nj N IA M L MN G γ⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. (2)因000000000mk mk kk I I I γγγ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,令1100,0000mk kk mk kkI I H P S Q γγ--⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 即得A HS =.3.3分块矩阵在相似问题中的应用众所周知,若,A B 为n 阶矩阵,如果存在一个n 阶非奇异矩阵存在,使得1P AP B -=成立,则称矩阵A 与B 相似.但如果,A B 的阶较高,在证明的过程中找到一个n 阶非奇异矩阵变得非常困难,而分块矩阵通过证明矩阵中小矩阵的相似达到证明大矩阵相似的目的,为相似矩阵的证明提供了一种新的思路[7].例4 如果方阵~A C ,方阵~B D ,则00~00A C B D ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭.证明 因方阵~A C ,方阵~B D ,则11110000000000000000E A X E A XX X Y B E Y B Y E Y ----⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭11000CX AX D Y BY --⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ 而1111111000000000000E E XE X X Y Y E Y E E -------⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭, 00~00A C B D ⎛⎫⎛⎫∴ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭. 4分块矩阵在计算方面的应用4.1分块矩阵在行列式计算方面的应用在线性代数中,分块矩阵是一个重要的概念,它可以使矩阵的表示简单明了,使矩阵的运算得以简化,还可以利用分块矩阵来解决行列式的计算问题.事实上,利用分块矩阵来计算行列式时常会使行列式的计算变得简单,并能收到意想不到的效果.本节将给出利用分块矩阵计算行列式的几种方法.定理3[2] 设矩阵12*s A A H A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭或12*s A A H A ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭其中12,,,s A A A 均为方阵,则12s H A A A =.定理4[2] 设,A B 分别为m 与n 阶方阵.则: (1)当A 可逆时,有1A D A B CA D CB-=⋅-;(2)当B 可逆时,有1A D A DB C B CB-=-⋅.推论5 设,,,A B C D 分别是,,,m n n m m n ⨯⨯矩阵,则 (1)m E D B CD CB=-;(2)nA D A DC C E =-;(3)m m mE D E DC CE =-.证明 只需要在定理4的(1)中令m A E =,即可证得;在(2)令n B E =,即可证得;在(3)中令,m m A E B E ==,即可证得.例5 求2n 阶方阵()0a b a bH a b ab a ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=≠⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭的行列式. 解 令,a b A B a b ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪==⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,则A B H B A ⎛⎫= ⎪⎝⎭,又0a ≠则0,A A ≠可逆,由定理4(1)可知1H A A BA B -=-,而12112a a b A BA B a a b ---⎛⎫-⎪-=⎪ ⎪-⎝⎭,由此可得()()()1121222,nnnnA BAB a a bH a a a bab----=-=-=-.例6 计算下列行列式(1)()012111100100,0,1,2,,1i na a a a i n a ≠=;(2)1231231000010000100001n na a a ab b b b c.解 (1)设A D H C B=,其中()0A a =,12n a a B a ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,()1,1,,1TC =,()1,1,,1D =,因为0,1,2,,i a i n ≠=,所以B 是可逆矩阵,则1011ni i A DB C a a -=⎛⎫-=- ⎪⎝⎭∑,从而由定理4中的(2)得112011nn i i A D H A DB C B a a a a CBa -=⎛⎫==-⋅=- ⎪⎝⎭∑. (2)设n E DH C B=,其中()()()1212,,,,,,,,Tn n B c C b b b D a a a ===.由于()()12121,,,,,,nTn n j i i CD b b b a a a a b ===∑,从推论5知1nn j i i E D H B CD c a b CB===-=-∑.行列式的计算是线性代数中的一个重要内容,利用分块矩阵,求解行列式时应具体问题具体对待,从而简化行列式的计算过程,达到快速解决问题的目的. 4.2分块矩阵在求逆矩阵方面的应用求分块矩阵的逆矩阵可以用伴随矩阵或初等变换的方法来解决,而此类方法对阶数较高的矩阵运算量比较大,对某些矩阵可以适当分块后再进行运算,可以起到事半功倍的作用.定理5[8]设A B H C D ⎛⎫= ⎪⎝⎭是一个四分块矩阵,其中B 为r 阶方阵,当B 与()1C DB A --都是可逆矩阵时,则H 是可逆矩阵,且()()()()11111111111111C DB A DB C DB A H B B A C DB A DB B A C DB A --------------⎛⎫--- ⎪= ⎪ ⎪+---⎝⎭,特别地 (1)当0,0A D ==,B 与C 都可逆时,有11100C HB---⎛⎫= ⎪⎝⎭;(2)当0,0A D =≠,B 与C 都可逆时,有111110C DB C HB -----⎛⎫-= ⎪⎝⎭; (3)当0,0A D ≠=,B 与C 都可逆时,有111110C HBB AC -----⎛⎫= ⎪-⎝⎭. 定理6[8] 设A B G CD ⎛⎫= ⎪⎝⎭是一个四分块矩阵,其中A •为r 阶矩阵,D 为k 阶矩阵,当A 与()1D CA B --都是可逆矩阵时,则G 是可逆矩阵,且()()()()11111111111111A AB D CA B CA A B D CA B G D CA B CA D CA B --------------⎛⎫+--- ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭,特别地 (1)当0,0B C ==,A •与D 都是可逆时,有11100A G D ---⎛⎫=⎪⎝⎭; (2)当0,0B C ≠=,A •与D 都是可逆时,有111110A A BD G D -----⎛⎫-= ⎪⎝⎭; (3)当0,0B C =≠,A •与D 都是可逆时,有111110A G D CAD -----⎛⎫= ⎪-⎝⎭. 例7 求矩阵3521214335400000200003400H ⎛⎫⎪⎪⎪= ⎪⎪ ⎪⎝⎭的逆矩阵.解 令4000035212,,020,001433503400A B C D ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪==== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,则原矩阵A B H C D ⎛⎫= ⎪⎝⎭,由定理5中(3)知111110C HBB AC -----⎛⎫= ⎪-⎝⎭. 先求出矩阵,B C 的逆矩阵,从而得到111004521,0031231084B C --⎛⎫ ⎪⎪-⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪-⎝⎭⎪ ⎪- ⎪⎝⎭, 则111111000041000023100084135271435331284C H BB AC -----⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎛⎫ ⎪==- ⎪⎪-⎝⎭ ⎪ ⎪----- ⎪⎪- ⎪⎝⎭.注:在用分块矩阵求逆矩阵时,常常针对几种特殊的情形,对一般矩阵而言,此种方法并没有多大的实用价值!相比较而言,初等变换更具优势.这启示我们要具体问题具体分析,培养求简的数学精神和实事求是的科学态度. 4.3分块矩阵在求解矩阵方程方面的应用设矩阵方程形如AXB C =,其中,A B 分别为,m n 阶可逆矩阵,求X .我们容易知道解为:11X A CB --=,对此我们需要先求得11,A B --,再求得11A CB --.有时这样计算比较复杂,对此我们需要一个简便的方法[9].由于AXB C =,同时取行列式可得AXB C =,即0C AXB -=,对此我们可以用分块矩阵的方法构建一个行列式,可得100000CAX BX -=•,其对应的矩阵为10000C A X B X -⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭•,经过广义的初等变换可得 111100000m m n nA CB E X E X X E X E X ----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,即11X A CB --= 但此方法仍比较繁琐,对此我们需要对此进行简化,由初等变换我们知道矩阵10000C A X B X -⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭中的第二行和第二列以及1X -都对初等变换没有作用,可以说是多余的,去掉第二行和第二列,1X -的位置用0代替,这样我们得到了一个新的矩阵0CA B ⎛⎫⎪⎝⎭,在经过一系列初等变换得到110m nA CB E E --⎛⎫⎪⎝⎭,即:0m nX E E ⎛⎫⎪⎝⎭.由此我们就可以通过构造分块矩阵然后通过初等变换求得X .例8 求解满足条件的X .1112315110141432115X --⎛⎫⎛⎫-⎛⎫ ⎪ ⎪=- ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭.解 构造分块矩阵得:2311114110153211500014000--⎛⎫⎪- ⎪ ⎪-⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭620100516010********00014000-⎛⎫⎪- ⎪⎪−−−−−→-⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭一系列初等变换−−−−−→一系列初等变换410100490103120011000001000--⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,故41049312X --⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭. 4.4分块矩阵在求解非齐次线性方程组中的应用定理7 [10] 如果A 是一个n 阶非奇异矩阵()(),,1,2,,ij A a i j n ==,将A 进行分块,11122122AA A A A ⎛⎫= ⎪⎝⎭其中11122122,,,A A A A 分别是,,,k k k m m k m m ⨯⨯⨯⨯矩阵,若22A 是非奇异方阵,那么一定存在一个上三角分块矩阵112220km I A A M I -⎛⎫-=⎪⎝⎭,使得21220C MA A A ⎛⎫= ⎪⎝⎭,其中111122221C A A A A -=-,且C 是非奇异阵. 对于该结论用来解决n 个方程的非齐次线性议程组是比较方便的.设非齐次线性方程组为11112211211222221122+++n 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 ++=⎧⎪++=⎪⎨⎪⎪++=⎩,该方程组可写成矩阵方程AX B =.其中A 为系数矩阵,11,n n x b X B x b ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,若0A ≠,则该方程组有唯一定解.现将矩阵A 分块,11122122AA A A A ⎛⎫= ⎪⎝⎭,并注意使220A ≠,同时将X 及B 进行分块,令1122,X B X B X B ⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,1B 行数等于1112,A A 行数,2B 行数等于2122,A A 行数,则矩阵的方程可改成111211212222A A X B A A X B ⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,两边同时左乘上三角分块矩11222km I A A M I -⎛⎫-= ⎪⎝⎭,有11112222122220C X B A A A A X B -⎛⎫-⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,其中111122221C A A A A -=-,且C 是非奇异阵.从而得到矩阵方程组11112222112222CX B A A A X A X B -⎧=-⎨+=⎩,解方程组可知12X X X ⎛⎫= ⎪⎝⎭.例9 求解方程组1234512345123451234512345224123428323434222233x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x +-+-=-⎧⎪-+-+=⎪⎪+-+-=⎨⎪+++-=-⎪⎪--+-=-⎩.解 将方程写成矩阵方程并进行分块,从而得到:111211212222AA XB A A X B ⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,这里,1112,21A ⎛⎫= ⎪-⎝⎭ 12241342A --⎛⎫= ⎪-⎝⎭2131,4311A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭22121,422123A --⎛⎫⎪= ⎪⎪--⎝⎭. 首先求出22A 的逆矩阵12211325101112101011022A -⎛⎫- ⎪ ⎪⎪=- ⎪ ⎪ ⎪- ⎪⎝⎭,则11222510225132510A A -⎛⎫- ⎪-= ⎪ ⎪- ⎪⎝⎭,在方程AX B =两端同时乘以112220km IA A M I -⎛⎫-= ⎪⎝⎭,从而得到12345610001042684000555311213434222111233x x x x x ---⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪-- ⎪⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭----⎝⎭⎝⎭,解矩阵方程可得12414x x ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭,3454713x x x -⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 则所求方程组的解为123454144713x x x x x ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪- ⎪ ⎪⎪ ⎪=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭.结束语本文主要是对分块矩阵在计算和证明中的应用,通过概念的介绍以及实例的说明,让人对分块矩阵这一工具的实用价值有所认识和了解,它既是一种解题的方法又是一种技巧.但它的应用并不仅仅是所举的几个方面,它还有更宽广的应用还有待于我们去深入的研究与探索.参考文献[1]张禾瑞,郝炳新.高等代数(第四版)[M].北京:人民教育出版社,1995:199-208.[2]北京大学数学系几何与代数教研室代数小组.高等代数[M].北京:人民教育出版社,1978:91-99,177-181.[3]林谨瑜.分块矩阵的若干性质及其应用[J].广东广播电视大学学报,2006,(02):109-112.[4]王秀芳.分块矩阵的应用讨论[J].连云港师范高等专科学校学报,2008,(09):97-99.[5]杨子胥.用分块矩阵证明秩的一些性质[J].数学通报,1985,(03):74-76.[6]张锦来.分块矩阵及其应用[J].湖州师范学院学报,2008,(02):116-118.[7]祁秋菊.分块矩阵的相关应用[J].高校理科研究,2008,(03):26-27.[8]徐天保.分块矩阵的应用[J].安庆师范学院学报,2010,(05):106-109.[9]刘红超.分块矩阵在两类矩阵问题中的应用[J].株洲师范高等专科学校学报,2005,(10):37-41.[10]胡景明.分块矩阵在求高阶行列式中的应用[J].河北工程技术高等专科学校学报,2004,(04):50-53.。
【文献综述】分块矩阵的性质及其应用
用中还是会遇到很多问题, 在实际生活中, 我们的很多问题可以用矩阵抽象出来, 但这些矩阵
一般都是高阶矩阵, 行数和列数都是一个相当大的数字, 因此我们在计算和证明这些矩阵时
会遇到很烦琐的任务. 这时我们得有一个新的矩阵处理工具, 来使这些问题得到更好的解决!
在文献[3]中给出了分块矩阵定义: 把一个 m n 矩阵 A , 在行的方向分成 s 块, 在列的方
向分成 t 块, 称为 A 的 s t 分块矩阵, 记作 A Akl st , 其中 Akl , k 1, 2,, s ,
l 1, 2,, t 称为 A 的子块, 它们是各种类型的小矩阵.
A
=
I3 0
A1
A2
并称它是 A 的一个 2 2 分块矩阵, 其中的每一个小矩阵称为 A 的一个子块. 常用的矩阵分块
方法, 除了上例中的 4 块矩阵, 矩阵的分块还有以下几种常用的分法:
(1) 按行分块
a11 a12 ... a1n A1
A
a12Βιβλιοθήκη ...a22 ...
... ...
| M || BC | | CA1B | .
文献[5-12]中还提到了有关分块矩阵的一些用法, 比如用分块矩阵证明有关矩阵乘积的
秩的定理: 矩阵乘积的秩不超过其因子的秩, 即 r( AB) r( A), 且 r( AB) r(B), 或者表示成
r( AB) min{r( A), r(B)}, 其中 r( A) 表示矩阵 A 的秩. 还可以利用分块矩阵求矩阵的行列
AD
式问题, 比如利用分块矩阵求高阶行列式
: 设 A, C 都是 n 阶矩阵, 其中| A | 0 , 并且
分块矩阵的应用论文
又 , 都可逆,
所以 ,
而
又 ,
所以 .
2.5用分块矩阵求逆矩阵的问题
分块矩阵是高等代数中的一个重要的工具,在求解高阶矩阵问题中的应用尤为广泛.求矩阵的逆矩阵可以用伴随矩阵或初等变换的方法来解决,而此类方法对于级数较高的矩阵运算量较大,对某些矩阵可以适当分块后再进行运算,可起到事半功倍的作用.
[16]刘力.分块矩阵在证明矩阵秩的性质上的应用[J].沧州师范专科学校学报,2006,22(4):40-41.
[17]李玉梅.分块矩阵的几个重要应用[J].怀化师专学报,2000,19(4):77-78.
综上所述,结论成立.
小结
本文通过例题对分块矩阵在证明和计算中两方面的应用进行了总结分析,在证明方面涉及了矩阵秩的相关问题和矩阵列行向量线性相关性问题,在证明线性相关问题上,利用分块矩阵的解可以很清晰动的描述线性方程组的解和相关内容,对一些具体的解与矩阵行列相关性之间的关系做出了总结;在分块矩阵计算方面我们主要解决了求逆矩阵与高级行列式的问题.通过本文的叙述充分体现了分块矩阵在代数计算和证明方面的优越,也给出了分块矩阵在线性代数中所具有的重要地位,当然在分块矩阵的应用的叙述中,本文并不是对所有的证明和计算都进行讨论,所以在应用的完整性上有待改进,并可以继续进行探讨和研究.
[5]祁秋菊.分块矩阵的相关应用[J].科技信息,2009:1-4.
[6]孔庆兰.分块矩阵的应用[J].枣庄学院报,2006(5):24-25.
[7]王秀芳.分块矩阵的应用讨论[J].连云港师范高等专科学校学报,2008(3):98-99.
[8]严坤妹.分块矩阵的应用[J].福建广播电视大学学报,2006(59):71-73.
计算结果得 .
分块矩阵的初等变换及其应用[含论文、综述、开题-可编辑]
设计(20 届)分块矩阵的初等变换及其应用所在学院专业班级信息与计算科学学生姓名学号指导教师职称完成日期年月摘要:本文介绍了矩阵,分块矩阵的一些基本概念,同时也介绍了分块矩阵的初等变换,分块矩阵的初等变换在一些问题中的相关应用,如利用分块矩阵的初等变换计算矩阵的行列式,求矩阵的逆,在秩问题中的应用,在相似问题中的应用以及在其他方面的应用,用22分块矩阵的初等变换证明实对称矩阵的正定性。
并根据各种的应用给出了大量的例题,充分体现了分块矩阵的初等变换在代数学中所具有一定的优越性。
关键词:分块矩阵;初等变换;行列式;矩阵的逆;应用Elementary block matrix transform and its applicationAbstract:This article introduces some basic concepts of the matrix and partitioned matrix,also introduces the elementary transformation of partitioned matrix and the related application in some problems. For example, using the elementary transformation of partitioned matrix to compute matrix's determinant or get the inverse of a matrix. Also it introduces the application of partitioned matrix in some rank problems, similar problems and other problems, using the 22elementary transformation of partitioned matrix to prove the definiteness of symmetric matrix. According to different kinds of application, it lists a lot of examples, which fully indicate the superiority of partitioned matrix's elementary transformation in algebra.Key words:partitioned matrices; elementary transformation; determinant; the inverse of a matrix; Application目录1 绪论 (1)1.1问题的背景 (1)1.2问题的意义 (1)2 矩阵的介绍 (2)2.1矩阵的概念 (2)2.2矩阵的运算 (4)2.3矩阵的行列式与秩 (6)2.4矩阵的逆 (8)2.5初等矩阵 (8)3 分块矩阵的介绍 (10)3.1分块矩阵的定义 (10)3.2分块矩阵的分类 (10)3.3分块矩阵的运算 (11)3.4分块矩阵的初等变换和分块初等阵 (12)3.5分块方阵的行列式 (15)4 分块矩阵初等变换的相关应用 (18)4.1利用分块矩阵的初等变换计算行列式 (18)4.2利用分块矩阵的初等变换求矩阵的逆 (20)4.3分块矩阵的初等变换在秩问题中的应用 (23)分块矩阵的初等变换证明实对称矩阵的正定性 (25)4.4用224.5分块矩阵的初等变换在相似问题中的应用 (26)结论 (27)致谢 (28)参考文献 (29)1 绪论1.1 问题的背景在数学上,矩阵是指纵横排列的二维数据表格,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。
浅谈分块矩阵的应用毕业论文
长沙学院CHANGSHA UNIVERSITY毕业设计(论文)资料设计(论文)题目:浅谈分块矩阵的应用系部:信息与计算科学系专业:数学与应用数学学生姓名:班级:指导教师:最终评定成绩毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了意。
作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部容。
作者签名:日期:目录第一部分毕业论文一、毕业论文第二部分外文资料翻译一、外文资料原文二、外文资料翻译第三部分过程管理资料一、毕业设计(论文)课题任务书二、本科毕业设计(论文)开题报告三、本科毕业设计(论文)中期报告四、毕业设计(论文)指导教师评阅表五、毕业设计(论文)评阅教师评阅表六、毕业设计(论文)答辩评审表2009届本科生毕业论文资料第一部分毕业论文(2009届)本科生毕业论文浅谈分块矩阵的应用系部:信息与计算科学系专业:数学与应用数学学生姓名:涛班级:一班学号 2005031110 指导教师:兰艳职称副教授最终评定成绩2009年5月学院本科生毕业论文浅谈分块矩阵的应用系(部):信息与计算科学系专业:数学与应用数学学号:2005031110 学生:涛指导教师:兰艳副教授2009年5月摘要分块矩阵可以用来降低较高级数的矩阵级数,使矩阵的结构更清晰明朗,从而使一些矩阵的相关计算简单化,而且还可以用于证明一些与矩阵有关的问题. 本文重点就分块矩阵应用于矩阵的秩和一些相关矩阵方面的证明问题,以及求逆矩阵和方阵行列式的计算问题上进行了分析,通过引用了大量的实例说明了对矩阵进行适当分块可以使高等代数中的许多计算与证明问题迎刃而解,所以分块矩阵作为高等代数中的一个重要概念,我们需要透彻的了解分块矩阵并能很好学会在何时应用矩阵分块,从而研究它的性质及应用是非常必要的。
[数学]数学与应用数学本科毕业分块矩阵应用.docx
本科毕业论文论文题目:分块矩阵的应用学生姓名:学号:专业:数学与应用数学指导教师:学院:年月日毕业论文(设计)内容介绍论文(设计)分块矩阵的应用题目选题时间论文(设计)完成时间字数关键词分块矩阵,行列式,矩阵的秩,逆矩阵,特征值论文(设计)题目的来源、理论和实践意义:题目来源和理论:论文(设计)的主要内容及创新点:主要内容:创新点:附:论文(设计)本人签名:年月日目录摘要 . (1)Abstract. (1)引言 . (2)1. 分块矩阵的定义及相关运算性质 . (3)1.1分块矩阵的定义 . (3)1.2分块矩阵的相关运算性质 . (3)1.2.1加法 (3)1.2.2数乘 (3)1.2.3乘法 (3)1.2.4转置 (3)1.2.5分块矩阵的初等变换 (3)2.分块矩阵的应用 . (4)2.1用分块矩阵解决行列式的问题 . (4)2.2分块矩阵在解线性方程组的应用 (7)2.3分块矩阵在相似问题中的应用 . (9)2.4用分块矩阵证明矩阵秩的问题 . (9)2.5用分块矩阵求逆矩阵的问题 (11)2.6分块矩阵在矩阵的特征值问题中的应用 (13)结论 . (16)参考文献 . (17)分块矩阵的应用摘要:矩阵论是代数学中一个重要组成部分和主要研究对象,在线性代数中占有非常重要的地位。
分块矩阵可以用来降低较高级数的矩阵级数,使矩阵的结构更清晰明朗,从而使矩阵的相关计算简单化,而且还可以用于证明一些与矩阵有关的问题。
本文将分块矩阵运用于行列式运算、解线性方程组、求逆矩阵的问题以及特征值的问题的求解,还包括有关矩阵秩的证明和矩阵相似问题。
关键词:分块矩阵;行列式;矩阵的秩;逆矩阵;特征值.Applications of Block MatrixAbstract: The matrix theory is not only a significant part of algebra, but also a subject which is worth studying, also it plays an important role in linear algebra. We can use block matrix to reduce the higher matrix to a lower rank so as to make the structure of matrix much clearerand simplify the related calculation, what , it can’besmoreused for proving some problems which are related to matrix. This article will use block matrix as a tool to solve those problems which are about determinant calculation, linear equation, inverse matrix and eigenvalue. Meanwhile ,the author will try to prove the matrix rand and the similarity to matrix.Keywords: block matrix; determinant; inverse matrix ; eigenvalue.引言矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常见于很多学科中,如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等,在实际生活中,很多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛格表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的预算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算和证明中会是很烦琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解释,矩阵分块的思想由此产生.矩阵分块 , 就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的。
分块矩阵的简单应用综述
分块矩阵的简单应用摘要矩阵是高等代数中的一个重要概念,也是高等数学很多分支研究问题的工具。
而把一个比较大的矩阵分成若干子块,构成分块矩阵是处理矩阵问题的重要技巧。
分块矩阵思想来源于对矩阵运算复杂度及存储空间的考虑。
特别当矩阵太大不适合存储在计算机内存中的时候,通过分块矩阵允许计算机每次只处理存储在内存中几个子矩阵,支持向量传输结构的向量计算机能够更加高效地运行支持分块矩阵的矩阵算法。
分块矩阵可以降低矩阵的阶数,使矩阵更加条理清晰,使得矩阵的相关运算简单化,并使矩阵证明方面的相关问题得以便捷的解决。
本文重点就分块矩阵的定义、分块方法、基本运算,行列式和求逆矩阵的计算,以及关于矩阵的秩的方面的证明问题进行了分析。
使用了大量的例题说明了分块矩阵的技巧可以使高等代数中的很多计算与证明问题简单化。
所以了解分析并掌握分块矩阵的性质与应用及相关的技巧是非常必要的。
关键词:矩阵;分块矩阵;子矩阵The Sample Application Of Block MatrixABSTRACTMatrix is an important concept in high algebra, but also an instrument for research of many filiation in high algebra. And the means of dividing a large-scale matrix up into some small one is a main skill to resolve the question of matrix. The idea of partitioned matrix comes of the advisement to the complexity of matrix's calculate and the unit of space.Especially,when the matrix is too large to save in the EMS memory, the computer which support the network management vector transport can take order with the partitioned matrix algorithm in high efficiency, with the partitioned matrix permit the computer only deal with the submatrix that store in the EMS memory every time.Theory about block matrix could be used to decline high order matrix and make it clearer and easier to calculate and prove some problems about matrix. This paper focuses on the problems of the concept of block matrix, and the numeration of square matrixand the proof of matrix. It shows the convenience of the block matrix in the problems of matrix and high algebra by making use of a number of examples. It is necessary that we must learn and analyse and grasp the skill of block matrix which is an important concept in high algebra.Keywords:matrix;block matrix ;submatrix目录目录....................................................................................................... I II1. 绪论 (1)2. 分块矩阵的基本概念 (4)2.1 定义 (4)2.2 分块矩阵的运算 (4)2.2.1加法与数量乘法运算 (4)2.2.2乘法运算 (5)2.2.3转置运算 (5)2.3分块矩阵的初等变换 (6)2.3.1定义 (6)2.3.2运算 (6)3. 分块矩阵在计算方面的应用 (10)3.1 行列式计算 (10)3.1.1 引理 (10)3.1.2 定理及几条推论 (10)3.2 求逆矩阵 (15)3.2.1 块对角矩阵 (15)3.2.2 一般的非奇异矩阵的逆矩阵 (17)3.3解线性方程组 (20)3.3.1齐次线性方程组 (20)3.3.2非齐次线性方程组 (22)4. 分块矩阵在证明方面的应用 (24)4.1有关矩阵的秩的证明 (24)结论 (27)致谢 (28)参考文献 (29)1. 绪论矩阵(Matrix )本意是控制中心的母体、孕育生命的地方。
分块矩阵的若干性质及其应用
分类号密级U D C 编号本科毕业论文(设计)题目分块矩阵的若干性质及其应用学院数学与经济学院专业名称应用统计学年级 2013级学生姓名刘欣2017 年 4 月文献综述一、概述矩阵是数学中的一个重要的基本概念,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具。
分块矩阵是矩阵的一种特殊形式,对于一些高阶矩阵,形式表达上就比较抽象,运算上就更为繁杂,然而通过矩阵分块的方法达到降阶的目的。
分块矩阵的若干性质及其应用是一个应用型的课题,是通过对分块矩阵的若干性质的掌握并应用于现实生活上的实际问题,它的应用范围非常广,远远不止于本文所列出的这几个方面,还有更广阔的应用有待于我们更加深入地去研究与探索。
二、正文通过阅读居余马著作的《线性代数》一书中了解到,“矩阵”这个词是由西尔维斯特首先使用的,他是为了将数字的矩形阵列区别于行列式而发明了这个术语。
而实际上,矩阵这个课题在诞生之前就已经发展的很好了。
但是追根溯源,矩阵最早是出现在我国的《九章算术》中,在《九章算术》方程一章中,就提出了解线性方程各项系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状,随后移动,就可以求出这个方程。
从行列式的大量工作中明显的表现出来,为了很多目的,不管行列式的值是否与问题有关,方阵本身都可以研究和使用,矩阵的许多基本性质也是在行列式的发展中建立起来的。
现阶段,分块矩阵的性质及其应用在各个方面都起着至关重要的作用,分块矩阵的应用非常广泛和深刻,特别是在高等代数和线性代数中的应用更加广阔,例如在计算行列式以及矩阵的秩等方面,都有着很重要的应用。
但国内一些专家对其研究主要还是在证明和计算方面。
林瑾瑜在《分块矩阵的若干性质及其在行列式计算中的应用》中,从行列式计算中的经常用到的性质出发,推导出分块矩阵的若干性质,并举例说明这些性质在行列式计算和证明问题中的应用。
蔡铭晶在《例说分块矩阵的应用》中论述了分块矩阵的概念,举例说明和分析了分块矩阵在线性代数中的应用,包括利用分块矩阵求逆矩阵、求高阶行列式、证明矩阵的秩、解决矩阵的特征值计算和有关矩阵证明等问题中的应用。
分块矩阵的应用研究报告
1引言在数学名词中,矩阵(英文名Matrix )是用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据.这个定义很好的解释了Matrix 代码是制造世界的数学逻辑基础.数学上,矩阵就是方程组的系数及常数所构成的方阵.把它用在解线性方程组上既方便,又直观.例如对于方程组111122223333(1.1)(1.2)(1.3)a xb yc zd a x b y c z d a x b y c z d ++=++=++= 我们可以构成一个矩阵111122223333(1.4)a b c d a b c d a b c d ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦因为这些数字是有规则的排列在一起,形状像矩形,所以数学家们称之为矩阵,通过矩阵的变化,就可以得出方程组的解来.数学上,一个*m n 矩阵乃一个m 行n 列的矩形阵列.矩阵由数组成,或更一般的,由某环中元素组成.矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常用于很多学科中.如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等.在实际生活中有许多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛况表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算的证明中则会是一个很繁琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解决,矩阵分块的思想由此产生,对级数较高矩阵的处理是矩阵的相关内容中重要的一部分,分块矩阵形象的揭示了一个复杂或是特殊矩阵的内部本质结构.本文即是通过查阅相关文献和学习相关知识后总结并探讨分块矩阵在各方面的应用,以计算和证明两大方面为主.在已有的相关文件中,分块矩阵的一些应用如下:(1)从行列式的性质出发,推导出分块矩阵的若干性质,并举例说明这些性质在行列式计算和证明中的应用.(2)分块矩阵在线性代数中是一个基本工具,研究许多问题都需要它.借助分块矩阵的初等变换可以发现分块矩阵在计算行列式、求逆矩阵及矩阵秩方面的应用.如:设A B M C D ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦是一个四分块n 阶矩阵,其中A 、B 、C 、D 分别是,r r ⨯(),r n r ⨯-(),n r r -⨯()n r -⨯()n r -阶矩阵,若A 可逆,可证M =AD - 1CA B -,另若D 可逆,则可证得1M D BD C -=-.(3)通过绪论证明矩阵的分块在高等代数中的应用,包括用分块矩阵证明矩阵乘积的秩的定理问题,用分块矩阵求逆矩阵问题,用分块矩阵求矩阵行列式的问题,用分块矩阵求矩阵的秩的问题,利用分块矩阵证明一个矩阵是零矩阵的问题. 如用分块矩阵证明矩阵乘积的秩的定理:已知矩阵秩()AB ≤秩()A ,且秩()AB ≤秩()B 可证得秩()AB ≤ {}min (),()r A r B .(4)利用分块矩阵求高阶行列式.如设A 、C 都是n 阶矩阵,其中0A ≠,并且AC CA =,则可求得A B AD BC CD.(5)给出利用分块矩阵计算行列式A D H CB=的方法,可分几个方面讨论,当矩阵A 或B 可逆时;当矩阵A =B ,C =D 时;当A 与C 或C 与B 可交换时;当矩阵H 被分成两个特殊矩阵的和时,行列式的计算.(6)分块矩阵有非常广泛的应用,特别利用分块矩阵证明矩阵秩的性质显得非常简洁,而且方法也比较统一,有其独特的优越性.本文将通过对分块矩阵性质的研究,比较系统的总结讨论分块矩阵在计算与证明方面的应用,从而确认分块矩阵为处理很多代数问题可以带来很大的便利.2 分块矩阵及其性质2.1 分块矩阵2.1.1【5】【6】分块矩阵的定义用纵线与横线将矩阵A 划分成若干较小的矩阵:111212122212t t s s st A A A A A A A A A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (2.1) 其中每个小矩阵 (1,2,,;1,2,,)ij A i s j t ==叫做A 的一个子块;分成子块的矩阵叫做分块矩阵.2.1.2【5】【6】分块矩阵的运算规则1(1)()()()(2)()()(3)()()(),(1,2,,;1,2,,)(4)()()ij st ij st ij ij st T T ij st ji tstij st ij tp ij sp ij ik kj k ij st ij stA B A B A A A B C C A B i s j t k A k A =±=±======∑在用规则(1)时,A 与B 的分块方法须完全相同;用性质(3)时,A 的列的分法与B 的行的分法须相同.2.2分块矩阵的性质及其推论在行列式计算中,我们经常用到下面三条性质: (1)若行列式中某行有公因子,则可提到行列式号外面;(2)把行列式中的某行乘上某一个非零数,加到另一行中去,其值不变; (3)把行列式的某两行互换位置,其值变号.利用矩阵的分块,我们可以把行列式的三条性质在分块矩阵中进行推广. 性质1【2】 设方阵A 是由如下分块矩阵组成123123123A A A A B B B C C C ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦(2.2) 其中123123123,,,,,,,,A A A B B B C C C 都是s t ⨯矩阵,又M 是任一s 级方阵,对于矩阵123123123A A A B MB MB MB C C C ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦(2.3) 则B M A =.证明:设s E 为s 级单位矩阵,则12312312300000000000sss s E A A A E B M B B B M A E C C C E ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦于是 0000ssE B M A M A E == 性质2【2】 设矩阵A 是由如下分块矩阵组成123123123A A A A B B B C C C ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦(2.4) 其中123123123,,,,,,,,A A A B B B C C C 都是s t ⨯矩阵,又M 是任一s 级方阵,对于矩阵123112233123A A A D B MC B MC B MC C C C ⎡⎤⎢⎥=+++⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (2.5)则A D =证明:由123123123000ss s E A A A E M B B B E C C C ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦= 123112233123A A A B MCB MC B MC C C C ⎡⎤⎢⎥+++⎢⎥⎢⎥⎣⎦其中s E 为s 级单位矩阵,对上式两边同时取行列式得A D =性质3【2】 设方阵A 和B 写成如下的形式:123123123A A A A B B B C C C ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,123123123B B B B A A A C C C ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦其中123123123,,,,,,,,A A A B B B C C C 都是s t ⨯矩阵,则:B =A ,当s 为偶数时;B =-A ,当s 为奇数时.证明:A 可由B 中的123,,,B B B 与123,,A A A 相应的两行对换而得到,而对换行列式得两行,行列式反号,故当s 为偶数时B =A ,当s 为奇数时B =-A 可以证明,对于一般分块矩阵也具有类似的性质.同时,这些性质不仅对行成立,对列也同时成立.推论1 设,A B 都是n 阶方阵,则有AB A B = (2.6)证明:作2n 阶行列式0AB A C E=由拉普拉斯展开定理得C AB E AB ==. 又由性质2并应用于列的情况,有000AB A AB AB A AA B EEBEB E-===--推论2 设,A B 都是n 阶方阵,则有A B A B A B BA=+- (2.7)证明:根据性质2并应用于列的情况,有A B A B B A B B A B A B BAB A AA B++===+-+-下面举例说明这些性质在行列式计算和证明中的应用. 例 1 计算2n 阶行列式00000000000000000000000a b a b a b D b a b a b a =解:令A=000000000000a a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ B=000000000000b b b⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦0000000000000a b a b a b ab A BD A B A B B Ab a b a b a b a--==+-=--()()n n a b a b =+-.推论3 设A 、B 、C 、D 都是n 阶方阵,其中0A ≠,并且AC CA =,则有A B AD CB C D=- (2.8)证明: 根据性质2.因为A 可逆,并注意到AC CA =,用1CA --乘矩阵A B C D ⎡⎤⎢⎥⎣⎦的第一行后加到第二行中去得10A B D CA B -⎡⎤⎢⎥-⎣⎦ 从而10A B A B CDD CA B-=-111A D CA B AD ACA B AD CAA B AD CB ---=-=--=-例 2 计算行列式4110320143422113=P解:设 A BP C D=其中31121023,,,24340114A B C D ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦. 由计算知100A =≠ 且AC CA =,所以61153518P AD CB =-==.把行列式的性质在分块矩阵中进行推广之后,我们又由这三个新的性质得到三个结论.设A 、B 、C 、D 都是n 阶方阵.则有AB A B = (2.6) A B A B A B BA=+- (2.7)A B AD CB C D=- (2.8)结论(2.6)告诉我们两个方阵的乘积的行列式等于这两个方阵行列式的乘积.结论(2.7)则说明,当一个行列式可以分解成四个级数相等的方阵A 、B 、B 、A 时(即A BB A),那么我们可以转化为求A B A B +-这样我们就把求2n 级的行列式转换成了求n 级的行列式.结论(2.8)同样也说明当一个行列式可以分成四个级数相等的方阵A 、B 、C 、D 时(即A B CD),我们可以转换为求AB CD -,同样将一个2n 级的行列式转换成了n 级的行列式,这样的处理能给我们的计算带来很大的方便.例题1和例题2就是很好的印证.但并不是任何矩阵都能做到这样,因此我们在解行列式计算题时应首先观察其特点.一但发现有以上行列式的特点,即可用之.3 分块矩阵在证明方面的应用3.1分块矩阵在矩阵的秩的相关证明中的应用3.1.1分块矩阵在矩阵乘积秩的证明中的应用定理1【11】【12】【15】秩(AB )≤秩(A ),且秩(AB )≤秩(B ),则秩(AB )≤min {秩(A ),秩(B )}证明:令1212,(,,...,),(,,...,)m s m n n s n s C A B A a a a C r r r ⨯⨯⨯===则1112121222121212(,,...,)(,,...,)s s s n n n ns b b b b bb r r r a a a b b b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦11112121212122221122n n n n s s s ns nr b a b a b a r b a b a b a r b a b a b a =+++=+++=+++12,,...,(1)s r r r ∴可由12,,...,n a a a (2)线性表示所以秩(1)≤秩(2),即秩(C )=秩(AB )≤秩(A ) 令1122,m n n n C B n βββ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦所以1111211221222212n n m m m mn n n a a a n aa a n a a a βββ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦即11111221221122221122n n n n m m m mn na a a a a a a a a ηβββηβββηβββ=+++=+++=+++12,,...,(3)m ηηη∴可由12,,...,(4)n βββ 线性表示所以秩(3)≤秩(4),即秩(C )=秩(AB )≤秩(B ) 也即秩(AB )≤min {秩(A ),秩(B )}定理2【11】【12】【15】设A ,B 都是n 阶矩阵,若AB =0则秩(A )+秩(B )≤n .证明:对B 分块如下:12()n B B B B =.由于AB =0,即12()0n AB AB AB =.即0(1,2,...,)i AB i n ==.说明B 的各列都是0AX =的解.从而 秩12()n B B B ≤基础解系=n -秩(A ).即秩(A )+秩(B )≤ n .3.1.2 分块矩阵在其他相关矩阵秩的证明上的应用例 3 设A ,B 都是n 阶矩阵,求证:秩(AB A B ++)≤秩(A )+秩(B ) 证明:因为0000A AB A B A AB A A B B B +++⎡⎤⎡⎤⎡⎤→→⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦所以0000E E A AB A B E B E A E B EE B -++--⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦因为 ,0E E E B E E E E ---⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 都可逆 . 所以秩0A AB A B B ++⎡⎤⎢⎥⎣⎦=秩00A B ⎡⎤⎢⎥⎣⎦而秩0A AB A B B ++⎡⎤⎢⎥⎣⎦≥秩[]AB A B ++且秩00A B ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=秩(A )+秩(B ). 所以秩(AB A B ++)≤秩(A )+秩(B ).例 4 设A 为n m ⨯矩阵,s A 是从A 中取s 行得到的矩阵,则 秩(s A )≥秩(A )+s m -.证明:不妨设s A 是A 的前s 行,而后m s -行构成的矩阵为B ,则00s s A A A B B ⎡⎤⎡⎤⎡⎤===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦.又显然有 秩(A B +)≤秩(A )+秩(B ).于是秩(A )≤秩0s A ⎡⎤⎢⎥⎣⎦+秩0B ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=秩(s A )+m s -.利用分块矩阵证明矩阵秩的问题,一般采用两种方法,一是利用已知矩阵作为元素来拼成高级的矩阵来证明,如例题1.另一种方法是将已知矩阵拆成低级数的矩阵来证明,如例题2.这两种方法在证明矩阵的秩的问题时都是很有效的,很大一部分相关矩阵秩的问题都可以用分块矩阵来证明.3.2 分块矩阵在线性相关性及矩阵的分解中的应用分块矩阵在线性相关性及矩阵的分解中有着广泛的应用,欲透彻掌握达到运用自如却非易事.其基础知识抽象,解题方法技巧性强,稍有不慎就会陷入困境.作为线性代数的一个重要内容和工具的矩阵,我们大家往往容易忽视它重要的一点——矩阵分块的作用,本节就谈谈它在线性相关性及矩阵的分解证明中的应用.3.2.1 关于矩阵列(行)向量线性相关性定理1【4】【8】【9】【10】 矩阵A 的列向量线性无关的充分必要条件是0AX =只有零解.证明:令12()k A A A A =,其中(1,2,...,)i A i k =是A 的列向量,且 11220(1,2,,)k k a A a A a A i k +++== .即 1212()0k k a a A A A a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,也即 120k a a A a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦. 若12,,,k A A A 线性无关,则有120,0k a a a AX =====只有零解,反之亦成立. 例5 矩阵B 列线性无关,BC A =.求证:C 列线性无关的充要条件是A 列线性无关.证明:充分性:使0,CX =即()0B AX =,记AX Y =,则0BY =,因为B 列无关,须0Y =,即0AX =,又A 列无关,须0X =,从而C 列无关.必要性:要使0AY =,两边左乘B ,则0BAY =,即0CY =,因为C 列无关,所以0Y =,从而A 列无关.3.2.2 矩阵的分解定理2【4】【8】【9】【10】 设(),nk A γγ=(1),,()()n k M N M N γγγγβγ∃==使A MN =;(2),,()()nk kk R S R S γγγ∃==使A RS =;(3),,()()nn nk R S R S γγγ∃==使A RS =.证明:,,0,0,nn kk P Q P Q ≠≠使110000.00nk I PAQ I A P Q γγ--⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎡⎤∴=⎢⎥⎣⎦(1)将1P -与1Q -作如下分块:11(,),k n N P M L Q H γγ--⎡⎤==⎢⎥⎣⎦ . 则0(,)00I N A M L MN H γ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦. (2)令10,00nn nn I P P γ-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦因为000000000nk nk kk I I I γγγ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦. 令1000nn nk I P P γ-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,1000kk kk I S Q γ-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦即得,A RS =. (3)因为10000,00000000nk kk nn nk I I I I S Q γγγγ-⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦, 即得,A RS =. 矩阵的列(行)向量相关与无关性的问题很显然都会涉及到利用矩阵分块,因为矩阵的列(行)都可以看作是矩阵的子块,对于处理矩阵的分解也是一样,在线性代数中还有很多问题都可类似的通过分块矩阵来解决.4 分块矩阵在计算方面的应用4.1 分块矩阵在求逆矩阵方面的应用定理1【16】【20】【21】 设A B P C D ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦是一个四分块方阵,其中B 为r 阶方阵,C 为k 阶方阵,当B 与1()C DB A --都是可逆矩阵时,则P 是可逆矩阵,并且11111111111111()()()()C DB A DB C DB A P B B A C DB A DB B A C DB A --------------⎡⎤---=⎢⎥+---⎣⎦ 特例 (1)当0,0,A D B ==与C 都可逆时,有.11100C P B ---⎡⎤=⎢⎥⎣⎦.(2)当0,0,A D B =≠与C 都可逆时,有111110C DB C P B -----⎡⎤-=⎢⎥⎣⎦. (3)当0,0,A D B ≠=与C 都可逆时,有111110C P B B AC -----⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦. 证明: 设P 可逆,且1X Y P Z W -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,其中Y 为k 阶方阵,Z 为r 阶的方阵.则应有1X Y A B P P E Z W C D -⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦. 即00k r E XA YC XB YD E ZA WC ZB WD ++⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥++⎣⎦⎣⎦. 于是得到下面的等式(4.1)0(4.2)0(4.3)(4.4)kr XA YC E XB YD ZA WC ZB WD E +=+=+=+= 因为B 可逆,用1B -右乘(4.2)式可得1X YDB -=-代入(4.1)式得11()Y C DB A --=-,则 111()X C DB A DB ---=--.用B 右乘(4.4)式可得 111()r Z E WD B B WDB ---=-=-.代入(4.3)式得111()W B A C DB A ---=-.则可得11111()Z B B A C DB A DB -----=+-.所以11111111111111()()()()X Y C DB A DB C DB A P Z W B B A C DB A DB B A C DB A --------------⎡⎤---⎡⎤=⎢⎥⎢⎥+---⎣⎦⎣⎦.定理2【16】【20】【21】 设A B Q C D ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦是一个四分块方阵,其中A 为r 阶方阵,D 为k 阶方阵,当A 与1()D CA B --都是可逆矩阵时,则Q 是可逆矩阵,并且111111*********()()()()A B A A B D CA B CA A B D CA B Q C D D CA B CA D CA B ---------------⎡⎤+---⎡⎤==⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦特例(1)当0,0,B C A ==与D 都可逆时,有11100A Q D ---⎡⎤=⎢⎥⎣⎦. (2)当0,0,C B A =≠与D 都可逆时,有111110A A BD Q D -----⎡⎤-=⎢⎥⎣⎦. (3)当0,0,C B A ≠=与D 都可逆时,有111110A Q D CA D -----⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦. 此结论可参考命题1.例6 设3741025901001000004000006M -⎡⎤⎢⎥---⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,求1M -. 解:令0010037410,,00,0402590100006A B C D -⎡⎤⎡⎤-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦. 则很容易求得1110057,01/4025001/6A D ---⎡⎤⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎢⎥-⎣⎦且111005741001/4025901001/6A BD ---⎡⎤-⎡⎤⎡⎤⎢⎥-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦⎢⎥-⎣⎦435/47/6191/21/2--⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦ 由命题2可得,1111157435/47/623191/21/20010000001/4000001/6A A BD M D -------⎡⎤⎢⎥---⎢⎥⎡⎤-⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥-⎣⎦例 7 求矩阵0001200035400000200003400M ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦的逆矩阵. 解:设4000000012,,020,000003503400A B C D ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦则111/40052,01/203103/81/4B C --⎡⎤-⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎢⎥-⎣⎦. 由命题1可得:111001/4100001/2000003/81/405200031000C M B ---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦. 本节主要讲述了欲求一个矩阵的逆矩阵,现将该矩阵分成四小块,,,A B C D 再根据该四小块的具体情况推导出了求这个矩阵的逆矩阵的公式.这里我们重点的区别,,,A B C D 中哪些可逆哪些不可逆,再具体运用.4.2 分块矩阵在行列式计算方面的应用在线性代数中,分块矩阵是一个十分重要的概念,它可以使矩阵的表示简单明了,使矩阵的运算得以简化.而且还可以利用分块矩阵解决某些行列式的计算问题.而事实上,利用分块矩阵方法计算行列式,时常会使行列式的计算变得简单,并能收到意想不到的效果.本节给出利用分块矩阵计算行列式的几种方法.4.2.1 矩阵A 或B 可逆时,行列式H 的计算定理1 ,A B 分别为m 与n 阶行列式.(1)当A 可逆时,有1A DA B CA D C B -=- (4.5)(2)当B 可逆时,有1A DA DBC B C B -=- (4.6)证明:(1)根据分块矩阵的乘法,有1100E A D A D CA E C B B CA D --⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦. 由引理知,两边取行列式即得(4.5).(2) 根据分块矩阵的乘法,有1100A D E DB A DB C C B E C B --⎡⎤⎡⎤--⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦两边取行列式即得(4.6).此命题可以用来解决一些级数较高的矩阵的求逆问题,但在利用命题(1)时,要特别注意条件有矩阵A 或B 可逆,否则此命题不适用, 下面给出此命题的应用.推论1【22】 设A 、B 、C 、D 分别是,,,m n m n n m ⨯⨯矩阵.证明mE D B CD CB =- (4.7) m AD A DC CE =- (4.8)证明:只需要在命题1的(4.5)中令m A E =,即得(4.7);在(4.6)中令 m B E =即得(4.8).推论2【22】 ,C D 分别是n m ⨯和m n ⨯矩阵.证明mn m n E D E CD E DC C E =-=- (4.9)证明:在推论1的(4.7)中,令m B E =,在(4.8)中,令m A E =,即得(4.9). 例 8 计算下面2n 阶行列式20(0)0n a dNa dH a c b N c b=≠解:令0,0,,a b c d A B C N D N a b c d ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦为n 阶矩阵.由于0a ≠,故A 为可逆方阵.又易知:11110b ca d b ca dB CA D b ca d ----⎡⎤-⎢⎥-⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦从而由命题1中(1)得:112()()n n n n A DH A B CA D a b ca d ab cd C B --==-=-=-.例9 计算行列式(1) 012111100100,(0,1,2,,)0100i n a a a a i n a ≠=;(2) 1231231000010000100001nn a a a a b b b b c解:(1)设A DQ C B =,其中120(),,(1,1,,1),(1,1,,1)0T n a a A a B C D a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥====⎢⎥⎢⎥⎣⎦.因为0,1,2,,i a i n ≠= 所以B 是可逆矩阵,又易知:1011/njiA DBC a a -=⎡⎤-=-⎢⎥⎣⎦∑.从而由命题1中的结论(4.2)得112011/nn iiA DA DBC B a a a a a C B -=⎡⎤=-=-⎢⎥⎣⎦∑.(2)设n E DQ C B =,其中 1212(),(,,,),(,,,)T n n B c C b b b D a a a ===.由于12121(,,,)(,,,)nT n n i i i CD b b b a a a a b ===∑,从而由推论1知,1nn i i i E DQ B CD c a b C B ===-=-∑.4.2.2 矩阵,A B C D ==时行列式H 的计算定理2【10】【22】【23】 ,A C 是两个n 阶方阵,则A CA C A C C A =+-证明:根据行列式的性质和定理,有0A CA C C A C CA C A C C A C A A A C ++===+-+-.例 10 计算行列式0000x y zx z yD y z x z y x = .解:这道题看似简单,但如果方法选择的不好,做起来并不轻松,这里设 0,0x y z A C x z y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,由命题2知2222()()()()()()A C y x z y x z D A C A C y x z y x z C A x z y x z yx y z x y z x y z x y z +--⎡⎤⎡⎤==+-==-+--⎣⎦⎣⎦+--=++-+-+--++ 行列式的计算是线性代数中的一个重要内容,本节就行列式的计算问题具体就形如A DH C B =(A 、B 、C 、D 分别是,,,m n n m m n ⨯⨯的矩阵)的类型的行列式计算进行了分析,其中将一个行列式分快成A 、B 、C 、D 后,又细分为几种情况进行了讨论,依据不同的情况给出了不同的计算方法,在计算行列式时可依据这几种不同的情况具体问题具体对待,从而简化行列式的计算过程.在这一部分可见,利用分块矩阵计算行列式主要是靠分块矩阵来改变原来矩阵的级数从而达到简化计算过程,快速解决问题的目的.5 结束语本文对分块矩阵进行了两方面的应用总结分析,在证明方面,涉及了矩阵秩的相关问题以及矩阵列(行)向量线性相关等问题.在证明线性相关问题上,利用分块矩阵可以很清晰地描述线性方程组的解与其相关内容.对一些具体的解与矩阵列(行)向量组线性相关性之间的关系给出了结论;在计算方面利用分块矩阵这一工具我们主要解决了求逆矩阵与求高级行列式的问题,再求逆矩阵方面,本文着重论述了将一个高级矩阵进行矩阵分块分成二级矩阵后,通过讨论四子块的各自特点来求原矩阵逆矩阵的快捷方法,并且给出了求解具有特殊性质行列式的方法,通过本文的论述,充分体现了分块矩阵在代数计算与证明方面具有一定的优越性,也给出了分块矩阵和矩阵分块在代数学中所具有的重要地位.当然在对分块矩阵的应用论述上.本文并不是所有类型的证明与计算都进行了讨论,所以在应用的完整性上还有待改进,并可以继续进行研究探讨.6 致谢本文是在导师夏丹的悉心指导下完成的,导师在学业上的谆谆教诲和身体力行,在生活上的默默关心和无私帮助将使我受益终身,在此谨向导师表示衷心的感谢!导师对科学事业的献身精神以及高度的敬业精神,为学生们树立了良好的风范,也是我今后所追求的目标.参考文献[1]王品超.高等代数新方法[M].山东:山东教育出版社.1989[2]张贤达.矩阵分析与应用[M].北京:清华大学出版社.2004[3]张贤科,许甫华.高等代数学[M].北京:清华大学出版社.1998[4]北京大学数学系,高等代数[M].北京:北京大学出版社.1978[5]王仁发.代数与解析几何[M].长春:东北师范大学出版社.1998[6]谢邦杰,线性代数[M].第1版,人民教育出版社.1978[7]唐盛明.社会科学研究方法新解.上海:上海社会科学院出版社.2003[8]李明斐,卢小君.胜任力与胜任力模型构建方法研究.大连:大连理工大学学报(社会科学版).2004[9]徐仲、张凯院.高等代数考研教案[M].西安:西北工业大学出版社.2006[10]王萼芳,石生明.高等代数.北京:北京大学出版社.2003[11]钱吉林.高等代数解题精粹[M].北京:科学出版社.2003[12]北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组编.高等代数(第三版)[M].高等教育出版社.2007[13]林瑾瑜.分块矩阵的若干性质及其在行列式中的应用[J].广东广播电视大学学报.2006[14]严坤妹.分块矩阵的应用[J].福建广播电视大学学报.2006[15]俞正光,王飞燕,叶俊,赵衡秀编.大学数学概念、方法与技巧.线性代数与概率统计部分[M].清华大学出版社,施普林格出版社.2002[16]孔庆兰.分块矩阵的应用[J].枣庄学院学报.2006[17]胡景明.分块矩阵在求高阶行列式的应用[J].河北工程技术高等专科学校学报.2004 [19]陈大新编.矩阵理论[M].上海:上海交通大学出版社.1997[19]潘晏仲,李洪军.高等代数与几何[M].西安交通大学出版社.1999[20]姚慕生,高汝熹.线性代数[M].武汉:武汉大学出版社.2000w .. . ..[21]赵树原.线性代数(第三版)[M].北京:中国人民大学出版社.1998[22]R.A合恩C.R约翰逊、杨奇译.矩阵分析[M].天津:天津大学出版社.1989[23]G.W.斯图尔特.矩阵计算引论.上海:上海科技出版社.1980. . . 资料. .。
分块矩阵的应用
本科生毕业论文(设计)册学院数学与信息科学学院专业数学与应用数学班级 07级C班学生常会敏指导教师刘稳河北师范大学本科毕业论文(设计)任务书论文(设计)题目:分块矩阵的应用学院:数学与信息科学学院专业:数学与应用数学学班级: 07级C班学生姓名:常会敏学号: 2007010656 指导教师:刘稳职称:1、论文(设计)研究目标及主要任务分块矩阵在高等代数中具有很重要的应用,本文旨在总结分块矩阵在代数学中的几个重要的应用,体会分块矩阵的应用技巧,恰当利用分块矩阵可使问题变得简单而明了。
本文的主要任务是通过大量理论和具体的例子总结出分块矩阵在证明有关矩阵的秩、求解矩阵方程以及求矩阵的最小多项式,判断矩阵是否相似三方面发挥出的巨大作用。
2、论文(设计)的主要内容①分块矩阵证明有关矩阵的秩②求解矩阵方程③求矩阵的最小多项式,判断矩阵是否相似3、论文(设计)的基础条件及研究路线在复数域上,关于分块矩阵及其初等变换的研究已经有深刻的结果,关于分块矩阵的应用也有不少的文章提及,可见分块矩阵的应用之广泛,因此要想将其应用全部总结出来是不可能的。
正式基于这样一种情况,本文分别就分块矩阵在证明有关矩阵的秩、求解矩阵方程以及求矩阵的最小多项式,判断矩阵是否相似三方面做一详细总结,展示分块矩阵的应用技巧,从而开拓思维,培养创新能力。
4、主要参考文献[1]王萼芳,石生明.高等代数(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2003:181~320.[2]丘维声.高等教育学习指导用书[M].北京:清华大学出版社,2005:213~238.[3]陈公宁.矩阵理论与应用[M].北京:北京科学出版社,2007:1~25.[4]张焕玲,刘爱奎.利用分块矩阵法求解矩阵方程的一种简单方法[J].山东工业大学学报,2000,Vol.30(3):268~273.[5]钱吉林.高等代数题解精粹(修订版)[M].北京:中央民族大学出版社,2002:189.[6]徐天保.分块矩阵的应用[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2010,Vol.16(2):105~108.[7]王卿文,杨家骐.用矩阵的初等行变换解矩阵方程A X=B[J].数学通报,1993:m n ns m s16~25.[8]A.J.M.SPENCER & R.S.RIVELIN .Further Results in the Theory of Matrix Polynomials [J].Brown University Providence ,1959:214 ~230.5、计划进度指导教师:刘稳 2010 年 11 月日教研室主任: 2010 年 11 月日河北师范大学本科生毕业论文(设计)开题报告书数学与信息科学学院学院数学与应用数学专业 2011 届河北师范大学本科生毕业论文(设计)文献综述河北师范大学本科生毕业论文(设计)翻译文章本科生毕业论文设计题目分块矩阵的应用作者姓名常会敏指导教师刘稳所在学院数学与信息科学学院专业(系)数学与应用数学班级(届) 2011届完成日期 2011 年 5 月日目录中文摘要、关键词 (1)1、分块矩阵的定义及运算法则 (1)1.1定义矩阵的分块 (1)1.2分块矩阵的运算法则 (1)2、利用分块矩阵证明有关矩阵的秩 (4)2.1证明关于矩阵乘积的秩的定理 (4)2.2证明有关矩阵秩的等式 (5)2.3证明Sylvester不等式 (6)2.4证明Sylvester公式 (7)3、利用分块矩阵求解矩阵方程 (8)3.1解矩阵方程A X=B的原理 (8)m n ns m s3.2求解矩阵方程 (9)4、分块矩阵在其它方面的应用 (10)4.1求矩阵的最小多项式 (10)4.2判断两矩阵是否相似 (12)5、总结 (13)参考文献 (13)英文摘要、关键词 (14)分块矩阵的应用数学与信息科学学院 数学与应用数学专业指导教师 刘稳 作者 常会敏中文摘要:矩阵是代数特别是线性代数中一个极其重要的应用广泛的概念,而矩阵的分块则是在处理级数较高的矩阵时常用的方法。
分块矩阵的应用研究文献综述
毕业论文文献综述数学与应用数学 分块矩阵的应用研究一、前言部分(说明写作的目的,介绍有关概念、综述范围,扼要说明有关主题争论焦点)本论文的重要目的是通过查阅各种相关文献,寻找各种相关信息,来研究分块矩阵的计算方法和分块矩阵在化简行列式、行列式运算、求矩阵的特征值等方面的应用,首先我们先来介绍一些概念:分块矩阵的概念[]1:当矩阵的行数与列数较大时, 为便于运算, 有时把它分成若干个小块, 每个小块是行数与列数较小的矩阵.把一个矩阵看作是由一些小块矩阵所构成, 这就是矩阵的分块.构成分块矩阵的每个小矩阵, 称为子块.如对矩阵A 分块如下⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=1011012100100001A 其中记⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1121,0000,10011A O E ,则A 可表示为分块矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=E A O E A 1 矩阵的分块可以有各种不同的分法.如矩阵A 也可分块如下:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=1011012100100001A 通过分块矩阵的定义和概念,我们将探讨分块矩阵的计算,并利用分块矩阵的思想把分块矩阵的应用联系到其它问题中.二、主题部分(阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问题的评述)作为解决线性方程的工具,矩阵已有不短的历史.拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究.矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的.但是追根溯源,矩阵最早出现在我国的<九章算术>中,在<九章算术>方程一章中,就提出了解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状.随后移动处筹,就可以求出这个方程的解.在欧洲,运用这种方法来解线性方程组,比我国要晚2000多年.1693年,微积分的发现者之一戈特弗里德•威廉•莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants).1750年,加布里尔•克拉默其后又定下了克拉默法则.1800年,高斯和威廉•若尔当建立了高斯—若尔当消去法.1848年詹姆斯•约瑟夫•西尔维斯特首先创出matrix 一词.研究过矩阵论的著名数学家有凯莱、威廉•卢云•哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯•诺伊曼.分块矩阵的引进使得矩阵这一工具的使用更加便利,解决问题的作用更强有力,其应用也就更广泛.在矩阵的某些运算中,对于级数比较高的矩阵,常采用分块的方法将一个矩阵分割成若干个小矩阵,在运算过程中将小矩阵看成元素来处理,对问题的解决往往起到简化的作用.本文通过一些例子来说明分块矩阵的一些应用.预备知识[][]32-分块矩阵的运算: 矩阵的分块技巧性较强,要根据不通的问题进行不同的分块,常见的方法有四种:(1)列向量分法),,2,1(),,,,(21n i a a a a A i n ΛΛ==为A 的列向量.(2)行向量分发),,2,1(21n i A i n ΛM =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=ββββ为A 的行向量.(3)分成两块),,(21A A A =其中21,A A 分别为B 的若干行.(4)分成四块⎥⎦⎤⎢⎣⎡=4321C C C C A 对分块矩阵可以进行广义初等变换,广义初等变换分为三种: (1) 交换分块阵的两行(或列);(2) 用一可逆矩阵乘以分块矩阵的某一行(或列); (3) 用某一矩阵乘以某一行(或列)加到另一行(或列). 根据广义初等变换的类型对应三种广义初等阵(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡00nm E E ; (2)G D G E E D ,,00,00⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡均为可逆阵; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡E H E E ME,0. 分块矩阵的加法计算B A +时,若对AB 分块,则要求用子块表出的AB 应同型且对应位置的子块也应同型.如对矩阵A 分块为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E C O E A 1011012100100001则对B 也应予以同型的分块⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E G O D B 1026013600020021从而按分块相加,有⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=+O G C D E B A由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+122202211001D E 因此⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=+0026003642123122B A 分块矩阵的乘法计算AB 时,若对B A ,分块,则要求用子块表出的A 的列数等于用子块表出的B 的行数且对应的子块ij A 与pq B 应满足.p j =如对矩阵A 分块如下:⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E CO E A 1011012100100001可对B 分块如下:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E G O D B 1026013600020021则有⎥⎦⎤⎢⎣⎡--+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=E GC CGDE G O D E O C E AB 由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+238125263642310221CG D 所以⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------=102601364223831125AB 分块矩阵在矩阵中是一块重要内容,它是解决许多实际问题的提供方法,下面介绍个分块矩阵在解决线性代数问题中的一些简单应用[][]153-1. 用分块矩阵解决行列式问题在线性代数中,分块矩阵是一个十分重要的概念,它可以使矩阵的表示简单明了,使矩阵的运算得以简化. 而且还可以利用分块矩阵解决某些行列式的计算问题. 而事实上,利用分块矩阵方法计算行列式,时常会使行列式的计算变得简单,并能收到意想不到的效果.这里给出利用分块矩阵计算行列式的几种方法.引理1:设x ,y 为任意矩阵,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡p mI x I 0与⎥⎦⎤⎢⎣⎡p mI y I 0都可分解为第三类初等矩阵的乘积.(即对单位矩阵仅仅施行第三类初等变换就可使它的右上角或左下角变成给定的任何矩阵).证明:任取)(max ij y y =,把单位矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=p mI I I 00的第一列的11y 倍,第2列的21y 倍,……第m 列的1m y 倍,都加到第1+m 列上去;这时,I 的右上角第一列变化成y 的第一列.这相当于对单位矩阵作了m 次第三类列的初等变换.类似地,m 次列的第三类初等列变换,可使I 的右上角第二列化为y 的第二列,……因此⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=p mm I y I Q Q IQ 021Λ. 定理1(拉普拉斯定理):设在行列式D 中任意取定了()11-≤≤n k k 行,由这k 行元素所组成的一切k 级子式与它们的代数余子式的乘积之和等于行列式D .定理2 设B A ,都是n 阶矩阵,则B A AB =证:由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-000n n nn I AB AI B I B I A,由引理⎥⎦⎤⎢⎣⎡n nI B I 0可分解为第三类初等矩阵的乘积.因此,用它右乘一个矩阵M ,相当于对M 进行一系列的第三类初等列变换.从而不改变M 的值.所以0nnI AB A BI A -=-两边均对后n 列用拉普拉斯定理,得左边==B A 右边AB I AB n nn n =--=++++++)()1(2)1()21(ΛΛ.例1 求证:()n n nnβαβαβααααβββ+++-=ΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ22112121010010001证明:由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡B A B BA I I I AB B A I I I 000由引理和拉普拉斯定理,两边取得列式,得B A B A A B B A -+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡. 例2 计算下面2n 阶行列式()02≠=a bcb c d a da H n ON N O解 令.,,,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=d dD c c C b bB a aA O O O O 为n 阶方阵.由于0≠a ,故A 为可逆方阵.又易知⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-----d ca b dca b d ca b D CA B 1111O从而得出()().112nnn n cd ab d ca b a D CA B A B C D A H -=-=-⋅=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=--2. 利用矩阵分块的方法求逆矩阵求矩阵的逆矩阵可以用伴随矩阵或初等变换的方法来解决, 而此类方法对于级数较高的矩阵运算量较大, 对某些矩阵可以适当分块后再进行运算, 可起到事半功倍的作用.例3 设⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=6000004000001001095201473M ,求1-M .解:令⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=600040001,000000,109014,3275D C B A 则很容易求得,,61000410001,327511⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=--D A且.21211967454361000410001109014327511⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=---BD A .610000041000001002121193267454375011111⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∴-----D BD A A M例4:求矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0043000020000045300021000M 的逆矩阵.解:设.000000,430020004,5321,000000⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=D C B A则,4183002100041,13251⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=-C B 由定理可得,.001300025418300002100000410000111⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=---BC M 3. 用分块矩阵求解非齐次线性方程组在线性代数中,我们知道:如果A 是一个n 阶非奇异阵(),,,3,2,1,,n j i a A ij Λ==将A进行分块,22211211⎥⎦⎤⎢⎣⎡=A A A A A 其中22211211,,,A A A A 分别是k m m k k k ⨯⨯⨯,,和m m ⨯矩阵.若22A 是非奇异方阵,那么一定可以找到一个上三角分块矩阵,012212⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-m kI A A IM 使得,02221⎥⎦⎤⎢⎣⎡=A AG MA 其中,211221211A A A A G --=且G 是非奇异阵.对于该结论,如果用来求解n 个方程的非齐次线性方程组是比较方便的.可按如下过程求解:设非齐次线性方程组为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++nn nn n n 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 ΛΛΛΛΛΛ22112222212111212111 (1) 将(1)式写成矩阵方程为B AX = (2)这里A 为系数矩阵.,2121⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n b b b B x x x X M M 若A 是非奇异阵,即,0≠A 则方程组(1)有唯一确定的解. 将阶阵A 分块:,22211211⎥⎦⎤⎢⎣⎡=A A A A A 并注意22A 是非奇异阶阵,同时将X 及B 进行相应的分块.可令:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2121,B B B X X X ,1B 的行数等于1211,A A 的行数,2B 的行数等于1211,A A 的行数.则矩形方程(2)可写成⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡212122211211B B X X A A A A (3) 将(3)式两端分别左乘上三角分块矩阵,012212⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-m kI A A IM 有⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-21221212122210B A A B X X A A G(4)其中211221211A A A A G --= ()0≠G .方程(4)分解成以下两个矩阵方程⎩⎨⎧=+-=-22221211221211B X A X A A A B GX (5)因()0≠G ,故(),212212111B A A B G X ---=再将1X 代入2222121B X A X A =+中,得.1212222X A B X A -= ().12121222X A B A X -=-由此,得.21⎥⎦⎤⎢⎣⎡=X X X例5 已知,82593122⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=A 求一个24⨯的矩阵B ,使得0=AB ,并且秩()2=B 解:我们把矩阵B 按列分块()21,B B B ,由0=AB 即是()0,21=B B A 所以B 的每一列即是0=AX 的解,又因为秩()2=B ,所以21,B B 线性无关 由⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--→⎥⎦⎤⎢⎣⎡--81185102321112112540232111825923211182593122⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→8118510818101 所以⎪⎩⎪⎨⎧+=-=432431811858181x x x x x x (43,x x 为自由未知量)现分别令1,043==x x 及0,143==x x 得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=018581,108118121X X 事实上21,X X 就是0=AX 方程组的基础解系,显然21,X X 线性无关.故我们方可令2211,X B X B ==,所以()⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--==0110858118181,21B B B例6 求解方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=-+---=-+++=-+-+=+-+--=-+-+332224343238243214225432154321543215432154321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x解 将方程写成矩阵方程,并进行分块,有.212122211211⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡B B X X A A A A 这里.321224121,113413,243142,122122211211⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=A A A A 先求出22A 的逆矩阵.21021101101211035121122⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-A 计算.10351252102512212⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=--A A 将方程(2)两段左乘以矩阵,03122122⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-I A A IM 得到:.32358410321112243412113000565420001654321⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------x x x x x 解矩阵方程 .21245144113413323,144584105654216,584105654216121212121⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=-⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡---X A B x x x x 所以().137421245210211011012110351211212122543⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-X A B A x x x 所求方程组的解为.13,7,4,14,454321==-=-==x x x x x4. 用分块矩阵证明秩的问题例7 设A,B 分别是p n n m ⨯⨯,的矩阵,则()()(){}B r A r AB r m in ≤矩阵乘积的秩不超过各因子矩阵的秩.证明:先证()()B r B A r ≤⋅.⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn ma in i n a L a L L La L a L L L a L a A 1111 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m i B M B M B B 1 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m i C M C M C AB 1 其中n B B ,,1Λ分别表示B 的1,2,…,n 行,n C C ,,1Λ分别表示AB 的1,2,…,m 行,由分块矩阵乘法性质得()m L i B a C nj iij i ,,11==∑=,即AB 的行向量组可由B 的行向量组线性表示,在高等代数中我们知道如果向量组r i a a ,,Λ可以经向量组i i b b ,,Λ线性表出,则()()i r b L b r a L a r ,,,,11≤,所以()()B r AB r ≤.再证()()A r AB r ≤设(),,,,,1111121⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==np nj n p j n n L b L b L L L L Lb L b L b B A A A A Λ ()p j D D D AB ΛΛ1=则由分块矩阵乘法规则可得()∑===ni i j p L j A b D 1,,2,1即AB的行向量组可由A 的列向量线性表出,所以()()A r AB r ≤由此得()()(){}.,m in B r A r B A r ≤⋅三、总结部分(将全文主题进行扼要总结,提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测)本论文论述了分块矩阵的概念,分析了分块矩阵的性质,讨论了分块矩阵的应用问题.最后对分块矩阵的重点、难点进行归纳,给出恰当的例子.本论文重点是研究分块矩阵的应用问题.查阅各种相关文献,对各文献进行归纳总结,提取各文献中关于定积分的相关内容,系统的进行总结.其中的难点在于如何利用分块矩阵解决相关问题.相信我经过跟多的研究分块矩阵会有更多的应用.四、参考文献(根据文中参阅和引用的先后次序按序编排)[1]张政修,曹承宾,王尚文.经济数学基础—线性代数[M].北京:高等教育出版社,2003.[2]王秀芳.分块矩阵的应用讨论[J].连云港师范高等专科学校学报,2008,9:97-99.[3]张敏.分块矩阵的应用[J].吉林师范大学学报,2003,2:118-120.[4]严坤妹.分块矩阵的应用[J].福建广播电视大学学报,2006:71-73.[5]王莲花,李念伟,梁志新.分块矩阵在行列式计算中的应用[J].河南教育学院学报,2005,3:12-15.[6]刘红旭.利用分块矩阵求解非齐次线性方程组[J].辽宁师专学报,2003,6:21-22.[7]周兴建.分块矩阵及其应用[J].科技资讯,2007:126-127.[8]孔庆兰.分块矩阵的应用[J].枣庄学院学报,2006,10:24 -26.[9]同济大学数学系.线性代数[M].北京:高等教育出版社,2007.[10]孙要伟,郑远平[J].牡丹江大学学报.2008,8:104 -107.[11]陈志杰.高等代数与解析几何[M].北京:高等教育出版社,2000.[12]王萼芳.高等代数教程[M].北京:北京大学出版社,2001.[13]丘维声.高等代数[M] .北京:高等教育出版社,2000.[14]David C.Lay.Linear Algebra and Its Applications Third Edition [M].BEIJING :Publishing House ofElectronics Industry ,2004.[15]彭国华,李德琅.Linear Algebra [M].北京:高等教育出版社,2006,5.。
分块矩阵的研究和应用
分块矩阵的研究和应用摘要:分块矩阵在高等代数中占有重要地位,在许多方面都有应用.本文系统分析了分块矩阵的概念,以及分块矩阵的运算和分块矩阵的转置,分块矩阵的初等变换等矩阵的一系列变化.介绍了矩阵的分块在求矩阵逆和在矩阵运算中的应用并通过几个列子来具体说明.关键词:分块矩阵;行列式;逆矩阵The research and application of partitioned matrixAbstract: The partitioned matrix in higher algebra has very important application, this paper systematically analyzed the concept of partitioned matrix and the partitioned matrix of the operation and partitioned matrix of the transpose partitioned matrix of the elementary transformation matrix of such as series of changes. This paper mainly summarizes the partitioned matrix for inverse matrix and in the application and the matrix through several liezi to specify.Keywords: partitioned matrix; determinant; inverse matrix1.引言在高等代数中矩阵的分块是一项非常重要的内容,许多问题的研究都要用到它,特别是在处理一些高级数的矩阵时运用矩阵分块能起到事半功倍的效果.矩阵分块后使各个矩阵之间和矩阵内部的关系变得更清楚。
矩阵分解的研究文献综述
毕业论文文献综述数学与应用数学矩阵分解的研究一、 前言部分(说明写作的目的,介绍有关概念,综述范围,扼要说明有关主题争论焦点)在近代数学、工程技术、经济理论管理科学中,大量涉及到矩阵理论的知识。
因此,矩阵理论自然就是学习和研究上述学科必不可少的基础之一。
矩阵理论发展到今天,已经形成了一整套的理论和方法,内容非常丰富。
矩阵分解对矩阵理论及近代计算数学的发展起了关键的作用。
寻求矩阵在各种意义下的分解形式,是对与矩阵有关的数值计算和理论都有着极为重要的意义。
因为这些分解式的特殊形式,一是能明显的反映出原矩阵的某些特征;二是分解的方法与过程提供了某些有效的数值计算方法和理论分析根据。
这些分解在数值代数和最优化问题的解决中都有着十分重要的角色以及在其他领域方面也起着必不可少的作用。
本文结合矩阵的基本知识原理,对矩阵分解的各种常用形式进行梳理、归纳,并举例进行说明。
矩阵的定义:由m n ⨯个数(1,2,,,1,2,,)ij a K i m j n ∈==排成的m 行、n 列的长方形表111212122212n n m m mn a a a a a a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(1) 称为数域K 上的一个m n ⨯矩阵。
其中的ij a 称为这个矩阵的元。
两个矩阵相等就是它们对应位置的元全相等[1]。
矩阵通常用一个大写拉丁字母表示。
如(1)的矩阵可以被记为A .如果矩阵的行数m 与列数n 相等,则称它为n 阶方阵。
数域K 上所有m n ⨯矩阵的集合记为(),m n M K ,所有n 阶方阵的集合记为()n M K ,元全为0的矩阵称为零矩阵,记为0.矩阵A 的位于第i 行、第j 列的元简称为A 的(),i j 元,记为(),A i j 。
如果矩阵A 的(),i j 元是(1,2,,,1,2,,)ij a i m j n ==,则可以写成()ij A a =。
为了说明这个矩阵是m 行n 列的,也可写成()ij m n A a ⨯=或m n A ⨯。
浅谈分块矩阵的应用
分块矩阵的应用09理学研 470920622 王庆权分块矩阵是矩阵的一种推广,一般矩阵的元素是数量,而分块矩阵的元素可以是数量,也可以是矩阵。
分块矩阵的引进使得矩阵这一工具的使用更加便利,解决问题的作用更强有力,其应用也就更广泛.本文主要研究分块矩阵在计算行列式、求矩阵的秩、求可逆矩阵的逆矩阵、证明矩阵的秩的一些性质等方面的应用。
首先指出以下两点事实:矩阵乘积的秩不大于每个因子的秩;两个矩阵中有一个是可逆矩阵时,它们乘积的秩等于另一因子的秩;在一个分块矩阵中,若把每个块看成一个元素,则进行通常的初等变换仍不改变矩阵的秩。
有了以上的说明,现在来谈分块矩阵的应用.一 用分块矩阵计算行列式定理 1 设1234A A H A A ⎛⎫=⎪⎝⎭是一个四分块n 阶矩阵,其中1A 、2A 、3A 、4A 分别为,(),()()r r r n r n r n r ⨯⨯--⨯-矩阵,(1)若1A 可逆,则114312H A A A A A -=*- (2)若4A 可逆,则141243H A A A A A -=*-证明:现在只对(1)进行证明,(2)可类似于(1)的方法证明。
由分块矩阵的乘法,有112112113134431200I A A A I A A A A I A A A A A A I ---⎛⎫⎛⎫⎛⎫-⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 两边取行列式,由于 11213110II A A A A I I---=-所以 1121143121344312A A A H A A A A A A A A A A A --===--推论1 设1234A A H A A ⎛⎫=⎪⎝⎭是一个四分块n 阶矩阵,若1A 可逆,且1331A A A A =,则 1432H A A A A =-;若4A 可逆,且2442A A A A =,则4123H A A A A =-。
推论 设1234A A H A A ⎛⎫=⎪⎝⎭是一个四分块n 阶矩阵,若1A 可逆,且1221A A A A =则1212H A A A A =+-例1 计算1223100001000000000000001nn n x x x H x a a a a a ----=-解 令11000010000010000x x A x x -⎛⎫ ⎪-⎪ ⎪= ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭20001A ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪⎪-⎝⎭31241(,,,),n n A a a a A x a -==+ 那么11n A x-=,21121111110100n n x x x A x x x ---⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭所以114312H A A A A A -=*-= 112111()()n n n n n a a a xx a xxx----++++12121nn n n n x a x a x a x a ---=++++类似定理的证明可得。
《分块算子矩阵闭值域研究》范文
《分块算子矩阵闭值域研究》篇一一、引言在现代数学研究中,算子矩阵与值域的研究成为了重要的一环。
特别地,对于分块算子矩阵闭值域的研究,更是受到了广泛关注。
这是因为这类问题在工程计算、控制理论、量子力学等诸多领域都有重要的应用。
本文将重点研究分块算子矩阵的闭值域问题,旨在揭示其性质并为其应用提供理论基础。
二、背景及研究意义在数学和物理的多个领域中,算子矩阵被广泛用于描述系统的状态转移和空间变换等过程。
对于分块算子矩阵,其元素往往具有特定的结构形式,如块状排列、分块对角等。
在研究过程中,我们发现,了解分块算子矩阵的闭值域,对于理解其动态行为、优化其性能以及拓展其应用领域都具有重要意义。
三、分块算子矩阵的基本概念分块算子矩阵是指将算子矩阵按照一定的规则进行分块排列得到的矩阵。
其基本形式为:A = [a11 a12 (1)a21 a22 (2)... ... ... ...an1 an2 ... ann]其中,每个aij都是一个算子。
分块算子矩阵的特殊性在于其元素之间的相互作用和影响,这决定了其动态特性和值域的复杂性。
四、闭值域的定义及性质闭值域是指算子矩阵作用在函数空间上所得到的函数集合的闭包。
对于分块算子矩阵而言,其闭值域具有以下性质:1. 封闭性:分块算子矩阵的闭值域是一个封闭的集合,即其中的任何元素经过算子矩阵的作用后仍属于该集合。
2. 稳定性:分块算子矩阵的闭值域随时间的变化具有一定的稳定性,即其变化规律可由算子矩阵的特性决定。
3. 扩展性:分块算子矩阵的闭值域可以随着新的元素或结构的加入而扩展,这为我们在实际应用中提供了更多的可能性。
五、研究方法及结果分析本文采用的方法是通过对分块算子矩阵进行特征分析、谱分析以及函数空间映射等方法,来研究其闭值域的性质。
具体步骤如下:1. 特征分析:通过分析分块算子矩阵的特征值和特征向量,了解其动态特性和稳定性。
2. 谱分析:利用谱理论,研究分块算子矩阵的谱结构及其与闭值域的关系。
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毕业论文文献综述数学与应用数学 分块矩阵的应用研究一、前言部分(说明写作的目的,介绍有关概念、综述范围,扼要说明有关主题争论焦点)本论文的重要目的是通过查阅各种相关文献,寻找各种相关信息,来研究分块矩阵的计算方法和分块矩阵在化简行列式、行列式运算、求矩阵的特征值等方面的应用,首先我们先来介绍一些概念:分块矩阵的概念[]1:当矩阵的行数与列数较大时, 为便于运算, 有时把它分成若干个小块, 每个小块是行数与列数较小的矩阵.把一个矩阵看作是由一些小块矩阵所构成, 这就是矩阵的分块.构成分块矩阵的每个小矩阵, 称为子块.如对矩阵A 分块如下⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=1011012100100001A 其中记⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1121,0000,10011A O E ,则A 可表示为分块矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=E A O E A 1 矩阵的分块可以有各种不同的分法.如矩阵A 也可分块如下:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=1011012100100001A 通过分块矩阵的定义和概念,我们将探讨分块矩阵的计算,并利用分块矩阵的思想把分块矩阵的应用联系到其它问题中.二、主题部分(阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问题的评述)作为解决线性方程的工具,矩阵已有不短的历史.拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究.矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的.但是追根溯源,矩阵最早出现在我国的<九章算术>中,在<九章算术>方程一章中,就提出了解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状.随后移动处筹,就可以求出这个方程的解.在欧洲,运用这种方法来解线性方程组,比我国要晚2000多年.1693年,微积分的发现者之一戈特弗里德•威廉•莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants).1750年,加布里尔•克拉默其后又定下了克拉默法则.1800年,高斯和威廉•若尔当建立了高斯—若尔当消去法.1848年詹姆斯•约瑟夫•西尔维斯特首先创出matrix 一词.研究过矩阵论的著名数学家有凯莱、威廉•卢云•哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯•诺伊曼.分块矩阵的引进使得矩阵这一工具的使用更加便利,解决问题的作用更强有力,其应用也就更广泛.在矩阵的某些运算中,对于级数比较高的矩阵,常采用分块的方法将一个矩阵分割成若干个小矩阵,在运算过程中将小矩阵看成元素来处理,对问题的解决往往起到简化的作用.本文通过一些例子来说明分块矩阵的一些应用.预备知识[][]32-分块矩阵的运算: 矩阵的分块技巧性较强,要根据不通的问题进行不同的分块,常见的方法有四种:(1)列向量分法),,2,1(),,,,(21n i a a a a A i n ΛΛ==为A 的列向量.(2)行向量分发),,2,1(21n i A i n ΛM =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=ββββ为A 的行向量.(3)分成两块),,(21A A A =其中21,A A 分别为B 的若干行.(4)分成四块⎥⎦⎤⎢⎣⎡=4321C C C C A 对分块矩阵可以进行广义初等变换,广义初等变换分为三种: (1) 交换分块阵的两行(或列);(2) 用一可逆矩阵乘以分块矩阵的某一行(或列); (3) 用某一矩阵乘以某一行(或列)加到另一行(或列). 根据广义初等变换的类型对应三种广义初等阵(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡00nm E E ; (2)G D G E E D ,,00,00⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡均为可逆阵; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡E H E E ME,0. 分块矩阵的加法计算B A +时,若对AB 分块,则要求用子块表出的AB 应同型且对应位置的子块也应同型.如对矩阵A 分块为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E C O E A 1011012100100001则对B 也应予以同型的分块⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E G O D B 1026013600020021从而按分块相加,有⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=+O G C D E B A由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+122202211001D E 因此⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=+0026003642123122B A 分块矩阵的乘法计算AB 时,若对B A ,分块,则要求用子块表出的A 的列数等于用子块表出的B 的行数且对应的子块ij A 与pq B 应满足.p j =如对矩阵A 分块如下:⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E CO E A 1011012100100001可对B 分块如下:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=E G O D B 1026013600020021则有⎥⎦⎤⎢⎣⎡--+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=E GC CGDE G O D E O C E AB 由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+238125263642310221CG D 所以⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------=102601364223831125AB 分块矩阵在矩阵中是一块重要内容,它是解决许多实际问题的提供方法,下面介绍个分块矩阵在解决线性代数问题中的一些简单应用[][]153-1. 用分块矩阵解决行列式问题在线性代数中,分块矩阵是一个十分重要的概念,它可以使矩阵的表示简单明了,使矩阵的运算得以简化. 而且还可以利用分块矩阵解决某些行列式的计算问题. 而事实上,利用分块矩阵方法计算行列式,时常会使行列式的计算变得简单,并能收到意想不到的效果.这里给出利用分块矩阵计算行列式的几种方法.引理1:设x ,y 为任意矩阵,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡p mI x I 0与⎥⎦⎤⎢⎣⎡p mI y I 0都可分解为第三类初等矩阵的乘积.(即对单位矩阵仅仅施行第三类初等变换就可使它的右上角或左下角变成给定的任何矩阵).证明:任取)(max ij y y =,把单位矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=p mI I I 00的第一列的11y 倍,第2列的21y 倍,……第m 列的1m y 倍,都加到第1+m 列上去;这时,I 的右上角第一列变化成y 的第一列.这相当于对单位矩阵作了m 次第三类列的初等变换.类似地,m 次列的第三类初等列变换,可使I 的右上角第二列化为y 的第二列,……因此⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=p mm I y I Q Q IQ 021Λ. 定理1(拉普拉斯定理):设在行列式D 中任意取定了()11-≤≤n k k 行,由这k 行元素所组成的一切k 级子式与它们的代数余子式的乘积之和等于行列式D .定理2 设B A ,都是n 阶矩阵,则B A AB =证:由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-000n n nn I AB AI B I B I A,由引理⎥⎦⎤⎢⎣⎡n nI B I 0可分解为第三类初等矩阵的乘积.因此,用它右乘一个矩阵M ,相当于对M 进行一系列的第三类初等列变换.从而不改变M 的值.所以0nnI AB A BI A -=-两边均对后n 列用拉普拉斯定理,得左边==B A 右边AB I AB n nn n =--=++++++)()1(2)1()21(ΛΛ.例1 求证:()n n nnβαβαβααααβββ+++-=ΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ22112121010010001证明:由于⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡B A B BA I I I AB B A I I I 000由引理和拉普拉斯定理,两边取得列式,得B A B A A B B A -+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡. 例2 计算下面2n 阶行列式()02≠=a bcb c d a da H n ON N O解 令.,,,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=d dD c c C b bB a aA O O O O 为n 阶方阵.由于0≠a ,故A 为可逆方阵.又易知⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-----d ca b dca b d ca b D CA B 1111O从而得出()().112nnn n cd ab d ca b a D CA B A B C D A H -=-=-⋅=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=--2. 利用矩阵分块的方法求逆矩阵求矩阵的逆矩阵可以用伴随矩阵或初等变换的方法来解决, 而此类方法对于级数较高的矩阵运算量较大, 对某些矩阵可以适当分块后再进行运算, 可起到事半功倍的作用.例3 设⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=6000004000001001095201473M ,求1-M .解:令⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=600040001,000000,109014,3275D C B A 则很容易求得,,61000410001,327511⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=--D A且.21211967454361000410001109014327511⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=---BD A .610000041000001002121193267454375011111⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∴-----D BD A A M例4:求矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0043000020000045300021000M 的逆矩阵.解:设.000000,430020004,5321,000000⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=D C B A则,4183002100041,13251⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=-C B 由定理可得,.001300025418300002100000410000111⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=---BC M 3. 用分块矩阵求解非齐次线性方程组在线性代数中,我们知道:如果A 是一个n 阶非奇异阵(),,,3,2,1,,n j i a A ij Λ==将A进行分块,22211211⎥⎦⎤⎢⎣⎡=A A A A A 其中22211211,,,A A A A 分别是k m m k k k ⨯⨯⨯,,和m m ⨯矩阵.若22A 是非奇异方阵,那么一定可以找到一个上三角分块矩阵,012212⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-m kI A A IM 使得,02221⎥⎦⎤⎢⎣⎡=A AG MA 其中,211221211A A A A G --=且G 是非奇异阵.对于该结论,如果用来求解n 个方程的非齐次线性方程组是比较方便的.可按如下过程求解:设非齐次线性方程组为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++nn nn n n 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 ΛΛΛΛΛΛ22112222212111212111 (1) 将(1)式写成矩阵方程为B AX = (2)这里A 为系数矩阵.,2121⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n b b b B x x x X M M 若A 是非奇异阵,即,0≠A 则方程组(1)有唯一确定的解. 将阶阵A 分块:,22211211⎥⎦⎤⎢⎣⎡=A A A A A 并注意22A 是非奇异阶阵,同时将X 及B 进行相应的分块.可令:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2121,B B B X X X ,1B 的行数等于1211,A A 的行数,2B 的行数等于1211,A A 的行数.则矩形方程(2)可写成⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡212122211211B B X X A A A A (3) 将(3)式两端分别左乘上三角分块矩阵,012212⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-m kI A A IM 有⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-21221212122210B A A B X X A A G(4)其中211221211A A A A G --= ()0≠G .方程(4)分解成以下两个矩阵方程⎩⎨⎧=+-=-22221211221211B X A X A A A B GX (5)因()0≠G ,故(),212212111B A A B G X ---=再将1X 代入2222121B X A X A =+中,得.1212222X A B X A -= ().12121222X A B A X -=-由此,得.21⎥⎦⎤⎢⎣⎡=X X X例5 已知,82593122⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=A 求一个24⨯的矩阵B ,使得0=AB ,并且秩()2=B 解:我们把矩阵B 按列分块()21,B B B ,由0=AB 即是()0,21=B B A 所以B 的每一列即是0=AX 的解,又因为秩()2=B ,所以21,B B 线性无关 由⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--→⎥⎦⎤⎢⎣⎡--81185102321112112540232111825923211182593122⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→8118510818101 所以⎪⎩⎪⎨⎧+=-=432431811858181x x x x x x (43,x x 为自由未知量)现分别令1,043==x x 及0,143==x x 得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=018581,108118121X X 事实上21,X X 就是0=AX 方程组的基础解系,显然21,X X 线性无关.故我们方可令2211,X B X B ==,所以()⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--==0110858118181,21B B B例6 求解方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=-+---=-+++=-+-+=+-+--=-+-+332224343238243214225432154321543215432154321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x解 将方程写成矩阵方程,并进行分块,有.212122211211⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡B B X X A A A A 这里.321224121,113413,243142,122122211211⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=A A A A 先求出22A 的逆矩阵.21021101101211035121122⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-A 计算.10351252102512212⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=--A A 将方程(2)两段左乘以矩阵,03122122⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-I A A IM 得到:.32358410321112243412113000565420001654321⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-------x x x x x 解矩阵方程 .21245144113413323,144584105654216,584105654216121212121⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=-⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡---X A B x x x x 所以().137421245210211011012110351211212122543⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-X A B A x x x 所求方程组的解为.13,7,4,14,454321==-=-==x x x x x4. 用分块矩阵证明秩的问题例7 设A,B 分别是p n n m ⨯⨯,的矩阵,则()()(){}B r A r AB r m in ≤矩阵乘积的秩不超过各因子矩阵的秩.证明:先证()()B r B A r ≤⋅.⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn ma in i n a L a L L La L a L L L a L a A 1111 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m i B M B M B B 1 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m i C M C M C AB 1 其中n B B ,,1Λ分别表示B 的1,2,…,n 行,n C C ,,1Λ分别表示AB 的1,2,…,m 行,由分块矩阵乘法性质得()m L i B a C nj iij i ,,11==∑=,即AB 的行向量组可由B 的行向量组线性表示,在高等代数中我们知道如果向量组r i a a ,,Λ可以经向量组i i b b ,,Λ线性表出,则()()i r b L b r a L a r ,,,,11≤,所以()()B r AB r ≤.再证()()A r AB r ≤设(),,,,,1111121⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==np nj n p j n n L b L b L L L L Lb L b L b B A A A A Λ ()p j D D D AB ΛΛ1=则由分块矩阵乘法规则可得()∑===ni i j p L j A b D 1,,2,1即AB的行向量组可由A 的列向量线性表出,所以()()A r AB r ≤由此得()()(){}.,m in B r A r B A r ≤⋅三、总结部分(将全文主题进行扼要总结,提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测)本论文论述了分块矩阵的概念,分析了分块矩阵的性质,讨论了分块矩阵的应用问题.最后对分块矩阵的重点、难点进行归纳,给出恰当的例子.本论文重点是研究分块矩阵的应用问题.查阅各种相关文献,对各文献进行归纳总结,提取各文献中关于定积分的相关内容,系统的进行总结.其中的难点在于如何利用分块矩阵解决相关问题.相信我经过跟多的研究分块矩阵会有更多的应用.四、参考文献(根据文中参阅和引用的先后次序按序编排)[1]张政修,曹承宾,王尚文.经济数学基础—线性代数[M].北京:高等教育出版社,2003.[2]王秀芳.分块矩阵的应用讨论[J].连云港师范高等专科学校学报,2008,9:97-99.[3]张敏.分块矩阵的应用[J].吉林师范大学学报,2003,2:118-120.[4]严坤妹.分块矩阵的应用[J].福建广播电视大学学报,2006:71-73.[5]王莲花,李念伟,梁志新.分块矩阵在行列式计算中的应用[J].河南教育学院学报,2005,3:12-15.[6]刘红旭.利用分块矩阵求解非齐次线性方程组[J].辽宁师专学报,2003,6:21-22.[7]周兴建.分块矩阵及其应用[J].科技资讯,2007:126-127.[8]孔庆兰.分块矩阵的应用[J].枣庄学院学报,2006,10:24 -26.[9]同济大学数学系.线性代数[M].北京:高等教育出版社,2007.[10]孙要伟,郑远平[J].牡丹江大学学报.2008,8:104 -107.[11]陈志杰.高等代数与解析几何[M].北京:高等教育出版社,2000.[12]王萼芳.高等代数教程[M].北京:北京大学出版社,2001.[13]丘维声.高等代数[M] .北京:高等教育出版社,2000.[14]David C.Lay.Linear Algebra and Its Applications Third Edition [M].BEIJING :Publishing House ofElectronics Industry ,2004.[15]彭国华,李德琅.Linear Algebra [M].北京:高等教育出版社,2006,5.。