总结材料求矩阵地逆矩阵地方法

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归纳求矩阵的逆矩阵的方法

归纳求矩阵的逆矩阵的方法
因AK= 0 ,于是得
(E-A)(E+A+A2+-+AK 1)=E,
同理可得(E+A+A2+-+AK 1)(E-A)=E,
因此E-A是可逆矩阵,且
2.1
矩阵的基本概念
矩阵,是由“w个数组成的一个比 行列的矩形表格,通常用大写字母
…表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其 元素"-表示,其中下标都是正整数,他们表示该元素在矩
「% 先…叮
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阵中的位置。比如,」或表示一个^匸 矩阵,
下标'表示元素' 位于该矩阵的第;行、第」列。元素全为零的矩阵称为零
the solution of inverse matrix nature has become one of the main research contents of lin ear algebra. The paper will give
some method of finding inv erse matrix.
从左上角到右下角的连线,称为主对角线;而从左下角到右上角的连线称为付对 角线。若一个H阶方阵的主对角线上的元素都是],而其余元素都是零,则称
0
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角线上
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(下)

则称为下(上)三角矩阵,例如,
阶上三角矩阵。今后我们用表示数域B上的巳矩阵构成
Abstract:

矩阵求逆方法大全

矩阵求逆方法大全

矩阵求逆方法大全矩阵的逆在线性代数中是一个非常重要且常用的概念。

逆矩阵存在的前提是矩阵必须是方阵且可逆。

逆矩阵的定义可以简单地表述为:对于一个方阵A,如果存在一个矩阵B,使得AB=BA=I,其中I为单位矩阵,那么B就是A的逆矩阵,记作A^-1下面将介绍几种求解矩阵逆的方法。

1.初等变换法:初等变换法是一种最常用的求解矩阵逆的方法。

基本思想是通过一系列初等行变换将原矩阵A转化为单位矩阵I,同时对单位矩阵进行相同的初等变换,得到A的逆矩阵。

具体步骤为:(1)将原矩阵A与单位矩阵I进行横向拼接,形成增广矩阵[A,I];(2)通过初等行变换将增广矩阵[A,I]变换为[I,B],其中B即为矩阵A的逆矩阵。

这种方法比较直观,但计算量较大,特别是对于大型矩阵很不方便。

2.列主元消去法:列主元消去法是一种改进的初等变换法,其目的是选取主元的位置,使得计算量减少。

具体步骤为:(1)将原矩阵A与单位矩阵I进行横向拼接,形成增广矩阵[A,I];(2)选取增广矩阵中当前列中绝对值最大的元素作为主元,通过交换行使主元出现在当前处理行的位置;(3)用主元所在行将其他行消元,使得主元所在列的其他元素都为0;(4)重复以上步骤,直到增广矩阵[A,I]经过一系列的行变换变为[I,B],其中B即为矩阵A的逆矩阵。

列主元消去法相对于初等变换法来说,计算量会更小,但仍然对于大型矩阵的操作不够高效。

3.公式法:对于一个二阶方阵A,其逆矩阵可以通过以下公式求得:A^-1 = (1/,A,) * adj(A),其中,A,为A的行列式,adj(A)为A的伴随矩阵。

对于更高阶的矩阵,也可以通过类似的公式求解,但行列式和伴随矩阵的计算相对较为复杂,不太适用于实际操作。

4.LU分解法:LU分解也是一种常用的矩阵求解方法,其将原矩阵A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积,即A=LU。

逆矩阵的计算可以通过LU分解来完成。

具体步骤为:(1)对原矩阵A进行LU分解,得到下三角矩阵L和上三角矩阵U;(2)分别求解方程LY=I和UX=Y,其中Y为未知矩阵;(3)得到Y后,再将方程UX=Y带入,求解方程UX=I,得到逆矩阵X。

逆矩阵的概念矩阵可逆的条件逆矩阵的求法-毕业论文--

逆矩阵的概念矩阵可逆的条件逆矩阵的求法-毕业论文--

(8)
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按克拉默法则,若| A | ≠ 0 ,则由(7)可解出 即x1 , x2 , … . , xn可用y1 ,y2 , … , yn 线性表示 为:
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线性变换(9)称为线性变换(7)式的逆变换。
若把( 9 ) 的系数矩阵记为B,则(9 ) 也可写成
X=BY
(10)
定理1表明,可逆阵的行列式一定不等于零。这 个结论反过来也成立。请看下面的定理2。
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定理2 若A的行列式不等于0 ,则A可逆,且 证 由例 9 知AA* = A*A = |A|E,
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由定理1和定理2可得:矩阵A是可逆方阵的充 分必要条件是 |A| ≠ 0 。
当 |A| = 0 时,A 称为奇异方阵,否则称为非 奇异阵。
推论 若 AB=E(或 BA=E),则B=A-1。 证 因为|A| |B| = | E | =1故,| A | ≠ 0, 因而 A-1存在, 于是 B=E B=(A -1A)B=A-1(AB)= A-1E=A-1。
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注:定理2可用来求一些矩阵的逆矩阵。
例如
故A可逆。
需要说明的是:通常利用伴随阵A* 来计算A的逆 矩阵的方法只限于阶数不超过3的矩阵,否则计算量可 能很大。
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例10 设
求矩阵X使满足AXB= C。 分析:
若A-1,B -1存在,则由A-1左乘AXB=C,又
用B-1右乘AXB= C,

A-1 AXBB-1 = A-1 CB-1 ,

X = A-1 CB-1 。
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矩阵的运算小结

(完整版)逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)

(完整版)逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)

逆矩阵的几种求法与解析矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.1.利用定义求逆矩阵定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 则称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用.例1 求证: 如果方阵A 满足A k= 0, 那么EA 是可逆矩阵, 且(E-A )= E + A + A +…+A 1-21-K 证明 因为E 与A 可以交换, 所以(E- A )(E+A + A +…+ A )= E-A ,21-K K 因A = 0 ,于是得 K (E-A)(E+A+A +…+A )=E ,21-K 同理可得(E + A + A +…+A )(E-A)=E ,21-K 因此E-A 是可逆矩阵,且(E-A)= E + A + A +…+A .1-21-K 同理可以证明(E+ A)也可逆,且(E+ A)= E -A + A +…+(-1)A .1-21-K 1-K 由此可知, 只要满足A =0,就可以利用此题求出一类矩阵E A 的逆矩阵.K ±例2 设 A =,求 E-A 的逆矩阵.⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000300000200010分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A 是否为零矩阵, 若为零矩阵, 则可以K 采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵.解 容易验证A =, A =, A =02⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡00000000600002003⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000000006004而 (E-A)(E+A+ A + A )=E,所以23(E-A)= E+A+ A + A =.1-23⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡10003100621062112.初等变换法求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵,常用初等变换法.如果A 可逆,则A 可通过初等变换,化为单位矩阵I ,即存在初等矩阵使S P P P ,,21 (1)A=I ,用A 右乘上式两端,得:s p p p 211- (2) I= A s p p p 211-比较(1)(2)两式,可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时,对单位矩阵I 作同样的初等变换,就化为A 的逆矩阵A .1-用矩阵表示(A I )为(I A ),就是求逆矩阵的初等行变换法,−−−→−初等行变换1-它是实际应用中比较简单的一种方法.需要注意的是,在作初等变换时只允许作行初等变换.同样,只用列初等变换也可以求逆矩阵.例1 求矩阵A 的逆矩阵.已知A=.⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡521310132解 [A I]→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100521010310001132→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001132010310100521 →⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--3/16/16/1100010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001故 A =.1-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/112/32/13/46/136/1在事先不知道n 阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0,则意味着A 不可逆,因为此时表明=0,则A 不存在.A 1-例2 求A=.⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321解 [A E]=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100987010654001321→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1071260014630001321 .→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----121000014630001321由于左端矩阵中有一行元素全为0,于是它不可逆,因此A 不可逆.3.伴随阵法定理 n 阶矩阵A=[a ]为可逆的充分必要条件是A 非奇异.且ij A =1-A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A (212221212111)其中A 是中元素a 的代数余子式.ij A ij 矩阵称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A ,于是有A = A .⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A AA A A (2122212)1211131-A 13证明 必要性:设A 可逆,由A A =I ,有=,则=,所以1-1-AA I A 1-A I A0,即A 为非奇异.≠充分性: 设A 为非奇异,存在矩阵B=,A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A .....................212221212111其中AB=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n n n a a a a a a a a a (2)12222111211⨯A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111===I A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡A A A A ............0...00...0⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1...00...1......0...100...01同理可证BA=I.由此可知,若A 可逆,则A =A .1-A13用此方法求逆矩阵,对于小型矩阵,特别是二阶方阵求逆既方便、快阵,又有规律可循.因为二阶可逆矩阵的伴随矩阵,只需要将主对角线元素的位置互换,次对角线的元素变号即可.若可逆矩阵是三阶或三阶以上矩阵,在求逆矩阵的过程中,需要求9个或9个以上代数余子式,还要计算一个三阶或三阶以上行列式,工作量大且中途难免出现符号及计算的差错.对于求出的逆矩阵是否正确,一般要通过AA =I 来检验.一1-旦发现错误,必须对每一计算逐一排查.4.分块矩阵求逆法4.1.准对角形矩阵的求逆命题 设A 、A 都是非奇异矩阵,且A 为n 阶方阵,A 为m 阶方阵11221122 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 证明 因为==0, 所以A 可逆.A 22110A A 11A 22A ≠设A =,于是有=,1-⎥⎦⎤⎢⎣⎡WZY X⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y X ⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡m nI I 00其中 X A =I , Y A =0,Z A =0,W A =I .又因为A 、A 都可逆,用11n 221122m 1122A 、A 分别右乘上面左右两组等式得:111-122-X= A ,Y=0,Z=0,W= A 111-122-故 A = 21⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:=121...-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡k A A A ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---11211...k A A A 4.2.准三角形矩阵求逆命题 设A 、A 都是非奇异矩阵,则有1122=12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A 证明 因为=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2212110A A A⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡22110A A 两边求逆得=1121110--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-I A A I 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 所以 =1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A 同理可证=12221110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122211111110A A A A A 此方法适用于大型且能化成对角子块阵或三角块阵的矩阵. 是特殊方阵求逆的一种方法,并且在求逆矩阵之前,首先要将已给定矩阵进行合理分块后方能使用.5.恒等变形法恒等变形法求逆矩阵的理论依据为逆矩阵的定义,此方法也常用与矩阵的理论推导上.就是通过恒等变形把要求的值化简出来,题目中的逆矩阵可以不求,利用AA =E ,把题目中的逆矩阵化简掉。

[全]线性代数之可逆矩阵的求法方法总结[下载全]

[全]线性代数之可逆矩阵的求法方法总结[下载全]

线性代数之可逆矩阵的求法方法总结线性代数是考研数学必考的一部分。

矩阵更是线性代数的基础,因此,掌握矩阵的知识点在整个线性代数的模块复习中占据十分重要的地位。

这几年经常考察初等变换和初等矩阵的题目。

(1)矩阵A可逆的充要条件是|A|不等于0
判断矩阵A为可逆矩阵的方法为:
判断矩阵A为可逆矩阵的方法
逆矩阵的运算性质:
逆矩阵的运算性质求逆矩阵的方法:
求逆矩阵的方法
题型一:求矩阵的逆矩阵
分析:求矩阵的逆矩阵可以通过伴随矩阵和用初等行(列)变换方法来求解。

例1:
分析:这是基础题,考场上虽不会有这种考题,但求逆必须要过硬,因为求逆会出现在矩阵方程、相似等题目。

解:本题应用初等变换变换的方法求解
题型二:已知矩阵方程求矩阵的逆
例2:设n阶矩阵A满足A^2+2A-3E=0,
(1)证明A,A+2E可逆,并求它们的逆;
(2)当A不等于E时,判断A+3E是否可逆,并说明理由。

解:。

矩阵可逆性总结

矩阵可逆性总结

矩阵的可逆性摘要:本文通过由矩阵的除法引出可逆矩阵,介绍了可逆矩阵的定义,性质,算法及其判定方法等等,之后对可逆矩阵进行了推广,还有关于广义逆的介绍。

关键词:可逆矩阵;伴随矩阵;三角矩阵;广义逆矩阵 正文:一、逆矩阵的定义:因为数的除法a ÷b 是:已知两数的乘积b 及其中一个因数a 求另外一个因数x ,也就是解方程ax =b 。

只要能求出除数a 的倒数a −1使aa −1=1,则除法b ÷a 可以转化为乘法b ×a −1。

而我们联想到矩阵的运算上,对矩阵A , B ,用B “除以”A 也就是要求一矩阵X 使AX =B 。

在之前的学习过程中已经了解了矩阵的乘法不满足交换律,还应考虑求另一矩阵Y 满足YA =B 。

如果能找到一个A −1满足条件A −1A =I ,在矩阵方程AX =B 两边左乘A −1就得到A −1AX =A −1B 从而X =A −1B 。

如果这个A −1还满足条件AA −1=I ,则A(A −1B)=B ,X =A −1B 就是AX =B 的唯一解。

类似地,如果上述A −1存在,可知YA =B 有唯一解Y =BA −1。

所以给逆矩阵下一个定义:对于矩阵A,如果存在矩阵B满足条件AB=且BA=I (表示单位矩阵),就称A可逆,并且称B是A的逆。

表示成B=A 1-二、矩阵可逆的等价条件:1、A 可逆⇔F ∈∃B ,使得I AB =;(定义法)2、若A 可逆,则A 是方阵且0≠A ;3、若0≠A ,则方阵A 可逆;4、n 级矩阵A 可逆⇔矩阵A 的秩为n,即r(A )=n ;5、n 级矩阵A 可逆⇔A 的行向量组线性无关;6、n 级矩阵A 可逆⇔A 的列向量组线性无关;7、n 级矩阵A 可逆⇔A 可以表示成一系列初等矩阵的乘积; 8、n 级矩阵A 可逆⇔A 可以经过一系列初等行变换化为I ; 9、n 级矩阵A 可逆⇔A 可以经过一系列初等列变换化为I ; 10、n 级矩阵A 可逆⇔齐次线性方程组A x=0只有唯一零解.三、逆矩阵的性质:1、 逆的唯一性: 假如A 可逆,那么A 的逆B 是唯一的。

证明矩阵可逆的9种方法是

证明矩阵可逆的9种方法是

证明矩阵可逆的9种方法是矩阵可逆是指一个矩阵存在一个逆矩阵,其乘积等于单位矩阵。

下面将介绍9种证明矩阵可逆的方法。

方法一:行列式法要证明一个矩阵可逆,可以计算其行列式。

如果矩阵的行列式不为零,则矩阵可逆。

方法二:逆矩阵法如果一个矩阵存在一个逆矩阵,且这个逆矩阵满足乘积为单位矩阵,那么这个矩阵可逆。

方法三:初等变换法通过对矩阵进行一系列的初等行变换或初等列变换,能够将矩阵化为行阶梯形或列阶梯形。

如果最终得到的行阶梯形或列阶梯形存在没有零行或零列,那么该矩阵可逆。

方法四:伴随矩阵法对于一个n阶矩阵A,其伴随矩阵记为adj(A),满足A * adj(A) = adj(A) * A = A * I,其中A 表示A的行列式,I表示单位矩阵。

如果一个矩阵A的伴随矩阵存在,且A 不为零,则A可逆。

方法五:特征值法计算矩阵A的特征值,如果所有特征值都不为零,则矩阵A可逆。

方法六:线性相关法将矩阵A的列向量组看作是一个线性相关的向量组,当且仅当这个向量组的秩等于矩阵的列数时,矩阵可逆。

方法七:投影矩阵法如果一个矩阵A是一个投影矩阵,即A * A = A,则矩阵A可逆。

方法八:正交矩阵法如果一个矩阵A满足A的转置矩阵与A的乘积等于单位矩阵,即A * A^T = I,其中A^T表示A的转置矩阵,则矩阵A可逆。

方法九:哈达玛矩阵法如果一个n阶方阵H满足H的每一个元素的模都是1,且任意两行之间的内积等于0,则矩阵H可逆。

以上是证明矩阵可逆的9种方法。

每种方法都有其独特的思路和侧重点。

可以根据具体情况选择合适的方法进行证明。

逆矩阵的几种求法与解析 很全很经典

逆矩阵的几种求法与解析 很全很经典


1

é- 1 / 6 - 13 / 6 4 / 3ù A = ê 1/ 2 3/ 2 -1 ú . ê ú ê 1 / 6 1 / 6 1 / 3 ú ë û
-1
在事先不知道n阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变 换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0, 则意味着A不可逆, 因为此时表明 A =0, 则A -1 不存在.
其中A ij 是 A 中元素a ij 的代数余子式.
A21 A22 ... A2 n
... An1 ù ú ... An 2 ú ... ... ú ú ... Ann û
é A11 ê A 矩阵 ê 12 ê ... ê ë A1n
证明
A21 A22 ... A2 n
... An1 ù ú ... An 2 ú 1 称为矩阵A的伴随矩阵,记作A 3 ,于是有A -1 = A3. A ... ... ú ú ... Ann û
é A11-1 A = ê ë 0
21
-1 -1 -1
-1
0 ù ú A22 -1 û
-1 ù é A1 ú ê ú =ê ú ê ú ê Ak û ê ë -1
把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:
é A1 ê ê ê ê ë A2 ... A2
-1
...
ù ú ú ú -1 ú Ak û ú
0 ù é 1 0 ... 0 ù ú 0 ú ê 0 1 ... 0 ú ú =I =ê ... ú ê... ... 1 ...ú ú ê ú A û ë 0 0 ... 1 û
同理可证BA=I. 由此可知,若A可逆,则A -1 =
1 A3. A

总结材料求矩阵的逆矩阵的方法

总结材料求矩阵的逆矩阵的方法

总结求矩阵的逆矩阵的方法课程名称:专业班级:成员组成:联系方式:摘要:矩阵是线性代数的主要容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.关键词:矩阵逆矩阵方法Method of finding inverse matrixAbstract:Matrix in linear algebra is the main content,many prictical problems with the matrix theory is simple and fast. The inverse matrix andmatrix theory the important content, the solution of inverse matrix nature has become one of the main research contents of linear algebra. The paper will give some method of finding inverse matrix.Key words:Matrix inversematrix method正文:1.引言:矩阵是线性代数的主要容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.2.求矩阵的逆矩阵的方法总结:2.1矩阵的基本概念矩阵,是由个数组成的一个行列的矩形表格,通常用大写字母表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其元素表示,其中下标都是正整数,他们表示该元素在矩阵中的位置。

比如,或表示一个矩阵,下标表示元素位于该矩阵的第行、第列。

元素全为零的矩阵称为零矩阵。

特别地,一个矩阵,也称为一个维列向量;而一个矩阵,也称为一个维行向量。

可逆矩阵的求法

可逆矩阵的求法

可逆矩阵的求法
怎样求解可逆矩阵是一个很重要的问题,尤其是在线性代数和矩阵分析中,可逆矩阵的求解也可以为当前矩阵求解提供有用的信息。

首先,我们需要知道什么是可逆矩阵。

所谓可逆矩阵,就是指一个方阵,它的逆矩阵存在且唯一。

这意味着,如果我们有一个n行n列的矩阵A,它的逆矩阵为B,
那么AB=BA=I,其中I 为n行n列的单位矩阵。

其次,我们需要明确可逆矩阵的求解方法。

由于可逆矩阵的特殊性,它的求解方法可以分为两种,一种是基于行列式的,另一种是基于矩阵分解的。

首先,基于行列式的求逆法,又称为克莱默法。

该方程允许矩阵A的逆矩阵B可以用以下方式求出:
B = A_0A_1...A_n,
其中A_0为A的代数余子式矩阵,A_1...A_n分别取自A的第i列,i=1...n。

其次是基于矩阵分解的求解方法,最常用的一种是LU分解法,该方法可以通过对
一个矩阵A进行LU分解(即将A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U),
结合高斯-消去法求解得到其逆矩阵。

最后,我们还要提一下行列式和矩阵分解求逆法的比较,克莱默法求解可逆矩阵不依赖于其本身行列式值,而LU分解法求逆需要基于行列式值确定矩阵逆的存在性,所以通常在长度为n的方阵求解中,使用LU 分解的代价比使用克莱默准许的代价
小得多。

总的来说,可逆矩阵的求解是一个矩阵分析中的重要问题,而求解可逆矩阵的方法有基于行列式的克莱默法和基于矩阵分解的LU分解法,可以根据实际情况选择不
同的求解方法。

用定义法求可逆矩阵的方法

用定义法求可逆矩阵的方法

用定义法求可逆矩阵的方法
可逆矩阵是指存在一个矩阵的乘法逆矩阵,使得两者的乘积等于单位矩阵。

换言之,对于一个n×n 的矩阵A,如果存在一个与之相乘后得到单位矩阵I 相等的矩阵B,即AB=BA=I,则矩阵A 是可逆的,矩阵B 就是A 的逆矩阵,记作A^{-1}。

求可逆矩阵的一种方法是使用定义法:
1. 我们首先假设有一个n×n 的矩阵A,我们需要判断它是否可逆。

2. 使用高斯-约旦消元法将矩阵A 转化为行阶梯形式。

3. 如果在行阶梯形式中没有出现全零行,则矩阵A 是可逆的。

否则,如果出现全零行,那么矩阵A 不可逆。

需要注意的是,对于可逆矩阵进行高斯消元时应该保留行变换的所有步骤,直到完全变换为行阶梯形式。

这样,在求解逆矩阵的过程中,我们可以将单位矩阵通过相同的行变换操作得到它的逆矩阵。

证明矩阵可逆的9种方法

证明矩阵可逆的9种方法

矩阵可逆的九种证明方法
矩阵可逆是线性代数中一个重要的概念,在实际应用中也具有广泛的应用。

本文将介绍九种证明矩阵可逆的方法,帮助读者更好地理解矩阵可逆的概念和证明方法。

1.列满秩证明法
如果矩阵的列满秩,则矩阵一定可逆。

因为如果矩阵的列不满秩,则矩阵的列空间不是整个空间,这意味着在矩阵变换后的向量中有些向量无法表示,那么这些向量将没有逆矩阵。

2.行满秩证明法
如果矩阵的行满秩,则矩阵一定可逆。

因为如果矩阵的行不满秩,则矩阵的行空间不是整个空间,这意味着存在一些向量没有对应的逆矩阵。

3.行列式非零证明法
如果矩阵的行列式非零,则矩阵一定可逆。

行列式为零表示矩阵行间存在线性关系,这种情况下矩阵变换后可能存在一些向量重叠而无法表示。

4.列秩等于行秩证明法
如果矩阵的列秩等于行秩,则矩阵一定可逆。

因为矩阵的列秩等于行秩意味着矩阵变换后的向量集合不能存在重复的情况,否则将会导致矩阵不可逆。

5.齐次线性方程组只有零解证明法
如果矩阵的一个齐次线性方程组只有唯一的零解,则矩阵一定可逆。

6.存在左逆证明法
如果矩阵存在一个左逆,则矩阵一定可逆。

左逆是指$B$矩阵,使得$BA=I$,其中$I$是单位矩阵。

7.秩等于行数证明法
如果矩阵的秩等于行数,则矩阵一定可逆。

8.特征值不为零证明法
如果矩阵的所有特征值都不为零,则矩阵一定可逆。

9.奇异值不为零证明法
如果矩阵的奇异值都不为零,则矩阵一定可逆。

总之,矩阵可逆是线性代数中一个非常重要的概念,掌握一些特定的证明方法,可以帮助我们更好地理解和应用这个概念。

证明可逆矩阵的方法

证明可逆矩阵的方法

证明可逆矩阵的方法
证明一个矩阵可逆的一个常用方法是使用行列式的概念。

一个方阵A是可逆的,当且仅当它的行列式不等于0,即det(A) ≠ 0。

证明可逆矩阵的方法可以有多种,以下是一些常见的方法:
1. 行列式方法:如果一个矩阵A是n阶方阵,我们可以计算它的行列式det(A)。

如果det(A) ≠ 0,则矩阵A是可逆的;如果det(A) = 0,则矩阵A是奇异的,即不可逆的。

2. 逆矩阵方法:如果一个矩阵A是可逆的,那么存在一个矩阵B,使得AB = BA = I,其中I是单位矩阵。

这个矩阵B称为A的逆矩阵,记作A^(-1)。

通过计算A的逆矩阵,我们可以证明A是可逆的。

3. 列向量线性无关方法:如果一个矩阵A是可逆的,那么它的所有列向量都是线性无关的。

我们可以通过计算列向量的线性组合并令其等于零,然后证明只有零向量是解,从而证明矩阵A的列向量是线性无关的,进而证明A是可逆的。

4. 初等变换方法:通过一系列的初等变换操作,我们可以将矩阵A 变换为一个上三角矩阵或者一个对角矩阵。

如果我们成功地进行了这样的变换,那么矩阵A是可逆的。

因为上三角矩阵或者对角矩阵的行
列式等于它的对角线上的元素的乘积,且这些元素都不为0。

总结起来,证明一个矩阵可逆的方法有很多种,包括行列式方法、逆矩阵方法、列向量线性无关方法和初等变换方法等。

这些方法有时可以相互结合使用,根据具体问题的要求选择合适的方法进行证明。

总结求逆矩阵方法

总结求逆矩阵方法

3、逆矩阵的求法1.1一般矩阵的逆矩阵的求法 3.1.1用定义去求逆矩阵定义3.1.1 设A 是一个n 阶矩阵,如果存在n 阶矩阵B ,使A B =B A =E ,则称A 为可逆矩阵,并称B 是A 的可逆矩阵。

例3.1 已知n 阶矩阵A 满足0322=-+E A A 。

证明A +4E 可逆并求出()14-+E A . 证明:把0322=-+E A A 变形为(A +4E )(E A 2-)=-5E ,可得(A +4E )(E A 5251+-)=E ,所以存在一个矩阵B =E A 5251+-,B 使(A +4E )B =E 。

由定义得A +4E 可逆,且B ()14-+E A =B =E A 5251+-.3.1.2 用伴随矩阵去求逆矩阵定理3.1.1 n 阶矩阵A =(ij a )为可逆的充要条件是A 非奇异。

且1-A =A 1112111222212n n n nnn A A A A A A A A A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,其中ij A 是A 中元素ij a 的代数余子式。

矩阵112111222212n n nnnn A A A A A A A A A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦称为矩阵A 的伴随矩阵,记作*A ,于是有1-A =A 1 *A . 例3.2 判断矩阵A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡343122321,A是否可逆?若可逆,求 1-A . 解: 因为A =2≠0,所以A 可逆。

又11A =2,12A =-3,13A =2, 21A =6,22A =-6,23A =2, 31A =-4,32A =5,33A =-2.所以1-A =A 1*A =21⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----222563462=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----11125323231. 3.1.3 用初等变换去求逆矩阵如果A 可逆,则A 可通过初等行变换化为单位矩阵E ,即存在相应的初等矩阵1E 、2E …s E 使s E …2E 1E A =E (1),用1-A 又乘上式两端,得s E …2E 1E E=1-A (2),比较(1)、(2)两式,可知当A 通过行初等变换化为E 的同时,对单位矩阵E 作同样的初等行变换,就化为A 的逆矩阵1-A .同样,只要用列的初等变换也可以求逆矩阵。

考研数学解题妙招集锦(五)矩阵可逆性证明全攻略

考研数学解题妙招集锦(五)矩阵可逆性证明全攻略

考研数学解题妙招集锦(五):矩阵可逆性证明全攻略来源:文都教育逆矩阵的计算与证明是线性代数中关于矩阵这一条主线的重要知识点,在近年考试的真题中,无论是以填空题、选择题还是解答题的形式,对逆矩阵的性质、矩阵可逆的充分必要条件以及逆矩阵的各类计算方法的考查以较高的频率出现在考生面前。

许多同学在复习的过程中对逆矩阵的计算投入了许多时间去反复训练,而对证明却相对有所忽略,以致某些情况下对可逆性的证明无从下手。

下面从一道较为典型的可逆性证明题出发,细数证明矩阵可逆常用的思路和方法:矩阵乘法有别于同学们之前接触过的乘法运算的一个最重要的不同点就是矩阵的乘法不满足交换律,与矩阵相交换有联系的主要是逆矩阵的定义式,这也是关于矩阵可逆性证明的一个重要突破点。

在逆矩阵的计算或证明中,若涉及到矩阵相交换的情形,应当尽量从逆矩阵的定义去着手分析。

从逆矩阵的定义出发,很容易得到证明本题的方法:除了上述从定义出发的思路之外,在求逆的题目中经常使用的分块矩阵初等变换方法同样也可以在证明题中很好地发挥作用,本题运用分块初等变换证明的详细步骤如下:在线性代数的证明题中,矩阵与线性方程组常常是不分家的,而矩阵的可逆性与线性方程组解的存在性之间的千丝万缕的联系也可为矩阵可逆的证明独辟蹊径,这道题目如果与线性方程组的相关性质结合,则很容易就可以证得结论成立:方法三的运用主要是出于这样的一个思考:n阶方阵A可逆的充要条件是A的行列式不为0,从而线性方程组Ax=0只有零解。

这就将线性方程组解的讨论与矩阵可逆的证明巧妙融合于一体。

在线性代数总体的学习当中,掌握矩阵与线性方程组相结合的灵活运用是非常必要的。

这道题目条件非常简单,却可以从三个不同的角度证得结论,可见矩阵可逆性的证明思路非常宽泛,各种方法的运用也是很灵活的。

事实上,n阶方阵A可逆的充分必要条件共有七条,在《考研数学线性代数过关与提高》一书矩阵一章的“重要公式与结论”中有着全面的列举。

可逆矩阵及求逆矩阵的方法

可逆矩阵及求逆矩阵的方法
以经过一系列初等变换化成单位矩阵。

, 同理有
例:
用初等变换法求
所以 = 方法四 利用解线性方程组来求逆矩阵
若 级矩阵 可逆,则 的解,
,于是 的第 列是线性方程组的
因此我们可以去解线性方程组
,其中

后把所得的解的公共式中
分别用 1,0,…,0;0,1,…,0;…;0,…,0,
变换法求逆矩阵稍微简单些。 方法五 分块求逆法 当一个可逆矩阵的级数较大时,即使用初等变换法求它的逆矩阵仍然计算量
较大,如果把该矩阵分块,再对分块矩阵求逆矩阵,则可减少计算量。 用分块求逆法解题的具体步骤为:
(1)根据所给矩阵 的特点分块为 = (2)选择适当的分块求逆公式 常用的分块求逆公式有:

均可逆,则
1: 3: 5:
7: 8:
2: 4:
6:
例:设四阶方阵 解:设
试求 则是分块矩阵,易得
故 方法六 利用哈密尔顿—凯莱定理求逆矩阵
方法五分块求逆法当一个可逆矩阵的级数较大时即使用初等变换法求它的逆矩阵仍然计算量较大如果把该矩阵分块再对分块矩阵求逆矩阵则可减少计算量
可逆矩阵及求逆矩阵的方法
时间:2015-11-02 作者:shelly 论文导读:引理 1 可逆矩阵的简化行阶梯形一定是单位矩阵。换句话说,可逆 矩阵可以经过一系列初等变换化成单位矩阵。 关键词:伴随矩阵,初等变换,逆矩阵
哈密尔顿—凯莱定理:设 是数域 P 上一个 级矩阵,f =

的特 征多项式,则 f( )=
设 f ( )= 当 可逆时, 0,即 n 0 由
其中 n= =0 可得
例设 = 解:f =
试用哈密尔顿—凯莱定理求 = =
=

矩阵的逆的特殊求法doc

矩阵的逆的特殊求法doc

方法七 “和化积”法有时遇到这样的问题:要求判断方阵之和A+B 的可逆性并求逆矩阵,此时可将A+B 直接化为E C B A =+)(,由此有A+B 可逆,且C B A =+-1)(,或将方阵之和A+B 表为若干个已知的可逆阵之积,再有定理2知A+B 可逆,并可得出其逆矩阵。

例1证明:若0=k A ,则A E -是可逆阵,并求1)(--A E 。

证明: E A A A E A E k =++++--))((12∴ E-A 是可逆矩阵且121)(--++++=-k A A A E A E 总之,矩阵可逆性的判断及求逆矩阵的方法很多,不仅仅只是以上列举的几种方法,大家在做题过程中,可根据题目的需要灵活选用方法来求解。

方法六 利用哈密尔顿—凯莱定理求逆矩阵法哈密尔顿—凯莱定理 设A 是数域P 上一个n n ⨯矩阵,A E f -=λλ)(是A 的特征多项式,则0)1()()(12211=-+++++-=-E A A a a a A A f n n nn n 。

如果A 可逆,则A 的特征多项式的常数项0)1(≠-=A a n n ,由定理知 0)(111=++++=--E A A A A f n n n n ααα 于是 E A E A A n n n n=⨯+++----)(11211ααα因此得 )(112111E A A A n n n n----+++-=ααα )(*此式给出了1-A 的多项式计算方法。

例2已知⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=201034011A ,求1-A 。

解:矩阵A 的特征多项式为: 254)(23-+-=-=λλλλλA E f 因023≠-=α,所以矩阵A 可逆,由)(*式知)54(2121E A A A +-=-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---11302802621方法五 分块求逆法当一个可逆矩阵的阶数较大时,即使用初等变换求它的逆矩阵仍然计算量较大。

如果把该矩阵分块,再对分块矩阵求逆矩阵,则能减少计算量。

矩阵可逆的定义和求法

矩阵可逆的定义和求法

矩阵可逆的定义和求法
哎呀呀,一看到“矩阵可逆的定义和求法”这个题目,我感觉脑袋都要大啦!这对我这个小学生来说,简直就像是超级大怪兽一样难搞!
矩阵可逆?这到底是啥呀?我来给您讲讲我努力理解的过程吧。

就好像我们玩拼图,一个完整的漂亮图案就是一个正常的矩阵。

那如果这个矩阵能通过一些神奇的方法变回原来完整的样子,那它就是可逆的。

比如说,我们有一堆数字排排站,组成了一个矩阵,要是能通过一些计算,让它又能恢复到最初的、正确的排列,这不就像是把打乱的拼图又完美地拼回去了吗?
那怎么才能知道一个矩阵是不是可逆呢?这就像是判断一个神秘的宝藏盒子有没
有钥匙能打开一样。

我们得用一些特殊的条件去判断。

求矩阵可逆的方法?那可真是让人头疼!比如说行列式法,这就好像是寻找一把特殊的钥匙,只有行列式不等于零的时候,矩阵才可逆。

这难道不像只有找到了那把独特的钥匙,才能打开神秘的宝箱吗?
还有伴随矩阵法,哎呀,这可真复杂!感觉就像是要解开一个超级难解的密码锁,得一点点算,一点点琢磨。

老师给我们讲这些的时候,我周围的同学们也都一脸懵,有的抓耳挠腮,有的皱着眉头。

“这也太难了吧!”小明忍不住抱怨。

“就是就是,我都快晕啦!”小红也跟着喊。

老师笑着说:“别着急,慢慢来,多练习就会啦。


虽然现在我对矩阵可逆的知识还没有完全掌握,但是我相信,只要我多努力,多练习,就一定能像攻克游戏里的大关卡一样,把这个难题拿下!我可不相信我会被它一直难住!
总之,矩阵可逆这东西,虽然现在让我觉得很头疼,但我是不会轻易放弃的,我一定要把它搞明白!。

可逆矩阵运算法则

可逆矩阵运算法则

可逆矩阵运算法则一、可逆矩阵的定义在线性代数中,一个n×n的矩阵A,如果存在一个n×n的矩阵B,使得AB=BA=I(其中I为单位矩阵),则称矩阵A为可逆矩阵,矩阵B为矩阵A的逆矩阵。

二、逆矩阵的求解1. 矩阵可逆的充要条件一个矩阵A可逆的充要条件是其行列式不为零,即det(A)≠0。

2. 逆矩阵的求解方法(1)伴随矩阵法设A为一个n×n矩阵,如果A可逆,则它的逆矩阵为A的伴随矩阵除以A的行列式,即A⁻¹=adj(A)/det(A)。

(2)初等变换法通过初等行变换或初等列变换将A化为单位矩阵I,同时对单位矩阵进行相同的初等变换,得到A的逆矩阵。

三、可逆矩阵的运算法则1. 逆矩阵的运算律(1)矩阵的逆与转置若A可逆,则(A⁻¹)ᵀ=(Aᵀ)⁻¹。

(2)逆矩阵的乘法若A和B都是可逆矩阵,则AB也可逆,并且(AB)⁻¹=B⁻¹A⁻¹。

2. 逆矩阵的加法和减法(1)可逆矩阵的加法若A和B都是可逆矩阵,则A+B也可逆,且(A+B)⁻¹=A⁻¹+B⁻¹。

(2)可逆矩阵的减法若A和B都是可逆矩阵,则A-B也可逆,且(A-B)⁻¹=A⁻¹-B⁻¹。

3. 逆矩阵的数乘若A是可逆矩阵,k为非零实数,则kA也可逆,并且(kA)⁻¹=1/k * A⁻¹。

四、应用举例1. 线性方程组的解法对于线性方程组Ax=b,如果矩阵A可逆,则方程组的解为x=A⁻¹b。

2. 矩阵的相似性若矩阵A与B相似,即存在可逆矩阵P,使得P⁻¹AP=B,则矩阵B 与A相似,且P为相似变换矩阵。

3. 矩阵的幂若A为可逆矩阵,n为正整数,则A的n次幂Aⁿ也可逆,且(Aⁿ)⁻¹=(A⁻¹)ⁿ。

五、总结可逆矩阵是线性代数中重要的概念,它在解线性方程组、矩阵相似性、矩阵的幂等运算等方面具有重要的应用价值。

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总结求矩阵的逆矩阵的方法课程名称:专业班级:成员组成:联系方式:摘要:矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.关键词:矩阵逆矩阵方法Method of finding inverse matrixAbstract:Matrix in linear algebra is the main content,many prictical problems with the matrix theory is simple and fast. The inverse matrix andmatrix theory the important content, the solution of inverse matrix nature has become one of the main research contents of linear algebra. The paper will give some method of finding inverse matrix.Key words:Matrix inversematrix method正文:1.引言:矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.2.求矩阵的逆矩阵的方法总结:2.1矩阵的基本概念矩阵,是由个数组成的一个行列的矩形表格,通常用大写字母表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其元素表示,其中下标都是正整数,他们表示该元素在矩阵中的位置。

比如,或表示一个矩阵,下标表示元素位于该矩阵的第行、第列。

元素全为零的矩阵称为零矩阵。

特别地,一个矩阵,也称为一个维列向量;而一个矩阵,也称为一个维行向量。

当一个矩阵的行数与烈数相等时,该矩阵称为一个阶方阵。

对于方阵,从左上角到右下角的连线,称为主对角线;而从左下角到右上角的连线称为付对角线。

若一个阶方阵的主对角线上的元素都是,而其余元素都是零,则称为单位矩阵,记为,即:。

如一个阶方阵的主对角线上(下)方的元素都是零,则称为下(上)三角矩阵,例如,是一个阶下三角矩阵,而则是一个 阶上三角矩阵。

今后我们用 表示数域 上的 矩阵构成的集合,用 表示数域 上的 阶方阵构成的集合。

2.2求逆矩阵的方法:1.利用定义求逆矩阵定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 则称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用.例1 求证: 如果方阵A 满足A k= 0, 那么EA 是可逆矩阵, 且(E-A )1-= E + A + A 2+…+A 1-K证明 因为E 与A 可以交换, 所以(E- A )(E+A + A 2+…+ A 1-K )= E-A K ,因A K = 0 ,于是得(E-A)(E+A+A 2+…+A 1-K )=E ,同理可得(E + A + A 2+…+A 1-K )(E-A)=E ,因此E-A 是可逆矩阵,且(E-A)1-= E + A + A 2+…+A 1-K .同理可以证明(E+ A)也可逆,且(E+ A)1-= E -A + A 2+…+(-1)1-K A 1-K .由此可知, 只要满足A K =0,就可以利用此题求出一类矩阵E ±A 的逆矩阵.例2 设 A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000300000200010,求 E-A 的逆矩阵.分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A K 是否为零矩阵, 若为零矩阵, 则可以采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵.解 容易验证A 2=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000060000200, A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡000000000000600, A 4=0 而 (E-A)(E+A+ A 2+ A 3)=E,所以(E-A)1-= E+A+ A 2+ A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1000310062106211.2.初等变换法求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵,常用初等变换法.如果A 可逆,则A 可通过初等变换,化为单位矩阵I ,即存在初等矩阵S P P P ,,21 使(1)s p p p 21A=I ,用A 1-右乘上式两端,得:(2) s p p p 21I= A 1-比较(1)(2)两式,可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时,对单位矩阵I 作同样的初等变换,就化为A 的逆矩阵A 1-.用矩阵表示(A I )−−−→−初等行变换为(I A 1-),就是求逆矩阵的初等行变换法,它是实际应用中比较简单的一种方法.需要注意的是,在作初等变换时只允许作行初等变换.同样,只用列初等变换也可以求逆矩阵.例1 求矩阵A 的逆矩阵.已知A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡521310132.解 [A I]→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100521010310001132→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001132010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--3/16/16/1100010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001 故 A 1-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/112/32/13/46/136/1. 在事先不知道n 阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0,则意味着A 不可逆,因为此时表明A =0,则A 1-不存在.例2 求A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321.解 [A E]=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100987010654001321→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1071260014630001321→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----121000014630001321. 由于左端矩阵中有一行元素全为0,于是它不可逆,因此A 不可逆.3.伴随阵法定理 n 阶矩阵A=[a ij ]为可逆的充分必要条件是A 非奇异.且A 1-=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A (212221212111)其中A ij 是A 中元素a ij 的代数余子式.矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A AA A A (2122212)12111称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A 3,于是有A 1-=A 1A 3.证明 必要性:设A 可逆,由A A 1-=I ,有1-AA =I ,则A 1-A =I ,所以A ≠0,即A 为非奇异.充分性: 设A 为非奇异,存在矩阵B=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A .....................212221212111, 其中AB=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n n n a a a a a a a a a (2)12222111211⨯A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A ............... (21222)1212111=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡A A A A ............0...00...0=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1...00...1......0...100 01=I 同理可证BA=I.由此可知,若A 可逆,则A 1-=A1A 3. 用此方法求逆矩阵,对于小型矩阵,特别是二阶方阵求逆既方便、快阵,又有规律可循.因为二阶可逆矩阵的伴随矩阵,只需要将主对角线元素的位置互换,次对角线的元素变号即可.若可逆矩阵是三阶或三阶以上矩阵,在求逆矩阵的过程中,需要求9个或9个以上代数余子式,还要计算一个三阶或三阶以上行列式,工作量大且中途难免 出现符号及计算的差错.对于求出的逆矩阵是否正确,一般要通过AA 1-=I 来检验.一旦发现错误,必须对每一计算逐一排查. 4.分块矩阵求逆法4.1.准对角形矩阵的求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,且A 11为n 阶方阵,A 22为m 阶方阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 证明 因为A =22110A A =11A 22A ≠0, 所以A 可逆. 设A 1-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡W ZY X,于是有⎥⎦⎤⎢⎣⎡W ZY X⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡m nI I 00, 其中 X A 11=I n , Y A 22=0,Z A 11=0,W A 22=I m .又因为A 11、A 22都可逆,用A 111-、A 122-分别右乘上面左右两组等式得:X= A 111-,Y=0,Z=0,W= A 122-故 A 21= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:121...-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡k A A A =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---11211...k A A A 4.2.准三角形矩阵求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,则有12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A证明 因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡2212110A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111=⎥⎦⎤⎢⎣⎡22110A A 两边求逆得1121110--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-I A A I 12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 所以 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A同理可证12221110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122211111110A A A A A 此方法适用于大型且能化成对角子块阵或三角块阵的矩阵. 是特殊方阵求逆的一种方法,并且在求逆矩阵之前,首先要将已给定矩阵进行合理分块后方能使用.5.恒等变形法恒等变形法求逆矩阵的理论依据为逆矩阵的定义,此方法也常用与矩阵的理论推导上.就是通过恒等变形把要求的值化简出来,题目中的逆矩阵可以不求,利用AA 1-=E ,把题目中的逆矩阵化简掉。

例1 计算(A+4E )T (4E-A )1-(16E-A 2)的行列式,其中 A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-141021001解 令 )16()4()4(21A E A E E A T --+-=DD=)16()4()4(21A E A E E A T --+-=)4)(4()4()4(1A E A E A E A E T +--+-=T A E A E )4)(4(++=2)4(A E +.虽然题目中出现了(4E-A )1-.但是经过化简之后不再出现此式,因此得D=24A E -=22500.例2 已知 n 阶矩阵A 满足A 2+2A-3E=0.求证:A+4E 可逆并求出A+4E 的逆. 证明 把A 2+2A-3E=0变形为A 2+2A-8E=5E ,即(A+4E )(A-2E )=-5E ,可得(A+4E )(-A/5+2E/5)=E ,所以存在一个矩阵B=-A/5+2E/5,使(A+4E )B=E ,由定义得A+4E 可逆,且(A+4E )1-=B=-A/5+2E/5.另外,有些计算命题中虽出现逆矩阵,但通过适当的矩阵运算可消去,因而不必急于求出逆矩阵.6.利用线性方程组求逆矩阵若n 阶矩阵A 可逆,则A A 1-=E ,于是A 1-的第i 列是线性方程组AX=E 的解,i=1,2,…,n,E 是第i 个分量是I 的单位向量.因此,我们可以去解线性方程组AX=B , 其中B=(b 1,b 2,…,b n )T , 然后把所求的解的公式中的b 1,b 2,…,b n 分别用E 1=(1,0,0,…,0), E 2=(0,1,0,…,0),......, E n =(0,0,0, (1)代替,便可以求得A 1-的第1,2,…n 列,这种方法在某些时候可能比初等变换法求逆矩阵稍微简一点.下面例子说明该方法的应用.例 求矩阵A=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡3000013000013000013000013的逆矩阵.解 设X=(x 1,x 2,x 3,x 4,x 5)T ,B=(b 1,b 2,b 3,b 4,b 5)T 解方程组 AX=B ,即:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==+=+=+=+5545434323212133333b x bx x b x x b x x b x x 解得: ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=+-=-+-=+-+-=-----51554245432335432234254322314513)3(3)33(3)333(3)3333(3b x b b x b b b x b b b b x b b b b b x 然后把B=(b 1,b 2,…,b n )列,分别用E 1=(1,0,0,…,0), E 2=(0,1,0,…,0),......, E n =(0,0,0, (1)代入,得到矩阵A 1-的第1,2 ,3,4,5列,分别用x 1=(13-,0,0,0,0)T , x 2=(32-,13-,0,0,0)T , x 3=(33-,32-,13-,0,0)T , x 4=(34-,33-,32-,13-,0)T , x 5=(35-,34-,33-,32-,13-)TA 1-=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---------------1213214321543213000033000333003333033333.这种方法特别适用于线性方程组AX=B 比较容易求解的情形,也是很多工程类问题的解决方法. 3.结束语:以上各种求逆方法只是我的一些粗浅的认识,也许有很多的不当之处,我希望我的这篇文章能给大家带来帮助,能帮助我们更快更准地解决好繁琐的求逆矩阵问题.同时,它还是我们更好的学习线性代数的必备基础知识,认真掌握它,可供我们以后继续在数学方面深造打下坚实的基础.但我很希望各位老师和同学给于指导.能使我的这篇文章更加完善和实用.参考文献[1] 北京大学数学系几何与代数教研室代数小组.高等数学[M].北京:高教出版社,2001.[M]表示参考的是书[J] 表示参考的是杂志上的论文分工情况第一,三部分由完成第二部分由完成。

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