四川大学线性代数课件第一章第二节 矩阵的转置1
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线性代数课件 第一章
0 0 0 0 0 0 ≠ ( 0 0 0 0) . 0 0 0
1 0 (5)单位矩阵 单位矩阵 0 1 E = En = L L O 0 0
称为单位矩阵( 单位阵) 称为单位矩阵(或单位阵). 单位矩阵
L 0 O L 0 L L L 1
a11 a 21 A= L a m1
简记为
a12 a 22 L am1
L a1 n L a2n L L L a mn
矩阵A的 (m, n)元
A = Am×n = (aij )m×n = (aij ).
这m × n个数称为 A的元素 ,简称为元 . 简称为元
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLLLLL am1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm
, , 系数 aij ( i =1,2,L m, j =1,2,L n) , 常数项 bi (i = 1,2,L,n)
全为1 全为
(6)方阵 方阵 主对角线
a11 a12 a21 a22 A= L L 副对角线 an1 an1
简记为
L a1n L a2 n L L L ann
n× n
矩 A 阵 的
( n, n) 元
A = An× n = ( aij )
.
矩阵的转置
a11 a 21 A= L a m1
定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B 定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B, 就称矩阵A与矩阵B等价, 就称矩阵A与矩阵B等价,记作 A ~ B . 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 例如 用矩阵的初等行变换 解线性方程组
1 0 (5)单位矩阵 单位矩阵 0 1 E = En = L L O 0 0
称为单位矩阵( 单位阵) 称为单位矩阵(或单位阵). 单位矩阵
L 0 O L 0 L L L 1
a11 a 21 A= L a m1
简记为
a12 a 22 L am1
L a1 n L a2n L L L a mn
矩阵A的 (m, n)元
A = Am×n = (aij )m×n = (aij ).
这m × n个数称为 A的元素 ,简称为元 . 简称为元
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLLLLL am1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm
, , 系数 aij ( i =1,2,L m, j =1,2,L n) , 常数项 bi (i = 1,2,L,n)
全为1 全为
(6)方阵 方阵 主对角线
a11 a12 a21 a22 A= L L 副对角线 an1 an1
简记为
L a1n L a2 n L L L ann
n× n
矩 A 阵 的
( n, n) 元
A = An× n = ( aij )
.
矩阵的转置
a11 a 21 A= L a m1
定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B 定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B, 就称矩阵A与矩阵B等价, 就称矩阵A与矩阵B等价,记作 A ~ B . 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 例如 用矩阵的初等行变换 解线性方程组
线性代数课件--第一章矩阵
数与m n矩阵 A (a ij)的 乘积 仍是m n矩 阵,记 为A, 即
A
( a ij ) mn
a11 a 21
a m1
a12 a 22
am2
a1n a2n
a mn
解 析 几 何 中 定 义 的 向 量 乘 以 一 个 数 的 规 则 与 定 义1.6相 同 。
矩阵的数乘运算满足下列运算定律(设A、B为m n矩阵,1, 2是数):
例1.4设有城市x1,x2, ,xm,它们之间有高 速公路a1,a2, ,an相连(这些公路是单向道, 方向用箭头表示),如图定义
x2
a1
a2
x1
a5
x3
a4
a3
x4
1.1 矩阵的概念
定义
1
mij -1
0
若
x
i
是
a
的
j
起
点
若
x
i
是
a
的
j
终
点
若
x
i
不
是
a
的
j
端
点
矩阵M = (mij )称为该图的关联矩阵。上图的关联矩阵为
具 有 相 同 行 数 和 列 数 的 矩 阵 才 能 相 加|减 。
例如
50
45
60 35
80 62
40 50
55 42
50 63
90 95
115 77
130 125
2
1
3 1 03
2 5
3 0
0 1 13
4 1
1 1
3 1
0 2
0
4
1.2 矩阵的运算
定义1.6 矩阵的数乘
线性代数矩阵及其运算 ppt课件
1 2 2 .5 8 3 1 3 0 .5 89
1 2 4 .5 9 3 6 3 .5
83
22
三、 矩阵的乘法
定义1.5 (P5)
设矩阵A=(aij)ml的列数与矩阵B=(bij)ln的行数相等, 则由元素
C
2
8
4
求AB、BA和BC
解 AB 816 1362
BA
0 0
0 0
BC
0 0
0 0
AB≠BA , BA=BC
(1) AB与BA都有意义,且同型,但AB与BA不相等 (2) 两个非零矩阵相乘可能是零矩阵 (3) BA=BC,但A≠C,可见,矩阵乘法不满足消去率
那么就称矩阵A与矩阵B相等,记作A=B
16
判断下列各组矩阵是否相等
(1)
8
(3)2
5 2 0
s9in61
2 2 2.5 0.5
9 0 8
(2)
0 0
0 0
0 0
00
0 0
1 0 0
(3)
0
0
1 0
0 1
(1 )
am1x1am2x 2 amn xn bm
m个方程 ,
n个未知数
a11 a12
a
21
a 22
a m 1 a m 2
a1n
a2n
a m n
a11 a12
a21
a22
线性代数 课件ppt
例6:
a11 A a21
a12 a22
a13
1
a23 , E 0
0 1
0 0 ,
求AE和EA.
a31 a32 a33
0 0 1
解:
a11
AE a21
a31
a12 a22 a32
a13 1 a23 0 a33 0
0 1 0
0 0
a11 a21
1 a31
a12 a22 a32
a13 a23 A; a33
1 0 0 a11 a12 a13 a11 a12 a13 EA 0 1 0 a21 a22 a23 a21 a22 a23 A.
0 0 1 a31 a32 a33 a31 a32 a33
单位矩阵E在矩阵的乘法中与数1在数中的乘法中所起的作用相似.
排成的 m行 n列的数表
a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
am1 am2 amn
称为m行n列矩阵,简称mXn矩阵。记作
主对角线
a11 a12
A
a21
a22
副对角线 am1 am2
a1n
a2n
amn
矩阵A的
m, n元
简记为
A Amn
aij
mn
aij
.
这m n个数称为A的元素,简称为元.
a11 x1 a12 x2 a1n xn a21 x1 a22 x2 a2n xn
b1
b2
,
am1 x1 am2 x2 amn xn bm
所以方程组可以用矩阵的乘法来表示.方程组中 系数组成的矩阵A称为系数矩阵,
方程组中系数与常数组成的矩阵
a11 a21
矩阵的转置、乘法(初等变换)、逆
转置矩阵的行和列分别是原矩阵的列和行。
转置矩阵的行列式等于原矩阵的行列式,即 det(A^T) = det(A)。
02 矩阵的乘法(初等变换)
矩阵乘法的定义与规则
定义
矩阵的乘法是将两个矩阵按一定的顺序相乘,得到一个新的矩阵。
规则
矩阵乘法需要满足特定的条件,即第一个矩阵的列数等于第二个矩 阵的行数。
初等列变换及其应用
定义
初等列变换是指对矩阵进行某些列操作,如交换两列、将某一列乘以非零常数或加到另一列等,使得矩阵变为另 一种形式。
应用
初等列变换在矩阵理论中也有着广泛的应用,如求矩阵的逆、求行列式等。
03 矩阵的逆
矩阵逆的定义与条件
定义
如果存在一个矩阵A的逆矩阵A^(-1),使得 $AA^(-1) = A^(-1)A = I$,其中I为单位矩阵,则称A为可逆 矩阵。
计算方法
按照矩阵乘法的规则,将第一个矩阵的行与第二个矩阵的列对应元 素相乘,然后按一定的顺序组合起来,得到新的矩阵。
初等行变换及其应用
定义
初等行变换是指对矩阵进行某些行操 作,如交换两行、将某一行乘以非零 常数或加到另一行等,使得矩阵变为 另一种形式。
应用
初等行变换在矩阵理论中有着广泛的 应用,如解线性方程组、求矩阵的秩、 判断矩阵是否可逆等。
THANKS
对于两个矩阵 A 和 B,(A+B)^T = A^T + B^T
对于实数 k,kA^T = (kA)^T
01
03 02
Байду номын сангаас
矩阵转置的性质
转置矩阵的元素满足:a_{ij} = a_{ji},即矩阵的 对角线元素不变,非对角线元素互换。
线性代数第一章ppt
线性代数第一章
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。
§1.1《线性代数》(四川大学原稿) 向量与矩阵的定义及运算
向量的加法以及数与向量的数乘统称为向量
5
对任意的n维向量,, 及任意的数k , l, 向量的线性运算满足如下的运算规律: (1)+=+ 交换律; (2)( ) ( ) 结合律; (3) 0 ; (4) ( ) 0;
i 1 i 1 i 1 j 1 i 1
23
2
2
2
3
2
三、 矩阵的乘法 1.引例: 设x1 , x2 , x3 ; y1 , y2 ; z1 , z2是三组变量 x1 , x2 , x3与y1 , y2的关系如下:
y1 a11 x1 a12 x2 a13 x3 a11 A y2 a21 x1 a22 x2 a23 x3 a21
2β (α + β)( α - β) (2 3, 1 0, 5 1, 2 1, 0 4) =(-1,1,4,3,-4),
12
1 α (2α ) 2 1 1 1 1 1 ( 5, 1, 6, ( 1), 4) 2 2 2 2 2 2.5, 0.5, 3, 0.5, 2 ,
17
(2)加法:称矩阵 a11 b11 a b 21 21 M a s1 bs1 a12 b12 a22 b22 M a s 2 bs 2 L a1 n L a2 n M L a sn b1 n b2 n M bsn
第一章 向量与矩阵的基本运算
§1 向量与矩阵的定义及运算
定义1 由n个数构成的有序数组,记作
=(a1 , a2 ,
称为n维行向量;若记作 a1 a 2 = an 则称为n维列向量。
, an )
线性代数课件第1章:矩阵及其运算
全为1
(5)元素全为零的矩阵称为零矩阵,m n 零
矩阵记作 omn 或 o .
注意 不同阶数的零矩阵是不相等的.
同型矩阵与矩阵相等的概念
1.两个矩阵的行数相同,列数相同时,称为同型 矩阵.
例如
1 5
2 6
与
14 8
3 4
为同型矩阵.
3 7 3 9
2.两个矩阵 A aij 与B bij 为同型矩阵,并且
n
An1 An A 0
0
n n1 n
0
n
n 1
2
n n1
n
n
2
0 0
1
0
0
1
n1
0
0
n 1 n
n1
0
n
1
2
n
n
1
n 1 n
n1
所以对于任意的 k都有
k
Ak
0
0
kk 1 k
0
kk 1k2
2
kk 1
.
k
(四)矩阵的其它运算
1、转置矩阵(transpose matrix)
2
设
A
A11
A1r
,
为
数,
那
末
As1 Asr
A
A11
A1r
.
As1 Asr
3 设A为m l矩阵, B为l n矩阵,分块成
A
A11
A1t
,
B
B11
B1r
,
As1 Ast
Bt1 Btr
其中Ai1 , Ai2 ,, Ait的列数分别等于B1 j , B2 j ,, Bij
四川大学线性代数教材第一章第二节 ppt课件
解: r1 r3
1 2 1 2 5
2
4
3
4 11
0 0 3 1 6
3
6 10 8 28
r2 2r1
1 2 1 2 5
1 2 1 2 5
0
0
1
0
1
r4 3r1
0
0
1
0
1
0 0 3 1 6
0 0 3 1 6
3
6 10 8 2四8川大学线性代数教材第一章第0二 0
当a20, 即a2时,该齐次线 系性 数方 矩程 阵 主元列数 3,等 与于 未知量个 因数 此相 只等 有, 零
而a当 20, 即 a2时 , 该 齐 次系 线数 性矩 方阵 主 元 列2, 数小 等于 未 知此 量有 个无 数穷 ,多
四川大学线性代数教材第一章第二 节
四川大学线性代数教材第一章第二节
第二节 行化简与阶梯形矩阵 解的存在性与唯一性
四川大学线性代数教材第一章第二 节
精品资料
• 你怎么称呼老师?
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点,你 是否会认为老师的教学方法需要改进?
• 你所经历的课堂,是讲座式还是讨论式? • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒,也不怕那风雨狂,只怕先生骂我 笨,没有学问无颜见爹娘 ……”
5 9 3
1 0 0 2
D 0 1 0
1
A、B、C、D都是阶梯矩阵,
其中D是行最简形矩阵。
0 0 1 2
四川大学线性代数教材第一章第二
节
命题 任何一个非零矩阵都可经初等行变换化为阶梯矩 阵,更进一步可化为行最简形。(证明略)
注意:使用不同顺序的初等行变换,化出来的阶梯矩阵 一般是不同的。但是从一个矩阵出发,通过不同顺序的 初等行变换化简,得到的行最简形是唯一的。
第一章(第一二节)矩阵的概念及基本运算PPT课件
没有得到老一辈数学家们的重视。如:他曾五次将一篇
代 “五次方程不能由公式给出其解”的论文寄给在格廷根的
高斯,但都没有得到回音。由于他的不断出外求学,致使
数 经济状况十分糟糕,最后只得回到自己的故乡—挪威。没
过多久,他就在忧郁中结束了自己年仅27岁的短暂生命。
就在他死后的第三天,他的朋友通知他,他已被柏林大学
代 们称之为维是 m×n 的矩阵,简称为 m×n 矩阵,简记为
。其表[ a示ij ]形m 式n (通式)为:
数
a11 a12 a1n
a
21
a 22
a2n
a m1 a m 2 a mn 7
一、矩阵的定义
a11 a12 a1n
a
21
a 22
a2n
线
a m1 a m 2 a mn
线 们满足
(1)m = p 且n = q;
性 (2)aij=bij,其中i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。
代
则称A与B相等,记为A=B。
数
即: A 与B 两个矩阵的维和相对应的
元均一一对应相等。
24
二、矩阵的和
定义 设A=[aij]m×n ,B=[bij]m×n ,令C= [aij+ bij]m×n , 称矩
22 35 31 21
14 61 14 45
数
49 55 45 62
5
6
59
67
a21=2; a22=12; a23=24; a31=3; a32=11; a33=27。
9
试问: 6 3 1
332
B= 8 4 3 C= 4 7 分别是否为矩阵?
线
952
3 6 1 为什么?
线性代数课件第一章
一个标准次序(例如 n 个不同的自然数,可规定由小到 大为标准次序),于是在这 n 个元素的任一排列中,当 某两个元素的先后次序与标准次序不同时,就说有 1 个
逆序. 一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆 序数.
在一个 n 阶排列中,任何一个数对不是构成逆序 就是构成顺序.如果我们把顺序的个数称为顺序数,则 一个 n 阶排列的顺序数与逆序数的和为 n(n –1)/2 .
a12a21) a12a21)
x1 x2
b1a22 a11b2
a12b2 b1a21
, .
当 a11a22 – a12a21 0 时,求得方程组(1)的解为
x1
x2
b1a22
a11a22 a11b2
a11a22
a12b2
a12a21 b1a21
a12a21
, .
(2)
为了记忆该公式,引入记号
(为偶排列). 带负号的三项列标排列:132 , 213 , 321
(为奇排列). 故三阶行列式可以写成
a11 a12 a13
a21 a22 a23 (1)t a1p1 a2 p2 a3 p3 ,
a31 a32 a33
其中 t 为排列 p1p2p3 的逆序数, 表示对1,2,3 三个 数的所有排列 p1p2p3 求和.
a11 a21
a12 a22
a11a22 a12a21
并称之为二阶行列式.其中 aij 称为行列式的元素,
aij 的两个下标表示该元素在行列式中的位置,第一个下
标称为行标, 表示该元素所在的行,第二个下标称为列
标,表示该元素所在的列,常称 aij 为行列式的(i , j ) 元1由a11成a11baaa1a1111b122二12二aaa22122b222阶22阶22ba1abaa行行11112aa22baa22ba11a1列12列22a22122baaa112式12式1222,.1b12的,,. 定即bb12 义aa,12(22 ,(22a)11b)2
逆序. 一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆 序数.
在一个 n 阶排列中,任何一个数对不是构成逆序 就是构成顺序.如果我们把顺序的个数称为顺序数,则 一个 n 阶排列的顺序数与逆序数的和为 n(n –1)/2 .
a12a21) a12a21)
x1 x2
b1a22 a11b2
a12b2 b1a21
, .
当 a11a22 – a12a21 0 时,求得方程组(1)的解为
x1
x2
b1a22
a11a22 a11b2
a11a22
a12b2
a12a21 b1a21
a12a21
, .
(2)
为了记忆该公式,引入记号
(为偶排列). 带负号的三项列标排列:132 , 213 , 321
(为奇排列). 故三阶行列式可以写成
a11 a12 a13
a21 a22 a23 (1)t a1p1 a2 p2 a3 p3 ,
a31 a32 a33
其中 t 为排列 p1p2p3 的逆序数, 表示对1,2,3 三个 数的所有排列 p1p2p3 求和.
a11 a21
a12 a22
a11a22 a12a21
并称之为二阶行列式.其中 aij 称为行列式的元素,
aij 的两个下标表示该元素在行列式中的位置,第一个下
标称为行标, 表示该元素所在的行,第二个下标称为列
标,表示该元素所在的列,常称 aij 为行列式的(i , j ) 元1由a11成a11baaa1a1111b122二12二aaa22122b222阶22阶22ba1abaa行行11112aa22baa22ba11a1列12列22a22122baaa112式12式1222,.1b12的,,. 定即bb12 义aa,12(22 ,(22a)11b)2
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B
T
= (b ji )n × s A = (a ji )s × m
要证c ji= d ij
c ji = a j1b1i + a j 2 b2 i + L + a js bsi d ij = b1i a j1 + b2 i a j 2 + L + bsi a js
也就是
c ji = d ij
T
( AB ) = B A
第二节 矩阵的转置
矩阵A=(aij)n×n的行列互换所得的矩 矩阵 × 阵称为A的转置 记为A’或 的转置,记为 阵称为 的转置 记为 或AT
定义7 定义
AT=
例1: A = 1 2 2 , 4 5 8
1 4 T A = 2 5 ; 2 8
T
1 2 1 = 1 1 1 1 1 3
X = ( x1 , x2 ,L, xn ) 满足 X T X = 1, 例5 设列矩阵 E为n阶单位矩阵 , H = E − 2 XX T , 证明H是对称矩
T
证明 Q H = (E − 2 XX
T
阵, 且HH T = E .
T
⇒ AB = BA T T T 又( AB ) = B A = BA
T T
∴ ( AB ) = B A = BA = AB ⇒ AB为对称阵。 cos ϕ − sin ϕ 补充:求矩阵的幂 补充: A= sin ϕ cos ϕ n A =?
cos ϕ − sin ϕ cos ϕ − sin ϕ A = sin ϕ cos ϕ sin ϕ cos ϕ cos 2 ϕ − sin 2 ϕ − 2 sin ϕ cos ϕ = 2 sin ϕ cos ϕ cos 2 ϕ − sin 2 ϕ cos 2ϕ − sin 2ϕ = sin 2ϕ cos 2ϕ cos(n − 1)ϕ − sin(n − 1)ϕ n −1 设A = sin(n − 1)ϕ cos(n − 1)ϕ
1 7 − 1 0 17 2 0 − 1 T Q AB = 4 2 3 ∴( AB) = 14 13. 1 3 2 − 3 10 2 0 1 0 14 − 3 = , 17 13 10
先转置后再乘起来(顺序要改变): 先转置后再乘起来(顺序要改变):
课后 对于任意的 n阶矩阵 A.证明 : 思考 (1) A + A T 是对称矩阵 , A − A T 是反对称矩阵 .
(2 )
A可表示为对称矩阵和反 对称矩阵之和 .
什么时 候仍然 是对称 的呢?
注:对称矩阵的乘积不一定是对称矩阵
0 1 0 1 1 1 例如 1 0 0 1 2 1 0 0 1 1 1 3
( AB ) = BT AT
T
1 4 2 2 1 0 17 = 7 2 0 0 3 = 14 13. − 1 3 1 − 1 2 − 3 10
对称阵:设
A 为 n 阶方阵,如果满足 A = AT ,即 阶方阵,
例6: : A = a ij
T
( )3× 3 为 3阶 实 矩阵,
T T
A ≠ 0 .求证 : .
AA 为对称阵且不是零矩阵
证: AA
(
)
= ( AT )T AT = AAT
AAT 的i行j列元素为: aik a jk
i =1
∑
3
AAT 的主对角线上的元素为: aik aki =
2 2 2 b1 = a11 + a12 + a13 2 2 2 b2 = a 21 + a 22 + a 23 2 2 2 b3 = a31 + a32 + a33
∑
i =1
Hale Waihona Puke 3∑i =1
3
aik 2
aij ∈ R, 对角线三个元素中 至少有一个不为零。得证
思考解答
设矩阵A与 为同阶对称阵 证明AB是对称 为同阶对称阵, 设矩阵 与B为同阶对称阵,证明 是对称 阵的充要条件为AB=BA. 阵的充要条件为 证:⇒: Q ( AB) T = AB
⇐: Q AB = BA
T
(3) (kA)
T
= kA ;
T
BTAT的i 行j 列元素是: 列元素是: BT的第 行×AT的第j列= 的第i行 的第i (B的第 列)T×(A的第j 行)T
A = (a ij )m × s
T T
B = (b ij )s × n C = AB = (c ij )m × n
T
B A = ( d ij ) n×m
2
则An = An −1 A = cos(n − 1)ϕ sin(n − 1)ϕ − sin(n − 1)ϕ cos ϕ sin ϕ cos(n − 1)ϕ − sin ϕ cos ϕ
cos nϕ = sin nϕ cos nϕ n ∴A = sin nϕ
18 B = . 6 转置矩阵满足的运算规律: 转置矩阵满足的运算规律:
B = (18 6),
(AB)T的i 行 ) j 列元素是: 列元素是: A的第 行×B 的第j行 的第 的第i 的第 列
(1) ( A ) = A;
T T
T T
(4) ( AB ) = B A .
T T T
(2 ) ( A + B ) = A + B ;
称为对称阵. A称为对称阵
那末
aij = a ji (i , j = 1,2,L, n )
12 6 1 例如 A = 6 8 0 为对称阵 . 1 0 6
说明: 对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相等. 说明: 对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相等. T 如果 A = − A 则矩阵 A称为反对称的 .
− sin nϕ cos nϕ
− sin nϕ cos nϕ
思考解答
任一 n 阶矩阵 A 都可表示成对称阵 与反对称阵之和. 与反对称阵之和 证明
T
设C = A + A
T T
T
则C = ( A + A
设B = A − A ,
T
)=A
T
+ A = C,
T T
所以C为对称矩阵 所以 为对称矩阵. 为对称矩阵
A是对称矩阵
⇔ ⇔
AT = A AT = − A
T
例3:
A是反对称矩阵
T
设 B m× n , 则 B B 和 BB
都是对称矩阵 .
例4: :
An×n , AT = − A, Bn×n , B T = B
则AB + BA是n阶反对称矩阵.
T 证:(AB + BA) = B T AT + AT B T = − BA − AB = −( AB + BA).
T T
T
( ABC ) = C B A
T T T
T
a11 Λ T O Λ = =? a nn
例2
已知
直接计算后再转置: 直接计算后再转置:
1 7 − 1 T 2 0 − 1 A= , B = 4 2 3 , 求 ( AB ) . 1 3 2 2 0 1
= E − 2( XX = E − 2 XX T = H ,
T T
T T 2
)
T T
)
∴ H是对称矩阵 .
HH = H
T 2
= E − 4 XXT + 4( XXT )( XXT
= E − 4XXT + 4XXT = E .
= (E − 2 XX
) ) = E − 4XX
T
+ 4 X ( X T X )X T
则B = ( A − A
T
)
= AT − A = − B ,
所以B为反对称矩阵 所以 为反对称矩阵. 为反对称矩阵
A + AT A − AT C B A= + = + , 2 2 2 2
命题得证. 命题得证
T
= (b ji )n × s A = (a ji )s × m
要证c ji= d ij
c ji = a j1b1i + a j 2 b2 i + L + a js bsi d ij = b1i a j1 + b2 i a j 2 + L + bsi a js
也就是
c ji = d ij
T
( AB ) = B A
第二节 矩阵的转置
矩阵A=(aij)n×n的行列互换所得的矩 矩阵 × 阵称为A的转置 记为A’或 的转置,记为 阵称为 的转置 记为 或AT
定义7 定义
AT=
例1: A = 1 2 2 , 4 5 8
1 4 T A = 2 5 ; 2 8
T
1 2 1 = 1 1 1 1 1 3
X = ( x1 , x2 ,L, xn ) 满足 X T X = 1, 例5 设列矩阵 E为n阶单位矩阵 , H = E − 2 XX T , 证明H是对称矩
T
证明 Q H = (E − 2 XX
T
阵, 且HH T = E .
T
⇒ AB = BA T T T 又( AB ) = B A = BA
T T
∴ ( AB ) = B A = BA = AB ⇒ AB为对称阵。 cos ϕ − sin ϕ 补充:求矩阵的幂 补充: A= sin ϕ cos ϕ n A =?
cos ϕ − sin ϕ cos ϕ − sin ϕ A = sin ϕ cos ϕ sin ϕ cos ϕ cos 2 ϕ − sin 2 ϕ − 2 sin ϕ cos ϕ = 2 sin ϕ cos ϕ cos 2 ϕ − sin 2 ϕ cos 2ϕ − sin 2ϕ = sin 2ϕ cos 2ϕ cos(n − 1)ϕ − sin(n − 1)ϕ n −1 设A = sin(n − 1)ϕ cos(n − 1)ϕ
1 7 − 1 0 17 2 0 − 1 T Q AB = 4 2 3 ∴( AB) = 14 13. 1 3 2 − 3 10 2 0 1 0 14 − 3 = , 17 13 10
先转置后再乘起来(顺序要改变): 先转置后再乘起来(顺序要改变):
课后 对于任意的 n阶矩阵 A.证明 : 思考 (1) A + A T 是对称矩阵 , A − A T 是反对称矩阵 .
(2 )
A可表示为对称矩阵和反 对称矩阵之和 .
什么时 候仍然 是对称 的呢?
注:对称矩阵的乘积不一定是对称矩阵
0 1 0 1 1 1 例如 1 0 0 1 2 1 0 0 1 1 1 3
( AB ) = BT AT
T
1 4 2 2 1 0 17 = 7 2 0 0 3 = 14 13. − 1 3 1 − 1 2 − 3 10
对称阵:设
A 为 n 阶方阵,如果满足 A = AT ,即 阶方阵,
例6: : A = a ij
T
( )3× 3 为 3阶 实 矩阵,
T T
A ≠ 0 .求证 : .
AA 为对称阵且不是零矩阵
证: AA
(
)
= ( AT )T AT = AAT
AAT 的i行j列元素为: aik a jk
i =1
∑
3
AAT 的主对角线上的元素为: aik aki =
2 2 2 b1 = a11 + a12 + a13 2 2 2 b2 = a 21 + a 22 + a 23 2 2 2 b3 = a31 + a32 + a33
∑
i =1
Hale Waihona Puke 3∑i =1
3
aik 2
aij ∈ R, 对角线三个元素中 至少有一个不为零。得证
思考解答
设矩阵A与 为同阶对称阵 证明AB是对称 为同阶对称阵, 设矩阵 与B为同阶对称阵,证明 是对称 阵的充要条件为AB=BA. 阵的充要条件为 证:⇒: Q ( AB) T = AB
⇐: Q AB = BA
T
(3) (kA)
T
= kA ;
T
BTAT的i 行j 列元素是: 列元素是: BT的第 行×AT的第j列= 的第i行 的第i (B的第 列)T×(A的第j 行)T
A = (a ij )m × s
T T
B = (b ij )s × n C = AB = (c ij )m × n
T
B A = ( d ij ) n×m
2
则An = An −1 A = cos(n − 1)ϕ sin(n − 1)ϕ − sin(n − 1)ϕ cos ϕ sin ϕ cos(n − 1)ϕ − sin ϕ cos ϕ
cos nϕ = sin nϕ cos nϕ n ∴A = sin nϕ
18 B = . 6 转置矩阵满足的运算规律: 转置矩阵满足的运算规律:
B = (18 6),
(AB)T的i 行 ) j 列元素是: 列元素是: A的第 行×B 的第j行 的第 的第i 的第 列
(1) ( A ) = A;
T T
T T
(4) ( AB ) = B A .
T T T
(2 ) ( A + B ) = A + B ;
称为对称阵. A称为对称阵
那末
aij = a ji (i , j = 1,2,L, n )
12 6 1 例如 A = 6 8 0 为对称阵 . 1 0 6
说明: 对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相等. 说明: 对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相等. T 如果 A = − A 则矩阵 A称为反对称的 .
− sin nϕ cos nϕ
− sin nϕ cos nϕ
思考解答
任一 n 阶矩阵 A 都可表示成对称阵 与反对称阵之和. 与反对称阵之和 证明
T
设C = A + A
T T
T
则C = ( A + A
设B = A − A ,
T
)=A
T
+ A = C,
T T
所以C为对称矩阵 所以 为对称矩阵. 为对称矩阵
A是对称矩阵
⇔ ⇔
AT = A AT = − A
T
例3:
A是反对称矩阵
T
设 B m× n , 则 B B 和 BB
都是对称矩阵 .
例4: :
An×n , AT = − A, Bn×n , B T = B
则AB + BA是n阶反对称矩阵.
T 证:(AB + BA) = B T AT + AT B T = − BA − AB = −( AB + BA).
T T
T
( ABC ) = C B A
T T T
T
a11 Λ T O Λ = =? a nn
例2
已知
直接计算后再转置: 直接计算后再转置:
1 7 − 1 T 2 0 − 1 A= , B = 4 2 3 , 求 ( AB ) . 1 3 2 2 0 1
= E − 2( XX = E − 2 XX T = H ,
T T
T T 2
)
T T
)
∴ H是对称矩阵 .
HH = H
T 2
= E − 4 XXT + 4( XXT )( XXT
= E − 4XXT + 4XXT = E .
= (E − 2 XX
) ) = E − 4XX
T
+ 4 X ( X T X )X T
则B = ( A − A
T
)
= AT − A = − B ,
所以B为反对称矩阵 所以 为反对称矩阵. 为反对称矩阵
A + AT A − AT C B A= + = + , 2 2 2 2
命题得证. 命题得证