2.2矩阵的运算及其性质

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2.2矩阵的运算

2). 矩阵乘法不满足消去律
AB = AC ⇒ B = C
1 0 0 0 0 0 如 A= , B = 0 1 , C = 0 0 . AB = AC , 但B ≠ C 0 0
3).两个非零矩阵相乘的结果可能是零矩阵 3).两个非零矩阵相乘的结果可能是零矩阵 AB=0时一般不能得出A 若 AB=0时,一般不能得出A、B中至少有一个为零矩阵的结论. 结论.
b1 b2 例 3 设矩阵 A = (a1 , a 2 , L,a n ) , B = , 求AB，BA . M b n
解 A1×n Bn×1 = a1b1 + a2b2 + L anbn = ∑ ai bi
n
Bn×1 A1× n
b1a1 b2 a1 = M b a n 1
k =1 i =1 i =1 k =1 i =1
n
n
n
n
n
故 AB 与 BA 的主对角线上的元素之和相等 .
例6 用矩阵方程表示下式线性方程组
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a21 x1 + a22 x2 + L + a2 n xn = b2 LLLLLLLLLLLLL am1 x1 + am1 x2 + L + amn xn = bm
(1)
( 3)
(λ µ ) A = λ ( µ A)
λ ( A + B) = λ A + λ B
矩阵相加与数乘矩阵合起来 ,统称为矩阵的线性运算 . 统称为矩阵的线性运算
二、矩阵与矩阵的乘法

矩阵与行列式解析矩阵与行列式的性质与运算规律

矩阵与行列式解析矩阵与行列式的性质与运算规律矩阵和行列式是线性代数中重要的概念和工具。

它们在数学、物理、工程等领域都有广泛的应用。

本文将详细解析矩阵与行列式的性质和运算规律。

一、矩阵的性质与运算规律1. 矩阵的定义矩阵是一个按照长方阵列排列的数。

它由m行n列元素组成，记作A=(a_ij),其中1≤i≤m，1≤j≤n。

矩阵的行数和列数分别称为矩阵的阶数或维数。

2. 矩阵的运算规律2.1 矩阵的加法和减法设A=(a_ij)和B=(b_ij)是两个同阶矩阵，则它们的和C=A+B的定义为C=(c_ij)，其中c_ij=a_ij+b_ij。

矩阵的减法定义类似。

2.2 矩阵的数乘设A=(a_ij)是一个矩阵，k是一个数，则kA的定义为kA=(ka_ij)，其中ka_ij=ka_ij。

2.3 矩阵的乘法设A=(a_ij)是一个m行n列的矩阵，B=(b_ij)是一个n行p列的矩阵，则它们的乘积C=AB的定义为C=(c_ij)，其中c_ij=a_i1b_1j+...+a_inb_nj。

3. 矩阵的性质3.1 矩阵的转置设A=(a_ij)是一个m行n列的矩阵，A的转置记作A^T，定义为A^T=(a_ji)是一个n行m列的矩阵。

3.2 矩阵的逆设A是一个n阶方阵，若存在一个n阶方阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵，则称矩阵A可逆，B为A的逆矩阵。

若A不可逆，则称为奇异矩阵。

3.3 矩阵的行列式矩阵A的行列式记作|A|，行列式是一个标量，它由矩阵元素按一定规则计算而得。

行列式的性质包括行列式的加法性、数乘性、转置性等。

二、行列式的性质与运算规律1. 行列式的定义行列式是一个方阵的特征值之一。

设A=(a_ij)是一个n阶方阵，行列式的定义为|A|=a_11a_22...a_nn-a_11a_23...a_n(n-1)-...-a_1n-1a_2n...a_n。

2. 行列式的运算规律2.1 行列式的数乘若k是数，A是n阶方阵，则kA的行列式等于k的n次方乘以A 的行列式，即|kA|=k^n|A|。

2.2矩阵的运算及其性质

2.2矩阵的运算及其性质1. 矩阵的加法矩阵的加法是指对应位置上的元素相加，即对两个相同大小的矩阵进行加法运算。

对于两个矩阵A和B，它们的加法运算可以表示为A + B，结果矩阵C的每个元素是A和B对应位置上元素的和。

矩阵的加法满足以下性质： - 交换律：A + B = B + A - 结合律：(A + B) + C = A + (B + C) - 零元素：存在一个零元素0，满足A + 0 = A - 负元素：对于任意矩阵A，存在一个负元素-A，满足A + (-A) = 02. 矩阵的减法矩阵的减法是指对应位置上的元素相减，即对两个相同大小的矩阵进行减法运算。

对于两个矩阵A和B，它们的减法运算可以表示为A - B，结果矩阵C的每个元素是A和B对应位置上元素的差。

矩阵的减法满足以下性质： - A - B = A + (-B)3. 矩阵的数乘矩阵的数乘是指将矩阵的每个元素都乘以一个数。

对于一个矩阵A和一个数k，它们的数乘运算可以表示为k * A，结果矩阵B的每个元素都是A对应位置上的元素乘以k。

矩阵的数乘满足以下性质： - 结合律：(k1 * k2) * A = k1 * (k2 * A) - 分配律：(k1 + k2) * A = k1 * A + k2 * A - 分配律：k * (A + B) = k * A + k * B - 1 * A = A4. 矩阵的乘法矩阵的乘法是指矩阵和矩阵之间的一种运算。

对于两个矩阵A和B，它们的乘法运算可以表示为A * B，结果矩阵C的元素是A的行向量与B的列向量进行内积后得到的。

矩阵的乘法满足以下性质： - 结合律：(A * B) * C = A * (B * C) - 分配律：A * (B + C) = A * B + A * C - 分配律：(B + C) * A = B * A + C * A - 乘法不满足交换律，即A *B ≠ B * A5. 矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。

2[1].1及2.2矩阵的概念和矩阵的运算

( 2 )有无解及有解时如何求解显然不能再利用克莱姆法则，此时我们也希望通过未知量系数和常数项构成的矩形数表来进行研究,即
3 −2 1 5 2 1 − 4 − 1
3
把矩形数表用一括号括起来以表示它的整体性，这样的矩形数表在众多问题中经常出现，为此我们抽象出矩阵的概念.
简记为A = a ij
( )
m ×n
或 Am ×n
5
实矩阵: 实矩阵元素是实数复矩阵：复矩阵：元素是复数
1 0 3 5 例如：例如：是一个 2 × 4 实矩阵实矩阵, − 9 6 4 3
13 6 2i 是一个 3 × 3 复矩阵复矩阵, 2 2 2 2 2 2
第二章
1
§2.1
2
一、引例
例求解下列线性方程组
3 x1 − 2 x 2 + x 3 = 5 3 x1 − 2 x 2 = 5 ( 1 ) ;( 2 ) 2 x1 + x 2 = − 1 2 x1 + x 2 − 4 x 3 = − 1
用克莱姆法则易求出 1 )的解，其解由方程组的未知量系数 ( 和常数项构成的行列式确定,与未知量的记号无关. ,与未知量的记号无关
23
例3：
4 − 2 4 2 C = = 1 − 2 2× 2 − 3 − 6 2× 2
例4：
− 16 − 32 ? 16 2 × 2 8
a12 M ai 2 M am 2
L a1 s b11 L b1 j M b21 L b2 j L a is M M M bs1 L bsj L a ms
L b1n L b2 n × s× n M L bsn

《线性代数》矩阵的运算与概念

• 代价是尼奥必须进入矩阵，删除叛逃异变的强大病毒—史密斯。
负矩阵
称矩阵
零矩阵
-a11 -a12 -a1n -a21 -a22 -a2n -am1 -am2 -amn
为A的负矩阵,记作 –A.
所有元素均为0的矩阵称为零矩阵，记为O.
行矩阵与列矩阵
只有一行的矩阵称为行矩阵，只有一列的矩阵称为列矩阵.常用小写黑体字母 a，b，x，y 等表示.例如
反例．设 A 0 10 1 1 21 5
则 AB 0 10 1 1 21 5
， B = 1 2 3 . 2 1 0
1 2 3 无意义. 2 1 0
23 例3．设 A 1 2 ， B = 1 2 3 ，求AB及BA .
2 1 0 31
23 解： AB 1 2
31
1 2 3 2 1 0
8 7 6
（1）先行后列法
3. 矩阵的乘法
某厂家向A, B, C三个代理商发送四款产品.
产品甲乙丙丁
单价(元/箱)20 50 30 25 重量(Kg/箱)16 20 16 16
数量(箱) 产品 A B C
甲 200 180 190 乙 100 120 100 丙 150 160 140 丁 180 150 150
ABC 总价(元) 18000 18150 16750 总重(Kg)
2 1 0 31
23
8 7 6
解：AB 1 2 1 2 3 3 0 3 ；
3 1 2 1 0
5 7 9
BA 1 2 3 2 1 0
23 1 2 9 4
38 31
通常采用：先行后列法
23 例3．设 A 1 2 ， B = 1 2 3 ，求AB及BA .

第2章 2.2矩阵的运算

解
X 1 (B A) 2
1 2
4 4 1
6 4 2
4 2
7
4 2 2
2
3 2
2
2 2 1 1
X 1B1A 22
1 2
1
7 2
1
二、矩阵的乘法
引例某电子集团生产三种型号的彩电，第一季
度各40万台, 20万台, 30万台, 第二季度各30万台, 10 万台, 50万台, 每万台的利润分别是400万元, 300万元, 500万元, 第一,二季度各类产品的利润是多少 ?
对应⑴可以用矩阵形式表示为 AX B ，称为矩阵
方程。其中
a11 a12 a1n
A
a21
a22
a2n
am1 am2 amn
，X
x1 x2
xn
，
b1
B
b2
。
bm
A称为系数矩阵，A ( A | B) 称为方程组的增广矩阵对应齐次方程组⑵可用矩阵形式表示为 AX O
-18-
例4：计算下列矩阵的乘积.
1 1 1 1
1 1
0 0
0 0
-21-
比较：
Ø在数的乘法中，若 ab = 0 a = 0 或 b = 0
在矩阵乘法中,若 AB = O A = O 或 B = O 两个非零矩阵乘积可能为O。
Ø在数的乘法中，若 ac = ad，且 a 0 c = d (消去律成立)
在矩阵乘法中, 若 AC = AD, 且 A O C = D (消去律不成立)
例1
A
1 2
0 1
2 3
,
B
1 1
3 0
4 5,
求 3A 2B

矩阵的运算及其性质

s
cij ai1b1 j ai2b2 j aisbsj aikbkj (i 1,2,, m；j 1,2,, n) k 1 由定义可知，矩阵 A 的列数与 B 的行数相等时，两个
矩阵才能相乘. C (cij )mn 的第 i 行第 j 列元素等于矩阵的第 i 行与矩阵 B 的第 j 列对应元素乘积之和.
1 2
例 2.2.4
设 A 3 0
1 4
，
B
2 4
3 1
，求
AB
.
解
1 AB 3
0
2
1 4
2 4
1 2 2 4
3 1
3 2 (1) 4 0 2 4 4
1 3 21 10
3
3
(1)
1
2
0 3 41 16
5 .
8 4
2
例 2.2.5
设 A 1
2
1
，
B
1
，求
AB
,
BA
.
大连理工大学出版社
目录
1.矩阵的加(减)法运算 2.矩阵的数乘运算 3.矩阵的乘法运算 4.矩阵的转置 5.方阵的行列式
1. 矩阵的加(减)法运算
定义 2.2.1 设 A (aij ), B (bij ) 都是 m n 矩阵（此时称这两个矩阵为同型矩阵）.若
aij bij (i 1,2,, m; j 1,2,, n) ，则称矩阵 A 与 B 相等，记作 A B .
a11 a12 a1n
a11 a21 am1
， A
a21
a22
a2n
AT
a12
a22
am
2
.
am1

线性代数第二章矩阵代数 S2矩阵的代数运算

(1) h( A) f ( A) g( A), s( A) f ( A)g( A).
(2) f ( A)g( A) g( A) f ( A).
24
4、n阶矩阵乘积的行列式
方阵对应着行列式，于是有如下定理：
定理：若 A，B是n阶方阵，则 |AB| = |A| |B|.
(此定理可以推广到有限个同阶矩阵的情况)
或 Al .
la11
lA
Al
la21
la12
la22
la1n
la2n
.
lam1 lam1 lamn
特别的，lE 称为数量矩阵.
6
2、线性运算的运算性质
矩阵的加（减）法和数乘统称为矩阵的线性运算，这些运算都归结为数（元）的加法与乘法.
运算性质
设A, B为同型矩阵，l, m为数，则 ➢ l(A + B) = l A + l B ➢ (l + m)A = l A+ m A ➢ l (m A) = (lm) A
0 bn2
bnn
29
a11 a12 a21 a22
A 0 an1 an2 E B 1 0
0 1
a1n c11 c12
c1n
a2n
c21
Cc22
c2n
ann cn1 cn2
cnn
0 00
0
0 00
0
00
1 0 0
0
AC
E 0
再利用拉普拉斯定理按后n行展开
E (1)[(n1)(n2) 2n](12 n) C
(2) 由AB＝O不能得出A、B至少有一个零矩阵.
如前面的A, B矩阵
A 1 1 ≠O, B 1 1 ≠ O,

第四讲矩阵的运算与逆矩阵

§2.2 矩阵的运算1.矩阵的加法定义：设有两个n m ⨯矩阵)(),(ij ij b B a A ==,那么矩阵A 与B 的和记作A +B ,规定为n m ij ij b a B A ⨯+=+)(设矩阵)(),(ij ij a A a A -=-=记,A -称为矩阵A 的负矩阵.显然有 0)(=-+A A . 规定矩阵的减法为)(B A B A -+=-.2.数与矩阵相乘定义:数λ与矩阵)(ij a A =的乘积记作A λ，规定为n m ij a A ⨯=)(λλ 由数λ与矩阵A 的每一个元素相乘。

数乘矩阵满足下列运算规律（设B A ,为同型矩阵，μλ,为数）： )(i )()(A A μλλμ=)(ii A A A μλμλ+=+)()(iii B A B A λλλ+=+)(3.矩阵与矩阵相乘定义:设)(ij a A =是一个s m ⨯矩阵,)(ij b B =是一个n s ⨯矩那么规定矩阵A 与矩阵B 的乘积是一个n m ⨯矩阵)(ij c C =,其中),,2,1;,,2,1(,12211n j m i b a b a b a b a c kj sk ik sj is j i j i ij ===+++=∑=并把此乘积记作AB C =，两矩阵相乘，要求左边距阵的列等于右边矩阵的行，乘积的矩阵的行与左边的行相同，列与右边的列相同。

例3：求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=043211,012301B A 的乘积BA AB 及. 解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=1204638311,50113BA AB 从本例可以看出AB 不一定等于BA ,即矩阵乘法不满足交换律注:若有两个矩阵B A 、满足0=AB ,不能得出00==B A 或的结论,即矩阵乘法不满足消去律.矩阵的乘法满足下列结合律与分配律)(i )()(BC A C AB =)(ii 为数）其中λλλλ(),()()(B A B A AB == )(iii CA BA A C B AC AB C B A +=++=+)(,)(对单位矩阵E ,易知n m n n m n m n m m A E A A A E ⨯⨯⨯⨯=⋅=,可简记为 A AE EA ==4.矩阵的转置的定义：把矩阵A 的行列交换得到一个新矩阵,叫做A 的转置矩阵,记作T A矩阵的转置运算满足下述运算规律(假设运算都是可行的) )(i A A T T =)()(ii T T T B A B A +=+)()(iii T T A A λλ=)()(iv T T T A B AB =)(5.对称矩阵与反对称矩阵的定义：设A 是n 阶方阵,如果满足A A T =,即),,2,1,(,n j i a a ji ij ==则称A 是对称矩阵.对称矩阵的特点是:它的元素以对角线为对称轴对应相等. 如果满足A A T-=,即⎩⎨⎧=≠-=0)(ii ji ij a j i a a 则称A 是反对称矩阵.反对称矩阵的特点是:它的元素以对角线为对称轴对应相反6.方阵的行列式：由n 阶矩阵A 的元素构成的行列式（各元素位置不变），称为矩阵A 的行列式，记作A 或A det设A ，B 为n 阶方阵，λ为数，则有下列等式成立：B A AB A A A A n T ===;;λλ例4：设A 是n 阶反对称矩阵，B 是n 阶对称矩阵，证明：BA AB +是n 阶反对称矩阵证明：)()()()()()(,BA AB B A A B B A A B BA AB BA AB BB A A T T T T T T T T T +-=-+-=+=+=+∴=-=所以结论成立例5：设A 是n 阶方阵，满足E AA T =,且1-=A ，求E A + 解：由于A E A E A E A A E A AA A E A T T T T +-=+-=+=+=+=+)( 所以02=+E A ，即E A +=0§2.3矩阵的逆7.逆矩阵：对于n 阶矩阵A ，如果有一个n 阶矩阵B ，使E BA AB ==，则称矩阵A 是可逆的，并把B 称为A 的逆矩阵。

矩阵的运算

a11x1 a12 x2 a1n xn b1,
a21
x1 a22 x2 a2n xn
b2
,
am1x1 am2 x2 amn xn bm .
令
a11
A
a 21
a m1
a12 a 22
a m1
a1n
a2n
a mn
,
x1
X
x2
xn
,
b1
称矩阵C是A与B的乘积,记作C=AB.
注意：只有当左乘矩阵A的列数等于右乘矩阵B的行数时,乘积AB才有意义.
，
乘积矩阵AB的行数等于左乘矩阵A的行，数,AB的列数等于右乘矩阵B的列数.
例2.2.2 设
1 2 3
1 1
，
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A 1 1 5 , B 2 2
1
2 1
0 1
，计算AB.
a2b2
a1bn a2bn
an
anb1 anb2 anbn
a1
BA b1 ,
b2 ,
,
bn
a2
an
b1 a1
b2 a2
bn an
n
bt at .
t 1
，
注意：在这个例子中,AB是n阶矩阵,
，
而BA则是1阶矩阵.
例2.2.4 设
A
1 1
11,
B
1 1
11,
: :::
:
:::
， | A || B | an1 an2 ... ann a b nk k1 a b nk k 2 ... a b nk kn .
1 0 ... 0
0

线性代数 2-2矩阵的加、乘运算

k
a1 x a0是x的k次多
k 1
项式，Ａ是n阶矩阵，则
f ( A) ak A ak 1 A
称为矩阵Ａ的k次多项式
Байду номын сангаас
a1 A a0 In .
若 f ( x ), g( x ) 为多项式，Ａ，Ｂ皆为n阶矩阵，则
f ( A) g( A) g( A) f ( A).
a12 a 22 am1
a1 n a2n a mn
x1 x2 , x xn
b1 b2 b bm
则线性方程组可以表示为矩阵形式
Ax b .
2.2.5
a1n a 2 n . amn
2、数乘矩阵的运算规律
（设 A、B为 m n 矩阵， , 为数）
1 A A; 2 A A A; 3 A B A B.
2.2 矩阵的加法数量乘法乘法
•
• • • • •
2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6
矩阵的加法数与矩阵的乘法矩阵与矩阵的乘法几种特殊类型的矩阵方阵乘积的行列式方阵的幂和方阵的多项式
2.2.1 矩阵的加法
１、定义
设有两个 m n矩阵 A a ij , B bij , 矩阵 A 与 B 的和记作 A B，规定为
矩阵相加与数乘矩阵合起来,统称为矩阵的线性运算.
B 1.定义设 A a ij 是一个m s 矩阵， bij 是一个
2.2.3 矩阵与矩阵相乘
s n 矩阵，那末规定矩阵 A与矩阵 B 的乘积是一个m n 矩阵 C c ij ，其中 s cij ai 1b1 j ai 2 b2 j ais bsj aik bkj

矩阵的运算和和矩阵的秩课件

A
1 1
1 1
B
1 1
1
1
求AB
注：⑵由AB=0一般不能得到A=0或B=0.
例2.4
设
1
A
2
2
4
B
1 2
3 1
C
7 1
1
2
求AB，AC
注：⑶若AB=AC，且A≠0,则一般不能得到B=C.
矩阵乘法满足旳运算律：
§2.1 矩阵旳基本运算
1) (AB)C=A(BC) （结律合） k(AB)=(kA)B=A(kB)
（1）加法：C=(aij+bij)为矩阵A与B相加旳和，记作A+B
（2）数乘：C=l(aij)为数 l与矩阵A相乘旳积，记作lA
l 0 0
lI
0
l
0
0
0
l
称为数量矩阵
§2.1 矩阵旳基本运算
称矩阵(-1)A=(-aij)为矩阵A旳负矩阵，记为-A．矩阵旳减法：A-B=A+(-B)=(aij-bij)
12 12
300 260
44
矩阵C与A、B之间有什么关系？
矩阵C旳第i行第j列旳元素等于矩阵A旳第i行旳元素与矩阵B旳第j列旳相应元素乘积之和。
§2.1 矩阵旳基本运算
定义2.2 设 A=(aij) m×s ，B=(bij)s×n ，那么称
C=AB=(cij) m×n 为矩阵A与B旳乘积.其中
0
例如：A
0
0
4 0 0
0 0 2
0 1 5
0 1 8
0 0 0
A1
A2
0 0
0 0
0 0
3 0
2 0
0 9

矩阵2

得到把y与b的关系式:
c11 y1 c12 y2 c1s ys b1 c21y1c22y2c21s ys b2 cm1 y1 cm2 y2 cms ys bm
n
ns
sn
s
bi aik xk
aikbkj y j
aikbkj y j cij y j , i 1,2,,m,
矩阵的加法与数乘满足以下规则：
加法满足：A+B= B+A(交换律); (A+B)+C=A+(B+C)(结合律);
A+0= A(0为零矩阵); A+(A)=0
数乘满足: 1A=A; (A)=( )A; (+)A=A+A; (A+B)=A+B（,为数）.
例2.5 求矩阵X, 使
X
1 2
2 1
1
4
210
n 个未知元m个方程的线性方程组
方程组的系数排成的数表：
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a21x1 a22 x2 a2n xn b2
am1x1 am2 x2 amn xn bm
a11 a12 a1n b1
(A,
b)=
a21
a22
a2n
b2
amn
xn
bm
线性方程组可以用矩阵等式表示为
Ax=b
如果又已知y与x 的关系为
b11 y1 b12 y2 b1s ys x1 b21y1 b22y2 b21sysx2， bn1 y1 bn2 y2 bns ys xn
记作 Bnsys1 =xn1 其中B=(bij) ns,
am1
am2
amn

线性代数：2.2 矩阵的运算

AB BA, ABk Ak Bk .
2.两个非零矩阵的乘积可能是零矩阵
例设 A 1 1 B 1 1 1 1 1 1
则 AB 0 0, BA 2 2 ,
0 0
2 2
故 AB BA.
特别的，当AB=BA时，则称A与B可交换。
3.矩阵乘法不满足消去律，
例设 A 12 42
2
2
2.2.5 方阵的行列式
定义由 n 阶方阵 A 的元素所构成的行列式，叫做方阵 A 的行列式，记作 A 或 det A.
例 A 2 6
3 8
则A2
3 2.
68
运算性质 1 AT A; 2 kA kn A;
3 AB A B; AB BA .
证明: a11 a1n
例证明任一 n 阶矩阵 A 都可表示成对称阵
与反对称阵之和.
证明设C 1 ( A AT ),
2
则CT 1
A AT
T
1
( AT
A)
C,
所以C为对称阵.
2
2
设B 1 ( A AT ), 则BT 1
2
2
A AT
T 1 (AT A) B,
2
所以B为反对称阵.
A 1 (A AT ) 1 (A AT ) C B, 命题得证.
求 ABT .
1
解法1
AB 2 1
0 3
21
1 4 2
7 2 0
1 3
AB T
0 14
1
3
17 13. 10
0 14 3, 17 13 10
解法2
ABT BT AT
A 2 0 1, 1 3 2
1 7 1 B 4 2 3 ,

矩阵的运算

§2.2 矩阵的运算一、矩阵的加法定义1⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++++++++=+mn mn m m m m n n n n b a b a b a b a b a b a b a b a b a B A 221122222221211112121111设有两个矩阵那么矩阵与的和记作，规定为n m ⨯()(),,ij ij b B a A ==A B B A +说明：只有当两个矩阵是同型矩阵时，才能进行加法运算.把矩阵中各元素变号得到的矩阵，称为A 的负矩阵，记作–A ，即n m ij )(a A ⨯=nm ij )a (A ⨯−=−矩阵加法的运算规律()A;B B A 1+=+()()().C B A C B A 2++=++()0.A A (4)=−+矩阵的减法可定义为Ａ−B =Ａ+ (−B )A 0A (3)=+矩阵0在矩阵加法运算中与数0在数的加法运算中有同样的性质。

定义2.ka ka ka ka ka ka ka ka ka kA mn m1m12n 22211n 1211⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛= 规定为的乘积记作与矩阵数,kA A k nm ij n m ij n m )(ka )k(a kA ⨯⨯⨯==二、数与矩阵相乘()()();1A A μλλμ=()();2A A A μλμλ+=+()().3B A B A λλλ+=+数乘矩阵的运算规律矩阵加法与数乘矩阵合起来,统称为矩阵的线性运算.（设为矩阵，为数）μλ,n m ⨯B A 、数乘关于数因子的结合律数乘关于数的加法的分配律数乘关于矩阵加法的分配律A1A =(4)三、矩阵与矩阵相乘例根据下面的学生成绩表计算每个同学的总评成绩。

姓名平时(占35%) 期中测验(占25%) 期末考试(占40%) 总评刘涛 79 85 88李红 91 87 90叶军 93 95 97计算总评成绩的公式是:总评成绩 = 平时35.0⨯+期中25.0⨯+期末40.0⨯.根据成绩表填写下面括号中的数字，计算以后就可以得到：刘涛的总评成绩= ( 79 )×0.35 + ( 85 )×0.25 + ( 88 )×0.40 = 84.1 .( 79 )×0.35 + ( 85 )×0.25 + ( 88 )×0.40 ( 91 )×0.35 + ( 87 )×0.25 + ( 90 )×0.40( 93 )×0.35 + ( 95 )×0.25 + ( 97 )×0.40能不能用矩阵把它们表示出来？怎样表示？以上各式中的数，一部分是同学们的成绩，取出来可以得到矩阵A ，⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=979593908791888579A另一部分是各种成绩所占百分比，取出来可以得到矩⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=0.400.250.35B .例题中总评成绩算法格式相同，算式如下：以上算法可以总结为：用矩阵A 每一行的各个数分别和矩阵B 的各个数对应相乘再相加。

矩阵的运算与逆矩阵

矩阵的运算与逆矩阵矩阵是线性代数中重要的概念之一，广泛应用于各个领域，包括数学、物理、计算机科学和经济学等。

本文将介绍矩阵的运算以及逆矩阵的概念与计算方法。

一、矩阵的基本概念矩阵是一个按照矩形排列的数或者变量的集合。

矩阵的行数与列数分别称为其维数。

二、矩阵的运算2.1 矩阵的加法将两个矩阵的相应元素进行相加，得到的结果矩阵即为它们的和。

2.2 矩阵的乘法矩阵的乘法是指将一个矩阵的行与另一个矩阵的列进行对应元素相乘再相加的运算。

注意乘法只有当第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等时才能进行。

2.3 矩阵的转置将矩阵的行与列进行交换得到的新矩阵称为原矩阵的转置矩阵。

转置矩阵的行数与原矩阵的列数相等，列数与原矩阵的行数相等。

三、逆矩阵的定义与性质3.1 逆矩阵的定义对于一个n阶实矩阵A，如果存在一个n阶矩阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵，则矩阵B称为矩阵A的逆矩阵。

3.2 逆矩阵的存在性一个n阶矩阵A存在逆矩阵的充要条件是A是一个可逆矩阵，即其行列式不为零。

当A存在逆矩阵时，逆矩阵是唯一的。

3.3 逆矩阵的性质逆矩阵的转置等于逆矩阵的逆矩阵，即(A^-1)^T = (A^T)^-1。

两个矩阵的乘积的逆矩阵等于逆矩阵的乘积，即(AB)^-1 = B^-1 *A^-1。

四、计算逆矩阵的方法4.1 初等行变换法通过初等行变换将矩阵A通过一系列矩阵的乘法变为单位矩阵I，同时对单位矩阵进行相同操作所得的矩阵即为矩阵A的逆矩阵。

4.2 行列式法对于一个n阶矩阵A，如果其行列式不为零，则通过求解伴随矩阵所得的矩阵即为A的逆矩阵。

4.3 元素法通过增广矩阵[A, E]（其中E为n阶单位矩阵）进行行变换将矩阵A变换为单位矩阵I，此时增广矩阵的右半部分即为A的逆矩阵。

五、矩阵与线性方程组利用矩阵与线性方程组的关系可以方便地求解线性方程组。

对于一个n个未知数和m个方程的线性方程组，可以将其写成矩阵形式AX=B，其中A为系数矩阵，X为未知数矩阵，B为常数矩阵。

数学初中二年级下册第二章矩阵的认识与运算

数学初中二年级下册第二章矩阵的认识与运算矩阵是数学中一个重要的概念，它在各个领域起着重要的作用。

本章主要介绍矩阵的基本概念以及矩阵的运算。

1. 矩阵的基本概念矩阵由元素排列成的矩形阵列，其中每个元素都有自己的位置和值。

矩阵通常用大写的字母表示，如A、B等，元素用小写的字母表示，如a、b等。

矩阵的大小由行和列决定，如果一个矩阵有m行n列，则称其为m×n矩阵。

如下所示为一个3×4矩阵：$$A = \begin{bmatrix}a_{11} & a_{12} & a_{13} & a_{14} \\a_{21} & a_{22} & a_{23} & a_{24} \\a_{31} & a_{32} & a_{33} & a_{34} \\\end{bmatrix}$$2. 矩阵的运算2.1 矩阵的加法两个矩阵的加法要求其大小相同，即行数和列数都相等。

对应位置的元素相加得到新矩阵的对应元素。

例如，对于两个矩阵A和B的加法运算，结果矩阵C的对应元素为：$$c_{ij} = a_{ij} + b_{ij}$$2.2 矩阵的数乘矩阵的数乘即一个矩阵中的每个元素都乘以同一个数。

例如，对于矩阵A的数乘运算，结果矩阵B的对应元素为：$$b_{ij} = k \cdot a_{ij}$$其中k为一个实数。

2.3 矩阵的乘法矩阵的乘法是一种比较复杂的运算，要求被乘矩阵的列数等于乘矩阵的行数。

乘积矩阵的行数等于被乘矩阵的行数，列数等于乘矩阵的列数。

设矩阵A为m×n矩阵，矩阵B为n×p矩阵，则乘积矩阵C为m×p 矩阵。

乘积矩阵C的第i行第j列元素为：$$c_{ij} = a_{i1} \cdot b_{1j} + a_{i2} \cdot b_{2j} + \cdots + a_{in}\cdot b_{nj}$$3. 矩阵的性质3.1 矩阵的转置矩阵的转置是将矩阵的行和列交换得到的新矩阵。

矩阵的性质与运算

矩阵的性质与运算矩阵是线性代数中一个重要的概念，它不仅在数学领域有着广泛的应用，还在物理、工程等多个学科中发挥着重要的作用。

矩阵的性质和运算是我们研究和应用矩阵的基础，本文将详细介绍矩阵的性质和运算，使读者对矩阵有更加深入的理解。

一、矩阵的基本性质1.1 矩阵的定义矩阵是一个按照长方阵列排列的数表，其中的元素可以是实数、复数或其他数域中的元素。

一个矩阵有m行和n列，我们通常以大写字母表示矩阵，如A、B等。

1.2 矩阵的维度如果一个矩阵有m行和n列，我们称其为m×n维矩阵，其中m表示行数，n表示列数。

特殊地，如果一个矩阵的行数和列数相等，我们称其为方阵。

1.3 矩阵的元素矩阵中的每个数称为一个元素，我们通常用小写字母表示矩阵中的元素。

例如，矩阵A的第i行、第j列的元素用aij表示。

1.4 矩阵的转置对于一个m×n维矩阵A，将其行与列互换得到的n×m维矩阵称为A的转置矩阵，记作AT。

即A的第i行第j列的元素aij在AT中就是第j行第i列的元素。

二、矩阵的运算2.1 矩阵的加法对于两个维度相同的矩阵A和B，它们的和记作A + B。

矩阵A +B的第i行第j列的元素等于矩阵A和矩阵B对应位置上元素的和。

即(A + B)ij = Aij + Bij。

2.2 矩阵的减法对于两个维度相同的矩阵A和B，它们的差记作A - B。

矩阵A - B的第i行第j列的元素等于矩阵A和矩阵B对应位置上元素的差。

即(A - B)ij = Aij - Bij。

2.3 矩阵的数乘对于一个维度为m×n的矩阵A和一个实数或复数c，我们可以将A的每个元素都乘以c得到一个新的矩阵cA。

即(cA)ij = c·Aij。

2.4 矩阵的乘法对于两个矩阵A和B，它们的乘积记作AB。

要使得两个矩阵A和B可以相乘，A的列数必须等于B的行数。

如果A是一个m×n维矩阵，B是一个n×p维矩阵，那么它们的乘积AB是一个m×p维矩阵。

22矩阵运算解读

2
0
1 2 2 . 2 0 1 1 0 3 3 2 3 3 2 3 2 0 1 0 3 0 0 0 0 2
0 1 ,
求 Ak .
矩阵的乘法虽不满足交换律，但仍满足下列结合律与分配律（假设运算都是可行的）：
（ 1 ）（AB）C A（BC）；
（其中为数）（2）（AB）（A）B A（B），
（A B）C AC BC . （3）A（B C） AB AC，
（4）设A (aij)mn , 则 Em A A , AEn A。
（ 3 ）
若想求出从t1、t2到y1、y2的线性变换, 可将(4)代入( 3)，
便得(5) y1 (a11b11 a12b21 a13b31 )t1 (a11b12 a12b22 a13b32 )t2 y2 (a21b11 a22b21 a23b31 )t1 (a21b12 a22b22 a23b32 )t2
例1
求矩阵
4 1 0 1 1 3 1 0 3 1 A 的乘积 AB . 与B 2 0 1 2 1 0 2 1 3 4 解因为 A是 2 4矩阵，B是 4 3矩阵，
A的列数等于 B的行数，所以矩阵 A与B 可以相乘，
在例1 中，A是 2 4 矩阵， B是 4 3 矩阵，乘积 AB 有意义而 BA却没有意义.
由此可知 : 在矩阵的乘法中必须注意相乘的顺序.
AB有意义时, BA可以没有意义.
又若A是 m n 矩阵，B是 n m 矩阵，则 AB 和 BA 都有意义，但 AB 是 m 阶方阵，BA 是 n阶方阵，

2.2矩阵的运算

显然有 A + (-A) = O. 其中 O 是与 A 同型的零矩阵;
定义矩阵的差为：A - B = A + (-B) .
例如，C
=
9 4
53.
C 的负矩阵为:
C
=
9 4
35 .
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二、数与矩阵相乘（数乘）
定义4.4 设A=(aij)为mn矩阵 a11 a12 a1n
A= a21 a22 a2n ， am1 am2 amn
… am2 ……
。
am1 am2 … amn
a1n a2n … amn
例如，设x=(x1 x2 xn)，y=(y1 y2 yn)，则
x1
x1y1 x1y2 … x1yn
xTy =
x2
(y1 y2 yn ) =
x2y1 x2y2 … x2yn … … ……
。
xn
xny1 xny2 … xnyn
(AB)C=C(AB)。
(4) k(AB)=(kA)B=A(kB)。
证：因为CA=AC，CB=BC，
所以有
应注意的问题：
(1) ABBA ；
(AB)C =ACBC
(2) AC=BC / A=B。 (3) AB=O / A=O或B=O。
=CACB =C(AB)， (AB)C =A(BC) =A(CB) =(AC)B =(CA)B =C(AB)。
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23 例5．设 A= 1 2 ， B = 1 2 3 ，求AB及BA。
2 1 0 31
23
8 7 6
解： AB= 1 2 1 2 3 = 3 0 3 ；

2.2矩阵的运算及其性质

2.2矩阵的运算

矩阵与行列式解析矩阵与行列式的性质与运算规律

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2[1].1及2.2矩阵的概念和矩阵的运算

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矩阵的运算和和矩阵的秩课件

矩阵2

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