矩阵可逆的一个充分必要条件的几种讲法

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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 ）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=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000000006000， 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 ,,21Λ使（1）s p p p Λ21A=I ，用A 1-右乘上式两端，得：（2） s p p p Λ21I= 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 nn n 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 nn n n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111=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 =221100A A =11A 22A ≠0, 所以A 可逆.设A 1-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡WZY X，于是有⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y 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。

矩阵可逆的判别方法

矩阵可逆的若干判别方法学院：数学与数量经济学院班级：数学与应用数学1班姓名：黄新菊学号：1250411025 内容摘要：学了这么久高等代数，从学了矩阵之后，几乎每节都离不开矩阵。

矩阵是一个主要研究对象和重要工具，其中在这期间，可逆矩阵是贯穿其中出现的最频繁的词语。

可逆矩阵是矩阵运算理论的整体不可或缺的一部分。

例如，分块矩阵的运算、二次型化为标准型再化为规范型、线性子空间、同构、矩阵线性变换、特征值与特征向量、对角矩阵等，都有用到可逆矩阵，矩阵可逆的性质，可以解决很多数学问题，是解决实际问题比较常用的工具之一。

并且还可以物理、经济等各种问题。

有重要的理论和实践意义。

所以，研究、学习矩阵可逆的若干判别方法，还是很有必要的，有重要的意义。

关键词：矩阵、可逆矩阵、线性方程组、特征值与特征向量、初等变换、线性变换、线性子空间、判别方法。

导言：高等代数已经学了差不多两个学期。

自从开始学了矩阵，矩阵在高等代数中就起到了不可或缺的作用。

前面学的多项式、行列式、线性方程组原来也是为了学习矩阵奠定了基础。

而矩阵的可逆性在其中起到了非常大的作用。

突然发现，在矩阵的乘法运算中，可逆矩阵就像有理数的倒数一样，可逆矩阵是构成矩阵运算体系中非常重要的部分。

为了更加深入了解、学习、解决处理矩阵计算体系的各种题目，我决定用“矩阵可逆的若干判别方法”为题目作为论文的题目。

我在图书馆查了很长时间的资料，并且还上网百度浏览了很多有关的网页。

希望可以由此更加深入理解矩阵的逆的性质、定义、判别方法等。

整理了所有资料，总结了以下的矩阵的逆的判别方法。

正文矩阵可逆的若干判别方法首先介绍一些下面要用性质及定义。

有关矩阵的逆的定义：定义1：n 级方阵A 称为可逆的，如果有n 级方阵B ，使得AB=BA=E ，这里E 是级单位矩阵. 即称A 可逆，B 为A 的逆。

(AB 1-=)定义2：设矩阵⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤=a aa aa a a aa Ann n n n n............ (2)12222111211 中元素a ij 的代数余子式，矩阵⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤=A AA A A A A AA A nnn n n n ... (2)12222111211* 称为A 的伴随矩阵。

n阶矩阵可逆的充分必要条件

n阶矩阵可逆的充分必要条件矩阵是线性代数中的重要概念，而矩阵可逆性是矩阵理论中的关键性质。

本文将探讨矩阵可逆的充分必要条件。

一、矩阵的定义在线性代数中，矩阵是一个按照矩形排列的数的集合。

一个矩阵被描述为“m × n 矩阵”，其中 m 和 n 分别表示矩阵的行数和列数。

一个m × n 矩阵可以写成如下形式：矩阵 A = [a_{ij}]_{m × n} = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix}其中 a_{ij} 表示矩阵中第 i 行第 j 列元素。

二、矩阵可逆的定义设 A 是一个n × n 矩阵，如果存在一个n × n 矩阵 B，使得AB = BA = I_n，其中 I_n 是 n 阶单位矩阵，那么矩阵 A 称为可逆矩阵，B 称为 A 的逆矩阵，记作 A^{-1}。

三、矩阵可逆的充分必要条件矩阵可逆的充分必要条件可以通过多种方式进行证明，下面将介绍两种常用的方法。

1. 行列式判别法设 A 是一个n × n 矩阵，如果det(A) ≠ 0，其中 det(A) 表示矩阵 A 的行列式，那么 A 是可逆矩阵。

证明：假设 A 是一个可逆矩阵，那么存在一个矩阵 B，使得 AB = BA = I_n。

根据行列式的性质，有det(AB) = det(A)det(B) = det(B)det(A) = det(BA) = det(I_n) = 1。

由于 A 是可逆矩阵，所以det(A) ≠ 0。

矩阵的逆的研究及应用

阵的逆的研究及应用矩阵的逆的研究及应用摘要本文主要是对高等代数中的矩阵的逆进行研究，更深一步地了解矩阵的逆在数学领域中的重要地位和各方面的应用。

首先总结阐述矩阵的逆的相关定义、定理和性质，并且对其给出相应的证明，然后归纳了矩阵的逆的几种常见求法，最后讲述了矩阵的逆在以下两个方面的应用：解线性方程组和保密通信，而且例举了具体的应用实例。

关键词：矩阵矩阵的逆线性方程组保密通信Research and application of inverse matrixSummary:This paper mainly research on the inverse of the matrix in higher algebra, deeper understanding of the inverse of the matrix in all aspectsof the important position in the field of mathematics and application. First summarized in this paper, the related definitions, theorems and properties of the inverse of the matrix, and the corresponding proofs are given, and then sums up several kinds of common method of inverse of the matrix, and finally tells the inverse of the matrix in the application of the following two aspects: solving system of linear equations and secure communications, and illustrates the concrete application examples.Key Words: matrix , inverse of a matrix ,linear system of equaton, secure communication.一矩阵的逆的一些背景在以往线性方程组的讨论中我们看到，线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上，并且解方程组的也表现为变换这些矩阵的过程。

矩阵可逆的条件以及特征值,特征向量与可对角化条件

矩阵可逆的条件：
1 秩等于行数
2 行列式不为0，即|A|≠0
3 行向量(或列向量)是线性无关组
4 存在一个矩阵,与它的乘积是单位阵
5 齐次线性方程组AX=0 仅有零解
6 非齐次线性方程组AX=b 有唯一解
7 可以经过初等行变换化为单位矩阵，即该矩阵等价于n阶单位矩阵
8 它去左(右)乘另一个矩阵,秩不变
特征值、特征向量与可对角化条件：
定义：设A 是数域F 上n 阶矩阵，如果存在可逆阵P ，使P －１AP 为对角阵，那么A 称为可对角化矩阵。

并不是所有的n 阶矩阵都可对角化，例如，A= 就一定不可对角化，所以我们要首先讨论可对角化的条件。

数域F 上n 阶矩阵A 可对角化的充分必要条件为存在n 个数λ1 , λ2 , ... , λn F 及n 个线性无关的向量p1,p2,...，pn,
使APi = λiPi i=1,2, ...,n. 。

数域F 上n 阶矩阵A 可对角化的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量。

特征值与特征向量的性质：
（1 ）相似矩阵有相同的特征多项式，从而有相同的特征值、相同的迹和相同的行列式。

（2 ）如果λ是矩阵A 的一个特征值，是一个多项式，那么是矩阵多项式的一个特征值 .
（3 ）如果A 是一个可逆阵，λ是A 的一个特征值，那么， 1 /λ 是A -1 的一个特征值 .
（4 ）属于不同特征值的特征向量线性无关。

（5 ）对矩阵A 的每个特征值，它的几何重数一定不超过代数重数。

（6 ）如果A 是一个是对称矩阵，那么它的每个特征值的几何重数与代数重数相等，从而它有个线性无关的特征向量，他一定可以对角化。

(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 ）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=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000000006000， 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 nn n 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 nn n n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111=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 =221100A A =11A 22A ≠0, 所以A 可逆.设A 1-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡W ZY X，于是有⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y 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。

矩阵可逆的充分必要条件

若A和B都是可逆矩阵，则AB也可逆，且(AB)^-1 = B^-1A^-1。
逆矩阵与转置
若A是可逆矩阵，则A的转置A^T也是可逆的，且(A^T)^-1 = (A^1)^T。
逆矩阵与行列式
一个方阵A可逆的充分必要条件是其行列式|A| ≠ 0。
判别方法
高斯消元法
通过高斯消元法将给定矩阵化为行阶梯形式，若存在全零行或主元位置为0，则该
此，不是所有对称矩阵都是可逆的。
稀疏矩阵与可逆性
稀疏矩阵的定义
若一个矩阵中大部分元素为0，则该矩阵称为稀疏矩阵。
稀疏矩阵与可逆性的关系
稀疏矩阵并不一定是可逆的，其可逆性与矩阵中非零元素的分布和数量有关。只有当稀疏矩阵的行列式不等于0时，它才是可逆的。因此，需要根据具体情况来判断稀疏矩阵
的可逆性。
特征值均非零
矩阵可逆的第三个充分必要条件是其所有特征值均非零。
特征值是矩阵的一个重要性质，反映了矩阵变换对特征向量的缩放程度。
当且仅当矩阵的所有特征值均不为零时，矩阵才具有逆矩阵。这是因为如果存在零特征值，则对应的特征向量在变换后会被压缩到零向量，导致逆变换无法恢复原始向量。
PART 03
必要条件探讨
矩阵可逆定义及性质
可逆矩阵定义
方阵
可逆矩阵必须是方阵，即行数和列数相等的矩阵。
存在逆矩阵
存在一个与给定矩阵相乘后得到单位矩阵的矩阵，称为该矩阵的逆矩阵。
非奇异矩阵
可逆矩阵也称为非奇异矩阵，与之相对的是奇异矩阵（不可逆矩阵）。
性质与定理
逆矩阵的唯一性
一个可逆矩阵的逆矩阵是唯一的。
逆矩阵的运算性质
优点是数值稳定性好，适用于中小规模矩阵；缺点是对于大规模矩阵，计算量较大。

可逆矩阵知识点总结

可逆矩阵知识点总结一、可逆矩阵的定义可逆矩阵是指一个方阵A，如果存在另一个方阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵，那么我们称A是可逆的，B就是A的逆矩阵，记作A^-1。

换句话说，如果一个n阶方阵A的行列式det(A)不等于零，则该矩阵A是可逆的，即存在一个n阶矩阵B，使得AB=BA=I。

我们知道，单位矩阵I是一个对角线上元素均为1，其余元素均为0的n阶方阵。

二、可逆矩阵的性质1. 可逆矩阵的逆矩阵是唯一的在可逆矩阵中，如果存在逆矩阵B，那么逆矩阵是唯一的。

这是因为假设还有一个逆矩阵B'也满足AB'=B'A=I，那么可以证明B=B'。

这个性质在证明逆矩阵的存在时非常重要。

2. 可逆矩阵的转置矩阵也是可逆的如果一个矩阵A是可逆的，那么它的转置矩阵A^T也是可逆的，并且(A^T)^-1 = (A^-1)^T。

3. 可逆矩阵的逆矩阵也是可逆的如果一个矩阵A是可逆的，那么它的逆矩阵A^-1也是可逆的，而且(A^-1)^-1=A。

4. 可逆矩阵的乘积是可逆的如果两个矩阵A和B都是可逆的，那么它们的乘积AB也是可逆的，且(AB)^-1=B^-1A^-1。

5. 可逆矩阵的逆矩阵的逆矩阵还是它本身如果一个矩阵A是可逆的，那么它的逆矩阵A^-1的逆矩阵还是它本身，即(A^-1)^-1=A。

6. 可逆矩阵的乘法满足结合律如果三个矩阵A、B、C都是可逆的，那么它们的乘法满足结合律，即(AB)C=A(BC)。

三、可逆矩阵的判定定理在求解一个矩阵是否可逆时，我们需要有一个判定的定理，这就是可逆矩阵的判定定理。

1. 矩阵可逆的判定公式对于一个n阶方阵A，它的行列式不等于0，即det(A)≠0，则矩阵A可逆。

这是最基本的判定定理，也是我们最常用的方法。

2. 矩阵可逆的充分必要条件对于一个n阶方阵A，它的行列式不等于0，则矩阵A可逆。

反之，如果一个n阶方阵A可逆，则其行列式也不等于0。

3. 矩阵可逆的另一种判定法对于一个n阶方阵A，如果它的秩等于n，则矩阵A可逆。

逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)

E-A) 1= E + A + 2 K1 + … +A(E- A )(E+A + A 2+…+ AK 1)= E-A K(E-A) (E+A+A 2 + …+A K 1)=E，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,且证明因为E与A可以交换，所以因A K= 0 ,于是得同理可得( E + A + A 2 + … +A K 1 )(E-A)=E ，因此E-A是可逆矩阵，且(E-A) 1 = E + A + A 2 +…+A K 1同理可以证明 (E+ A) 也可逆,且E-A 的逆矩阵.(E+ A) 1 = E -A + A 2+…+ (-1 ) K1A K1.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 =00 20 00 03,求0003 0000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00 2 00 0 0 6200 0 630 0 0 04A 2=■A 3=， A 4 =000 0 00 00 0000 00 0 0 0而 (E-A)(E+A+ A2+ A 3 )=E , 所以1 12 61230 12 6 (E-A)E+A+ A2+ A.0 0 1 30 00 12. 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R,P 2 , P S 使（1） p 1 p 2 p s A=I ，用 A 1右乘上式两端，得：（2） p 1 p 2 p s I= 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 ）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 .2 3 1例1 求矩阵A的逆矩阵•已知A= 0 1 31 2 52 3 1 1 0 0 1 2 5 0 0 1解[A I] 0 1 3 0 1 0 0 1 3 0 1 01 2 5 0 0 1 2 3 1 1 0 01 2 5 0 0 1 1 0 0 1/6 13/6 4/30 1 3 0 1 0 0 1 0 1/2 3/2 10 0 1 1/6 1/6 1/3 0 0 1 1/6 1/6 1/31/6 13/6 4/3故 A 1 = 1/2 3/2 11/6 1/6 1/3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.1 2 3例 2 求 A= 4 5 6.7 8 91 2 3 1 0 0 1 2 3 1 0 0解[A E]= 4 5 6 0 1 0 0 3 6 4 1 07 8 9 0 0 1 0 6 12 7 0 11 2 3 1 0 00 3 6 4 1 0 .0 0 0 1 2 1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 j ]为可逆的充分必要条件是A非奇异.且A n1A n2矩阵A 21.A n1A 22...A 12称为矩阵A 的伴随矩阵，记作A 3，于是有A 1=-A A 3'' ''' )A 2n.A nnB=A n A 2n 由此可知，若A 可逆，则AA 3.其中A j 是A 中元素a j 的代数余子式.证明必要性：设A 可逆，由A A 1=I ，有AA 1 = l |，则A A 1 =|l |，所以A 0 , 即A 为非奇异.充分性：设A 为非奇异，存在矩其中a11 a12 ...a 1nA 11 A21...A n1 a 21a22...a2 n1 A 12A22A n2 AB=... ... ...A・・・an1an2...a nnA 1nA2n...A nnA 0...0 1 0=丄oA ...0 =010 = -1=A ... ... A ...1T0 0...A0 01同理可证BA=I.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A|2nAiA2 A inAI2A 22A nn证明因为A =A ii0 0A22其中X A ii A 11A ii0 A 22=A 1i | |A22An 0 0A 22 i0,所以A 可逆.YW ，于是有X Y A ii ZWA22I n 00 I m n，丫 A22 =0， ZA ii =0，W A 22 I m .又因为A ii 、A 22都可逆，用22 i 分别右乘上面左右两组等式得: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 il 、A 22都是非奇异矩阵，且A il 为n 阶方阵，A 22为m 阶方阵iiX= A ii ，Y=0，Z=0，W= A 22A 2i =Aii0 A 22 i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:iA i iA2 A2i42准三角形矩阵求逆命题设A11、A 22都是非奇异矩阵，则有A11 1 1A12 A111A11 A12 A22 10 A22 0 A22 1证明因为A11 A12 I 1A11 A12 =An 0 0 A22 0 I 0 A22两边求逆得I A11 1 1A12 A1 1 A12 1= A11 100 I 0 A22 0 A22 所以A11A12 1 _ I A11 A12 A1 100 A22 0 I 0 A22 1=A11 11 1 A11 A12 A220 A22 1 同理可证A1110 A11 10A21 A221 1A11 A21 A22 A22 1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。

对称矩阵可逆的条件

对称矩阵可逆的条件对称矩阵可逆的条件对称矩阵是一个非常重要的矩阵类型，它在许多数学和工程问题中都有广泛的应用。

一个对称矩阵的特点是它的转置矩阵和自身是相等的，即$A^{T}=A$。

那么，什么情况下一个对称矩阵才能是可逆的呢？本文将从两个方面对此进行详细说明。

一、充分必要条件对称矩阵可逆的充分必要条件是，它的所有特征值均不为零。

这个结论可以通过以下步骤来证明：1. 假设矩阵$A$可逆，即存在一个矩阵$B$，使得$AB=BA=I$，其中$I$为单位矩阵。

2. 由于矩阵$A$和$A^{T}$是相等的，因此$A^{T}B=B^{T}A^{T}=I$。

3. 定义矩阵$X=B^{T}$，则有$AX=XA=I$，即$A$与$X$相互逆。

4. 由于一个矩阵与它的转置矩阵有相同的特征值，因此$A$的所有特征值均不为零，则$X$的所有特征值也均不为零。

5. 因此，对称矩阵$A$可逆的充分必要条件是它的所有特征值均不为零。

二、几何意义对称矩阵可逆的几何意义是，它的所有特征向量都是线性无关的。

这个结论可以通过以下步骤来证明：1. 定义矩阵$A$的特征向量为$u$，特征值为$\lambda$，即$Au=\lambda u$。

2. 假设对称矩阵$A$可逆，则存在一个矩阵$B$，使得$AB=BA=I$，其中$I$为单位矩阵。

3. 将矩阵$A$的特征向量$u$代入$ABu=B\lambda u=\lambda Bu$，则得到$Bu$也是矩阵$A$的特征向量。

4. 如果对称矩阵$A$的两个特征向量$u$和$v$相对应的特征值相同，则有$Au=\lambda u$和$Av=\lambda v$。

5. 则有$ABu=B\lambda u=Av$，因此$u$和$v$满足线性相关关系，则对称矩阵$A$的所有特征向量都是线性无关的。

综上所述，对称矩阵可逆的条件是：它的所有特征值均不为零，并且所有特征向量都是线性无关的。

这个结论在许多求解问题中都有重要应用，例如求解特征值和特征向量、正交对角化等。

逆矩阵的几种求法与解析

因此E-A是可逆矩阵,且
(E-A) = E + A + A +…+A .
同理可以证明(E+ A)也可逆,且
(E+ A) = E -A + A +…+（-1） A .
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.
例2设A = ,求E-A的逆矩阵.
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,则可以采用例2的方法求E-A的逆矩阵.
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
A =
其中A 是中元素a 的代数余子式.
矩阵称为矩阵A的伴随矩阵，记作A*，于是有A = A*.
证明必要性：设A可逆，由AA =I，有 = ，则 = ，所以 0，即A为非奇异.
充分性：设A为非奇异，存在矩阵
B= ，
其中
AB=
X= A ，Y=0，Z=0，W= A
故 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：
=
4.2.准三角形矩阵求逆
命题设A 、A 都是非奇异矩阵，则有
=
证明因为 =
两边求逆得
=
所以 =
=
同理可证
=
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。
例1计算（A+4E）（4E-A）（16E-A ）的行列式，其中 A=

简谈矩阵可逆的判别法与其运用

简谈矩阵可逆的判别法与其运用内容摘要：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，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已成为学习高等代数的一大重点，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，我就我学习高等代数以来对逆矩阵的思考和心得和大家分享分享。

首先，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。

下面主要介绍几个可以证明矩阵可逆的判别方法。

关键词：可逆，矩阵，判别法，扩充，1.导言：矩阵与生活有着密不可分的联系，矩阵的逆矩阵也是矩阵的重中之重，很多同学只知道逆矩阵的求法，算法，却并不知道矩阵在什么情况下存在逆矩阵，书上只定义了两种判断矩阵是否可逆的方法，但在面对种类繁多的各种逆矩阵存在性证明的题时，尚显不足，本文从各个方面，各个角度讲了矩阵可逆的判别法。

2.预备知识：逆矩阵定义：n 级方阵A 称为可逆的，如果有n 级方阵B ，使得AB=BA=E ；这里E是单位矩阵。

记作B=1-A 。

判别法1：矩阵A 是可逆的充分必要条件是A 非退化。

判别法2：n 级矩阵A 为可逆的充分必要条件是它能表成一些初等矩阵的乘积。

引理3：如果齐次线性方程组AX=0的系数矩阵的行列式|A|≠0，那么它只有零解。

引理4:对矩阵A 进行初等行（列）变换得到矩阵B ，矩阵旳秩rank(A)=rank(B)。

引理5：设∂是数域P 上线性空间V 的一个线性变换，如果对于数域P 中一数0λ，存在一个非零向量ξ，使得ξλξ0=∂.那么0λ称为∂的一个特征值，而ξ称为∂的属于0λ的一个特征向量。

引理6：设的特征多项式为的特征矩阵，称为称A A E A A E P A n --∈⨯λλ,n且A E -λ=()()A S S nk n k kn n 1111-++-++--- λλλ，其中k S 为A 中一切k 阶主子式之和，由此可知A E -λ=0在P 中最多有n 个不同的解，但在P 中也可能没有一个解，但在复数域C 中，A 一定有n 个解（包括重根个数）。

逆矩阵的十种求法

因，所以矩阵A可逆，由式知
=
方法九 “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，由此有A+B可逆，且，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。
例证明：若，则是可逆阵，并求。
证明：
E-A是可逆矩阵且
引言：矩阵是数学中一个极其重要的应用广泛的概念，它是代数，特别是现性代数的一个主要研究对象。其中逆矩阵又是矩阵理论中一个非常重要的概念，逆矩阵的可逆性及其求法自然也就成为要研究的主要内容之一。
本文主要是对课本中关于可逆矩阵判定方法的总结
可逆矩阵的定义：设是阶矩阵，如果存在阶矩阵，使得 n，则称是可逆矩阵（或称为非奇异矩阵），是的逆矩阵。
从这个定义可知，单位矩阵E的可逆矩阵就是其自身
矩阵可逆性的判定：
方法1定义法：设A是数域P上的一个n阶方阵，如果存在P上的n阶方阵B，使得AB = BA = E，则称A是可逆的，又称B为A的逆矩阵.当矩阵A可逆时，逆矩阵由A惟一确定，记为A-1.
例：设A= ,ad-bc;求A-1.
解:因为｜A｜=ad-bc=1≠0 所以A可逆.
[4] 王莲花,张香伟,李战国,王建平. 求逆矩阵方法的进一步研究[J]. 河南教育学院学报(自然科学版), 2002, (03) .
[5] 王建锋. 求逆矩阵的快速方法[J]. 大学数学, 2004, (01) .
[6] 李桂荣. 关于求逆矩阵方法的进一步探讨[J]. 德州高专学报, 2000, (04) .
(AB)-1=A-1B-1
(AT)-1=(A-1)T
(A*)-1=(A-1)*=A｜A｜-1

(2021年整理)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)(推荐完整)编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)(推荐完整)）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

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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)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 。

可逆矩阵条件

可逆矩阵条件
可逆矩阵是指一个方阵，它的行列式不等于零。

那么一个矩阵是否可逆有哪些条件呢？
首先，一个矩阵只有在它的行和列相等时才可以求逆矩阵。

也就是说，一个n阶矩阵只有在它的n行和n列线性无关时才可以求逆矩阵。

其次，对于一个n阶矩阵A，它的逆矩阵存在的充分必要条件是该矩阵的行列式不等于0。

也就是说，det(A)≠0时，A才是可逆矩阵。

再次，如果一个矩阵A的列向量组线性无关，则它的逆矩阵一定存在。

这是因为矩阵的列向量组线性无关就意味着A的行列式不等于0，满足可逆矩阵的条件。

最后，如果一个矩阵A可以通过初等行变换或初等列变换得到单位矩阵，那么它是可逆矩阵。

这是因为初等行变换或初等列变换不改变矩阵的行列式，所以如果通过这些变换后得到的矩阵是单位矩阵，那么原矩阵的行列式一定不等于0，满足可逆矩阵的条件。

综上所述，一个矩阵是否可逆，取决于它的行列式是否不等于0，以及它的行向量组或列向量组是否线性无关。

这是矩阵求逆的基本条件，也是矩阵理论中重要的概念。

- 1 -。

矩阵可逆的充分条件

矩阵可逆的充分条件定理1：若一个n维方阵的行列式不为0，则该矩阵可逆。

证明：若A可逆，则存在一个n维方阵B满足AB=BA=I。

那么有det(AB) = det(A)det(B) = det(B)det(A) = det(BA) = det(I) = 1。

因为A可逆，故det(A)不为0，因此det(B)也不为0，可知B也可逆。

对于一个n维方阵A，如果det(A)≠0，则A可逆。

证明：设A是一个n维方阵，且rank(A)=n。

那么，矩阵A的列向量线性无关，即方程Ax=0的唯一解x=0，那么，方程Ax=b有唯一解。

A可逆。

证明：设A是一个n维方阵，可以分解为LU形式，即A=LU，其中L为下三角矩阵，U 为上三角矩阵。

则有det(A) = det(LU) = det(L)det(U)。

因为下三角矩阵的行列式等于其对角线元素的乘积，即det(L)=L11L22...Lnn，而上三角矩阵的行列式也等于其对角线元素的乘积，即det(U)=U11U22...Unn。

det(A) =L11L22...Lnn * U11U22...Unn = U11L11U22L22...UnnLnn。

因为L和U的对角线元素全都不为0，所以det(A) ≠ 0，可知A可逆。

det(A) = L11L22...Lnn * D11D22...Dnn * U11U22...Unn。

若一个n维方阵符合以上任意一个条件，则该矩阵可逆。

除了上述条件外，还有一些其他方法可以判断一个矩阵是否可逆。

下面介绍两种常用的方法：1. 列主元消元法列主元消元法是一种有效的求解线性方程组的方法，同时也可以用来判断矩阵是否可逆。

具体操作是，将矩阵A进行高斯消元变换，经过变换后，若每个列都有一个主元，即每个列的主对角线元素均不等于0，则矩阵A可逆。

若存在某个列没有主元，即主对角线元素为0，则矩阵A不可逆。

```import numpy as npdef is_invertible(A):n = A.shape[0]U = A.copy()for i in range(n-1): # 高斯消元pivot_row = np.argmax(np.abs(U[i:, i])) + i # 当前列的主元所在行if pivot_row != i: # 交换行U[[i, pivot_row], :] = U[[pivot_row, i], :]for j in range(i+1, n):factor = U[j, i] / U[i, i]U[j, i:] -= factor * U[i, i:]return not (U.diagonal() == 0).any()```2. 奇异值分解奇异值分解是矩阵分解的一种常用方式，其基本思想是将矩阵分解为三个部分：左奇异向量、奇异值和右奇异向量。