线性代数第二章矩阵及其运算优秀课件

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线性代数Ⅱ—矩阵.ppt

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2
2
4
26
(八) 设四阶方阵 A (,1,2,3), B ( ,1,2,3) 其中1,2,3, , 均为四维列向量,若 A 2, B 1 则 A B 及 A B 的值分别 为[ ]
b3
b1a1 b1a2 b1a3
AB (a1b1 a2b2 a3b3)
BA b2a1 b3a1
b2a2 b3a2
b2a3 b3a3
1 0 0
单位阵
En
0
1
0
或记 In
0 0 1
6
运算律: (1) (AB)C A(BC) (2) A(B C) AB AC (B C)A BA CA (3) (AB) (A)B A(B) (4) EA AE A
22
分块矩阵的乘法
7 2 1 0
0 0
例:A 8 9
6 5
1 0
1 0
B 0
0
1 1
4 3
0
0
1
2
分块对角矩阵
求 AB
A1
A
A2
其中A1, A2,, Ak
均为方阵,有 A A1 A2 Ak
Ak
A11
当 A1, A2,, Ak
均可逆,则A可逆,且
A1
A21
(B) 若 A BC 则AT BTCT
(C) 若 A BC 则 A B C (D) 若A B C 则 A B C
(四) 设方阵 A 满足 A2 A 7E 0 ,则 (A 3E)1 [ ]
(A) A 3E (B) A 2E (C) A 7E
(D) A E
25
(五)

Th:设A为n阶方阵,则A可逆的充要条件为 A 0

线性代数 矩阵及其运算优秀PPT

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排成的m行n列的数表
a11 a12 ... a1n
a21 a22 ... a2n
... ... ... ...
称m行n列矩阵,简称 m×n矩阵。记作
am1 am2 ... amn
a11 a12 ... a1n
A
a21 ...
a22 ...
... ...
a2n ...
am1 am2 ... amn3
由于方阵Ak、Am、E对乘法是可交换的,所
以矩阵A的多项式的乘法也是可交换的,即
f (A)g(A) g(A)f (A)
从而A的多项式可以象数x的多项式分解因式.
如: A2 3A 2E ( A 2E)( A E)
( A E)3 A3 3A2 3A E
22
5.矩阵的转置
定义2.6 A的转置矩阵,记作AT,是将A的行列互换后所 得矩阵如果 A是一个 m×n 阶矩阵, AT 是一个 n×m 阶矩阵。
而b1i,b2i,…,bsi 正好是 BT的第 i 行,aj1,aj2,…,ajs 正
好是 AT的第 j 列,因此 cji 是 BTAT的第 i 行第 j 列的元 素。故
( AB )T = AT BT
24
6. 对称矩阵与反对称矩阵
设 A为 n 阶方阵, 若 AT = A,

aij = aji (i,j=1,2,…,n),
32
§2.3 逆矩阵
1、可逆矩阵的定义(定义2.8)
设对于 n 阶方阵 A,若存在 n 阶方阵 B 使得 A B = B A = E 恒成立,则称矩阵 A 可逆或满秩矩阵, 或非奇异矩阵;B 称为 A 的逆矩阵,记为 A-1 = B 。
2、可逆矩阵的唯一性、存在性及性质

矩阵的运算优秀课件

矩阵的运算优秀课件

(A
E )n
An
Cn1 An1
C
2 n
An2
Cnn1 A
E
3. 求矩阵A的n次幂的方法. 措施一 数学归纳法
先计算A2, A3等, 发现Ak的规律,再用数学归纳法证明之.
例1

A
1 0
11 , 求 An

A2
1 0
12 1
10
11 10
11
1 0
2 1
同理,
A3
A2
A
1 0
13
猜测
An
,
求An
1
1
n
1
n n
n

将A分解成A
E
1 n
B,
其中B
111
1
1
1
111,容易得出B2 nB
于是 A2
(E
1 n
B)2
E2
2 n
EB
1 n2
B2
E
2 n
B
1 n2
nB
E 1 B A(幂等矩阵),故An A.
n
措施三 利用乘法结合律 若A T , 其中 , 都是n 1矩阵(列矩阵).利用乘法结合律,
三、矩阵旳幂乘
1、定义 设A是一种n阶矩阵,对于正整数k, Ak AA A
k个
称为A旳k次幂。 2、幂乘旳运算规律:任意正整数 k , l ,有
Ak Al Akl , Ak l Akl
但一般来说 ( AB)k Ak Bk ,
例题 设A, B为n阶方阵, E为n阶单位矩阵,以下式子哪些成立 ?
由矩阵相等旳定义,得
x1 x3
x2 x4

《矩阵及其运算 》课件

《矩阵及其运算 》课件

幂法
通过迭代计算矩阵A的幂 ,最终得到特征值和特征 向量。
反迭代法
利用已知的特征向量x, 通过反迭代计算得到对应 的特征值λ。
06
应用实例
在物理中的应用
线性变换
矩阵可以表示线性变换,如平移、旋转、缩放等,在物理中广泛应 用于描述物体运动和力的作用。
振动分析
矩阵可以用于分析多自由度系统的振动,通过矩阵表示系统的运动 方程,简化计算过程。
详细描述
矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,并 且结果矩阵的行数等于第一个矩阵的行数,列数等于第二个 矩阵的列数。在计算过程中,对应元素相乘并求和,得到新 矩阵的一个元素。
矩阵的转置
总结词
矩阵的转置是将原矩阵的行变为列,列变为行的一种运算。
详细描述
矩阵的转置可以通过交换原矩阵的行和列得到,也可以通过计算元素的代数余 子式得到。转置后的矩阵与原矩阵的行列式值相等,但元素的位置发生了变化 。
《矩阵及其运算》PPT课件
目 录
• 矩阵的定义与性质 • 矩阵的运算 • 矩阵的逆与行列式 • 矩阵的秩与线性方程组 • 特征值与特征向量 • 应用实例
01
矩阵的定义与性质
矩阵的基本概念
矩阵的定义
矩阵是一个由数字组成的矩 形阵列,通常表示为二维数 组。
矩阵的元素
矩阵中的每个元素都有行标 和列标,表示其在矩阵中的 位置。
回带法
在消元过程中,每一步都需要回带, 以确保解的正确性。
解的判定
当系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩时 ,线性方程组有唯一解;否则,无解 或有无数多解。
线性方程组的解的结构
解的表示
线性方程组的解可以表示为一个向量与自由变量 的线性组合。

线性代数第二章矩阵及其运算2-3PPT课件

线性代数第二章矩阵及其运算2-3PPT课件
例如,设实数k=2,矩阵A=[1 2; 3 4],则kA=[2 4; 6 8]。
CHAPTER 02
矩阵的乘法
矩阵乘法的定义
01
矩阵乘法是将两个矩阵对应位置的元素相乘,得到一个新的矩 阵。
02
矩阵乘法的结果是一个矩阵,其行数等于左矩阵的行数,列数
等于右矩阵的列数。
矩阵乘法的操作顺序是先进行行操作,再进行列操作。
CHAPTER 05
矩阵的秩
秩的定义
秩的定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量 组的一个极大线性无关组中向量 的个数。
秩的Байду номын сангаас质
矩阵的秩是唯一的,且其值满足 特定的性质,如对于任何矩阵A, r(A)≤min(m,n),其中m和n分别 为矩阵A的行数和列数。
秩的计算方法
可以通过多种方法计算矩阵的秩, 如高斯消元法、行变换法、初等 行变换法等。
线性代数第二章矩阵及 其运算2-3ppt课件
CONTENTS 目录
• 矩阵的加法与数乘 • 矩阵的乘法 • 逆矩阵与伴随矩阵 • 矩阵的行列式 • 矩阵的秩 • 矩阵的应用
CHAPTER 01
矩阵的加法与数乘
矩阵的加法
矩阵加法定义
两个矩阵A和B的和记作A+B,定义 为满足以下条件的矩阵C,即C的元 素Cij=Aij+Bij(i,j=1,2,…,n)。
03
矩阵乘法的性质
1 2
结合律
$(AB)C=A(BC)$,即矩阵乘法满足结合律。
分配律
$A(B+C)=AB+AC$,即矩阵乘法满足分配律。
3
单位元
存在一个单位矩阵,使得任意矩阵与单位矩阵相 乘都等于原矩阵。

线性代数第2章矩阵PPT课件

线性代数第2章矩阵PPT课件
线性代数第2章矩阵ppt 课件
目录 CONTENT
• 矩阵的定义与性质 • 矩阵的逆与行列式 • 矩阵的秩与线性方程组 • 矩阵的特征值与特征向量 • 矩阵的对角化与相似变换
01
矩阵的定义与性质
矩阵的基本概念
矩阵是一个由数字组 成的矩形阵列,行数 和列数可以不同。
矩阵的维度是指行数 和列数的数量。
矩阵的元素通常用方 括号括起来,并用逗 号分隔。
矩阵的运算规则
01
02
03
加法
两个矩阵的加法是将对应 位置的元素相加。
数乘
一个数乘以一个矩阵是将 该数乘以矩阵的每个元素。
乘法
两个矩阵的乘法只有在第 一个矩阵的列数等于第二 个矩阵的行数时才能进行。
特殊类型的矩阵
对角矩阵
对角线上的元素非零,其他元素为零的矩阵。
行列式的递推公式法
递推公式法是一种常用的计算行列式 的方法,它通过递推关系式将n阶行 列式转化为低阶行列式进行计算。这 种方法在计算较大行列式时非常有效。
03
矩阵的秩与线性方程组
矩阵的秩
矩阵的秩定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量 组的一个极大线性无关组中向量 的个数。
矩阵的秩的性质
矩阵的秩是唯一的,且满足行秩 等于列秩。矩阵的秩等于其任何 子矩阵的秩。
02
特征值和特征向量与矩阵的乘法 运算有关,即如果Ax=λx,那么 (kA)x=(kλ)x,其中k是任意常数。
03
特征值和特征向量与矩阵的转置 运算有关,即如果Ax=λx,那么 A^Tx=(λ^T)x。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
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。

第二章 矩阵的运算及与矩阵的秩ppt课件

第二章  矩阵的运算及与矩阵的秩ppt课件

钢笔 100 150
铅笔 300 260
.
§2.1 矩阵的基本运算
每种商品进货单价和销售单价(元)如下表:
圆珠笔 钢笔 铅笔
进货单价 6 9 3
销售单价 8 12 4
.
§2.1 矩阵的基本运算
求每个月的总进货额和总销售额。
金额 月份
总进货额
总销售额
九月 200×6+100×9+300×3 200×8+100×12+300×4
0 0 2 5
0 1 8
0
0 0
A1
A2
0 0 0 3 2 0
A3
0 0 0 0 0 9
.
二、分块矩阵的运算
§2.2 分块矩阵
1.分块矩阵相加、减
设A、B是两个用相同方法分块的同型矩阵
A11
设Amn
A21 M
A12 L A22 L MO
Ap1 Ap2 L
A1q
B11 B12 L
001 a 31 a 32 a 33 a 3 4 a 31 a 32 a 33 a 34
.
§2.1 矩阵的基本运算
1 0 0 0
a11 A(E 2,3)a21
a12 a22
a13 a23
a a1 24 40 0
0 1
1 0
0 0a a1 21 1
a13 a23
a12 a22
a14 a24
P 1 P 2LP sA Q 1 Q 2LQ tB
.
三、矩阵的转置
§2.1 矩阵的基本运算
定义2.3:把m×n矩阵A的行和列依次互换得到的一个 n×m 矩阵,称为A的转置,记作AT或A’.

《线性代数》课件-第二章 矩阵及其运算

《线性代数》课件-第二章 矩阵及其运算

a11
A
A
a21
am1
a12 a22
am1
a1n
a2n
amn
数乘矩阵的运算规律
a, b, c R 结 合 (ab)c a(bc) 律 分 (a b) c ac bc 配 律 c (a b) ca cb
设 A、B是同型矩阵, , m 是数 (m)A (m A)
a11
a12
a13
a14
4
c11 a1kbk1
b11
b21
b31
b41
k 1
4
c12 a11b12 a12b22 a13b32 a14b42 a1k bk 2 k 1
一般地,
4
cij ai1b1 j ai 2b2 j ai 3b3 j ai4b4 j aikbkj k 1
行列式
矩阵
a11 a12
a1n
a21 a22
a2n
an1 an2
ann
(1) a a t( p1 p2 pn ) 1 p1 2 p2
p1 p2 pn
行数等于列数
共有n2个元素
a11 a12
a21
a22
am1 am1
anpn
a1n
a2n
amn
行数不等于列数 共有m×n个元素 本质上就是一个数表
第二章 矩阵及其运算
§1 矩阵
一、矩阵概念的引入 二、矩阵的定义 三、特殊的矩阵 四、矩阵与线性变换
B
一、矩阵概念的引入
例 某航空公司在 A、B、C、D 四座 A
城市之间开辟了若干航线,四座城市 之间的航班图如图所示,箭头从始发 地指向目的地.
城市间的航班图情况常用表格来表示:

线性代数B21 矩阵的概念与运算PPT课件

线性代数B21 矩阵的概念与运算PPT课件
排成的 m行n列的矩形数表
a11 a12 a1n
a 21 a 22 a 2 n
a m 1 a m 2 a mn
称为m行n列矩阵,简称 m×n矩阵.
小括号 或中括号
为了表示是一个整体,总是在外面加一个括号,记作
11
一、 矩阵的概念
主对角线 a11
A
a21
副对角线 a m 1
1.2 矩阵的定义 元素间用空
a12
a1n
格隔开
a22
a2n
矩阵 A的
m , n 元
am2
amn
简记为
A Amn aij
aij
.
mn
m×n个数称为矩阵A 的元素,简称 元.
元素是实数的矩阵,称为实矩阵;
元素是复数的矩阵,称为复矩阵.
12
一、 矩阵的概念 1.2 矩阵的定义
例如: 1 0 3 5 是一个 24实矩阵, 9 6 4 3
a1n a2n
b1 b2
对线性方程组的研究 可转化为
对这张表的研究.
an1 an2 ann bn
8
一、 矩阵的概念 1.1 矩阵的相关例子
引例2 某航空公司在A,B,C,D四城市 之间开辟了若干航线 ,如图所示表示了
四城市间的航班图,如果从A到B有航 A
班,则用带箭头的线连接 A 与B.
20
一、 矩阵的概念
1.3 一些特殊矩阵
特殊矩阵
只有行矩阵元素间
B C
四城市间的航班图情况常用表格来表示:
其中
表示有航班.
到站
A
B
C
D D
A 发站 B
C D
9
为了便于计算,把表中的 就得到一个数表:

矩阵及其运算PPT课件

矩阵及其运算PPT课件
第9页/共2题 (课后题2题):

1 A 1
1 1
1 1 2 3 1, B 1 2 4
1 1 1 0 5 1
求3AB 2A及 AT B
2 13 22
0 5 8
答案:3AB 2A 2 17 20 , AT B 0 5 6.
第22页/共24页
六、方阵的行列式
2010年期末考题(I)
二、选择(每题4分,共16分)
1、设A与B均为n阶方阵,则下列结论中成立的是( B )
A. |AB|=0,则A=0或B=0; B. |AB|=0,则|A|=0或|B|=0; C. AB=0,则A=0或B=0; D. AB≠0,则|A|≠0或|B|≠0;
T ,
则An ____1___12.
1 3
23
3
n
1
2
1
2 3
矩阵拆分相乘
3
3
1
2
第13页/共24页
2012年期末考试题
二项式法
1
4、设A
0
0 0
2012年期末考试题
0
1
,
则A
n
n nn1
_0____n .
0
0
n(n 1) n2
2
nn1
n
五.(10分)(线性代数I,36学时专业学时做 )设
转置矩阵的运算性质 (1) (AT)T = A; (2) (A+B)T = AT + BT;
(3) (A)T = AT;
(4) (AB)T = BTAT;
第2页/共24页
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 detA .

第二章 矩阵及其运算 《工程数学线性代数》课件PPT

第二章  矩阵及其运算  《工程数学线性代数》课件PPT

0
x
§2 矩阵的运算
例 某工厂生产四种货物,它在上半年和下半年向三家商店 发送货物的数量可用数表表示:
a11 a12 a13 a14 a21 a22 a23 a24 a31 a32 a33 a34
其中aij 表示上半年工厂向第 i 家 商店发送第 j 种货物的数量.
c11 c12 c13 c14 c21 c22 c23 c24 c31 c32 c33 c34
行数不等于列数 共有m×n个元素 本质上就是一个数表
det(aij )
(aij )mn
三、特殊的矩阵
1. 行数与列数都等于 n 的矩阵,称为 n 阶方阵.可记作 An.
2. 只有一行的矩阵 A (a1, a2 ,L , an ) 称为行矩阵(或行向量) .
a1
只有一列的矩阵
B
a2
M
称为列矩阵(或列向量)
说明:只有当两个矩阵是同型矩阵时,才能进行加法运算.
知识点比较
a11 a12 a13 a11 b12 a13 a11 a12 b12 a13 a21 a22 a23 a21 b22 a23 a21 a22 b22 a23 a31 a32 a33 a31 b32 a33 a31 a32 b32 a33
( )A A A (A B) A B
备 注
矩阵相加与数乘矩阵合起来,统称为矩阵的线性运算.
知识点比较
a11 a12 a13 a11 a12 a13 a11 a12 a13 a21 a22 a23 a21 a22 a23 a21 a22 a23
a31 a32 a33 a31 a32 a33 a31 a32 a33
a12 a22
a13 a23
a14 a24

线性代数第2章 矩阵PPT课件

线性代数第2章 矩阵PPT课件

行矩阵(Row Matrix):
只有一行的矩阵 A a 1 ,a 2 , ,a n ,
称为行矩阵(或行向量).
列矩阵(Column Matrix):
a 1
只有一列的矩阵
B
a2
,
称为列矩阵(或列向量).
a n
暨大珠院
方阵(Square Matrix):
n 行数与列数都等于 的矩阵,称为 n阶方阵.也可记作 An .
排成m的 行n列的数表,
称为 m行n列矩. 阵 简m 称 n矩.阵
a11
记作A
a21
a12 a22
a1n a2n
暨大珠院
am1 am2 amn
简记为
Aa ijm n
或 Amn
实矩阵: 元素是实数;复矩阵:元素是复数.
规定:
Aa a 11
例如: 1 0 3 5 是一个 24
9 6 4 3
1
En
1
1 nn
暨大珠院
数量矩阵(Scalar Matrix):
方阵,主对角元素全为非零常数k,
其余元素全为零的矩阵。
k
kEn
k
k nn
暨大珠院
二. 矩阵的基本运算 1. 矩阵相等.
同型矩阵: 两个矩阵的行数相等、列数也相等
矩阵相等: 设 矩 阵 A m n 与 B m n 是 同 型
33 62 81 6 8 9
暨大珠院
负矩阵:称- A 为矩阵 Aaij 的负矩阵。
a11
A
a 21
a12
a 22
a1n
a 2n
aij
am1
am1
am
n
减法: A B A ( B )

经济数学基础线性代数-第二章_矩阵.ppt

经济数学基础线性代数-第二章_矩阵.ppt
上(下)三角矩阵。
注意:上(下)三角矩阵的转置为
下(上)三角矩阵。
(三)对称矩阵
若矩A满 阵足 :AAT,则 A为对称矩
(1)对称矩阵一定是方阵;
(2)关于主对角线对称的位置上的元素必定
相等,即 aij aji
例如:
3 2 1
1 0
0
3
2
1
2
1 2 0
都是对称矩阵
1 0 0 0 2 3 1 2
4 2
2AB
1 3
1 0
2203
1 1
14( 1 )3012( 1 ) (1 )21
3400
32021
1 12
5 8
3ABCT ABCT CTABT
利用(2)中的AB来求
1 2 1T 1 5T 0 5 1 128
1 0
1 12
2
1
5 1
1 5
12
8
23
4
16
4
1 2 3
A
a
1
0
是对称矩阵。
3 b 2
【解】 由对称矩阵的定义,可知:
a 2, b0时
矩阵A是对称矩阵。
【例6】试证:对任意方阵A,都有 AAT
是对称方阵。
证明: 根据对称矩阵的定义只需证明
AA TTAA T A A TT A TA TTAT A
AAT为对称矩阵 .
关键:利用定义来证明
2 5
11,求 1A2BT 3C;
2AB; 3ABCT.
【解】
1A2BT3C
4 2T
13
1 0
2 220 3
1 1
301
2 5

同济大学线性代数课件__第二章

同济大学线性代数课件__第二章

2 4 4 9
线性方程组与矩阵的对应关系
2
定义1 由 m n 个数 a ij (i 1,2, , m; j 1,2, , n)
排成的m行n列的数表,
a11 a21 am 1 a12 a22 a1n a2 n
am 2 amn
称为m行n列矩阵. 简称m n矩阵.
13
y1 1 x1 y x 2 2 2 yn n x n
§2 矩阵的基本运算
一、 矩阵的加法
定义2 设有两个 m n 矩阵 A (aij ), B (bij ), 那末矩阵 A与B 的和记作A+B,规定为
a11 b11 a12 b12 a21 b21 a22 b22 A B a b m 1 m 1 am 2 bm 2
12
线性变换与矩阵之间的对应关系. 恒 等 变 换
y1 x1 , y x , 2 2 yn x n
1 0 0 0 1 0 单 位 阵 0 0 1
1 2 n
23
1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 3 1 1 1 3 3 3 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 3 1 2 3 1 1 1 3
16
矩阵加法满足的运算规律:
1 交换律:A B B A. 2 结合律: A B C A B C . 3 A O A 4 A A O .
17
二、数与矩阵相乘
定义3 数与矩阵A的乘积记作A或A , 规定为

线性代数课件_第二章_矩阵及其运算——习题课 共56页PPT资料

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a x1 b x3 1,
则有
c

a
x1 x2
d b
x3 x4

0, 0,
c x 2 d x 4 1.

x
1

ad
d bc
,

b
解得
x 2 x3
ad bc c
ad bc
, ,

x
4

ad
a bc
.
04.12.2019
04.12.2019
课件
6
2 方阵 列矩阵 行矩阵
对 (1 )式 ,当 m n 时 ,A 称 n 阶 为.方阵
a1
只有一列的矩A阵

a2
叫做
列矩阵 ;
am
只有一行的矩A阵 (a1 a2 an)叫做
行矩阵.
04.12.2019
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7
3 同型矩阵和相等矩阵
0 0 , 0 0
即 f(A)0.
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30
二、逆矩阵的运算及证明
例3 求a b(adbc0)的逆矩 . 阵 c d
解 方法一 用定义求逆阵 设 A1x1 x2, x3 x4
由 A 1AE,得
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31
a bx1 x21 0, c dx3 x4 0 1
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22
11 分块矩阵
矩阵的分块,主要目的在于简化运算及便于 论证.
分块矩阵的运算规则与普通矩阵的运算规则 相类似.
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23
典型例题
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线性代数第二章矩 阵及其运算
一、引例
引例 1 矩阵与复数
引复数例可2以用坐二标维旋有转序变数换组来表示,如复数 a+bi
可表引示例为 3(a , 线b),性因变此换,的从逆结变构上换看复数是矩阵的
特在殊平情面形直. 角在坐第标二系节x 我O y们中也,看将到两,个矩坐阵标与轴复同数相
时 仿绕 ,原设有点给加旋定法转一、个减角线法(性逆、变时乘换针法为三正种,运顺算时. 针我为们负知)道,,复
B)(2A)-1=2A-1
C) AAT=ATA
D) |2A|=2|A|
解答: B)项=A-1/2,C)项不满足交换律,D)项=2n|A| 故选A
五、举例
例例 11 00 求求 二二 阶阶 矩矩 阵阵 AA acac dbdb 的的 逆逆 矩矩 阵阵 . 解 矩 阵 A 的 行 列 式 | A | = ad – bc ,
阵B,使得
AB=BA=E
(3)
则称矩阵 A 可逆,且称 B 是 A 的逆矩阵,记作
B=A-1.
如果不存在满足(3)的矩阵 B,则称矩阵
A 是不可逆的.
现在的问题是,矩阵 A 满足什么条件时可逆? 可逆方阵的逆阵是否唯一,如何求逆阵?可逆 矩阵有什么性质?这是本节要讨论的问题.
三、矩阵可逆的充要条件
证毕 证
若 n 阶方阵 A 的行列式不为零,即 |A| 0,
则称 A 为非奇异方阵,否则称 A 为奇异方阵.
说明,方阵 A 可逆与方阵A非奇异是
等价的概念. 定理2不仅给出了方阵可逆的充要条件,而
且给出了求方阵逆阵的一种方法,称这种方法为
伴随矩阵法.
练习:
A,B均为n(n≥3)阶方阵,且AB=0,则A与B( )
(4) (AT)-1 = (A-1)T ;
(5) |A 1| 1 ; |A|
(6) (Am)-1 = (A-1)m , m 为正整数.
证 明 我 们证只明证 (我3们)只和证((43)) 和 ( 4 )
( 3 ) (A B()(3B -)1A -(1A) B= )A(B(B-1BA -1)A=-1A=(ABEBA-1)-1A=-1A=AA-1E A -1 =
的A
|
*每

ad
1个 bc元 素dc
,
即ab 可.

A 的逆矩
练习:

A
1 3
2
4
,
则A*=
, A-1=

解答:
A*
4 3
2
1
,
A1 1243
12322
1 1,
2
例 11 用伴随矩阵法求下列矩阵的逆阵
2 2 3
(1) A1 1 1 0
就 任
数也何得 的有一到 乘逆点一法运y个Py1运算新在算呢的aa两1有?直1个xx逆1角如坐运坐果标aa算1标有系2 xx,系的中2 那话(的见么,坐图矩这标2阵aa种分.1n4的运x别)x.n乘算记,,法平如为运面何算上定是义否,
二、逆矩阵的概念
定义 7 设 A是 n 阶方阵,若存在 n 阶方
A 则AA
nn可12 逆,
,A

n1



可得下述推论:
推论 若 AB = E(或 BA = E),
则 B = A-1.
证 明 | A证| |明B | =A |||E |B |==1|,E | = 1 ,
因 而 A -1 存因在而, A于-1是存 在 , 于 是 B = E B = (BA -=1AE)B = A(A-1-(1A B)B) = A -1E(A=B )A=-1 A. -1E = A -1 .
D) 若BC=0,则B=0或C=0
解答:可以等式两边同乘A-1 AB=0 A-1AB = A-10 EB=0,故选A
练习:
设n阶方阵A满足A2+2A-4E=0,则必有( )
A) A=E
B)A=-3E
C) A-E可逆 D) A+3E不可逆
解答:因为A与E是可交换的,依题意可得:
A2+2A-4E=0 A2+2A-3E=E (A-E)(A+3E)=E, 根据逆矩阵的定义,(A-E)与(A+3E)互逆。故选C
定理 1 如果 n 阶方阵A可逆,则它的逆
阵是唯一的.
证 明 设 矩证阵明B 设与 矩C 阵都 是B 与A 的C 都逆 是矩 阵A ,的 则逆 有矩 阵 ,
定理A B2= BnA =阶AE方B,=阵 BAAA=C可=E逆,C的A =充AE要C =,条C件A是= E ,
|A因|而例0.
A ij 所 构
A) 均为零矩阵
B) 至少有一个零矩阵
C) 至少有一个奇异阵 D) 均为奇异阵
解答:可以等式两边同取行列式 AB=0 |AB|=0 |A||B|=0,故选C
练习:
A,B,C为同阶方阵,A可逆,则下列命题正确的是( )
A) 若AB=0,则B=0
B)若BA=BC,则A=C
C) 若AB=CB,则A=C
= E.
= E.
( 4 ) A T ((A 4-1)T)= A(AT (-1AA-1))TT== ((EA)-T1A=)TE ,= (E )T = E ,
所 以 (A T所)-1以= (A (-1A)T ).-1 = (A -1)T .
证毕
练习:
设A为n阶可逆矩阵,下列等式成立的是( )
A) (2A)T=2AT
伴 随 矩“ 两阵 调 一 除 ” 法
求 二 阶 矩 阵 的A * 逆 阵dc 可a用b .“两 调 一 除 ”的 方 法 ,
其方法是: 先将矩阵 A 中的主对角线上的
利元
用素
逆调
阵换
公位
式置
,
再A 1
将 |
1
次A |
A对* ,
角当线 |上A
的| 元0
素时调,换有其


,
最后用
|A
பைடு நூலகம்
|
去A除1
1
A| A
如果A 可逆,则
9
成B
=的因例行B如而E列9下A=式方1BB行(|=阵AA列|C|BA1的)E式|=A=各*(| BA个B,A|( A元的) CC素各=) =的个E(CB代元=A数素)CC余的=.子代E
式 C数=余C
子.
其中A证A*明ijA为所*方必构阵要证成AAA性的明1121的如伴若必下AAA随A22要1方211 矩可性阵阵逆A.,2若1
四、可逆矩阵的性质
设 A, B, Ai , (i = 1, 2, …, m), 为 n 阶可逆方阵, k 为非零常数,则
A-1, kA, AB, A1A2…Am , AT 也都是可逆矩阵,且
(1) (A-1)-1 = A;
(2) (kA)1 1A1 ; k
(3) (AB)-1 = B-1A-1,
(A1A2…Am)-1 = Am-1…A2-1A1-1 ;
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