矩阵及其运算ppt课件

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矩阵的运算优秀课件

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(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

矩阵的运算优秀课件

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且A2X=B,求X。
解:
X
=
1 2
(B
A)
=
1 2
2 0 0
2 1 5
5 1 2
2
4
5
1 1 = 0 1/ 2
5/2 1/ 2
1 2

0 5 / 2 1 5 / 2
练习
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三、矩阵的乘法
定义2.5 设A是一个ms矩阵,B是一个sn矩阵:
a11 a12 a1s
0 3 6 9 0 12 8 16
92 156 214 60 7 9 17 6
= 64 02 1210 914 = 2 2 2 5 。
00 312 68 916 0 9 2 7
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结束

3572
1320
例4.已知 A= 2 0 4 3 , B = 2 1 5 7 ,
0 1 23
0 6 48
列式称为矩阵A的行列式,记为|A|,即
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2. 数乘矩阵满足的运算律
设 A, B 为同型矩阵, λ , μ为常数,则
(1) (λμ) A=λ (μ A); (2) (λ + μ)A = λ A + μ A. (3) λ(A + B) = λ A + λ B.
结合律 分配律 分配律
矩阵加法与数乘矩阵统称为矩阵的线性运算。
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四、方阵的幂
(1) 定义
如果 A 是 n 阶矩阵, 那么AA 有意义, 也有意义, 因此有下述定义:

《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。

矩阵乘法的ppt课件

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分步矩阵乘法
总结词
将矩阵乘法拆分成多个步骤,逐步进行计算。
详细描述
分步矩阵乘法是一种将矩阵乘法拆分成多个步骤,逐步进行计算的方法。这种方法可以 降低计算复杂度,提高计算效率。同时,通过逐步计算,可以更好地理解矩阵乘法的运
算过程。
04
矩阵乘法的应用
在线性代数中的应用
线性方程组的求解
矩阵乘法可以用于求解线性方程 组,通过将系数矩阵与增广矩阵 相乘,得到方程的解。
线性最小二乘法
矩阵乘法可以用于求解线性最小二乘问题,通过将系数矩阵与观测 矩阵相乘,得到最小二乘解。
插值和拟合
矩阵乘法可以用于插值和拟合数据,通过将系数矩阵与观测矩阵相 乘,得到插值或拟合函数。
在计算机图形学中的应用
3D模型变换
01
矩阵乘法在计算机图形学中广泛应用于3D模型变换,包括平移、
旋转和缩放等操作。
矩阵乘法的PPT课件
目 录
• 矩阵乘法的基本概念 • 矩阵乘法的性质 • 矩阵乘法的计算方法 • 矩阵乘法的应用 • 矩阵乘法的注意事项
01矩阵乘Βιβλιοθήκη 的基本概念定义矩阵乘法
矩阵乘法是一种数学运算,通过将一个矩阵与另一个 矩阵相乘,得到一个新的矩阵。
矩阵的定义
矩阵是一个由数字组成的矩形阵列,行和列都有一定 的数量。
矩阵的元素
矩阵中的每个元素都有一个行索引和一个列索引,用 于标识其在矩阵中的位置。
矩阵乘法的规则
1 2
矩阵乘法的条件
两个矩阵A和B可以进行乘法运算,当且仅当A的 列数等于B的行数。
矩阵乘法的步骤
将A的列向量与B的行向量对应相乘,然后将得 到的结果相加,得到新的矩阵C的元素。
3

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:

2024全新矩阵及其运算ppt课件

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06
矩阵在实际问题中应 用举例
图像处理中矩阵运算应用
图像表示
将图像转换为矩阵形式,每个像 素点对应矩阵中的一个元素,方
便进行数学处理。
图像变换
通过矩阵运算实现图像的旋转、缩 放、平移等变换,满足图像处理的 各种需求。
图像压缩
利用矩阵分解等技术,对图像数据 进行压缩,减少存储空间和提高传 输效率。
一个矩阵可以与一个数相 乘,相乘的结果是一个维 度相同的矩阵,其元素为 原矩阵对应位置的元素与 数的乘积。
两个矩阵可以相乘当且仅 当第一个矩阵的列数等于 第二个矩阵的行数。相乘 的结果是一个维度为 $(m,p)$的矩阵,其中$m$ 为第一个矩阵的行数,$p$ 为第二个矩阵的列数。新 矩阵的元素由第一个矩阵 的一行与第二个矩阵的一 列对应元素相乘后求和得 到。
矩阵定义及表示方法
end{pmatrix}$
这$m times n$个数称为矩阵A的元素,简称为元,数$a_{ij}$位于矩阵A的第$i$行第$j$列 ,称为矩阵A的$(i,j)$元,以数$a_{ij}$为$(i,j)$元的矩阵可记为$(a_{ij})$或$(a_{ij})_{m times n}$,$m times n$矩阵A也记作$A_{mn}$。
单元刚度矩阵
根据单元的物理特性和形状函数,构造单元刚度矩阵,反映单元 的力学特性。
整体刚度矩阵
将所有单元的刚度矩阵按照一定规则组装成整体刚度矩阵,用于 求解整个系统的力学响应。
THANK YOU
配方法
通过配方将二次型化为标 准型。
合同变换法
利用合同变换将二次型化 为标准型。
正交变换法
利用正交变换将二次型化 为标准型。
正交变换在二次型化简中应用

第一章(第一二节)矩阵的概念及基本运算PPT课件

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:

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。

则称A与B相等,记为A=B。

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

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?

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

矩阵(Matrix)PPT课件

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a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n x1 b1
a2n
,
x
x2
,
b
b2
amn xn bn
ai1x1 ai2 x2 ain xn bi
则方程组又可表示为 Ax b.
x1ai1 x2ai2 xnain bi
a11 a21
定义成
a11 a21
x1 x1
a12 x2 a22 x2
x1
a11
a21
x2
a12
a22
x1 1 x2 2
e2
(a12 , a22 )
2
1
y ( y1, y2 )
2
A和x的乘法实质给出了 向量y在A坐标系(β1Oβ2) 下的刻划方法。
e1
(a11,1a21 )
y y1e1 y2e2
ai1b1 j ai 2b2 j a b b 1j is sj
a a a i1 i2
b2 j is
注:A的列数和B的行数相等时 b,sj AB才有意义。
• 例3 设矩阵
1 0 1
A
1
1
3
,
求乘积 AB.

1 0
C
AB
1
1
0 3 4 B 1 2 1
3 1 1
B
a12
a22
a1n a2n
am1
am2
y (x1, x2, , xn )
c (b1,b2, ,bm)
amn nm
则方程组又可表示为 yB c.
矩阵向量乘法意义之二:为刻划向量提供了坐标系
根据矩阵乘法定义,m n 阶矩阵A与n维列向
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5.矩阵的转置:把矩阵 A 的行换成同序数的列
得到的一个新矩阵,叫做 A的转置矩阵,记作
AT。
如果 A是一个 m×n 阶矩阵,那么 AT 就是
一个 n×m 阶矩阵。且 A 的行一定就是 AT中同
序数的列
1 4 A 2
2 5
3 6
☞ (1) ( AT )T A
(2) ( A B)T AT BT
显然有:AB 0 AB BA
总结:矩阵乘法不满足交换律与消去律.
4.矩阵的乘幂:设 A 是 n 阶方阵,定义:
An 1A4A2L43A (n为正数)
n
只有方阵,它的乘幂才有意义。由于矩阵的 乘法满足结合律,而不满足交换律,因而有 下面的式子:
(1) An Am = An+m (2) ( An )m= An m (3) ( AB ) k ≠ Ak Bk
运算。
3.矩阵的乘法:设矩阵 A为m×n 阶矩阵、矩阵 B为 n×p 阶矩阵,A= (aij) m×n 、B= (bij) n×p , 则矩阵 A与 B 的乘积为一 m×p 阶矩阵
C = (cij) m×p,记 C = AB, 且
cij ai1b1 j ai2b2 j L ainbnj
n
aikbkj
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。
行数与列数都等于 n 的矩阵称之为 n 阶方阵, 记作 An。
2.行矩阵、列矩阵与方阵 只有一行的矩阵称行矩阵,又称行向量。 只有一列的矩阵称为列矩阵,又称为列向量。 行数与列数都等于n的矩阵叫方阵,记为An。
3.同型矩阵与矩阵相等: 如果两个矩阵的行数相 等、列数也相等,就称它们是同型矩阵。
☞矩阵的乘法中,必须注意矩阵相乘的顺序,
AB是A左乘B的乘积,BA是A右乘B的乘积;
☞AB与BA不一定同时会有意义;即是有意义,
也不一定相等;
☞AB = O 不一定有A= O或B= O ;
A(XY ) = O 且 A≠ O 也不可能一定有X=Y
如:A 11
11
B
1 1
11
AB O
BA
2 2
2 2
(
i j
1,2,K 1,2,K
,,mp)
k 1
就是说,矩阵C 的第 i 行第 j 列的元素等于
矩阵 A 的第 i 行的所有元素与矩阵 B 的第 j 列的
对应元素的乘积之和。
☞ ... ... ... ... b1 j ...
ai1 ...
... ...
ain ...
... ...
... bnj
A
a21 ...
a22 ...
... ...
a2n ...
am1 am2 ... amn
这 m×n 个数称为矩阵 A 的元素,简称为元, 数 aij 位于矩阵 A 的第 i 行第 j 列,称为矩阵 A的 ( i,j )元。以数 aij 为(i,j)元的矩阵可简记作 (aij) 或 (aij)m×n,m×n 矩阵 A也记作A m×n。
(3) ( A)T AT (4) ( AB)T BT AT
证明:设矩阵 A为m×s 阶矩阵,矩阵 B为s×n 阶矩阵,那么: ( AB)T与 BTAT 是同型矩阵; 又设 C = A B,因为 CT的第 i 行第 j 列的元素正 好是 C 的 cji ,即 cji=aj1b1i+aj2b2i+…+ajsbsi =b1iaj1+b2iaj2+…+bsiajs
A
a21
...
a22
...
... ...
a2n
...
am1 am2 ... amn
由此可见,矩阵的数乘仍然是一个与原矩阵
同型的矩阵,并且,是用数λ与矩阵的每一个 元素相乘。
矩阵数乘的运算律:
☞ (1) ()A (A)
(2) ( )A A A (3) (A B) A B
矩阵的加法与数乘合起来通称为矩阵的线性
第一节 矩阵的概念
一、概念:
1.定义 由m×n个数aij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)排 成的m行n列的数表a11 a12 ... a1n
a21 a22 ... a2n ... ... ... ... am1 am2 ... amn
称m行n列矩阵,简称m×n矩阵。记作
a11 a12 ... a1n
如果两个同型矩阵的对应元素相等,那么就称 这两个矩阵相等。记作:A=B 4.零矩阵: 元素都是零的矩阵称为零矩阵,记作 O。不同型的零矩阵是不相等的。
5. 对角矩阵、单位矩阵与数量矩阵 如果 n 阶方阵除主对角线上的元素不全为零
外,其余元素全为零,这样的 n 阶方阵称为对 角矩阵。记作 A=diag(λ1,λ2,…,λn)
第二章 矩阵及其运算
矩阵是线性代数的一个主要研究对象, 也是数学上的一个重要工具。矩阵的应用已经 渗透到了包括自然科学、人文科学、社会科学 在内的各个领域。在矩阵理论中,矩阵的运算 起着重要的作用,本章主要讨论有关矩阵运算 的一些基本规则与技巧。
§2.1 矩阵的概念及运算 §2.2 逆矩阵 §2.3 矩阵的分块
...
...
cij
(1)( AB)C A(BC )
(2)( AB) ( A)B A(B)
(3) A(B C) AB AC (B C ) A BA CA
☞(4) Em Amn Amn
Amn En Amn
矩阵 A 与矩阵 B 做乘法必须是左矩阵的列
数与右矩阵的行数相等;
a11b11 a12b12 ... a1nb1n
A
B
a21b21 ...
a22b22 ...
... ...
a2nb2n ...
am1bm1 am2bm2 ... amnbmn
注:矩阵的加法只能在两个 同型矩阵之间进行;
两个矩阵相加时,对应 元素进行相加。
矩阵加法的运算律:
☞(1) A+ B = B+ A
(2) ( A+B )+ C = A+ ( B+ C ) 设矩阵 A= (aij) ,记A= ( aij),称 A为矩阵 A的负矩阵。
由矩阵加法的定义,显然有 A+ ( A) = O,
由此,矩阵的减法可定义为
A B =A+ ( B)
2.矩阵的数乘: 数λ与矩阵A的乘积记为λA或
Aλ,并规定:
a11 a12 ... a1n
如果n 阶方阵如果满足主对角线上的元素全 为1,其余元素全为零,这样的 n 阶矩阵称为 n 阶单位矩阵。记作En 或 E。
如果n 阶方阵主对角线上的元素全为k,其 余元素全为零,这样的 n 阶矩阵称为 n 阶数量 矩阵。
二、矩阵的运算
1.矩阵的加法: 设有两个同型的 m×n 阶矩阵
A= (aij) 、B= (bij),则矩阵 A 与 B 的和记为 A+B,并规定
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