同济大学--矩阵分析课件---矩阵论§1.1

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矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性空间的概念、 基变换与坐标变换

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性空间的概念、 基变换与坐标变换
二、线性空间的定义 1、数域
复数集的一个非空子集,含非零数,对和、差、 积、商(除数不为零)运算封闭.
• 性质:
必包含0与1; 有理数域是最小的数域.
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
2、线性空间
定义1-1(线性空间) 设V是一非空集合,P是一数域,若
(1)在V上定义了一个二元运算(称为加法, a与b 的和记为a+b), 且 a , b V,有 a b V ;
(2)在P与V的元素之间还定义了一种运算(称为
数乘, k与a的数乘记为ka),
且 a V ,k P, 有 ka V ;
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
(3)加法与数乘满足以下八条规则:
(ⅰ) a b b a; (ⅱ) (a b ) a (b );
第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
第一节 线性空间的概念
一、线性代数回顾
★ n维向量:有序数组 ★ 线性运算:加法、数乘 ★ 运算律(八条) ★ 向量关系:线性相关、线性无关 ★ 向量空间 ★ 子空间 ★基
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
(ⅲ) a 0 a;
(ⅳ) a (a ) 0;
(ⅴ) 1a a;
(ⅵ) k(la ) (kl)a;
(ⅶ) (k l)a ka la ;(ⅷ) k(a b ) ka kb .
则称集合V为数域P上的线性空间或向量空间.
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
又若向量 b k1a1 k2a2 knan , 则b 也称为向量 a1,a2,,an 的线性组合,或称 b 可以由向量 a1,a2,,an 线性表示.

矩阵论第一章第二节PPT课件

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分析: 设 dimV n, 1, 2, , n 是V的一组基,
线性变换 在这组基下的矩阵为A.
设 0是 的特征值,它的一个特征向量 在基
1,2,
, n 下的坐标记为
x01 ,
x0n
则 ( )在基 1, 2 ,
, n下的坐标为
x01 A ,
x0n
x01
而0
的坐标是
0
x0n
21 11
k 1 k
k k 1
.
例. 在线性空间 P3 中,线性变换 定义如下:
(1 ) (2 )
( 5, 0, (0, 1,
3) 6)
,
(3 ) (5, 1,9)
其中, 12((01,,10,,12)) 3 (3, 1,0)
(1)求 在标准基 1, 2 , 3 下的矩阵. (2)求 在 1,2 ,3 下的矩阵.
② 若 是 的属于特征值 0的特征向量,则 k (k P,k 0) 也是 的属于0 的特征向量.
(k ) k ( ) k(0 ) 0(k )
由此知,特征向量不是被特征值所唯一确定的, 但是特征值却是被特征向量所唯一确定的,即
若 ( ) 且 ( ) ,则 .
2、特征值与特征向量的求法
5 0 5
因而,
AX
0 3
1 6
1 9
,
5 0 5
5 0 5 1 0 3 1
A
0 3
1 6
1 9
X
1
0 3
1 6
1 9
0 2
1 1
1 0
1 7
5 4 27
20 5 18
20
2 24
(2)设 在1,2 ,3下的矩阵为B,则A与B相似,且

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是行满秩的。该系统是可观测的充分必要条件是可观测
性判别矩阵
C
V
CA
CAn
1
是列满秩的。
例 5:设
A
0 1
1 0
,
B
1 1
1 1
由于矩阵
B
AB
1 1
1 1 1 1 1 1
是行满秩的,所以相应的系统是可控制的。
二 矩阵理论在生物数学中的应用
在化的花瓣中存在一种特殊的生物模式。几乎所有 花,其花瓣数都是一种有规律的级数。例如百合花 的花瓣有3瓣;毛茛属的植物有5瓣花;许多翠雀属 的植物有8瓣花;万寿菊的花瓣有13瓣;紫菀属的植 物有21瓣花;大多数的雏菊有34,55,89 瓣花。 另外,在向日葵的花盘内葵花籽的螺旋式排列中也 可以发现类似的排列模式,同时植物的叶序中也存 在此种现象。这就是著名的Fibonacci级数模式。我 们称下面的数列
x2
4 3 , x3
1 3 , x4
2 3
同样可解出在第二组基下的坐标为
y1 1, y2 1, y3 1, y4 4
由此可以看出:一个向量在不同基底下的坐标是不相 同的。
基变换与坐标变换
设 1,2 , ,n(旧的)与 1, 2, , n (新的) 是 n 维线性空间V 的两组基底,它们之间的关系为
注意: 通过上面的例子可以看出线性空间的基底并不 唯一,但是维数是唯一确定的。利用维数的定义线性 空间可以分为有限维线性空间和无限维线性空间。目 前,我们主要讨论有限维的线性空间。
例 4 在4维线性空间 R22 中,向量组
0 1
1 1
,
1 1
0 1
,
1 0
1 1
,
1 1

矩阵分析 第一章

矩阵分析 第一章

矩阵的代数性质1.矩阵是线性映射的表示:线性映射的相加表示为矩阵的相加线性映射的复合表示为矩阵的相乘2.矩阵是一种语言,它是表示复杂系统的有力工具。

学习矩阵理论的重要用途之一就是学会用矩阵表示复杂系统的关系,培养根据矩阵推演公式的能力是学习矩阵论的目的之一。

定义一个矩阵有几种方式:可以通过定义矩阵的每一个元素来定义一个矩阵,也可以通过矩阵具有的性质来定义一个矩阵。

如:对称矩阵可以定义为:a ij =a ji也可以定义为: (x, Ay)=(Ax,y),还可以定义为: Ax=∇f(x), 其中f(x)=x T Ax/2,即它对向量x 的作用相当于函数f(x)在x 处的梯度。

3. 矩阵可以表示为图像矩阵的大小可以表示为图像。

反之,一幅灰度图像本身就是矩阵。

图像压缩就是矩阵的表示问题.这时矩阵相邻元素间有局部连续性,既相邻的元素的值大都差别不大。

4. 矩阵是二维的(几何性质)矩阵能够在二维的纸张和屏幕等平面媒体上表示,使得用矩阵表示的问题显得简单清楚,直观,易于理解和交流。

很多二元关系很直观的就表示为矩阵,如关系数据库中的属性和属性值,随机马尔科夫链的状态转移概率矩阵,图论中的有向图或无向图的矩阵表示等。

第一章:线性空间和线性变换1. 线性空间集合与映射集合是现代数学最重要的概念,但没有严格的定义。

集合与其说是一个数学概念,还不如说是一种思维方式,即用集合(整体)的观点思考问题。

整个数学发展的历史就是从特殊到一般,从个体到整体的发展历程。

集合的运算及规则,两个集合的并、交运算以及一个集合的补;集合中元素没有重合,子集,元素设S ,S'为集合映射:为一个规则σ:S → S', 使得S 中元素a 和S'中元素对应,记为 a'=σ(a),或σ:a →a'. 映射最本质的特征在于对于S 中的任意一个元素在S'中仅有唯一的一个元素和它对应。

映射的原象,象;映射的复合。

同济大学--矩阵分析课件---矩阵论§1.1

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= −2.
方阵行列式的运算性质
(1) (2)
AT = A ;
λ A = λn A ;
(3)
AB = A B
6. 方阵的迹
定义: n 阶方阵 A 的对角元素的和称为 A 的迹, 记作 tr( A),即
tr( A) = a11 + a 22 +
方阵迹的运算性质
(1) tr( A) + tr( B ) = tr( A + B ) ;
(1) (2) (3) (4)
(AT)T = A; (A+B)T = AT + BT; (λA)T = λAT; (AB)T = BTAT;
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 detA .
⎛ 2 3 ⎞, 则 A = 2 3 例如: A = ⎜ ⎟ 6 8 6 8⎠ ⎝
• • • • • • 基础知识和矩阵的分解 矩阵的标准形 线性空间与线性变换 内积空间 矩阵分析 矩阵的广义逆
线性代数基础知识
• 矩阵的基本运算 • 线性方程组的解的结构以及求解方法 • 矩阵的特征值与特征向量 • 实对称矩阵的基本性质
§1.1 矩阵的基本运算
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 a1 n a 21 a 22 a2n
+ a nn
( 2) tr( kA) = k tr( A) ;
( 3) tr( AB ) = tr( BA) ;
7. 共轭矩阵
定义: 当 A = (aij) 为复矩阵时, 用 a ij 表示aij 的共轭 复数, 记 A = (a ij ), 称 A 为A 的共轭矩阵. 运算性质 设A, B为复矩阵, λ为复数, 且运算都是可行的, 则:

1.1 矩阵的特征值与特征向量

1.1 矩阵的特征值与特征向量

定理4
设1,2, ,s是方阵A的互不相同的特征值,
x1, x2, , xs是分别与之对应的特征向量,则 x1, x2, , xs线性无关。 esp .
属于实对称阵的不同特征值的特征向量是正交的。
Statistics Department
矩阵论/矩阵分析 视频公开课
矩阵的特征值与特征向量 (完)
二、特征值与特征向量的性质
设A aij nn Cnn , 称 a11 a22 ann为A的迹,记为
trA,即trA a11 a22 ann. tr: trace
������������������ ⋯ ������������������ ������ = ⋯ ⋯ ⋯

as s

a s1 s 1

对于A Cnn , 规定
f A as As as1As1 称f A为矩阵A的多项式.
a1 a0 ,
a1A a0I
f(λ) 是普通多 项式
Statistics Department
定理3
设A Cnn , A的n个特征值为1,2, ,n,对应的
Statistics Department
定理2
设i是ACnn的ri重特征值 称ri为特征值i的代数重数 ,
对应i有si个线性无关的特征向量(称si为特征值i的
几何重数),则1 si
简单地说,几何 重数不超过代数 重数
定义4
设f 是的多项式
f

矩阵论/矩阵分析 视频公开课
第1章 矩阵的相似变换 §1.1 矩阵的特征值与特征向量 §1.2 矩阵的相似对角化 §1.3 矩阵的Jordan标准形 §1.4 Hamilton-Cayley 定理 §1.5 向量的内积 §1.6 矩阵的酉相似

【矩阵论】第1,2章 线性空间与线性变换内积空间

【矩阵论】第1,2章 线性空间与线性变换内积空间

六、基变换和坐标变换
讨论:
不同的基之间的关系 同一个向量在不同基下坐标之间的关系
1 基变换公式 {1 , 2 ,..., n } 设空间中有两组基:{1 , 2 ,..., n }
过渡矩阵C的性质: C为可逆矩阵
则(1 , 2 ,..., n ) (1 , 2 ,..., n )Cnn
子集合:设 S1与S2 表示两个集合,如果集合
都是集合 S 2 的元素,即由 a S1 a S2 , 那么就称 S1是S2 的子集合,记为
S1 S 2或S 2 S1
相等:即
S1 S2且S1 S2 S1 S2
集合的交: S1 S2 x x S1且x S2 集合的并: S1 S2 x x S1或x S2
3 1 在基{E } ij 4 5
例2 设空间F[x]4的两组基为: {1,x,x2,x3}和 {1,( x - 1)1,( x - 1)2,( x - 1)3} 求f(x)=2+3x+4x2+x 3在这两组基下的坐标。
归纳: 有了基,就可以将一个抽象的线性空间中的元素和 一个实际的 R n 元素对应起来,从而将抽象具体化 进行研究。
线性空间的一般性的观点:
线性空间的简单性质(共性): (1) V中的零元素是惟一的。 (2) V中任何元素的负元素是惟一的。 数0 (3)数零和零元素的性质: 0=0,k0=0,k =0 =0 或k=0 ( 4) = ( 1)
向量0
三、向量组的探讨(Review)
向量的线性相关与线性无关:
子空间本身就是线性空间。 子空间的判别方法可以作为判别线性空间的方 法
子空间和非子空间的例子: V={x=(x1,x2,0}R 3, V={x=(x1,x2,1}R 3,

矩阵论第一章

矩阵论第一章

B1t n1 B2t n2 Bst ns
令 Cij
q1 Aiq Bqj F
其中 i = 1, …, r, j = 1, …, s
,则
• 分块矩阵的转置
AB (Cij ) rt
–欲求分块矩阵的转置,只要将其对应行列互换,然后将其中的每 个子矩阵转置即可
, n1 n2 ns n
B1s m1 B2 s m2 Brs mr

其中 m1 m2 mr m 1。 A B ( Aij Bij ) rs 2。 A (Aij ) rs F
将 A F 的列, B F 的行用相同的划分法划分为分块矩阵, 则矩阵乘法可推广到分块矩阵上。
量x的作用相当于函数f(x)在x处的梯度。
2. 矩阵与图像
1.矩阵可表示为图像 矩阵元素可以表示为图像的像素。 2.数字图像一般表示为矩阵 反之,一幅灰度图像本身就是矩阵。图像压缩就是矩阵的表示问题. 这时矩阵相 邻元素间有局部连续性,既相邻的元素的值大都差别不大。 3. 矩阵与图像的差异 矩阵的元素间的取值可以完全独立,但是有意义的图像的像素间有约束关系.
矩阵引论
概要复习已知的矩阵相关知识,说明 矩阵分析及应用不是从零开始,而是 在有关已有知识基础上的深化。
矩阵是什么?
论矩阵的含义和矩阵运算背后的数学理论
矩阵的代数性质
1.矩阵是线性映射的表示: 线性映射的相加表示为矩阵的相加 线性映射的复合表示为矩阵的相乘
2.矩阵是一种语言,它是表示复杂系统的有力工具。 学习矩阵理论的重要用途之一就是学会用矩阵表示复杂系统 的关系,培养根据矩阵推演公式的能力是学习矩阵论的目的 之一。

同济大学矩阵论课件

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k = ∑ ∑ ai b j x = k o i+ = j k
m+n
其中k 次项的系数是
ak b0 + ak −1 b1 + + a1 bk −1 + a0 bk = ∑ ai b j
i+ j= k
deg f ( (= x ) g ( x )) deg f ( x ) + deg g( x )
8
GEM
运算规律:
(1) 交换律:f ( x) g( x) = g( x) f ( x) (2) 结合律 : ( f ( x) g( x))h( x) = f ( x)( g( x)h( x)) (3) 分配律 : f ( x)( g( x) + h( x)) = f ( x) g( x) + f ( x)h( x)
f ( x ) = q( x ) g ( x ) + r ( x )
q( x ) = 2 x 2 + 4 x + 3
12
r( x = ) 3x − 3
GEM
2.2 因式分解定理
h( x ) ∈ F [ x ] 定义. 设 f ( x ) , g ( x ),
若h(x)既是 f(x)的因式,又是 g(x)的因式, 则称h(x)为 f(x)与 g (x)的一个公因式。 若h(x)既是 f(x)的倍式,又是 g(x)的倍式, 则称h(x)为 f(x)与 g (x)的一个公倍式。
同济大学数学系
2009-3-22
2.1 一元多项式
定义.设 F 是一个含有非零数的数集,若F 中的 任意两个数的和、差、积、商 (零不为除数) 仍在F中,则称F 为数域.
Q : 有理数全体构成有理数域;

矩阵论

矩阵论

行最简形
最简方程组
x1 x3 4 x 2 x3 3 x 4 3
( B5 )
17
2012年11月1日1时41分

x1 x2 x3 k 得 x3 x 4
k4 k3 k 3
x1 1 4 x2 1 3 或 (1) 的通解为 k x3 1 0 x 0 3 4
3
2012年11月1日1时41分
第一章 矩阵的基础知识
§1.1 基础知识

求解线性方程组
2 x1 x 2 x 3 x1 x 2 2 x 3 4 x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 6 x 9 x 2 3 1 x 4 2, x 4 4, 2 x 4 4, 7 x 4 9. ① ② ③ ④
工程数学(上)
—《矩阵论》
同济大学数学系 吴群
1
2012年11月1日1时41分
课程概述
《矩阵论》是工程硕士研究生数学课程教学的重要
组成部分。
《矩阵论》的内容是根据国家教委课程指导委员会
关于工程硕士研究生数学课程教学的基本要求编写 而成。 《矩阵论》介绍的理论是数学模型的重要基础。
《矩阵论》是工程硕士研究生必备的基础知识,是
20
2012年11月1日1时41分
若矩阵 A 经过有限次初等变换变成 B,则称 A 与 B 等价,记作 A ≌ B . 矩阵的等价关系满足: (i) 反身性 A A ; (ii) 对称性 若A ≌B ,则B ≌ A ; (iii) 传递性 若A ≌ B , B ≌ C ,则A ≌ C 。

矩阵论第一章

矩阵论第一章

二、基与维数
设X是数域K上的线性空间, { x1 , x2 ,L , xn } ⊂ X . 相关与无关 若存在不全为零的数 ai ∈ K , i = 1, 2,L , n, 使 则称 { x1 , x2 ,L , xn } 是线性相关的,否则称为线性无关的. 生成空间 设 E ⊂ X , 称
M中元素 的个数
当 A1 = A2 = L = An 时,记A = A1 × A2 ×L × An
n
习惯上:有理数集Q、实数集R、整数集Z、
{ } C = {α α = ( x , x ,L, x ) ,其中x ,L, x ∈ C} R = { A A = ( a ) , a ∈ R} C = { A A = ( a ) , a ∈ C}
矩阵论课件
2013.9
矩阵论简介 矩阵论是线性代数的深入,是用现代数学 的方法对有限维空间的描述与分析;对复杂矩 阵的分析、刻画与处理。 矩阵论不仅是学习数学理论的一个基本工 具,也是工程技术领域处理大量有限维空间形 式与数量关系的强有力工具。因此也是许多研 究方向的博士生入学考试的规定课程。
第一章
=0
故M为R
的子线性空间。
二、基与维数
1 0 0 1 0 0 取e1 = , e2 = , e3 = ∈ M. 0 −1 0 0 1 0 x1 x2 0 0 因为 x1e1 + x2e2 + x3e3 = = x − x 0 0 1 3
是Z到Z的双射;
x11 f4 x21
x12 x22
x13 = ( x11 , x12 , x13 , x21 , x22 , x23 ) x23
是R2×3到R6的双射。

同济大学线性代数课件__第二章 矩阵及其运算

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j
)
元素。
4
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与B是同型矩阵,
A(a ) , B (b )
ij
ij
若 a b ( i, j 1,2,,n)
ij ij
则称矩阵 A与 B相等,记作 A B.
x 0
1 y
48
3 0
1 2
4z x 3, y 2, z 8
5
一些特殊的矩阵 零矩阵(Zero Matrix):
第二章 矩阵及其 运算
1
§1 矩 阵
2x1 x2 x3 x4 2
4
x1 x1
x2 6x2
2x3 2x3
x4 2x4
4 4
3x1 6x2 9x3 7 x4 9
2 1 1 1 2
1 1 2 1 4
4 3
6 6
2 9
2 7
4 9
线性方程组与矩阵的对应关系
2
定义1 由m n 个数 aij (i 1,2,, m; j 1,2,, n) 排成的m行n列的数表,
那末矩阵 A与B 的和记作A+B,规定为
a11 b11
A
B
a b
21
21
a12 b12
a b
22
22
a1n b1n
a 2n
b 2n
a m1
b m1
a b
m2
m2
a mn
b mn
14
注意:只有当两个矩阵是同型矩阵时, 才能进行加法运算.
12 3 5 1 8 9 1 9 0 6 5 4 3 6 8 3 2 1 12 1 3 8 5 9 13 11 4 1 6 9 5 0 4 7 4 4. 3 3 6 2 8 1 6 8 9

同济大学线性代数课件__第二章

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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(同济大学第五版)矩阵讲义、例题

线性代数(同济大学第五版)矩阵讲义、例题

第二章 矩阵矩阵及其运算是线性代数的核心,是后续各章的基础,本章主要讨论矩阵的概念、矩阵运算、初等矩阵、逆矩阵与伴随矩阵以及矩阵方程.§1 矩阵的概念定义1 由n m ⨯个数),,2,1;,2,1(n j m i a ij ==排成的m 行n 列的数表:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211称为m 行n 列矩阵,其中ij a 称为矩阵A 的第i 行第j 列元素.矩阵可用大写字母 ,,B A 来表示,简记为n m A ⨯或n m ij a A ⨯=)(. 当n m =时, ()n a a a A 11211 =,则称A 称为m 阶方阵或m 阶矩阵;当1=m 时, ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=12111m a a a A ,则称A 称为行矩阵当1=n 时,A 称为列矩阵。

定义2 设n m A ⨯中每个元素都是零的矩阵称为零矩阵,记为:n m O ⨯ 或O . 定义3 矩阵n m ij a ⨯-)(称为矩阵n m ij a A ⨯=)(的负矩阵,记作A -. 定义4 如果n m ij a A ⨯=)(与m xn ij b B )(=,有ij ij b a =),,2,1;,2,1(n j m i ==,那么称这两矩阵相等,记为B A =.几个特殊矩阵(1) 设方阵n n ij a A ⨯=)(中, ),,2,1,,(0n j i j i a ij =≠=,则称它为对角矩阵,记为:),,,(2211nn a a a diag ;特别地,当12211====nn a a a 时,即⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=100010001 A 时,称A 为n 阶单位矩阵,记作n E 或E .(2)设方阵nn ij a A ⨯=)(中,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n a a a a a a A 022211211时,当j i >时0=ij a ,称为上三角阵.(4)设方阵nn ij a A ⨯=)(中,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n a a a a a a A 21222111时,当j i <时0=ij a ,称为下三角阵.§2 矩阵的运算一、矩阵的加法定义 5 设两个同型矩阵n m ij n m ij b B a A ⨯⨯==)(,)(,可以相加,其和是同型矩阵n m ij c C ⨯=)(,其元素是B A ,对应元素之和,称为矩阵B A ,之和,记为B AC +=.即 n m ij ij n m ij b a c ⨯⨯+=)()(由于矩阵的加法归结为两个数表对应元素相加,因而与数的加法有相同运算性质;;A O A =+ A B B A +=+ .)()(C B A C B A ++=++例1 已知.212111320112B A B A +⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=,求, 解 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++++--+=+5322012312201111)1(2B A . 二、数与矩阵的乘法定义6:数k 与矩阵n m ij a A ⨯=)(相乘,即以数k 乘A 的每个元素,即n m j i ka kA ⨯=)(⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n ka ka ka ka ka ka ka ka ka 212222111211称为矩阵()nm ij a A ⨯=与数k 的数量乘积,记为kA .由此可知,若矩阵A 的所有元素有公因数,则公因数可提到矩阵A 外作为系数.矩阵=-⨯nm ij a )(⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---------mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211称为矩阵A 的负矩阵,记为A -显然有O A A =-+)( 数量乘积满足以下规律:A kl lA k )()(=;OA =0;AA =1;lAkA A l k +=+)(;kB kA B A k +=+)(三、矩阵的乘法定义7设矩阵s m ik a A ⨯=)(与矩阵n s kj b B ⨯=)(可以相乘,其积AB 是n m ⨯矩阵n m ij c C ⨯=)(,其元素ij c 是矩阵A 的第i 行元素与矩阵B 的第j 列元素对应乘积之和,即AB C =,其中∑==+++=SK kj ik sj is j i j i ij b a b a b a b a c 12211 ,),,2,1;,2,1(n j m i ==.单位矩阵E 与数k 相乘所得矩阵称为数量矩阵,简称数量阵.例2 设⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=213012A , ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=051231B ,则AB C =. 解:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--==81570051231213012AB C如果n m ij a A ⨯=)(是一线性方程组的系数矩阵,而⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n x x x X21 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=m b b b B 21,分别是未知量和常数项所成的1⨯n 和1⨯m 矩阵,那么线性方程组可以写成矩阵形式,B AX =.矩阵乘法满足运算规律 (1)矩阵的乘法满足结合律,即)()(BC A C AB =(2)矩阵乘法和加法适合分配律,即BC AC C B A +=+)(,CB CA B A C +=+)((3)矩阵的乘法不适合交换律,即:一般AB ≠BA例3 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=1111A ,⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=1111B ,求.AB⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=000011111111AB .而 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=222211111111BA (4)数乘矩阵与所有的n n ⨯矩阵相乘是可交换的.)()(kE A A kE kA ==对于矩阵的乘法,请特别注意:(1) 乘积AB 只有当左矩阵A 的列数等于右矩阵的行数时才有意义.同理,仅当A 为方阵时,2A 才有意义.(2) 矩阵乘法一般不满足交换律.实际上,AB 有意义时,BA 未必有意义,即使AB 与BA 都有意义,二者也未必相等.当BA AB =时,称B A ,相乘是可交换的.特别地,当E AB =时,E BA =也成立.(3)矩阵乘法与数的乘法不同,有O AB =不能得出B A ,至少有一个为O 的结论,由此又得AY AX =及O A ≠不能得出Y X =的结论,这又使得在解矩阵方程时不能像解通常代数方程那样约去非零的因子.四、方阵的幂(1)设A 为n 阶方阵,定义A 的幂为,1A A =,,2 AA A = .1A A A k k -=对于正整数l k ,成立kl l K l k l k A A A A A ==+)(;对于0≠A 时,定义,0E A =,)(1k kA A --=则这两个运算公式可推广于任何整数l k ,.(2) 对任何正整数k ,求方阵的幂kA ,往往需要一定的技巧,常用的几种方法:① 用乘法算出,,32A A 以此观察或通过递推得出kA 的结构,写出一般表达式.必要时用数学归纳法证明.例4 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=101020101A ,(1)求);2(E A A -(2)求).2(21≥--n A A n n解 (1) =-)2(E A A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛101000101101020101⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=000000000(2) =--12n nAA =--)2(1E A A n O E A A An =--)2(2例5 设矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010101001A ,证明E A A A n n -+=-22)3(≥n ,并由此计算100A.证明 利用数学归纳法,当3=n 时,由于,1010110010101010010101010012⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=A,0111020010101010011011110013⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=A可直接验证E A A A -+=23成立. 设k n =时,E A AA k k-+=-22成立,则对于1+=k n 时:A E A A A A A k k k )(221-+==-+AA A k -+=-31A E A A A k --++=-)(21E A A k -+=-21即对于1+=k n 等式也成立,故对于一切3≥n 成立.利用已经证明的等式计算100A,可得:E A A A -+=298100E A E A A -+-+=2296)()(2296E A A -+= )(3294E A A -+= =)(4922E A A -+=E A 49502-=故.105001500011000100014910101100150100⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=A② 利用结合律,若方阵的各行对应成比例,则矩阵可写成T αβ的形式,由于αβT是一个数,所以将矩阵的幂归结为数的幂与矩阵之积.例6 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=963321642A ,求nA .解 因为矩阵A 的各行对应成比例,设矩阵TA αβ=,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=312α(1,2,3)=Tβ(1,2,3)312(1,2,3)312(1,2,3)312(1,2,3)312963321642⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= nn A)(1,2,3)312(1,2,3)312(1,2,3)312((1,2,3)312⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= (1,2,3)313121-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n (1,2,3)312311⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-n.311A n -=③ 若矩阵A 是数量矩阵与幂零矩阵之和,即B E A +=λ,且存在l,使0=l B ,则利用公式kn n k n n k n k n k B C B E C B E C E C B E ++++=+---11110)()()()(λλλλ例7设,000000⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=b c a A 求).,3,2( =n A n解,000000000000000000002⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=ab b c a b c a A,0000000000000000000000023⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==b c a ab A A A于是,000000002⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=ab A O A n =).3(≥n注 若存在正整数k 使O A k=,则称A 为幂零矩阵,本题中的A 是3阶幂零矩阵,一般主对角线及其下方元素全为0的n 阶矩阵是n 阶幂零矩阵,对一切n k ≥,O A k=.例8 设⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=λλλ001001A , 求).,3,2( =n A n 解 令,000100010⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=B 则B E A +=λ,而B 是幂零矩阵.,0000001000001000100001000102⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=B O B k =).3(≥k于是n n B E A )(+=λkn n k n n k n k n B C B E C B E C E C ++++=---11110)()()(λλλB n n B n E n n n 212)1(---++=λλλ ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=---nn nn n n n n n n λλλλλλ0002)1(121.④ 当矩阵Q P A Λ=,且E PQ =时,求矩阵A 的幂问题.例9设,110111121⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=P ,11121133031⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=Q ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=Λ066,Q P A Λ=求n A .解:E QP =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=10001000111011112111121133031QP Q QP P A n ΛΛΛ=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-111211330310661*********n ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=--1112113303106611011112111n n .211121112622⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⋅=-n五、矩阵的转置定义8设矩阵n m A ⨯的第),2,1(m i i =行写成第i 列,也将第),,2,1(n j j =列写成第j 行当⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211时⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nm n nm m T a a a a a a a a a A 212221212111. 注 n m ⨯矩阵转置所得到的矩阵是m n ⨯矩阵 满足条件A A T=的矩阵A 称为对称矩阵. 满足条件A A T -=的矩阵A 称为反对称矩阵. 矩阵的转置规律 (1) A A TT =)((2) TTTB A B A +=+)( (3)TTTA B AB =)((4) T T kA kA =)((k 为实数)证明(3):设s m ij a A ⨯=)( n s ij b B ⨯=)( 则AB 中),(j i 的元素为∑=sk kj ik b a 1所以TAB )(中),(j i 的元素为∑=Sk kijk b a1 (1)其次,TB 中),(k i 的元素为ki b TA 中),(j k 的元素为jk a 故TTA B 中),(j i 的元素即为:∑∑===sk ki jk sk jk kib a a b11(2)比较(1),(2)即得(3)例10设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=231102A ,⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=102324171B ,求T AB )(. ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1013173140102324171231102AB⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=213012TA ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=131027241T BT T T AB A B )(1031314170213012131027241=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=六、方阵的行列式n 阶方阵A 的2n 个元素按原来的相对位置所成的n 阶行列式称为A 的行列式,记为A 或)det(A .特别需要注意,矩阵与行列式的区别(1) 矩阵A 是2n 个元素按某个规律排成的数表,而行列式A 则是这2n 个元素按某种规则运算所得的数.(2) 两个矩阵当且仅当它们同型且对应元素相等时才相等,而两个行列式相等是指它们经计算所得的值相等,并不要求对应元素相等,甚至阶数都可以不同.(3) 两个同型矩阵相加是对应元素相加,而两个行列式相加必须求得它们的值而后相加,一般不能归结为对应元素之间的运算.(4) 对于矩阵一般不满足A A T=,而行列式A AT=却成立.(5) 当n 阶矩阵A 的每个元素都乘以同一个数l 时,得到的是lA ,而组成行列式A 的每个元素都乘以同一个数l 时,得到的却是A l n .(6) 一般而言BA AB ≠,但却有A B B A AB ==. 例11 设矩阵2112A ⎛⎫= ⎪-⎝⎭,E 为2阶单位矩阵,矩阵B 满足E B BA 2+=,则求B .分析 化简方程乘积形式,两边再取行列式.解:由E B BA 2+=,得E E A B 2)(=-,两边取行列式,得42==-E E A B又,21111=-=-E A 因此2=B . §3 逆矩阵一、逆矩阵定义定义9 对于n 阶矩阵A ,若存在矩阵B ,使,E BA AB ==则称矩阵A 是可逆矩阵或者称A 为非奇异矩阵,矩阵B 为A 的逆矩阵,记为1-=A B .于是E AA A A ==--11.在矩阵运算中,可根据不同情况将单位矩阵E 写成A A 1-或1-AA 是常用的有效技巧.二、逆矩阵的性质① 对于可逆矩阵A ,逆矩阵1-A 是唯一的.证明:假设矩阵C B ,都是矩阵A 的逆矩阵,则有.,E AC E BA ==C EC BAC AC B BE B =====∴)(所以可逆矩阵A 的逆矩阵是唯一的.② 可逆矩阵乘以非零常数为可逆矩阵,可逆矩阵的乘积是可逆矩阵,但可逆矩阵之和未必是可逆矩阵.③ 逆矩阵的运算性质设矩阵B A ,都是可逆矩阵,k 为不为零的常数,则;)(11A A =--111)(---=A B AB ;111)(--=A kkA ;;)()(11T T A A --=.11AA =- 三、伴随矩阵定义10 设ij A 是矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211中元素ij a 的代数余子式,则矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn nnn n A A A A A A A A A A212221212111*称为A 的伴随矩阵。

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P 是数域, 若 n是正整数, 则系数属于 P 而未知元为 x 的
所有次数不超过 n 的多项式的集合,此集合连同零多 项式在内按通常多项式的加法及数与多项式的乘法, 构成数域 P 上的一个线性空间全体记作: Pn [ x ].
4 December 2014 河北科技大学
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, t 可以由1 , 2 ,
, s 线性表
, t 线性相关.
推论1 若 1 , 2 ,
, t 可 以 由 1 , 2 ,
, s 线 性 表 示 , 且
1 , 2 , , t 线性无关,则 t s .
推论2 若 1 , 2 ,
, t 与 1 , 2 , , s 等 价 ,且 均 线性 无
实数域 R 上的线性空间简称为实线性空间; 复数域 C 上的线性空间简称为复线性空间.
下面看几个线性空间的例子.
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矩阵论
例1 若 P= 是数域,V 是分量属于 P= 的 n元有序数组的集合
V a1 , a2 ,
, an | ai P,i 1, 2,
矩阵论
例4 所有定义在区间 a , b a t b 上的实值连续
函数全体构成的集合, 按照函数的加法及数与函数 的数量乘法,构成实数域 R 上的一个线性空间,记 作: R a , b .
例5 实(复)系数齐次线性方程组 Ax 0( A R mn
或 C mn ; x R n 或 C n ;行向量和列向量不做区别) 的解空间 S 构成 R 或C 上的一个线性空间.
才成立,称 x1 , x2 ,

同济大学矩阵论课件

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GEM
定义: 设W1, W2 是线性空间V 的子空间,称集合
{ a + b | a W1 且 b W2 }
为W1与 W2 的和,记作 W1+ W2 称集合
{ a | a W1 且a W2 }
为W1与 W2 的交,记作 W1∩ W2
GEM
定理: 设W1, W2 是线性空间V 的子空间,则W1+ W2 与 W1∩W2 都是V 的子空间。 称 W1+ W2 为W1与 W2 的和空间, 称 W1∩W2 为W1与 W2 的交空间。
称满足(1)-(4)的和为加法,满足(5)-(8)的积为数乘。
3
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例1. 实数域上全体 n 维向量的集合
Rn = { ( x1, x2 ,, xn )T | x1, x2 ,, xn R }
a = ( x1, x2 ,, xn )T , b = ( x1, x2 ,, xn )T Rn , k R
对于多项式的加法、数乘多项式构成线性空间。
6
GEM
例3 n 次多项式的全体 Q[ x]n = {an-1 xn-1+ + a1 x + a0 a n-1 0 }
对于多项式的加法和乘数运算不构成线性空间
0 p = 0 xn1 + + 0x + 0 Q[ x]n
\Q[ x ]n 对运算不封. 闭
\ f ( x) + g( x) C[a,b] f ( x)g( x) C[a,b]
∴ C[a, b]是一个线性空间。
10
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例6 正实数的全体 R+ ,在其中定义加法及乘数 运算为
a b = ab, l a = al , l R, a, b R+

矩阵论简明教程整理全PPT课件

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k
ei
e
H j
E ei , ej , k
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Remark
det E u,v, det In uvH det 1 vHu
1 vHu (由n Im AB m In BA 得到)
第46页/共188页
四、其他特殊矩阵
1幂零矩阵:Ak 0, k : 某正整数; 2幂等矩阵:A2 A; 3 实对称正定矩阵:
a a jn 1 j1 2 j2
anjn
j1 j2 jn
第13页/共188页
二、块矩阵的行列式
1、设A Cmm , B Cmn , C Cnm , D Cnn , 则
1 A
0A
BA
0 AD
0D 0D CD
2 A B 1mn C D 1mn B A
CD
AB
DC
3 A B m A B
minrank A, rank B
第30页/共188页
推论1
设ACmn , B Cnk ,且AB 0,则
rank A rank B n
第31页/共188页
§1.4 特殊矩阵
一、 几类基本的特殊矩阵
1、零矩阵,单位矩阵 2、对角矩阵
a11
D
a22
diag
a11
,
a22
,
ann
第50页/共188页
§2.1 矩阵的特征值与特征向量
一、特征值与特征向量 1、定义 定义1
设ACnn ,若存在数 C和x Cn , x 0使得 Ax x
则称是A的特征值,x称为A属于的特征向量。
第51页/共188页
2、特征多项式 定义2
设ACnn , 称In A为A的特征矩阵,称detIn A 为A的特征多项式,称detIn A 0为A的特征方程。
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(5) 分块对角阵的行列式与逆阵
⎛ A1 ⎜ A2 A=⎜ ⎜ O ⎜ ⎝
O
⎞ ⎟ ⎟, ⎟ As ⎟ ⎠
1. | A | = | A1 | | A2 | ··· | As |. 2. A可逆 ⇔ Ai可逆( i=1,2,···,s ), 且
A-1=diag(A1-1, A2-1, ···, As-1).
2. 数与矩阵相乘
定义: 数λ与矩阵A=(aij)的乘积定义为(λaij), 记作 λA 或Aλ, 简称为数乘. 即 λa1n ⎞ ⎛ λ a11 λ a12 ⎜ λa λa22 λ a2 n ⎟ . λA = Aλ = ⎜ 21 ⎟ ⎟ ⎜ λamn ⎠ ⎝ λ am 1 λ am 2 数乘矩阵的运算规律 设A, B为同型的m×n 矩阵, λ, μ为数: (1) (λμ)A = λ(μA). (2) (λ+μ)A = λA+μA. (3) λ(A+B) = λA+λB. 矩阵的加法与数乘运算, 统称为矩阵的线性运算.
矩阵乘法的运算规律 (1) 结合律: (AB)C = A(BC); (2) 分配律: A(B+C) = AB+AC, (B+C)A =BA+CA; (3) λ(AB) = (λA)B = A(λB), 其中λ为数; (4) Am×nEn = EmAm×n = A; 注意: 矩阵乘法不满足交换律, 即: AB ≠ BA, 因此, 例如: 设
+ a nn
( 2) tr( kA) = k tr( A) ;
( 3) tr( AB ) = tr( BA) ;
7. 共轭矩阵
定义: 当 A = (aij) 为复矩阵时, 用 a ij 表示aij 的共轭 复数, 记 A = (a ij ), 称 A 为A 的共轭矩阵. 运算性质 设A, B为复矩阵, λ为复数, 且运算都是可行的, 则:
11 4 ⎞ − 4 4 ⎟. ⎟ 8 9⎠
说明: 只有当两个矩阵是同型矩阵时, 才能进行加 法运算. 矩阵加法的运算规律 (1) 交换律: A+B = B+A. (2) 结合律: (A+B)+C = A+(B+C). − a1 n ⎞ ⎛ − a11 − a12 ⎜−a − a 22 − a2n ⎟ 21 (3) − A = ⎜ ⎟ = (− a ij ) . ⎟ ⎜ − a mn ⎠ ⎝ − a m1 − a m1 称为矩阵A的负矩阵. (4) A+(–A) = O, A–B = A+(–B).
k =1
( i=1,2,···, m; j=1,2,···, n ). 并把此乘积记作C=AB.
− 16 − 32 ⎞ C = ⎛− 2 ⎟ ⎜ 1 − 4⎞ ⎛ − 2 − 4⎞ = ⎛ ⎟ ⎜ 3 例1: 2 ⎠ 2×2 ⎝ 6 ⎠ 2×2 ⎜ 8 ? 16 ⎟ 2×2 ⎝ ⎠ ⎝
⎛ 3⎞ 例2: (1 2 3) ⎜ 2 ⎟ = (1 × 3 + 2 × 2 + 3 × 1) = (10). ⎜ 1⎟ ⎝ ⎠
= −2.
方阵行列式的运算性质
(1) (2)
AT = A ;
λ A = λn A ;
(3)
AB = A B
6. 方阵的迹
定义: n 阶方阵 A 的对角元素的和称为 A 的迹, 记作 tr( A),即
tr( A) = a11 + a 22 +
方阵迹的运算性质
(1) tr( A) + tr( B ) = tr( A + B ) ;
(1) (3 )
A + B = A + B;
(2) λA = λ A;
AB = A B .
8. 矩阵的逆
定义: 对于n 阶方阵A, 如果存在一个n 阶方阵B, 使 得 AB = BA = E 则称矩阵A是可逆的, 并称矩阵B为A的逆矩阵. 方阵A可逆的充要条件
(1)若存在一个方阵B使AB = E 或 BA = E; (2) | A |≠ 0. 逆矩阵的性质 (1) 若矩阵A可逆, 则A-1亦可逆, 且(A-1)-1 = A. (2) 若矩阵A可逆, 且λ ≠ 0, 则 λA 亦可逆, 且 −1 1 (λA) = A −1 .
1. 矩阵的加法
定义: 设两个同型的 m×n 矩阵A = ( aij )与B = ( bij ), 那么矩阵A与B的和定义为(aij+bij), 记作A+B, 即
a1 n ⎛ a11 + b11 a12 + b12 ⎜ a +b a 22 + b22 a2n 21 A + B = ⎜ 21 ⎜ a mn ⎝ a m 1 + bm 1 a m 2 + bm 2 3 − 5⎞ ⎛ 1 8 9⎞ ⎛ 12 0⎟ + ⎜ 6 5 4⎟ 例如: ⎜ 1 − 9 ⎜ 3 6 8⎟ ⎜ 3 2 1⎟ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎛ 12 + 1 3 + 8 − 5 + 9 ⎞ ⎛ 13 = ⎜ 1+ 6 −9+ 5 0 + 4⎟ = ⎜ 7 ⎜ 3+3 6+2 8 + 1⎟ ⎜ 6 ⎠ ⎝ ⎝ + b1n ⎞ ⎟ + b2 n ⎟ ⎟ + bmn ⎠
⎛ A O⎞ 例: 设A, B都是n 阶可逆方阵, 证明D = ⎜ ⎟必 ⎝C B⎠ 为可逆方阵, 并求D–1. 证: 由于A, B都是n 阶可逆方阵, 即| A | ≠ 0, | B | ≠ 0, 则 | D |= | A | | B | ≠ 0, 所以D为可逆方阵. −1 ⎛ X 11 X 12 ⎞ 设D = ⎜ ⎟, 其中Xij 均为n 阶方阵(i , j = 1,2). ⎝ X 21 X 22⎠ −1 = ⎛ A O ⎞ ⋅ ⎛ X 11 X 12 ⎞ D⋅D ⎜C B⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ X 21 X 22 ⎠ AX 11 AX 12 ⎛ ⎞ = ⎛ E O ⎞. =⎜ ⎟ CX 11 + BX 21 CX 12 + BX 22 ⎟ ⎜ O E ⎠ ⎠ ⎝ ⎝ 其中E为n 阶单位矩阵.
λ
(3) 若A, B为同阶可逆方阵, 则AB亦可逆, 且 (AB)-1 = B-1A-1. (4) 若矩阵A可逆, 则AT 亦可逆, 且(AT)-1=(A-1)T. (5) 若矩阵A可逆, 则有| A-1 |=| A |-1.
逆矩阵的计算方法
1 ∗ A = A, | A|
−1
(1)伴随矩阵法:
A∗ = ( Aij )T ;
r3 + r1 ⎛ 1 ~ ⎜0 ⎜0 ⎝ r1 − 2r3 ⎛ 1 ~ ⎜0 ⎜0 ⎝
1 2 0 1 2 0
2 0 1 −1 1 0 1 0 1 0 0 −1 0 1 1 1 0 1
0⎞ r2 + r3 ⎛ 1 1 0⎟ ~ ⎜ 0 2 ⎜0 0 1⎟ ⎠ ⎝ 1 − 2⎞ r2 × 2⎛1 1 0 1⎟ ~ ⎜0 1 0 ⎜ 1⎟ ⎜0 0 1 ⎠ ⎝
工科研究生数学 矩阵论
岳晓青 同济大学数学系 xiaoqingyue@
同济大学数学系
2009-3-22
主要教材:
《矩阵分析》,同济大学数学系编,同济大学出版社。
参考书目:
1.《线性代数》,同济大学数学系编,第五版。 2.《矩阵理论》,苏育才、姜翠波等编)k ≠ AkBk,
A = ⎛ 1 1⎞ , B = ⎛ 1 − 1⎞ , 则 ⎜ − 1 − 1⎟ ⎜ − 1 1⎟ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝
2 ⎞, AB = ⎛ 0 0 ⎞, BA = ⎛ 2 ⎜ 0 0⎟ ⎜ − 2 − 2⎟ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝
故, AB ≠ BA.
4. 矩阵的转置
定义: 把矩阵A 的行列互换, 所得到的新矩阵, 叫 做矩阵A 的转置矩阵, 记作AT. 1 2 2 ⎞, T ⎛ 1 4 ⎞ 例如: A = ⎛ ⎜ 4 5 8 ⎟ A = ⎜ 2 5 ⎟; ⎠ ⎝ ⎜ 2 8⎟ ⎠ ⎝ B T = (18 6). B = ⎛ 18 ⎞, ⎜6⎟ ⎝ ⎠ 转置矩阵的运算性质
注意: 用初等行变换求逆矩阵时, 必须始终用行变 换, 其间不能作任何列变换. 同样地, 用初等列变换求 逆矩阵时, 必须始终用列变换, 其间不能作任何行变换.
9. 分块矩阵
在矩阵理论的研究中, 矩阵的分块是一种最基本, 最重要的计算技巧与方法. 分块矩阵之间与一般矩阵之间的运算性质类似: (1) 加法: 同型矩阵, 采用相同的分块法. (2) 数乘: 数k乘矩阵A, 需k乘A的每个子块. 矩阵A, B相乘, A的列的分块与B的行分 块相一致. (4) 转置 T T A1r ⎞ As1 ⎞ A11 ⎛ A11 ⎛ ⎟ ⎟ AT = ⎜ ⎜ A= ⎟ ⎜ T ⎟ ⎜A T Asr ⎠ Asr ⎠ ⎝ A1r ⎝ s1
3. 矩阵与矩阵相乘
定义: 设A = ( aij )是一个 m×s 矩阵, B = ( bij )是一个 s×n 矩阵, 定义矩阵A与矩阵B的乘积 C = ( cij )是一个 m×n 矩阵, 其中 s c ij = a i 1b1 j + a i 2 b2 j + + a is bsj = ∑ a ik bkj
a m1 am 2 a mn
称为m行n列的矩阵. 简称 m×n 矩阵. 记作 a1n ⎞ ⎛ a11 a12 ⎜a a22 a2 n ⎟ ⎟ A = ⎜ 21 ⎜ ⎟ ⎜a am 2 amn ⎟ ⎠ ⎝ m1 简记为: A = Am×n = ( aij )m×n = ( aij ). 这m×n个数aij称为矩阵A的(第 i 行第 j 列)元素.
求二阶矩阵A的逆可用“两调一除”的方法, 其做法 如下: 先将矩阵A中的主对角元素调换其位置, 再将次对 角元素调换其符号, 最后用A的行列式|A|除矩阵A的每 一个元素, 即可得A的逆矩阵A-1.
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