考研高数总复习第四章矩阵第七节
高等数学第四章课件-矩阵的概念

§4.1 矩阵的概念11112211211222221122n n n n s s sn n s a a x x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1. 线性方程组的解取决于()1,,,1,,,ij a i s j n ==⋯⋯系数()1,2,,i b i s =⋯常数项一、矩阵概念的引入11121121222212n n s s sn s a a a b a a b a a a a b ⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯对线性方程组的研究可转化为对这张表的研究.线性方程组的系数与常数项按原位置可排为为了便于计算,把表中的0,就得到一个数表二、矩阵的概念111212122212n n s s sn a a a a a a a a a ⎛⎞⎜⎟⎟⎜⎜⎟⎜⎟⎝⎠⋯⋯⋮⋮⋮⋯().ij s n A a ×=简记为数 称为矩阵A 的 i 行 j 列的元素,其中i 为行指ij a 标,j 为列指标.定义由数域 上个数排成的 行 列的数表s n ×s n P 称为数域 上一个矩阵,s n ×P注意:矩阵与行列式有本质的区别行列式是一个算式,一个数字行列式经过计算可求得其值.而矩阵仅仅是一个数表,它的行数和列数可以不同.三、矩阵的相等1.两个矩阵的行数相等两个矩阵的行数相等,,列数相等时列数相等时,,称为同型矩阵.例如⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛9348314736521与为同型矩阵.(),(),ij m n ij k l A a B b ××==2.设矩阵 若(1) A 与B 是同型矩阵;,1,,,1,,ij ij a b i m j n ===⋯⋯(2)则称矩阵A 与B 相等,记作 A =B .称为矩阵A的行列式(2)只有一行的矩阵(),,,,21n a a a A ⋯=称为行矩阵(或行向量).,21⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=n a a a B ⋮只有一列的矩阵称为列矩阵(或列向量).。
高等数学第四章课件-矩阵的逆

( AB ) B −1 = EB −1 ,
例1 判断矩阵A是否可逆,若可逆,求其逆 . ⎛ 1 2 3⎞ (1) A = ⎜ 2 2 1 ⎟ ⎜ 3 4 3⎟ ⎝ ⎠ 1 2 3 −1 ∴ A 存在. 解: ∵ A = 2 2 1 = 2 ≠ 0, 3 4 3 2 1 2 1 2 2 A11 = = 2, A12 = − = −3, A13 = = 2, 3 3 3 4 4 3 同理可得, A21 = 6, A22 = −6, A23 = 2,
2 A − 3 A − 10 E = 0 相矛盾. 这与
所以, A + 2 E 与 A − 5 E 不同时可逆.
例2’’ 设方阵 A 满足 A2 − 3 A − 10 E = 0, 若 A ≠ 5 E , 证明: A + 2 E 不可逆. 证: (反证法) 假设A+2E可逆,
−1 2 ( A + 2 E ) ( A − 3 A − 10 E ) = 0 则 −1 即( A + 2 E ) ( A + 2 E )( A − 5 E ) = 0
⎛ A1 (3) 设 A1 , A2 是 n1 , n2 级可逆矩阵, A = ⎜ ⎝ A3 解: 因为 A1 , A2可逆
0⎞ ⎟. A2 ⎠
A1 ∴| A |= A3
0 =| A1 || A2 |≠ 0. A2
故A可逆. ⎛ X 11 −1 设A =⎜ ⎝ X 21 ⎛ A1 则 ⎜ ⎝ A3
⇒ B = 6( A − E ) .
−1 −1
B = 6( A − E )
−1
−1
⎡⎛ 2 ⎜ ⎢ = 6 ⎜0 ⎢ ⎜0 ⎢ ⎣⎝
0 4 0
ห้องสมุดไป่ตู้
矩阵分析第4章ppt课件.ppt

从而
A
P 1
Ir 0
D 0
Q
1
P 1
Ir 0
I
r
D Q 1
BC
其中
B
P 1
Ir
0
Crmr ,
C Ir
D
Q
1
C rn r
A BIr D Q1 B D Q1 AQ B D
所以B是A中r 个线性无关的列
例 :分别求下面三个矩阵的满秩分解
1 2 1 0 1 2
(1)
0 0
0 1 1 (2) A 2 0 0
解: (1)由于
1 2
AAH 0 0
0 0
1 2
0 0
0 0
5 AAH 0
0
0 0 0
0 0 0
显然 AAH 的特征值为5,0,0,所以 A 的
奇异值为 5
(2)由于
0 2
AAH
0 2
1 0
1 0
1 1
0 0
AAH
2 0
0 4
显然 AAH 的特征值为 2,4,所以 A 的
2
0
cnn
2
n Unnn ,
c11 c21
cn1
R
c22
cn
2
cnn
显然矩阵 R 是一个正线上三角矩阵。
A是列满秩也有
注:Ar 1 2
r
c11 c21
cr1
1 2
r
c22
cr
2
crr
UrR 矩阵 R 是一个正线上三角矩阵
下面考虑分解的唯一性。设有两种分解式
A UR UR
1
2
1 2
1
1 2
高等代数第四章 矩阵

30 10 15
10 70 35
45 20 25
100
,B
150 320000
20 45 16200
15500 ,C 28000
19750
5650 10350, 6775
第四章 矩阵
16
高等代数
东北大学秦皇岛分校
定义2
(1)结合律 ABC ABC;
(2)分配律 AB C AB AC,
B C A BA CA;
第四章 矩阵
18
高等代数
东北大学秦皇岛分校
4)矩阵乘法不满足交换律,即一般来说 AB BA
例如 设 A 1 1 B 1 1 1 1 1 1
A1 A
Ak
1
Ak
A
由乘法结合律有 Ak Al Akl
Ak
l Akl
注 1)方幂只能对行数和列数相等的矩阵来定义。
2)一般来说 ABk Ak Bk
第四章 矩阵
21
高等代数
东北大学秦皇岛分校
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
第四章 矩阵
2
高等代数
东北大学秦皇岛分校
化学反应中方程式的配平是一个棘手的问题,但 是有一类方程式的配平利用矩阵来处理十分简洁方便。 定义 化学反应中每一个化合物含有它们所有的每一种 原子的个数,排列成的数字表称为化学反应矩阵。
第四章 矩阵
3
高等代数
东北大学秦皇岛分校
矩阵的定义
定义1 由 m n个数aij i 1,2, ,m; j 1,2,
经济应用数学 第4章 矩 阵

(2)(k μ)A kA μA (分配律) ;
(3)k(A B) kA kB (分配律) .
4.2.4 矩阵的乘法
1.矩阵乘法的定义
定义4 设A (aij )ms ,B (bij )sn ,C (cij )mn ,若
s
cij ai1b1j ai2b2 j aisbsj aikbkj (i 1,2 ,,m ;j 1,2 ,,n) , k 1
定义2 设 A (aij )mn ,B (bij )mn ,C (cij)m,n 若 cij aij bij (i 1,2 ,,m ;j 1,2 ,,n) ,则称矩阵C为矩阵A与B之和 (或差),记作 C A B(或A B) ,即 C A B (aij bij )mn . 矩阵的加减法满足以下运算律: (1) A B B A (交换律) ; (2)(A B) C A (B C) (结合律) ; (3)A B A (B) .
类似地可引入初等列变换的概念. 将上面所述的行换成列,便可得矩阵初等列变换的定义,并分 别记为 cj cp ,kcj ,kcj cp . 矩阵的初等行变换和初等列变换,统称为矩阵的初等变换.
4.3.2 矩阵的秩
定义2 矩阵 Amn 经过有限次初等行变换后,变成阶梯型矩阵,其非
零行的行数称为矩阵A的秩,记作 R(A) .
(4)( AB)T BT AT .
§4.3 矩阵的初等行变换与矩阵的秩
4.3.1 矩阵的初等行变换
如果对线性方程组实施下列变换: (1)将方程组中某两个方程的位置互换; (2)用一个非零的数乘以某个方程的两边; (3)用一个常数k乘以方程组中某一个方程,然后加到另一个 方程上去.
定义1 矩阵的初等行变换是指对矩阵进行如下3种变换: (1)位置变换:互换矩阵某两行的位置,用 ri rj 表示;
高等代数课件PPT之第4章矩阵

0
1
–1
–1
0
1
1
–1
0
石头 剪子 布
乙方
石头 甲
剪子 方
布
0 1 1 答案 : 1 0 1 .
1 1 0
2.矩阵的线性运算(矩阵加法、 数乘) (1)矩阵相等
定义 设有两个m×n矩阵
a11
A
a21
am1
a12 a22
am2
总利润:862.5元
C矩其(1阵中)定AA义c与Baaij 12B设11的a矩i1乘baa阵 1积12j22是a一Ai 2b个2 jmaaa×i 12j ssnm矩sa阵,bbiBs12b11sCj bbbi12sj22ascinki b.j kjmbbn12nn,
a m1 i
a1m,22,, m; aj ms1,2,bs,1n
矩阵,也就是一个数.
4 1 0
例8
求
矩
阵A
1 2
0 1
3 0
21与B
1
2
1
1 0 3
3的 1
乘 积AB.
4
解
4 1 0
C AB
1 2
0 1
3 0
1
2
1
2
1
1 0 3
3 1 4
14 01 32 11 11 01 30 13 10 0 3 31 14
24 11 0 2 21
30
32
34
利润矩阵
由已知得
B
15
17.5
20
1220.5
总3.问A利B题2333润80241W:10521的这2L18330销一C售天31560F8利内7B1106.润,O5 总最0322B2和A小5711是号1.22这275500..多55牛里 设9少仔为7A.?裤5A23915872778.05..65521432.5(
高等代数 矩阵.

a. A有n个线性无关的特征向量 A相似于对角形
b. A有n个不同的特征根,则A相似于对角形。
c.设n阶矩阵A有s个不同的特征根 1, 2 , , s ,A
s
的属于 i 的线性无关特征向量的个数为ni, ni n i 1
A相似于对角形。
d.A的初等因子都是一次因式 A相似于对角形.
(8)若
1
1
A
若AB=BA, 则B是A的多项式.
1
4.方阵的行列式
(1) 若A是 n 阶矩阵,AT 是 A的转置矩阵,则| AT || A |;
(2) 若A是n阶矩阵,则 | kA | k n | A |; (3) 若A, B都是n阶矩阵,则 | AB || A || B |;
(4) 若A是n阶矩阵,则 | A || A |n1; (5) 若A是n阶可逆矩阵,则 | A1 || A |1;
的特征向量是方程组 (I A)X 0 的所有非零解.
(1) n阶方阵A的特征多项式
f () | I A | n a1n1 an1 an ,
其中
ak (1) k 1i1i2 ik n Aii11
i2 i2
ik
ik
n
特别地, a1 aii , an (1)n | A | . i 1
e.若r(A)=r,则
A
P
Ir
0
00Q,其中| P | 0,| Q | 0.
f. A=TBT-1,其中B是上三角形矩阵且对角线上的元 素是A的特征根。
g. 若r(A)=r,则A=PR,R是上三角形的矩阵,其主 对角线上前r个元素为1,后n-r个元素为0而|P|≠0.
h. A=B·C,其中BT=B,CT=-C. i. 对任意n阶矩阵A有A=BU,其中B是半正定矩阵, U为酉矩阵。
高等代数第四章 矩阵PPT

矩阵的定义
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
a11 a12 L
a21
a22
L
M M
am1
am2
L
a1n
a2n
M
amn
称为 m n矩阵. 简记为 A Amn
aij
mn
aij
.
这m n个数称为A的元素,简称为元.
高等代数
东北大学秦皇岛分校
第四章 矩 阵
1、矩阵概念的一些背景
矩阵是线性代数中最基本的概念之一, 也 是解决数学问题和实际问题的一个强有力的武 器之一。
2020/3/25
第四章 矩阵
1 1
高等代数
东北大学秦皇岛分校
矩阵在密码学中的应用实例 古罗马皇帝恺撒首先使用了这样一种密码:在保 留明文中的大小写、空格及标点符号的前提下, 把明文中的每一个字母转化为英文字母表中的第 4个字母。人们为了纪念恺撒德,就把这种密码 称为恺撒密码。但是恺撒密码有一个致命的缺陷, 即每个字母与经过转化后的字母分别在明文和密 文出现的频率是相通的。1929 年,Hill 提出了 一种克服恺撒密码缺陷的密码,该密码以矩阵变 换的方法建立字母组间的对应关系,该方法的诞 生从此使密码学进入了以数学方法处理问题的新 阶段。
b2n M bsn
称为A和B的和,记为C=A+B。
注 1)矩阵的加法就是矩阵对应的元素相加。相加 的矩阵必须要有相同的行数和列数
2)矩阵加法满足
结合律:A+(B+C)=(A+B)+C; 交换律: A+B=B+A。
2020/3/25
高等代数课件北大版第四章矩阵

高等代数课件(北大版)第四章矩阵第一节:矩阵的概念及基本运算矩阵是现代数学的重要基础,是线性代数理论的核心概念之一。
在数学和应用领域有着重要的应用价值。
1.1 矩阵的定义定义1.1:矩阵是一个有规律的数表,其中的每一个数称为矩阵的一个元素,通常用一个大写字母表示。
例如:$$A=\begin{pmatrix}a_{11} & a_{12} & a_{13} \\a_{21} & a_{22} & a_{23} \\a_{31} & a_{32} & a_{33}\end{pmatrix}$$其中 $a_{ij}$ 称为矩阵 $A$ 的第 $i$ 行第 $j$ 列元素。
1.2 矩阵的基本运算1.2.1 矩阵的加法定义1.2:设 $A=(a_{ij})_{m \times n},B=(b_{ij})_{m \times n}$,则其和 $C=A+B$ 定义为矩阵 $C$ 的元素为 $c_{ij}=a_{ij}+b_{ij}$。
例如:$$A=\begin{pmatrix}1 &2 &3 \\4 &5 &6 \\7 & 8 & 9\end{pmatrix},B=\begin{pmatrix}-1 & -2 & -3 \\-4 & -5 & -6 \\-7 & -8 & -9\end{pmatrix},$$则 $C=A+B$ 得:$$C=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 \\0 & 0 & 0 \\0 & 0 & 0\end{pmatrix}$$1.2.2 矩阵的数乘定义1.3:设 $A=(a_{ij})_{m \times n}$,$k \in K$,则矩阵 $kA$ 定义为矩阵 $kA$ 的元素为 $ka_{ij}$。
高等代数北大版第四章矩阵知识点总结

高等代数北大版第四章矩阵知识点总结-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第四章 矩阵( * * * )一、复习指导:矩阵这一章节可以说是一个基础章节,它不仅很重要,而且还是其他章节的基础,学好矩阵十分重要,我们要对逆矩阵,转置矩阵,对称矩阵等等的概念都要弄清楚,除此之外,还要知道矩阵的运算性质,矩阵的秩。
在考试中,很有可能会出与矩阵这一章节有关的证明题,例如证明相互关联的矩阵的秩,矩阵的逆之间的关系,还有可能有与求矩阵的逆有关的题目。
总的来说,这一个章节是一个关键的章节,高等代数这本书里面的知识都是融会贯通的,学好了矩阵能够为后面的章节夯实基础。
二、考点精讲:(一) 基本概念及其运算1.基本概念矩阵—形如⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛mn m m n n a a a a a aa a a212222111211称为m 行n 列的矩阵,记为n m ij a A ⨯=)(,行数与列数相等的矩阵称为方阵,元素全为零的矩阵称为零矩阵。
(1)若矩阵中所有元素都为零,该矩阵称为零矩阵,记为O 。
(2)对n m ij a A ⨯=)(,若n m =,称A 为n 阶方阵。
(3)称⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=11 E 为单位矩阵。
(4)对称矩阵—设n n ij a A ⨯=)(,若),,2,1,(n j i a a ji ij ==,称A 为对称矩阵。
(5)转置矩阵—设⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211,记⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn n n m m Ta a a a a a a a a A212221212111,称T A 为矩阵A 的转置矩阵。
(6)同型矩阵及矩阵相等—若两个矩阵行数与列数相同,称两个矩阵为同型矩阵,若两个矩阵为同型矩阵,且对应元素相同,称两个矩阵相等。
(7)伴随矩阵—设n n ij a A ⨯=)(为n 矩阵,将矩阵A 中的第i 行和j 列去掉,余下的元素按照原来的元素排列次序构成的1-n 阶行列式,称为元素ij a 的余子式,记为ij M ,同时称ij j i ij M A +-=)1(为元素ij a 的代数余子式,这样矩阵中的每一个元素都有自己的代数余子式,记⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=*nn n n n n A A A A A A A A A A 212221212111,称为矩阵A 的伴随矩阵。
《高等代数》知识点梳理

高等代数知识点梳理第四章 矩阵一、矩阵及其运算 1、矩阵的概念(1)定义:由n s ×个数ij a (s i ,2,1=;n j ,2,1=)排成s 行n 列的数表sn s n a a a a 1111,称为s 行n 列矩阵,简记为n s ij a A ×=)(。
(2)矩阵的相等:设n m ij a A ×=)(,k l ij a B ×=)(,如果l m =,k n =,且ij ij b a =,对m i ,2,1=;n j ,2,1=都成立,则称A 与B 相等,记B A =。
(3)各种特殊矩阵:行矩阵,列矩阵,零矩阵,方阵,(上)下三角矩阵,对角矩阵,数量矩阵,单位矩阵。
2、矩阵的运算(1)矩阵的加法:++++= +sn sn s s n n sn s n sn s n b a b a b a b a b b b b a a a a 1111111111111111。
运算规律:①A B B A +=+②)()(C B A C B A ++=++③A O A =+ ④O A A =−+)((2)数与矩阵的乘法:= sn s n sn s n ka ka ka ka a a a a k 11111111运算规律:①lA kA A l k +=+)( ②kB kA B A k +=+)(③A kl lA k )()(= ④O A A =−+)((3)矩阵的乘法:= sm s m nm n m sn s n c c c c b b b b a a a a 111111111111其中nj in i i i i ij b a b a b a c +++= 2211,s i ,2,1=;m j ,2,1=。
运算规律:①)()(BC A C AB = ②AC AB C B A +=+)( ③CA BA A C B +=+)( ④B kA kB A AB k )()()(==一般情况,①BA AB ≠②AC AB =,0≠A ,⇒C B = ③0=AB ⇒0=A 或0=A(4)矩阵的转置: =sn s n a a a a A 1111,A 的转置就是指矩阵=ns n s a a a a A 1111'运算规律:①A A =)''( ②'')'(B A B A +=+③'')'(A B AB = ④')'(kA kA =(5)方阵的行列式:设方阵1111n n nn a a A a a= ,则A 的行列式为1111||n n nn a a A a a = 。
矩阵理论复习总结 PPT课件

1.几种常用的矩阵范数
A (aij ) Cnn ,
n
A
1
max
1 jn
i1
|
aij
|;
nn
1
n
A
max
1in
| aij
j 1
|;
1
A ( F
| aij2 |)2 (tr( AH A))2 .
i1 j1
UA A AU .
F
F
F
三、向量与矩阵的极限
2.线性空间v中有限个向量的线性相关性.
3.线性空间的基与维数.
dim(V ) n.
4. 基变换公式.
(1,2, ,n ) (1,2, ,n )P.
X PY.
5.子空间:对加法封闭,对数乘封闭.
L(1,2, ,s ) span1,2, ,s;
A (aij ) Rmn,
1,2, ,n ,
(1)
A Pdiag(1,2 , ,n )P1
(1,2 ,
,n )diag(1,2,
,n )
1T
T 2
T n
111T
2
2
T 2
n
n
T n
1G 12G 2 nGn
k
(2) A i Ai i 1
3.正交补空间
V1 V2 , V1 V2 V
4.内积空间的同构.
(x y) (x) ( y); (x) (x); ( (x), ( y)) (x, y).
考研数学矩阵知识点总结

考研数学矩阵知识点总结一、矩阵的基本概念矩阵是一个二维的数组,由m行n列的元素组成。
通常用大写字母A、B、C等表示矩阵,元素用小写字母a_ij、b_ij、c_ij等表示。
例如,一个3行2列的矩阵可以写成:A = [a11 a12][a21 a22][a31 a32]矩阵具有一些基本的性质,包括矩阵的相等、相加、相乘等。
两个矩阵A和B相等,当且仅当它们的对应元素相等,即a_ij=b_ij (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。
两个矩阵A和B的和是一个矩阵C,其元素c_ij等于a_ij+b_ij。
两个矩阵A和B的乘积是一个矩阵C,其元素c_ij等于a_i1*b1_j+a_i2*b2_j+…+a_in*bn_j。
二、矩阵的运算矩阵的加法和乘法是矩阵运算中的基本操作,它们有一些基本的性质。
矩阵A、B和C满足结合律、分配律、交换律等。
具体的运算规则和性质如下:1. 矩阵的加法设A、B是相同阶数的矩阵,则矩阵的加法满足交换律和结合律,即A+B=B+A,(A+B)+C=A+(B+C)。
矩阵的加法还满足分配律,即A(B+C)=AB+AC。
同时,零矩阵是矩阵加法的单位元素。
2. 矩阵的乘法设A是m行n列的矩阵,B是n行p列的矩阵,则矩阵的乘法满足结合律和分配律,即A(BC)=(AB)C,A(B+C)=AB+AC。
但矩阵的乘法不满足交换律,即AB≠BA。
同时,单位矩阵是矩阵乘法的单位元素。
三、特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念,它们在研究矩阵的性质和应用中具有重要的作用。
1. 特征值设A是一个n阶矩阵,如果存在数λ和非零向量x,使得Ax=λx成立,则λ称为矩阵A的特征值,x称为对应于特征值λ的特征向量。
矩阵A的特征值可以通过求解矩阵的特征方程det(A-λE)=0来得到。
特征值和特征向量在矩阵的对角化、矩阵的相似性等方面有重要的应用。
2. 特征向量设A是一个n阶矩阵,如果存在数λ和非零向量x,使得Ax=λx成立,则λ称为矩阵A的特征值,x称为对应于特征值λ的特征向量。
高等代数第四章矩阵知识点复习与相关练习

6. 证明关于秩的不等式: 1) r(A) + r(B) − n ≤ r(AB) ≤ min{r(A), r(B)}, r(A + B) ≤ r(A) + r(B); 2) 设 A, B ∈ P n×n, 且 AB = 0, 证明:r(A) + r(B) ≤ n;
()
(
)
对方程 Y C = B, C −初−等−−列−变−换→
E
.
B
Y = BC−1
4.2 相关练习
一. 填空题
1.设 A ∈ P n×m, B ∈ P m×s,则 r(AB) ≤
。
2
2.对一个 s × n 矩阵 A 作一次初等列变换就相当于在 A 的
边乘上一个相应的
初等矩阵。
3.设 A ∈ P n×n,写出 A 可逆的充要条件:
14. 设 A, B 是 n 级可逆方阵, A 0
=
0A
,
=
.
0 B
B0
k111
15.
设矩阵 A =
1 1
k 1
1 k
1 1
,
且
r(A) = 3,则 k =
.
111k
16. 设 A 为 3 级方阵,若 |A| = 2, 则 |2A| =
.
17. 设 A 是实对称矩阵,若 A2 = 0, 则 A =
7. 证明:若 A, B 分别为 n × m, m × n 矩阵,则 |λEn − AB| = λn−m|λEm − BA|.
高等代数 讲义 第四章

⎜⎝ 0 0 λ2 ⎟⎠⎜⎝ 0 0 λ ⎟⎠ ⎜⎝ 0 0 λ 3 ⎟⎠
§4.1 矩阵的概念
由此归纳出
⎜⎛ λ k
Ak
=
⎜ ⎜
0
⎜⎜⎝ 0
kλ k −1 λk 0
k (k − )1 λ k −2 ⎟⎞
2 kλ k −1
⎟ ⎟
λk
⎟⎟⎠
(k ≥ 2)
用数学归纳法证明之.
当 k = 2 时,显然成立. 假设 k = n 时成立,则 k = n + 1时,
第一节:矩阵的概念 第二节:矩阵的运算
本堂课的要求:
掌握矩阵的加法、乘法以及数与矩阵的乘法运算法则及其基本性质,并能熟 练地对矩阵进行运算。
掌握转置矩阵及其运算性质。 掌握方阵的幂、方阵的多项式。
重点难点
矩阵的乘法运算法则及其基本性质,转置矩阵及其运算性质。
§4.1 矩阵的概念
一、矩阵的概念 二、矩阵的相等 三、一些特殊矩阵
L L L L
−a1n −a2n L −asn
⎞ ⎟ ⎟ ⎟⎠
称为A的负矩阵,记作-A .
即 − A = (−aij )s×n .
§4.1 矩阵的概念
一、加法
1.定义 设 A = (aij )s×n , B = (bij )s×n , 则矩阵
C = (cij )s×n = (aij + bij )s×n 称为矩阵A与B的和,记作 C = A+B .即
§4.1 矩阵的概念
⎜⎛ λn
An+1
=
AnA =
⎜ ⎜
0
nλn−1 λn
n(n − 1)λn−2
2 nλn−1
⎟⎞ ⎟ ⎟
⎜⎛ ⎜
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第七节 分块乘法的初等变换及应用举例
主要内容 分块初等矩阵
应用举例
一、分块初等矩阵
1. 定义
定义15 把单位矩阵 E 如下进行分块:
E
Em O
O En
分块初 对它进行三种初等变换所得到的矩阵称为
等矩阵.
分块初等矩阵有以下三种:
1) 分块对换矩阵 2) 分块倍乘矩阵
对换两行(列)所得到
O Em
E O
EA
A E
设 A,B 为 n n 矩阵,作
O B
O E
ABB .
Pij
En O
Eij En
,
i , j = 1, 2, … , n , 这里 Eij 为 n n 矩阵,除了第 i
行第 j 列元素为 aij 外,其他元素皆为零.
则由初
等矩阵与初等变换的关系,易得下列关系式
P11P12
L
P1n
证明 因为
Em O
BD1 En
A C
B D
A
BD1C C
O D
,
因为 T1 可逆,对它进行初等变换后仍可逆,即
A
BD1C C
O D
可逆,故 (A - BD-1C)-1 存在.
由
Em O
BD1 En
T1
A
BD1C C
OD
解得
T11
A
BD 1C C
O D
1
Em O
BD1 En
,
再由例 1,得
T11
由归纳法假设,有下
三角形矩阵 ( B1 )( n - 1) ( n - 1) 满足
B1A1 = 上三角形矩阵.
对 A 作如下分块:
A
A1
ann
,
则
E
A11
O 1
A1
ann
A1 O
A11 ann .
再作
B1 O
O 1
A1 O
A11 ann
B1 A1 O
B1 A11
ann
.
这时矩阵已成为上三角形了. 就得到:
C
A PA
D BPB
中,适当先择 P,可使 C + PA = O .
例如 A 可逆
时,选 P = - CA-1,则 C + PA = O .
于是上式右端
成为
A
B
O D CA1B .
这种形状的矩阵在求行列式、逆矩阵和解决其他问
题时是比较方便的,因此这种运算非常有用.
二、应用举例
例1 设
T
A C
第 j 列与第 n + j 列对换
j = 1, 2, … , n
AB B
O E
,
O AB (1)n AB O (1)n | AB || E || AB | .
E B
B E
这就证明了 | AB | = | A | | B |.
证毕
例 4 设 A = ( aij )n n , 且
a11 L a1k
PA C
PDB ,
Em P
O En
A C
B D
C
A PA
D BPB ;
A C
DB ,
分别用三种分块初等矩阵右乘它,其结果如下:
CA
B D
O Em
En O
B D
A C,Biblioteka CAB DOP
O En
AP CP
B D
,
CA
B D
Em P
O En
A C
BP DP
B D
.
在
Em P
O En
A C
DB
O D
,
其中 A,D 可逆,求 T -1 .
解 因为
Em CA1
O En
A C
O D
A O
O D
且
A O
O
1
D
A1 O
O D 1
,
所以
T
1
A1 O
O D1
Em CA1
O En
A1 D 1CA1
O D 1
.
例2 设
A B T1 C D ,
其中T1 , D可逆,试证(A - BD-1C)-1 存在,并求T1-1.
L
Pn1
L
Pnn
????
En O
O En
????
????
En O
A En
????
又倍的数由验,P证令i它j 所.不对改A应变的行初????列13等式变的42换值????,是,某故则行加E上2 另外????10一行10的????, E11 ????10OE 00EA????,E12AE????00OB 02????, EP2111L ????P03nn 00A????E, E22OB????00 04????,
将两次乘法结合起来
B
B1 O
O 1
E
A11
O B
1 A11
O1 .
此即为所要求的下三角矩阵.
证毕
P22
A ????EO2 E
O EO2B????
|????AEO|2|
B
|EE. 222(第???? ????二EO章2 第六EO节2 ????a11
????例LEO2
3)
aE1Ek证222 明????0
L
0
M
MM
M
又因为矩阵
O E
ABB 作 n 次列对换可变成矩阵
AB B
O E
,
即
O E
所以
ABB
情况下,其作用相当于对分块矩阵 A 进行一次相应
的初等行变换;
用分块初等矩阵右乘分块矩阵 A,
其作用相当于对分块矩阵 A 进行一次相应的初等列
变换.
例如,设有如下分块矩阵
A C
DB ,
分别用三种分块初等矩阵左乘它,其结果如下:
O Em
En O
A C
DB
C A
D B
,
OP
O En
A C
DB
A
BD 1C C
O D
1
Em O
BD1 En
(A D1C(
B A
D1C)1 BD1C
)
1
O D1
Em O
BD1 En
(A D1C(
BD1C)1 A BD1C
)1
D1C(
( A BD1C)1 BD1 A BD1C)1 BD1
D
1
例 3 证明行列式的乘积公式 | AB | = | A | | B |. 证明 作
M
M 0, 1k n,
ak1 L akk
则有下三角形矩阵 Bn n 使
BA = 上三角形矩阵.
证明 对 n 作归纳法.
当 n = 1 时,一阶矩阵
既是上三角形又是下三角形,故命题成立.
设对 n - 1 命题为真,我们来看
a11
L
a1,n1
A1 M
M ,
an
1,1
L
an
1,n1
它仍满足命题中所设的条件.
En O
,
某一行(列)左乘(右乘)一个
矩阵 P 所得到
3) 分块倍加矩阵
P O
O En
,
Em O
O P
,
一行(列)加上另一行(列)的
P (矩阵)倍数所得到
Em O
P En
,
Em P
O En .
2. 分块初等矩阵的性质
和初等矩阵与初等变换的关系一样,分块初等
矩阵有与初等矩阵类似的性质:
用分块初等矩阵左乘分块矩阵 A, 在保证可乘的