(精选)线性代数教案 第二章 矩阵及其运算
(精选)线性代数教案 第二章 矩阵及其运算
(i) ;令 , , , 。则 。
(ii) ;令 , ,
, , , 。
则 。
(iii) 。令 , ,
, ,则 。
当然矩阵分块的目的是为了简化矩阵的表示或运算,矩阵分块后的运算法则与普通矩阵运算基本相同,如
设 , ,
当各个对应的子块是同型矩阵。则
;
。
设 , ,则
, 。
一般地说,将矩阵分块后再运算并不减少计算量,只有特殊的矩阵,利用分块材能减少计算量,比较典型是分块对角矩阵,如:
矩阵的行列式满足以下运算律,设A、B都是方阵,则
(1) (由行列式性质)。
(2) ,n是矩阵A的阶。
(3) 。
定义8 (伴随矩阵)设 是n阶方阵,由行列式| |中的每个元素aij的代数余子式 所构成的矩阵
,
称之为矩阵 的伴随矩阵。
注意,伴随矩阵 在位置 上的元素是矩阵 在位置 上的代数余子式。
例如, 的伴随矩阵是 。
特殊的,若两个矩阵A和B满足 ,则称矩阵A和B是可交换的。
例7设 是一般矩阵, 和 分别是m和n阶单位阵,则 和 。如果A是方阵时,有
AE=EA=A,E相当于数1的作用。这就是称E为单位阵的原因。
矩阵乘法满足以下运算律:
(1)结合律 。
(2)数乘结合律 。
(3)分配律 ; 。
矩阵的幂设 是 阶矩阵,定义:
如果 ,则称A为反对称阵。显然,其元素满足: 。
例如 是一个对称矩阵,而 是一个反对称矩阵。显然,对角矩阵一定是对称矩阵。
五、方阵的行列式
定义7 (方阵的行列式)由n阶方阵 的元素,不改变它的位置构成一个n阶行列式,称此行列式为矩阵A所对应的行列式,记做|A|或det( ,即 。
《线性代数》第二章矩阵及其运算精选习题及解答
An
=
⎜⎜⎝⎛
0 C
⎜⎛ 1
B 0
⎟⎟⎠⎞
,
其中
C = (n) ,
B
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 M 0
0 L 0 ⎟⎞
2 M 0
L L
n
0
M −
⎟ ⎟ 1⎟⎟⎠
,
故 C −1 = ( 1 ) , n
⎜⎛1 0 L
0 ⎟⎞
B −1
=
⎜0
⎜ ⎜⎜⎝
M 0
12 M 0
L L
1
0⎟ (nM− 1) ⎟⎟⎟⎠
,
根据分块矩阵的逆矩阵公式
⎜⎛ 2 ⎜0
0 4
2⎟⎞ 0⎟
⎜⎝ 4 3 2⎟⎠
例 2.12 设 X(E − B −1 A)T BT = E , 求 X . 其中
⎜⎛1 −1 0 0 ⎟⎞
⎜⎛ 2 1 3 4⎟⎞
A
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 0 0
1 0 0
−1 1 0
0⎟ −11⎟⎟⎟⎠ ,
B
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 0 0
2 0 0
1 2 0
0⎟
0 8
⎟ ⎟⎟⎠
,
求B,
使 ABA −1
=
BA −1
+ 3E
.
解 根据 ABA −1 = BA−1 + 3E , 得到 (A − E )BA−1 = 3E
故 A − E, A 皆是可逆的, 并且
( ) [ ] B = 3(A − E )−1 A = 3(A − E )−1 A−1 −1 = 3 (A−1 )(A − E) −1 = 3(E − A−1 )−1
第二章 矩阵及其运算
线性代数 矩阵及其运算
A22 ...
... ...
An 2 ...
A1n A2n ... Ann
称矩阵A的伴随矩阵,记为A*
精选版课件ppt
27
伴 随 矩 阵 有 如 下 重 要 性 质 : AA*A*A(detA)E
矩阵运算举例
例 例 1 8 设 A123T, B11 21 3, CAB ,
求 Cn
精选版课件ppt
例4
如:A 11
11
B
1 1
11
AB O
BA
2 2
22
显然有:AB 0 AB BA
总结:矩阵乘法不满足交换律与消去律.
精选版课件ppt
18
例5 设
A1 1
2 1
1 1,
求AB与BA
1 2 B1 1
2 3
解
3 0 3
1 3 AB2 6
BA0 3 0 1 7 1
定理2.1 若矩阵A的第i行是零行,则乘积 AB的第i行
a..i.1
... ...
a..is.n......
... bnjs
... ...
cij
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14
例2 计算
2 1
1 8 10
1 3
4 01 3
2 4
051 9
2 5 22 15
精选版课件ppt
15
例3. 非齐次线性方程组的矩阵表示
a11x1 a12x2 a1nxn b1
a21x1
关于矩阵乘法的注意事项: (1)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; (2)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;
《线性代数》教案
《线性代数》教案一、前言1. 教学目标(1)理解线性代数的基本概念和原理;(2)掌握线性代数的基本运算方法和技巧;(3)能够应用线性代数解决实际问题。
2. 教学内容(1)线性方程组;(2)矩阵及其运算;(3)线性空间和线性变换;(4)特征值和特征向量;(5)二次型。
二、第一章:线性方程组1. 教学目标(1)理解线性方程组的定义和性质;(2)掌握线性方程组的求解方法;(3)能够应用线性方程组解决实际问题。
2. 教学内容(1)线性方程组的定义和性质;(2)线性方程组的求解方法:高斯消元法、克莱姆法则;(3)线性方程组的应用:线性规划、电路方程等。
三、第二章:矩阵及其运算1. 教学目标(1)理解矩阵的定义和性质;(2)掌握矩阵的运算方法;(3)能够应用矩阵解决实际问题。
2. 教学内容(1)矩阵的定义和性质;(2)矩阵的运算:加法、数乘、乘法;(3)矩阵的逆矩阵及其求法;(4)矩阵的应用:线性方程组、线性变换等。
四、第三章:线性空间和线性变换1. 教学目标(1)理解线性空间和线性变换的定义和性质;(2)掌握线性变换的表示方法;(3)能够应用线性变换解决实际问题。
2. 教学内容(1)线性空间的定义和性质;(2)线性变换的定义和性质;(3)线性变换的表示方法:矩阵表示、坐标表示;(4)线性变换的应用:图像处理、信号处理等。
五、第四章:特征值和特征向量1. 教学目标(1)理解特征值和特征向量的定义和性质;(2)掌握特征值和特征向量的求法;(3)能够应用特征值和特征向量解决实际问题。
2. 教学内容(1)特征值和特征向量的定义和性质;(2)特征值和特征向量的求法:幂法、矩阵对角化;(3)特征值和特征向量的应用:线性变换、振动系统等。
六、第五章:二次型1. 教学目标(1)理解二次型的定义和性质;(2)掌握二次型的标准形和规范形;(3)能够应用二次型解决实际问题。
2. 教学内容(1)二次型的定义和性质;(2)二次型的标准形和规范形:配方法、矩阵的对角化;(3)二次型的应用:最小二乘法、优化问题等。
线性代数第二章矩阵及其运算2-3PPT课件
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》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:
大学数学教案:线性代数中的矩阵运算
大学数学教案:线性代数中的矩阵运算
一、引言
在大学的线性代数课程中,矩阵运算是一个非常重要的概念。
矩阵运算包括加法、减法、乘法等操作,掌握这些操作可以帮助我们解决各种实际问题,并在其他领域如计算机科学、工程等有广泛应用。
二、基本概念
1. 矩阵的定义
a) 行和列
b) 矩阵元素
c) 矩阵的大小
2. 线性组合与矩阵变换
a) 向量与矩阵相乘
b) 线性变换与矩阵表示
三、矩阵运算及其性质
1. 矩阵加法与减法
a) 定义与性质
b) 计算举例
2. 矩阵乘法
a) 定义与性质
b) 计算举例
3. 转置与逆矩阵
a) 转置矩阵的定义及性质
b) 逆矩阵的定义及性质
四、矩阵运算的应用
1. 线性方程组与矩阵运算
a) 矩阵表示线性方程组
b) 列主元素法解线性方程组
2. 网络传输与矩阵运算
a) 数据编码与解码
b) 错误检测与纠正
五、总结
通过本教案的学习,我们了解了线性代数中的矩阵运算的基本概念、性质以及应用。
掌握这些知识可以帮助我们在实际问题中进行数据处理、求解线性方程组等操作。
同时,我们也认识到了矩阵运算在计算机科学、工程等领域的广泛应用,为将来的学习和工作打下了坚实的基础。
以上是关于大学数学教案:线性代数中的矩阵运算的简要内容介绍,希望能对你有所帮助!。
第二章矩阵及其运算
数乘矩阵与数乘行 列式的区别所在!!
23
第二章 矩阵及其运算
3 1 2 0 A= 1 5 7 9
2 4 6 8
7 5 2 4 B= 5 1 9 7
3 2 1 6
求满足关系式 A+2X=B 的矩阵 X (3A—2B) 三、矩阵的乘法
定义 3:设 A=( aij ) ms B =( bij ) sn 则乘积 AB=C=( cij ) mn
线性代数教案
课题
教学内容 教学目标 教学重点
第二章 矩阵及其运算 §2.1 矩阵 §2.2 矩阵的运算
矩阵的概念; 矩阵的运算;
明确矩阵概念的形成; 掌握矩阵的加法、数与矩阵的乘法、矩阵与矩阵的乘法; 会求矩阵的转置、方阵的行列式、共轭矩阵;
掌握矩阵定义及运算法则
教学难点 矩阵乘法
教学内容、 安排
矩阵:matrix 矩阵运算:matrix operations 矩阵的加法:matrix addition 数与矩阵相乘:scalar muctiplication 转置矩阵:transposd matrix
A
的乘积。即
kA=
k
aij
=
ka21
kam1
ka12 ka22
kam2
ka1n
ka2n
kamn
用数乘以 矩阵中 的每一个元素
由定义可知 –A=(-1) A
A – B = A+(-B) 数乘矩阵满足以下的运算律 1、结合律:(kl)A=k(lA)=l(kA) 2、交换律:kA=Ak 3、分配律:k(A+ B)=kA+kB 例1、 设
教学手段、
措施
线性代数第二章 矩阵代数 S2矩阵的代数运算
(1) h( A) f ( A) g( A), s( A) f ( A)g( A).
(2) f ( A)g( A) g( A) f ( A).
24
4、n阶矩阵乘积的行列式
方阵对应着行列式,于是有如下定理:
定理:若 A,B是n阶方阵,则 |AB| = |A| |B|.
(此定理可以推广到有限个同阶矩阵的情况)
或 Al .
la11
lA
Al
la21
la12
la22
la1n
la2n
.
lam1 lam1 lamn
特别的,lE 称为数量矩阵.
6
2、线性运算的运算性质
矩阵的加(减)法和数乘统称为矩阵的线性 运算,这些运算都归结为数(元)的加法与乘法.
运算性质
设A, B为同型矩阵,l, m为数,则 ➢ l(A + B) = l A + l B ➢ (l + m)A = l A+ m A ➢ l (m A) = (lm) A
0 bn2
bnn
29
a11 a12 a21 a22
A 0 an1 an2 E B 1 0
0 1
a1n c11 c12
c1n
a2n
c21
Cc22
c2n
ann cn1 cn2
cnn
0 00
0
0 00
0
00
1 0 0
0
AC
E 0
再利用拉普拉斯定 理按后n行展开
E (1)[(n1)(n2) 2n](12 n) C
(2) 由AB=O不能得出A、B至少有一个零矩阵.
如前面的A, B矩阵
A 1 1 ≠O, B 1 1 ≠ O,
线性代数教案_第二章_矩阵
授课章节第二章矩阵§2.1矩阵§2.2矩阵的运算目的要求理解矩阵的定义,掌握矩阵的运算重点矩阵的运算难点矩阵的乘法§2.1矩阵前面介绍了利用行列式求解线性方程组的方法,即Cramer法则。
但是Cramer法则有它的局限性:1. 系数行列式;2. 方程组中变量的个数等于方程的个数。
接下来要学习的还是关于解线性方程组,即Cramer法则无法用上的-――用“矩阵”的方法解线性方程组。
本节课主要学习矩阵的概念及其运算。
一、矩阵的概念矩阵是线性代数的核心,矩阵的概念、运算和理论贯穿线性代数的始终。
矩阵是一个表格,它的运算与数的运算是既有联系又有区别;矩阵与行列式也有很大的关联,但二者不能等同混淆。
对于分块矩阵,它在矩阵乘法、求逆、向量的线性表出、线性相关与秩、线性齐次方程组的解等方面,都有很大的用处。
矩阵是本课程的一个重要概念,在生产活动和日常生活中,我们常常用数表表示一些量或关系,如工厂中的产量统计表,市场上的价目表等等例1 某种物资有3个产地,4个销地,调配量如表1所示表 1 产地销地调配情况表销地产地B1 B2 B3 B4A1 1 6 3 5A2 3 1 2 0A3 4 0 1 2那么,表中的数据可以构成一个矩形数表:在预先约定行列意义的情况下,这样的简单矩形数表就能表明整个产销调配的状况。
不同的问题,矩形数表的行列规模有所不同,去掉表中数据的实际含义,我们得到如下矩阵的概念。
定义2.1 由个数排成的行列数表(2.1)称为一个行列矩阵,简称矩阵。
这个数称为矩阵的元素,其中称为矩阵的第行第列元素.(2.1)式也简记为或. 有时矩阵A也记作.注 1.元素是复数的矩阵称为复矩阵,元素是实数的矩阵称为实矩阵,本书中的矩阵除特别说明外,都指实矩阵.2.当时,称矩阵为长方阵(长得像长方形);3.当时,称矩阵为阶方阵(长得像正方形),简称方阵;4. 两个矩阵的行数、列数均相等时,就称它们是同型矩阵.如果与是同型矩阵,并且它们的对应元素相等,即则称矩阵A与矩阵B相等,记作A=B5.所有元素都为零的矩阵称为零矩阵,记为O. 值得注意的是:不同型的零矩阵是不相等的.例2设,,已知A=B,求.【解】因为,,,所以二、几种特殊矩阵(1)矩阵,当时,即称为n阶方阵,记为. 特别地,一阶方阵.方阵中从左上角元素到右下角元素的这条对角线称为方阵的主对角线,从右上角元素到左下角元素的这条对角线称为方阵的副对角线。
线性代数--第二章 矩阵及其运算
ij
1, 0,
i j, i j.
单位矩阵具有性质:AmnEn= Amn , EmAmn= Amn
设A为方阵, 定义A的幂为: A0=E, A1=A, A2= A1 A1 ,…, Ak+1=AkA1
矩阵的幂满足以下运算规律(设A与B是同阶方阵, k和l 是非负整数)
(ⅰ)Ak Al =Ak+l (ⅱ)(Ak)l=Akl (ⅲ)AB=BA时有: (AB)k=AkBk
a21
...
a22 ...
...
a2n
b21
... ... ...
b22 ...
... ...
b2 p ...
c21 ...
c22 ...
...
c2
p
... ...
am1
am2
...
amn
bn1
bn2
...
bnp
cm1
a11 a12 ... a1n
A
a12
a22
...
a2n
... ... ... ...
a1n a2n ... ann
对称矩阵的元素以主对角线为轴对称。
§2 逆 矩 阵
数的除法运算是乘法运算的逆运算, 且有: ba=ba-1, aa-1=a-1a= 1 1a=a1=a 对矩阵的乘法我们也有:
注意: (AB)k=AkBk时, 不一定有AB=BA. 如
A
0 0
பைடு நூலகம்
1 0
,
线性代数 第2章 矩阵及其运算
规定为: 规定为:
规律( 矩阵, 数乘矩阵满足下列运算 规律(设 A 、 B 为 m × n 矩阵,
λ 、 µ 为数): 为数): ( i )(λµ ) A = λ (µ A ) ( ii )(λ + µ ) A = λ A + µ A ( iii )λ ( A + B ) = λ A + λ B
三、矩阵与矩阵相乘 设有两个线性变换
(1)
这种从变量 x 1 , x 2 , L, x 3 到变量 y 1 , y 2 , L y m的变换叫作线性变换
列的数表: 线性变换 (1)中的系数可以排成 m 行 n 列的数表: a 11 a 12 L a 1 n
a 21 a m1 a 22 L a 2 n a m 2 L a mn LLLLLL
§1 矩
阵
一、矩阵的定义与一些特殊矩阵
定义 1 由 m × n 个数 a ij ( i = 1,2, L , m ; j = 1,2, L , n ) a 11 a 12 L a 1 n a 21 a 22 L a 2 n 排成 m 行 n 列的数表 L LLL LL a a m 2 L a mn m1 列矩阵, 叫做 m 行 n 列矩阵,简称 m × n 矩阵
因为线性变换和矩阵之间存在着一一对应的关系, 因为线性变换和矩阵之间存在着一一对应的关系, 所以可以利用矩阵来研究线性变换。 所以可以利用矩阵来研究线性变换。
y1 = x1 y2 = x2 En = 例1 线性变换 叫做恒等变换 LLL yn = xn 1 0L 0 0 1L 0 它对应一个 n 阶方阵 叫做 n 阶单位阵 LLL L 0 0L1
矩阵运算教案
矩阵运算教案【引言】矩阵运算是线性代数的重要概念之一,它在数学和工程领域中具有广泛的应用。
为了帮助学生理解和掌握矩阵运算的基本原理和操作方法,本教案将系统地介绍矩阵的加法、减法、乘法等运算规则,并提供实例演示和练习题,帮助学生巩固所学知识。
【第一部分:矩阵的加法和减法】矩阵的加法和减法是指将两个相同维度的矩阵进行对应元素的相加或相减操作。
下面分别介绍矩阵的加法和减法的规则:1. 矩阵加法规则:对于两个相同维度的矩阵A和B,它们的加法定义为:A +B = C,其中矩阵C的每个元素 c(ij) 等于矩阵A和B对应位置元素的和,即 c(ij) = a(ij) + b(ij)。
2. 矩阵减法规则:对于两个相同维度的矩阵A和B,它们的减法定义为:A -B = C,其中矩阵C的每个元素 c(ij) 等于矩阵A和B对应位置元素的差,即 c(ij) = a(ij) - b(ij)。
【第二部分:矩阵的乘法】矩阵的乘法是指将两个矩阵按照一定的规则相乘得到一个新矩阵的操作。
下面介绍矩阵的乘法规则:1. 矩阵乘法规则:对于一般情况下的矩阵乘法,若A为m×n的矩阵,B为n×p的矩阵,则它们的乘积C为一个m×p的矩阵,其元素c(ij)为A的第i行与B的第j列的内积,即c(ij) = Σ(a(ik) * b(kj)),其中k取值范围为1到n。
2. 矩阵乘法的性质:矩阵乘法满足结合律,但不满足交换律,即A×B≠B×A。
另外,矩阵乘法满足分配律,即A×(B+C) = A×B + A×C。
【第三部分:矩阵的转置】矩阵的转置是指将矩阵的行列交换得到的新矩阵。
下面介绍矩阵的转置操作:1. 矩阵转置规则:对于一个m×n的矩阵A,其转置矩阵记为A^T,即将A的第i行与第i列对应元素交换,得到新矩阵的第j行第i列元素与原矩阵相同,即 a(ji) = a(ij)。
线性代数教案 第二章 矩阵及其运算
12m m mna a a 矩阵。
为了表示它是一个整体,总是加一个括号将它界起来,并通常用大写字母表示它。
记做12m m mn a a a ⎥⎦12m m mn a a a a ⎛⎪⎭。
切记不允许使用111212122212n n m m mna a a a a a a a a =A 。
矩阵的横向称行,纵向称列。
矩阵中的每个数称为元素,所有元素都是实数的矩阵称为实矩阵,所有元素都是复数的矩阵称为复矩阵。
本课中的矩阵除特殊说明外,都指12n n nn a a a ⎥⎦不是方阵没有主对角线。
在方阵中,00nn a ⎥⎦11212212000n n nn a a a a a a ⎤⎥⎥⎥⎥⎦(主对角线以上均为零)1122000000nn a aa ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎥⎥⎦(既}nn a .对角元素为1的对角矩阵,记作E 或001⎡⎢⎥⎦()11a ,此时矩阵退化为一个数矩阵的引进为许多实际的问题研究提供方便。
a x +)1(+⨯n 矩阵:12m m mnm a b a a a b ⎥⎦任何一个方程组都可以用这样一个矩阵来描述;反之,一个矩阵也完全刻划了一个方122m m m mn mn b a b a b ⎥+++⎦⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=4012B ,计算 B A +。
122m m m mn mn b a b a b ⎥---⎦与矩阵n m ij a A ⨯=}{的乘积(称之为数乘),12m m mn a a a λλ⎥⎦以上运算称为矩阵的线性运算,它满足下列运算法则:n b ⎪⎭上述几个例子显示,当有意义时,不一定有意义(例6),即便有相同的阶数,也不一定相等(例A = O 或Ba x +12m m mn a a a ⎥⎦为系数矩阵; m b ⎥⎦,称b 为常数项矩阵;12n x x x ⎡⎢⎢=⎥⎦X = b 。
四、矩阵的转置 5 (转置矩阵12m m mn a a a ⎥⎦12nnmn a a a ⎢⎥⎣⎦矩阵,称它为A 的转置矩阵,记作TA 。
高中数学教案线性代数与矩阵的运算
高中数学教案线性代数与矩阵的运算高中数学教案:线性代数与矩阵的运算I. 引言线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于各个领域,包括工程、科学和经济。
而矩阵作为线性代数的基本概念之一,对于解决线性方程组和研究线性变换具有重要意义。
本教案将介绍线性代数与矩阵的运算,帮助学生掌握相关的概念和方法。
II. 线性代数的基本概念1. 向量向量是表示有方向和大小的量,通常用箭头表示。
在线性代数中,向量可以表示为一个有序数列,常用列向量表示。
例如,向量v可以表示为:v = [v1, v2, v3, ..., vn]2. 线性组合线性组合是指将若干向量按照一定的标量系数相加得到的新向量。
设有向量v1, v2, ..., vn和实数a1, a2, ..., an,线性组合可以表示为:c = a1v1 + a2v2 + ... + anvIII. 矩阵的基本概念1. 矩阵的定义矩阵是一个由m行n列数按一定顺序排列成的矩形数表。
用大写字母表示矩阵,例如矩阵A可以表示为:A = [a_ij]其中,a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素。
2. 矩阵的运算- 矩阵的加法两个矩阵的加法是指将对应位置的元素相加得到新的矩阵。
设有矩阵A和矩阵B,它们的加法可以表示为:C = A + B- 矩阵的数乘矩阵的数乘是指将矩阵的每个元素与一个实数相乘得到新的矩阵。
设有矩阵A和实数k,它们的数乘可以表示为:C = kA- 矩阵的乘法矩阵的乘法是指将两个矩阵的对应元素相乘再求和得到新的矩阵。
设有矩阵A和矩阵B,它们的乘法可以表示为:C = ABIV. 线性代数与矩阵的应用1. 解线性方程组线性方程组是由线性方程组成的方程组,可以用矩阵和向量表示。
通过求解线性方程组,可以得到方程组的解集,从而解决实际问题。
2. 研究线性变换线性变换是指保持向量加法和数乘运算的映射关系。
通过矩阵和向量的乘法来表示线性变换,可以进一步研究各种变换对向量的影响,如旋转、缩放和平移等。
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备注:
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授课章节
§4矩阵分块法(简介)
目的要求
分块矩阵运算
重点难点
分块矩阵运算
复习……………………………………………………………………………………3分钟
§4矩阵分块法
授课章节
§3逆矩阵
目的要求
掌握逆矩阵的算法
重点难点
求逆阵
复习……………………………………………………………………………………3分钟
§3逆矩阵
知识点:逆矩阵的定义,逆矩阵存在的充分必要条件。
定义9(逆矩阵)设 是 阶矩阵,若存在矩阵 ,使得
,
则称矩阵 是矩阵 的逆矩阵;并称 是可逆矩阵(或称矩阵 是可逆的)。
,下面给出它的三种分法,
(i) ;令 , , , 。则 。
(ii) ;令 , ,
, , , 。
则 。
(iii) 。令 , ,
, ,则 。
当然矩阵分块的目的是为了简化矩阵的表示或运算,矩阵分块后的运算法则与普通矩阵运算基本相同,如
设 , ,
当各个对应的子块是同型矩阵。则
;
。
设 , ,则
, 。
一般地说,将矩阵分块后再运算并不减少计算量,只有特殊的矩阵,利用分块材能减特殊的,若两个矩阵A和B满足 ,则称矩阵A和B是可交换的。
例7设 是一般矩阵, 和 分别是m和n阶单位阵,则 和 。如果A是方阵时,有
AE=EA=A,E相当于数1的作用。这就是称E为单位阵的原因。
矩阵乘法满足以下运算律:
(1)结合律 。
(2)数乘结合律 。
(3)分配律 ; 。
矩阵的幂设 是 阶矩阵,定义:
.
由定义,不难看出(强调):
(1)只有在左矩阵A的列数和右矩阵B的行数相等时,才能定义乘法AB;
(2)矩阵C=AB的行数是A的行数,列数则是B的列数;
(3)矩阵C=AB在 位置上的元素等于A的第 行元素与B的第 列对应元素的乘积之和。
例4设矩阵 , ,求AB和BA
(BA无意义)。
例5设矩阵 ,求AB和BA。
,
其中, 是正整数;特别规定 .由于乘法成立分配律结合律,有
, ,
但由于不成立交换律,故一般 。
例8设矩阵 、 是上(下)三角矩阵,则 亦是上(下)三角矩阵;且 的对角元素等于 、 对角元素的乘积。特别,对角矩阵的积仍是对角矩阵。
例9用矩阵表示线性方程组 。
解:令 ,称A为系数矩阵;
,称b为常数项矩阵; ,称X为未知数矩阵;则原方程组可表示为AX= b。
(7)结合律
例3设 , 且 求矩阵X。
解:由 得 。
三、矩阵与矩阵相乘
设有两个线性变换:
,其系数矩阵 ;
,其系数矩阵
从而可得从 到 的线性变换:
,其系数矩阵,记做C则
。
显然,矩阵C是由矩阵A、B产生的,把这种运算称为矩阵与矩阵的乘积。
定义4(矩阵乘法)设 是一个 矩阵, 是一个 矩阵,
A与B的乘法,记作AB,定义为一个 的矩阵 ,其中
(3)所有元素都是零的矩阵称为零矩阵,记做O。
(4)当m=n时,矩阵 称为方阵。即
,这里 的位置称为矩阵的主对角线。注意:不是方阵没有主对角线。在方阵中,
上三角矩阵: (主对角线以下均为零);
下三角矩阵: (主对角线以上均为零);
对角矩阵: (既是上三角又是下三角),记作 .
单位矩阵:对角元素为1的对角矩阵,记作E或En( 阶),即
。
例2设 , ,计算 。
负矩阵设 ,称矩阵 为矩阵A的负矩阵。矩阵的减法:
二、数与矩阵相乘
定义3(矩阵数乘)数 与矩阵 的乘积(称之为数乘),记作 或 ,定义为一个 的矩阵
。
以上运算称为矩阵的线性运算,它满足下列运算法则:
(1)交换律
(2)结合律
(3)
(4)
(5)数对矩阵的分配律
(6)矩阵对数的分配律
授课章节
第二章矩阵及其运算§1矩阵§2矩阵的运算
目的要求
理解矩阵的概念
重点难点
矩阵的乘法及伴随矩阵
复习……………………………………………………………………………………3分钟
§1矩阵
定义1由m×n个数aij(i= 1, 2,…,m,j= 1, 2,…,n),排成m行n列的数表:
称为m行n列矩阵,简称m×n矩阵。为了表示它是一个整体,总是加一个括号将它界起来,并通常用大写字母表示它。记做
知识点:分块的目的,一些特殊结构矩阵的分块运算。
把一个矩阵看成是由一些小矩阵组成的,有时会对一些具有特殊结构的矩阵的运算带来方便,如乘法和求逆等。而在具体运算时,则把这些小矩阵看作数一样(按运算规则)进行运算。这种把一个矩阵划分成一些小矩阵,就是所谓的矩阵分块。
矩阵分块是将矩阵用任意的横线和丛线切开,例如
四、矩阵的转置
定义5(转置矩阵)
设 , 是将A的行和列对应互换得到的 矩阵,称它为A的转置矩阵,记作 。
如 ,则 。
矩阵的转置满足下列运算法则:
(1) ;
(2) ;
(3) 是数;
(4)
例10设 , ,求 。
解:解法1 ,
所以 。
解法2 。
定义6 (对称矩阵)设 是 阶矩阵。如果 ,则称A为对称阵。显然,其元素满足: ;
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例12判断矩阵 是否可逆,如果可逆求它的逆矩阵。
例13设 、 、 ,求矩阵X,使其满足AXB=C。
例14利用逆矩阵求方程组
方阵的逆矩阵有下面的性质,
(1)若A可逆,则A-1亦可逆,并且 。
(2)若A可逆, ,则 亦可逆,并且 。
定理矩阵 是可逆的充分必要条件是它的行列式 ;
且在 时, 。
证明必要性,设A可逆,则存在A-1满足 ,取行列式 ,故 。
充分性,设 ,由伴随矩阵得 ,从而,当 时,有 ,即A可逆,且
。
此定理给出矩阵可逆的充要条件,同时还给出逆矩阵的求法——伴随矩阵法。有时称可逆矩阵为非奇矩阵;称不可逆矩阵(即 时)为奇异矩阵。
。
当 时,即 ,此时矩阵退化为一个数 。
矩阵的引进为许多实际的问题研究提供方便。
例如含有n个未知数 ,m个方程的线性方程组
把 和 按原顺序可以组成一个 矩阵:
任何一个方程组都可以用这样一个矩阵来描述;反之,一个矩阵也完全刻划了一个方程组。
例1已知某方程组对应于下列矩阵 。那么该方程组就是: 。
同型矩阵具有相同行数和相同列数的矩阵,称之为同型矩阵。
, ,则
, 。
例15利用逆矩分块法计算 的逆矩阵。
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习题课
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内容小结:分块矩阵
思考题:分块矩阵运算与矩阵运算的区别与联系
作业题:P53 22,29(1)
如果 ,则称A为反对称阵。显然,其元素满足: 。
例如 是一个对称矩阵,而 是一个反对称矩阵。显然,对角矩阵一定是对称矩阵。
五、方阵的行列式
定义7 (方阵的行列式)由n阶方阵 的元素,不改变它的位置构成一个n阶行列式,称此行列式为矩阵A所对应的行列式,记做|A|或det( ,即 。
注意:矩阵的行列式与矩阵是两个不同的概念,前者是一个数,后者是一个数表。
定理1设A是n阶方阵,A*是A的伴随矩阵,则
证明记 ,由矩阵的乘法,展开定理1.3及推论1.3,得
。
例11求矩阵 的伴随矩阵。
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内容小结:矩阵运算
思考题:任何矩阵都有伴随矩阵吗?
作业题:P53 3, 4(4), 5
备注:
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例6设A是 的矩阵(行向量), 是 的矩阵(列向量),即 , ,求AB和BA。
上述几个例子显示,当AB有意义时,BA不一定有意义(例4);即使AB和BA都有意义(例5、6),但不一定有相同的阶数(例6),即便有相同的阶数,也不一定相等(例5)。例5还说明,如果AB=O,不是一定有A=O或B=O。
一般情况而言矩阵乘法不满足交换律。
(3)若A、B可逆,则AB亦可逆,且 。
(4)若A可逆,则 亦非奇,且 。
(5)若A可逆,则 。
(因为 )
(6)设A是方阵,如果存在方阵B,使得AB=E(或BA=E),则B=A-1。
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内容小结:逆阵
思考题:若AB=E,则矩阵A、B一定是可逆的,这种说法对吗?
或 ,
也可简记 。切记不允许使用 。
矩阵的横向称行,纵向称列。矩阵中的每个数aij称为元素,所有元素都是实数的矩阵称为实矩阵,所有元素都是复数的矩阵称为复矩阵。本课中的矩阵除特殊说明外,都指实矩阵。
几种特殊得矩阵:
(1)只有一行的矩阵称为行矩阵,又称行向量,
(2)只有一列的矩阵称为列矩阵,又称列向量。
矩阵相等若同型矩阵 和 在对应位置上的元素都相等,即 则称矩阵A与B相等,记做A=B。
注意,不同型的矩阵是不能比较相等的。同型矩阵也不能比较大小。
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§2矩阵的运算
一、矩阵的加法
定义2设 和 是 的矩阵,A与B的加法(或称和),记作A+B,定义为一个 的矩阵:
例如 ,则 是A的逆矩阵。