矩阵的初等变换及其应用

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矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用
(3)传递性 即对任何矩阵 , 与 ,若 与 等价, 与 等价,则 与 等价;
3.矩阵的初等变换的应用
3.1求矩阵的秩
求矩阵秩的方法很多,一般有定义法、初等变换法、相关公式法、综合法、但当矩阵的具体元素为已知时,一般采用初等变换法即求非零行(列)的个数。
定义3.1.1 矩阵 中非零子式的最高阶数 称为矩阵 的秩.亦即, 中存在不为0的 阶子式,而所有 阶子式(若有的话)均为0,这时矩阵 的秩记作 (或 或秩 )
定义3.5.1 设 是一个 阶方阵,如果存在一个数 及一个 维非零列向量 ,使得

成立,则称数 为方阵 的一个特征值,非零列向量 称为方阵 的对应于(或属于)特征值 的特征向量.
定义3.5.2 行列式 (或 )称为矩阵 的特征多项式(注:特征多项式是 的 次多项式.) 是矩阵 的特征方程,具体形式为:
总之,矩阵初等变换是线性代数中一种重要的计算手段,我们可以利用矩阵初等变换求矩阵的秩,求逆矩阵,求矩阵方程等各种计算实例。随着科学技术的不断发展,矩阵的应用已经深入到了自然,社会,工程,经济等各个领域,而且人工智能、手机通讯和一般的算法设计和阐发等,矩阵在其应用中是通讯优化。我们不能局限于书本的学习,要理论联系实际,更好的运用理论知识解决实际遇到的问题。
时,子块 就化为 ,使得 。此时,若令 ,则 化为标准形
例8 化二次型 为标准形。
解:二次型矩阵为
实施初等变换
这样,经坐标变换 ,其中
二次型化为标准形
注:二次型可以用多种方法化标准形,其标准形不唯一。
总 结
在解决代数方面的一些题目时,运用矩阵的初等变换可以使问题简单化,比如在化二次型为标准型时,除了可以用初等变换法,还可以用正交变换法和配方法来计算,相比较初等变换更为简单,易于计算,好理解。矩阵的初等变换在解决线性代数的计算问题中有很多应用,这些计算格式有不少类似之处,一旦掌握了矩阵的运算,我们分析和解决方程组的能力将会大大增强。

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用

在数学中矩阵最早来源于方程组的系数及常数所构成的方阵,现在矩阵是线性代数最基本也是最重要的概念之一。

在线性代数及其许多的问题中都能看到矩阵的身影,它能把抽象的问题用矩阵表示出来,通过对矩阵进行计算得出结果。

作为矩阵的基础及核心,矩阵的初等变换及应用是非常重要的,它能够把各种复杂的矩阵转化成我们需要的矩阵形式,从而使计算变得更加的简便。

本文总结了线性变换在线性代数、初等数论、通信、经济、生物遗传等方面的应用。

关键词:矩阵;初等变换;标准型;逆矩阵;标准型;秩;方程组ABSTRACTMatrix derived from the first phalanx of the coefficients and constants of the equations in mathematics, now matrix is the most fundamental and important concepts of linear algebra, in linear algebra and many other questions can be seen the figure of the matrix, It can abstract the matrix representation, then matrix calculated results. As the foundation and core of the matrix, the elementary transformation matrix and its application is very important, it can conversion a variety of complex matrix into a matrix form we need, then the calculation becomes more simple.This paper summarizes the application of linear algebra, elementary number theory, communications, and economic, biological heredity.Key words:Matrix; Elementary transformation; standard; inverse matrix; standard; rank; equations;1矩阵及其初等变换的概念 (1)2矩阵初等变换的应用 (1)2.1在线性代数中的应用 (2)2.1.1 将矩阵化简为阶梯型和等价标准型 (2)2.1.2矩阵的分块和分块矩阵的初等变换 (3)2.1.3求伴随矩阵和逆矩阵 (4)2.1.4求矩阵的秩,向量组的秩 (5)2.1.5求矩阵的特征值和特征向量 (6)2.1.6 解线性方程组 (7)2.1.7求解矩阵方程 (8)2.1.8化二次型为标准型 (9)2.1.9判断向量组的线性相关性,求其极大线性无关组 (11)2.2在数论中的应用 (11)2.3在通信中的应用 (13)2.4在经济方面的应用 (14)2.5在生物遗传方面的应用 (15)总结 (18)致谢 (19)参考文献 (20)矩阵的初等变换及其应用在线性方程组的讨论中我们看到,线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上,并且解方程组的过程也表现为对这些矩阵的转化过程,除方程组之外,还有很多方面的问题也都涉及矩阵的概念及其应用,这些问题的研究常常转化为对矩阵的研究,甚至于有些性质完全不同的、表面上完全没有联系的问题,归结成矩阵问题以后却是相同的。

矩阵初等变换及其在线性代数中的应用

矩阵初等变换及其在线性代数中的应用

矩阵初等变换及其在线性代数中的应用线性代数是一门重要的数学分支,它研究的是线性变换及其代数分析性质。

其中,矩阵是线性代数中非常重要的工具,它可以把线性方程组转化成一个更简单的形式,使得我们可以更容易地进行求解。

而矩阵的初等变换则是在求解线性方程组时必须要用到的一种基本技巧。

本篇文章将深入探讨矩阵初等变换及其在线性代数中的应用。

矩阵初等变换到底是什么?矩阵初等变换是指对于一个矩阵来说,可以通过三种基本变换操作得到新的矩阵。

这三种操作分别是:交换矩阵的任意两行或两列;用一个非零常数 k 乘以矩阵的某一行或某一列;将矩阵的某一行或某一列加上另一行或另一列的 k 倍。

这三种操作称为矩阵的行初等变换或列初等变换。

首先来看一个示例,假设有如下矩阵:$$\begin{bmatrix}1 &2 \\3 &4 \\\end{bmatrix}$$对于这个矩阵,我们可以进行如下初等变换:①交换第一行和第二行$$\begin{bmatrix}3 &4 \\1 &2 \\\end{bmatrix}$$②将第二行乘以2$$\begin{bmatrix}1 &2 \\6 & 8 \\\end{bmatrix}$$③将第二行减去第一行的两倍$$\begin{bmatrix}1 &2 \\4 & 4 \\\end{bmatrix}$$通过这三种基本变换,我们可以将原始矩阵变换成一个新的矩阵。

这个过程通常用矩阵的运算符号表示,比如将第二行减去第一行两倍的操作可以表示为:$$\begin{bmatrix}1 & 0 \\-2 & 1 \\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 &2 \\3 &4 \\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1 &2 \\1 & 0 \\\end{bmatrix}$$其中,左侧的矩阵就是一个变换矩阵,它表示了对原矩阵的操作。

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换是指对矩阵进行一系列特定的行变换、列变换或行列变换,其目的是简化矩阵的形式或者解方程组。

常见的初等变换包括以下三种:
1.交换两行或两列:将矩阵中的两行或两列进行交换。

2.某一行或列乘以一个非零常数**:将矩阵中的某一行或某一列的所有元素乘以一个非零常数。

3.某一行或列加上另一行或列的若干倍**:将矩阵中的某一行或某一列的元素分别加上另一行或列对应位置元素的若干倍。

矩阵的初等变换可以应用于多个领域,主要包括以下几个方面的应用:
1.线性方程组的求解:通过对增广矩阵进行初等变换,将线性方程组化简为最简形式,从而求得方程组的解。

2.矩阵的求逆:通过初等变换将原矩阵化为单位矩阵或对角矩阵,从而求得原矩阵的逆矩阵。

3.矩阵的标准形式:利用初等变换将矩阵化为标准形式,如行阶梯形矩阵或最简行阶梯形矩阵,便于进一步的研究和计算。

4.特征值和特征向量的求解:通过初等变换将矩阵转化为对角矩阵,
从而求得矩阵的特征值和特征向量。

5.线性空间的基变换:在线性代数中,我们可以通过初等变换将一组向量变换为线性空间的一组基,从而简化问题的处理。

总的来说,矩阵的初等变换在线性代数、方程组求解、特征值分析等领域都具有重要的应用价值,能够简化计算、找出规律、解决实际问题。

分块矩阵的初等变换及其若干应用

分块矩阵的初等变换及其若干应用
⎛E 解 将 T 与分块单位矩阵 ⎜ m ⎝O O⎞ ⎛A O 排成分块矩阵 ⎜ ⎟ En ⎠ ⎝C D
4
Em O
O⎞ .对上述分块 En ⎟ ⎠
矩阵进行分块矩阵的初等行变换,将“ T ”的部分变为单位矩阵:
⎛A O ⎜C D ⎝
第1块行左乘A−1
Em O O
O ⎞ 第1块行左乘-CA−1加到第2块行 ⎛ A O Em ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ →⎜ ⎟ −1 En ⎠ ⎝ O D −CA A−1
⎛E (1) 交换分块单位阵 ⎜ m ⎝ 0t × m
用此矩阵左乘 T ,有
3
⎛ 0t × m ⎜ ⎝ Em
Et ⎞ ⎛ A B ⎞ ⎛ C D ⎞ ⎟ ⎟=⎜ ⎟, 0m×t ⎠ ⎜ ⎝C D⎠ ⎝ A B ⎠
这正是交换 T 的两块行得到的矩阵.
⎛E (2) 用 P 乘分块单位阵 ⎜ m ⎝ 0t × m 0m×t ⎞ ⎟ 的第一块行,得分块初等矩阵 Et ⎠ ⎛ P ⎜ ⎝ 0t × m 0m×t ⎞ ⎟. Et ⎠
⎛ En1 ⎜O ⎜ ⎜O ⎜ ⎜O ⎝ O En2 O O O ⎞ O O ⎟ ⎟ % O ⎟ ⎟ O E ns ⎟ ⎠ O
1
的分块矩阵称为分块单位矩阵. 定义 分块单位矩阵经过一次分块矩阵的初等行(列)变换后得到分块矩阵就叫 做分块初等矩阵.因为分块矩阵的初等变换有三种形式,因此分块初等矩阵也相 应的有以下三种类型: (1)交换分块单位矩阵的第 i , j 块行(或块列)得到的分块矩阵.例如,
T 的左边乘上相应的 2×2 分块初等矩阵.同理可证对一个 2×2 分块矩阵
⎛A B⎞ T =⎜ ⎟ 作一分块矩阵的初等列变换就相当于在 T 的右边乘上相应的 2×2 分 ⎝C D⎠ 块初等矩阵. 2.分块矩阵初等变换的应用 ⎛ A O⎞ 例 求T = ⎜ ⎟ 的逆,其中 A 是 m 阶可逆矩阵, B 是 n 阶可逆矩阵. ⎝C D⎠

矩阵的广义初等变换及应用

矩阵的广义初等变换及应用

设 A, B, C , D ∈ M n ( F ) ,证明
A B C D B A D C C D A B D C B A
M =
=
1 8 2 0 −2 14 2 − 2 11 = 1 ⋅ 14 − 20 11 8 − ⋅ [0 − 20 2 2] −2 = 14 −5 = 118 − 24

1 B, 2
A 0
0 A B → B 0 B

A 0
A + B B
万方数据
芜湖职业技术学院学报 2005 年第 7 卷第 2 期
57
A 0 A A + B ∴ r ≥ r(A+B) 0 B =r 0 B
对此分块矩阵

A B C D
实施一次广义初等变换后得到的矩阵称为广义初等 矩阵 广义初等矩阵有下面三种形式 1
0 E n Em 0
B A 广义初等变换 → −1 0 D − CA B
由行列式的性质知在此变换过程中矩阵 M 作成的行 列式的值不变,即

−E E
− ( A − B) ( A − B) 1 1 [( A + B ) −1 − ( A − B ) −1 ] [( A + B ) −1 + ( A − B ) −1 ] 2 2
−1 −1
r(A)+r(B) ≤ n 证明 构造分块矩阵
E B E 0 E → → → B E A − AB 0 0 0 0 0
B −1 = 1 B B = 1 A − B −1 4 B − B 4

分块矩阵的初等变换及应用

分块矩阵的初等变换及应用

十.研究创新题解:1.分块矩阵的初等变换分块矩阵的初等变换与初等矩阵吴云在1997年8月的《工科数学》上的《分块矩阵的初等变换》一文中提到 定义1 分块矩阵的行(列)初等变换是指: (1)交换两行(列)的位置;(2)第i行(列)的各个元素分别左乘(右乘)该行(列)的一个)(i h 阶)阶)((i l 左(右)保秩因子H;(3)第i行(列)的各个元素分别左乘(右乘)一个)(i h 阶)阶)((i l 矩阵K后加到第j行. 定义2 对应于分块矩阵t s ij A ⨯)(的初等分块矩阵是指:(1)))((k j i P i +=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ss ll ii E E K E E11或ijk P =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ii ll ii jj E O E E O E(2) )(H P il =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ss llE H E 或)(H P ik =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ii E H E 11其中H为第i行(列)的一个左(右)保秩因子;(1) ))((k j i P i +=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ss ll ii E E K E E11(2) 或))((k j i P k +=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ll ll ii E E K E E11 初等分块矩阵与通常的初等矩阵类似,但由于矩阵乘法不满足交换律,故需要分为左、右两种.直接验算可得: 定理1 (1)交换t s ij A ⨯)(的第i行与第j行,相当于左乘一个m阶初等分块矩阵ijL P,其中ijL P 中的元素ii E 为h(i)阶单位矩阵, jj E 为h(j)阶单位矩阵,当r≠i且r≠j时, rr E 为h(r)阶单位矩阵;交换t s ij A ⨯)(的第i列与第j列相当于右乘一个n阶初等分块矩阵ijk P ,其中ii E 为l(i)阶单位矩阵, jj E 为l(j)阶单位矩阵, 当r≠i且r≠j时, rr E 为l(r)阶单位矩阵;(2) t s ij A ⨯)(的第i行的每一个元素左乘一个矩阵H相当于t s ij A ⨯)(左乘一个m阶分块矩阵)(H P iL 中H为h(i)阶方阵; t s ij A ⨯)(的第i列的每一个元素右乘一个矩阵H,相当于t s ij A ⨯)(右乘一个n阶初等到变换矩阵)(H P ik ,其中H为l(i)阶方阵; (3) t s ij A ⨯)(的第j行的每个元素分别左乘一个h(i)×h(j)矩阵K后加到第i行,相当于t s ij A ⨯)(左乘一个初等分块矩阵))((k j i P L +;第j列的每一个元素分别右乘l(j)×l(i)矩阵K后加到第i列,相当于t s ij A ⨯)(右乘))((k j i P k +. 定理2设A为方阵,则分块矩阵t s ij A ⨯)(施行第一种行初等变换后,对应的行列式为A j i h ),()(1-,其中h(i,j)=h(i)h(j)-l+h(i+l)]+…+h(j)[h(i)+h(i+j)+…+h(j-l)], l(i,j)=l(i)h(j)-l+l(i+l)]+…+l(j)[l(i)+l(i+j)+…+l(j-l)],施行第二种初等变换后,对应的行列式为|H|·|A|;施行第三种初等变换后,对应的行列式的值不变.证明: H H P i =)(,A k j i P =+))((显然成立. 下证),()(j i h irL P 1-=,ii E 所在的第1行逐次与它相邻的行交换,移至jj E 前,共进行h(i)-1+h(i+1)+…+h(j-1)次交换两行,第2行逐次与它相邻的行交换,移至jj E 前,同样进行相同次交换两行,依此类推,把ii E 所在的行移至jj E 所在的行前,共进行h(i)[h(i)-1+h(i+1)+…+h(j-1)]次交换两行,然后把jj E 移至适当的位置,同理共进行h(j)[h(i)+h(i+1)+…+h(j-1)]次交换两行,所以交换两行的总次数为h(i,j),故),()(j i h irL P 1-=;同理),()(j i l irR P 1-=. 所以有A P ilj =ilj P ∙A =(-1)),(l i h A 或ilk AP =A ∙ilkP =(-1)),(j i l AA H P il )(=)(H P il A =H ∙A 或A )(H P ik =H ∙AA k j i p l ))((+=)((k j i P l +A ∙=A ))((k j i AP K +=A ))((k j i P k +=A定理3 分块矩阵进行初等变换后,秩不变.证明: 对于(1),相当于对n m ij a A ⨯=)(进行若干次行(列)的交换,故命题成立;对于(2),根据定义1,显然成立;对于(3),相当于进行若干次把n m ij a A ⨯=)(行(列)乘以一个倍数后加到另一行(列),故命题成立.定理4 (1)设A,B的行数均为m,则矩阵方程AX=B,当rank (A)= rank (A,B)=m时有唯一解,当rank (A)= rank (A,B)<m时有无穷多解, 当rank (A)< rank (A,B)时无解;(2)设A,B的列数均为n,则矩阵方程XA=B,当rank (A)= )(T T B A rank ,=n时有唯一解,当rank (A)= )(T T B A rank ,<n有无穷多解, 当rank (A)< )(T T B A rank ,时无解. 证明: (1)设rank (A)= rank (A,B)<m,则存在可逆矩阵P,Q,使Q O O O I P A r ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤=,Q O OB B P B ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤=21 其中r I 为r阶单位矩阵, 1B 为r阶方阵,设Q B B B B Q X o⎢⎣⎡⎥⎦⎤=-43211,则有: Q O O O I P AX r o ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤= Q B B B B Q ⎢⎣⎡⎥⎦⎤-43211= []⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤4321B B B B O O O I P r = Q O O B B P ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤21=B所以o X 为AX=B的解,其中3B , 4B 是任意的.当rank (A)= rank (A,B)=m时,A=P(m I O)Q,B=( 1B 2B ),显然,AX=B有唯一解: Q B B Q X o )(211-=;当rank (A)< rank (A,B)时,AX=B无解.同理可证(2)成立(当rank (A)= rank ( tA , TB )<n时,X=P ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤O OO I r1-P ) 定义3 对于任意的u,v,如果rank ( ij A )= rank ( ij A ,iv A )= rank (T ij A ,Tiv A ),则称ij A 为极大元.定理5 分块矩阵22 ij A ⨯)(可以用分块矩阵的初等变换对角化的充要条件是:它有一个极大元.证明: 充分性.不妨设11A 为极大元(否则可以通过第一种分块矩阵的初等变换把极大元移到第一行,第一列交叉位置).由定理4,存在可逆矩阵P,Q,使Q O O O I P A r⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤=11Q O B O A P A ⎢⎣⎡⎥⎦⎤=2121,Q O O A A P A ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤=2'1'12,令K=-P⎢⎣⎡⎥⎦⎤4321A A A A 1-P ,其中3A , 4A 为适当阶数的任意矩阵.则 K 11A + 21A =P -⎢⎣⎡⎥⎦⎤4321A A A A 1-P P ⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤O O O I r Q , 所以22 ij A ⨯)( 第一行左乘K加到第二行,得⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤+22121211A KA O A A .同理,令K'=-1-Q ⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤4231,,,,A A A A Q , 则11A K′+12A =0,所以⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤+22121211A KA OA A 的第一列右乘K′后加到第二列,得⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤+221211A KA OO A .(如先进行列变换,再进行行变换,得⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤+222111A K A OO A ,, 因为2221A KA +=⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤-2'21'22'11'1A A A A A A A A +22A =21'A K +22A ,故两种运算顺序结果相同) 必要性.反证法,不妨设rank (11A )≠rank (T A 11,T A 21)或rank (T A 11,TA 221)rank (21A ),则由定理4, X 11A =-21A 或X 21A =-11A 无解,从而不存在K,使22 ij A ⨯)(对角化.同理,当rank (11A )≠rank (11A ,12A )或rank (11A ,12A )≠rank (12A )时,不存在'K 使 -A 11K '=A 12或-'12K A =11A 成立.定理5表明:并不是所有的2×2分块矩阵都可以用分块矩阵初等变换对角化,如果分块矩阵没有极大元,则需分得更细,才能对角化.定理 6 矩阵n m A ⨯的一种分块方法t s ij A ⨯)(可以用分块矩阵的初等变换对角化的充分条件是:存在s-1行且存在t-1列有极大元.证明: 用数学归纳法.当s=t=1时,只有一块,命题成立;设s ≤e,t≤ f时命题成立.当s=e+1,t=f时,存在e行且存在f-1列有极大元,显然可以用第一种分块矩阵的初等变换,通过交换两行或两列的位置,使t s ij A ⨯)(的前e行与前f-1列都有极大元,再把前e行,前f-1列看成一块,得到一个新的2×2分块矩阵,记为22 ij B ⨯)(.显然11B 为极大元,根据定理4, 22 ij B ⨯)(可以化成对角形:⎥⎦⎤⎢⎣⎡+2221B KB O OB ,又)()(111-⨯=f e ij A B ,它的每行、列都有极大,故由假设11B 可以对角化,从而f e ij A ⨯=)()(1可以对角化.同理可证当s=e,t=f+1时, )()(1+⨯f e ij A 可以对角化.由此命题成立.下面讨论对角化后的非零块ii A 进一步化简的方法.设Q O OO I P A i ii ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=,121-⎥⎦⎤⎢⎣⎡=P B O B I L i i 与⎥⎦⎤⎢⎣⎡=-211C C O I Q R Ri .根据定理1, i L ,i R 为ii A 的左(右)保秩因子,显然也是ii A 所在行(列)的左(右)保秩因子,故对角化后的分块矩阵第i行、第i列分别左乘i L ,右乘i R 后, ii A 可以化成⎥⎦⎤⎢⎣⎡O O O I i讨论分块方阵行列式的计算,先讨论分块初等阵的行列式. 设I 为S ×S 分块单位阵:I=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛s r r r r I I I I321 其中I r i 为r i 阶单位阵(1≤i ≤S),对I 施行一次初等变换可得定义2所述的三种分块初等阵,它们的行列式有下列计算公式.引理 分块初等阵的行列式有以下性质:(1)|I(i,j)|= τ)1(-,其中τ=r i (r i +1+…+r j )+ r j (r i +1+…+ r j -1)(i<j). 特别地,若j=i+1,则| I(i,j)|=(-1) r i r j ; (2)|I(i(K))|=|k|,其中K 是r i 阶可逆阵; (3)|I(j(K),i)|=1,其中K 是r i ×r j 矩阵.证(1)不难验证,将I(i,j)的元素行进行τ次相邻的对调可将I(i,j)变成I,由行列式的性质,|I(i,j)|= τ)1(-|I|=τ)1(-.(2),(3)由对角分块方阵及三角形分块方阵的行列式计算方法即知.由于对分块方阵A 施行一次初等行变换,相当于用相应的分块初等阵左乘A,由上述引理,我们有下列分块方阵的行列式计算性质. 定理7 设A 是一个分块方阵.(1)交换|A|的i,j 两行(列),行列式变为(-1)τ|A|,其中τ= r i (r i +1+…+ r j )+ r j (r i +1+…+ r j -1);特别地,交换|A|的相邻两行(列)(i 行和i+1行),行列式变为(-1) r i r i +1|A|; (2)用一个r i 阶可逆阵K 左(右)乘|A|的第i 行(列)的所有矩阵,等于用|K|乘以|A|; (3)用一个矩阵左(右)乘|A|的某一行(列)的所有矩阵再加到另一行(列)的对应元素上,行列式不变. 由定理7的(2)可得推论 分块行列式|A|的某一行(列)的所有矩阵的可逆左(右)因子K,可以行列式|K|的形式提到行列式符号外.2.分块矩阵初等变换的应用一、利用分块矩阵的初等变换求矩阵的逆.廖中行在2002年05期《四川教育学院学报》上的《初等变换在分块矩阵乘法》的一文中提到例1: 已知⎥⎦⎤⎢⎣⎡=C OD BP 其中B是r×r可逆阵,C是s×s可逆阵,求证:P可逆,并求1-P .分析:本题是一个分块阵的求逆问题,一般可用待定子块法,也可利用广义初等变换,还可用左乘分块初等阵的方法.解:因B、C可逆,故|B|≠0,|C|≠0.根据拉普拉斯展开,有C B CO DB P ·==≠0,故P可逆.求C 有三种办法:解法一:利用广义初等行变换法.⎪⎭⎝E C 0012⎪⎭ ⎝-100C E (B 1-D)2r ⨯+r 1 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----1111000C DC B E B E 故P 1-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----11110C DC B B 本题对分块矩阵进行广义初等变换是一般矩阵的初等变换的一种推广,其方法和一般矩阵相同.作初等行(列)变换时,对矩阵P应左(右)乘相应的分块单位阵.上述分块初等变换的过程也可用分块阵左乘相应的分块初等阵,可表示如下: 解法二: 可用左乘分块初等阵的方法求1-P⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--1100C B ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C D B 0=⎪⎪⎭⎫⎝⎛--110C D B E有 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--E D B E 01⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-E D B E 01=⎪⎪⎭⎫⎝⎛E E 00 即:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--E D B E 01⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-C B 001⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C D B 0=⎪⎪⎭⎫⎝⎛E E 00=E 故有P 1-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C D B 01-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--E D B E 01⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--1100C B =⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----11110C DC B B 例2:已知A=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--1001000000643521100010001,求A 1-.分析:本题是一个矩阵的求逆问题,一般可用公式法,矩阵的初等变换法求;可块矩阵初等变换法求1-A .利用分块矩阵初等变换法先A 化分成分块矩阵,即A=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--1001000000643521100010001=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛C D B 0 其中B=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100010001,C=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--1001,D=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛654321 从而求得B 1-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100010001,C 1-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--1001然后对A 进行广义初等变换,即:⎪⎭⎝E C 0012⎪⎭⎝-100C E(B 1-D)⨯r 2+r 1 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----111100C DC B E B E ∴A 1-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----11110C DC B B =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--1000001000651004201031001如果用其它方法来求解将会变得很繁琐,用分块矩阵的初等变换发来求解就显的比较简单.二、利用分块矩阵初等变换求行列式的值宋玉英在2002年04期的《兰州教育学院学报》上的《“用广义初等变换”法求“分块矩阵”的逆矩阵》一文中提到 例3 设P=⎪⎪⎭⎫⎝⎛D C B A 是一个分块方阵,其中A 是r 阶可逆阵,求|P|. 解: 由推论及定理7的(3):P =D C B A =A DCB A Ir 1-=ABCA D B A I r 110---=A B CA D 1-- 若A 与D 可乘,则|P|=|AD-ACAB|;又若A 与C 可交换(即AC=CA),则|P|=|AD-CB|.例例4 设D n 2=d c d c b a b a, 其中a ≠0,求|A|解: D n 2=dcd c b a ba=DC BA由于A,C 可交换,所以D n 2=CB AD -=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛∙⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛bc bc ad ad = =|(ad-bc)I|=(ad-bc)n例5 设A,B,C 和D 是n 阶方阵,试证明DC B A =AB CD证 两次利用定理4的(1),得D C B A =(-1)2n B A D C =(-1)2n (-1)2n A B C D =AB C D三、利用分块矩阵的初等变换求矩阵的秩史永铨在2002年02期《淮南师范学院学报》上的《分块矩阵初等变换及其应用》一文中提到:矩阵的秩有以下初等性质:设A与B分别是r×s与p×q矩阵,则rBC A 0≥r(A)+r(B)并且当A(或B)是方阵且非异时,或者C=0时上式的等号成立.例6. 设A是m×n阵DC BA 的非异顺序主子阵,则r DC B A =r(A)+r(D-CA1-B)证: ⎥⎦⎤⎢⎣⎡---r m rI CA I 10∙⎥⎦⎤⎢⎣⎡D C B A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--B CA D B A10而A是非异阵,由以上性质知r⎥⎦⎤⎢⎣⎡D C B A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--B CA D B A 10≥r(A)+r(D-CA 1-B) 例7. 设n阶方阵A=(Qij )为反对称矩阵,证明:r(A)必为偶数 证: 对n用归纳法n=1,2是命题显然成立设阶数小于n时命题为真则对n阶及对称矩阵A,将A分块成A=DBCA 1,其中A1=01212a a -不妨设12a ≠0.⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I BA I 110⎥⎦⎤⎢⎣⎡D B C A 1⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I C A I 011=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--C BA D A 11100∴r(A)=r⎥⎦⎤⎢⎣⎡D BC A 1=r⎥⎦⎤⎢⎣⎡--C BA D A 11100 =r(A1)+r(D-BA11-C) =2+r(D-BA11-C)但D-BA 11-C为阶数比A低的反对称矩阵,由归纳假设r(D-BA11-C)为偶数,故r(A)为偶数.四、分块矩阵的初等变换在矩阵分解中的应用例8. 设A=(aij )是n阶方阵,它的顺序主子式全不为零,证明: 存在非异下三角形矩阵B与非异上三角形矩阵C,使A=BC 证: 对n用归纳法n=1时显然成立设当n-1时,结论成立,则对n,将A分块成A=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-nn n a A βα1由归纳假设对A1-n =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----1,11,11,11,1n n n n a a a a 有A1-n =B1C1其中B1C1分别是n-1阶非异下三角形与上三角形矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡----10111n n A I β∙⎥⎦⎤⎢⎣⎡-b a A n 01,其中b=a nn -11--n A βa 上式两端取行列式有:A =1-n A ∙b, ∴ b ≠0∴ ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-b A n 001=⎥⎦⎤⎢⎣⎡I C B 0011∙⎥⎦⎤⎢⎣⎡-b a B C 0111 于是得:A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-m n a A βα1=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----10111n n A I β∙⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001B ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-b B C 0111α=BC 其中B=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----10111n n A I β1-∙⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001B =⎥⎦⎤⎢⎣⎡---10111n n A I β⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001B =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-10111C B β, C=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-b B C 0111αB =1B ≠0,C =b 1C 0≠∴B 与C 分别是非奇异的下三角与上三角形矩阵.类似的例子还可以举出很多,由于篇幅有限,不再赘述.总之,在矩阵乘法中,只要对矩阵进行恰当的分块,结合矩阵初等变换的方法,就能大大的简化其运算.。

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用线性代数第一次讨论课1.导语2.讨论内容目录3.正文4.个人总结导语:矩阵是研究线性代数方程组和其他相关问题的有力工具,也是线性代数的主要研究啊、对象之一。

它的理论和方法在自然科学、工程技术、社会科学等众多领域等都有极其广泛的应用。

矩阵作为一些抽象数学的具体表现,在数学研究中占有极其重要的地位。

本文从矩阵的概念讨论矩阵的运算及性质,进而讨论用途很广的矩阵的初等变换及其应用。

讨论内容目录矩阵的初等变换及其应用1.两个矩阵的等价2.两个矩阵的乘积3.将矩阵化为行阶梯型、行最简形、标准型4.求矩阵的秩5.求可逆矩阵的逆矩阵6.求线性方程组的解7.判断向量组的线性相关性8.求向量组的秩与极大无关组9.求矩阵的对角化矩阵(采用行列初等变换,对角线元素为特征值)10.二次型化为标准形正文一、矩阵的等价1.定义:若矩阵A经过一系列初等行变换化为B矩阵,则称A与B行等价;若矩阵A经过一系列初等列变换化为B矩阵,则称A与B列等价;若矩阵A经过一系列初等变换化为B矩阵,则称A与B等价(相抵)。

2.矩阵的等价变换形式主要有如下几种:1)矩阵的i行(列)与j行(列)的位置互换;2)用一个非零常数k乘矩阵的第i行(列)的每个元;3)将矩阵的第j行(列)的所有元得k倍加到第i行(列)的对应元上去;即如果两个矩阵可通过有限次上述变换中的一个或几个的组合变为一样的,两个矩阵等价。

3.矩阵等价具有下列性质(1)反身性任一矩阵A与自身等价;(2)对称性若A与B等价,则B与A等价;(3)传递性若A与B等价,B与C等价,则A与C等价;注意:矩阵作初等变换是矩阵的一种运算,得到的是一个新矩阵,这个矩阵一般与原矩阵不会相等。

下面举例说明矩阵等价及等价变换:13640824100412204128--?? ?- ? ?-- ?-??13r r +→43213131414331222136413640824100824100412204122041280 412813641364082410082410000300030060000r rr r r r r rr r r r B ++-++-----???? ? ?-- ? ????→???→---- ? ?-------- ? ?→= ? ? ? ?????1231213121310341813601030013001300001000100000000r r r r r r r r r C -------???? ?-- ? ?→→= ?显然,根据矩阵等价的定义,以上变换过程中的每一个矩阵均为等价的,每个步骤都是等价转换。

矩阵的初等变换及应用的总结

矩阵的初等变换及应用的总结

矩阵的初等变换及应用内容摘要:矩阵是线性代数的重要研究对象。

矩阵初等变换是线性代数中一种重要的计算工具,利用矩阵初等变换,可以求行列式的值,求解线性方程组,求矩阵的秩,确定向量组向量间的线性关系。

一矩阵的概念定义:由于m×n个数aij(i=1,2,….,m;j=1,2,….,n)排成的m行n列的数表,称为m行n列,简称m×n矩阵二矩阵初等变换的概念定义:矩阵的初等行变换与初等列变换,统称为初等变换1.初等行变换矩阵的下列三种变换称为矩阵的初等行变换:(1) 交换矩阵的两行(交换两行,记作);(2) 以一个非零的数乘矩阵的某一行(第行乘数,记作);(3) 把矩阵的某一行的倍加到另一行(第行乘加到行,记为).1.初等列变换把上述中“行”变为“列”即得矩阵的初等列变换3 ,如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B,就称矩阵A 与矩阵B等价,记作A~B矩阵之间的等价关系具有下列基本性质:(1) 反身性;(2) 对称性若,则;(3) 传递性若,,则.三矩阵初等变换的应用1.利用初等变换化矩阵为标准形定理:任意一个m×n矩阵A,总可以经过初等变换把它化为标准形2.利用初等变换求逆矩阵求n阶方阵的逆矩阵:即对n×2n矩阵(A¦E)施行初等行变换,当把左边的方阵A变成单位矩阵E的同时,右边的单位矩阵也就变成了方阵A的逆矩阵A^(-1)即(A|E)经过初等变换得到(E|A^(-1))这种计算格式也可以用来判断A是否可逆,当我们将A化为行阶梯形矩阵时,若其中的非零行的个数等于n时,则A可逆,否则A不可逆。

设矩阵可逆,则求解矩阵方程等价于求矩阵,为此,可采用类似初等行变换求矩阵的逆的方法,构造矩阵,对其施以初等行变换将矩阵化为单位矩阵,则上述初等行变换同时也将其中的单位矩阵化为,即.这样就给出了用初等行变换求解矩阵方程的方法.同理, 求解矩阵方程等价于计算矩阵亦可利用初等列变换求矩阵. 即.3.利用矩阵初等变换求矩阵的秩矩阵的秩的概念是讨论向量组的线性相关性、深入研究线性方程组等问题的重要工具. 从上节已看到,矩阵可经初等行变换化为行阶梯形矩阵,且行阶梯形矩阵所含非零行的行数是唯一确定的, 这个数实质上就是矩阵的“秩”,鉴于这个数的唯一性尚未证明,在本节中,我们首先利用行列式来定义矩阵的秩,然后给出利用初等变换求矩阵的秩的方法.定理:矩阵的初等变换不改变矩阵的秩,即若A~B则R(A)=R(B)为求矩阵的秩,只要把矩阵用初等行变换变成阶梯矩阵解体矩阵中非零行的行数即是该矩阵的秩利用矩阵值得概念,能够讨论线性方程组有解的条件,然后通过研究向量组的线性相关性,向量组的秩等重要概念,讨论线性方程组的结构。

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用

三类 变换 并 不会 改 变 方 程组 的解 , 们 称 这 三 种 我
A。( ) 兰 一
例 1 将矩阵 A 一
方 程 的运 算 为方 程 组 的初 等变 换 . 这 三类 初 等 把
变换 转移 到 矩 阵上 , 就是矩 阵的初 等变 换 。 定 义 1 对 矩 阵进 行 下 列 三种 变 换 , 为 矩 称 阵 的初 等行 变 换 : 对 换 矩 阵 两 行 的 位 置 ; 用 ① ②
根 性 3 Lst 据 质 . r 一  ̄ i] n

一 号
() 4r



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所 以
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解:

c 一r n)j=号 号 at I c s一 a 。
() , £ 5 设 ()一 1 cs 一 o
()设 , £ 1 ()一 s t 则 F()一 L 厂 £] i 3, n s [ ()
1 4 1 1 4
因此可 利用 矩 阵的初 等变换 解线性 方程 组 。 例 4 解方 程组
f 1一 x2一 x3 2,
4 用初等 变换 法求 解矩阵 方程
. x — 2 3 3— 1 { l — x 2 ,
【x1 2 2 5 3 + x — x3— 0 .
设 矩阵 A可 逆 , 求解 矩阵方 程 Ax — B等 则 价 于求 矩 阵 X : B, 这此 可采 用类 似于初 等行 变 换 求逆矩 阵 的方 法 , 构造 矩 阵 ( ; ) 对 其 施 A B ,
B = =
b 2


则 利用 矩阵 的乘法 , 线性 方程组 ( ) 1 表

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换

矩阵的初等变换矩阵的初等变换是指矩阵的元素可以通过运用一系列简单的操作进行变换,而不改变矩阵的表达式形式。

它主要有三种:行变换、列变换和对角变换。

1、行变换行变换就是对矩阵进行以下操作:(1)把矩阵的一行或者多行乘以一定的非零常数;(2)把矩阵的一行或者多行加上矩阵的另一行乘以一定的非零常数;(3)交换矩阵的两行。

2、列变换列变换就是对矩阵进行以下操作:(1)把矩阵的一列或者多列乘以一定的非零常数;(2)把矩阵的一列或者多列加上矩阵的另一列乘以一定的非零常数;(3)交换矩阵的两列。

3、对角变换对角变换就是把矩阵的一行或者一列乘以一定的非零常数,改变的只有矩阵的对角线上的元素。

二、矩阵的初等变换的作用矩阵的初等变换在数学中被用来解方程组,对矩阵进行相应的变换,可以使矩阵变得简单易懂,方便求解。

1、消元消元是指用初等变换将不完全行列式变为下三角形式,也就是将原有的矩阵通过初等变换转化为更简单易懂的形式。

消元可以解决线性方程组,求解使方程组成立的一组解。

2、求逆矩阵求逆矩阵是指找到可以使一个矩阵的乘积等于单位矩阵的矩阵,如果形式方程有唯一解,则可以通过求逆矩阵来求解。

三、矩阵的初等变换的实践1、求解线性方程组例1:求解下列线性方程组x1+x2+x3=22x1+x2+2x3=5x1+2x2+2x3=4通过消元法可以将方程转化为x2+2x3=32x2+4x3=7又因为,x3=3-2x2,于是有x2=1/2x3=7/4因此,原方程的解为:x1=2-x2-x3=2-1/2-7/4=9/4x2=1/2x3=7/42、求逆矩阵例2:求解矩阵A的逆矩阵A=[2 34 5]首先,计算矩阵A的行列式,即|A|=2*5-3*4=-2,所以|A|不等于0,A是可逆矩阵。

计算A的逆矩阵A^(-1),A^(-1)=[5/2 -3/2-2 1]最终A^(-1)=[5/2 -3/2-2 1]四、结论矩阵的初等变换是一种重要的数学工具,它可以利用简单的操作改变矩阵的形式,从而解决一些数学方程,例如求解线性方程组和求逆矩阵。

矩阵的初等变换及其应用

矩阵的初等变换及其应用

㊀㊀㊀㊀㊀㊀矩阵的初等变换及其应用矩阵的初等变换及其应用Һ顾江永㊀(宿迁学院文理学院,江苏㊀宿迁㊀223800)㊀㊀ʌ摘要ɔ矩阵的初等变换在代数学中具有重要的地位,本文给出了运用初等变换求解方程组的基础解系㊁特征值㊁多项式的最大公因式和Jordan标准形相似变换矩阵等方法,这些方法具有直观㊁简捷㊁有效等特点.ʌ关键词ɔ初等变换;基础解系;最大公因式;相似变换矩阵ʌ基金项目ɔ2019江苏省高校教学研究一般项目(2019SJA1997)一㊁引㊀言矩阵的初等变换包括矩阵的初等行变换和矩阵的初等列变换,矩阵的初等行(列)变换有三种形式[1]:(1)交换两行(列);(2)任一行(列)的k倍(kʂ0);(3)任一行(列)的k倍加到另一行(列).在代数学中,矩阵的初等变换有着非常重要且广泛的应用,它常被应用于行列式的计算㊁方程组以及矩阵方程的求解㊁向量线性关系的判定㊁求矩阵的秩以及逆㊁λ-矩阵的不变因子和矩阵的Jordan标准形等.张家宝给出了初等变换求逆的几种方法[2];石擎天等研究了初等变换求解方程组的特殊方法[3];于莉琦等介绍了初等变换在行列式㊁矩阵和方程组中的应用[4].本文给出了矩阵的初等变换求解方程组的基础解系㊁最大公因式和Jordan标准形的相似变换矩阵等方法及应用.二㊁预备知识引理1[5]㊀设矩阵Amˑn的秩为r,且Amˑn=PEr000æèçöø÷Q,其中Pmˑm,Qnˑn为可逆矩阵,则有P-100Enæèçöø÷AEnæèçöø÷Q-1=Er000Q-1æèççöø÷÷.证明㊀因为Amˑn=PEr000æèçöø÷Q,所以Er000æèçöø÷=P-1AmˑnQ-1,故P-100Enæèçöø÷AEnæèçöø÷Q-1=P-1AEnæèçöø÷Q-1=P-1AQ-1Q-1æèçöø÷=Er000Q-1æèççöø÷÷,注:引理1给出了化一个矩阵为标准形的求Q-1的方法.引理2㊀设矩阵Amˑn的秩为r,则矩阵AEnæèçöø÷仅经初等列变换可以化为β1,β2, ,βr,0, ,0Q-1æèçöø÷,其中β1,β2, ,βr线性无关,且AQ=β1,β2, ,βr,0, ,0().证明㊀因为Amˑn的秩为r,所以Amˑn的列秩等于r,即矩阵Amˑn列向量组的最大线性无关组由r个向量构成,不妨设为β1,β2, ,βr,故由初等变换的性质可得AEnæèçöø÷仅经初等列变换可以化为β1,β2, ,βr,0, ,0Q-1æèçöø÷.引理3[6]㊀设A是数域P上的n阶方阵,将矩阵λE-A经初等变换化为上三角形矩阵f1(λ)0 0∗f2(λ)0︙︙⋱︙∗∗fn(λ)æèççççöø÷÷÷÷,则fi(λ)=0(i=1,2, ,n)在数域P上的根即为矩阵A的全部特征根.证明㊀根据初等变换的性质可知,初等变换不改变λE-A=0的根,故f1(λ)0 0∗f2(λ) 0︙︙⋱︙∗∗fn(λ)=f1(λ)f2(λ) fn(λ)=0的根即为矩阵A的全部特征根.引理4㊀设f1(x),f2(x), ,fs(x)是数域P上的多项式,且f1(x),f2(x), ,fs(x)()T经初等行变换化为d(x),0, ,0()T,则d(x)即为f1(x),f2(x), ,fs(x)的最大公因式.证明㊀由辗转相除法原理直接可得[1].三㊁主要结论定理1㊀设齐次线性方程组Amˑnx=0,其系数矩阵Amˑn的秩为r,且Amˑn=PEr000æèçöø÷Q,又设Q-1=(η1, ,ηr,ηr+1, ,ηn),则ηr+1,ηr+2, ,ηn是线性方程组Amˑnx=0的基础解系.证明㊀设Qx=y1︙yr︙ynæèçççççöø÷÷÷÷÷=YrYn-ræèçöø÷,由Amˑnx=PEr000æèçöø÷Qx=PEr000æèçöø÷YrYn-ræèçöø÷=0,可得Yr=y1︙yræèççöø÷÷=0,所以x=Q-1YrYn-ræèçöø÷=Q-10︙0yr+1︙ynæèççççççöø÷÷÷÷÷÷.㊀㊀㊀㊀㊀令Q-1=(η1, ,ηr,ηr+1, ,ηn),则x=yr+1ηr+1+yr+2ηr+2+ +ynηn.因为Q是可逆矩阵,则ηr+1,ηr+2, ,ηn线性无关,所以ηr+1,ηr+2, ,ηn为方程组的一个基础解系.定理2[7]㊀设A是数域P上的n阶方阵,矩阵λEn-AEnæèçöø÷经初等变换化为φ1(λ)0⋱0φn(λ)Q(λ)æèççççöø÷÷÷÷(其中初等行变换只能在前n行进行).设Q(λ)的第j列为qj(λ),若λ-λ0()k为φj(λ)的初等因子,则Aqj(λ0),qᶄj(λ0)1!,qᵡj(λ0)2!, ,q(k-1)j(λ0)(k-1)!æèçöø÷=qj(λ0),qᶄj(λ0)1!,qᵡj(λ0)2!, ,q(k-1)j(λ0)(k-1)!æèçöø÷λ0100λ00︙︙⋱100λ0æèççççöø÷÷÷÷.证明㊀由题设知,存在可逆矩阵P(λ),Q(λ),使得P(λ)λEn-A()Q(λ)=φ1(λ)0⋱0φn(λ)æèççöø÷÷.因为qj(λ)是Q(λ)的第j列,所以P(λ)λEn-A()qj(λ)=(0, ,0,φj(λ),0, ,0)T.又设qj(λ)的幂级数展开式为qj(λ)=qj(λ0)+qᶄj(λ0)1!λ-λ0()+qᵡj(λ0)2!λ-λ0()2+ ,代入P(λ)λEn-A()qj(λ)=(0, ,0,φj(λ),0, ,0)T,得λ0En-A()qj(λ0)=0,λ0En-A()qᶄj(λ0)+qj(λ)=0,λ0En-A()q(k-1)j(λ0)(k-1)!+qk-2()j(λ0)k-2()!=0.上面等式两边相加㊁移项并提取矩阵A可得A(qj(λ0),qᶄj(λ0)1!,qᵡj(λ0)2!, ,q(k-1)j(λ0)(k-1)!)=(qj(λ0),qᶄj(λ0)1!,qᵡj(λ0)2!, ,q(k-1)j(λ0)(k-1)!)λ0100λ0 0︙︙⋱100λ0æèççççöø÷÷÷÷.四㊁应用举例例1㊀求多项式f1(x),f2(x),f3(x)的最大公因式,其中f1(x)=x4+2x3+4x2+3x+2,f2(x)=x4+x3+3x2+x+2,f3(x)=x3+2x2+3x+2.解㊀因为f1(x)f2(x)f3(x)æèççöø÷÷=f1(x)-f2(x)f2(x)-xf3(x)f3(x)æèççöø÷÷=x3+x2+2x-x3-x+2x3+2x2+3x+2æèççöø÷÷=x3+x2+2xx2+x+2x2+x+2æèççöø÷÷=x3+x2+2xx2+x+20æèççöø÷÷=x2+x+200æèççöø÷÷,所以由引理4知,f1(x),f2(x),f3(x)的最大公因式为d(x)=x2+x+2.例2㊀求齐次线性方程组x1+x2+x3+x4+x5=0,3x1+2x2+x3+x4-3x5=0,5x1+4x2+3x3+3x4-x5=0{的基础解系.解㊀对系数矩阵A施行初等行变换如下A=111113211-35433-1æèççöø÷÷ r2-3r1r3-5r1111110-1-2-2-60-1-2-2-6æèççöø÷÷ r1+r2r2ˑ(-1)r3-r210-1-1-50122600000æèççöø÷÷.又10-1-1-5012261000001000001000001000001æèçççççççöø÷÷÷÷÷÷÷ c3+c1c4+c1c5+5c110000012261011501000001000001000001æèçççççççöø÷÷÷÷÷÷÷ c3-2c2c4-2c2c5-6c210000010001011501-2-2-6001000001000001æèçççççççöø÷÷÷÷÷÷÷则由引理2知,方程组的基础解系为η1=(1,-2,1,0,0)T,η2=(1,-2,0,1,0)T,η3=(5,-6,0,0,1)T.ʌ参考文献ɔ[1]王萼芳,石生明.高等代数(第五版)[M].北京:高等教育出版社,2019:5.[2]张家宝.浅谈求逆矩阵的几种方法[J].数学学习与研究,2020(10):4-5.[3]石擎天,黄坤阳.线性方程组求解及应用[J].教育教学论坛,2020(12):325-327.[4]于莉琦,高恒嵩.初等变换概述[J].数学学习与研究,2019(06):116.[5]徐仲,陆全,等.高等代数考研教案(第2版)[M].西安:西北工业大学出版社,2009.[6]卢博,田双亮,等.高等代数思想方法及应用[M].北京:科学出版社,2017.[7]朱广化.关于‘相似变换矩阵的简单求法“的改进[J].数学通报,1994(11):44-46.。

矩阵初等变换的性质及其应用

矩阵初等变换的性质及其应用

摘要本文探讨矩阵初等变换的性质及其在代数中的若干应用,主要从矩阵的逆、矩阵的秩、求解线性方程组及矩阵方程、求一元多项式的最大公因式、求解指派问题等若干方面进行阐述。

关键词:矩阵的初等变换;矩阵的秩;可逆矩阵;线性方程组;最大公因式AbstractThis paper is mainly to discuss the application of the elementary transfor mation of matrix in algebra, using matrix elementary transformation to solve th e matrix inverse, matrix rank, solving linear equations and matrix equations, on e yuan polynomial greatest common divisor, solving assignment problem of the se aspects of the application.Keywords:Elementary transformation of matrix;Matrix rank;Invertible matrix;System of linear equations;Greatest common factor目录1 引言 ............................. 错误!未定义书签。

2 矩阵的初等变换及其性质 (1)2.1 矩阵初等变换的定义.......................... 错误!未定义书签。

2.2 矩阵初等变换相关性质 (2)3 矩阵初等变换的若干应用 (2)3.1 利用矩阵初等变换求矩阵的逆 (1)3.2 利用矩阵的初等变换来求矩阵的秩 (5)3.3 利用矩阵初等变换求解线性方程组及矩阵方程 (7)3.4 利用矩阵的初等变换求一元多项式最大公因式 (11)3.5 利用矩阵初等变换解决指派问题 (13)参考文献 (16)矩阵初等变换的性质及其应用矩阵及其理论在众多领域中都发挥着重要的作用,而矩阵的初等变换是矩阵理论的核心和灵魂。

关于矩阵初等变换的两个定理及应用

关于矩阵初等变换的两个定理及应用

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矩 阵 的 初 等 变换 中有 两 个 非 常重 要 的 足 理 对 这 两 个 沉 理 的应 用 本 文 作 了较 深 入 的探 讨
方法


引言
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解 线性方程 组
证 明 向量组 的 线性 相 关竹 ;
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矩阵的初等变换及应用(吴礼斌)

矩阵的初等变换及应用(吴礼斌)

对 B 进一步化为行简化矩阵
3. 求逆矩阵
版权所有,安徽财经大学统计与应用数学学院吴礼斌,13955236046
2
线性代数
0 1 1 设矩阵 A = 1 1 2 ,求 A −1 。 2 −1 0
解:A 是 3 阶矩阵,在 A 的右边写上 3 阶单位矩阵,并对其施行初等行变换,得
版权所有,安徽财经大学统计与应用数学学院吴礼斌,13955236046 5
线性代数
其中 c1 , c 2 为任意常数。 (2)求解齐次线性方程组
x1 + x2 + x3 + x4 + x5 = 0, 3x + 2 x + x + x − 3x = 0, 1 2 3 4 5 5 x1 + 4 x2 + 3x3 + 3x4 − x5 = 0, x2 + 2 x3 + 2 x4 + x5 = 0.
再由行简化形矩阵写出原方程组的同解方程组为
x1 − 2 x2 − 2 x4 = −4 +1 x =5 2 4 2 x3
移项得
x1 = −4 + 2 x 2 + 2 x 4 5 −1 x3 = 2 2 x4
令 x2 = c1 , x4 = c2 ,代入上面同解方程组得原方程组的通解(一般表示形式)为
线性代数
矩阵的初等行变换及应用
一、矩阵的初等行变换概念
定义。 初等行 定义。对矩阵进行下列三种变换,称为矩阵的初等 初等行变换。 变换 (1)交换矩阵某两行的位置; (2)用一个非零数乘以矩阵某一行的每一个元; (3)将矩阵某一行的元都乘以数 λ 后对应加到另一行上. 并称(1)为换法行变换,称(2)为倍法行变换,称(3)为倍加行变换. 若把对矩阵施行的三种“行”变换改为对“列”的三种变换,称为矩阵的初等列 变换。矩阵的初等行变换和初等列变换统称为矩阵的初等变换 初等变换。 初等变换。 为了表示的方便,我们引入如下的一组变换运算符号: ri ↔ rk 表示交换矩阵的第 i 行与第 k 行的位置;

3.1 矩阵的初等变换及其应用

3.1 矩阵的初等变换及其应用
3.1 矩阵的初等变换及其应用
在科学技术与经济管理领域,线性方程组是许多问题的数学模型,因此,线性方程组的求解问题十分重要,本章将研究更一般的线性方程组的求解问题。
一、矩阵的初等变换
用消元法求解简单线性方程组时,其消元步骤是对方程组施以下列变换:
(i) 对调某两个方程在方程组中的位置;
(ii) 以数 乘某一方程的两端;
(iii) 把某一方程的两端乘以数 后加到另一方程的两端.
这些变换称为线性方程组的初等变换,由此引出矩阵的初等行变换.
定义6 下面三种变换称为矩阵的初等行变换:
(i) 对调两行(对调 两行,记作 );
(ii) 以数 乘某一行中的所有元素(第 行乘 ,记作 );
(iii) 把某一行所有元素的 倍加到另一行对应的元素上去(第 行的 倍加到第 行上,记作 ).
.

上式中最后一个矩阵为行阶梯矩阵,由此即可看出 .
若D含有矩阵B的第 行元素,同时含有矩阵B的第 行元素,那么由行列式的性质知D与矩阵A中的一个相应 阶子式相等,所以也有D=0.
综上,则得 .
又因为,将B的第 行的乘以 加到第 行得到矩阵A,所以同理可得 .故
由定理3知,求矩阵的秩只需利用初等行变换将矩阵化为行阶梯形矩阵,然后确定矩阵的秩.
例4 求矩阵A的秩,其中
用 阶初等方阵 左乘矩阵 得
其结果相当于对矩阵A施行第一种初等行变换:把A的第 行与第 行对调( );类似地可以验证:以 左乘矩阵A,其结果相当于以数 乘A得第 行( );以 左乘矩阵A,其结果相当于把A的第 行乘 加到第 行上( ).
综上所述,可得下述定理.
定理1设A是一个 矩阵,对A施行一次初等行变换,相当于在A的左边乘以相应的 阶初等方阵;对A施行一次初等列变换,相当于在A的右边乘以相应的 阶初等方阵.

高等数学:3-1 矩阵的初等变换

高等数学:3-1 矩阵的初等变换
r
r
A B A B,
于是
1
1

A B
1
A B
初等行变换
E

例3 求 矩 阵 X , 使 AX B, 其 中 2 1 3 1 1 A 1 2 2 B 2 0 1 3 2 2 5 1 若 A 可逆,则 X A B. 解
举例证明 用3阶初等矩阵 E3 (2,3) 左乘矩阵 A34 (aij )34,得
E 3 ( 2,3) A34
1 0 0 a11 0 0 1 a 21 0 1 0 a 31
a12 a 22 a 32

a13 a 23 a 33
1 r1 3
3 0 2 1 4 9
4 A 1 1 0 3 0 0 6 4 6
6 3 4 1 A 4 2 3 9 4 6
2. 利用初等行变换求逆阵 的方法,还可用于求
矩阵A1 B .
由于
A A E,
1

A~ E B ~ A 1 B
c
为证明定理1,我们引进初等矩阵的知识.
1、初等矩阵的概念
定义2 由单位矩阵E经过一次初等变换得到的方阵 称为初等矩阵. 三种初等变换对应着三种初等方阵.
1、 交换两行 (或两列 ) 交换 E 中第 i , j 两行,得初等方阵
1 1 0 1 1 j) 1 1 0 1 1
0 0 1 cr ,r 1 crn 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
例 用初等行变换将下面矩阵化为行最简形矩阵
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线性代数
第一次讨论课
1;要求
2;正文
3;个人总结
丁俊成00101209
第一部分:要求
线性代数课程的主要任务是夯实工程问题的数学基础,培养学生的逻辑思维、定量分析、数学建模、科学计算的数学能力,提高数学素养。

讨论课是以学生为主导,其内容包括理论内容的专题讨论、探究性应用案例的数学模型的建立。

通过对理论内容的深入探讨,加深学生对知识的深刻理解与掌握,培养学生自主学习能力、逻辑思维能力、对知识的归纳梳理与综合能力,提高学生分析问题与数学建模的能力。

第一次讨论课内容
矩阵初等变换及其应用
请卓越班的同学们按照下面的提纲(内容包括概念、求解方法、举例、应用案例等)准备。

要求做成word或PPT文档。

同学们自荐或推荐上讲台讲课。

希望同学们踊跃参与。

第一次讨论课的时间初步定在5月中旬。

1.两个矩阵的等价
2.两个矩阵的乘积
3.将矩阵化为行阶梯型、行最简形、标准型
4.求矩阵的秩
5.求可逆矩阵的逆矩阵
6.求线性方程组的解
7.判断向量组的线性相关性
8.求向量组的秩与极大无关组
9.求矩阵的对角化矩阵(采用行列初等变换,对角线元素为特征值)
第二部分:正文
矩阵的初等变换及其应用
矩阵是线性代数最基本也是最重要的概念之一,几乎线性代数所有的概念或者其使用里面都可以见到矩阵的身影,作为矩阵核心,矩阵的初等变换及其应用是及其重要的,本文将对矩阵初等变换及其应用做简单讨论。

一.两个矩阵的等价
矩阵等价的定义为:
若矩阵A经过一系列初等行变换化为矩阵B,则称A与B行等价。

若矩阵A经过一系列初等列变换化为矩阵B,则称A与B列等价。

若矩阵A经过一系列初等变换化为矩阵B,则称A与B等价(相抵)。

根据性质,矩阵的等价变换形式主要有如下几种:
1)矩阵的i行(列)与j行(列)的位置互换;
2)用一个非零常数k乘矩阵的第i行(列)的每个元;
3)将矩阵的第j行(列)的所有元得k倍加到第i行(列)的对应元上去;
即如果两个矩阵可通过有限次上述变换中的一个或几个的组合变为一样的,两个矩阵等价。

矩阵等价具有下列性质
(1)反身性任一矩阵A与自身等价;
(2)对称性若A与B等价,则B与A等价;
(3)传递性若A与B等价,B与C等价,则A与C等价;
矩阵等价的实现方式在于矩阵的等价转换,即行变换和列变换及其组合,在后面的运用中相当广泛,主要方面就是求矩阵的逆矩阵,将矩阵化为行阶梯型列阶梯型标准型及求矩阵的秩。

上述几个问题后文会专门提到,这里需要强调的是他们的最基本原理就是矩阵的等价,等价转换。

下面举一个例子来说明矩阵的等价和等价转换:
1
显然,根据矩阵等价的定义,以上变换过程中的每一个矩阵均为等价的,每个步骤都是等价转换。

矩阵大部分应用中都要用到矩阵的等价,后文大部分例子中都会用到矩阵等价的知识和相关性质,所以不多举例。

二.两个矩阵的乘积
在研究向量的线性变换时,为了方便,引进了矩阵的乘法的运算,其定义如下:
设A=m*s的矩阵,B=s*n的矩阵,规定矩阵A与矩阵B
的乘积是m*n矩阵C=,记为C=AB,其中
(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)
有矩阵乘积的定义可见,不是任何两个矩阵都可以相乘。

位于左边矩阵的列数与位于右边矩阵的行数相等的两个矩阵才能相乘;其乘积是一个与左边矩阵有相同行数,与右边矩阵有相同列数的矩阵;乘积矩阵的第i行第j列的元等于左边矩阵第i行的各元与右边矩阵第j 列的对应元乘积之和。

所谓对应元,即第i行的列号与第j列的行号相同的元。

矩阵乘法满足如下运算规律:
(1)(AB)C=A(BC);
(2)A(B+C)=AB+AC;
(3)c(AB)=(cA)B=A(cB).其中c是数;
矩阵乘法需要注意的是:
(1)矩阵乘法一般不满足交换律;特殊的,若AB=BA,则称AB乘法可交换;
(2)两个非零矩阵乘积可能是零矩阵;
(3)由AB=AC,不能得出B=C;
根据定义,矩阵乘积的求解方法十分明显了,需要注意的是分块矩阵也可以进行矩阵的乘法,可以进行矩阵乘法的条件是分块矩阵整块的行列数满足左边列数和右边行数相等,并且对应相乘的小块也满足矩阵可以相乘的条件,可以相乘的矩阵进行释放分块都都是可以进行分块相乘的,分块矩阵相乘可以大大地简化计算。

下面是一个矩阵乘法的实际例子,其中包括了矩阵乘法的实际意义及计算方法:。

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