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第四章 矩阵. § 1 矩阵的概念 §2 矩阵的运算 §3 矩阵乘法的行列式与秩 §4 矩阵的逆 §5 矩阵的分块 §6 初等矩阵. §1 矩阵的概念. 在科学技术中,大量的各种各样的问题都提出矩阵的概念,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完全相同的 。这就使矩阵成为一个极其重要的应用广泛的数学工具。 当今国际上科学界最具影响力、也是最有活力的软件:. 下面先介绍提出矩阵概念的问题。. 为什么引入矩阵呢?. 1、在解析几何中,平面直角坐标的转轴变换公式为:
E N D
第四章 矩阵 • §1 矩阵的概念 • §2 矩阵的运算 • §3 矩阵乘法的行列式与秩 • §4 矩阵的逆 • §5 矩阵的分块 • §6 初等矩阵
§1 矩阵的概念 • 在科学技术中,大量的各种各样的问题都提出矩阵的概念,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完全相同的。这就使矩阵成为一个极其重要的应用广泛的数学工具。当今国际上科学界最具影响力、也是最有活力的软件:
下面先介绍提出矩阵概念的问题。 为什么引入矩阵呢?
1、在解析几何中,平面直角坐标的转轴变换公式为:1、在解析几何中,平面直角坐标的转轴变换公式为: (1) 其中 为x轴与 轴的夹角。 此变换完全可由系数所 排成的2×2矩阵表示出来。 (2)
2、在讨论国民经济的问题中,也常用到矩阵,如某物资有s 个产地 和n个销地 ,那么调用方案就可用一个矩阵来表示: • 其中 表示由产地 到销地 的数量。
定义1 由 个数排成的s行n列的表 称为一个 矩阵。 • 以后我们用A,B,…或 来表示矩阵。有时也记为
如果m=l,n=k,且 我们称A与B相等,记为A=B。 Back
§2 矩阵的运算 • 1、加法 • 定义1 设 则 称为A与B的和,记为C=A+B。 即对应元素相加。相加的矩阵必须有相同的行数及列数。满足 • 结合律:A+(B+C)=(A+B)+C • 交换律:A+B=B+A。
零矩阵 元素全为零的矩阵,记为 。 • A的负矩阵 A-B=A+(-B)。 • 2、乘法: 设 和 是两组变量,它们之间的关系为 怎么定义矩阵的乘法呢?
(2) 由(1)、(2)不难得到 与 的关系
定义2 那么 其中 称为A与B的乘积,记为C=AB。 • 注意:矩阵乘积要求A的列数与B的行数必须相等。
如果用 令 则
例1 设 • 那么
矩阵的乘法满足结合律: A(BC) = (AB)C • 矩阵乘法不适合交换律。 (1)AB有意义,BA不一定有意义; (2)AB,BA都有意义,级也不一定相等; (3)即使AB,BA都是同级矩阵AB与BA也不一定相等。 如:
矩阵乘法的消去律不成立。 即当AB=AC时, 不一定有B=C。 • 矩阵的乘法和加法适合分配律: A(B+C)=AB+AC; (B+C)A=BA+CA
定义3 矩阵 称为n级单位矩阵,记为 ,或者在不致引起含混的时候简记为E。 • 定义矩阵的方幂:设A为n×n矩阵, • 满足 但 与 一般不相等。
3、数量乘法 • 定义4 矩阵 称为矩阵 与数k的数量乘积,记作kA。 • 满足(k+l)A=kA+lA, k(A+B)=kA+kB k(lA)=(kl)A, 1A=A k(AB)=(kA)B=A(kB)
数量矩阵: • 数量矩阵与所有的n×n矩阵是可以交换的,有 kA=(kE)A=A(kE). • 数量矩阵的加法与乘法完全归结为数的加法与乘法,及有 kE+lE=(k+l)E, (kE)(lE)=(kl)E
4、转置 • 定义5 所谓A的转置矩阵是指 或记为 。
满足以下规律: • 下面验证第三条,设 AB中(i,j)元素为 所以 中(i,j)元素是
其次, 中(i,k)的元素是 , 中(k,j)元素是 ,因而, 中 (i,j) 的元素即为 比较上面两式即得第三式。 • 例 设 于是 Back
§3 矩阵乘积的行列式与秩 • 关于矩阵乘积的行列式有 • 定理1 设A,B是数域P上的两个n×n矩阵,那么 |AB|=|A||B| 即矩阵乘积的行列式等于它的因子的行列式的乘积。 • 证明 在第二章定理7已证明。 • 推论1 设 是数域P上的n×n
矩阵,于是 • 定义6 数域P上的n×n矩阵,A称为非退化的,如果 ;否则称为退化的。 • 显然一个n×n矩阵是非退化的充分必要条件是它的秩等于n。 • 推论2 设A,B是数域P上的n×n矩阵,矩阵AB为退化的充分必要条件是A,B中至少有一个是退化的。
关于矩阵乘积的秩有: • 定理2 设A是数域P上的n×m矩阵,B是数域P上的m×s矩阵,于是 秩(AB) ≤min[秩(A),秩(B)] (2) 即乘积的秩不超过各因子的秩。 • 证明 为了证明(2),只需证明 秩(AB) ≤秩(A),同时秩(AB) ≤秩(B)。 设
令 表示B的行向量, 表示AB的行向量.由计算可知,
的第j个分量和 的第j个分量都等于 ,因而 即矩阵AB的行向量组 可经B的行向量组线性表示。所以AB的秩不超过B的秩,也即 秩(AB) ≤秩(B) 同样,令 表示A的列向量,
表示AB的列向量,由计算可知 这个式子表明,矩阵AB的列向量组可以经矩阵A的列向量组线性表出,因而前者的秩不可能超过后者的秩,即有 秩(AB) ≤秩(A) || • 推论 如果 ,那么 Back
§4 矩阵的逆 • 本节讨论矩阵乘法的逆运算。本节所讨论的矩阵是n×n的矩阵。 • E是n级单位矩阵,有AE=EA=A,所以E在方阵中的地位相当于1在复数中的地位。一个复数 ,则 。类似引入: • 定义7n级方阵A称为可逆的,如果有n级方阵B,使得 AB=BA=E (1)
这里E是n级单位矩阵。 • 对于任意矩阵A,适合等式(1)的矩阵B是唯一的。 • 事实上,假设 是两个适合(1)的矩阵,有 • 定义8 如果矩阵B适合(1),那么B就称为A的逆矩阵,记为 。
定义9 设 是矩阵 中元素 的代数余子式,矩阵 称为A的伴随矩阵。
结论: (2) • d=|A|。如果d=|A|≠0,那么 (3) • 定理3 矩阵A是可逆的充分必要条件是A非退化,且
证明 当 时,由(3)可知,A可逆,且 (4) 反过来,如果A可逆,那么有 使 两边取行列式,得 (5) 因而 ,即A非退化。|| • 由定理3容易看出,对于n级方阵A,B,如果 AB=E,那么,A,B就都可逆,并且它们互为逆矩阵。定理3同时给出求逆阵的公式(4)。
由(5)式可以看出,如果|A|=d≠0,那么 • 推论 如果矩阵A,B可逆,那么 与AB也可逆,且 • 证明 因为矩阵A,B可逆,所以 与AB的行列式不等于零,即可逆。将 两边取转置得 因此
由 得 。 || • Cramer法则的矩阵推导: AX=B (6) 如果 ,那么A可逆。两边左乘 得 如果X=C,是(6)的另外一个解,那么由 AC=B,知 这就是说 是唯一的解。 • 定理4A是一个s×n矩阵,如果P是s×s
可逆矩阵, Q是n×n可逆矩阵,那么 秩(A)=秩(PA)=秩(AQ) • 证明 令 B=PA, 由定理2, 秩(B) ≤秩(A) ; 但是由 又有 秩(A) ≤秩(B) 。 所以 秩(A)=秩(B)=秩(PA)。另一个等式可以同样证明。|| Back
§5 矩阵的分块 • 本节我们介绍一个处理大型矩阵的方法,即矩阵的分块。我们把一个大矩阵看成一些小矩阵组成的,就如矩阵是由数组成一样。在进行矩阵运算时,把这些小块当作数一样处理,这就是所谓矩阵的分块。 • 如
一般,设 把A,B分成: (1)
所以AB的行向量可由B的行向量线性表出;同理,AB的列向量可由A的列向量线性表出。所以有所以AB的行向量可由B的行向量线性表出;同理,AB的列向量可由A的列向量线性表出。所以有 r(AB) ≤min(r(A),r(B))
的逆阵。其中 • 首先因为 |D|=|A||B| 所以A,B可逆时,D也可逆。设 于是 比较等式两边得到:
解得 因此
特别,当C=0,时,有 • 定义 形式为 的矩阵, 其中 是数, 称为对角阵。