线性代数2_3逆矩阵[1]1
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逆矩阵的几种求法与解析矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法.1.利用定义求逆矩阵定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 则称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用.例1 求证: 如果方阵A 满足A k= 0, 那么EA 是可逆矩阵, 且(E-A )1-= E + A + A 2+…+A 1-K证明 因为E 与A 可以交换, 所以(E- A )(E+A + A 2+…+ A 1-K )= E-A K ,因A K = 0 ,于是得(E-A)(E+A+A 2+…+A 1-K )=E , 同理可得(E + A + A 2+…+A 1-K )(E-A)=E ,因此E-A 是可逆矩阵,且(E-A)1-= E + A + A 2+…+A 1-K .同理可以证明(E+ A)也可逆,且(E+ A)1-= E -A + A 2+…+(-1)1-K A 1-K .由此可知, 只要满足A K =0,就可以利用此题求出一类矩阵E ±A 的逆矩阵.例2 设 A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000300000200010,求 E-A 的逆矩阵.分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A K 是否为零矩阵, 若为零矩阵, 则可以采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵.解 容易验证A 2=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000060000200, A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000000000006000, A 4=0而 (E-A)(E+A+ A 2+ A 3)=E,所以(E-A)1-= E+A+ A 2+ A 3=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1000310062106211.2.初等变换法求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵,常用初等变换法.如果A 可逆,则A 可通过初等变换,化为单位矩阵I ,即存在初等矩阵S P P P ,,21 使(1)s p p p 21A=I ,用A 1-右乘上式两端,得:(2) s p p p 21I= A 1-比较(1)(2)两式,可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时,对单位矩阵I 作同样的初等变换,就化为A 的逆矩阵A 1-.用矩阵表示(A I )−−−→−初等行变换为(I A 1-),就是求逆矩阵的初等行变换法,它是实际应用中比较简单的一种方法.需要注意的是,在作初等变换时只允许作行初等变换.同样,只用列初等变换也可以求逆矩阵.例1 求矩阵A 的逆矩阵.已知A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡521310132.解 [A I]→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100521010310001132→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001132010310100521→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--3/16/16/1100010310100521→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001故 A 1-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----3/16/16/112/32/13/46/136/1. 在事先不知道n 阶矩阵是否可逆的情况下,也可以直接用此方法.如果在初等变换过程中发现左边的矩阵有一行元素全为0,则意味着A 不可逆,因为此时表明A =0,则A 1-不存在.例2 求A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321.解 [A E]=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100987010654001321→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1071260014630001321→ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----121000014630001321. 由于左端矩阵中有一行元素全为0,于是它不可逆,因此A 不可逆.3.伴随阵法定理 n 阶矩阵A=[a ij ]为可逆的充分必要条件是A 非奇异.且A 1-=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A (212221212111)其中A ij 是A 中元素a ij 的代数余子式.矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nn n n A A A A A AA A A (2122212)12111称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A 3,于是有A 1-=A 1A 3.证明 必要性:设A 可逆,由A A 1-=I ,有1-AA =I ,则A 1-A =I ,所以A ≠0,即A 为非奇异.充分性: 设A 为非奇异,存在矩阵B=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nnn n A A A A A A A A A .....................212221212111, 其中AB=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn n n n n a a a a a a a a a (2)12222111211⨯A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nn nn n n A A A A A A A A A ............... (2122212)12111=A 1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡A A A A ............0...00...0=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1 (00)...1......0...100...01=I同理可证BA=I.由此可知,若A 可逆,则A 1-=A1A 3. 用此方法求逆矩阵,对于小型矩阵,特别是二阶方阵求逆既方便、快阵,又有规律可循.因为二阶可逆矩阵的伴随矩阵,只需要将主对角线元素的位置互换,次对角线的元素变号即可.若可逆矩阵是三阶或三阶以上矩阵,在求逆矩阵的过程中,需要求9个或9个以上代数余子式,还要计算一个三阶或三阶以上行列式,工作量大且中途难免 出现符号及计算的差错.对于求出的逆矩阵是否正确,一般要通过AA 1-=I 来检验.一旦发现错误,必须对每一计算逐一排查.4.分块矩阵求逆法4.1.准对角形矩阵的求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,且A 11为n 阶方阵,A 22为m 阶方阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 证明 因为A =221100A A =11A 22A ≠0, 所以A 可逆.设A 1-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡W ZY X,于是有⎥⎦⎤⎢⎣⎡W Z Y X⎥⎦⎤⎢⎣⎡221100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡m nI I 00,其中 X A 11=I n , Y A 22=0,Z A 11=0,W A 22=I m .又因为A 11、A 22都可逆,用A 111-、A 122-分别右乘上面左右两组等式得:X= A 111-,Y=0,Z=0,W= A 122-故 A 21= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 把上述结论推广到每一个子块都是非奇异矩阵的准对角形状矩阵中去,即:121...-⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡k A A A =⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---11211...k A A A 4.2.准三角形矩阵求逆命题 设A 11、A 22都是非奇异矩阵,则有12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A证明 因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡2212110A A A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111=⎥⎦⎤⎢⎣⎡22110A A 两边求逆得1121110--⎥⎦⎤⎢⎣⎡-I A A I 12212110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A 所以 1221211-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I A A I 012111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--12211100A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122121111110A A A A A同理可证12221110-⎥⎦⎤⎢⎣⎡A A A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-----122122211111110A A A A A 此方法适用于大型且能化成对角子块阵或三角块阵的矩阵. 是特殊方阵求逆的一种方法,并且在求逆矩阵之前,首先要将已给定矩阵进行合理分块后方能使用.5.恒等变形法恒等变形法求逆矩阵的理论依据为逆矩阵的定义,此方法也常用与矩阵的理论推导上.就是通过恒等变形把要求的值化简出来,题目中的逆矩阵可以不求,利用AA 1-=E ,把题目中的逆矩阵化简掉。
三阶逆矩阵公式逆矩阵是矩阵领域中的重要概念之一,它在数学和实际问题中都具有广泛的应用。
而三阶逆矩阵,则是指三阶方阵的逆矩阵。
在本文中,我们将详细介绍三阶逆矩阵的计算方法和相关性质,并给出具体的示例,帮助读者更好地理解和运用这一概念。
首先,我们先来了解逆矩阵的定义。
对于一个方阵A,如果存在一个矩阵B,使得AB=BA=I,其中I为单位矩阵,那么B就是A的逆矩阵,记作A的倒数或A的逆。
对于三阶矩阵A,常用的计算逆矩阵的方法有伴随矩阵法和初等变换法。
下面我们将分别介绍这两种方法。
伴随矩阵法是一种计算逆矩阵的较为常用的方法。
对于一个三阶方阵A,我们可以通过以下步骤来求得其逆矩阵:1. 首先计算出A的伴随矩阵Adj(A)。
伴随矩阵的定义是将A的每个元素的代数余子式按照一定规律放置在一个新的矩阵中,并将其转置得到的矩阵,即Adj(A)。
2. 然后计算出A的行列式det(A),行列式是一个标量值,表示矩阵A的某些性质,通过一定的计算方法可以求得。
3. 利用伴随矩阵和行列式,我们可以得到A的逆矩阵。
逆矩阵的计算公式为A^(-1) = (1/det(A)) * Adj(A),其中^(-1)表示逆矩阵。
初等变换法也是计算逆矩阵的一种常用方法。
它通过一系列的初等行变换和初等列变换来将原矩阵A转化为单位矩阵I,同时将对应的初等行变换和初等列变换应用于一个初始的单位矩阵,最终得到的矩阵就是原矩阵的逆矩阵。
接下来,我们通过一个具体的例子来展示如何计算三阶逆矩阵。
假设我们有一个矩阵A:A = [1 2 3;0 1 4;5 6 0]我们通过伴随矩阵法来求解逆矩阵。
首先计算行列式det(A):det(A) = 1*(1*0-4*6) - 2*(0*0-4*5) + 3*(0*6-1*5) = -27然后计算伴随矩阵Adj(A):Adj(A) = [ 1*0-4*6 2*0-4*5 3*6-1*5;0*0-4*0 1*0-4*5 3*0-1*0;0*6-1*0 1*6-0*5 2*0-1*0 ]Adj(A) = [-24 -20 1;0 -20 -1;6 1 -2]最后,我们可以得到A的逆矩阵A^(-1):A^(-1) = (1/det(A)) * Adj(A) = (1/-27) * [-24 -20 1;= [ 8/27 20/27 -1/27;0 -20 -1;0 -20/27 1/27;6 1 -2] -6/27 -1/27 2/27]通过上面的计算,可以得到矩阵A的逆矩阵为:A^(-1) = [ 8/27 20/27 -1/27;0 -20/27 1/27;-6/27 -1/27 2/27]在实际应用中,逆矩阵有着重要的意义。