矩阵可逆的一个充分必要条件的几种讲法
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求矩阵的逆矩阵的方法矩阵的逆是一个在线性代数中非常重要的概念。
逆矩阵是一个方阵(A)的伴随矩阵(ad(A))除以该方阵的行列式(det(A))的结果,即逆矩阵(A-1) = ad(A) / det(A)。
要找到一个矩阵的逆矩阵,首先需要确保矩阵是可逆的。
矩阵可逆的充分必要条件是矩阵的行列式不等于零,即det(A) ≠0。
只有当行列式不等于零时,才能找到逆矩阵。
如果行列式等于零,该矩阵就被称为奇异矩阵,它没有逆矩阵。
接下来,我将详细介绍两种常见的方法来计算矩阵的逆。
方法一:伴随矩阵法伴随矩阵法是一种直接计算矩阵的逆矩阵的方法。
首先,我们计算出原始矩阵的伴随矩阵,然后再除以矩阵的行列式即可得到逆矩阵。
步骤如下:1. 计算原始矩阵的伴随矩阵(ad(A))。
伴随矩阵的每个元素(ad(A)ij)等于原始矩阵(A)的代数余子式(Aij)的代数余子式(Aij)。
其中,代数余子式(Aij)是矩阵中去掉第i行和第j列的部分矩阵的行列式(det(Aij))乘以(-1)^(i+j)。
2. 计算原始矩阵的行列式(det(A))。
3. 计算逆矩阵(A-1)。
逆矩阵的每个元素(A-1)ij等于伴随矩阵(ad(A))的每个元素(ad(A)ij)除以原始矩阵的行列式(det(A))。
伴随矩阵法的优点是直接,可以一步得到逆矩阵。
然而,该方法在求解大型矩阵时计算量较大。
方法二:初等行变换法初等行变换法是通过一系列的初等行变换来得到一个单位矩阵,然后通过对单位矩阵进行相同的初等行变换得到逆矩阵。
步骤如下:1. 将原始矩阵(A)写在左侧,单位矩阵(I)写在右侧,构成一个增广矩阵[A I]。
2. 通过一系列的行变换,将左侧矩阵变成单位矩阵。
在每一步行变换时,同样地对右侧的单位矩阵做相同的变换。
3. 当左侧的矩阵完全变成单位矩阵时,右侧的矩阵就是原始矩阵的逆矩阵。
初等行变换法的优点是对于大型矩阵来说,计算量较小。
然而,该方法需要一定的手工计算和整数运算,可能会产生较大的误差。
n阶矩阵可逆的充分必要条件矩阵是线性代数中的重要概念,而矩阵可逆性是矩阵理论中的关键性质。
本文将探讨矩阵可逆的充分必要条件。
一、矩阵的定义在线性代数中,矩阵是一个按照矩形排列的数的集合。
一个矩阵被描述为“m × n 矩阵”,其中 m 和 n 分别表示矩阵的行数和列数。
一个m × n 矩阵可以写成如下形式:矩阵 A = [a_{ij}]_{m × n} = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix}其中 a_{ij} 表示矩阵中第 i 行第 j 列元素。
二、矩阵可逆的定义设 A 是一个n × n 矩阵,如果存在一个n × n 矩阵 B,使得AB = BA = I_n,其中 I_n 是 n 阶单位矩阵,那么矩阵 A 称为可逆矩阵,B 称为 A 的逆矩阵,记作 A^{-1}。
三、矩阵可逆的充分必要条件矩阵可逆的充分必要条件可以通过多种方式进行证明,下面将介绍两种常用的方法。
1. 行列式判别法设 A 是一个n × n 矩阵,如果det(A) ≠ 0,其中 det(A) 表示矩阵 A 的行列式,那么 A 是可逆矩阵。
证明:假设 A 是一个可逆矩阵,那么存在一个矩阵 B,使得 AB = BA = I_n。
根据行列式的性质,有det(AB) = det(A)det(B) = det(B)det(A) = det(BA) = det(I_n) = 1。
由于 A 是可逆矩阵,所以det(A) ≠ 0。
矩阵可逆的一个充分必要条件的几种讲法不论是在线性代数的教学中还是高等代数的教学中,矩阵的相关内容都是十分重要的。
而其中矩阵可逆的部分又是要重点讲授的,因为逆矩阵在讨论研究矩阵问题时有重要作用。
在矩阵可逆的这部分内容中,矩阵可逆及逆矩阵的定义是必然要介绍的,而矩阵可逆的条件中有一个充分必要条件即一个方阵可逆的充分必要条件是它的行列式不等于零是一定会讲授的,也是应用较多的,因此要求同学们一定理解掌握。
而就这一个充分必要条件不同的教师有不同的讲法,本文根据自己的体会,介绍了这一个充分必要条件的三种讲法并进行了一定的对比分析。
第一种讲法是非常常见的,很多教师都采用,特别是刚开始教线性代数的新教师。
我在第一次教这部分时也用的是这种讲法。
首先介绍了矩阵可逆的定义[1],即设A为n阶方阵,如果存在n阶方阵B,使得AB=BA=E(E是n阶单位矩阵),则称方阵A是可逆的,而B称为A的逆矩阵。
在同学们知道理解了矩阵可逆及逆矩阵概念后,就引入介绍矩阵可逆的条件,我们主要介绍矩阵可逆的一个常用的充分必要条件。
而为了介绍这个充分必要条件,首先需要介绍一个相关的内容,那就是伴随矩阵的相关概念[2] 。
对于伴随矩阵首先介绍伴随矩阵的定义:设矩阵A,则称矩阵为A的伴随矩阵,其中Aij是矩阵A中元素aij 的代数余子式。
接着介绍伴随矩阵的一个重要性质:同时给出其证明:事实上,由代数余子式的性质同理可得,所以。
这样准备工作已做好,就来讲最重要的矩阵可逆的充分必要条件。
定理(矩阵可逆的充分必要条件)矩阵 A 可逆的充分必要条件是,且。
证明:(必要性)若,且,则,故 A 可逆且。
(充分性)若 A 可逆,,那么,因此。
以上是第一种讲法的基本过程,当然这其中还有很多教师的引导讲解,这里未体现。
但这种讲法的讲授思路和顺序基本按照教材中给出的顺序来讲,其实就是直接教授给学生们概念和结论,让学生们去理解应用,缺乏探究这些结论的过程。
而第二种讲法恰恰是由矩阵可逆的定义出发按照正常的推理过程得到了矩阵可逆的充分必要条件。
矩阵可逆的条件:
1 秩等于行数
2 行列式不为0,即|A|≠0
3 行向量(或列向量)是线性无关组
4 存在一个矩阵,与它的乘积是单位阵
5 齐次线性方程组AX=0 仅有零解
6 非齐次线性方程组AX=b 有唯一解
7 可以经过初等行变换化为单位矩阵,即该矩阵等价于n阶单位矩阵
8 它去左(右)乘另一个矩阵,秩不变
特征值、特征向量与可对角化条件:
定义:设A 是数域F 上n 阶矩阵,如果存在可逆阵P ,使P -1AP 为对角阵,那么A 称为可对角化矩阵。
并不是所有的n 阶矩阵都可对角化,例如,A= 就一定不可对角化,所以我们要首先讨论可对角化的条件。
数域F 上n 阶矩阵A 可对角化的充分必要条件为存在n 个数λ1 , λ2 , ... , λn F 及n 个线性无关的向量p1,p2,...,pn,
使APi = λiPi i=1,2, ...,n. 。
数域F 上n 阶矩阵A 可对角化的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量。
特征值与特征向量的性质:
(1 )相似矩阵有相同的特征多项式,从而有相同的特征值、相同的迹和相同的行列式。
(2 )如果λ是矩阵A 的一个特征值,是一个多项式,那么是矩阵多项式的一个特征值 .
(3 )如果A 是一个可逆阵,λ是A 的一个特征值,那么, 1 /λ 是A -1 的一个特征值 .
(4 )属于不同特征值的特征向量线性无关。
(5 )对矩阵A 的每个特征值,它的几何重数一定不超过代数重数。
(6 )如果A 是一个是对称矩阵,那么它的每个特征值的几何重数与代数重数相等,从而它有个线性无关的特征向量,他一定可以对角化。
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。
可逆矩阵知识点总结一、可逆矩阵的定义可逆矩阵是指一个方阵A,如果存在另一个方阵B,使得AB=BA=I,其中I为单位矩阵,那么我们称A是可逆的,B就是A的逆矩阵,记作A^-1。
换句话说,如果一个n阶方阵A的行列式det(A)不等于零,则该矩阵A是可逆的,即存在一个n阶矩阵B,使得AB=BA=I。
我们知道,单位矩阵I是一个对角线上元素均为1,其余元素均为0的n阶方阵。
二、可逆矩阵的性质1. 可逆矩阵的逆矩阵是唯一的在可逆矩阵中,如果存在逆矩阵B,那么逆矩阵是唯一的。
这是因为假设还有一个逆矩阵B'也满足AB'=B'A=I,那么可以证明B=B'。
这个性质在证明逆矩阵的存在时非常重要。
2. 可逆矩阵的转置矩阵也是可逆的如果一个矩阵A是可逆的,那么它的转置矩阵A^T也是可逆的,并且(A^T)^-1 = (A^-1)^T。
3. 可逆矩阵的逆矩阵也是可逆的如果一个矩阵A是可逆的,那么它的逆矩阵A^-1也是可逆的,而且(A^-1)^-1=A。
4. 可逆矩阵的乘积是可逆的如果两个矩阵A和B都是可逆的,那么它们的乘积AB也是可逆的,且(AB)^-1=B^-1A^-1。
5. 可逆矩阵的逆矩阵的逆矩阵还是它本身如果一个矩阵A是可逆的,那么它的逆矩阵A^-1的逆矩阵还是它本身,即(A^-1)^-1=A。
6. 可逆矩阵的乘法满足结合律如果三个矩阵A、B、C都是可逆的,那么它们的乘法满足结合律,即(AB)C=A(BC)。
三、可逆矩阵的判定定理在求解一个矩阵是否可逆时,我们需要有一个判定的定理,这就是可逆矩阵的判定定理。
1. 矩阵可逆的判定公式对于一个n阶方阵A,它的行列式不等于0,即det(A)≠0,则矩阵A可逆。
这是最基本的判定定理,也是我们最常用的方法。
2. 矩阵可逆的充分必要条件对于一个n阶方阵A,它的行列式不等于0,则矩阵A可逆。
反之,如果一个n阶方阵A可逆,则其行列式也不等于0。
3. 矩阵可逆的另一种判定法对于一个n阶方阵A,如果它的秩等于n,则矩阵A可逆。
可逆矩阵条件
可逆矩阵是指一个方阵,它的行列式不等于零。
那么一个矩阵是否可逆有哪些条件呢?
首先,一个矩阵只有在它的行和列相等时才可以求逆矩阵。
也就是说,一个n阶矩阵只有在它的n行和n列线性无关时才可以求逆矩阵。
其次,对于一个n阶矩阵A,它的逆矩阵存在的充分必要条件是该矩阵的行列式不等于0。
也就是说,det(A)≠0时,A才是可逆矩阵。
再次,如果一个矩阵A的列向量组线性无关,则它的逆矩阵一定存在。
这是因为矩阵的列向量组线性无关就意味着A的行列式不等于0,满足可逆矩阵的条件。
最后,如果一个矩阵A可以通过初等行变换或初等列变换得到单位矩阵,那么它是可逆矩阵。
这是因为初等行变换或初等列变换不改变矩阵的行列式,所以如果通过这些变换后得到的矩阵是单位矩阵,那么原矩阵的行列式一定不等于0,满足可逆矩阵的条件。
综上所述,一个矩阵是否可逆,取决于它的行列式是否不等于0,以及它的行向量组或列向量组是否线性无关。
这是矩阵求逆的基本条件,也是矩阵理论中重要的概念。
- 1 -。
E-A) 1= E + A + 2 K1 + … +A(E- A )(E+A + A 2+…+ AK 1)= E-A K(E-A) (E+A+A 2 + …+A K 1)=E,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,且证明因为E与A可以交换,所以因A K= 0 ,于是得同理可得( E + A + A 2 + … +A K 1 )(E-A)=E ,因此E-A是可逆矩阵,且(E-A) 1 = E + A + A 2 +…+A K 1同理可以证明 (E+ A) 也可逆,且E-A 的逆矩阵.(E+ A) 1 = E -A + A 2+…+ (-1 ) K1A K1.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 =00 20 00 03,求0003 0000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00 2 00 0 0 6200 0 630 0 0 04A 2=■A 3=, A 4 =000 0 00 00 0000 00 0 0 0而 (E-A)(E+A+ A2+ A 3 )=E , 所以1 12 61230 12 6 (E-A)E+A+ A2+ A.0 0 1 30 00 12. 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R,P 2 , P S 使(1) p 1 p 2 p s A=I ,用 A 1右乘上式两端,得:(2) p 1 p 2 p s I= 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 )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 .2 3 1例1 求矩阵A的逆矩阵•已知A= 0 1 31 2 52 3 1 1 0 0 1 2 5 0 0 1解[A I] 0 1 3 0 1 0 0 1 3 0 1 01 2 5 0 0 1 2 3 1 1 0 01 2 5 0 0 1 1 0 0 1/6 13/6 4/30 1 3 0 1 0 0 1 0 1/2 3/2 10 0 1 1/6 1/6 1/3 0 0 1 1/6 1/6 1/31/6 13/6 4/3故 A 1 = 1/2 3/2 11/6 1/6 1/3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.1 2 3例 2 求 A= 4 5 6.7 8 91 2 3 1 0 0 1 2 3 1 0 0解[A E]= 4 5 6 0 1 0 0 3 6 4 1 07 8 9 0 0 1 0 6 12 7 0 11 2 3 1 0 00 3 6 4 1 0 .0 0 0 1 2 1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 j ]为可逆的充分必要条件是A非奇异.且A n1A n2矩阵A 21.A n1A 22...A 12称为矩阵A 的伴随矩阵,记作A 3,于是有A 1=-A A 3'' ''' )A 2n.A nnB=A n A 2n 由此可知,若A 可逆,则AA 3.其中A j 是A 中元素a j 的代数余子式.证明 必要性:设A 可逆,由A A 1=I ,有AA 1 = l |,则A A 1 =|l |,所以A 0 , 即A 为非奇异.充分性: 设A 为非奇异,存在矩其中a11 a12 ...a 1nA 11 A21...A n1 a 21a22...a2 n1 A 12A22A n2 AB=... ... ...A・・・an1an2...a nnA 1nA2n...A nnA 0...0 1 0=丄oA ...0 =010 = -1=A ... ... A ...1T0 0...A0 01同理可证BA=I.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A|2nAiA2 A inAI2A 22A nn证明 因为A =A ii0 0A22其中X A ii A 11A ii0 A 22=A 1i | |A22An 0 0A 22 i0,所以A 可逆.YW ,于是有X Y A ii ZWA22I n 00 I m n, 丫 A22 =0, ZA ii =0,W A 22 I m .又因为A ii 、A 22都可逆,用22 i 分别右乘上面左右两组等式得: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 il 、A 22都是非奇异矩阵,且A il 为n 阶方阵,A 22为m 阶方阵iiX= A ii ,Y=0,Z=0,W= A 22A 2i =Aii0 A 22 i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:iA i iA2 A2i42准三角形矩阵求逆命题设A11、A 22都是非奇异矩阵,则有A11 1 1A12 A111A11 A12 A22 10 A22 0 A22 1证明因为A11 A12 I 1A11 A12 =An 0 0 A22 0 I 0 A22两边求逆得I A11 1 1A12 A1 1 A12 1= A11 100 I 0 A22 0 A22 所以A11A12 1 _ I A11 A12 A1 100 A22 0 I 0 A22 1=A11 11 1 A11 A12 A220 A22 1 同理可证A1110 A11 10A21 A221 1A11 A21 A22 A22 1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。
矩阵可逆的一个充分必要条件的几种讲法
作者:刘艳花
来源:《科技资讯》2015年第26期
摘要:本文主要介绍了矩阵可逆的一个充分必要条件即矩阵A可逆的充分必要条件是A 的行列式不等于零的三种讲法,并对其进行了一定的对比分析。
其中第一种讲法最为常见,很多新教师也常用,就是直接按书中顺序讲授这个充分必要条件,直接教授学生知识;而第二种讲法则是引导学生探究这个充分必要条件得来的过程,最终得到该充分必要条件;第三种讲法基于矩阵的初等变换,得到一系列矩阵可逆的充分必要条件,而该充分必要条件是前面几个充分必要条件的直接推论。
这三种讲法各有优劣,可根据不同情况适当选取。
关键词:矩阵可逆;行列式;充分必要条件;讲法
中图分类号: O1 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2015)09(B)-0000-00
不论是在线性代数的教学中还是高等代数的教学中,矩阵的相关内容都是十分重要的。
而其中矩阵可逆的部分又是要重点讲授的,因为逆矩阵在讨论研究矩阵问题时有重要作用。
在矩阵可逆的这部分内容中,矩阵可逆及逆矩阵的定义是必然要介绍的,而矩阵可逆的条件中有一个充分必要条件即一个方阵可逆的充分必要条件是它的行列式不等于零是一定会讲授的,也是应用较多的,因此要求同学们一定理解掌握。
而就这一个充分必要条件不同的教师有不同的讲法,本文根据自己的体会,介绍了这一个充分必要条件的三种讲法并进行了一定的对比分析。
第一种讲法是非常常见的,很多教师都采用,特别是刚开始教线性代数的新教师。
我在第一次教这部分时也用的是这种讲法。
首先介绍了矩阵可逆的定义[1],即设A为n阶方阵,如果存在n阶方阵B,使得AB=BA=E(E是n阶单位矩阵),则称方阵A是可逆的,而B称为A的逆矩阵。
在同学们知道理解了矩阵可逆及逆矩阵概念后,就引入介绍矩阵可逆的条件,我们主要介绍矩阵可逆的一个常用的充分必要条件。
而为了介绍这个充分必要条件,首先需要介绍一个相关的内容,那就是伴随矩阵的相关概念[2]。
对于伴随矩阵首先介绍伴随矩阵的定义:
设矩阵A,则称矩阵为A的伴随矩阵,其中Aij 是矩阵A中元素aij的代数余子式。
接着介绍伴随矩阵的一个重要性质:
同时给出其证明:事实上,由代数余子式的性质
同理可得,所以。
这样准备工作已做好,就来讲最重要的矩阵可逆的充分必要条件。
定理(矩阵可逆的充分必要条件)矩阵A可逆的充分必要条件是,且。
证明:(必要性)若,且,则,故A可逆且。
(充分性)若A可逆,,那么,因此。
以上是第一种讲法的基本过程,当然这其中还有很多教师的引导讲解,这里未体现。
但这种讲法的讲授思路和顺序基本按照教材中给出的顺序来讲,其实就是直接教授给学生们概念和结论,让学生们去理解应用,缺乏探究这些结论的过程。
而第二种讲法恰恰是由矩阵可逆的定义出发按照正常的推理过程得到了矩阵可逆的充分必要条件。
第二种讲法首先仍是介绍矩阵可逆的定义,接着就探究矩阵可逆的充分必要条件。
探究过程如下:
由矩阵可逆的定义,要想方阵A可逆,首先得找出同阶方阵B,使得AB=E,再看BA是否也等于E。
那么我们假设A=,B=,那么由矩阵乘法,AB的第i行第j列(i,j=1,2,…,n)元素应该是
(1)
此时引导学生从已有知识中寻找与该问题类似或相关的内容来解决现在的问题。
(1)式与我们之前学过的
(2)
(其中Aij 是矩阵A中元素aij的代数余子式)类似。
对照上两式可发现它们相差无几,那么由矩阵乘法,(2)式也可看成是矩阵A与另一个矩阵乘积的第i行第j列元素。
若令该矩阵为D,则易知D是这样的一个矩阵
那么由(2)式易得
还可验证(学生计算验证),即
(3)
该式与定义中AB=BA=E相差不多,只是单位矩阵前多了detA这样一个数。
那么若,由(3)式及矩阵的数乘运算可得。
因此由矩阵可逆的定义,A可逆,是A的逆矩阵,即,则AB=BA=E。
这样我们知道当矩阵A可逆时,它的逆矩阵可由矩阵D表示,那么把由矩阵A的元素的代数余子式按一定顺序排成的矩阵D称为A的伴随矩阵,记为,即,且。
这样伴随矩阵的概念及性质很自然的就引出来了。
下面就继续讨论。
由上可知,若,则A可逆且其逆矩阵是。
反过来,若A可逆,A的行列式如何?
若A可逆,,那么,因此。
那么由上面的一系列探讨可得矩阵可逆的充分必要条件:矩阵A可逆的充分必要条件是,且。
这样矩阵可逆的充分必要条件由此就推导出来,而伴随矩阵的相关概念也在其中自然的得到,学生也能知道为什么会有伴随矩阵、伴随矩阵为什么是那样组成。
整个过程重在引导学生自主探究,不是直接就把知识摆在学生面前,这对学生能力的培养更符合现在教育的要求。
下面介绍第三种讲法[3]。
第三种讲法不是直接得出这个矩阵可逆的充分必要条件,而是由另外的一些充分必要条件推导得出它的。
这种讲法首先是在同学们知道矩阵的初等变换的基础上,接着介绍初等矩阵及初等变换与初等矩阵的关系后,开始讨论矩阵可逆的充分必要条件。
首先要介绍两个引理。
引理1:设对矩阵施行一个初等变换后得到矩阵,则可逆的充分必要条件是可逆。
引理2:一个矩阵总可以通过初等变换化为以下形式的一个矩阵,,其中是r阶单位矩阵,表示的零矩阵,r是的秩。
这两个引理在介绍时也要讲解其证明,这里省略了。
由引理2,当是一个n阶矩阵时,是一个对角矩阵。
那么由这两个引理,n阶矩阵是否可逆决定于对角矩阵是否可逆。
然而对角矩阵是否可逆是容易看出的。
当(是n阶单位矩阵)时,可逆;当时,不可逆。
由此得到矩阵可逆的充分必要条件1:n阶矩阵可逆的充分必要条件是可通过初等变换化为单位矩阵。
由充分必要条件1可得到充分必要条件2。
矩阵可逆的充分必要条件2:n阶矩阵可逆的充分必要条件是可写成初等矩阵的乘积。
这里可以证明充分必要条件2。
事实上,由充分必要条件1,n阶矩阵可逆的充分必要条件是可通过初等变换化为单位矩阵。
而可通过初等变换化为单位矩阵的充分必要条件是存在初等矩阵,使得。
因为初等矩阵都可逆且其逆矩阵仍是初等矩阵,那么上式可写为
这样证明了矩阵可逆的充分必要条件2
由矩阵可逆的充分必要条件1和初等变换不改变矩阵的秩可得矩阵可逆的充分必要条件3。
矩阵可逆的充分必要条件3:n阶矩阵可逆的充分必要条件是矩阵的秩等于n。
由秩的定义我们知道n阶矩阵的秩等于n的充分必要条件是的行列式不等于零即。
所以由此立刻可得矩阵可逆的充分必要条件4。
矩阵可逆的充分必要条件4:n阶矩阵可逆的充分必要条件是。
以上是第三种讲法,不是直接就讨论我们所说的这个充分必要条件,而是通过前面几个充分必要条件自然推导出的。
综上,这三种讲法各有裨益。
第一种讲法知识结构清晰,有利于知识的的掌握,但缺乏对知识的探究过程。
相比较,第二种讲法更注重对知识学习过程的探究,应用旧知识探究新知识,且更易知整个推理过程的来龙去脉,有助于学生探究能力的培养和学习兴趣的激发。
这种讲法更符合现代教学的理念。
而第三种讲法是从另一个角度出发,以矩阵的初等变换为基础,得出多个矩阵可逆的充分必要条件,而我们所说的那一个是前面几个的直接推论,这是顺理成章的。
总之,同一教学内容可有多种讲法,而对于这三种讲法我们可以根据教材,学生的水平,学科要求等条件来适当选用,把这部分内容真正让学生理解掌握。
参考文献
[1]王海清,额尔敦布和.线性代数[M].呼和浩特:内蒙古大学出版社,2012.
[2]北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组.高等代数[M].北京:高等教育出版社,2003.
[3]张禾瑞,郝鈵新.高等代数[M].北京:高等教育出版社,2007.。