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高等代数理论基础29:矩阵的逆

高等代数理论基础29:矩阵的逆

作者: 溺于恐 | 来源:发表于2019-01-10 07:16 被阅读35次

矩阵的逆

可逆

定义:给定n级方阵A,若有n级方阵B使得AB=BA=E,E为n级单位矩阵,则称A可逆

注:

1.A必须为方阵

2.对于任意方阵A,满足条件的方阵B是唯一的

证明:

假设B_1,B_2满足条件

则B_1=B_1E=B_1(AB_2)

=(B_1A)B_2=EB_2=B_2\qquad\mathcal{Q.E.D}

逆矩阵

定义:若方阵B满足AB=BA=E,则B称为A的逆矩阵,记作A^{-1}

伴随矩阵

定义:给定方阵A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\end{pmatrix}

A_{ij}是A中元素a_{ij}的代数余子式,

方阵A^*=\begin{pmatrix}A_{11}&A_{21}&\cdots&A_{n1}\\ A_{12}&A_{22}&\cdots&A_{n2}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ A_{1n}&A_{2n}&\cdots&A_{nn}\end{pmatrix}称为A的伴随矩阵

注:AA^*=A^*A=\begin{pmatrix}d&0&\cdots&0\\ 0&d&\cdots&0\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ 0&0&\cdots&d\end{pmatrix}=dE

其中d=|A|

d=|A|\neq 0,则A({1\over d}A^*)=({1\over d}A^*)A=E

定理:方阵A可逆的充要条件是A非退化,且A^{-1}={1\over d}A^*(d=|A|\neq 0)

证明:

充分性

d=|A|\neq 0时

A可逆且A^{-1}={1\over d}A^*

必要性

若A可逆

则\exists A^{-1}使AA^{-1}=E

两边取行列式可得

|A||A^{-1}|=|E|=1

\therefore |A|\neq 0

即A非退化\qquad\mathcal{Q.E.D}

注:

1.对于n级方阵A,B,若AB=E,则A,B都可逆,且互为逆矩阵

2.若|A|=d\neq 0,则|A^{-1}|=d^{-1}

推论:若方阵A,B可逆,则A'与AB也可逆,且(A')^{-1}=(A^{-1})',(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}

证明:

若方阵A,B可逆,显然A'与AB也可逆

下证(A')^{-1}=(A^{-1})',(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}

AA^{-1}=A^{-1}A=E

两边取转置可得

(A^{-1})'A'=A'(A^{-1})'=E'=E

\therefore (A')^{-1}=(A^{-1})'

(AB)(B^{-1}A^{-1})=(B^{-1}A^{-1})(AB)=E

\therefore (AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}\qquad\mathcal{Q.E.D}

矩阵的逆与线性方程组

给定线性方程组\begin{cases}a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n=b_1\\ a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n=b_2\\ \cdots\\ a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n=b_n\end{cases}

可写成AX=B

|A|\neq 0,则A可逆,用X=A^{-1}B代入上式可得恒等式A(A^{-1}B)=B,即A^{-1}B是一个解

X=C是一个解,则由AC=BA^{-1}(AC)=A^{-1}B,即C=A^{-1}B

即解X=A^{-1}B是唯一的

可逆矩阵与矩阵乘积的秩

定理:给定s\times n矩阵,若P是s\times s可逆矩阵,Q是n\times n可逆矩阵,则r(A)=r(PA)=r(AQ)

证明:

令B=PA

则r(B)\le r(A)

由A=P^{-1}B

r(A)\le r(B)

\therefore r(A)=r(B)=r(PA)

另一等式同理可证\qquad\mathcal{Q.E.D}​

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