线性代数

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线性代数

2024-07-17 20:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

浏览 53 扫码 分享 2023-11-22 00:36:24 先导知识伴随矩阵概念性质逆的定义逆矩阵的性质矩阵的n次幂矩阵的对角化

先导知识

要计算矩阵的逆,先要有一些内容的铺垫;

伴随矩阵

概念

注意两点:

1. 伴随矩阵中每一项代数余子式![](https://cdn.nlark.com/yuque/__latex/6781228e0a0a6072d89c076e9a5ab4db.svg#card=math&code=A_%7Bij%7D&height=20&width=23)都是**实数**。 1. 代数余子式![](https://cdn.nlark.com/yuque/__latex/6781228e0a0a6072d89c076e9a5ab4db.svg#card=math&code=A_%7Bij%7D&height=20&width=23)的下标要注意,有**转置**!

性质![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581335289899-a54fb5eb-3b8d-4664-a30a-b57f5ad8a765.png#align=left&display=inline&height=28&name=image.png&originHeight=65&originWidth=498&size=32254&status=done&style=none&width=218)**证明:**![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581336033383-1dfd66f5-f87c-42a3-948c-21cc048f4fa4.png#align=left&display=inline&height=108&name=image.png&originHeight=129&originWidth=336&size=5490&status=done&style=none&width=281)以上两个矩阵相乘结果也是矩阵,我们可以计算出结果中的![](https://cdn.nlark.com/yuque/__latex/f4355dec5043654402112f23313a042f.svg#card=math&code=X_%7B11%7D&height=18&width=27)应该为上面左边矩阵的第一行乘上右边矩阵的第一列:![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581336137343-d9f0b4d5-0600-48e9-816d-ea45d4034ad7.png#align=left&display=inline&height=156&name=image.png&originHeight=207&originWidth=323&size=5211&status=done&style=none&width=243)根据行列式的展开的定理(上节中的**定理3**:行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和)可知,上面式子结果为:|A|.以此类推,X对角线上都是|A|。再看其它位置,例如计算![](https://cdn.nlark.com/yuque/__latex/b71f41e77d7be63ba5bcb7b66675b2ec.svg#card=math&code=X_%7B12%7D&height=18&width=27):![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581336273742-d0ba8f97-f540-4047-bcaf-30b0309206cd.png#align=left&display=inline&height=173&name=image.png&originHeight=216&originWidth=334&size=5693&status=done&style=none&width=267)根据上一节的推论![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581336312058-f0826f2e-00e0-4c95-a539-1db9e00d42a5.png#align=left&display=inline&height=78&name=image.png&originHeight=109&originWidth=615&size=37519&status=done&style=none&width=439)从而得到X的对角线位置以外的值都为0,即:![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581336369690-15de4006-fbb1-4bd5-afaa-8608487f2566.png#align=left&display=inline&height=89&name=image.png&originHeight=133&originWidth=185&size=3051&status=done&style=none&width=124),由于|A|是常数,所以可以把上面的|A|从矩阵中提取出来,则有:![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/688309/1581336499171-0324aaea-9a2b-447b-9d4c-88c528f7f9a2.png#align=left&display=inline&height=93&name=image.png&originHeight=128&originWidth=226&size=2728&status=done&style=none&width=164),所以得证。

逆的定义

定理2证明如下:由上述伴随矩阵的性质,因为|A|不为0,两边同时除以|A|,得,所以根据逆的定义公式 AB=BA=E,A存在逆矩阵,得证。

可以推导:证明:AB=E → |A||B|=1 → |A|不为0 → A可逆,且A的逆阵唯一 → →

逆矩阵的性质

证明(iv): 因为A可逆,所以|A|不为0,由上面行列式性质1得 ,所以也可逆;而 ,所以得证。

引出二阶矩阵的逆的快速计算公式:

矩阵的n次幂

矩阵的对角化

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