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Lecture 5:矩阵的逆

358 字
2 分钟
Lecture 5:矩阵的逆

5.1 逆矩阵的定义#

定义: #逆矩阵#

描述:A、B 是 n 阶方阵,E 是 n 阶单位矩阵;若 AB=BA=E,则称 A 是可逆矩阵,并称 B 是 A 的逆矩阵,且逆矩阵是唯一的,记为 A−1A^{-1}

解释

  • 矩阵和其逆矩阵相乘等于单位阵;
定义: #逆矩阵的充分必要条件#

描述:A 可逆的充分必要条件是 ∣A∣|A| 不等于 0;

解释

  • 矩阵的测度不等于 0,那么就有逆矩阵;
  • 因为 a−1=1aa^{-1}=\frac{1}{a},而分母不能等于零,所以逆矩阵的充分必要条件为测度不为 0;
定义: #互逆#

描述:一阶: A−1A=EA^{-1}A=E

解释

5.2 逆矩阵的性质和重要公式#

性质:逆矩阵的性质

    1. (A−1)−1=A(A^{-1})^{-1}=A
    1. 若 k 不等于 0,则 (kA)−1=1kA−1(kA)^{-1}=\frac{1}{k}A^{-1}
    • 转置矩阵时:(kA)T=kAT(kA)^T=kA^T
    • 转置矩阵时:∣kA∣=kn∣A∣|kA|=k^n|A|
    1. AB 也可逆,且 (AB)−1=B−1A−1(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}
    1. AT也可逆,且(AT)−1=(A−1)TA^{\mathrm{T}}\text{也可逆,且}(A^{\mathrm{T}})^{-1}=(A^{-1})^{\mathrm{T}}
    1. ∣A−1∣=∣A∣−1\left|A^{-1}\right|=|A|^{-1}
    • 因为:∣A−1A∣=∣E∣→∣E∣=∣A−1∣∣A∣|A^{-1}A|=|E|\rightarrow|E|=|A^{-1}||A| 即:∣A−1∣|A^{-1}| 和 ∣A∣|A| 互为倒数;

注意:A+B不一定可逆,且(A+B)−1≠A−1+B−1A+B\text{不一定可逆,且}\left(A+B\right)^{-1}\neq A^{-1}+B^{-1}

  • (A+B)T=AT+BT\left(A+B\right)^{T}=A^{T}+B^{T}
  • ∣A+B∣\vert A+B\vert 不等于 ∣A∣+∣B∣\vert A\vert+\vert B\vert

补充:逆矩阵与分块矩阵结论

  • (a00b)−1=(a−100b−1)(A00B)−1=(A−100B−1)(0ab0)−1=(0b−1a−10)(0AB0)−1=(0B−1A−10)\left.\left(\begin{matrix}a&0\\0&b\end{matrix}\right.\right)^{-1}=\left(\begin{matrix}a&-1&0\\0&b^{-1}\end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}A&0\\0&B\end{matrix}\right)^{-1}=\left(\begin{matrix}A&-1&0\\0&B^{-1}\end{matrix}\right)\\\left(\begin{matrix}0&a\\b&0\end{matrix}\right)^{-1}=\left(\begin{matrix}0&b^{-1}\\a^{-1}&0\end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}0&A\\B&0\end{matrix}\right)^{-1}=\left(\begin{matrix}0&B^{-1}\\A^{-1}&0\end{matrix}\right)

5.3 用定义法求可逆矩阵的逆矩阵#

5.3.1 方法一:定义法#

方法:定义进行求解,即求一个矩阵 B,使 AB=E,则 A 可逆,且 A−1=BA^{-1}=B

5.3.2 方法二:乘积法#

方法:将 A 分解成若干个可逆矩阵的乘积. 因两个可逆矩阵的积仍是可逆矩阵,即若 A=BC,其中,B、C 均可逆,则 A 可逆,且:

  • A−1=(BC)−1=C−1B−1A^{-1}=(BC)^{-1}=C^{-1}B^{-1}

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