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走马

陈粒

Lecture 6:伴随矩阵

649 字
3 分钟
Lecture 6:伴随矩阵

6.1 伴随矩阵的定义#

6.1.1 定义#

定义: #伴随矩阵的定义#

描述:将行列式 A|A|n2n^2 个元素的代数余子式按如下形式排成的矩阵,称为 AA 的伴随矩阵, 记作 AA^*A=[A11A21An1A12A22An2A1nA2nAnn]A^*=\begin{bmatrix}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{bmatrix} 且有:AA=AA=AEAA^{*}=A^{*}A=\left|A\right|E

解释

  • 概念:
    • 伴随矩阵的产生,就是来自于点积当中的一行乘一列的积的;
    • A=(A11A21A12A22)A=(a11a12a21a22)A^*=\left(\begin{matrix}A_{11}&A_{21}\\A_{12}&A_{22}\end{matrix}\right)\rightarrow A=\left(\begin{matrix}a_{11}a_{12}\\a_{21}a_{22}\end{matrix}\right)
    • 所以:AA=(A00A)=(1001)A=EAAA^{*}=\left(\begin{matrix}|A|&0\\0&|A|\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}1&0\\0&1\end{matrix}\right)|A|=E|A|
  • 计算:二阶
    • 从 A 矩阵求 AA^*
      • 核心:主对调,副变号
      • 举例:A=[abcd]A=[dbca]A=\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\rightarrow A^*=\begin{bmatrix}d&-b\\-c&a\end{bmatrix}
      • 结论:二阶时 (A)=A(A^*)^*=A
    • AA^*A1A^{-1}
      • 举例:1AA=1adbc(abca)=A1\frac{1}{|A|}A^{*}=\frac{1}{ad-bc}(\begin{matrix}a&-b\\-c&a\end{matrix})=A^{-1}
  • 计算:三阶
    • 从 A 矩阵求 AA^*
      • 老老实实算每项代数余子式;
    • AA^*A1A^{-1}
      • A1=1AAA^{-1}=\frac{1}{A}A^{*}

6.1.2 伴随矩阵与可逆矩阵#

总结:可交换矩阵

  • AkE=kEAAA1=A1A=EAA=AA=AE\begin{aligned}&A\cdot kE=kE\cdot A\\&AA^{-1}=A^{-1}A=E\\&AA^{*}=A^{*}A=|A|E\end{aligned}

推论A=AA1A^{*}=|A|A^{-1}

  • 意义:得到了伴随矩阵与可逆矩阵的关系;

推论AAA1=AEA1A=AA1AA^{*}A^{-1}=|A|EA^{-1}\rightarrow A^{*}=|A|A^{-1}

结论:求可逆的一个方法:

  • 方法:
    • A 可逆时,AA1A^{*}和A^{-1} 只差了一个非零的倍数而已;
  • 意义:
    • 给了伴随,想到可逆矩阵 -> 即在向量的视角下,伴随矩阵和可逆矩阵只是伸缩的关系 -> 伴随矩阵和可逆矩阵的性质是一致的;

6.2 伴随矩阵的性质与公式#

概念:运算总结

  • 运算就是四种:行列式、求逆、求转置、求伴随;
  • 下面的性质就是这几种性质的互相使用、结合、交换;

性质一:对任意 nn 阶方阵 AA, 都有伴随矩阵 A ^{*},且有公式: AA=AA=AE,A=An1AA^{*}=A^{*}A=\left|A\right|E,\left|A^{*}\right|=\left|A\right|^{n-1}

性质二A0A=AA1,A1=1AA,A=A(A)1;当|A|\neq0时A^{*}=\left|A\right|A^{-1},A^{-1}=\frac{1}{\left|A\right|}A^{*},A=\left|A\right|\left(A^{*}\right)^{-1};

  • 前提:A 的测度为 0;
  • 先求行列式,再求伴随矩阵,再求 1AA\frac{1}{{|A|}}A^*

性质三(kA)(kA)=kAE(kA)(kA)^{*}=\left|kA\right|E

性质四(AT)=(A)T(A^T)^*=(A^*)^T

性质五A1(A1)=A1EA^{-1}\left(A^{-1}\right)^{*}=\left|A^{-1}\right|E

性质六A(A)=AEA^*\left(A^*\right)^*=\left|A^*\right|E

  • 原因:(A)=An2A\left(A^*\right)^*=|A|^{n-2}A

性质七:(穿脱原则)(AB)=BA\left(AB\right)^{*}=B^{*}A^{*}

补充:关于数乘的交换

  • kA=knA(kA)T=kAT(kA)1=1kA1(kA)=kn1A\begin{aligned}&|kA|=k^{n}|A|\\&(kA)^{T}=kA^{T}\\&(kA)^{-1}=\frac{1}{k}A^{-1}\\&(kA)^{*}=k^{n-1}A^{*}\end{aligned}

补充:总结 - 运算的自运算

  • A1=A1(A)1=(A1)(A1)T=(AT)1A=An1AT=AT(A)T=(AT)\begin{aligned}&|A^{-1}|=|A|^{-1}&&(A^{*})^{-1}=(A^{-1})^{*}\\&(A^{-1})^{T}=(A^{T})^{-1}&&|A^{*}|=|A|^{n-1}\\&|A^{T}|=|A|^{T}\\&(A^{*})^{T}=(A^{T})^{*}\end{aligned}

补充:总结 - 运算的叠加

  • A=A(AT)T=A(A1)1=A(A)=An2A\begin{aligned}&||A||=|A|\\&(A^{T})^{T}=A\\&(A^{-1})^{-1}=A\\&(A^{*})^{*}=|A|^{n-2}A\end{aligned} 补充:穿脱原则
  • AB=BA(AB)T=BTAT(AB)1=B1A1(AB)=BA\begin{aligned}&|AB|=|B||A|\\&(AB)^{T}=B^{T}A^{T}\\&(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}\\&(AB)^{*}=B^{*}A^{*}\end{aligned}
  • 注意:(A+B)A+B\left(A+B\right)^{*}\neq A^{*}+B^{*}
  • 其他:A+BA+B(A+B)1A1+B1(A+B)T=AT+BT\begin{aligned}&|A+B|\neq|A|+|B|\\&(A+B)^{-1}\neq A^{-1}+B^{-1}\\&(A+B)^{T}=A^{T}+B^{T}\end{aligned}

6.3 用伴随矩阵求可逆矩阵的逆矩阵#

定理: #伴随矩阵求可逆矩阵的逆矩阵#

描述: A1=1AA=1A[A11A21An1A12A22An2A1nA2nAnn]A^{-1}=\frac{1}{\left|A\right|}A^{*}=\frac{1}{\left|A\right|}\begin{bmatrix}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{bmatrix}

解释

  • 步骤:
    • 第一步:先求当前矩阵的行列式的值,看起是否等于 0,如果等于零就无法继续往下计算了;
    • 第二步:求 A 的伴随;
    • 第三步:求 A1=1AAA^{-1}=\frac{1}{|A|}A^{*}
  • 注意:
    • 注意Aij的位置及正、负号注意A_{ij}的位置及正、负号

6.4 求伴随矩阵的方法#

方法一:定义法。先求 AijA_{ij} ,再拼成 AA^*

方法二:用公式;若 A 可逆,则 A=AA1A^*=|A|A^{-1}

  • 遇到和伴随矩阵相关的计算时,先考虑一下有没有公式、化简一下,对公式进行一些运算,然后再开始计算;

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