数学学年论文毕业论文关于矩阵逆的判定及求逆矩阵方法的探讨

1关于矩阵逆的判定及求逆矩阵方法的探讨摘要：矩阵的可逆性判定及逆矩阵的求解是高等代数的主要内容之一。本文给出判定矩阵是否可逆及求逆矩阵的几种方法。关键词：逆矩阵伴随矩阵初等矩阵分块矩阵矩阵理论是线性代数的一个主要内容，也是处理实际问题的重要工具，而逆矩阵在矩阵的理论和应用中占有相当重要的地位。下面通过引入逆矩阵的定义，就矩阵可逆性判定及求逆矩阵的方法进行探讨。定义1n级方阵A称为可逆的，如果n级方阵B，使得AB=BA=E（1）这里E是n级单位矩阵。定义2如果B适合（1），那么B就称为A的逆矩阵，记作1A。定理1如果A有逆矩阵，则逆矩阵是唯一的。逆矩阵的基本性质：性质1当A为可逆阵，则AA11.性质2若A为可逆阵，则kkAA(,1为任意一个非零的数)都是可逆阵，且AA11)()0(1)(11kAkkA.性质3111)(ABAB，其中A，B均为n阶可逆阵.性质4A()()'11A.由性质3有定理2若)2(,21nAAAn是同阶可逆阵，则nAAA21,是可逆阵，且21(AA下面给出几种判定方阵的可逆性及求逆矩阵的方法：方法一定义法利用定义1，即找一个矩阵B，使AB=E，则A可逆，并且BA1。方法二伴随矩阵法定义3设)(ijaA是n级方阵，用ijA表示A的),(ji元的代数余子式)1,(nji，2矩阵nnnnnnAAAAAAAAA212221212111称为A的伴随矩阵，记作A*。定理3矩阵A可逆的充分必要条件是0A，并且当A可逆时,有*11AAA。定理证明见[1].定理3不仅给出了判断一个矩阵是否可逆的一种方法，并且给出了求逆矩阵的一种方法，但是这种方法主要用在理论上以及2级或3级矩阵的情形，如果阶数较大，那么使用此方法计算量太大。由定理3逆矩阵判定的方法还有：推论3.1n级矩阵A可逆的充要条件是矩阵A的秩为n。推论3.2矩阵A可逆的充要条件是它的特征值都不为0。推论3.3n级矩阵A可逆的充分必要条件是它的行(或列)向量组线性无关。方法三初等变换法定义4对矩阵施行以下三种变换称为矩阵的初等变换：)1(交换矩阵的两行(列)；)2(以一个非零的数k乘矩阵的某一行(列)；)3(把矩阵的某一行（列)的k倍加到另一行(列)。定理4方阵A可逆的充分必要条件是A可表示为若干个同阶初等矩阵的乘积。具体方法是：欲求A的逆矩阵时，首先由A作出一个nn2矩阵，即)(EA，其次对这个矩阵施以行初等变换(且只能用行初等变换)，将它的左半部的矩阵A化为单位矩阵，那么原来右半部的单位矩阵就同时化为1A：)()(1AEEA行初等变换3或者1AEEA列初等变换例1求矩阵A的逆矩阵，已知521310132A。解：001132010310100521100521010310001132)(EA201910010310100521316161100123210103265650213161611000103101005212116000103101005213161611001232101034613610013161611232134613611A注：在事先不知道n阶矩阵是可逆的情况下，也可直接用此方法。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。方法四利用解线性方程组来求逆矩阵若n阶矩阵A可逆，则EAA1，于是1A的第j列是线性方程组jAX的解，nj2,1.因此我们可以去解线性方程组AX，其)(1nbb，把所得的4解的公式中的nbbb21,分别用00,1；00,1,0；…；1,00,0代替，便可求得1A的第n2,1列，这种方法在某些时候可能比用初等变换法求逆矩阵稍微简单一点。例2求矩阵A=3000013000013000013000013的逆矩阵。解：设TxxxxxX),,,,(54321TbbbbbB),,,,(54321解方程组AX=B即5545434323212133333bxbxxbxxbxxbxx解得51554245432335432234254322314513)3(3)33(3)333(3)3333(3bxbbxbbbxbbbbxbbbbbx然后把),,,,(54321bbbbbB列，分别用)0,0,0,0,1(1)0,0,0,1,0(2)0,0,1,0,0(3)0,1,0,0,0(4)1,0,0,0,0(5代入得到矩阵1A的第5,4,3,2,1行，分别用)3,3,3,3,3(543211x)3,3,3,3,0(43212x)3,3,3,0,0(3213x)3,3,0,0,0(214x)3,0,0,0,0(15x即12132143215432113000033000333003333033333A这种方法特别适用于线性方程组AX=B的解容易求解的情形。方法五分块求逆法当一个可逆矩阵的阶数较大时，即使用初等变换求它的逆矩阵仍然计算量较大。如果把该矩阵分块，再对分块矩阵求逆矩阵，则能减少计算量。而且形如2100AAA0021BBB22211110AAAM22121120AAAM502112113AAAM22211240AAAM的分块矩阵，使用分块矩阵较方便。现用1M为例，来说明求逆矩阵的方法，其它的矩阵可依此类推。设有n阶可逆矩阵22211110AAAM，其中2211,AA为sr,阶可逆方阵，求11M。解：设2221121111XXXXM，则11M与1M有相同分法，则222212212122112112111111222112112221111110XAXAXAXAXAXAXXXXAAAMMsrnEEE00得一个线性方程组为srEXAXAXAXAXAEXA22221221212211211211111100由于2211,AA可逆，故122111,AA存在，解得12222111211222112111110AXAAAXXAX从而12211121122111110AAAAAM方法六利用哈密尔顿—凯莱定理求逆矩阵法哈密尔顿—凯莱定理设A是数域P上一个nn矩阵，AEf)(是A的特征多项式，则0)1()()(12211EAAaaaAAfnnnnn。如果A可逆，则A的特征多项式的常数项0)1(Aann，由定理知0)(111EAAAAfnnnn于是EAEAAnnnn)(112116因此得)(112111EAAAnnnn)(此式给出了1A的多项式计算方法。例3已知201034011A，求1A。解：矩阵A的特征多项式为：254)(23AEf因023，所以矩阵A可逆，由)(式知)54(2121EAAA=11302802621方法七“和化积”法有时遇到这样的问题：要求判断方阵之和A+B的可逆性并求逆矩阵，此时可将A+B直接化为ECBA)(，由此有A+B可逆，且CBA1)(，或将方阵之和A+B表为若干个已知的可逆阵之积，再有定理2知A+B可逆，并可得出其逆矩阵。例4证明：若0kA，则AE是可逆阵，并求1)(AE。证明：EAAAEAEk))((12E-A是可逆矩阵且121)(kAAAEAE总之，矩阵可逆性的判断及求逆矩阵的方法很多，不仅仅只是以上列举的几种方法，大家在做题过程中，可根据题目的需要灵活选用方法来求解。参考文献：[1]丘维声.高等代数[M].高等教育出版社，1985.[2]北京大学数学系.高等代数[M].高等教育出版社，1988.[3]杨明顺.三角矩阵求逆的一种方法.渭南师范学院学报，2003.[4]杨彗.矩阵的非奇异性判定及求逆矩阵的几种方法.云南师范大学学报，2002.7TheonesthatgoagainstmatrixjudgeandaskthediscussiongoingagainstthematrixmethodABSTRACT:Judgingreversiblyandagainsttheaskingandsolvingoneofthemaincontentsthatishigheralgebraofmatrix.Thistextprovidesandjudgeswhethermatrixisreversibleandasksseveralkindsofmethodstogoagainstmatrix.KEYWORDS:InversematrixAdjointmatrixElementarymatrixPartitionedmatrix