MIT 线性代数导论 第四讲:矩阵的LU分解

这一讲的主要内容有:

  • 矩阵转置与逆的顺序问题
  • 矩阵 A A A L U LU LU 分解
  • 置换矩阵群

矩阵转置与逆

首先关于矩阵的分解要用到几个定理:
对于矩阵 A A A 和矩阵 B B B

求两个矩阵乘积的逆矩阵
只需要交换两个矩阵的逆的顺序并相乘即可,也就是:
( A B ) X = I , X = B − 1 A − 1 (AB)X = I , X = B^{-1}A^{-1} (AB)X=I,X=B1A1
对于单个矩阵, 转置运算和逆运算可以交换顺序
( A − 1 ) T = ( A T ) − 1 (A^{-1})^{T} = (A^{T})^{-1} (A1)T=(AT)1
证明过程如下:
A A − 1 = I AA^{-1} = I AA1=I 的左右同时转置,单位阵转置之后仍然是单位阵, 此时也就是 ( A − 1 ) T A T = I (A^{-1})^{T}A^{T} = I (A1)TAT=I (注意交换顺序了,这是转置的规则)所以 ( A − 1 ) T (A^{-1})^{T} (A1)T A T A^{T} AT 的逆矩阵(因为两个矩阵相乘的结果是单位阵)

矩阵 A A A L U LU LU 分解(基础矩阵分解)

这个知识点是比较好理解的,首先来看 对于一个矩阵 A A A 如何变化为 矩阵 U U U ,成为一个上三角矩阵?这是上一讲的内容,我们可以左乘一系初等矩阵,来控制行变换,从而得到 U U U ,以33的矩阵为例:
A → E 32 E 31 E 21 A = U A\rightarrow E_{32}E_{31}E_{21}A = U AE32E31E21A=U
其中 E 32 E_{32} E32 等下标表示进行组合的行,一个普通的3
3的矩阵,如果变为上三角矩阵,总共要消去三个元素,也就是对角线下面的三个,因此需要上述式子的三个消元矩阵。
我们对上面的式子进行变形:
A = ( E 21 ) − 1 ( E 31 ) − 1 ( E 32 ) − 1 U A=(E_{21})^{-1}(E_{31})^{-1}(E_{32})^{-1}U A=(E21)1(E31)1(E32)1U
注意这里是左边三个消元矩阵的逆序逆矩阵,写一下就会注意到。
那么我们索要进行的 L U LU LU 分解 中的矩阵 L L L 也就是上面三个逆矩阵的乘积了,也就是:
L = ( E 21 ) − 1 ( E 31 ) − 1 ( E 32 ) − 1 L= (E_{21})^{-1}(E_{31})^{-1}(E_{32})^{-1} L=(E21)1(E31)1(E32)1
看起来很麻烦,还要计算三个消元矩阵,又要计算他们的逆,其实不然,对于初等矩阵,之前讲到过,它的逆只要把变换再还回去就是了,比如矩阵 ( 1 0 0 2 1 0 0 0 1 ) \begin{pmatrix} 1 &0 &0 \\ 2& 1 &0 \\ 0& 0 &1 \end{pmatrix} 120010001 表示将矩阵的第一行乘2加到第二行上(如果用它右乘一个矩阵的话),那么这个操作的逆操作就是从第二行减去2倍的第一行就是了,所以它的逆矩阵就是 ( 1 0 0 − 2 1 0 0 0 1 ) \begin{pmatrix} 1 &0 &0 \\ -2& 1 &0 \\ 0& 0 &1 \end{pmatrix} 120010001 所以其实很简单。

补充置换矩阵的一些内容

这一讲额最后,还补充了一些行变换置换矩阵的问题,比如,3*3的矩阵,它的行变换置换矩阵有几种情况?
其实就是三行的全排列,也就是3的阶乘,其他维数的矩阵计算也是如此。
所有的情况如下:
( 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ) ( 1 0 0 0 0 1 0 1 0 ) ( 0 1 0 1 0 0 0 0 1 ) ( 0 1 0 0 0 1 1 0 0 ) ( 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ) ( 0 0 1 1 0 0 0 1 0 ) \begin{pmatrix} 1 &0 &0 \\ 0& 1 &0 \\ 0& 0 &1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 &0 &0 \\ 0& 0 &1 \\ 0& 1 &0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 &1 &0 \\ 1& 0 &0 \\ 0& 0 &1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 &1 &0 \\ 0& 0 &1\\ 1& 0 &0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 &0 &1 \\ 0& 1 &0 \\ 1& 0 &0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 &0 &1 \\ 1& 0 &0 \\ 0& 1 &0 \end{pmatrix} 100010001100001010010100001001100010001010100010001100
这一组矩阵群有个很奇妙的性质,任意两个矩阵的乘积或者逆都在这个矩阵群里,并且每个矩阵的逆矩阵等于它的转置。

以上~

你可能感兴趣的:(Linear,Algebra)