矩阵乘法和逆矩阵

首先说两句非常重要的话,矩阵乘法的基础。
一个矩阵A乘以一个列向量相当于将A的不同列进行线性组合。
一个行向量乘以一个矩阵A相当于将A的不同行进行线性组合。

矩阵乘法的5种方法:

1.

最基本的,AB=C,A的第一行乘以B的第一列得到的便是C的第一行第一列的数,也就是行跟列的点积在这里插入图片描述(这打出来好麻烦)
接着也就是运用开始说的那两句话

2.

用列的形式看待,举例
在这里插入图片描述
可以将其分别写成
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.

用行的形式看待,举例
还是上面的式子换种写法:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
上面三种方法都是把乘式第一个矩阵当做行的形式看待,第二个矩阵看做列,第四种方法用列乘行的形式

4.

例:
矩阵乘法和逆矩阵_第1张图片
这个可以跟第一种方法做个对比。

5.

用分块矩阵的方法来求,将矩阵分成几块
在这里插入图片描述
接下来就用第一种方法来求。(待完善)

非可逆矩阵(奇异矩阵)情况:
1.A*X=0,X为一个非零矩阵
解释:假设A可逆,若在上述式子的左侧乘以一个A-1(A的逆矩阵),那么就会得到X为0矩阵,那反过来说,如果X不为0矩阵,不就代表A不可逆了吗
2.非可逆矩阵的行列式是为0的,这也是比较简单验证的一种方法。
可逆(invertible),非奇异(non-singular)矩阵
如何求可逆矩阵?
其实很简单,采用增广矩阵的方法:
设A为
在这里插入图片描述
将其写成增广矩阵的形式,也就是
在这里插入图片描述
经过一系列消元转换,将左侧左侧变为单位矩阵,右侧得到的便是A的逆矩阵
在这里插入图片描述
解释;为什么这样得到的就是A的可逆矩阵呢
在将A转换为单位矩阵过程中进行的是消元转换,每一步的消元都相当于乘以一个消元矩阵,整体乘在一起,我们把它看做E,也就是EA=I,那么E不就是A的逆矩阵了吗,最初增广矩阵右侧I,也是经过消元变换变为我们要的结果,也就是EI=E=A-1,所以这就是我们用这个方法的原因,

逆矩阵一定是一个方阵。(在后面学习矩阵的基时有稍微应用到的地方)

respect to Gauss&Jordan

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