高等代数理论基础30:矩阵的分块

矩阵的分块

把一个大矩阵看成由一些小矩阵组成,就如矩阵由数组成一样,在运算中,把小矩阵当作数一样处理,即矩阵的分块

分块矩阵乘法

设,把A,B分成一些小矩阵

A=\begin{array}& &\quad\;\; n_1\quad n_2\quad \cdots\quad n_l\\ \begin{array}&s_1\\s_2\\\vdots\\s_t\end{array}&\begin{pmatrix}A_{11}&A_{12}&\cdots&A_{1l}\\ A_{21}&A_{22}&\cdots&A_{2l}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ A_{t1}&A_{t2}&\cdots&A_{tl}\end{pmatrix}\end{array}

B=\begin{array}& &\quad\;\; m_1\quad m_2\quad \cdots\quad m_r\\ \begin{array}&n_1\\n_2\\\vdots\\n_l\end{array}&\begin{pmatrix}B_{11}&B_{12}&\cdots&B_{1r}\\ B_{21}&B_{22}&\cdots&B_{2r}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ B_{l1}&B_{l2}&\cdots&B_{lr}\end{pmatrix}\end{array}

其中每个是小矩阵,是小矩阵

C=AB=\begin{array}& &\quad\;\; m_1\quad m_2\quad \cdots\quad m_r\\ \begin{array}&s_1\\s_2\\\vdots\\s_t\end{array}&\begin{pmatrix}C_{11}&C_{12}&\cdots&C_{1r}\\ C_{21}&C_{22}&\cdots&C_{2r}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ C_{t1}&C_{t2}&\cdots&C_{tr}\end{pmatrix}\end{array}

其中

注:A的列的分法应与B的行的分法一致

矩阵分块证明矩阵乘积的秩的定理

将B分块,

显然AB的行向量是B的行向量的线性组合

将AB进行另一种分块乘法显然AB的列是A的列向量的线性组合

矩阵分块求逆

例:求矩阵的逆矩阵

D=\begin{pmatrix}a_{11}&\cdots&a_{1k}&0&\cdots&0\\ \vdots& &\vdots&\vdots& &\vdots\\ a_{k1}&\cdots&a_{kk}&0&\cdots&0\\ c_{11}&\cdots&c_{1k}&b_{11}&\cdots&b_{1r}\\ \vdots& &\vdots&\vdots& &\vdots\\ c_{r1}&\cdots&c_{rk}&b_{r1}&\cdots&b_{rr}\end{pmatrix}

其中A,B分别为k级和r级的可逆矩阵,C为矩阵,O为零矩阵

解:

注:C=O时有

对角矩阵

形式为的矩阵称为对角矩阵,其中是数

形式为的矩阵称为准对角矩阵,是

注:准对角矩阵包括对角矩阵

对于两个有相同分块的准对角矩阵

,

若它们相应分块同级,则

AB,A+B依然是准对角矩阵

若都是可逆矩阵,则

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