乘法和逆矩阵

矩阵的下标习惯

第一个元素表示行,第二个元素表示列。

  • 矩阵的乘法公式
    例子:

    =

矩阵相乘的基础是A的行和B的列 维度数值相同
如 结果是的矩阵

矩阵的乘法:

先介绍向量的两种运算,

  • 一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积,又叫作点积,结果是一个数;
  • 一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积,外积是一种特殊的"克罗内克积",结果是一个矩阵.实际上就是行列各自相乘的组合
    BA= \left( \begin{matrix} b_{1}\\b_{2} \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} a_{1} & a_{2} \end{matrix} \right) = \left( \begin{matrix} b_{1}a_{1} & b_{1}a_{2} \\ b_{2}a_{1} & b_{2}a_{2} \\ \end{matrix} \right)

所以对于矩阵而言

  • 方法1 常规方法,上面

  • 方法2 列方法 row x column 得到一个数字,组个相乘后相加
    得到 。
    再把叠加到一起,得到与B相同得的列。
    联想:多元一次方程组就是这种方式,未知数是一个列。

  • 方法3 行方法
    ,得到

  • 方法4 组合法,分块乘法
    \left[ \begin{matrix} A_{1} & A_{2} \\ A_{3} & A_{4} \\ \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} B_{1} & B_{2} \\ B_{3} & B_{4} \\ \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} A_{1}B_{1} + A_{2}B_{3} & \cdots \\ \cdots & C_{把整体矩阵切割,以基本的2行2列作为运算结果} \end{matrix} \right]

公式:

  • 高斯-若尔当消元(Gauss-Jordan elimination)

    左右都符合

  • singlar, no inverse matrix
    奇异矩阵,不可逆的矩阵。Ax=0, x非零。

求逆和解方程组是一致的。

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