线性代数之矩阵代数

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回忆学校的美好时光,顺便复习一下学校学过的知识吧。

1. 设A,B为可以相乘的矩阵,AB的每一列都是A的各列的线性组合,以B的对应列的元素为权。

    同样,AB的每一行都是B的各行的线性组合,以A的对应行的元素为权。

    例如,AB的第m列是以B的第m列为权的A的各列的线性组合;

            AB的第n行是以A的第n行为权的B的各行的线性组合。

2. 矩阵乘法恒等式:ImA = A = AIn

3. 逆矩阵的概念仅对方阵有意义。

4. 若A可逆,则对每一Rn中的b,方程Ax=b有唯一解x=A-1b

5. 初等矩阵:将单位矩阵进行一次初等行变换所得的矩阵。

6. 对mxn矩阵A进行初等行变换所得的矩阵,等于对单位矩阵进行相同行变换所得初等矩阵与A相乘的结果。

    设对单位矩阵Im进行初等行变换所得初等矩阵为E,对A进行相同初等行变换的结果可写为EA。

    因为初等行变换可逆,所以必有另一行变换将E变回I。设该“另一行变换”对应初等矩阵为F,结合上一行,F对E的作用可写为FE=I。

    因此,每个初等矩阵均可逆。

7. 当n阶方阵A行等价于In时,A可逆。此时,将A变为In的一系列初等行变换同时将In变为A-1

8. 求A-1:将增广矩阵 [A  I] 进行行化简,若A可逆,则 [A  I] ~ [I  A-1]

    将 [A  I] 行变换为[I  A-1]的过程可看作解n个方程组:

    Ax=e1, Ax=e2, ... Ax=en

    这n个方程组的“增广列”都放在A的右侧,就构成矩阵

    [A  e1  e2 ... en] = [A  I]

    如果我们只需要A-1的某一列或某几列,例如需要A-1的j列,只需解方程组Ax=ej,而不需要求出整个A-1

    [注:根据此条可以导出利用克拉默法则求逆矩阵的公式]

9. 可逆矩阵定理

    对于n阶方阵,以下命题等价:

    a) A可逆

    b) A与n阶单位矩阵等价

    c) A有n个主元位置

    d) 方程Ax=0仅有平凡解

    e) A各列线性无关

    f) 线性变换x|->Ax是一对一的

    g) 对Rn中任意b,Ax=b至少有一个解(有且仅有唯一解?)

    h) A各列生成Rn

    i) 线性变换x|->Ax将Rn映上到Rn

    j) 存在nxn阶矩阵B,使AB=BA=I

    k) AT可逆

    l) A的列向量构成Rn的一个基

    m) ColA=Rn

    n) dim(Col(A))=n

    o) rank(A)=n

    p) Nul(A)=0

    q) dim(Nul(A))=0

    r) det(A)≠0   <=>  A可逆

    s) A可逆当且仅当0不是A的特征值

    t) A可逆当且仅当A的行列式不等于零

    再次强调,以上命题仅对n阶方阵等价。对于mxn(m≠n)则未必

10. 分块矩阵乘法

    两个矩阵A、B相乘,要求A的列数等于B的行数,因此若要使分块后的矩阵能够应用乘法,分块时A的列分法必须与B的行分法一致,而A的行分法与B的列分法可以任意。

    例如A有5列B有5行,A分块为3列/2列,那么B就要分为3行/2行。

11. 按上一项所述,如果将A的每一列都分作为一块,同样将B的每一行都分作为一块,那么就可以得到:

    AB = [col1(A)  col2(A) ... coln(A)] [row1(B)  row2(B) ... rown(B)]T

         = sigma(colk(A)rowk(B))    (1 ≤ k ≤ n)

        每个colk(A)rowk(B)本身也是一个mxp矩阵(假设A为mxn矩阵,B为nxp矩阵)。

12. 单位下三角矩阵的逆也是单位下三角矩阵。

13. LU分解

          如果A可化为阶梯形U,且化简过程中仅使用行倍加变换(将一行倍数加到它下面的另一行),那么由于每次初等变换均等价于相应初等矩阵与A相乘,所以A到U的变换过程可表示为:

         Ep...E1A=U

         于是A可表示为A=LU,其中L=(Ep...E1)-1,即L=E1-1...Ep-1

         由于单位下三角矩阵的逆也是单位下三角矩阵,所以L为单位下三角矩阵。

14. 向量空间:向量集中的向量满足加法交换律和结合律、标量乘法交换律和结合律、存在零向量和负向量,以上运算结果仍在该集合中。

15. 子空间:非空,对加法和标量乘法封闭(非空且封闭则必包含零向量)。

16. 若v1, v2, ... vp在V中,Span(v1, v2, ... vp)是V的子空间。

17. 设A为mxn矩阵,满足Ax=0的x集合是A的零空间,是Rn的子空间,空间中的任意向量v满足Av=0。

18. 设A为mxn矩阵,A的列的所有线性组合是A的列空间,是Rm的子空间,空间中的任意向量v使方程Ax=v相容。

19. 子空间的维与向量的维:向量中元素数量是向量的维;子空间的基的向量的数量是子空间的维。

20. 矩阵A的行空间的维=列空间的维=rank(A)

21. 若A有n列,那么rank(A) + dim(Nul(A)) = n

22. 矩阵的主元列构成列空间的基

23. 若A,B均为nxn矩阵,则detAB=(detA)(detB)    [注:一般来说det(A+B)≠detA+detB]

24. 若A为nxn矩阵,且除了其中一列以外其他各列固定,那么detA是那个可变列的线性函数

25. 若A是一个2x2矩阵,那么由A的列确定的平行四边形面积为|detA|

      若A是一个3x3矩阵,那么由A的列确定的平行六面体的体积为|detA|

      (若A为2x2矩阵,两列为v1,v2,那么平行四边形的四个顶点为0,v1,v2,v1+v2)

      (若A为3x3矩阵,三列为v1,v2,v3,那么平行六面体的八个顶点为0,v1,v2,v3,v1+v2,v1+v3,v2+v3,v1+v2+v3)

26. 若T: R2->R2是由一个2x2矩阵A确定的线性变换,S是R2中的一个平行四边形,则:

      T(s)的面积=|detA|·S的面积

 

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