矩阵代数(二)- 矩阵的逆

R语言矩阵、向量操作(矩阵乘法,向量内积、外积(叉乘),矩阵转置,矩阵的逆) 文章目录前言求矩阵、向量转置矩阵乘法求矩阵、向量内积求向量外积(叉乘)求矩阵的逆 前言 创建两个四维矩阵 A 与 B,A 按列填充,B 按行填充: A <- matrix(1:16, 4, 4, byrow = FALSE) B <- matrix(1:16, 4, 4, byrow = TRUE) 创建两个 n 维向量 x 和 y: x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(2, 4, 6, 8, 10) 求矩阵、向量转置 使用 t(矩阵、向量名) 即可: 阅读详情

小结

  1. 矩阵的逆A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1
  2. 求A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1的方法

矩阵的逆

一个n×nn \times nn×n矩阵A\boldsymbol{A}A使可逆的,若存在一个n×nn \times nn×n矩阵C\boldsymbol{C}C使CA=I\boldsymbol{C}\boldsymbol{A}=\boldsymbol{I}CA=I且AC=I\boldsymbol{A}\boldsymbol{C}=\boldsymbol{I}AC=I。其中,I=In\boldsymbol{I}=\boldsymbol{I}_nI=In​使n×nn \times nn×n单位矩阵。这时称C\boldsymbol{C}C是A\boldsymbol{A}A的逆。实际上,C\boldsymbol{C}C由A\boldsymbol{A}A唯一确定,因为若B\boldsymbol{B}B是另一个A\boldsymbol{A}A的逆,那么将有B=BI=B(AC)=(BA)C=IC=C\boldsymbol{B}=\boldsymbol{BI}=\boldsymbol{B}(\boldsymbol{AC})=(\boldsymbol{BA})C=\boldsymbol{IC}=\boldsymbol{C}B=BI=B(AC)=(BA)C=IC=C。于是,若A\boldsymbol{A}A可逆,它的逆是唯一的,我们将它记为A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1,于是A−1A=AA−1=I\boldsymbol{A}^{-1}\boldsymbol{A}=\boldsymbol{A}\boldsymbol{A}^{-1}=\boldsymbol{I}A−1A=AA−1=I。
不可逆矩阵有时称为奇异矩阵,而可逆矩阵也称为非奇异矩阵。

定理4 &ThickSpace;\;设A=[abcd]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}a &amp; b \\ c &amp; d\end{bmatrix}A=[ac​bd​]。若ad−bc≠0ad-bc \neq 0ad−bc̸​=0,则A\boldsymbol{A}A可逆且A−1=1ad−bc[d−b−ca]\boldsymbol{A}^{-1}=\frac{1}{ad-bc}\begin{bmatrix}d &amp; -b \\ -c &amp; a\end{bmatrix}A−1=ad−bc1​[d−c​−ba​];若ad−bc=0ad-bc = 0ad−bc=0,则A\boldsymbol{A}A不可逆。
证明:设A−1=[x1x2x3x4]\boldsymbol{A}^{-1}=\begin{bmatrix}x_1 &amp; x_2 \\ x_3 &amp; x_4\end{bmatrix}A−1=[x1​x3​​x2​x4​​],则有AA−1=[ax1+bx3ax2+bx4cx1+dx3cx2+dx4]=I=[1001]\boldsymbol{A}\boldsymbol{A}^{-1}=\begin{bmatrix}ax_1+bx_3 &amp; ax_2+bx_4 \\ cx_1+dx_3 &amp; cx_2+dx_4\end{bmatrix}=\boldsymbol{I}=\begin{bmatrix}1 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1\end{bmatrix}AA−1=[ax1​+bx3​cx1​+dx3​​ax2​+bx4​cx2​+dx4​​]=I=[10​01​],即有{ax1+bx3=1ax2+bx4=0cx1+dx3=0cx2+dx4=1\begin{cases}ax_1 + bx_3 = 1\\ ax_2 + bx_4 = 0\\ cx_1 + dx_3 = 0 \\ cx_2 + dx_4 = 1\end{cases}⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧​ax1​+bx3​=1ax2​+bx4​=0cx1​+dx3​=0cx2​+dx4​=1​,对应的增广矩阵为[a0b010a0b0c0d000c0d1]\begin{bmatrix}a &amp; 0 &amp; b &amp; 0 &amp; 1\\ 0 &amp; a &amp; 0 &amp; b &amp; 0 \\ c &amp; 0 &amp; d &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; c &amp; 0 &amp; d &amp; 1 \end{bmatrix}⎣⎢⎢⎡​a0c0​0a0c​b0d0​0b0d​1001​⎦⎥⎥⎤​
对增广矩阵进行行化简,得:
[a0b010a0b0c0d000c0d1]\begin{bmatrix}a &amp; 0 &amp; b &amp; 0 &amp; 1\\ 0 &amp; a &amp; 0 &amp; b &amp; 0 \\ c &amp; 0 &amp; d &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; c &amp; 0 &amp; d &amp; 1 \end{bmatrix}⎣⎢⎢⎡​a0c0​0a0c​b0d0​0b0d​1001​⎦⎥⎥⎤​~[ac0bc0c0ac0bc000ad−bc0−c000ad−bca]\begin{bmatrix}ac &amp; 0 &amp; bc &amp; 0 &amp; c\\ 0 &amp; ac &amp; 0 &amp; bc &amp; 0 \\ 0 &amp; 0 &amp; ad - bc &amp; 0 &amp; -c \\ 0 &amp; 0 &amp; 0 &amp; ad - bc &amp; a\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎡​ac000​0ac00​bc0ad−bc0​0bc0ad−bc​c0−ca​⎦⎥⎥⎤​
若ad−bc=0ad-bc = 0ad−bc=0,则a=0,c=0a=0,c=0a=0,c=0。A\boldsymbol{A}A的第一列为零向量,任何矩阵B\boldsymbol{B}B乘A\boldsymbol{A}A的第一列(零向量)得到的第一列都是零向量。故若A\boldsymbol{A}A可逆,ad−bc≠0ad-bc \neq 0ad−bc̸​=0。
若ad−bc≠0ad-bc \neq 0ad−bc̸​=0,继续行化简增广矩阵为:[1000dad−bc0100−bad−bc0010−cad−bc0001aad−bc]\begin{bmatrix}1 &amp; 0 &amp; 0 &amp; 0 &amp; \frac{d}{ad-bc}\\ 0 &amp; 1 &amp; 0 &amp; 0 &amp; \frac{-b}{ad-bc} \\ 0 &amp; 0 &amp; 1 &amp; 0 &amp; \frac{-c}{ad-bc} \\ 0 &amp; 0 &amp; 0 &amp; 1 &amp; \frac{a}{ad-bc}\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎡​1000​0100​0010​0001​ad−bcd​ad−bc−b​ad−bc−c​ad−bca​​⎦⎥⎥⎤​。其通解为:{x1=dad−bcx2=−cad−bcx3=−cad−bcx4=aad−bc\begin{cases} x_1=\frac{d}{ad-bc} \\ x_2 = \frac{-c}{ad-bc} \\ x_3 = \frac{-c}{ad-bc} \\ x_4 = \frac{a}{ad-bc}\end{cases}⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧​x1​=ad−bcd​x2​=ad−bc−c​x3​=ad−bc−c​x4​=ad−bca​​,即A−1=1ad−bc[d−b−ca]\boldsymbol{A}^{-1}=\frac{1}{ad-bc}\begin{bmatrix}d &amp; -b \\ -c &amp; a\end{bmatrix}A−1=ad−bc1​[d−c​−ba​]。
数ad−bcad-bcad−bc称为A\boldsymbol{A}A的行列式,即为detA=ad−bcdet \boldsymbol{A}=ad-bcdetA=ad−bc。

求A=[3456]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}3 &amp; 4 \\ 5 &amp; 6\end{bmatrix}A=[35​46​]的逆。
解:因为detA=3×6−4×5=−2≠0det \boldsymbol{A}=3 \times 6 - 4 \times 5=-2 \neq 0detA=3×6−4×5=−2̸​=0,所有A\boldsymbol{A}A可逆且A−1=1−2[6−4−53]=[−3252−32]\boldsymbol{A}^{-1}=\frac{1}{-2}\begin{bmatrix}6 &amp; -4 \\ -5 &amp; 3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-3 &amp; 2 \\ \frac{5}{2} &amp; -\frac{3}{2}\end{bmatrix}A−1=−21​[6−5​−43​]=[−325​​2−23​​]

定理5 &ThickSpace;\;若A\boldsymbol{A}A是可逆n×nn \times nn×n矩阵,则对每一Rn\mathbb{R}^{n}Rn中的b\boldsymbol{b}b,方程Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b有唯一解x=A−1b\boldsymbol{x}=\boldsymbol{A}^{-1}\boldsymbol{b}x=A−1b。

定理6
a.&ThickSpace;a.\;a.若A\boldsymbol{A}A是可逆矩阵,则A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1也可逆而且(A−1)−1=A(\boldsymbol{A}^{-1})^{-1}=\boldsymbol{A}(A−1)−1=A。
b.&ThickSpace;b.\;b.若A\boldsymbol{A}A和B\boldsymbol{B}B都是n×nn \times nn×n可逆矩阵,则AB\boldsymbol{A}\boldsymbol{B}AB也可逆,且其逆是A\boldsymbol{A}A和B\boldsymbol{B}B的逆矩阵按相反顺序的乘积,即(AB)−1=B−1A−1(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B})^{-1}=\boldsymbol{B}^{-1}\boldsymbol{A}^{-1}(AB)−1=B−1A−1。
c.&ThickSpace;c.\;c.若A\boldsymbol{A}A可逆,则AT\boldsymbol{A}^{T}AT也可逆,且其逆是A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1的转置,即(AT)−1=(A−1)T(\boldsymbol{A}^{T})^{-1}=(\boldsymbol{A}^{-1})^{T}(AT)−1=(A−1)T。

推广
若干个n×nn \times nn×n可逆矩阵的积也是可逆的,其逆等于这些矩阵的逆按相反顺序的乘积。

** 初等矩阵**
把单位矩阵进行一次初等行变换,就得到初等矩阵。
设E1=[100010−401],A=[abcdefghi]\boldsymbol{E}_1=\begin{bmatrix}1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ -4 &amp; 0 &amp; 1\end{bmatrix}, \boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}a &amp; b &amp; c \\ d &amp; e &amp; f \\ g &amp; h &amp; i \end{bmatrix}E1​=⎣⎡​10−4​010​001​⎦⎤​,A=⎣⎡​adg​beh​cfi​⎦⎤​,计算E1A\boldsymbol{E}_1\boldsymbol{A}E1​A。
解:
E1A=[100010−401][abcdefghi]=[abcdef−4a+g−4b+h−4c+i]\begin{aligned}\boldsymbol{E}_1\boldsymbol{A} &amp;=\begin{bmatrix}1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ -4 &amp; 0 &amp; 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix}a &amp; b &amp; c \\ d &amp; e &amp; f \\ g &amp; h &amp; i \end{bmatrix} \\ &amp;=\begin{bmatrix}a &amp; b &amp; c \\ d &amp; e &amp; f \\ -4a+g &amp; -4b +h &amp; -4c +i \end{bmatrix}\end{aligned}E1​A​=⎣⎡​10−4​010​001​⎦⎤​⎣⎡​adg​beh​cfi​⎦⎤​=⎣⎡​ad−4a+g​be−4b+h​cf−4c+i​⎦⎤​​
若我们把I3\boldsymbol{I}_3I3​的第1行的−4-4−4倍加到第3行,可得E1\boldsymbol{E}_1E1​
若我们把A\boldsymbol{A}A的第1行的−4-4−4倍加到第3行也可得E1A\boldsymbol{E}_1\boldsymbol{A}E1​A
若对m×nm \times nm×n矩阵A\boldsymbol{A}A进行某种初等行变换,所得矩阵可写成EA\boldsymbol{E}\boldsymbol{A}EA,其中EEE是m×mm \times mm×m矩阵,是由Im\boldsymbol{I}_mIm​进行同一行变换所得。

因为行变换是可逆的,故初等矩阵也是可逆的。若E\boldsymbol{E}E是由I\boldsymbol{I}I进行行变换所得,则有同一类型的另一行变换把E\boldsymbol{E}E变回I\boldsymbol{I}I。因此,有初等矩阵F\boldsymbol{F}F使FE=I\boldsymbol{FE}=\boldsymbol{I}FE=I。
每个初等矩阵E\boldsymbol{E}E是可逆的,F\boldsymbol{F}F的逆是一个同类型的初等矩阵,它把F\boldsymbol{F}F变回I\boldsymbol{I}I
求E1=[100010−401]\boldsymbol{E}_1=\begin{bmatrix}1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ -4 &amp; 0 &amp; 1\end{bmatrix}E1​=⎣⎡​10−4​010​001​⎦⎤​的逆。
解:为把E1\boldsymbol{E}_1E1​变成I\boldsymbol{I}I,需把第1行的4倍加到第3行。所以(E1)−1(\boldsymbol{E}_1)^{-1}(E1​)−1的逆就等于I\boldsymbol{I}I的第1行的4倍加到第3行,即(E1)−1=[100010401](\boldsymbol{E}_1)^{-1}=\begin{bmatrix}1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ 4 &amp; 0 &amp; 1\end{bmatrix}(E1​)−1=⎣⎡​104​010​001​⎦⎤​

定理7 &ThickSpace;n×n\;n \times nn×n矩阵A\boldsymbol{A}A是可逆的,当且仅当A\boldsymbol{A}A行等价于In\boldsymbol{I}_nIn​,这时,把A\boldsymbol{A}A化简为In\boldsymbol{I}_nIn​的一系列初等行变换同时把In\boldsymbol{I}_nIn​变成A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1

求A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1的算法

**把增广矩阵[AI]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A} &amp; \boldsymbol{I}\end{bmatrix}[A​I​]**进行行化简,若A\boldsymbol{A}A行等价于I\boldsymbol{I}I,则[AI]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A} &amp; \boldsymbol{I}\end{bmatrix}[A​I​]行等价于[IA−1]\begin{bmatrix}\boldsymbol{I} &amp; \boldsymbol{A}^{-1}\end{bmatrix}[I​A−1​],否则A\boldsymbol{A}A不可逆。
求矩阵A=[0121034−38]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}0 &amp; 1 &amp; 2 \\ 1 &amp; 0 &amp; 3\\ 4 &amp; -3 &amp; 8\end{bmatrix}A=⎣⎡​014​10−3​238​⎦⎤​的逆,若存在。
解:[AI]=[0121001030104−38001]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A} &amp; \boldsymbol{I}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0 &amp; 1 &amp; 2 &amp; 1 &amp; 0 &amp; 0\\ 1 &amp; 0 &amp; 3 &amp; 0 &amp; 1 &amp; 0\\ 4 &amp; -3 &amp; 8 &amp; 0 &amp; 0 &amp; 1\end{bmatrix}[A​I​]=⎣⎡​014​10−3​238​100​010​001​⎦⎤​
[0121001030104−38001]\begin{bmatrix} 0 &amp; 1 &amp; 2 &amp; 1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 1 &amp; 0 &amp; 3 &amp; 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ 4 &amp; -3 &amp; 8 &amp; 0 &amp; 0 &amp; 1 \end{bmatrix}⎣⎡​014​10−3​238​100​010​001​⎦⎤​~
[1030100121000−3−40−41]\begin{bmatrix} 1 &amp; 0 &amp; 3 &amp; 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1 &amp; 2 &amp; 1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; -3 &amp; -4 &amp; 0 &amp; -4 &amp; 1 \end{bmatrix}⎣⎡​100​01−3​32−4​010​10−4​001​⎦⎤​~
[1030100121000023−41]\begin{bmatrix} 1 &amp; 0 &amp; 3 &amp; 0 &amp; 1 &amp; 0 \\ 0 &amp; 1 &amp; 2 &amp; 1 &amp; 0 &amp; 0 \\ 0 &amp; 0 &amp; 2 &amp; 3 &amp; -4 &amp; 1 \end{bmatrix}⎣⎡​100​010​322​013​10−4​001​⎦⎤​~
[100−927−32010−2−4−100132−212]\begin{bmatrix}1 &amp; 0 &amp; 0 &amp; -\frac{9}{2} &amp; 7 &amp; -\frac{3}{2} \\ 0 &amp; 1 &amp; 0 &amp; -2 &amp; -4 &amp; -1 \\ 0 &amp; 0 &amp; 1 &amp; \frac{3}{2} &amp; -2 &amp; \frac{1}{2} \end{bmatrix}⎣⎡​100​010​001​−29​−223​​7−4−2​−23​−121​​⎦⎤​
因为A\boldsymbol{A}A~I\boldsymbol{I}I,由定理7知A\boldsymbol{A}A可逆,且A−1=[−927−32−2−4−132−212]\boldsymbol{A}^{-1}=\begin{bmatrix}-\frac{9}{2} &amp; 7 &amp; -\frac{3}{2} \\ -2 &amp; -4 &amp; -1 \\ \frac{3}{2} &amp; -2 &amp; \frac{1}{2}\end{bmatrix}A−1=⎣⎡​−29​−223​​7−4−2​−23​−121​​⎦⎤​

线性代数代码实现(五)求矩阵的逆(C++) 前言: 在最近发布的两篇文章中,我们讲了两种判断矩阵是否可逆的方法,我们提到了矩阵的逆,那么很自然的就能想到,如何求解矩阵的逆,这篇文章中将会给出答案! 一、线性代数知识回顾: 1. 如果矩阵可逆,那么矩阵的逆是唯一的 这个简单的定理我们给出证明:(一些证明起来比较麻烦的定理我们一般不给出证明) 若 n 阶矩阵可逆,记的一个逆为,另一个逆为,则: 由此可见,的逆唯一,因此我们可以记为 2. n 阶矩阵 可逆的充要条件是 可表示成一系列初等矩... 阅读详情

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本文旨在为读者全面介绍模拟退火算法在人工智能领域的应用。我们将涵盖从基础理论到实际实现的完整知识体系,帮助读者理解这一受自然界启发的优化技术如何解决复杂的计算问题。文章首先介绍模拟退火的基本概念,然后深入其工作原理和数学基础,接着通过Python实现展示具体应用,最后讨论实际应用场景和未来发展方向。模拟退火(Simulated Annealing, SA):一种受物理退火过程启发的概率性优化算法能量函数(Energy Function):评估系统状态的函数,对应优化问题的目标函数。

AGI×大数据,开启智能时代的认知跃迁;解码AGI,赋能数据驱动的智能革命。 452

【线性代数】【一】1.5 矩阵的逆

本文将介绍线性代数中非常重要也是非常基础的一个概念,叫做矩阵的逆,准确的说,是方阵(行数等于列数)的逆。先回顾补充一下上篇1.3的一些内容,在上文中介绍了初等变换和单位矩阵的概念,当时忘记明确一点,那就是初等矩阵与单位矩阵都必然是方阵。理由也很简单,我们知道三种初等变换都只是对矩阵的行做加减数乘等操作,并不会改变矩阵的形状大小。那么由矩阵乘法的定义,m×nm\times nm×n的矩阵左乘n×pn\times pn×p的矩阵结果是m×pm\times pm×p。

liuyider的博客 2514

2026年美赛数学建模竞赛 MCM B题:使用太空电梯系统建立月球殖民地 问题一 月球殖民地材料运输的三种场景建模 详细解题思路和代码

如果运输系统不能完美工作(例如,系绳摆动、火箭失败、电梯故障等),你的解决方案在多大程度上会发生变化?技术可行性:三种方案在技术上都是可行的,但挑战不同 经济性:混合方案在长期视角下最具成本效益 时间效率:并行运输可以显著缩短总建设时间环境影响:太空电梯的环境优势明显,混合方案可平衡需求风险分散:混合方案提供了天然的风险分散机制

YOLO 616

数学基础 -- 线性代数之矩阵的逆

设AAA是一个n×nn \times nn×n的方阵,如果存在一个矩阵BBBA×BB×AIA×BB×AI则称矩阵AAA是可逆的,矩阵BBB称为AAA的逆矩阵,记作A−1A^{-1}A−1。在这种情况下,矩阵AAA和BBB必须是同一维度的方阵。逆矩阵是线性代数中的核心概念,对应于矩阵变换的逆操作。了解逆矩阵的性质、存在性条件以及计算方法,对于深入理解矩阵运算和线性方程组求解非常重要。

sz66cm 学习随笔 8170

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

线性代数杂谈(2)——逆,转置与置换矩阵

矩阵的逆,转置与其性质还有置换矩阵

全机房最蒟蒻的博客 3119

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

线性代数——矩阵的逆

线性代数—矩阵的逆 brycezou@163.com 1、计算二阶矩阵的逆 [acbd]−1=1ad−bc[d−c−ba] \left[\begin{matrix} a & b\\c & d \end{matrix}\right]^{-1}= \frac{1}{ad-bc}\left[\begin{matrix} d & -b\\-c & a \end{matrix}\right] 2、计

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mHubery
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