矩阵代数(四)- 分块矩阵

线代——求逆矩阵的快捷方法 分块矩阵求逆矩阵 阅读详情

小结

  1. 分块矩阵
  2. 分块矩阵运算
  3. 分块矩阵的逆

分块矩阵

矩阵A=[30−159−2−5240−31−8−6317−4]\boldsymbol{A} = \left[\begin{array}{ccc|cc|c} 3 & 0 & -1 & 5 & 9 & -2 \\ -5 & 2 & 4 & 0 & -3 & 1 \\ \hline -8 & -6 & 3 & 1 & 7 & -4 \end{array}\right]A=⎣⎡​3−5−8​02−6​−143​501​9−37​−21−4​​⎦⎤​,也可写成2×32 \times 32×3分块矩阵A=[A1​1A1​2A1​3A2​1A2​2A2​3]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}\boldsymbol{A_1\!_1} & \boldsymbol{A_1\!_2} & \boldsymbol{A_1\!_3} \\ \boldsymbol{A_2\!_1} & \boldsymbol{A_2\!_2} & \boldsymbol{A_2\!_3}\end{bmatrix}A=[A1​1​A2​1​​A1​2​A2​2​​A1​3​A2​3​​]的形状,它的元素是分块(子矩阵)
A1​1=[30−1−524]A1​2=[590−3]A1​3=[−21]A1​2=[590−3]A2​2=[17]A2​3=[−4]\begin{aligned} &\boldsymbol{A_1\!_1} =\begin{bmatrix} 3 & 0 & -1 \\ -5 & 2 & 4\end{bmatrix} &&\boldsymbol{A_1\!_2} =\begin{bmatrix} 5 & 9 \\ 0 & -3\end{bmatrix} &&\boldsymbol{A_1\!_3} =\begin{bmatrix} -2 \\ 1 \end{bmatrix} \\ &\boldsymbol{A_1\!_2} =\begin{bmatrix} 5 & 9 \\ 0 & -3\end{bmatrix} &&\boldsymbol{A_2\!_2} =\begin{bmatrix}1 \\ 7 \end{bmatrix} &&\boldsymbol{A_2\!_3} =\begin{bmatrix} -4 \end{bmatrix}\end{aligned}​A1​1​=[3−5​02​−14​]A1​2​=[50​9−3​]​​A1​2​=[50​9−3​]A2​2​=[17​]​​A1​3​=[−21​]A2​3​=[−4​]​

加法与标量乘法

若矩阵A\boldsymbol{A}A与B\boldsymbol{B}B有相同维数且以相同方式分块,则自然有矩阵的和A+B\boldsymbol{A} + \boldsymbol{B}A+B也以同样方式分块。这时A+B\boldsymbol{A} + \boldsymbol{B}A+B的每一个分块恰好是A\boldsymbol{A}A和B\boldsymbol{B}B对应分块的(矩阵)和。分块矩阵乘以一个标量也可以逐块计算。

分块矩阵的乘法

设A=[2−310−415−2310−4−27−1]=[A1​1A1​2A2​1A2​2]\boldsymbol{A} = \left[\begin{array}{ccc|cc} 2 & -3 & 1 & 0 & -4 \\ 1 & 5 & -2 & 3 & 1 \\ \hline 0 & -4 & -2 & 7 & -1 \end{array}\right]=\begin{bmatrix}\boldsymbol{A_1\!_1} & \boldsymbol{A_1\!_2} \\ \boldsymbol{A_2\!_1} & \boldsymbol{A_2\!_2}\end{bmatrix}A=⎣⎡​210​−35−4​1−2−2​037​−41−1​​⎦⎤​=[A1​1​A2​1​​A1​2​A2​2​​],B=[64−21−37−1352]=[B1B2]\boldsymbol{B} =\begin{bmatrix}6 & 4 \\ -2 & 1\\ -3 & 7\\ \hline -1 & 3 \\ 5 & 2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\boldsymbol{B_1} & \boldsymbol{B_2}\end{bmatrix}B=⎣⎢⎢⎢⎢⎡​6−2−3−15​41732​​⎦⎥⎥⎥⎥⎤​=[B1​​B2​​]
A\boldsymbol{A}A的5列被分成3列一组和2列一组。B\boldsymbol{B}B的5行按同样方法分块—被分成3行一组和2行一组。我们称A\boldsymbol{A}A和B\boldsymbol{B}B的分块是与分块乘法相一致的。AB\boldsymbol{AB}AB的乘积可以被写成AB=[A1​1A1​2A2​1A2​2][B1B2]=[A1​1B1+A1​2B2A2​1B1+A2​2B2]\boldsymbol{AB}=\begin{bmatrix}\boldsymbol{A_1\!_1} & \boldsymbol{A_1\!_2} \\ \boldsymbol{A_2\!_1} & \boldsymbol{A_2\!_2}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\boldsymbol{B_1} &\boldsymbol{B_2}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1} + \boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2} \\ \boldsymbol{A_2\!_1}\boldsymbol{B_1} + \boldsymbol{A_2\!_2}\boldsymbol{B_2}\end{bmatrix}AB=[A1​1​A2​1​​A1​2​A2​2​​][B1​​B2​​]=[A1​1​B1​+A1​2​B2​A2​1​B1​+A2​2​B2​​]
A1​1B1=[2−3115−2][64−21−37]=[15122−5]\boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1}=\begin{bmatrix} 2 & -3 & 1 \\ 1 & 5 & -2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}6 & 4 \\ -2 & 1\\ -3 & 7\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}15 & 12 \\ 2 & -5\end{bmatrix}A1​1​B1​=[21​−35​1−2​]⎣⎡​6−2−3​417​⎦⎤​=[152​12−5​]
A1​2B2=[0−43−1][−1352]=[−20−8−87]\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2}=\begin{bmatrix} 0 & -4 \\ 3 & -1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}-1 & 3 \\ 5 & 2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-20 & -8 \\ -8 & 7\end{bmatrix}A1​2​B2​=[03​−4−1​][−15​32​]=[−20−8​−87​]
A1​1B1+A1​2B2=[15122−5]+[−20−8−87]=[−54−62]\boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1} + \boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2}=\begin{bmatrix}15 & 12 \\ 2 & -5\end{bmatrix} + \begin{bmatrix}-20 & -8 \\ -8 & 7\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-5 & 4 \\ -6 & 2\end{bmatrix}A1​1​B1​+A1​2​B2​=[152​12−5​]+[−20−8​−87​]=[−5−6​42​]

设A=[−3121−45]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}-3 & 1 & 2 \\ 1 & -4 & 5\end{bmatrix}A=[−31​1−4​25​]和B=[abcdef]\boldsymbol{B}=\begin{bmatrix}a & b \\ c & d\\ e & f\end{bmatrix}B=⎣⎡​ace​bdf​⎦⎤​。验证AB=col1(A)row1(B)+col2(A)row2(B)+col3(A)row3(B)\boldsymbol{AB}=col_1(\boldsymbol{A})row_1(\boldsymbol{B}) + col_2(\boldsymbol{A})row_2(\boldsymbol{B}) + col_3(\boldsymbol{A})row_3(\boldsymbol{B})AB=col1​(A)row1​(B)+col2​(A)row2​(B)+col3​(A)row3​(B)。
col1(A)row1(B)=[−31][ab]=[−3a−3bab]col2(A)row2(B)=[1−4][cd]=[cd−4c−4d]col3(A)row3(B)=[25][ef]=[2e2f5e5f]\begin{aligned} &col_1(\boldsymbol{A})row_1(\boldsymbol{B})=\begin{bmatrix}-3 \\ 1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a & b\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-3a & -3b \\ a & b\end{bmatrix} \\ &col_2(\boldsymbol{A})row_2(\boldsymbol{B})=\begin{bmatrix}1 \\ -4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}c & d\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}c & d \\ -4c & -4d\end{bmatrix} \\ &col_3(\boldsymbol{A})row_3(\boldsymbol{B})=\begin{bmatrix}2 \\ 5\end{bmatrix}\begin{bmatrix}e & f\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}2e & 2f \\ 5e & 5f\end{bmatrix} \end{aligned}​col1​(A)row1​(B)=[−31​][a​b​]=[−3aa​−3bb​]col2​(A)row2​(B)=[1−4​][c​d​]=[c−4c​d−4d​]col3​(A)row3​(B)=[25​][e​f​]=[2e5e​2f5f​]​
于是$ \sum_{k=1}^3{col_k(\boldsymbol{A})row_k(\boldsymbol{B})}=\begin{bmatrix}-3a + c + 2e & -3b + d + 2f \ a - 4c + 5e & b - 4d + 5f\end{bmatrix}$
这个矩阵恰好就是AB\boldsymbol{AB}AB。

定理10(AB\boldsymbol{AB}AB的列行展开)
若A\boldsymbol{A}A是m×nm \times nm×n矩阵,B\boldsymbol{B}B是n×pn \times pn×p矩阵,则AB=[col1(A)⋯coln(A)][row1(B)⋮rown(B)]=col1(A)row1(B)+⋯+coln(A)rown(B)\begin{aligned} \boldsymbol{AB}&=\begin{bmatrix}col_1(\boldsymbol{A}) & \cdots & col_n(\boldsymbol{A})\end{bmatrix} \begin{bmatrix}row_1(\boldsymbol{B}) \\ \vdots \\ row_n(\boldsymbol{B})\end{bmatrix} \\ &=col_1(\boldsymbol{A})row_1(\boldsymbol{B}) + \cdots + col_n(\boldsymbol{A})row_n(\boldsymbol{B})\end{aligned}AB​=[col1​(A)​⋯​coln​(A)​]⎣⎢⎡​row1​(B)⋮rown​(B)​⎦⎥⎤​=col1​(A)row1​(B)+⋯+coln​(A)rown​(B)​

分块矩阵的逆

形如A=[A1​1A1​20A2​2]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix} \boldsymbol{A_1\!_1} &\boldsymbol{A_1\!_2} \\ \boldsymbol{0} & \boldsymbol{A_2\!_2}\end{bmatrix}A=[A1​1​0​A1​2​A2​2​​]的矩阵称为分块上三角矩阵。设A1​1\boldsymbol{A_1\!_1}A1​1​是p×pp \times pp×p矩阵,A2​2\boldsymbol{A_2\!_2}A2​2​是q×qq \times qq×q矩阵。求A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1的表达式。
解:用B\boldsymbol{B}B表示A−1\boldsymbol{A}^{-1}A−1且把它分块,使得[A1​1A1​20A2​2][B1​1B1​2B2​1B2​2]=[Ip00Iq]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A_1\!_1} &\boldsymbol{A_1\!_2} \\ \boldsymbol{0} & \boldsymbol{A_2\!_2}\end{bmatrix}\begin{bmatrix} \boldsymbol{B_1\!_1} &\boldsymbol{B_1\!_2} \\ \boldsymbol{B_2\!_1} & \boldsymbol{B_2\!_2}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\boldsymbol{I_p}& \boldsymbol{0} \\ \boldsymbol{0} & \boldsymbol{I_q}\end{bmatrix}[A1​1​0​A1​2​A2​2​​][B1​1​B2​1​​B1​2​B2​2​​]=[Ip​0​0Iq​​]。
则有:A1​1B1​1+A1​2B2​1=IpA1​1B1​2+A1​2B2​2=0A2​2B2​1=0A2​2B2​2=Iq\begin{aligned} \boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1\!_1}+\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2\!_1} &= \boldsymbol{I_p}\\ \boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1\!_2}+\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2\!_2} &= \boldsymbol{0}\\ \boldsymbol{A_2\!_2}\boldsymbol{B_2\!_1} &= \boldsymbol{0}\\ \boldsymbol{A_2\!_2}\boldsymbol{B_2\!_2} &= \boldsymbol{I_q} \end{aligned}A1​1​B1​1​+A1​2​B2​1​A1​1​B1​2​+A1​2​B2​2​A2​2​B2​1​A2​2​B2​2​​=Ip​=0=0=Iq​​
因A\boldsymbol{A}A可逆,且A2​2\boldsymbol{A_2\!_2}A2​2​所在行其余列全为0\boldsymbol{0}0,可知A2​2\boldsymbol{A_2\!_2}A2​2​必有q个主元位置,故B2​2=A2​2−1\boldsymbol{B_2\!_2} = \boldsymbol{A_2\!_2}^{-1}B2​2​=A2​2​−1。
B2​1=A2​2−10=0\boldsymbol{B_2\!_1}=\boldsymbol{A_2\!_2}^{-1}\boldsymbol{0}=\boldsymbol{0}B2​1​=A2​2​−10=0。
于是A1​1B1​1+A1​2B2​1=A1​1B1​1=Ip\boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1\!_1}+\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2\!_1}=\boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1\!_1}=\boldsymbol{I_p}A1​1​B1​1​+A1​2​B2​1​=A1​1​B1​1​=Ip​。同理B1​1=A1​1−1\boldsymbol{B_1\!_1}=\boldsymbol{A_1\!_1}^{-1}B1​1​=A1​1​−1.
最后A1​1B1​2=−A1​2B2​2=−A1​2A2​2−1\boldsymbol{A_1\!_1}\boldsymbol{B_1\!_2}=-\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{B_2\!_2}=-\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{A_2\!_2}^{-1}A1​1​B1​2​=−A1​2​B2​2​=−A1​2​A2​2​−1。
B1​2=−A1​1−1A1​2A2​2−1\boldsymbol{B_1\!_2}=-\boldsymbol{A_1\!_1}^{-1}\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{A_2\!_2}^{-1}B1​2​=−A1​1​−1A1​2​A2​2​−1。
最终得:A−1=B=[A1​1−1−A1​1−1A1​2A2​2−10A2​2−1]\boldsymbol{A}^{-1}=\boldsymbol{B}=\begin{bmatrix}\boldsymbol{A_1\!_1}^{-1} & -\boldsymbol{A_1\!_1}^{-1}\boldsymbol{A_1\!_2}\boldsymbol{A_2\!_2}^{-1} \\ \boldsymbol{0} & \boldsymbol{A_2\!_2}^{-1}\end{bmatrix}A−1=B=[A1​1​−10​−A1​1​−1A1​2​A2​2​−1A2​2​−1​]

分块对角矩阵是一个分块矩阵,除了主对角上各分块外,其余全是零分块。这样的一个矩阵是可逆的当且仅当主对角线上各分块都是可逆的。

分块矩阵的逆 分块矩阵怎么求逆? - 知乎四分块矩阵求逆是有通式的(参见分块矩阵求逆公式)下面是一些分块矩阵求逆公式:另可参考Block matrix o…https://www.zhihu.com/question/47760591Matrix inversion identities - 知乎Recently I reviewed some tricks in obtaining the inversion of the matrices. An efficient technique to obtain the i 阅读详情

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import numpy as np a=np.random.randint(1,9,size=9).reshape((3,3)) print(a) b=np.random.randint(1,9,size=3) print(b) 显示随机生成两个矩阵 #a矩阵 [[4 1 3] [7 2 3] [5 1 1]] #b矩阵 [5 3 2] 把b拼接在a右侧 b=np.expand_dim...

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线性代数 第二讲 矩阵_逆矩阵_伴随矩阵_分块矩阵_初等矩阵_矩阵的秩

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mHubery
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