奇异矩阵与非奇异矩阵

博客介绍了奇异矩阵和非奇异矩阵的概念,二者均针对方阵。奇异矩阵是行列式等于0的矩阵,非奇异矩阵是存在逆矩阵的方阵。还给出了二者的判定方法,如奇异矩阵行列式为0,非奇异矩阵行列式不为零等,且可逆矩阵就是非奇异矩阵。

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首先需要说明的值奇异矩阵和非奇异矩阵都是针对方阵而言的。
奇异矩阵是线性代数的概念,就是对应的行列式等于0的矩阵。
对一个 n 行 n 列的非零矩阵 A,如果存在一个矩阵 B 使 AB = BA =I( I是单位矩阵),则称 A 是可逆的,也称 A 为非奇异矩阵。

非奇异矩阵的英文是nonsingular matrices,从对应的英文单词nonsingular上来讲,singular有一个含义是单数的,那么nonsingular是非单数,与非奇异矩阵的性质对上了,即有矩阵A,矩阵B,满足条件:AB=BA=I,I是一个单元矩阵,那么矩阵A和矩阵B均为非奇异矩阵。非奇异,即A不是单个的,是成对的。

奇异矩阵的判定方法:

  1. 行列式|A|是否等于0,若等于0,称矩阵A为奇异矩阵;

非奇异矩阵的判定方法:

  1. 一个矩阵非奇异当且仅当它的行列式不为零。
  2. 一个矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
  3. 一个矩阵非奇异当且仅当它的秩为n。 (R(A)<n则行列式为0)
  4. 可逆矩阵就是非奇异矩阵,非奇异矩阵也是可逆矩阵。**

原文链接:

  1. 奇异矩阵和非奇异矩阵有啥差别?
  2. 关于非奇异矩阵
### 奇异矩阵非奇异矩阵的概念及区别 #### 定义区分 非奇异矩阵指的是存在另一个矩阵与其相乘能得到单位矩阵的方阵;换句话说,对于一个\( n \times n \) 的矩阵 \( A \),如果能找到一个同样大小的矩阵 \( B \),使得 \( AB = BA = I \),其中 \( I \) 是单位矩阵,则称 \( A \) 和 \( B \) 都是非奇异矩阵[^1]。 与此相对的是奇异矩阵,这类矩阵不存在这样的逆矩阵。这意味着当尝试求解线性方程组时,由奇异矩阵表示的系数矩阵无法给出唯一解,因为其行列式值为零,从而违反了克拉默法则的前提条件之一——即行列式的不为零特性[^2]。 #### 性质对比 - **行列式** 对于非奇异矩阵而言,其行列式的值必定不等于0。相反地,任何具有零作为行列式的结果都意味着该矩阵奇异的。这是因为只有当矩阵可以被转换成单位矩阵形式的时候才可能拥有非零的行列式值,而这正是非奇异矩阵的特点之一[^3]。 - **秩(Rank)** 如果一个矩阵非奇异的话,它的秩将会等于自身的维度数量(满秩)。然而,一旦遇到奇异情况,尽管仍有可能保持较高的秩,但绝不会达到最大可能的程度,也就是说至少会丢失一维的信息量。 - **特征向量和特征值** 当讨论到特征分解时,非奇异矩阵能够提供一组完整的、相互正交的基础向量集以及相应的非零特征值集合。相比之下,奇异矩阵可能会表现出重复根现象或是某些方向上的退化行为,这表明它们缺乏足够的独立性来形成完备的空间基底。 ```python import numpy as np # 创建两个不同的矩阵用于展示差异 non_singular_matrix = np.array([[4, 7], [2, 6]]) singular_matrix = np.array([[1, 2], [2, 4]]) print("Non-Singular Matrix Determinant:", np.linalg.det(non_singular_matrix)) print("Singular Matrix Determinant:" , np.linalg.det(singular_matrix)) try: inv_non_singular = np.linalg.inv(non_singular_matrix) except Exception as e: print(f"Error while trying to invert non-singular matrix: {e}") try: inv_singular = np.linalg.inv(singular_matrix) except Exception as e: print(f"Error while trying to invert singular matrix: {e}") ```
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