矩阵的概念及其线性运算(共17页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上第二章 矩阵§2.1 矩阵的概念及其线性运算学习本节内容，特别要注意与行列式的有关概念、运算相区别。一矩阵的概念矩阵是一张简化了的表格,一般地称为矩阵,它有行、列，共个元素，其中第行、第列的元素用表示。通常我们用大写黑体字母、表示矩阵。为了标明矩阵的行数和列数,可用或表示。矩阵既然是一张表，就不能象行列式那样算出一个数来。所有元素均为的矩阵，称为零矩阵，记作。两个矩阵、相等，意味着不仅它们的行、列数相同，而且所有对应元素都相同。记作。如果矩阵的行、列数都是，则称为阶矩阵，或称为阶方阵。阶矩阵有一条从左上角到右下角的主对角线。阶矩阵的元素按原次序构成的阶行列式，称为矩阵的行列式，记作。在阶矩阵中，若主对角线左下侧的元素全为零，则称之为上三角矩阵；若主对角线右上侧的元素全为零，则称之为下三角矩阵；若主对角线两侧的元素全为零，则称之为对角矩阵。主对角线上元素全为1的对角矩阵，叫做单位矩阵，记为，即矩阵（只有一行）又称为维行向量；矩阵（只有一列）又称为维列向量。行向量、列向量统称为向量。向量通常用小写黑体字母，表示。向量中的元素又称为向量的分量。矩阵因只有一个元素，故视之为数量，即。二矩阵的加、减运算如果矩阵、的行数和列数都相同，那么它们可以相加、相减，记为、。分别称为矩阵、的和与差。表示将、中所有对应位置的元素相加、减得到的矩阵。例如 ， 三矩阵的数乘矩阵与数相乘记为或。表示将乘中的所有元素得到的矩阵。例如 ，当时，我们简记，称为的负矩阵。矩阵的加减与数乘统称为线性运算。不难验证线性运算满足交换律、结合律与分配律，这与数量的运算规律相同，所以在数量运算中形成的诸如提取公因子、合并同类项、移项变号、正负抵消等运算习惯，在矩阵的线性运算中都可以保留、沿用。例2.1 设，已知，求。解 在等式中移项得 ，再除以2得 。通过心算立得例2.2 设为三阶矩阵。已知，求行列式的值。解 设，则。显然行列式中每行都有公因子3，因此。§2.2 矩阵的乘法与转置一矩阵的乘法如果矩阵的列数与矩阵的行数相同，即是矩阵，是矩阵，那么、可以相乘，记为或，称为矩阵、的乘积。表示一个矩阵，矩阵的构成规则如下：的第1列元素依次与的各行元素相组合，形成的第1列元素；的第2列元素依次与的各行元素相组合，形成的第2列元素；以此类推，最后的第列元素依次与的各行元素相组合，形成的第列元素。这里的“组合”表示两两相乘再相加。若记，且，则乘积矩阵的元素可用公式表示为 （=1，2，；=1，2，） （2.1）例如 利用矩阵的乘法可以简化线性方程组的表示形式。设 （2.2）是含有个方程、个变量的线性方程组，若记 ， ，则方程组可表示为矩阵方程 （2.3）这个矩阵方程两端都是矩阵，因此相当于个等式，恰好是（2.2）式的个方程。（2.3）式称为线性方程组（2.2）的矩阵形式。以后，矩阵形式（2.3）将成为我们表示线性方程组的主要形式。其中称为线性方程组的系数矩阵，称为变量列，称为常数列。二矩阵乘法的性质两个矩阵相乘要求行、列数相匹配，即在乘积中，矩阵的列数必须等于矩阵的行数，因此当有意义时，未必有意义。即使和都有意义，它们也可能表示不同阶数的矩阵。比如是矩阵（行向量），是矩阵（列向量）时，是矩阵而为矩阵。当、都是阶方阵时，情况又怎样呢？例2.3 设，求、。解 利用乘积的构成规则容易得到从例2.3可以看到矩阵乘法的两个重要特点：（1）矩阵乘法不满足交换律。即一般情况下。（2）矩阵乘法不满足消去律。即从和不能推得。特别地，当时，不能断定或者。这两个特点与数量乘法的规律不同，所以在数量运算中形成的交换与消去习惯必须改变。矩阵相乘时要注意顺序，有左乘、右乘之分。不过，矩阵的自乘无需区别左乘右乘，因此，可以引入矩阵乘幂的记号，比如这里是阶方阵。方阵的乘幂显然有下列性质 ， 其中、是自然数。但是因为、的乘积不能交换顺序，所以一般情况下，当时，。这与数量的乘幂运算规则大不相同。例2.4 设，求。解 本例中，与多项式有类似的形式，因此称它为矩阵多项式。一般地，如果一个矩阵式的每一项都是带系数的同一方阵的非负整数幂，“常数项”（零次幂项）是带系数的单位矩阵，那么称这个矩阵式为关于的矩阵多项式。如果矩阵、满足，那么称、是可交换的。可交换是个很强的条件，下面介绍两种特殊情况。一种是对角矩阵。容易验证 （2.4）交换乘积的顺序，结果显然相同。由此可知：两个同阶对角矩阵是可交换的，它们的乘积矩阵由对应位置元素的乘积构成。另一种是单位矩阵。设,、分别为阶、阶单位矩阵，不难验证，。特别地，当时 （2.5）可见单位矩阵在矩阵乘法中与数1在数量乘法中有类似的作用。单位矩阵与任何同阶矩阵可交换。矩阵的乘法虽然不满足交换律，但仍满足下列运算规律（假设运算都是可行的）：（1）乘法结合律：（2）左、右分配律：，（3）数乘结合律：这些运算律的证明，都可以利用乘法公式（2.1）以及通过和式的乘积展开与重组来完成，此处从略。这些运算律与数量的运算规律相同，所以在数量运算中形成的诸如多项乘积展开、系数归并化简、因式分解、连乘重组等运算习惯，在矩阵的运算中，仍可保留沿用，当然应该特别注意不可随意交换乘法顺序，不可随意约简非零因子。三矩阵的转置把矩阵的行与列互换所得到的矩阵称为矩阵的转置矩阵，记为，即 ，矩阵的转置方法与行列式相类似，但是矩阵转置后，行、列数都变了，各元素的位置也变了，所以通常。转置矩阵有如下性质（其中、是矩阵，是数）：（1） （2）（3） （4）这里性质（1）（3）是显然的，性质（4）可利用乘法公式（2.1）证明。例2.5 设，计算和。解 若方阵满足，则称为对称矩阵。比如例2.5所求的两个矩阵都是对称矩阵。四方阵行列式的乘积定理设、都是阶方阵。一般地，但它们的行列式相等，并且 （2.6）定理2.1 方阵乘积的行列式等于各因子行列式的乘积。这个定理的结论简明、自然，但它的证明很复杂，并且需要用到特殊的构造性技巧，此处从略。§2.3 逆矩阵一逆矩阵的概念设是阶矩阵（方阵），如果存在阶矩阵，使得，则称矩阵是可逆的，并称是的逆矩阵。矩阵可逆时，逆矩阵必唯一。事实上，若另有一逆矩阵，则由和得到。这样，逆矩阵可以有唯一的记号。记的逆矩阵为，即 （2.7）比如不难验证 ， 逆矩阵相当于矩阵的“倒数”，但是因为矩阵的乘法有左乘、右乘之分，所以不允许以分数线表示逆矩阵。如果三个矩阵、满足，且可逆，那么在等式两边左乘逆矩阵，可得，即，从而。这说明利用逆矩阵可以实现“约简”，换言之，矩阵的乘法并非没有消去规则，但消去规则必须通过逆矩阵的乘法来实现，可逆才有消去律。当然，在等式两边乘逆矩阵时应当注意分清左乘还是右乘。逆矩阵为求解矩阵方程带来了方便。比如线性方程组中，若可逆，则，事先求出逆矩阵，只要做一次乘法，即可求得所有变量的值。又如矩阵方程中，若、均可逆，则未知矩阵直接可求：。二矩阵可逆的条件设有阶方阵它的行列式有个代数余子式（=1，2，），将它们按转置排列，得到矩阵称为矩阵的伴随矩阵。利用第一章的定理1.2（代数余子式组合定理）容易验证如果，则上式两端除以非零数，可得这说明矩阵可逆，并且 （2.8）定理2.2 方阵可逆的充分必要条件是它的行列式不等于零：。证 （2.8）式已给出充分性证明，现证必要性。如果矩阵可逆，则由取行列式，根据定理2.1的（2.6）式得，因而必有。行列式非零的方阵又叫做非奇异矩阵。显然，非奇异矩阵和可逆矩阵是等价的概念。行列式等于零的矩阵自然叫做奇异矩阵。奇异矩阵即不可逆矩阵有无数多个，这与数量中唯有数0没有倒数大不相同。例2.6 设，求。解 显然，的代数余子式都是一阶行列式，不需要计算，只要附上适当的符号，并注意转置排列即可：公式（2.8）给出了求逆矩阵的方法，但是求伴随矩阵要计算个阶行列式，当较大时，计算量非常大。我们将在下一节介绍更好的方法。定理2.3 设、都是阶矩阵，则的充分必要条件是或者。证 必要性显然，只证充分性。若，取行列式得，故，则根据定理2.2，存在。等式两端左乘，立得。的情况相同，证毕。定理2.3表明，检验或者证明是否的逆矩阵，只要做一个乘法即可。比如从公式（2.4）很容易求得对角矩阵的逆矩阵。 （2.9）其中。三逆矩阵的性质（1）若可逆，则也可逆，且。证 根据定理（2.3），只需做一个乘法：因为，故得证。（2）若可逆，则也可逆，且。证 因为，故得证。（3）若、是同阶矩阵且都可逆，则。证 因为，故得证。§2.4 矩阵的初等变换一矩阵的初等行变换在第一章中，我们已经看到了行（列）变换在行列式计算中的重要作用。对矩阵也有类似的变换。对矩阵施行下列三种变换，统称为矩阵的初等行变换：（1）换行变换：将矩阵的两行互换位置。（2）倍缩变换：以非零数乘矩阵某一行的所有元素。（3）消去变换：把矩阵某一行所有元素乘同一数加到另一行对应的元素上去。例如对下列矩阵作初等行变换：先将第3行乘加到第1行，再将第1、3行互换，得到由于矩阵的初等变换改变了矩阵的元素，因此初等变换前后的矩阵是不相等的，应该用“”连接而不可用“=”连接。矩阵的初等变换可以链锁式地反复进行，以便达到简化矩阵的目的。类似地可引入初等列变换的概念。二初等变换的标准程序例2.7 已知，求。解 将矩阵和单位矩阵拼成一个矩阵。类似于行列式的降阶变换（参看§1.2），对施行一系列初等行变换：可以验证，最后的矩阵中，右侧的矩阵就是逆矩阵，即 本例的结果不是偶然的。在论证这一方法之前，我们先结合例2.7介绍矩阵初等变换的标准程序：（1）变换分步进行，每步选一非零元素，称为主元。利用行倍缩变换把主元变为1，并且通过行消去变换把主元所在列的其它元素全都变为0。（2）所选的主元必须位于不同的行。逐步重复上述变换，直至选不出新的主元为止。（3）穿插换行变换，使主元呈左上到右下排列。简单地说，标准程序就是通过初等行变换（不允许做列变换），变出一个一个不同的基本单位列，直至变不出新的基本单位列为止。基本单位列是指一个元素为1其余元素全都为0的列向量。比如在例2.7的运算中，带“*”号的第二步是以元素1为主元，将第2行乘1和分别加到第1、3行上去；最后一步（第四步）并未选主元，而是作了一个互换第1、3行的换行变换。在所有的行消去变换中，主元都用“ ”号作了标记。标准程序体现了初等变换的目的性和条理性。矩阵的初等变换将贯穿本书的始终，初等变换的标准程序也将反复多次得到应用。三用初等变换法求逆矩阵设是阶矩阵，是阶单位矩阵，对矩阵按标准程序作初等行变换，主元在左半部分（即前列）的范围内选取。当把子块变成单位矩阵的同时，右半部分必然变成了（参看例2.7）。例2.8 设，问是否存在？解 运用初等变换法标准程序已执行完毕，但子块未变成单位矩阵，即在未选主元的行中没有非零元素，无法选出新的主元，此时可以断定不可逆。其理由如下：设想对行列式施行初等变换。如果将换行变换、倍缩变换或消去变换施加于行列式，则行列式的值仅仅是改变符号、非零倍缩或保持不变，总之初等变换不改变行列式的非零性，因此能通过初等变换检验矩阵的可逆性（参看定理2.2）。例2.8说明用初等变换法求逆矩阵，不必事先知道矩阵是否可逆。四初等矩阵对单位矩阵施行一次初等变换得到的矩阵称为初等矩阵。例如下面三个矩阵 都是初等矩阵。与它们相对应的初等行变换分别是“互换第1、第2行”、“以3乘第2行”、“第1行乘2加到第3行”；相对应的初等列变换分别是“互换第1、第2列”、“以3乘第2列”、“第3列乘2加到第1列”。以下定理不难验证： 定理2.4 对矩阵施行初等行（列）变换，相当于左（右）乘一个相应的初等矩阵。现在对初等变换法求逆矩阵的有效性进行证明：对矩阵作一系列初等行变换，相当于左乘一系列阶初等矩阵，（定理2.4）。最后得到的矩阵是，即需要证明。令，仍是阶矩阵。按矩阵乘法规则，的前列由给出（的各列与的各行相组合），而后列由给出，因此由于矩阵相等意味着对应元素相等，所以应有，根据定理2.3知，从而。证毕。对矩阵作初等变换，实际上初等变换的“对象”是左半部分，而右半部分则起到了“记录”这些变换过程的作用，是所有这些初等变换的总结果。由此可知，一系列初等变换（初等矩阵的乘积）构成可逆矩阵；反之可逆矩阵能分解为一系列初等变换（初等矩阵的乘积）。§2.5 分块矩阵一分块矩阵的概念上节中曾把矩阵和拼成一个大矩阵，反过来可以看作把矩阵划分成两部分，这就是分块矩阵的概念。对于一个矩阵，可以根据需要用贯穿整个矩阵的横线或竖线把它划分成若干子块（或称子矩阵），便形成了分块矩阵。分块的方式有许多，例如对于矩阵可例举出以下三种不同的分块方式： 在第一个分块矩阵中，左上角和右下角子块都是二阶单位矩阵，左下角子块是零矩阵，若记，则。在第二个分块矩阵中，左上角子块和右下角子块分别是三阶单位矩阵和一阶单位矩阵，左下角子块是零矩阵，若记，则。在第三个分块矩阵中，若记，则，这里，都是一个分量为1、其余分量为0的列向量，这种向量称为基本单位向量。对矩阵的分块，当然不止这三种方式。分块矩阵也可以理解为是以若干子块为元素组成的矩阵。二分块矩阵的运算上节得到过简单分块矩阵的乘法规则，相当于把、都当作数量看待。对于一般的分块矩阵有同样的结论：分块矩阵运算时，可以把子块当作数量元素处理。例如不过在把子块当作元素对待时，还须遵循以下规则：（1）矩阵的分块方式要与运算相配套。具体而言：两个矩阵相加时，它们的行、列划分方式应完全相同，以保证相加的子块有同样的行、列数；两个矩阵相乘时，左矩阵列的划分与右矩阵行的划分方式应一致，以保证相乘子块的行、列数相匹配。（2）对子块的乘积要分清左、右顺序，不能随意交换。比如上面运算中的不能写作。（3）分块矩阵转置时，除子块的位置转置外，子块本身也要转置。比如例2.9 设，其中、是可逆矩阵。试用、及其运算式构造出逆矩阵。解 将分块，令，则应有等式右端是分块的单位矩阵。矩阵相等意味着所有对应子块都相同，即，因为、存在，所以可逐个解得，于是专心-专注-专业