Chapter2——矩阵
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crishawy
1. 矩阵及其运算
1.1 矩阵定义
上三角与下三角矩阵:
单位矩阵:
1.2 矩阵的加减乘
加法和减法均是同型矩阵对应相加或相减。
矩阵的乘法:
注:
1.3 矩阵的转置
对称矩阵:
2. 矩阵的行列式与逆
2.1矩阵的行列式
奇异化矩阵:(使用矩阵的行列式来定义,必须为方阵)
2.2 矩阵的逆
必须为方阵,且是非奇异(退化)矩阵,矩阵与其逆矩阵的乘积为单位阵,并且逆矩阵是唯一的!
2.3 伴随矩阵求矩阵的逆
伴随矩阵的定义:
伴随矩阵求矩阵的逆矩阵:
式(18)为代数余子式的性质,式(19)根据矩阵的逆矩阵的定义而列出。
矩阵A与逆矩阵行列式的关系:
2.4 可逆矩阵的性质
3. 矩阵的秩
3.1 矩阵的初等变换
3.2 初等矩阵
初等变换的实质:
3.3 矩阵的等价
如果一个矩阵A通过有限次的初等变换变换称B,则A与B等价。
3.4 行阶梯矩阵、行最简矩阵、行阶梯形、标准形
3.5 初等变换求逆矩阵
证明:
3.6 矩阵的秩
矩阵秩的理解http://www.360doc.com/content/18/0208/09/15930282_728535649.shtml
- 「秩」是图像经过矩阵变换之后的空间维度(用几维列向量表示空间)
- 「秩」是列空间的维度
- 「秩」是列向量线性无关组的数目
矩阵秩的原始定义:
矩阵秩使用初等变换的求法:
4. 线性方程组有解判定
线性方程组:
增广矩阵:
线性方程组的初等变换(初等变换的实质是高斯消元过程):
例题:
非齐次线性方程组有解判别法:
齐次线性方程组的有解判别法:
可以这样理解:当齐次线性方程组的系数矩阵列满秩,则必有,那么只存在零解。