2.【线性代数】——矩阵消元
二 矩阵消元
- 1. 消元法
- 2. 单行或者单列的矩阵乘法
- 2.1 单行矩阵乘法
- 2.2 单列矩阵乘法
- 3. 用矩阵记录消元过程（初等矩阵） 【行的线性组合（数乘和加法）】
- 3.1 row2-3row1的矩阵描述
- 3.2 row3-2row2的矩阵描述
- 3.3 矩阵乘法的性质
- 4. 用矩阵记录消元过程（置换矩阵） 行列交换
- 4.1 行交换
- 4.1 列交换
- 5. 逆矩阵
1. 消元法
求解方程组
{
x
+
2
y
+
z
=
2
3
x
+
8
y
+
z
=
12
4
y
+
z
=
2
\begin{cases} x +2y + z = 2 \\ 3x + 8y + z = 12\\ 4y+z =2 \end{cases}
⎩
⎨
⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2
可设
A
=
[
1
2
1
3
8
1
0
4
1
]
,
b
=
[
2
12
2
]
。那么方程组可以写为
[
1
2
1
3
8
1
0
4
1
]
[
x
y
z
]
=
[
2
12
2
]
A =\begin{bmatrix} 1&2&1\\ 3&8 &1\\ 0&4&1 \end{bmatrix}, b = \begin{bmatrix} 2\\ 12\\ 2 \end{bmatrix}。那么方程组可以写为 \begin{bmatrix} 1&2&1\\ 3&8 &1\\ 0&4&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x\\ y\\ z \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} 2\\ 12\\ 2 \end{bmatrix}
A=
130284111
,b=
2122
。那么方程组可以写为
130284111
xyz
=
2122
矩阵消元的过程如下
[
1
2
1
2
3
8
1
12
0
4
1
2
]
⏟
增广矩阵[A|b]
⇒
r
o
w
2
−
3
r
o
w
1
[
1
2
1
2
0
2
−
2
6
0
4
1
2
]
⇒
r
o
w
3
−
2
r
o
w
2
[
1
2
1
2
0
2
−
2
6
0
0
5
−
10
]
\underbrace{\begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1&2\\ 3&8 &1&12\\ 0&4&1&2 \end{bmatrix}}_{\text{增广矩阵[A|b]}} \xRightarrow{row_2-3row_1} \begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1&2\\ 0&\boxed{2} &-2&6\\ 0&4&1&2 \end{bmatrix} \xRightarrow{row_3-2row_2} \begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1&2\\ 0&\boxed{2} &-2&6\\ 0&0&\boxed{5}&-10 \end{bmatrix}
增广矩阵[A|b]
1302841112122
row2−3row1
1002241−21262
row3−2row2
1002201−2526−10
其中，框住的数，为主元。
回代，得到方程组
{
x
+
2
y
+
z
=
2
2
y
−
2
z
=
6
5
z
=
−
10
⇒
{
x
=
2
y
=
1
z
=
−
2
\begin{cases} x +2y + z = 2 \\ 2y - 2z = 6\\ 5z =-10 \end{cases} \xRightarrow{} \begin{cases} x = 2 \\ y = 1\\ z =-2 \end{cases}
⎩
⎨
⎧x+2y+z=22y−2z=65z=−10⎩
⎨
⎧x=2y=1z=−2
2. 单行或者单列的矩阵乘法
2.1 单行矩阵乘法
[ a b c ] [ r o w 11 r o w 12 r o w 13 r o w 21 r o w 22 r o w 23 r o w 31 r o w 32 r o w 33 ] = a ∗ r o w 1 + b ∗ r o w 2 + c ∗ r o w 3 \begin{bmatrix} a&b&c \end{bmatrix} \begin{bmatrix} row_{11}&row_{12}&row_{13}\\ row_{21}&row_{22}&row_{23}\\ row_{31}&row_{32}&row_{33} \end{bmatrix} =a*row_1+b*row_2+c*row_3 [abc] row11row21row31row12row22row32row13row23row33 =a∗row1+b∗row2+c∗row3
2.2 单列矩阵乘法
[ c o l 11 c o l 21 c o l 31 c o l 12 c o l 22 c o l 32 c o l 13 c o l 23 c o l 33 ] [ a b c ] = a ∗ c o l 1 + b ∗ c o l 2 + c ∗ c o l 3 \begin{bmatrix} col_{11}&col_{21}&col_{31}\\ col_{12}&col_{22}&col_{32}\\ col_{13}&col_{23}&col_{33} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} a\\b\\c \end{bmatrix} =a*col_1+b*col_2+c*col_3 col11col12col13col21col22col23col31col32col33 abc =a∗col1+b∗col2+c∗col3
3. 用矩阵记录消元过程（初等矩阵） 【行的线性组合（数乘和加法）】
3.1 row2-3row1的矩阵描述
[ 1 0 0 − 3 1 0 0 0 1 ] ⏟ E 21 [ 1 2 1 3 8 1 0 4 1 ] ⏟ A = [ 1 2 1 0 2 − 2 0 4 1 ] \underbrace{\begin{bmatrix} 1&0&0\\ -3&1&0\\ 0&0&1\\ \end{bmatrix}}_{E_{21}} \underbrace{\begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1\\ 3&8 &1\\ 0&4&1 \end{bmatrix}}_{\text{A}}= \begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1\\ 0&\boxed{2} &-2\\ 0&4&1 \end{bmatrix} E21 1−30010001 A 130284111 = 1002241−21
3.2 row3-2row2的矩阵描述
[
1
0
0
0
1
0
0
−
2
1
]
⏟
E
32
[
1
2
1
0
2
−
2
0
4
1
]
=
[
1
2
1
0
2
−
2
0
0
5
]
⏟
U
\underbrace{\begin{bmatrix} 1&0&0\\ 0&1&0\\ 0&-2&1\\ \end{bmatrix}}_{E_{32}} \begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1\\ 0&\boxed{2} &-2\\ 0&4&1 \end{bmatrix} =\underbrace{\begin{bmatrix} \boxed{1}&2&1\\ 0&\boxed{2} &-2\\ 0&0&\boxed{5} \end{bmatrix}}_{\text{U}}
E32
10001−2001
1002241−21
=U
1002201−25
其中 E矩阵，称为初等矩阵。经EA=U,其中U为上三角矩阵。
3.3 矩阵乘法的性质
结合律
E
32
(
E
21
A
)
=
U
,
(
E
32
E
21
)
A
=
U
E_{32}(E_{21}A) = U,(E_{32}E_{21})A = U
E32(E21A)=U,(E32E21)A=U
分配率
A
(
B
+
C
)
=
A
B
+
B
C
A(B+C) = AB+BC
A(B+C)=AB+BC
不满足交换律 A B ≠ B A AB \neq BA AB=BA
4. 用矩阵记录消元过程（置换矩阵） 行列交换
4.1 行交换
[ 0 1 1 0 ] ⏟ 置换矩阵 [ a b c d ] = [ c d a b ] \underbrace{\begin{bmatrix} 0&1\\ 1&0 \end{bmatrix}}_{\text{置换矩阵}} \begin{bmatrix} a&b\\ c&d \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} c&d\\ a&b \end{bmatrix} 置换矩阵 [0110][acbd]=[cadb]
4.1 列交换
[ a b c d ] [ 0 1 1 0 ] ⏟ 置换矩阵 = [ b a d c ] \begin{bmatrix} a&b\\ c&d \end{bmatrix} \underbrace{\begin{bmatrix} 0&1\\ 1&0 \end{bmatrix}}_{\text{置换矩阵}}= \begin{bmatrix} b&a\\ d&c \end{bmatrix} [acbd]置换矩阵 [0110]=[bdac]
5. 逆矩阵
row2-3row1的逆操作是3row1+row2
[
1
0
0
3
−
1
0
0
0
1
]
[
1
0
0
−
3
1
0
0
0
1
]
=
[
1
0
0
0
1
0
0
0
1
]
⏟
I
\begin{bmatrix} 1&0&0\\ 3&-1&0\\ 0&0&1\\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1&0&0\\ -3&1&0\\ 0&0&1\\ \end{bmatrix}= \underbrace{\begin{bmatrix} 1&0&0\\ 0&1&0\\ 0&0&1\\ \end{bmatrix}}_{I}
1300−10001
1−30010001
=I
100010001
E
−
1
E
=
I
E^{-1}E = I
E−1E=I