Критерий обратимости

Теорема (Критерий обратимости квадратных матриц). Квадратная матрица порядка $n$ обратима тогда и только тогда, когда она невырожденная.

Необходимость. Пусть $A \in M_{n}\left (P\right ).$ И пусть для нее существует правая обратная матрица, тогда, применяя одно из свойств умножения матриц, получаем $AB = E,$ где $E$ — единичная матрица.$$\det(AB)= \det A \det B = 1\Rightarrow \det A\neq 0$$ — по определению матрица $A$ невырожденная.

Тогда покажем, что и для левой обратной матрицы результат аналогичен. Применяя одно из свойств умножения матриц получаем $BA = E.$$$\det(BA)= \det B\det A = 1\Rightarrow \det A\neq 0$$ — по определению матрица $A$ невырожденная.

Зная определение обратной матрицы, видим, что необходимость выполняется.

Достаточность. Пусть $A \in M_{n}^{0}\left (P\right )$, то есть$\left ( \det A \right )\neq 0$. Укажем обратную матрицу явно. Для удобства обозначим за $$\widetilde{A} = \begin{pmatrix}A_{11} & A_{12} & \cdots & A_{1n}\\ A_{21} & A_{22} & \cdots & A_{2n}\\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ A_{n1} & A_{n2} & \cdots & A_{nn}\end{pmatrix}$$- присоединенную матрицу такую, что $\widetilde{A}=\begin{Vmatrix}A_{ij}\end{Vmatrix}$, где $A_{ij}$ — это алгебраические дополнения к элементу $a_{ij}$ матрицы $A$, $i=\overline{1, n}$ и $j=\overline{1, n}$. Тогда $\left ( \widetilde{A} \right )^{T}=\begin{Vmatrix}A_{ji}\end{Vmatrix}.$

Покажем, что $\displaystyle A^{-1}=\frac{1}{\det A}\left ( \widetilde{A} \right )^{T}.$ Для этого следует проверить выполнение таких равенств: $\displaystyle A\frac{1}{\det A}\left ( \widetilde{A} \right )^{T}=E$ и $\displaystyle \frac{1}{\det A}\left ( \widetilde{A} \right )^{T}A=E.$

Проверим первое равенство. Положим $\displaystyle B=A\cdot \frac{1}{\det A}\left ( \widetilde{A} \right )^{T}$, тогда $$b_{ij}=\sum_{k=1}^{n}a_{ik}\frac{1}{\det A}A_{jk}=\frac{1}{\det A}\sum_{k=1}^{n}a_{ik}A_{jk}.$$

Если $i=j$, то по определению детерминанта получаем $$\displaystyle b_{ij}=\frac{1}{\det A}\det A=1.$$

Если $i\neq j$, то по теореме о «чужих» дополнениях $b_{ij}=0.$

Таким образом, мы доказали, что $\displaystyle E=A\frac{1}{\det A}\left ( \widetilde{A} \right )^{T}.$

Проверим второе равенство. Положим, $\displaystyle C= \frac{1}{\det A}\left ( \widetilde{A} \right )^{T}A.$ Тогда $\displaystyle c_{ij}=\sum_{k=1}^{n}\frac{1}{\det A}A_{jk}a_{ik}=\frac{1}{\det A}\sum_{k=1}^{n}A_{jk}a_{ik}.$ Получаем, что при $i=j$ $\displaystyle c_{ij}=\frac{1}{\det A}\det A=1$, а при $i\neq j\Rightarrow c_{ij}=0.$

Получаем, что выполняется первое и второе равенство, следовательно, достаточность данного критерия доказана.

Следствие. $\det A^{-1}= \left ( \det A \right )^{-1}.$

Примеры решения задач

Рассмотрим примеры задач. Читателю с целью самопроверки предлагается решить данные примеры самому, а затем сверить свое решение с приведенным.

  1. Докажите, что матрица $A$ не имеет обратной. $$A=\left (\begin{array}{rrr}1 & 0 & 2 & 1\\ 2 & 3 & 4 & 6\\ 2 & 1 & 2 & 3\\ 0& 1 & -2 & 1\end{array}\right ).$$
    Решение

    Следуя из условия требуется показать, что исходная матрица не удовлетворяет условиям критерия обратимости квадратных матриц. Проверим матрицу на невырожденность, для этого сначала приведем данную матрицу к треугольному виду методом Гаусса. Получаем $$A=\left (\begin{array}{rrr}1 & 0 & 2 & 1\\ 2 & 3 & 4 & 6\\ 2 & 1 & 2 & 3\\ 0 & 1 & -2 & 1\end{array}\right )\sim\left (\begin{array}{rrr}2 & 3 & 4 & 6\\ 2 & 1 & 2 & 3\\ 1 & 0& 2 & 1\\ 0 & 1 & -2 & 1\end{array}\right )\sim\left (\begin{array}{rrr}2 & 3 & 4 & 6\\ 2 & 1 & 2 & 3\\ 0 & -\frac{1}{2} & 1 & -\frac{1}{2}\\ 0 & 1 & -2 & 1\end{array}\right )\sim$$$$\left (\begin{array}{rrr}2 & 3 & 4 & 6\\ 0 & -2 & -2 & -3\\ 0 & 1 & -2 & 1\\ 0 & -\frac{1}{2} & 1 & -\frac{1}{2}\end{array}\right )\sim \left (\begin{array}{rrr}2 & 3 & 4 & 6\\ 0 & -2 & -2 & -3\\ 0 & 1 & -2 & 1\\ 0 & 0 & 0 & 0\end{array}\right ).$$ Видим, что матрица имеет нулевую строку, по третьему свойству определителей, определитель данной матрицы равен нулю, а это по определению означает, что исходная матрица вырождена. Следовательно, исходная матрица не имеет обратной.

  2. Найти значение выражения $\left ( \det A \right )^{-1}+3\det B^{-1}$, не вычисляя обратные матрицы, где $$A=\left (\begin{array}{rrr}0 & 1 & 2 \\ 0 & 3 & 7 \\ 1 & 2 & 3\end{array}\right ),\, B=\left (\begin{array}{rrr}1 & 0 & 2 \\ 4 & 3 & 1 \\ 2 & 0 & 3\end{array}\right ).$$

    Решение

    По следствию из критерия обратимости квадратных матриц получаем $\det A^{-1}+3\det B^{-1}.$ Так из лекции обратимость матриц мы знаем, что $\displaystyle \det A^{-1}= \frac{1}{\det A}.$$$\det A= \left| \begin{array}{rrr}0 & 1 & 2 \\ 0 & 3 & 7\\ 1 & 2 & 3\end{array}\right |=7-6=1,\, \det B=\left |\begin{array}{rrr}1 & 0 & 2\\ 4 & 3 & 1\\ 2 & 0 & 3\end{array}\right |=9-12=-3.$$ Тогда $\displaystyle \frac{1}{1}+3\left (-\frac{1}{3}\right )=1-1=0.$

    Ответ: $0.$

Смотрите также

  1. А.Г. Курош. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1965. — 431 с. — С. 95-98.
  2. Конспект Г.С.Белозерова. Глава 4 — 18 с. — С. 11 — 12.
  3. Д.К. Фаддеев. Лекции по алгебре: Учебное пособие для вузов. — М.: Наука, 1984. — 416 с. — С. 134-137.

Критерий обратимости

Пройдите этот тест, чтобы проверить свои знания по прочитанной теме.

РЕШЕНИЕ МАТРИЧНЫХ УРАВНЕНИЙ

Решение матричных уравнений

Матричные уравнения бывают трех типов.

  • 1. [latex]A \cdot X=B[/latex]
  • 2. [latex]X \cdot A=B[/latex]
  • 3. [latex]C \cdot X \cdot A=B[/latex]
  • Пример 1. Чтобы решить уравнение первого типа нужно обе части уравнения умножить на обратную к матрице [latex]A[/latex] слева.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix} \cdot X=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 3 & 5 \\ 5 & 9 \\ \end{pmatrix}[/latex], [latex]\det \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix}=-2[/latex]
    [latex]A_{11}=(-1)^{1+1} \cdot 4=4[/latex]
    [latex]A_{12}=(-1)^{1+2} \cdot 3=-3[/latex]
    [latex]A_{21}=(-1)^{2+1} \cdot 2=-2[/latex]
    [latex]A_{22}=(-1)^{2+2} \cdot 1=1[/latex]
    [latex]\begin{pmatrix} 4 & -3 \\ -2 & 1 \\ \end{pmatrix}[/latex], полученную матрицу транспонируем и умножим на [latex]\det^{-1} \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix}=-1/2[/latex]. Обратная матрица к [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix}[/latex] равна [latex]\begin{pmatrix} -2 & 1 \\ 3/2 & -1/2 \\ \end{pmatrix}[/latex].
    [latex]X=\begin{pmatrix} -2 & 1 \\ 3/2 & -1/2 \\ \end{pmatrix} \cdot [/latex] [latex] \begin{pmatrix} 3 & 5 \\ 5 & 9 \\ \end{pmatrix}[/latex], [latex]X= \begin{pmatrix} -1 & -1 \\ 2 & 3 \\ \end{pmatrix}[/latex]. Сделаем проверку [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} -1 & -1 \\ 2 & 3 \\ \end{pmatrix}=[/latex][latex]\begin{pmatrix} 3 & 5 \\ 5 & 9 \\ \end{pmatrix}[/latex]. Уравнение решили правильно.
    Пример 2. Чтобы решить уравнение второго типа нужно обе части уравнения умножить на обратную к матрице [latex]A[/latex] справа.
    [latex]X \cdot \begin{pmatrix} 3 & -2 \\ 5 & -4 \\ \end{pmatrix}=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} -1 & 2 \\ -5 & 6 \\ \end{pmatrix}.[/latex] Матрица обратная к [latex]\begin{pmatrix} 3 & -2 \\ 5 & -4 \\ \end{pmatrix}[/latex] равна [latex]\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 5/2 & -3/2 \\ \end{pmatrix}.[/latex] [latex]X=\begin{pmatrix} -1 & 2 \\ -5 & 6 \\ \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 5/2 & -3/2 \\ \end{pmatrix},[/latex] [latex]X=\begin{pmatrix} 3 & -2 \\ 5 & -4 \\ \end{pmatrix}[/latex].
    Пример 3. Чтобы решить уравнение третьего типа нужно обе части уравнения умножить на обратную к матрице [latex]A[/latex] справа и на обратную матрице [latex]C[/latex] слева.
    [latex]\begin{pmatrix} 3 & -1 \\ 5 & -2 \\ \end{pmatrix} \cdot X \cdot \begin{pmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \\ \end{pmatrix}=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 14 & 16 \\ 9 & 10 \\ \end{pmatrix}[/latex]. Обратная матрица к [latex]\begin{pmatrix} 3 & -1 \\ 5 & -2 \\ \end{pmatrix}[/latex] равна [latex]\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 5 & -3 \\ \end{pmatrix},[/latex] обратная матрица к [latex]\begin{pmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \\ \end{pmatrix}[/latex] равна [latex]\begin{pmatrix} -4 & 3 \\ 7/2 & -5/2 \\ \end{pmatrix}[/latex]. [latex]X=\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 5 & -3 \\ \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 14 & 16 \\ 9 & 10 \\ \end{pmatrix} \cdot [/latex][latex] \begin{pmatrix} -4 & 3 \\ 7/2 & -5/2 \\ \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix}[/latex].
    Проверка [latex]\begin{pmatrix} 3 & -1 \\ 5 & -2 \\ \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \\ \end{pmatrix}=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 14 & 16 \\ 9 & 10 \\ \end{pmatrix}[/latex].
    Пример 4. Случай когда обратная матрица не существует.
    [latex]X \cdot \begin{pmatrix} 3 & 6 \\ 4 & 8 \\ \end{pmatrix}=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 2 & 4 \\ 9 & 18 \\ \end{pmatrix}[/latex].
    Матрицу [latex]X[/latex] запишем как [latex]\begin{pmatrix} x_{1} & x_{2} \\ x_{3} & x_{4} \\ \end{pmatrix}[/latex], [latex]\begin{pmatrix} 3 \cdot x_{1}+4 \cdot x_{2} & 6 \cdot x_{1}+8 \cdot x_{2} \\ 3 \cdot x_{3}+4 \cdot x_{4} & 6 \cdot x_{3}+8 \cdot x_{4} \\ \end{pmatrix}=[/latex][latex]\begin{pmatrix} 2 & 4 \\ 9 & 18 \\ \end{pmatrix}[/latex].

    \begin{cases}
    3 \cdot x_{1}+4 \cdot x_{2} = 2\\
    6 \cdot x_{1}+8 \cdot x_{2} = 4\\
    3 \cdot x_{3}+4 \cdot x_{4} = 9\\
    6 \cdot x_{3}+8 \cdot x_{4}=18
    \end{cases}
    Эта система эквивалентна
    \begin{cases}
    3 \cdot x_{1}+4 \cdot x_{2} = 2\\
    3 \cdot x_{3}+4 \cdot x_{4} = 9
    \end{cases}
    Решив данную систему получим общей вид решения [latex]X=\begin{pmatrix} x_{1} & (2-3x_{1})/4 \\ x_{3} & (9-4x_{1})/3 \\ \end{pmatrix}[/latex]
    Литература

  • 1. Белозёров Г. С. Конспект по алгебре и геометрии
  • 2. Линейная алгебра. Воеводин. В. В. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1980 год, стр. 211-213.
  • Сборник задач по линейной алгебре. Проскуряков. И. В. М. 1961 год, стр. 118-119.
  • Решение матричных уравнений

    Обращение матриц. Решение матричных уравнений

    Таблица лучших: Решение матричных уравнений

    максимум из 2 баллов
    Место Имя Записано Баллы Результат
    Таблица загружается
    Нет данных

    Действия над матрицами. Групповые свойства некоторых матриц

    Действия над матрицами

    Примеры:

    1. Выполнить сложение матриц:
    $latex \begin{pmatrix}
    1 &0 \\
    2& 1
    \end{pmatrix} + \begin{pmatrix}
    3 &1 \\
    4& 5
    \end{pmatrix} $.
    Для сложения матриц нам необходимо каждый элемент первой матрицы сложить с соответствующим элементом из второй:
    $latex \begin{pmatrix}
    1 &0 \\
    2& 1
    \end{pmatrix} + \begin{pmatrix}
    3 &1 \\
    4& 5
    \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}
    4 &1 \\
    6& 6
    \end{pmatrix}$.

    Следует также отметить, что операция сложения матриц коммутативна и ассоциативна. Например, пусть даны матрицы $latex A=\begin{pmatrix}
    1 &2 \\
    1&0
    \end{pmatrix}$, $latex B=\begin{pmatrix}
    0 &1 \\
    1&1
    \end{pmatrix}$ и $latex C=\begin{pmatrix}
    5 &0\\
    0&1
    \end{pmatrix}$. Тогда:

    $latex A+B=$ $latex \begin{pmatrix} 1 &2\\ 1&0 \end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 0 &1 \\ 1&1 \end{pmatrix}=$ $latex B+A=$ $latex \begin{pmatrix} 0 &1 \\ 1&1 \end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} 1 &2\\ 1&0 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 1 &3 \\ 2&1 \end{pmatrix}$.

    Покажем выполнение ассоциативности сложения матриц:

    $latex A+B= \begin{pmatrix} 1 &2 \\ 1&0 \end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} 0&1 \\ 1&1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 &3 \\ 2&1 \end{pmatrix}$;
    $latex (A+B)+C= \begin{pmatrix} 1 &3 \\ 2&1 \end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} 5&0 \\ 0&1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&2 \end{pmatrix}$.
    $latex B+C= \begin{pmatrix} 0 &1 \\ 1&1 \end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} 5&0 \\ 0&1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 5 &1 \\ 1&2 \end{pmatrix}$;
    $latex A+(B+C)= \begin{pmatrix} 1 &2 \\ 1&0 \end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} 5&1 \\ 1&2 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&2 \end{pmatrix}$.

    Как видим, $latex A+(B+C)=(A+B)+C$.

    2. Выполнить умножение матрицы на число:
    $latex \begin{pmatrix}
    a &b \\
    c&d
    \end{pmatrix} \cdot e$.
    Для умножения матрицы на число мы умножаем каждый элемент матрицы на данное число:
    $latex \begin{pmatrix}
    a &b \\
    c&d
    \end{pmatrix} \cdot e = \begin{pmatrix}
    ae &be \\
    ce& de
    \end{pmatrix}$.

    Операция умножения матрицы на число ассоциативна, то есть $latex \alpha( \beta A)=( \alpha \beta) A$, $latex \forall \alpha, \beta \in \mathbb{P}$. Покажем это на конкретном примере:
    Пусть дана матрица $latex A=\begin{pmatrix}
    1 &1 \\
    1 &1
    \end{pmatrix}$ и $latex \alpha = 3, \beta =2$.
    Тогда $latex \beta A= \begin{pmatrix} 2 &2 \\ 2 &2 \end{pmatrix}$;
    $latex \alpha ( \beta A)= \begin{pmatrix} 6 &6 \\ 6 &6 \end{pmatrix}$.
    $latex \alpha \beta =6$;
    $latex ( \alpha \beta) A= \begin{pmatrix} 6 &6 \\ 6 &6 \end{pmatrix}$.
    Как видим, $latex \alpha( \beta A)=( \alpha \beta) A$.

    3. Вычислить произведение матриц:
    $latex \begin{pmatrix} 3 &2 &5 \\ 4&1 &0 \\ 2&7 &8 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&4\\ 1&2 \end{pmatrix}$.
    Для удобства будем называть первую матрицу $latex A$ а вторую матрицу $latex B$. Для начала убедимся, что произведение данных матриц возможно. Даны матрицы размерностей $latex 3 \times 3$ и $latex 3 \times 2$, следовательно умножение возможно, так как количество столбцов первой матрицы равно количеству строк второй. Для вычисления первого элемента результирующей матрицы умножим каждый элемент первой строки матрицы $latex A$ на соответствующие элементы первого столбца матрицы $latex B$. Полученные значения сложим. Данную последовательность действий можно проиллюстрировать следующим образом:
    Mult
    Получим следующее:
    $latex \begin{pmatrix} 3 &2 &5 \\ 4&1 &0 \\ 2&7 &8 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&4\\ 1&2 \end{pmatrix} =$ $latex \begin{pmatrix} 27 &? \\ ?&? \\ ?&? \end{pmatrix}$.
    Далее вычисляем первый элемент второго столбца результирующей матрицы. Умножаем все элементы первой строки матрицы $latex A$ на соответствующие им элементы из второго столбца матрицы $latex B$ и складываем полученные значения:
    $latex \begin{pmatrix} 3 &2 &5 \\ 4&1 &0 \\ 2&7 &8 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&4\\ 1&2 \end{pmatrix} =$ $latex \begin{pmatrix} 27 &27 \\ ?&? \\ ?&? \end{pmatrix}$.
    Для вычисления первого элемента второй строки результирующей матрицы мы будем аналогично умножать элементы второй строки матрицы $latex A$ на элементы первого столбца матрицы $latex B$, складывая результаты:
    $latex \begin{pmatrix} 3 &2 &5 \\ 4&1 &0 \\ 2&7 &8 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&4\\ 1&2 \end{pmatrix} =$ $latex \begin{pmatrix} 27 &27 \\ 26&? \\ ?&? \end{pmatrix}$.
    Оставшиеся элементы вычисляются аналогично:
    $latex \begin{pmatrix} 3 &2 &5 \\ 4&1 &0 \\ 2&7 &8 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 6 &3 \\ 2&4\\ 1&2 \end{pmatrix} =$ $latex \begin{pmatrix} 27 &27 \\ 26&16 \\ 34&50 \end{pmatrix}$.
    Отметим, что произведение матриц в общем случае некоммутативно и покажем это на примере.
    Пусть даны матрицы $latex A=\begin{pmatrix} 1 &2 \\ 1&0 \end{pmatrix}, B=\begin{pmatrix} 0 &1 \\ 1&1 \end{pmatrix}$.
    Тогда $latex A \cdot B= \begin{pmatrix} 1 &2 \\ 1&0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 &1 \\ 1&1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2&3 \\ 0&1 \end{pmatrix}$.
    $latex B \cdot A=\begin{pmatrix} 0 &1 \\ 1&1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 &2 \\ 1&0 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1&0 \\ 2&2 \end{pmatrix}$.
    Как видим, $latex A \cdot B \ne B \cdot A$.

    4. Возвести матрицу в степень:
    $latex \begin{pmatrix} 1 &0 &2 \\ 3&1 &0 \\ 1& 0 &1 \end{pmatrix}$.
    Для возведения в степень необходимо данную матрицу умножить саму на себя. Заметим, что возводить в степень можно только квадратные матрицы.
    $latex \begin{pmatrix} 1 &0 &2 \\ 3&1 &0 \\ 1& 0 &1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 &0 &2 \\ 3&1 &0 \\ 1& 0 &1 \end{pmatrix}=$ $latex \begin{pmatrix} 3 & 0 &4 \\ 6&1 &6 \\ 2& 0 &3 \end{pmatrix}$.

    5. Транспонировать матрицу:
    $latex \begin{pmatrix} 1 &2 &0 &1 \\ 0&1 &0 &2 \end{pmatrix}$.
    Для транспонирования матрицы достаточно записать строки столбцами, а столбцы строками:
    $latex \begin{pmatrix} 1 &0 \\ 2&1 \\ 0&0 \\ 1&2 \end{pmatrix}$.

    Таблица лучших: Действия над матрицами. Групповые свойства некоторых матриц

    максимум из 9 баллов
    Место Имя Записано Баллы Результат
    Таблица загружается
    Нет данных

    Действия над матрицами. Групповые свойства некоторых матриц

    Тест на тему «Действия над матрицами. Групповые свойства некоторых матриц».


    Источники:

    1. Г. С. Белозеров. Конспект лекций.
    2. В. В. Воеводин «Линейная алгебра» (Издание второе, переработанное и дополненное, 1980г.), стр. 194-197.
    3. А. Г. Курош  «Курс высшей алгебры» (Издание девятое, 1968 г.), стр. 99-102.
    4. И. В. Проскуряков.   «Сборник задач по линейной алгебре» (1984 г.), стр. 112-115.

    Обращение матриц

    Обращение матриц

    Первый способ нахождения обратной матрицы. Пусть дана матрица [latex]A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 3 \\ 2 & 3 & 5 \\ 3 & 5 & 7 \end{pmatrix}[/latex]. Обратную матрицу можно вычислить по формуле [latex]A^{-1}=(\det A)^{-1} \cdot A^{T},[/latex] где [latex]A^{T}[/latex] — транспонированная матрица алгебраических дополнений. Найдем определитель этой матрицы по правилу треугольника. [latex]\det A=[/latex][latex]0 \cdot 3 \cdot 7+1 \cdot 5 \cdot 3[/latex][latex]+2 \cdot 5 \cdot 3-3 \cdot 3 \cdot 3[/latex][latex]-5 \cdot 5 \cdot 0-2 \cdot 1 \cdot 7=4.[/latex] Если бы определитель был равен нулю, то обратная матрица не существует. Дальше найдем алгебраическое дополнение матрицы. Чтобы найти алгебраическое дополнение каждого элемента матрицы, нужно вычеркнуть строку и столбец содержащий этот элемент, найти определитель минора каждого элемента и умножить на [latex]-1[/latex] в степени суммы номера строки и столбца в которых располагается элемент.
    [latex]A_{11}=(-1)^{1+1} \begin{pmatrix} 3 & 5 \\ 5 & 7 \\ \end{pmatrix}=-4[/latex]
    [latex]A_{12}=(-1)^{1+2} \begin{pmatrix} 2 & 5 \\ 3 & 7 \\ \end{pmatrix}=1[/latex]
    [latex]A_{13}=(-1)^{1+3} \begin{pmatrix} 2 & 3 \\ 3 & 5 \\ \end{pmatrix}=1[/latex]
    [latex]A_{21}=(-1)^{2+1} \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 5 & 7 \\ \end{pmatrix}=8[/latex]
    [latex]A_{22}=(-1)^{2+2} \begin{pmatrix} 0 & 3 \\ 3 & 7 \\ \end{pmatrix}=-9[/latex]
    [latex]A_{23}=(-1)^{2+3} \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 3 & 5 \\ \end{pmatrix}=3[/latex]
    [latex]A_{31}=(-1)^{3+1} \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 3 & 5 \\ \end{pmatrix}=-4[/latex]
    [latex]A_{32}=(-1)^{3+2} \begin{pmatrix} 0 & 3 \\ 2 & 5 \\ \end{pmatrix}=6[/latex]
    [latex]A_{33}=(-1)^{3+3} \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 2 & 3 \\ \end{pmatrix}=-2[/latex]
    Матрица алгебраических дополнений [latex]A = \begin{pmatrix} -4 & 1 & 1 \\ 8 & -9 & 3 \\ -4 & 6 & -2 \end{pmatrix}[/latex]. Транспонируем Матрицу алгебраических дополнений, [latex]A^{T} = \begin{pmatrix} -4 & 8 & -4 \\ 1 & -9 & 6 \\ 1 & -3 & -2 \end{pmatrix}[/latex]. Теперь найдем обратную матрицу [latex]A^{-1}=[/latex][latex]\frac{1}{4} \begin{pmatrix} -4 & 8 & -4 \\ 1 & -9 & 6 \\ 1 & -3 & -2 \end{pmatrix}=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} -1 & 2 & -1 \\ 1/4 & -9/4 & 3/2 \\ 1/4 & -3/4 & -1/2 \end{pmatrix}[/latex]. Если обратная матрица найдена правильно, то при умножение обратной матрицы на исходную получим матрицу, у которой на главной диагонали единицы, а все остальные элементы равны нулю. [latex]\begin{pmatrix} 0 & 1 & 3 \\ 2 & 3 & 5 \\ 3 & 5 & 7 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} -1 & 2 & -1 \\ 1/4 & -9/4 & 3/2 \\ 1/4 & -3/4 & -1/2 \end{pmatrix}=[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex]. Так как получили единичную матрицу, то обратная матрица найдена верно.
    Второй способ нахождения обратной матрицы. Запишем рядом с исходной матрицей единичную [latex]\begin{pmatrix} 0 & 1 & 3 \\ 2 & 3 & 5 \\ 3 & 5 & 7 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex]. Любую матрицу можно привести к единичной, это мы и сделаем с нашей матрицей [latex]A[/latex], выполняя действия по привидению матрицы [latex]A[/latex] к единичному виду, будем выполнять такие же с единичной матрицей.
    [latex]\begin{pmatrix} 0 & 1 & 3 \\ 2 & 3 & 5 \\ 3 & 5 & 7 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex]
    Умножим вторую строку на [latex]-1[/latex] и прибавим к третьей.
    [latex]\begin{pmatrix} 0 & 1 & 3 \\ 2 & 3 & 5 \\ 1 & 2 & 2 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \end{pmatrix}[/latex]
    Поменяем первую и третью строки местами.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 & 2 \\ 2 & 3 & 5 \\ 0 & 1 & 3 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}[/latex]
    Первую строку умножим на [latex]-2[/latex] и прибавим ко второй.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 & 2 \\ 0 & -1 & 1 \\ 0 & 1 & 3 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -1 & 1 \\ 0 & 3 & -2 \\ 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}[/latex]
    Вторую строку прибавим к третьей.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 & 2 \\ 0 & -1 & 1 \\ 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -1 & 1 \\ 0 & 3 & -2 \\ 1 & 3 & -2 \end{pmatrix}[/latex]
    Поделим третью строку на четыре.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 2 & 2 \\ 0 & -1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -1 & 1 \\ 0 & 3 & -2 \\ 1/4 & 3/4 & -1/2 \end{pmatrix}[/latex]
    Умножим вторую строку на [latex]-2[/latex] и прибавим к первой.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 4 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -7 & 5 \\ 0 & 3 & -2 \\ 1/4 & 3/4 & -1/2 \end{pmatrix}[/latex]
    Умножим третью строку на [latex]-1[/latex] и прибавим ко второй.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 4 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -7 & 5 \\ -1/4 & 9/4 & -3/2 \\ 1/4 & 3/4 & -1/2 \end{pmatrix}[/latex]
    Умножим вторую строку на [latex]-1[/latex].
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 4 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} 0 & -7 & 5 \\ 1/4 & -9/4 & 3/2 \\ 1/4 & 3/4 & -1/2 \end{pmatrix}[/latex]
    Вторую строку умножим на [latex]-4[/latex] и прибавим к первой.
    [latex]\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[/latex] [latex]\begin{pmatrix} -1 & 2 & -1 \\ 1/4 & -9/4 & 3/2 \\ 1/4 & 3/4 & -1/2 \end{pmatrix}[/latex]
    Полученная матрица является обратной.
    Литература

  • 1. Белозёров Г. С. Конспект по алгебре и геометрии
  • 2. Линейная алгебра. Воеводин. В. В. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1980 год, стр. 211-213.
  • Сборник задач по линейной алгебре. Проскуряков. И. В. М. 1961 год, стр. 116, 125.
  • Обращение матриц

    Обращение матриц

    Таблица лучших: Обращение матриц

    максимум из 2 баллов
    Место Имя Записано Баллы Результат
    Таблица загружается
    Нет данных