Processing math: 100%

Критерий обратимости

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

Необходимость. Пусть AMn(P). И пусть для нее существует правая обратная матрица, тогда, применяя одно из свойств умножения матриц, получаем AB=E, где Eединичная матрица.det(AB)=detAdetB=1detA0

— 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)=detBdetA=1detA0

— по определению матрица A невырожденная.

Зная определение обратной матрицы, видим, что необходимость выполняется.

Достаточность. Пусть AM0n(P), то есть(detA)0. Укажем обратную матрицу явно. Для удобства обозначим за ˜A=(A11A12A1nA21A22A2nAn1An2Ann)

- присоединенную матрицу такую, что ˜A=Aij, где Aij — это алгебраические дополнения к элементу aij матрицы A, i=¯1,n и j=¯1,n. Тогда (˜A)T=Aji.

Покажем, что A1=1detA(˜A)T. Для этого следует проверить выполнение таких равенств: A1detA(˜A)T=E и 1detA(˜A)TA=E.

Проверим первое равенство. Положим B=A1detA(˜A)T, тогда bij=nk=1aik1detAAjk=1detAnk=1aikAjk.

Если i=j, то по определению детерминанта получаем bij=1detAdetA=1.

Если ij, то по теореме о «чужих» дополнениях bij=0.

Таким образом, мы доказали, что E=A1detA(˜A)T.

Проверим второе равенство. Положим, C=1detA(˜A)TA. Тогда cij=nk=11detAAjkaik=1detAnk=1Ajkaik. Получаем, что при i=j cij=1detAdetA=1, а при ijcij=0.

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

Следствие. detA1=(detA)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=(1021234621230121).

    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=(1021234621230121)(2346212310210121)(234621230121120121)

    (234602230121012112)(2346022301210000).
    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 (detA)1+3detB1, не вычисляя обратные матрицы, где A=(012037123),B=(102431203).

    Решение

    По следствию из критерия обратимости квадратных матриц получаем detA1+3detB1. Так из лекции обратимость матриц мы знаем, что detA1=1detA.detA=|012037123|=76=1,detB=|102431203|=912=3.

    Тогда 11+3(13)=11=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.

Обратимость матриц

Замечание 1. Существование обратной матрицы следует из теоремы о полной линейной группе квадратных невырожденных матриц. А именно, обратная матрица — это обратный (симметрический) элемент группы.

Определение. Пусть дана матрица AMn(P). Тогда матрица A1Mn(P) называется правой обратной к матрице A, если выполнено условие: AA1=E.

Определение. Пусть дана матрица AMn(P). Тогда матрица A1Mn(P) называется левой обратной к матрице A, если выполнено условие: A1A=E.

Определение. Пусть дана матрица AMn(P). Тогда матрица A1Mn(P) называется обратной к матрице A, если выполнено условие: AA1=A1A=E,

то есть она одновременно левая и правая обратная.

Замечание 2. Стоит заметить, что поле P — это любое числовое поле.

Замечание 3. Матрицы A и A1 называются взаимно обратными. Матрица A называется обратимой.

Спойлер

Обратимость вырожденной матрицы. Пусть дана вырожденная матрица AMn(P). Ввиду некоммутативности умножения матриц, будем говорить о правой обратной матрице, то есть AA1=E.

Так как матрица A вырожденная, то при условии существования A1Mn(P), по одному из свойств умножения матриц получаем, det(AA1)=detAdetA1=01=detE, где Eединичная матрица . Таким образом, вырожденная матрица не может иметь правой обратной. По тем же соображениям, вырожденная матрица не может иметь и левой обратной. Поэтому для вырожденной матрицы обратной не существует.

Обратимость невырожденной матрицы. Пусть дана AM0n(P) и имеет вид: A=(a11a12a1na21a22a2nan1an2ann).

Введем вспомогательно понятие: присоединенная матрица ˜AMn(P) такая, что ˜A=Aij, где Aij — это алгебраические дополнения к элементу aij матрицы A, i=¯1,n и j=¯1,n. Тогда ˜A=(A11A12A1nA21A22A2nAn1An2Ann).
Найдем произведение A(˜A)T и (˜A)TA, используя теорему о разложении определителя по строке или столбцу и теорему Лапласа. Получаем A(˜A)T=(˜A)TA=(a11a12a1na21a22a2nan1an2ann)(A11A21An1A12A22An2A1nA2nAnn)=
=(A11A21An1A12A22An2A1nA2nAnn)(a11a12a1na21a22a2nan1an2ann)=
=detAE=(detA000detA000detA).
На местах элементов главной диагонали оказываются суммы произведений элементов строки на их алгебраические дополнения, то есть detA. Остальные элементы равны нулю, по теореме о «чужих» дополнениях, в связи с тем, что на их местах оказываются суммы произведений элементов строки на алгебраические дополнения другой строки. Тогда можно заключить, что обратной к матрице A будет служить матрица, полученная из присоединенной матрицы ˜A путем ее транспонирования и деления всех элементов на detA, из чего следует алгоритм построения обратной матрицы. Тогда A1=1detA(˜A)T и AA1=A1A=E.

Замечание 4. Из теоремы об умножении определителей получаем, что detA1=1detA.

И тут мы можем увидеть тот факт, что матрица обратная к невырожденной также невырождена.detA01detA0.

Свойства операции обращения матрицы

  1. (A1)1=A;
  2. (λA)1=λ1A1;
  3. (AB)1=B1A1;
  4. (A1)k=(Ak)1.

Лемма. Если матрица AM0n(P) обратима, то существует только одна матрица, обратная к A.

Предположим обратное. То есть B,CM0n(P) обратные к A. Тогда AC=E=BA и B=BE=B(AC)= =(BA)C=EC=C, то есть B=C.

Примеры решения задач

Рассмотрим примеры задач, в которых могут использоваться обратные матрицы. Читателю с целью самопроверки предлагается решить данные примеры самому, а затем сверить свое решение с приведенным.

  1. Найти матрицу обратную к данной A=(142111224).

    Решение

    Найдем обратную матрицу по формуле. Найдем определитель исходной матрицы, используя теорему о разложении по строке. Разложим по первой строке.detA=(142111224)=(1)(1)1+1(1124)4(1)1+2(1124)

    2(1)1+3(1122)=(42)+4(42)2(2+2)=6+88=6.
    Теперь найдем присоединенную матрицу. ˜A=(6241206615).
    Далее транспонируем присоединенную матрицу, (˜A)T=(6126201465).
    Получаем, A1=16(6126201465).

  2. Решить матричное уравнение (2437)X=(4735).

    Решение

    Уравнение имеет вид AX=B. Для решения уравнения относительно X умножим обе его части на A1слева: A1AX=A1B;

    EX=A1B;
    X=A1B.
    Теперь найдем обратную к матрице A, используя формулу. detA=(2437)=1412=2.
    ˜A=(7342),(˜A)T=(7432).
    Таким образом, обратная матрица: A1=(722321).
    X=A1B=(722321)(4735)=(82923112).

  3. Найти определитель матрицы обратной к матрице A, не вычисляя ее.A=(211031410).

    Решение

    Ранее, в замечании 4 отмечалось, что detA1=1detA. Тогда вычислим определитель исходной матрицы.detA=|211031410|=4+12+2=18.

    Тогда, detA1=118.

    Ответ: 118.

  4. Можно ли получить из матрицы A1 матрицу B? Если можно, то укажите λ такое, что (λA)1=B. A=(2411),B=(1412).

    Решение

    Из свойства 2 обратных матриц мы знаем, что (λA)1=λ1A1. Найдем A1: ˜A=(1142), (˜A)T=(1412), A1=16(1412). Видим, что (16)1A1=Bλ1=6λ=16.

    Ответ: 16.

  5. Даны матрицы A и B, найти (AB)1.A=(2621),B=(3822).

    Решение

    По свойству 3 обратных матриц получаем (AB)1=B1A1. Тогда найдем обратные матрицы.˜A=(1262),(˜A)T=(1622),A1=114(1622).

    ˜B=(2283),(˜B)T=(2823),B1=(110)(2823).
    Тогда (AB)1=B1A1=(110)(2823)114(1622)=
    =(210810210310)(114614214214)=(970135235370).

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.

Обратимость матриц

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