第一章 矩阵与线性方程组.doc

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1、矩阵与线性方程组 9第一章 矩阵与线性方程组在中学已经学习了有关两个未知量、两个方程的二元一次方程组的基本知识。一次方程又称为线性方程。在自然科学、社会科学和许多工程技术问题中,常常需要处理几十、几百甚至成千上万个未知量的线性方程组,未知量的个数和方程的个数也不一定完全一致,这就要求我们把关于二元一次方程组的知识推广到有n个未知量和m个方程的线性方程组上去。矩阵是解决这类问题的重要工具之一。1.1 矩阵及其运算1.1.1 线性方程组及其矩阵表示 线性方程组(system of linear equations)的一般形式为 (1.1)显见,二元一次方程组是其特款。方程组(1.1)中有m个方程、

2、n个未知量。ij代表第i个方程中未知量xj 的系数,bi 是第i 个方程的常数项。当常数项b1 ,b2 ,bm 全为零时,式(1.1)称为齐次线性方程组;当常数项不全为零时,式(1.1)称为非齐次线性方程组。当m、n较大时,方程组(1.1)的书写需重复许多次未知量以及“+”、“=”运算符号,如用计算机进行处理,则浪费很多存储空间。因此,我们将方程组(1.1)中未知量的系数简化成如下的m行n列矩形数表如果再考虑到方程组右端的常数项(非齐次项),还可以得到m行n+1列矩形数表对方程组的研究将归结于对如上形式数表的研究。将上述类型的数表抽象为如下的矩阵定义。定义1.1 将mn个数(i=1,2,m;j

3、=1,2,n)排成一个矩形数表 A = (1.2)称为一个m行n列矩阵(matrix),简称为mn矩阵。其中横向各排称为行,纵向各排称为列,mn个数叫作矩阵A的元或元素;aij叫做矩阵A的第i行第j列元;所有元素均为0的矩阵,称为零矩阵,记作O。元是实数的矩阵称为实矩阵,元是复数的矩阵称为复矩阵。式(1.2)也简记为:A = (aij)mn 或 A = (aij)一般情况下,我们用大写字母A,B,C,表示矩阵。本书中的矩阵除特殊说明外,都指实矩阵。定义1.2 如果两个矩阵A,B有相同的行数与相同的列数,并且对应位置的元均相等,则称矩阵A与矩阵B相等,记为A=B。即如果A = (aij)mn,

4、B= (bij)mn , 且aij =bij (i=1,2, m ; j=1,2, n),则 A=B我们可以对矩阵定义一些运算,它们都是有其实际背景的。为了说明线性方程组如何通过矩阵来表示,先引进矩阵的乘法运算。定义1.3 设矩阵A = (aik )ml的列数与B= (bk j)ln行数相同,则由元素 ci j=ai1b1j + ai2b2j + ailbl j = (i=1,2, m ; j=1,2, n)构成的m行n列矩阵C = (cij)mn=()mn称为矩阵A与矩阵B的乘积,记为 C=AB 如果记A =, x =, b =则线性方程组(1.1)可以通过矩阵的乘法表示成矩阵方程 Ax=b

5、 (1.3)1.1.2 矩阵的基本运算及性质需要指出,能用矩阵描述的问题并不局限于线性方程组。矩阵在工业、农业、经济等许多领域有着广泛的应用,伴随计算机技术的飞速发展,矩阵被更有效地运用到物理学、力学、化学、生物学、遗传学、医学等众多学科中,成为解决线性问题的有力工具。矩阵已经有了完整的理论体系,本小节主要介绍矩阵的基本运算。定义1.4 设有两个mn矩阵A = (aij )mn,B= (bi j)mn,那么A与B的和记作A+B,规定为A+B=应当注意,只有两个矩阵是同型矩阵,即它们的行数、列数分别对应相等时,这两个矩阵才能进行加法运算。矩阵加法满足下列运算规律(设A、B、C都是mn矩阵)(1)

6、 A+B= B+A(2) (A+B)+C=A+(B+C)设矩阵A= (aij ),记 A= (aij )A称为矩阵A的负矩阵, 显然有 A+(A)=O由此规定矩阵的减法为 AB=A+(B)定义1.5 数l与矩阵A的乘积记作lA或Al,规定为lA=Al=设A、B为mn矩阵,l、m为数,数乘矩阵满足下列运算规律 (1) (lm)A=l(mA) (2) (l+m)A=lA+mA (3) l(A+B)=lA+lB 这些运算规律都很容易从数的运算规律得到。下面给出一些矩阵基本运算的例子。例1.1 设 A= B=则 A+B=例1.2 3=例1.3 矩阵乘法例1.4 矩阵乘法=例1.5 给定矩阵A= B=

7、则有 AB= O BA=O由定义及例1.5可以看出,矩阵乘法与数的乘法有一些根本性的区别:(1)矩阵的乘法对相乘的两个矩阵在行数和列数上是有要求的,即乘积AB中A的列数必须与B的行数相一致,否则乘法无意义。(2)矩阵的乘法一般是不可交换的,即在一般情况下,ABBA。实际上,AB有意义时,BA不一定有意义,即使有意义,两者也不一定相等。(3)两个非零矩阵相乘有可能变成零矩阵。因而,由AB=O并不能推出A=O或B=O。随之而来的是:由AB=AC,且AO,并不能推出B=C。可以验证矩阵的乘法满足如下运算规律(假设运算都是可行的)(1)结合律 A(BC)=(AB)C(2)分配律(A+B)C=AC+BC

8、 A(B+C)=AB+AC (3)对任一数k,有k(AB)=(kA)B=A(kB)矩阵连同对其所定义的满足如上运算规律的加法、数乘和乘法运算一起称为矩阵代数。对于矩阵,还可以定义转置运算。定义1.6 把矩阵A的各行变成同序数的列得到一个新的矩阵,称为A的转置(transpose),记作AT(或At,或)。例如矩阵 A=的转置矩阵为 AT=矩阵的转置满足如下运算规律(假设其中所涉及的运算都是有意义的)(1)(AT)T=A(2)(A+B)T=AT+BT(3)(lA)T=lAT(4)(AB)T=BTAT前三个规律是显然的,现在证明():设A= (aij)是mn矩阵,B=(bij)是np矩阵。于是AT

9、=()nm,BT=()pn,其中 aji ,bji BT AT中第i行第j列元为而(AB中第i行第j列元是AB中的第j行第i列元,即 所以 (ABBT AT 证毕设A为n阶方阵,如果满足AT=A,即 aij=aji (i,j=1,2,,n)那么A称为对称阵。对称阵的特点是:它的元以主对角线为对称轴而对应相等。1.1.3 几种特殊形式的矩阵如果矩阵A = (aij) 行数与列数等于n,则称A 为n阶矩阵(或称n阶方阵)。在方阵中,从左上角到右下角的对角线称为主对角线,主对角线上的元称为对角元。主对角线一侧所有元都为零的方阵称为三角形矩阵。三角形矩阵有两种,分别称 或 为上三角形矩阵或下三角形矩阵

10、。主对角线以外全为零的n阶方阵L=称为对角线矩阵(diagonal matrix),简称对角阵,也可以记为L=diag(l1 ,l2 ,ln)主对角线上元都为1的n阶对角阵称为n阶单位矩阵(identity matrix),记为E或En。在矩阵的乘法运算中,单位矩阵具有如下性质:对任意矩阵A,B,有EA =A,BE=B这里假设上述矩阵乘法都是有意义的。1.1.4 逆矩阵定义1.7 设A是一个n阶方阵,如果存在n阶方阵B,使得AB=BA=E则称A为可逆阵,B是A的逆矩阵(inverse),简称逆阵;可逆阵也称为非退化阵或非奇异阵。性质1.1 如果方阵A可逆,则A有唯一的逆阵。证明 设矩阵B、C都

11、是A的逆阵,则有B=EB=(CA)B=C(AB)=CE=C所以A的逆阵是唯一的。 证毕由于可逆阵A的逆阵为唯一确定,所以可以用符号A1表示,有A A1A1A E利用逆矩阵的记号,可以方便地表示出某些线性方程组的解。考虑由n个方程、n个未知量构成的线性方程组:其系数矩阵是方阵A =假设A可逆,则可对如上方程组的矩阵表示形式Ax=b两端同时左乘A1,得到A1 Ax= A1 b即Ex= A1 b从而解得x= A1 b这说明,只要能够求得A1,则利用矩阵的乘法,就可以求出方程组的解。为了能求得A1,需要进一步探讨逆矩阵的性质。性质1.2 如果矩阵A可逆,且AB=E,则必有BA=E;如果矩阵A可逆,且B

12、A=E,则必有AB=E。证明 由A可逆,必有 A-1A=AA-1=E 又已知 AB=E于是有 BA=E(BA)=(A-1A)(BA)=A-1(AB)A=A-1EA=A-1A=E同理可以证明后一结论。 证毕 性质1.3 如果n阶方阵A,B都可逆,则AB也可逆,并且(AB)-1=B-1A-1证明 由于(AB)(B-1A-1)=A(BB-1)A-1=AEA-1=AA-1=E利用性质1.2直接可得(B-1A-1)(AB)=E所以A可逆,由逆阵的唯一性得:(AB)-1=B-1A-1 证毕这个性质可以推广到有限个方阵乘积的情况,即(A1A2An)-1=An-1A2-1A1-1性质1.4 如果方阵A可逆,则

13、A-1可逆,而且(A-1)-1=A .证明 直接利用逆阵的定义即可证明。性质1.5 如果方阵A可逆,则A的每一行都不能全为零,A的每一列也都不能全为零。证明 假设A的第i行全为零,则由矩阵乘法的定义可知AA-1的第 i行全为零,这与AA-1=E矛盾。所以A的每一行都不能全为零。同理,A的每一列也都不能全为零。 证毕性质1.6 如果方阵A可逆,则AT,kA(k为任一非零常数)都可逆,且(AT)-1=(A-1)T 及 (kA)-1=A-1证明 因为 AT(A-1)T=(A-1A)T=ET=E 以及(kA)(A-1)=(k)( A A-1)=E由性质1.2及定义即得结论。1.2 矩阵的初等变换与逆矩阵的求法1.2.1 线性方程组的同解变换对于(1.1)所示的线性方程组,可以做如下的三种变换:(1)互换两个方程的位置;(2)把某一个方程两边同乘以一个非零常数c;(3)将某一个方程加上另一个方程的k倍。这三种变换都称为初等变换。应当指出,如上的变换是可逆的。也就是,如果经过一次变换把方程组 (1.1)变成一个新方程组,那么,新方程组必可经过一次同类型的变换变为原方程组(1.1)。具体讨论如下:(1)如果互换方程组(1.1)中第i,j两方程的位置,则对新方程再互换第i,j两方程的位置就变回

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