Обратная матрица — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «{{Определение |definition='''Обратная матрица''' - такая матрица <tex>A^{-1}</tex>, при умножении на кото...»)
 
Строка 9: Строка 9:
  
 
==Свойства обратной матрицы==
 
==Свойства обратной матрицы==
* <math>\det A^{-1} = \frac{1}{\det A}</math>
+
* <math dpi = "145">\det A^{-1} = \frac{1}{\det A}</math>
* <math>\ (AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1}</math>
+
* <math dpi = "145">\ (AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1}</math>
* <math>\ (A^T)^{-1} = (A^{-1})^T</math>
+
* <math dpi = "145">\ (A^T)^{-1} = (A^{-1})^T</math>
* <math>\ (kA)^{-1} = k^{-1}A^{-1}</math>
+
* <math dpi = "145">\ (kA)^{-1} = k^{-1}A^{-1}</math>
 
 
  
 +
== Методы нахождения обратной матрицы ==
 
=== Метод Гаусса для нахождения обратной матрицы ===
 
=== Метод Гаусса для нахождения обратной матрицы ===
 
Возьмём две матрицы: саму <tex>A</tex> и <tex>E</tex>. Приведём матрицу <tex>A</tex> к единичной матрице методом Гаусса. После применения каждой операции к первой матрице применим ту же операцию ко второй. Когда приведение первой матрицы к единичному виду будет завершено, вторая матрица окажется равной <tex>A^-1</tex>.
 
Возьмём две матрицы: саму <tex>A</tex> и <tex>E</tex>. Приведём матрицу <tex>A</tex> к единичной матрице методом Гаусса. После применения каждой операции к первой матрице применим ту же операцию ко второй. Когда приведение первой матрицы к единичному виду будет завершено, вторая матрица окажется равной <tex>A^-1</tex>.
  
==Пример==
+
====Пример====
 
Найдем обратную матрицу для матрицы  
 
Найдем обратную матрицу для матрицы  
:<math> A =
+
:<math dpi = "145"> A =
 
\begin{bmatrix}
 
\begin{bmatrix}
 
2 & -1 & 0 \\
 
2 & -1 & 0 \\
Строка 27: Строка 27:
 
\end{bmatrix}.
 
\end{bmatrix}.
 
</math>
 
</math>
'''1)''' Для начала убедимся, что ее определитель не равен нулю(она невырожденная).
+
*'''1)''' Для начала убедимся, что ее определитель не равен нулю(она невырожденная).
  
'''2)''' Справа от исходной матрицы припишем единичную.
+
*'''2)''' Справа от исходной матрицы припишем единичную.
:<math> [ A | I ] =  
+
:<math dpi = "145"> [ A | I ] =  
 
\left[ \begin{array}{rrr|rrr}
 
\left[ \begin{array}{rrr|rrr}
 
2 & -1 & 0 & 1 & 0 & 0\\
 
2 & -1 & 0 & 1 & 0 & 0\\
Строка 38: Строка 38:
 
</math>
 
</math>
  
'''3)''' Методом Гаусса приведем левую матрицу к единичной, применяя все операции одновременно и к левой, и к правой матрицам.
+
*'''3)''' Методом Гаусса приведем левую матрицу к единичной, применяя все операции одновременно и к левой, и к правой матрицам.
:<math> [ I | B ] =  
+
:<math dpi = "145"> [ I | B ] =  
 
\left[ \begin{array}{rrr|rrr}
 
\left[ \begin{array}{rrr|rrr}
 
1 & 0 & 0 & \frac{3}{4} & \frac{1}{2} & \frac{1}{4}\\[3pt]
 
1 & 0 & 0 & \frac{3}{4} & \frac{1}{2} & \frac{1}{4}\\[3pt]
Строка 47: Строка 47:
 
</math>
 
</math>
  
'''4)''' <tex>A^{-1} = B</tex>
+
*'''4)''' <tex dpi = "145">A^{-1} = B</tex>
 +
 
 +
=== Метод присоединенной матрицы ===
 +
 
 +
<math dpi = "145">A^{-1} = \frac{1}{\det A}\cdot \mbox{adj}\,A,</math>
 +
где <math dpi = "145">\mbox{adj}\,A</math> — присоединенная матрица;
 +
{{Определение
 +
|definition= '''Присоединенная(союзная, взаимная) матрица''' — матрица, составленная из алгебраических дополнений для соответствующих элементов транспонированной матрицы.
 +
}}
 +
 
 +
<math dpi = "145">{C}^{*}= \begin{pmatrix}
 +
{A}_{11} & {A}_{21} & \cdots & {A}_{n1} \\
 +
{A}_{12} & {A}_{22} & \cdots & {A}_{n2} \\
 +
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
 +
{A}_{1n} & {A}_{2n} & \cdots & {A}_{nn} \\
 +
\end{pmatrix}</math>
 +
 
 +
Исходная матрица:
 +
 
 +
<math dpi = "145">{A}= \begin{pmatrix}
 +
{a}_{11} & {a}_{12} & \cdots & {a}_{1n} \\
 +
{a}_{21} & {a}_{22} & \cdots & {a}_{2n} \\
 +
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
 +
{a}_{n1} & {a}_{n2} & \cdots & {a}_{nn} \\
 +
\end{pmatrix}</math>
 +
 
 +
Где:
 +
 
 +
* <math dpi = "145">{C}^{*}</math> — присоединённая(союзная, взаимная) матрица;
 +
* <math dpi = "145">{A}_{ij}</math> — алгебраические дополнения исходной матрицы;
 +
* <math dpi = "145">{a}_{ij}</math> — элементы исходной матрицы.
 +
 
 +
'''Алгебраическим дополнением''' элемента <math dpi = "145">\ a_{ij}</math> матрицы <math dpi = "145">\ A</math> называется число
 +
 
 +
<math dpi = "145">\ A_{ij}=(-1)^{i+j}M_{ij}</math>,
 +
 
 +
где <math dpi = "145">\ M_{ij}</math> — дополнительный минор, определитель матрицы, получающейся из исходной матрицы <math dpi = "145">\ A</math> путем вычёркивания ''i'' -й строки и ''j'' -го столбца.
 +
====Алгоритм получения обратной матрицы====
 +
:*заменить каждый элемент исходной матрицы на его алгебраическое дополнение,
 +
:*транспонировать полученную матрицу - в результате будет получена союзная матрица,
 +
:*разделить каждый элемент союзной матрицы на определитель исходной матрицы.
 +
 
 +
==Ссылки==
 +
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Обратная_матрица Википедия {{---}} Обратная матрица]
 +
 
 +
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Союзная_матрица Википедия {{---}} Союзная матрица]
 +
 
 +
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Алгебраическое_дополнение Википедия {{---}} Алгебраическое дополнение]
 +
 
 +
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Invertible_matrix Wikipedia {{---}} Invertible matrix]

Версия 22:50, 11 июня 2013

Определение:
Обратная матрица - такая матрица [math]A^{-1}[/math], при умножении на которую, исходная матрица [math]A[/math] даёт в результате единичную матрицу [math]E[/math]
[math]\! AA^{-1} = A^{-1}A = E[/math]


Определение:
Критерий обратимости матрицы: квадратная матрица обратима тогда и только тогда, когда она невырожденная, то есть ее определитель НЕ равен нулю.


Свойства обратной матрицы

  • [math]\det A^{-1} = \frac{1}{\det A}[/math]
  • [math]\ (AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1}[/math]
  • [math]\ (A^T)^{-1} = (A^{-1})^T[/math]
  • [math]\ (kA)^{-1} = k^{-1}A^{-1}[/math]

Методы нахождения обратной матрицы

Метод Гаусса для нахождения обратной матрицы

Возьмём две матрицы: саму [math]A[/math] и [math]E[/math]. Приведём матрицу [math]A[/math] к единичной матрице методом Гаусса. После применения каждой операции к первой матрице применим ту же операцию ко второй. Когда приведение первой матрицы к единичному виду будет завершено, вторая матрица окажется равной [math]A^-1[/math].

Пример

Найдем обратную матрицу для матрицы

[math] A = \begin{bmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -1 & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 2 \end{bmatrix}. [/math]
  • 1) Для начала убедимся, что ее определитель не равен нулю(она невырожденная).
  • 2) Справа от исходной матрицы припишем единичную.
[math] [ A | I ] = \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 2 & -1 & 0 & 1 & 0 & 0\\ -1 & 2 & -1 & 0 & 1 & 0\\ 0 & -1 & 2 & 0 & 0 & 1 \end{array} \right]. [/math]
  • 3) Методом Гаусса приведем левую матрицу к единичной, применяя все операции одновременно и к левой, и к правой матрицам.
[math] [ I | B ] = \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 & 0 & 0 & \frac{3}{4} & \frac{1}{2} & \frac{1}{4}\\[3pt] 0 & 1 & 0 & \frac{1}{2} & 1 & \frac{1}{2}\\[3pt] 0 & 0 & 1 & \frac{1}{4} & \frac{1}{2} & \frac{3}{4} \end{array} \right]. [/math]
  • 4) [math]A^{-1} = B[/math]

Метод присоединенной матрицы

[math]A^{-1} = \frac{1}{\det A}\cdot \mbox{adj}\,A,[/math]
где [math]\mbox{adj}\,A[/math] — присоединенная матрица;
Определение:
Присоединенная(союзная, взаимная) матрица — матрица, составленная из алгебраических дополнений для соответствующих элементов транспонированной матрицы.


[math]{C}^{*}= \begin{pmatrix} {A}_{11} & {A}_{21} & \cdots & {A}_{n1} \\ {A}_{12} & {A}_{22} & \cdots & {A}_{n2} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ {A}_{1n} & {A}_{2n} & \cdots & {A}_{nn} \\ \end{pmatrix}[/math]

Исходная матрица:

[math]{A}= \begin{pmatrix} {a}_{11} & {a}_{12} & \cdots & {a}_{1n} \\ {a}_{21} & {a}_{22} & \cdots & {a}_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ {a}_{n1} & {a}_{n2} & \cdots & {a}_{nn} \\ \end{pmatrix}[/math]

Где:

  • [math]{C}^{*}[/math] — присоединённая(союзная, взаимная) матрица;
  • [math]{A}_{ij}[/math] — алгебраические дополнения исходной матрицы;
  • [math]{a}_{ij}[/math] — элементы исходной матрицы.

Алгебраическим дополнением элемента [math]\ a_{ij}[/math] матрицы [math]\ A[/math] называется число

[math]\ A_{ij}=(-1)^{i+j}M_{ij}[/math],

где [math]\ M_{ij}[/math] — дополнительный минор, определитель матрицы, получающейся из исходной матрицы [math]\ A[/math] путем вычёркивания i -й строки и j -го столбца.

Алгоритм получения обратной матрицы

  • заменить каждый элемент исходной матрицы на его алгебраическое дополнение,
  • транспонировать полученную матрицу - в результате будет получена союзная матрица,
  • разделить каждый элемент союзной матрицы на определитель исходной матрицы.

Ссылки