Обратная матрица — различия между версиями
(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 | , при умножении на которую, исходная матрица даёт в результате единичную матрицу
Определение: |
Критерий обратимости матрицы: квадратная матрица обратима тогда и только тогда, когда она невырожденная, то есть ее определитель НЕ равен нулю. |
Содержание
Свойства обратной матрицы
Методы нахождения обратной матрицы
Метод Гаусса для нахождения обратной матрицы
Возьмём две матрицы: саму
и . Приведём матрицу 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 .Пример
Найдем обратную матрицу для матрицы
- 1) Для начала убедимся, что ее определитель не равен нулю(она невырожденная).
- 2) Справа от исходной матрицы припишем единичную.
- 3) Методом Гаусса приведем левую матрицу к единичной, применяя все операции одновременно и к левой, и к правой матрицам.
- 4)
Метод присоединенной матрицы
где — присоединенная матрица;
Определение: |
Присоединенная(союзная, взаимная) матрица — матрица, составленная из алгебраических дополнений для соответствующих элементов транспонированной матрицы. |
Исходная матрица:
Где:
- — присоединённая(союзная, взаимная) матрица;
- — алгебраические дополнения исходной матрицы;
- — элементы исходной матрицы.
Алгебраическим дополнением элемента
матрицы называется число,
где
— дополнительный минор, определитель матрицы, получающейся из исходной матрицы 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.