可逆矩阵

关于矩阵

孤街浪徒 提交于 2020-03-21 22:42:27
本章所写都是通过对《工程学线性代数》和《3D数学基础:图形与游戏开发》理解所写 “不幸的是,没人告诉您矩阵像什么——您必须自己去感受。” 来自《 黑客帝国 》对白 .我们曾宣称矩阵表达坐标转换,多以当我们观察矩阵的时候,我们是在观察转换,观察新的坐标系。打这个转换开起来像什么?特定的3D矩阵(旋转,放射等)和3X3矩阵的9个数字之间有什么关系?怎么样构建一个矩阵来做这个转换(而不是盲目的照搬书上的公式)?——3D数学基础 矩阵分为实矩阵和复矩阵,元素是实数的矩阵为实矩阵,元素是复数的为复矩阵。 关于复数: http://www.cnblogs.com/ThreeThousandBigWorld/archive/2012/07/21/2602588.html 单位矩阵我们记做E 转置矩阵: 用 ' 表示转置因为右上角的小t打不出来,a为实数 1)(A')' = A; 2) (A+B)' = A' + B'; 3) (aA)' = aA'; 4) (AB)' = B'A'. 由n阶方阵A的元素所构成的行列式(个元素的位置不变),称为方阵A的行列式,记做|A|或detA 1)|A'| = |A| 2) |aA| = a^n|A| 3) |AB| = |A||B| 伴随矩阵: 行列式|A|的各个元素的代数余子式Aij所构成的矩阵然后再转置就是矩阵A的 伴随矩阵 , 记做A* AA* = A

线性代数学习笔记——矩阵

陌路散爱 提交于 2020-01-17 23:39:25
1.引出 在利用Gauss消元法求解线性方程组的过程中,参与运算的只是其中的系数和常数项,将这些系数和常数项写成"表格"的形式来表示求解的过程,于是引入矩阵的概念。 2.定义 矩阵及其初等行变换  ①矩阵 ( a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a s 1 a s 2 ⋯ a s n ) (1) \left( \begin{matrix} a11 &a12 &\cdots &a1n \\ a21 &a22 &\cdots &a2n \\ \vdots &\vdots &\vdots &\vdots \\ as1 &as2 &\cdots &asn \end{matrix} \right)\tag{1} ⎝ ⎜ ⎜ ⎜ ⎛ ​ a 1 1 a 2 1 ⋮ a s 1 ​ a 1 2 a 2 2 ⋮ a s 2 ​ ⋯ ⋯ ⋮ ⋯ ​ a 1 n a 2 n ⋮ a s n ​ ⎠ ⎟ ⎟ ⎟ ⎞ ​ ( 1 ) a ij 称为矩阵的 元素 。元素为实数的矩阵称为 实矩阵 ,元素为复数的矩阵称为 复矩阵 。如果s=n,则(1)式中的矩阵称为 n阶矩阵 或 n阶方阵 两个矩阵完全相同时(行数相同,列数相同,对应元素相同),称他们 相等 两个或两个以上矩阵,行数相同,列数相同,称它们为 同型矩阵  ②初等行变换

线性代数---特征值与特征向量(***重要***)

心已入冬 提交于 2020-01-07 07:46:08
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 怎么求特征值和特征向量? 实例: ξ是初始单位向量组 A是旋转矩阵。 基本性质: 非奇异也叫做满秩,非退化,可逆 矩阵的行列式与矩阵行列式的转置是一样的 最后结果得出:特征方程一样,则特征值一样。 运用根与系数关系公式直接套就可以。 迹-----所有的对角线元素都加起来。 例题: 方法一:如果不验证有可能不正确,不够严谨。 通过方法二可知等于1这个条件是多余的。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/2914586/blog/783856

一个分块矩阵求逆矩阵的结论

时光怂恿深爱的人放手 提交于 2019-11-27 02:16:52
文章目录 P205 例15 解 P205 例15 B = ( 0 B 1 B 2 0 ) B=\begin{pmatrix}0&B_1\\B_2&0\end{pmatrix} B = ( 0 B 2 ​ ​ B 1 ​ 0 ​ ) 其中 B 1 、 B 2 B_1、B_2 B 1 ​ 、 B 2 ​ 分别是 r 、 s r、s r 、 s 级矩阵。求 B B B 可逆的充要条件以及 B B B 可逆时的 B − 1 B^{-1} B − 1 解 由 Laplace定理 可得 ∣ B ∣ = ( − 1 ) r s ∣ B 1 ∣ ∣ B 2 ∣ |B|=(-1)^{rs}|B_1||B_2| ∣ B ∣ = ( − 1 ) r s ∣ B 1 ​ ∣ ∣ B 2 ​ ∣ ⇒ ∣ B 1 ∣ ≠ 0 , ∣ B 2 ∣ ≠ 0 则 B 可 逆 \Rightarrow |B_1|\ne0,|B_2|\ne0则B可逆 ⇒ ∣ B 1 ​ ∣ ̸ ​ = 0 , ∣ B 2 ​ ∣ ̸ ​ = 0 则 B 可 逆 此时有 ( 0 B 1 B 2 0 ) ⋅ ( 0 B 2 − 1 B 1 − 1 0 ) \begin{pmatrix}0&B_1\\B_2&0\end{pmatrix}\cdot \begin{pmatrix}0&B_2^{-1}\\B_1^{-1}&0\end