数学基础 -- 线性代数之伴随矩阵

embedded/2024/9/19 11:24:56/ 标签: 线性代数, 矩阵

伴随矩阵

1. 代数余子式

首先我们需要理解什么是代数余子式。对于一个 n × n n \times n n×n 的方阵 A A A,代数余子式 M i j M_{ij} Mij 是指从矩阵 A A A 中删除第 i i i 行和第 j j j 列后,剩下的子矩阵的行列式。

假设有一个 3 × 3 3 \times 3 3×3矩阵

A = ( a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 ) A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{pmatrix} A= a11a21a31a12a22a32a13a23a33

其中,某个元素的代数余子式的计算方式如下:

  • M 11 M_{11} M11:删除第1行和第1列后,矩阵变为:

( a 22 a 23 a 32 a 33 ) \begin{pmatrix} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{pmatrix} (a22a32a23a33)

其行列式为 M 11 = a 22 a 33 − a 23 a 32 M_{11} = a_{22}a_{33} - a_{23}a_{32} M11=a22a33a23a32

特别注意: M 11 M_{11} M11是个标量,不是矩阵

2. 代数余子式矩阵

将每个元素的代数余子式填入到对应的位置,可以得到矩阵 A A A 的代数余子式矩阵。对于 3 × 3 3 \times 3 3×3矩阵 A A A,代数余子式矩阵为:

代数余子式矩阵 = ( M 11 M 12 M 13 M 21 M 22 M 23 M 31 M 32 M 33 ) \text{代数余子式矩阵} = \begin{pmatrix} M_{11} & M_{12} & M_{13} \\ M_{21} & M_{22} & M_{23} \\ M_{31} & M_{32} & M_{33} \end{pmatrix} 代数余子式矩阵= M11M21M31M12M22M32M13M23M33

3. 伴随矩阵

伴随矩阵 是通过将代数余子式矩阵进行转置(即将行和列互换)得到的矩阵。代数余子式矩阵中的元素有时会带上符号,符号由位置的正负号决定。位置 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的符号为 ( − 1 ) i + j (-1)^{i+j} (1)i+j

以一个 2 × 2 2 \times 2 2×2矩阵为例:

A = ( a b c d ) A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} A=(acbd)

这个矩阵的代数余子式矩阵是:

( d c b a ) \begin{pmatrix} d & c \\ b & a \end{pmatrix} (dbca)

根据位置符号,代数余子式矩阵变为:

( d − b − c a ) \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix} (dcba)

这就是矩阵 A A A 的伴随矩阵

4. 应用:求矩阵的逆

通过伴随矩阵,可以求出原矩阵的逆矩阵。逆矩阵 A − 1 A^{-1} A1 的计算公式为:

A − 1 = 1 det ( A ) × adj ( A ) A^{-1} = \frac{1}{\text{det}(A)} \times \text{adj}(A) A1=det(A)1×adj(A)

其中 det ( A ) \text{det}(A) det(A)矩阵 A A A 的行列式, adj ( A ) \text{adj}(A) adj(A)矩阵 A A A 的伴随矩阵

总结

伴随矩阵的计算过程涉及以下几个步骤:

  1. 计算原矩阵每个元素的代数余子式。
  2. 构造代数余子式矩阵
  3. 将代数余子式矩阵转置得到伴随矩阵

伴随矩阵矩阵的逆运算中至关重要,是求解逆矩阵的关键步骤之一。


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