행렬의 역행렬은 행렬입니다. 역행렬 찾기

$A^(-1)\cdot A=A\cdot A^(-1)=E$인 경우 $A^(-1)$ 행렬은 정방 행렬 $A$의 역행렬이라고 합니다. 여기서 $E $ 는 행렬 $A$의 차수와 동일한 단위 행렬입니다.

비특이 행렬은 행렬식이 0이 아닌 행렬입니다. 따라서 축퇴행렬은 행렬식이 0인 행렬입니다.

역행렬 $A^(-1)$는 $A$ 행렬이 비특이 행렬인 경우에만 존재합니다. 역행렬 $A^(-1)$가 있으면 고유합니다.

역행렬을 찾는 방법에는 여러 가지가 있으며 그 중 두 가지를 살펴보겠습니다. 이 페이지에서는 대부분의 고등 수학 과정에서 표준으로 간주되는 adjoint 행렬 방법에 대해 설명합니다. 가우스 방법 또는 가우스-조던 방법을 사용하는 역행렬(기본 변환 방법)을 찾는 두 번째 방법은 두 번째 부분에서 고려됩니다.

인접(결합) 행렬 방법

행렬 $A_(n\times n)$가 주어집니다. 역행렬 $A^(-1)$를 찾으려면 세 단계가 필요합니다.

행렬 $A$의 행렬식을 찾고 $\Delta A\neq 0$인지 확인하십시오. 행렬 A는 축퇴하지 않습니다.
행렬 $A$의 각 요소에 대한 대수 보수 $A_(ij)$를 작성하고 찾은 행렬 $A_(n\times n)^(*)=\left(A_(ij) \right)$를 기록합니다. 대수 보완.
공식 $A^(-1)=\frac(1)(\Delta A)\cdot (A^(*))^T$를 고려하여 역행렬을 작성하십시오.

행렬 $(A^(*))^T$는 종종 $A$의 인접(상호, 연합) 행렬이라고 합니다.

결정이 수동으로 이루어지면 첫 번째 방법은 상대적으로 작은 차수의 행렬에만 적합합니다: 두 번째(), 세 번째(), 네 번째(). 고차 행렬에 대한 역행렬을 찾기 위해 다른 방법이 사용됩니다. 예를 들어, 두 번째 부분에서 설명하는 가우스 방법입니다.

예 #1

행렬의 역행렬 찾기 $A=\left(\begin(array) (cccc) 5 & -4 &1 & 0 \\ 12 &-11 &4 & 0 \\ -5 & 58 &4 & 0 \\ 3 & - 1 & -9 & 0 \end(배열) \right)$.

네 번째 열의 모든 요소가 0이므로 $\Delta A=0$입니다(즉, $A$ 행렬이 축퇴됨). $\Delta A=0$이므로 $A$에 역행렬은 없습니다.

대답: $A^(-1)$ 행렬이 존재하지 않습니다.

예 #2

$A=\left(\begin(array) (cc) -5 & 7 \\ 9 & 8 \end(array)\right)$ 행렬의 역행렬을 찾습니다. 검사를 실행합니다.

우리는 adjoint 행렬 방법을 사용합니다. 먼저, 주어진 행렬 $A$의 행렬식을 찾자:

$$ \델타 A=\왼쪽| \begin(array) (cc) -5 & 7\\ 9 & 8 \end(array)\right|=-5\cdot 8-7\cdot 9=-103. $$

$\Delta A \neq 0$이므로 역행렬이 존재하므로 해를 계속합니다. 대수적 보수 찾기

\begin(정렬) & A_(11)=(-1)^2\cdot 8=8; \; A_(12)=(-1)^3\cdot 9=-9;\\ & A_(21)=(-1)^3\cdot 7=-7; \; A_(22)=(-1)^4\cdot (-5)=-5.\\ \end(정렬)

대수 보수의 행렬을 작성하십시오: $A^(*)=\left(\begin(array) (cc) 8 & -9\\ -7 & -5 \end(array)\right)$.

결과 행렬을 전치합니다. $(A^(*))^T=\left(\begin(array) (cc) 8 & -7\\ -9 & -5 \end(array)\right)$ (결과 행렬은 종종 행렬 $A$에 대한 adjoint 또는 union 행렬이라고 합니다. $A^(-1)=\frac(1)(\Delta A)\cdot (A^(*))^T$ 공식을 사용하여 다음을 얻습니다.

$$ A^(-1)=\frac(1)(-103)\cdot \left(\begin(array) (cc) 8 & -7\\ -9 & -5 \end(array)\right) =\left(\begin(array) (cc) -8/103 & 7/103\\ 9/103 & 5/103 \end(array)\right) $$

따라서 역행렬이 발견됩니다. $A^(-1)=\left(\begin(array) (cc) -8/103 & 7/103\\ 9/103 & 5/103 \end(array) \오른쪽) $. 결과의 참을 확인하려면 $A^(-1)\cdot A=E$ 또는 $A\cdot A^(-1)=E$ 중 하나의 참을 확인하면 됩니다. $A^(-1)\cdot A=E$가 같은지 확인합시다. 분수를 덜 사용하기 위해 $\left(\begin(array) (cc) -8/103 & 7/103\\ 9/103 형식이 아닌 $A^(-1)$ 행렬을 대체합니다. & 5/103 \ end(array)\right)$ 하지만 $-\frac(1)(103)\cdot \left(\begin(array) (cc) 8 & -7\\ -9 & -5 \ 끝(배열)\오른쪽)$:

$$ A^(-1)\cdot(A) =-\frac(1)(103)\cdot \left(\begin(배열) (cc) 8 & -7\\ -9 & -5 \end( array)\right)\cdot\left(\begin(array) (cc) -5 & 7 \\ 9 & 8 \end(array)\right) =-\frac(1)(103)\cdot\left( \begin(배열) (cc) -103 & 0 \\ 0 & -103 \end(배열)\right) =\left(\begin(배열) (cc) 1 & 0 \\ 0 & 1 \end(배열 )\오른쪽) =E $$

대답: $A^(-1)=\left(\begin(array) (cc) -8/103 & 7/103\\ 9/103 & 5/103 \end(array)\right)$.

예 #3

$A=\left(\begin(array) (ccc) 1 & 7 & 3 \\ -4 & 9 & 4 \\ 0 & 3 & 2\end(array) \right)$ 행렬의 역행렬을 찾습니다. 검사를 실행합니다.

행렬 $A$의 행렬식을 계산하는 것으로 시작하겠습니다. 따라서 행렬 $A$의 행렬식은 다음과 같습니다.

$$ \델타 A=\왼쪽| \begin(배열) (ccc) 1 & 7 & 3 \\ -4 & 9 & 4 \\ 0 & 3 & 2\end(배열) \right| = 18-36+56-12=26. $$

$\Delta A\neq 0$이므로 역행렬이 존재하므로 해를 계속합니다. 주어진 행렬의 각 요소에 대한 대수적 보수를 찾습니다.

우리는 대수적 덧셈 행렬을 구성하고 그것을 전치합니다:

$$ A^*=\left(\begin(배열) (ccc) 6 & 8 & -12 \\ -5 & 2 & -3 \\ 1 & -16 & 37\end(배열) \right); \; (A^*)^T=\left(\begin(배열) (ccc) 6 & -5 & 1 \\ 8 & 2 & -16 \\ -12 & -3 & 37\end(배열) \right) . $$

$A^(-1)=\frac(1)(\Delta A)\cdot (A^(*))^T$ 공식을 사용하여 다음을 얻습니다.

$$ A^(-1)=\frac(1)(26)\cdot \left(\begin(배열) (ccc) 6 & -5 & 1 \\ 8 & 2 & -16 \\ -12 & - 3 & 37\end(배열) \right)= \left(\begin(배열) (ccc) 3/13 & -5/26 & 1/26 \\ 4/13 & 1/13 & -8/13 \ \ -6/13 & -3/26 & 37/26 \end(array) \right) $$

따라서 $A^(-1)=\left(\begin(array) (ccc) 3/13 & -5/26 & 1/26 \\ 4/13 & 1/13 & -8/13 \\ - 6 /13 & -3/26 & 37/26 \end(array) \right)$. 결과의 참을 확인하려면 $A^(-1)\cdot A=E$ 또는 $A\cdot A^(-1)=E$ 중 하나의 참을 확인하면 됩니다. $A\cdot A^(-1)=E$가 같은지 확인합시다. 분수를 덜 사용하기 위해 $\left(\begin(array) (ccc) 3/13 & -5/26 & 1/26 \ 형식이 아닌 $A^(-1)$ 행렬을 대체합니다. \ 4/13 & 1/13 & -8/13 \\ -6/13 & -3/26 & 37/26 \end(array) \right)$, 그러나 $\frac(1)(26)\ cdot \left( \begin(배열) (ccc) 6 & -5 & 1 \\ 8 & 2 & -16 \\ -12 & -3 & 37\end(배열) \right)$:

$$ A\cdot(A^(-1)) =\left(\begin(배열)(ccc) 1 & 7 & 3 \\ -4 & 9 & 4\\ 0 & 3 & 2\end(배열) \right)\cdot \frac(1)(26)\cdot \left(\begin(array) (ccc) 6 & -5 & 1 \\ 8 & 2 & -16 \\ -12 & -3 & 37\ end(배열) \right) =\frac(1)(26)\cdot\left(\begin(배열) (ccc) 26 & 0 & 0 \\ 0 & 26 & 0 \\ 0 & 0 & 26\end (배열) \right) =\left(\begin(배열) (ccc) 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end(배열) \right) =E $$

검사가 성공적으로 통과되었으며 역행렬 $A^(-1)$가 올바르게 발견되었습니다.

대답: $A^(-1)=\left(\begin(array) (ccc) 3/13 & -5/26 & 1/26 \\ 4/13 & 1/13 & -8/13 \\ -6 /13 & -3/26 & 37/26 \end(array) \right)$.

예 #4

$A=\left(\begin(array) (cccc) 6 & -5 & 8 & 4\\ 9 & 7 & 5 & 2 \\ 7 & 5 & 3 & 7\\ -4 & 8의 역행렬 찾기 & -8 & -3 \end(배열) \right)$.

4차 행렬의 경우 대수 덧셈을 사용하여 역행렬을 찾는 것은 다소 어렵습니다. 그러나 그러한 예는 통제 작업에서 발견됩니다.

역행렬을 찾으려면 먼저 행렬 $A$의 행렬식을 계산해야 합니다. 이 상황에서 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 행(열)에서 행렬식을 확장하는 것입니다. 행이나 열을 선택하고 선택한 행이나 열의 각 요소에 대한 대수적 보수를 찾습니다.

예를 들어, 첫 번째 행에 대해 다음을 얻습니다.

$$ A_(11)=\left|\begin(배열)(ccc) 7 & 5 & 2\\ 5 & 3 & 7\\ 8 & -8 & -3 \end(배열)\right|=556; \; A_(12)=-\left|\begin(array)(ccc) 9 & 5 & 2\\ 7 & 3 & 7 \\ -4 & -8 & -3 \end(array)\right|=-300 ; $$ $$ A_(13)=\left|\begin(array)(ccc) 9 & 7 & 2\\ 7 & 5 & 7\\ -4 & 8 & -3 \end(array)\right|= -536;\; A_(14)=-\left|\begin(array)(ccc) 9 & 7 & 5\\ 7 & 5 & 3\\ -4 & 8 & -8 \end(array)\right|=-112. $$

행렬 $A$의 행렬식은 다음 공식으로 계산됩니다.

$$ \델타(A)=a_(11)\cdot A_(11)+a_(12)\cdot A_(12)+a_(13)\cdot A_(13)+a_(14)\cdot A_(14 )=6\cdot 556+(-5)\cdot(-300)+8\cdot(-536)+4\cdot(-112)=100. $$

$$ \begin(정렬) & A_(21)=-77;\;A_(22)=50;\;A_(23)=87;\;A_(24)=4;\\ & A_(31) =-93;\;A_(32)=50;\;A_(33)=83;\;A_(34)=36;\\ & A_(41)=473;\;A_(42)=-250 ;\;A_(43)=-463;\;A_(44)=-96. \end(정렬) $$

대수 보수 행렬: $A^*=\left(\begin(array)(cccc) 556 & -300 & -536 & -112\\ -77 & 50 & 87 & 4 \\ -93 & 50 & 83 & 36 \\ 473 & -250 & -463 & -96\end(배열)\오른쪽)$.

첨부된 행렬: $(A^*)^T=\left(\begin(array) (cccc) 556 & -77 & -93 & 473\\ -300 & 50 & 50 & -250 \\ -536 & 87 & 83 & -463\\ -112 & 4 & 36 & -96\end(array)\right)$.

역행렬:

$$ A^(-1)=\frac(1)(100)\cdot \left(\begin(array) (cccc) 556 & -77 & -93 & 473\\ -300 & 50 & 50 & -250 \\ -536 & 87 & 83 & -463\\ -112 & 4 & 36 & -96 \end(배열) \right)= \left(\begin(배열) (cccc) 139/25 & -77/100 & -93/100 & 473/100 \\ -3 & 1/2 & 1/2 & -5/2 \\ -134/25 & 87/100 & 83/100 & -463/100 \\ -28/ 25 & 1/25 & 9/25 & -24/25 \end(배열) \right) $$

원하는 경우 이전 예와 동일한 방식으로 검사를 수행할 수 있습니다.

대답: $A^(-1)=\left(\begin(배열) (cccc) 139/25 & -77/100 & -93/100 & 473/100 \\ -3 & 1/2 & 1/2 & -5/2 \\ -134/25 & 87/100 & 83/100 & -463/100 \\ -28/25 & 1/25 & 9/25 & -24/25 \end(배열) \right) $.

두 번째 부분에서는 가우스 방법 또는 가우스-조던 방법의 변환을 사용하는 역행렬을 찾는 또 다른 방법을 고려할 것입니다.

우리는 행렬로 행동에 대해 계속 이야기합니다. 즉, 이 강의를 공부하는 과정에서 역행렬을 찾는 방법을 배우게 됩니다. 배우다. 수학이 빡빡하더라도.

역행렬이란? 여기서 우리는 역수와 유추할 수 있습니다. 예를 들어 낙관적인 숫자 5와 그 역수를 고려하십시오. 이 숫자의 곱은 1과 같습니다. 매트릭스도 마찬가지! 행렬과 그 역행렬의 곱은 - 단위 행렬, 이는 수치 단위의 행렬 유사체입니다. 그러나 가장 먼저 중요한 실제 문제, 즉 이 역행렬을 찾는 방법을 배울 것입니다.

역행렬을 알고 찾을 수 있어야 하는 것은 무엇입니까? 결정할 수 있어야 합니다. 결정인자. 무엇인지 이해해야 합니다. 행렬그들과 함께 몇 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

역행렬을 찾는 두 가지 주요 방법이 있습니다.
사용하여 대수적 덧셈그리고 기본 변환 사용.

오늘 우리는 첫 번째, 더 쉬운 방법을 공부할 것입니다.

가장 끔찍하고 이해할 수없는 것부터 시작합시다. 고려하다 정사각형행렬 . 역행렬은 다음 공식을 사용하여 찾을 수 있습니다.:

여기서 행렬의 행렬식은 행렬의 해당 요소에 대한 대수 보수의 전치 행렬입니다.

역행렬의 개념은 정방행렬에만 존재합니다., 행렬 "2 x 2", "3 x 3" 등

표기법: 이미 눈치채셨겠지만 역행렬은 위 첨자로 표시됩니다.

가장 단순한 경우인 2x2 행렬부터 시작하겠습니다. 물론 대부분의 경우 "3 x 3"이 필요하지만 솔루션의 일반적인 원리를 배우기 위해 더 간단한 작업을 공부하는 것이 좋습니다.

예시:

역행렬 찾기

우리는 결정합니다. 일련의 작업은 포인트로 편리하게 분해됩니다.

1) 먼저 행렬의 행렬식을 찾습니다..

이 동작에 대한 이해가 좋지 않다면 자료를 읽어보세요 행렬식을 계산하는 방법?

중요한!행렬의 행렬식이 다음과 같으면 영– 역행렬 존재하지 않는다.

고려중인 예에서 밝혀진 바와 같이 모든 것이 정상임을 의미합니다.

2) 미성년자 행렬 찾기.

우리의 문제를 해결하기 위해 미성년자가 무엇인지 알 필요는 없지만 기사를 읽는 것이 좋습니다. 행렬식을 계산하는 방법.

소수 행렬은 행렬과 같은 차원을 갖습니다. 즉, 이 경우 .
사례가 작기 때문에 4 개의 숫자를 찾아 별표 대신 넣어야합니다.

매트릭스로 돌아가기
먼저 왼쪽 상단 요소를 살펴보겠습니다.

그것을 찾는 방법 미성년자?
그리고 이것은 다음과 같이 수행됩니다. 이 요소가 위치한 행과 열을 정신적으로 지웁니다.

나머지 숫자는 주어진 요소의 마이너, 우리는 미성년자 매트릭스에 작성합니다.

다음 행렬 요소를 고려하십시오.

이 요소가 위치한 행과 열을 정신적으로 삭제하십시오.

남은 것은 행렬에 쓰는 이 요소의 마이너입니다.

유사하게, 우리는 두 번째 행의 요소를 고려하고 그 하위 요소를 찾습니다.

준비가 된.

간단 해. 미성년자 매트릭스에서 당신은 필요합니다 신호 변경두 숫자에 대해:

제가 동그라미 친 것은 바로 이 숫자들입니다!

행렬의 해당 요소에 대한 대수 보수 행렬입니다.

그리고 그냥 뭔가...

4) 대수 덧셈의 전치 행렬 찾기.

행렬의 해당 요소에 대한 대수 보수의 전치 행렬입니다.

5) 답변.

공식 기억하기
모두 찾았습니다!

따라서 역행렬은 다음과 같습니다.

답변은 그대로 두는 것이 좋습니다. 필요 없음분수가 얻어지기 때문에 행렬의 각 요소를 2로 나눕니다. 이 뉘앙스는 같은 기사에서 더 자세히 설명합니다. 행렬을 사용한 작업.

솔루션을 확인하는 방법?

행렬 곱셈은 다음 중 하나를 수행해야 합니다.

시험:

이미 언급 단위 행렬는 단위가 있는 행렬입니다. 주 대각선다른 곳에서는 0입니다.

따라서 역행렬이 올바르게 발견됩니다.

작업을 수행하면 결과도 단위 행렬이 됩니다. 이것은 행렬 곱셈이 변경 가능한 몇 안 되는 경우 중 하나입니다. 자세한 내용은 기사에서 찾을 수 있습니다. 행렬에 대한 연산의 속성. 행렬 표현식. 또한 확인하는 동안 상수(분수)는 행렬 곱셈 이후 맨 끝에서 앞으로 가져와 처리됩니다. 이것은 표준 테이크입니다.

실제로 더 일반적인 경우인 3x3 행렬로 이동해 보겠습니다.

예시:

역행렬 찾기

알고리즘은 2x2 경우와 정확히 동일합니다.

다음 공식으로 역행렬을 찾습니다. 여기서 는 행렬의 해당 요소에 대한 대수 보수의 전치 행렬입니다.

1) 행렬 행렬식 찾기.

여기서 행렬식이 드러난다. 첫 번째 줄에.

또한 모든 것이 괜찮다는 것을 잊지 마십시오. 역행렬이 존재.

2) 미성년자 행렬 찾기.

미성년자 행렬의 차원은 "3 x 3"입니다. , 그리고 우리는 9개의 숫자를 찾아야 합니다.

몇 가지 미성년자에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

다음 행렬 요소를 고려하십시오.

이 요소가 있는 행과 열을 정신적으로 지웁니다.

나머지 4개의 숫자는 행렬식 "two by two"에 기록됩니다.

이 2x2 행렬식과 주어진 요소의 마이너. 다음과 같이 계산해야 합니다.

모든 것, 미성년자가 발견되면 미성년자 매트릭스에 작성합니다.

짐작할 수 있듯이 계산할 2x2 행렬식이 9개 있습니다. 물론 그 과정은 끔찍하지만 경우가 가장 어려운 것이 아니라 더 나빠질 수 있습니다.

글쎄, 통합하기 위해 - 사진에서 다른 미성년자 찾기 :

나머지 미성년자는 직접 계산하십시오.

최종 결과:
행렬의 대응하는 요소의 소수 행렬입니다.

모든 미성년자가 음성으로 밝혀진 것은 순수한 우연의 일치입니다.

3) 대수 덧셈 행렬 찾기.

미성년자 매트릭스에서 필요합니다. 신호 변경엄격하게 다음 요소에 대해:

이 경우:

"4 x 4"행렬에 대한 역행렬을 찾는 것은 고려되지 않습니다. 왜냐하면 가학적 교사만이 그러한 작업을 수행할 수 있기 때문입니다(학생이 하나의 "4 x 4" 행렬식과 16개의 "3 x 3" 행렬식을 계산하는 경우) . 내 연습에서는 그러한 경우가 하나뿐이었고 테스트의 고객은 내 고통에 대해 꽤 값비싼 비용을 지불했습니다 =).

많은 교과서, 매뉴얼에서 역행렬을 찾는 약간 다른 접근 방식을 찾을 수 있지만 위의 솔루션 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다. 왜요? 계산과 기호가 혼동될 확률이 훨씬 적기 때문입니다.

이 주제는 학생들이 가장 싫어하는 것 중 하나입니다. 더 나쁜 것은 아마도 결정 요인일 뿐입니다.

트릭은 역 요소의 바로 그 개념(지금은 행렬에 대해 말하는 것이 아닙니다)이 곱셈 연산을 참조한다는 것입니다. 학교 커리큘럼에서도 곱셈은 복잡한 연산으로 간주되며 행렬 곱셈은 일반적으로 별도의 주제이며 전체 단락과 이에 대한 비디오 수업이 있습니다.

오늘 우리는 행렬 계산의 세부 사항에 들어가지 않을 것입니다. 기억하십시오: 행렬이 표시되는 방법, 곱하는 방법 및 이것에서 나오는 내용.

검토: 행렬 곱셈

우선 표기법에 동의합시다. $\left[ m\times n \right]$ 크기의 행렬 $A$는 정확히 $m$ 행과 $n$ 열이 있는 숫자 테이블입니다.

\=\underbrace(\left[ \begin(matrix) ((a)_(11)) & ((a)_(12)) & ... & ((a)_(1n)) \\ (( a)_(21)) & ((a)_(22)) & ... & ((a)_(2n)) \\ ... & ... & ... & ... \\ ((a)_(m1)) & ((a)_(m2)) & ... & ((a)_(mn)) \\\end(행렬) \right])_(n)\]

실수로 행과 열을 장소에 혼동하지 않으려면 (시험에서 듀스와 혼동 할 수 있습니다. 일부 행에 대해 무엇을 말할 수 있습니까?) 그림을 살펴보십시오.

매트릭스 셀에 대한 인덱스 결정

무슨 일이야? 표준 좌표계 $OXY$를 왼쪽 상단 모서리에 배치하고 축이 전체 행렬을 덮도록 축을 지시하면 이 행렬의 각 셀은 $\left(x;y \right) 좌표와 고유하게 연관될 수 있습니다. $ - 행 번호와 열 번호가 됩니다.

좌표계가 왼쪽 상단 모서리에 정확히 배치된 이유는 무엇입니까? 예, 거기에서 우리가 어떤 텍스트를 읽기 시작하기 때문입니다. 기억하기가 매우 쉽습니다.

$x$ 축이 오른쪽이 아닌 아래를 가리키는 이유는 무엇입니까? 다시 말하지만, 간단합니다. 표준 좌표계($x$ 축은 오른쪽으로, $y$ 축은 위로 이동)를 사용하여 행렬을 둘러싸도록 회전합니다. 이것은 90도 시계 방향 회전입니다. 그림에서 결과를 볼 수 있습니다.

일반적으로 행렬 요소의 인덱스를 결정하는 방법을 알아냈습니다. 이제 곱셈을 다루겠습니다.

정의. 행렬 $A=\left[ m\times n \right]$ 및 $B=\left[ n\times k \right]$는 첫 번째 열의 수가 두 번째 행의 수와 일치할 때 다음과 같습니다. 일관성이라고.

그 순서입니다. 모호할 수 있으며 $A$ 및 $B$ 행렬이 순서쌍 $\left(A;B \right)$를 형성한다고 말할 수 있습니다. 이 순서가 일치하면 $B $와 $A$. $\left(B;A \right)$ 쌍도 일치합니다.

일관된 행렬만 곱할 수 있습니다.

정의. 일관된 행렬 $A=\left[ m\times n \right]$ 및 $B=\left[ n\times k \right]$의 곱은 새 행렬 $C=\left[ m\times k \right ]$ , $((c)_(ij))$ 요소는 다음 공식으로 계산됩니다.

\[((c)_(ij))=\sum\limits_(k=1)^(n)(((a)_(ik)))\cdot ((b)_(kj))\]

즉, $C=A\cdot B$ 행렬의 $((c)_(ij))$ 요소를 얻으려면 첫 번째 행렬 $j$의 $i$-행을 가져와야 합니다. -두 번째 행렬의 -번째 열, 그리고 이 행과 열의 요소 쌍으로 곱합니다. 결과를 더하십시오.

예, 그것은 가혹한 정의입니다. 몇 가지 사실이 즉시 이어집니다.

행렬 곱셈은 일반적으로 비가환적입니다. $A\cdot B\ne B\cdot A$;
그러나 곱셈은 연관됩니다: $\left(A\cdot B \right)\cdot C=A\cdot \left(B\cdot C \right)$;
그리고 심지어 분배: $\left(A+B \right)\cdot C=A\cdot C+B\cdot C$;
그리고 다시 분배: $A\cdot \left(B+C \right)=A\cdot B+A\cdot C$.

곱셈의 분포는 곱셈 연산의 비가환성 때문에 왼쪽 및 오른쪽 승수-합에 대해 별도로 설명해야 했습니다.

그럼에도 불구하고 $A\cdot B=B\cdot A$인 경우 이러한 행렬을 치환 가능이라고 합니다.

거기에 무언가를 곱한 모든 행렬 중에는 특별한 행렬이 있습니다. $A$ 행렬을 곱하면 다시 $A$가 됩니다.

정의. $A\cdot E=A$ 또는 $E\cdot A=A$인 경우 행렬 $E$를 항등식이라고 합니다. 정방 행렬 $A$의 경우 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

단위 행렬은 행렬 방정식을 푸는 데 자주 사용됩니다. 그리고 일반적으로 행렬의 세계에서 자주 찾는 손님입니다. :)

그리고 이 $E$ 때문에 누군가가 다음에 작성할 모든 게임을 생각해 냈습니다.

역행렬이란

행렬 곱셈은 시간이 많이 걸리는 작업이므로(여러 행과 열을 곱해야 함) 역행렬의 개념도 가장 사소하지 않습니다. 그리고 약간의 설명이 필요합니다.

키 정의

자, 이제 진실을 알아야 할 때입니다.

정의. 행렬 $B$는 다음과 같은 경우 행렬 $A$의 역행렬이라고 합니다.

역행렬은 $((A)^(-1))$ (도와 혼동하지 마십시오!)로 표시되므로 정의는 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다.

모든 것이 매우 간단하고 명확하게 보일 것입니다. 그러나 그러한 정의를 분석할 때 몇 가지 질문이 즉시 제기됩니다.

역행렬은 항상 존재합니까? 그리고 항상 그런 것은 아니지만 결정하는 방법: 언제 존재하고 언제 존재하지 않습니까?
그리고 누가 그러한 행렬이 정확히 하나라고 말했습니까? 어떤 원래 행렬 $A$에 대해 전체 역행렬이 있다면 어떻게 될까요?
이 모든 "역전"은 어떻게 생겼습니까? 그리고 실제로 어떻게 계산합니까?

계산 알고리즘에 관해서는 - 우리는 이것에 대해 조금 후에 이야기 할 것입니다. 그러나 우리는 지금 나머지 질문에 답할 것입니다. 별도의 assertions-lemma 형식으로 정렬해 보겠습니다.

기본 속성

행렬 $A$가 $((A)^(-1))$를 갖기 위해 어떻게 생겼는지부터 시작합시다. 이제 우리는 이 두 행렬이 모두 정사각형이어야 하고 크기가 $\left[ n\times n \right]$인지 확인합니다.

보조정리 1. 행렬 $A$와 그 역행렬 $((A)^(-1))$이 주어집니다. 그러면 이 두 행렬은 모두 정사각형이고 차수가 $n$입니다.

증거. 모든 것이 간단합니다. 행렬 $A=\left[ m\times n \right]$, $((A)^(-1))=\left[ a\times b \right]$라고 합시다. $A\cdot ((A)^(-1))=E$ 곱이 정의에 따라 존재하므로 $A$ 및 $((A)^(-1))$ 행렬은 다음과 같은 순서로 일치합니다.

\[\begin(align) & \left[ m\times n \right]\cdot \left[ a\times b \right]=\left[ m\times b \right] \\ & n=a \end( 맞추다)\]

이것은 행렬 곱셈 알고리즘의 직접적인 결과입니다. $n$ 및 $a$ 계수는 "이동"이며 동일해야 합니다.

동시에 역 곱셈도 정의됩니다. $((A)^(-1))\cdot A=E$, 따라서 행렬 $((A)^(-1))$ 및 $A$는 다음과 같습니다. 또한 이 순서로 일관됩니다.

\[\begin(align) & \left[ a\times b \right]\cdot \left[ m\times n \right]=\left[ a\times n \right] \\ & b=m \end( 맞추다)\]

따라서 일반성을 잃지 않고 $A=\left[ m\times n \right]$, $((A)^(-1))=\left[ n\times m \right]$라고 가정할 수 있습니다. 그러나 $A\cdot ((A)^(-1))=((A)^(-1))\cdot A$의 정의에 따르면 행렬의 차원은 정확히 동일합니다.

\[\begin(align) & \left[ m\times n \right]=\left[ n\times m \right] \\ & m=n \end(align)\]

따라서 $A$, $((A)^(-1))$ 및 $E$의 세 행렬 모두 $\left[ n\times n \right]$ 크기의 정사각형입니다. 보조정리가 증명되었습니다.

글쎄, 그것은 이미 좋다. 우리는 정방 행렬만이 역행렬임을 알 수 있습니다. 이제 역행렬이 항상 동일한지 확인합시다.

보조정리 2. 행렬 $A$와 그 역행렬 $((A)^(-1))$이 주어집니다. 그러면 이 역행렬은 고유합니다.

증거. 반대로 $A$ 행렬에 $B$와 $C$의 역행렬 인스턴스가 두 개 이상 있다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 정의에 따르면 다음 등식이 참입니다.

\[\begin(정렬) & A\cdot B=B\cdot A=E; \\ & A\cdot C=C\cdot A=E. \\ \끝(정렬)\]

보조 정리 1에서 우리는 $A$, $B$, $C$ 및 $E$의 네 행렬 모두 $\left[ n\times n \right]$와 같은 순서의 제곱이라는 결론을 내립니다. 따라서 제품은 다음과 같이 정의됩니다.

행렬 곱셈은 결합적이므로(가환성은 아니지만!) 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

\[\begin(정렬) & B\cdot A\cdot C=\left(B\cdot A \right)\cdot C=E\cdot C=C; \\ & B\cdot A\cdot C=B\cdot \left(A\cdot C \right)=B\cdot E=B; \\ & B\cdot A\cdot C=C=B\오른쪽 화살표 B=C. \\ \끝(정렬)\]

가능한 유일한 옵션은 역행렬의 두 복사본이 동일하다는 것입니다. 보조정리가 증명되었습니다.

위의 추론은 거의 그대로 모든 실수 $b\ne 0$에 대한 역 요소의 고유성에 대한 증명을 반복합니다. 유일하게 중요한 추가 사항은 행렬의 차원을 고려하는 것입니다.

그러나 우리는 정방 행렬이 역행성인지 여부에 대해서는 아직 아무것도 모릅니다. 여기서 행렬식이 우리의 도움이 됩니다. 이것은 모든 정사각형 행렬의 핵심 특성입니다.

보조정리 3 . 행렬 $A$가 주어집니다. $((A)^(-1))$ 역행렬이 존재하면 원래 행렬의 행렬식은 0이 아닙니다.

\[\왼쪽| A \오른쪽|\ne 0\]

증거. 우리는 $A$와 $((A)^(-1))$가 $\left[ n\times n \right]$ 크기의 정방 행렬이라는 것을 이미 알고 있습니다. 따라서 각각에 대해 행렬식을 계산할 수 있습니다. $\left| A \right|$ 및 $\left| ((A)^(-1)) \오른쪽|$. 그러나 곱의 행렬식은 행렬식의 곱과 같습니다.

\[\왼쪽| A\cdot B \right|=\left| A \right|\cdot \left| B \오른쪽|\오른쪽 화살표 \왼쪽| A\cdot ((A)^(-1)) \right|=\left| A \right|\cdot \left| ((A)^(-1)) \오른쪽|\]

그러나 $A\cdot ((A)^(-1))=E$의 정의에 따르면 $E$의 행렬식은 항상 1이므로

\[\begin(align) & A\cdot ((A)^(-1))=E; \\ & \왼쪽| A\cdot ((A)^(-1)) \right|=\left| E\오른쪽|; \\ & \왼쪽| A \right|\cdot \left| ((A)^(-1)) \right|=1. \\ \끝(정렬)\]

두 숫자의 곱은 각각의 숫자가 0이 아닌 경우에만 1과 같습니다.

\[\왼쪽| A \right|\ne 0;\quad \left| ((A)^(-1)) \right|\ne 0.\]

$\left| A \right|\ne 0$. 보조정리가 증명되었습니다.

사실, 이 요구 사항은 매우 논리적입니다. 이제 우리는 역행렬을 찾기 위한 알고리즘을 분석할 것입니다. 그러면 원칙적으로 행렬이 0인 역행렬이 존재할 수 없는 이유가 완전히 명확해질 것입니다.

그러나 먼저 "보조" 정의를 공식화해 보겠습니다.

정의. 축퇴 행렬은 행렬식이 0인 $\left[ n\times n \right]$ 크기의 정방 행렬입니다.

따라서 우리는 모든 역행렬이 비축퇴적이라고 단언할 수 있습니다.

역행렬을 찾는 방법

이제 우리는 역행렬을 찾기 위한 보편적인 알고리즘을 고려할 것입니다. 일반적으로 일반적으로 허용되는 두 가지 알고리즘이 있으며 오늘 두 번째 알고리즘도 고려할 것입니다.

지금 고려할 것은 $\left[ 2\times 2 \right]$ 크기와 부분적으로 $\left[ 3\times 3 \right]$ 크기의 행렬에 대해 매우 효율적입니다. 그러나 $\left[ 4\times 4 \right]$ 크기부터 사용하지 않는 것이 좋습니다. 왜 - 이제 모든 것을 이해할 것입니다.

대수적 덧셈

준비해. 이제 고통이 있을 것입니다. 아니요, 걱정하지 마십시오. 치마를 입은 아름다운 간호사, 레이스가 달린 스타킹은 당신에게 오지 않으며 엉덩이에 주사를주지 않을 것입니다. 모든 것이 훨씬 더 산문적입니다. 대수적 추가와 폐하 "Union Matrix"가 제공됩니다.

메인부터 시작하겠습니다. $A=\left[ n\times n \right]$ 크기의 정방 행렬이 있고, 그 요소의 이름은 $((a)_(ij))$입니다. 그런 다음 각 요소에 대해 대수적 보수를 정의할 수 있습니다.

정의. $A=\left 행렬의 $i$-번째 행과 $j$-번째 열에 있는 $((a)_(ij))$ 요소에 대한 대수 보수 $((A)_(ij))$ [ n \times n \right]$는 다음 형식의 구성입니다.

\[((A)_(ij))=((\left(-1 \right))^(i+j))\cdot M_(ij)^(*)\]

여기서 $M_(ij)^(*)$는 동일한 $i$번째 행과 $j$번째 열을 삭제하여 원본 $A$에서 얻은 행렬의 행렬식입니다.

다시. $\left(i;j \right)$ 좌표가 있는 행렬 요소에 대한 대수적 보수는 $((A)_(ij))$로 표시되며 다음 체계에 따라 계산됩니다.

먼저 원래 행렬에서 $i$-row와 $j$-th 열을 삭제합니다. 새로운 정방행렬을 얻고 행렬식을 $M_(ij)^(*)$로 표시합니다.
그런 다음 이 행렬식에 $((\left(-1 \right))^(i+j))$를 곱합니다. 처음에는 이 표현식이 놀랍게 보일 수 있지만 실제로는 $ 앞의 기호를 찾습니다. M_(ij)^(*) $.
우리는 계산합니다 - 우리는 특정 숫자를 얻습니다. 저것들. 대수적 덧셈은 새로운 행렬이 아니라 숫자일 뿐입니다.

$M_(ij)^(*)$ 행렬 자체를 $((a)_(ij))$ 요소에 대한 보완 마이너라고 합니다. 그리고 이러한 의미에서, 대수적 보수의 위 정의는 더 복잡한 정의의 특별한 경우입니다 - 우리가 행렬식에 대한 수업에서 고려한 것입니다.

중요 사항. 실제로 "성인" 수학에서 대수 덧셈은 다음과 같이 정의됩니다.

정방 행렬에서 $k$ 행과 $k$ 열을 사용합니다. 그들의 교차점에서 우리는 $\left[ k\times k \right]$ 크기의 행렬을 얻습니다. 행렬의 행렬식은 $k$ 차수의 소수라고 하며 $((M)_(k))$로 표시됩니다.

그런 다음 이 "선택된" $k$ 행과 $k$ 열을 지웁니다. 다시, 우리는 정방 행렬을 얻습니다. 행렬의 행렬식은 상보적 소수라고 하며 $M_(k)^(*)$로 표시됩니다.

$M_(k)^(*)$에 $((\left(-1 \right))^(t))$를 곱합니다. 여기서 $t$는 선택된 모든 행의 수의 합입니다. 및 열 . 이것은 대수적 덧셈이 될 것입니다.

세 번째 단계를 살펴보십시오. 실제로 $2k$ 조건의 합계가 있습니다! 또 다른 것은 $k=1$에 대해 2개의 항만 얻는다는 것입니다. 이는 동일한 $i+j$가 됩니다. $((a)_(ij))$ 요소의 "좌표"입니다. 대수적 보수를 찾고 있습니다.

그래서 오늘 우리는 약간 단순화된 정의를 사용합니다. 그러나 나중에 보게 되겠지만, 그것만으로도 충분할 것입니다. 훨씬 더 중요한 것은 다음과 같습니다.

정의. 정방 행렬 $A=\left[ n\times n \right]$에 대한 합집합 행렬 $S$는 $A$에서 얻은 $\left[ n\times n \right]$ 크기의 새 행렬입니다. $((a)_(ij))$를 대수 보수 $((A)_(ij))$로 대체하여:

\\오른쪽 화살표 S=\left[ \begin(행렬) ((A)_(11)) & ((A)_(12)) & ... & ((A)_(1n)) \\ (( A)_(21)) & ((A)_(22)) & ... & ((A)_(2n)) \\ ... & ... & ... & ... \\ ((A)_(n1)) & ((A)_(n2)) & ... & ((A)_(nn)) \\\end(행렬) \right]\]

이 정의를 깨달은 순간 가장 먼저 드는 생각은 “이게 다 합하면 이 정도야!”이다. 긴장을 푸십시오. 계산해야하지만 그렇게 많지는 않습니다. :)

글쎄요, 이 모든 것이 아주 좋은데 왜 필요한가요? 하지만 왜.

주요 정리

조금 돌아가자. 보조 정리 3에서 역행렬 $A$는 항상 비특이 행렬(즉, 행렬식의 행렬식은 0이 아닙니다: $\left| A \right|\ne 0$)이라고 명시했습니다.

따라서 그 반대도 마찬가지입니다. $A$ 행렬이 축퇴하지 않으면 항상 반전 가능합니다. 그리고 $((A)^(-1))$ 검색 체계도 있습니다. 확인 해봐:

역행렬 정리. 정방 행렬 $A=\left[ n\times n \right]$가 주어지고 그 행렬식이 0이 아닌 경우: $\left| A \right|\ne 0$. 그러면 역행렬 $((A)^(-1))$이 존재하고 다음 공식으로 계산됩니다.

\[((A)^(-1))=\frac(1)(\left| A \right|)\cdot ((S)^(T))\]

그리고 지금은 모두 동일하지만 읽을 수 있는 필기체로 되어 있습니다. 역행렬을 찾으려면 다음이 필요합니다.

행렬식 계산 $\left| A \right|$ 0이 아닌지 확인하십시오.
통합 행렬 $S$를 컴파일합니다. 100500 대수 덧셈 $((A)_(ij))$을 세고 $((a)_(ij))$에 넣으십시오.
이 행렬 $S$를 전치한 다음 $q=(1)/(\left| A \right|)\;$ 수를 곱합니다.

그리고 그게 다야! 역행렬 $((A)^(-1))$을 찾았습니다. 예를 살펴보겠습니다.

\[\left[ \begin(행렬) 3 & 1 \\ 5 & 2 \\\end(행렬) \right]\]

해결책. 가역성을 확인해보자. 행렬식을 계산해 보겠습니다.

\[\왼쪽| A \오른쪽|=\왼쪽| \begin(행렬) 3 & 1 \\ 5 & 2 \\end(행렬) \right|=3\cdot 2-1\cdot 5=6-5=1\]

행렬식은 0과 다릅니다. 따라서 행렬은 반전 가능합니다. 통합 행렬을 만들어 보겠습니다.

대수적 덧셈을 계산해 봅시다.

\[\begin(정렬) & ((A)_(11))=((\left(-1 \right))^(1+1))\cdot \left| 2\오른쪽|=2; \\ & ((A)_(12))=((\left(-1 \right))^(1+2))\cdot \left| 5\오른쪽|=-5; \\ & ((A)_(21))=((\left(-1 \right))^(2+1))\cdot \left| 1 \오른쪽|=-1; \\ & ((A)_(22))=((\left(-1 \right))^(2+2))\cdot \left| 3\오른쪽|=3. \\ \끝(정렬)\]

주의: 행렬식 |2|, |5|, |1| 그리고 |3| 모듈이 아니라 $\left[ 1\times 1 \right]$ 크기의 행렬을 결정하는 요소입니다. 저것들. 행렬식에 음수가 있는 경우 "빼기"를 제거할 필요가 없습니다.

전체적으로 우리의 통합 행렬은 다음과 같습니다.

\[((A)^(-1))=\frac(1)(\left| A \right|)\cdot ((S)^(T))=\frac(1)(1)\cdot ( (\left[ \begin(array)(*(35)(r)) 2 & -5 \\ -1 & 3 \\\end(array) \right])^(T))=\left[ \begin (배열)(*(35)(r)) 2 & -1 \\ -5 & 3 \\end(배열) \right]\]

자, 이제 끝났습니다. 문제 해결됨.

대답. $\left[ \begin(array)(*(35)(r)) 2 & -1 \\ -5 & 3 \\\end(array) \right]$

작업. 역행렬 찾기:

\[\left[ \begin(array)(*(35)(r)) 1 & -1 & 2 \\ 0 & 2 & -1 \\ 1 & 0 & 1 \\end(array) \right] \]

해결책. 다시, 우리는 행렬식을 고려합니다:

\[\begin(정렬) & \left| \begin(배열)(*(35)(r)) 1 & -1 & 2 \\ 0 & 2 & -1 \\ 1 & 0 & 1 \\end(배열) \right|=\begin(행렬 ) \left(1\cdot 2\cdot 1+\left(-1 \right)\cdot \left(-1 \right)\cdot 1+2\cdot 0\cdot 0 \right)- \\ -\left (2\cdot 2\cdot 1+\left(-1 \right)\cdot 0\cdot 1+1\cdot \left(-1 \right)\cdot 0 \right) \\\end(행렬)= \ \ & =\left(2+1+0 \right)-\left(4+0+0 \right)=-1\ne 0. \\ \end(정렬)\]

행렬식은 0과 다릅니다. 행렬은 가역적입니다. 하지만 지금은 가장 작은 숫자가 될 것입니다. 대수적 덧셈을 9(9, 젠장!)까지 세어야 합니다. 그리고 각각은 $\left[ 2\times 2 \right]$ 한정자를 포함합니다. 날았다:

\[\begin(행렬) ((A)_(11))=((\left(-1 \right))^(1+1))\cdot \left| \begin(행렬) 2 & -1 \\ 0 & 1 \\end(행렬) \right|=2; \\ ((A)_(12))=((\left(-1 \right))^(1+2))\cdot \left| \begin(행렬) 0 & -1 \\ 1 & 1 \\end(행렬) \right|=-1; \\ ((A)_(13))=((\left(-1 \right))^(1+3))\cdot \left| \begin(행렬) 0 & 2 \\ 1 & 0 \\end(행렬) \right|=-2; \\ ... \\ ((A)_(33))=((\left(-1 \right))^(3+3))\cdot \left| \begin(행렬) 1 & -1 \\ 0 & 2 \\end(행렬) \right|=2; \\ \끝(행렬)\]

간단히 말해서, 통합 행렬은 다음과 같습니다.

따라서 역행렬은 다음과 같습니다.

\[((A)^(-1))=\frac(1)(-1)\cdot \left[ \begin(행렬) 2 & -1 & -2 \\ 1 & -1 & -1 \\ -3 & 1 & 2 \\\end(행렬) \right]=\left[ \begin(array)(*(35)(r))-2 & -1 & 3 \\ 1 & 1 & -1 \ \ 2 & 1 & -2 \\\end(array) \right]\]

그게 다야. 여기에 답이 있습니다.

대답. $\left[ \begin(array)(*(35)(r)) -2 & -1 & 3 \\ 1 & 1 & -1 \\ 2 & 1 & -2 \\end(array) \right ]$

보시다시피 각 예의 끝에서 확인을 수행했습니다. 이와 관련하여 중요한 참고 사항:

확인하는 것을 게으르지 마십시오. 원래 행렬에 찾은 역행렬을 곱하면 $E$가 됩니다.

예를 들어 행렬 방정식을 풀 때 추가 계산에서 오류를 찾는 것보다 이 검사를 수행하는 것이 훨씬 쉽고 빠릅니다.

대체 방법

내가 말했듯이, 역행렬 정리는 $\left[ 2\times 2 \right]$ 및 $\left[ 3\times 3 \right]$ 크기에 대해 잘 작동합니다. 더 이상).”) 그러나 큰 행렬의 경우 슬픔이 시작됩니다.

그러나 걱정하지 마십시오. $\left[ 10\times 10 \right]$ 행렬에 대해서도 차분하게 역함수를 찾는 데 사용할 수 있는 대체 알고리즘이 있습니다. 그러나 종종 그렇듯이 이 알고리즘을 고려하려면 약간의 이론적 배경이 필요합니다.

기본 변환

행렬의 다양한 변환 중에는 몇 가지 특별한 변환이 있습니다. 이를 기본 변환이라고 합니다. 정확히 세 가지 변환이 있습니다.

곱셈. $i$-번째 행(열)을 가져와서 임의의 숫자로 곱할 수 있습니다. $k\ne 0$;
덧셈. $i$-번째 행(열)에 다른 $j$-번째 행(열)에 임의의 수를 곱한 $k\ne 0$(물론 $k=0$도 가능하지만 요점은 ?아무것도 변하지 않을 것입니다).
순열. $i$-th 및 $j$-th 행(열)을 가져와서 바꿉니다.

이러한 변환을 기본 변환이라고 하는 이유(큰 행렬의 경우 그렇게 기본적으로 보이지 않음)와 그 중 3개만 있는 이유 - 이 질문은 오늘 수업의 범위를 벗어납니다. 따라서 우리는 세부 사항에 들어가지 않을 것입니다.

또 다른 중요한 것은 관련 행렬에서 이러한 모든 변태를 수행해야 한다는 것입니다. 네, 네, 맞습니다. 이제 정의가 하나 더 있습니다. 오늘 수업의 마지막 정의입니다.

첨부된 매트릭스

확실히 학교에서 덧셈 방법을 사용하여 연립방정식을 풀었습니다. 자, 한 줄에서 다른 줄을 빼고 어떤 줄에 숫자를 곱하면 됩니다.

그래서 : 이제 모든 것이 동일하지만 이미 "성인 방식으로"일 것입니다. 준비가 된?

정의. $A=\left[ n\times n \right]$ 행렬과 같은 크기 $n$의 단위 행렬 $E$가 주어집니다. 그런 다음 연관된 행렬 $\left[ A\left| E\맞습니다. \right]$는 다음과 같은 새로운 $\left[ n\times 2n \right]$ 행렬입니다.

\[\왼쪽[ A\왼쪽| E\맞습니다. \right]=\left[ \begin(array)(rrrr|rrrr)((a)_(11)) & ((a)_(12)) & ... & ((a)_(1n)) & 1 & 0 & ... & 0 \\((a)_(21)) & ((a)_(22)) & ... & ((a)_(2n)) & 0 & 1 & ... & 0 \\... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... \\((a)_(n1)) & ((a)_(n2)) & ... & ((a)_(nn)) & 0 & 0 & ... & 1 \\\end(배열) \right]\]

간단히 말해서, 우리는 행렬 $A$를 취하고 오른쪽에 필요한 크기의 단위 행렬 $E$를 할당하고 아름다움을 위해 수직 막대로 분리합니다. 여기에 첨부된 것이 있습니다. :)

캐치 뭔데? 다음은 다음과 같습니다.

정리. 행렬 $A$를 가역적이라고 하자. 인접 행렬 $\left[ A\left| E\맞습니다. \오른쪽]$. 사용하는 경우 기본 문자열 변환$\left[ E\left| 형식으로 가져옵니다. 밝은. \right]$, 즉 $A$에서 오른쪽의 $E$ 행렬을 얻기 위해 행을 곱하고, 빼고, 재정렬하면 왼쪽에서 얻은 $B$ 행렬은 $A$의 역행렬입니다.

\[\왼쪽[ A\왼쪽| E\맞습니다. \right]\to \left[ E\left| 밝은. \오른쪽]\오른쪽 화살표 B=((A)^(-1))\]

간단합니다! 간단히 말해서 역행렬을 찾는 알고리즘은 다음과 같습니다.

연관된 행렬 쓰기 $\left[ A\left| E\맞습니다. \오른쪽]$;
$A$ 대신 오른쪽이 $E$로 나타날 때까지 기본 문자열 변환을 수행합니다.
물론 왼쪽에도 무언가가 나타날 것입니다 - 특정 행렬 $B$. 이것은 반대가 될 것입니다.
이익! :)

물론 말보다 훨씬 쉽습니다. $\left[ 3\times 3 \right]$ 및 $\left[ 4\times 4 \right]$ 크기의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

작업. 역행렬 찾기:

\[\left[ \begin(배열)(*(35)(r)) 1 & 5 & 1 \\ 3 & 2 & 1 \\ 6 & -2 & 1 \\\end(배열) \right]\ ]

해결책. 첨부된 행렬을 구성합니다.

\[\left[ \begin(배열)(rrr|rrr) 1 & 5 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 3 & 2 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ 6 & -2 & 1 & 0 & 0 & 1 \\\end(배열) \right]\]

원래 행렬의 마지막 열이 1로 채워져 있으므로 나머지에서 첫 번째 행을 뺍니다.

\[\begin(정렬) & \left[ \begin(배열)(rrr|rrr) 1 & 5 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 3 & 2 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ 6 & - 2 & 1 & 0 & 0 & 1 \\end(배열) \right]\begin(행렬) \downarrow \\ -1 \\ -1 \\end(행렬)\to \\ & \to \left [ \begin(배열)(rrr|rrr) 1 & 5 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 2 & -3 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 5 & -7 & 0 & -1 & 0 & 1 \\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

첫 번째 줄을 제외하고는 더 이상 단위가 없습니다. 그러나 우리는 그것을 만지지 않습니다. 그렇지 않으면 새로 제거된 단위가 세 번째 열에서 "곱하기" 시작합니다.

그러나 마지막 줄에서 두 번째 줄을 두 번 뺄 수 있습니다. 왼쪽 하단 모서리에 단위가 표시됩니다.

\[\begin(정렬) & \left[ \begin(배열)(rrr|rrr) 1 & 5 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 2 & -3 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 5 & -7 & 0 & -1 & 0 & 1 \\end(배열) \right]\begin(행렬) \ \\ \downarrow \\ -2 \\end(행렬)\to \\ & \left [ \begin(배열)(rrr|rrr) 1 & 5 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 2 & -3 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 1 & -1 & 0 & 1 & -2 & 1 \\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

이제 첫 번째 행에서 마지막 행을 빼고 두 번째 행에서 두 번 뺄 수 있습니다. 이런 식으로 첫 번째 열을 "0"으로 만듭니다.

\[\begin(정렬) & \left[ \begin(배열)(rrr|rrr) 1 & 5 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 2 & -3 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 1 & -1 & 0 & 1 & -2 & 1 \\end(배열) \right]\begin(행렬) -1 \\ -2 \\ \위쪽 화살표 \\end(행렬)\to \\ & \ \left[ \begin(array)(rrr|rrr) 0 & 6 & 1 & 0 & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 0 & -3 & 5 & -2 \\ 1 & -1 & 0 & 1 & -2 & 1 \\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

두 번째 행에 -1을 곱한 다음 첫 번째 행에서 6번 빼고 마지막 행에 1번을 더합니다.

\[\begin(정렬) & \left[ \begin(배열)(rrr|rrr) 0 & 6 & 1 & 0 & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 0 & -3 & 5 & -2 \ \ 1 & -1 & 0 & 1 & -2 & 1 \\\end(배열) \right]\begin(행렬) \ \\ \left| \cdot \left(-1 \right) \right. \\ \ \\\end(행렬)\to \\ & \to \left[ \begin(array)(rrr|rrr) 0 & 6 & 1 & 0 & 2 & -1 \\ 0 & 1 & 0 & 3 & -5 & 2 \\ 1 & -1 & 0 & 1 & -2 & 1 \\end(배열) \right]\begin(행렬) -6 \\ \updownarrow \\ +1 \\end (행렬)\to \\ & \to \left[ \begin(array)(rrr|rrr) 0 & 0 & 1 & -18 & 32 & -13 \\ 0 & 1 & 0 & 3 & -5 & 2 \\ 1 & 0 & 0 & 4 & -7 & 3 \\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

라인 1과 3을 바꾸는 것만 남아 있습니다.

\[\left[ \begin(array)(rrr|rrr) 1 & 0 & 0 & 4 & -7 & 3 \\ 0 & 1 & 0 & 3 & -5 & 2 \\ 0 & 0 & 1 & - 18 & 32 & -13 \\\end(배열) \right]\]

준비가 된! 오른쪽에는 필요한 역행렬이 있습니다.

대답. $\left[ \begin(array)(*(35)(r))4 & -7 & 3 \\ 3 & -5 & 2 \\ -18 & 32 & -13 \\end(array) \right ]$

작업. 역행렬 찾기:

\[\left[ \begin(행렬) 1 & 4 & 2 & 3 \\ 1 & -2 & 1 & -2 \\ 1 & -1 & 1 & 1 \\ 0 & -10 & -2 & -5 \\end(행렬) \right]\]

해결책. 다시 우리는 첨부된 것을 구성합니다:

\[\left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & 4 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & -2 & 1 & -2 & 0 & 1 & 0 & 0 \ \ 1 & -1 & 1 & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & -10 & -2 & -5 & 0 & 0 & 0 & 1 \\\end(배열) \right]\]

조금 빌리자, 이제 얼마나 세어야 할지 고민하고... 세어보자. 우선, 행 2와 행 3에서 행 1을 빼서 첫 번째 열을 "제로 아웃"합니다.

\[\begin(정렬) & \left[ \begin(배열)(rrrr|rrrr) 1 & 4 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & -2 & 1 & -2 & 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & -1 & 1 & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & -10 & -2 & -5 & 0 & 0 & 0 & 1 \\end(배열) \right]\begin(matrix) \downarrow \\ -1 \\ -1 \\ \ \\end(matrix)\to \\ & \to \left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & 4 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -6 & -1 & -5 & -1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & -5 & -1 & -2 & -1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & -10 & -2 & -5 & 0 & 0 & 0 & 1 \\\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

우리는 2-4행에서 너무 많은 "빼기"를 관찰합니다. 세 행에 모두 -1을 곱한 다음 나머지 행에서 3행을 빼서 세 번째 열을 소진합니다.

\[\begin(align) & \left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & 4 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -6 & -1 & -5 & - 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & -5 & -1 & -2 & -1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & -10 & -2 & -5 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end(배열) \right]\begin(행렬) \ \\ \left| \cdot \left(-1 \right) \right. \\ \왼쪽| \cdot \left(-1 \right) \right. \\ \왼쪽| \cdot \left(-1 \right) \right. \\end(행렬)\to \\ & \to \left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & 4 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 6 & 1 & 5 & 1 & -1 & 0 & 0 \\ 0 & 5 & 1 & 2 & 1 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 10 & 2 & 5 & 0 & 0 & 0 & -1 \\ \end(배열) \right]\begin(행렬) -2 \\ -1 \\ \updownarrow \\ -2 \\end(행렬)\to \\ & \to \left[ \begin(배열)( rrrr| rrrr) 1 & -6 & 0 & -1 & -1 & 0 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 3 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 0 & 5 & 1 & 2 & 1 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & -2 & 0 & 2 & -1 \\\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

이제 원래 행렬의 마지막 열을 "튀김"할 시간입니다. 나머지에서 행 4를 뺍니다.

\[\begin(정렬) & \left[ \begin(배열)(rrrr|rrrr) 1 & -6 & 0 & -1 & -1 & 0 & 2 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 3 & 0 & -1 & 1 & 0 \\ 0 & 5 & 1 & 2 & 1 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & -2 & 0 & 2 & -1 \\end(배열 ) \right]\begin(matrix) +1 \\ -3 \\ -2 \\ \uparrow \\\end(matrix)\to \\ & \to \left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & -6 & 0 & 0 & -3 & 0 & 4 & -1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 6 & -1 & -5 & 3 \\ 0 & 5 & 1 & 0 & 5 & 0 & -5 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & -2 & 0 & 2 & -1 \\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

최종 롤: 행 1과 3에서 행 2를 빼서 두 번째 열을 "번아웃"합니다.

\[\begin(align) & \left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & -6 & 0 & 0 & -3 & 0 & 4 & -1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 6 & -1 & -5 & 3 \\ 0 & 5 & 1 & 0 & 5 & 0 & -5 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & -2 & 0 & 2 & -1 \\end( 배열) \right]\begin(matrix) 6 \\ \updownarrow \\ -5 \\ \ \\\end(matrix)\to \\ & \to \left[ \begin(array)(rrrr|rrrr) 1 & 0 & 0 & 0 & 33 & -6 & -26 & -17 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 6 & -1 & -5 & 3 \\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25 & 5 & 20 & -13 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & -2 & 0 & 2 & -1 \\end(배열) \right] \\ \end(정렬)\]

그리고 다시 왼쪽의 단위 행렬, 오른쪽의 역행렬입니다. :)

대답. $\left[ \begin(행렬) 33 & -6 & -26 & 17 \\ 6 & -1 & -5 & 3 \\ -25 & 5 & 20 & -13 \\ -2 & 0 & 2 & - 1 \\\end(행렬) \right]$

자, 이제 끝났습니다. 직접 확인하십시오 - 저는 폐기되었습니다. :)

정방 행렬을 고려하십시오. Δ = det A로 표시합니다. 정사각형 B는 곱 A*B = B*A = E인 경우 동일한 차수의 정사각형 A에 대한 (OM)입니다. 여기서 E는 A 및 B와 동일한 차수의 단위 행렬입니다.

제곱 A는 행렬식이 0이 아닌 경우 비축퇴 또는 비특이, Δ = 0이면 퇴보 또는 특수라고 합니다.

정리. A가 역함수를 가지려면 행렬식이 0과 달라야 하고 충분해야 합니다.

(OM) A는 A -1로 표시되므로 B \u003d A -1이고 공식에 의해 계산됩니다.

, (1)

어디서 А 나는 j - 요소의 대수 보수 a i j , Δ = detA.

고차 행렬에 대한 공식 (1)에 의해 A-1을 계산하는 것은 매우 힘들기 때문에 실제로 기본 변환(EP) 방법을 사용하여 A-1을 찾는 것이 편리합니다. 열만(또는 행만)의 EP를 통해 비특이 A는 단위 E로 축소될 수 있습니다. 행렬 A에 대해 수행된 EP가 단위 E에 동일한 순서로 적용되면 결과는 A -1이 됩니다. A|E 라인을 통해 나란히 쓰기 A와 E에 동시에 EP를 수행하는 것이 편리합니다. A -1 을 찾으려면 전환에 행만 사용하거나 열만 사용해야 합니다.

대수 보수를 사용하여 역행렬 찾기

실시예 1. 을 위한 A -1 을 찾으십시오.

해결책.먼저 행렬식 A를 찾습니다.
따라서 (OM)이 존재하며 다음 공식으로 찾을 수 있습니다. , 여기서 A i j (i,j=1,2,3) - 원래 A의 a i j 요소의 대수적 보수입니다.

요소 a ij 의 대수 보수는 행렬식 또는 소수 M ij 입니다. i열과 j행을 삭제하여 얻는다. 그런 다음 마이너에 (-1) i+j 를 곱합니다. A ij =(-1) i+j M ij

어디 .

기본 변환을 사용하여 역행렬 찾기

실시예 2. 기본 변환 방법을 사용하여 A \u003d에 대해 A -1을 찾으십시오.

해결책.우리는 오른쪽에 있는 원본 A에 같은 주문 단위로 귀속합니다. . 기본 열 변환의 도움으로 왼쪽 "절반"을 단위 1로 줄이고 동시에 오른쪽 "반"에서 이러한 변환을 정확히 수행합니다.
이렇게 하려면 첫 번째 열과 두 번째 열을 바꿉니다. ~. 첫 번째 열을 세 번째 열에 추가하고 첫 번째 열에 -2를 곱한 값을 두 번째 열에 추가합니다. . 첫 번째 열에서 두 번째 열을 빼고 세 번째 열에서 두 번째 열에서 6을 곱합니다. . 첫 번째와 두 번째 열에 세 번째 열을 추가해 보겠습니다. . 마지막 열에 -1을 곱합니다. . 수직 막대의 오른쪽에 있는 정사각형 테이블은 A -1의 역수입니다. 그래서,
.

주어진 행렬에 대한 역행렬은 단위 행렬을 제공하는 원래 행렬의 곱셈과 같은 행렬입니다. 역행렬의 존재에 대한 필수 및 충분 조건은 원래 행렬의 행렬식의 부등식입니다(이는 차례로 행렬이 정사각형이어야 함을 의미합니다). 행렬의 행렬식이 0과 같으면 축퇴라고 하며 이러한 행렬에는 역행렬이 없습니다. 고등 수학에서는 역행렬이 중요하며 여러 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 역행렬 찾기연립방정식을 풀기 위한 행렬 방법이 구성됩니다. 우리의 서비스 사이트는 온라인 역행렬 계산두 가지 방법: Gauss-Jordan 방법 및 대수 덧셈 행렬 사용. 첫 번째는 행렬 내에서 많은 수의 기본 변환을 의미하고 두 번째는 모든 요소에 대한 행렬식 및 대수적 추가 계산을 의미합니다. 행렬의 행렬식을 온라인으로 계산하려면 다른 서비스인 온라인 행렬의 행렬식 계산을 사용할 수 있습니다.

사이트에서 역행렬 찾기

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