矩陣可逆性的理解與總結

2021-10-05 22:39:31 字數 1408 閱讀 9684

以下學習筆記總結於《程式設計師的數學之線性代數》

對於給定的問題y=a

xy=ax

y=ax

,如何判斷矩陣a是否可逆或者該問題在確定y時是否有解呢?首先,如果a不是方陣,解的存在性和唯一性兩者至少有乙個被破壞了。為什麼呢?我將用下面一段話對該問題給出直觀理解。

a是m行n列,如果mn,那麼破壞的就是解的存在性,因為a這個對映把原空間維數擴大了,這時候y對應的空間比x對應的原空間要大,那一定能找到乙個y是沒法對應到原空間裡面的x的。

當然,上述的情況也有特例,解的存在性這邊,也有可能a不是方陣,但是對應y能有解。這種情況其實就是y正好在x能對應到的那**空間中(這片線性子空間就是a的,符號記作ima,它其實和a的秩rank是等價的)。至於該解是否是唯一解,就看a的對映是否壓縮了原空間的維數了,壓縮了幾維就是a的維度,壓縮的線性子空間就是a的核,記作kera。其實也就是原空間中有dim kera維的線性子空間對映到目標空間時對應著同乙個點。

上面的概念也可以用単射,滿射,雙射來理解。由此順帶說明一下維數定理,即

k er

a+im

a=

nkera+ima=n

kera+i

ma=n

而本篇筆記主要討論的是a是方陣的情況。

如果y =a

xy=ax

y=ax

是雙射的,也就是說解存在且唯一,那麼矩陣a一定是可逆的,因為雙射就說明逆對映存在,逆矩陣也就存在。

令a為n階方陣,a=(

a1,⋯

,an)

a=\left(a_, \cdots, a_\right)

a=(a1​

,⋯,a

n​)。若a的逆矩陣存在,那就說a是可逆的。可逆與下面這些條件互相等價。

對於上面所有的等價條件,把a替換為a

ta^t

at,得到的所有新命題也是全部等價的。

這裡來總結一下矩陣可逆性最精華本質的地方,對於n階方陣a=(

a1,⋯

,an)

a=\left(a_, \cdots, a_\right)

a=(a1​

,⋯,a

n​),以下所有命題全部等價。

反過來,以下的事實也全部等價。

值得注意的是,在計算機或者工程學科中,寫個程式判斷a是否可逆這樣的做法並不合適,更別說判斷a的行列式是否為0的方法了。

首先使用計算機進行計算時,永遠不能忘記誤差的存在。對於浮點數運算,判斷其結果是否恰好等於0是沒有意義的。這也是數值計算中要注意的普遍問題。另外在雜訊包圍的工程學科的世界裡,那些極其接近奇異矩陣的可逆陣,往往也會被視為是奇異的。

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